Voters 3

Alcuni risultati e relative considerazioni

Nel precedente articolo ho cercato di dare una breve descrizione di come funziona Voters, so di non esserci riuscito: scusatemi !  🙂

Avevamo detto che nell’articolo di “Le Scienze” l’autore affermava che, indipendentemente dalle condizioni iniziali, la simulazione avrebbe avuto un andamento simile:

Ma abbiamo anche detto che tale programma era affetto dal problema della non corretta generazione dei numeri casuali sui sistemi di allora.

Vediamo cosa succede se scegliamo di fare delle simulazione scegliendo il modello per il cambio di opinione “completamente casuale” [ non viene controllato nulla, tranne che le persone che interagiscono fra loro siano adiacenti] ma con una routine che genera numeri casuali in maniera efficiente (ovvero che i numeri che genera non si ripetano mai).

Eseguendo 33 simulazioni, per essere sicuri che le condizioni iniziali siano ininfluenti sull’andamento della simulazione, vediamo invece che l’andamento nel tempo del sistema è il seguente.

Attenzione: il grafico è stato fatto a mano ed è presente a puro titolo di esempio

Da cui si vede che l’andamento è abbastanza diverso: ovvero, dopo una rapida scomparsa di tutte le opinioni diverse ed una fase abbastanza lunga, in cui rimangono solo 2 opinioni diverse si giunge in una fase stabile in cui resta solo una opinione nella popolazione elettorale.

Ovvero abbiamo che, per pure fluttuazioni statistiche, le opinioni che scendono al di sotto di una certa percentuale della popolazione in breve tempo vanno rapidamente a zero.

Alla fine…

Ne resterà soltanto uno! ( cit. “Higlander, l’ultimo immortale” )

Se invece scegliamo il modello per il cambio di opinione che avevamo definito come “Cambio di opinione casuale, ma solo in persone con opinione diversa dalla propria”, otterremo qualcosa di simile:

Attenzione: il grafico è stato fatto a mano ed è presente a puro titolo di esempio.
Non in scala con la precedente.

Cosa c’è di diverso rispetto al caso precedente ?

Il transitorio dura in media un ventesimo del tempo del transitorio precedente. Se nel caso precedente ci volevano da 150.000 a 180.000 interazioni casuali per raggiungere il regime ( o stato stazionario ) in questo caso ci vogliono solo da 75.000 a 90.000 interazioni per raggiungere lo stesso risultato.

Il raggiungimento della situazione stabile è molto piu’ veloce, ma il risultato alla fine è lo stesso.

Se invece eseguiamo delle simulazioni seguendo il modello del “cambio di opinione ponderato” avremo quanto segue.

Si vede che al raggiungere lo stato stabile questa volta sono 2 opinioni diverse. Inoltre si può notare che lo stato di equilibrio non è un equilibrio statico, ma è un equilibrio dinamico. Come mostrato nel quadrato, le due opinioni oscillano attorno al valore di equilibrio con oscillazioni minime e tale stato si mantiene stabile indefinitamente. Il valore attorno al quale oscillano i valori delle opinioni si può definire come “attrattore”.

Possiamo quindi riassumere questi risultati in questo modo:

  1. un cambio di opinione casuale acritico – in cui l’opinione finale è identica a quella di chi la propone – porta sempre ad uno stato stabile con un unica opinione superstite. (Monocolore)
  2. un cambio di opinione casuale ma non acritico– in cui l’opinione finale è DIVERSA da quella di chi la propone – porta sempre ad uno stato stabile con degli attrattori. (Bicolore)

Cosa significa questo ?

Affidare l’informazione, ovvero il cambio di opinione, ad una una accettazione acritica della informazione (senza alcuna forma di filtraggio razionale) porta sempre ad una omogeneità di opinione.

Quando si presenta una qualsiasi forma di “FILTRAGGIO” o di “critica” nel trasferimento/assimilazione della informazione non scompaiono tutte le opinioni, e quelle che  restano diventano quelle di maggioranza.

Questo modello non permette di prevedere quale opinione diventerà quella di maggioranza.

Ometto considerazioni sul fatto che l’informazione viene accettata acriticamente, su come sia possibile e cose analoghe, in quanto va oltre lo scopo di queste righe: sono considerazioni sociali, psicologiche e soprattutto politiche e qui si parla di cose serie, si parla di num3ri. 😉

Cosa si può studiare che ancora non ho fatto ?

  1. si può vedere cosa cambia e come cambia l’andamento se l’elettore scelto non “cerca di convincere” uno dei vicini, ma viene “convinto” da uno di loro;
  2. si può vedere cosa accade modificando il modo in cui viene “accettata” l’opinione altrui ( ad esempio, modificando la percentuale del caso o inserendo un qualche altro criterio );
  3. a quel punto si può vedere cosa accade se l’interazione avviene solo con uno di loro oppure con 2 o con più, ad esempio:
  • cambia opinione se e solo se ci sono almeno 3 vicini della stessa opinione,
  • cambia opinione e si adegua alla opinione piu’ frequente fra quella dei vicini,
  • cambia opinione in senso opposto a quello del punto precedente.

Nota bene: i limiti di questo modello sono svariati:

  • è estremamente semplicistico,
  • non consente di effettuare previsioni quantitative,
  • non è possibile “fittare” questo metodo su dati reali,
  • i modelli reali sono un mix di quelli visti e di quelli da vedere e non si può quantificare esattamente come questi modelli sono mescolati in una popolazione reale.

Non credo sia impossibile creare un programma che realizzi un modello più aderente alla realtà, ma al momento va oltre il tempo che ho a disposizione. Se qualcuno sviluppasse un tale programma me lo faccia sapere che sono interessato a conoscere ciò che risulta dalle varie simulazioni.

Vedremo più avanti come ho realizzato il programma con cui ho fatto queste simulazioni.

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3 pensieri su “Voters 3

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