Core Concepts
사회적 극화 현상을 이해하고 분석하기 위해 모달 논리 PNL을 확장하여 게임 시맨틱스와 순차 시스템을 제안한다.
Abstract
이 논문은 사회적 극화 현상에 대한 논리적 추론 방법을 제안한다. 저자들은 에이전트 간의 긍정적 및 부정적 관계를 모델링하는 모달 논리 PNL을 기반으로 한다.
논문의 주요 내용은 다음과 같다:
PNL에 대한 새로운 게임 시맨틱스를 제안한다. 이 게임 시맨틱스는 구체적인 네트워크 모델에 대한 동적 추론을 가능하게 한다.
게임 시맨틱스를 바탕으로 타당성 게임을 정의한다. 이 게임은 모든 모델에 대해 진리를 체계적으로 탐색한다.
타당성 게임을 기반으로 PNL 및 그 확장에 대한 순차 시스템을 제안한다. 이 순차 시스템은 모델의 특성에 따라 모듈식으로 적응될 수 있다.
제안된 게임과 순차 시스템의 적절성을 증명한다.
시간에 따라 변화하는 에이전트 간 관계를 모델링하기 위해 PNL에 동적 연산자를 추가한다.
이 연구는 사회적 극화 현상에 대한 논리적 추론 방법을 제공함으로써 관련 분야에 기여한다.
Stats
사회적 극화는 개인들이 상호작용 후 더 극단적인 의견을 갖게 되는 현상이다.
모달 논리 PNL은 에이전트 간 긍정적 및 부정적 관계를 모델링할 수 있다.
제안된 게임 시맨틱스와 순차 시스템은 PNL 및 그 확장에 대한 효과적인 형식적 추론을 가능하게 한다.
동적 연산자를 통해 시간에 따른 에이전트 간 관계 변화를 모델링할 수 있다.
Quotes
"Group polarization – where the opinions or beliefs of individuals within a group become more extreme or polarized after interacting with each other – is rapidly gaining attraction, especially with the advent of social media platforms that have played a key role in the polarization of social, political, and democratic processes."
"Unlike the aforementioned logics, PNL was designed to reason about positive and negative relations among agents, a key aspect for defining and measuring polarization."
"Games are a powerful tool to bridge the gap between intended and formal semantics, often offering a conceptually more natural approach to logic than the common paradigm of model-theoretic semantics."