Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloBelief Dynamics in Social Networks: A Fluid-Based Analysis
Anno di pubblicazione2017
Autore/iNordio A.; Tarable A.; Chiasserini C.; Leonardi Emilio
Affiliazioni autoriIEIIT-CNR, Torino, Torino Italy (e-mail:, ; Istituto di Elettronica e di Ingegnerria dell'Informazione e delleTelecomunicazioni, Consiglio Nazionale delle Ricerche, 9327 Roma, Roma Italy 00185 (e-mail:, ; Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, Politecnico di Torino, Torino, Italy Italy 10129 (e-mail:, ; Electrical Engineering, Politecnico di Torino (Italy), Torino, Piedmont Italy 10129 (e-mail:,
Autori CNR e affiliazioni
  • inglese
AbstractThe advent and proliferation of social media have led to the development of mathematical models describing the evolution of beliefs/opinions in an ecosystem composed of socially interacting users. The goal is to gain insights into collective dominant social beliefs and into the impact of different components of the system, such as users' interactions, while being able to predict users' opinions. Following this thread, in this paper we consider a fairly general dynamical model of social interactions, which captures all the main features exhibited by a social system. For such model, by embracing a mean-field approach, we derive a diffusion differential equation that represents asymptotic belief dynamics, as the number of users grows large. We then analyze the steady-state behavior as well as the time dependent (transient) behavior of the system. In particular, for the steady-state distribution, we obtain simple closed-form expressions for a relevant class of systems, while we propose efficient semi-analytical techniques in the most general cases. At last, we develop an efficient semi-analytical method to analyze the dynamics of the users' belief over time, which can be applied to a remarkably large class of systems.
Lingua abstractinglese
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RivistaIEEE transactions on network science and engineering (Online)
Attiva dal 2014
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers - Piscataway, NJ
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 2327-4697
Titolo chiave: IEEE transactions on network science and engineering (Online)
Titolo proprio: IEEE transactions on network science and engineering
Titolo abbreviato: IEEE trans.netw. sci. eng. (Online)
Numero volume della rivista-
Fascicolo della rivista-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePostprint
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-85030784878)
Parole chiaveOpinion dynamics, social belief, theoretical analysis
Link (URL, URI)
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Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
Moduli CNR
    Progetti Europei-