Utjecaj susjeda na vlastito mišljenje

diplomski rad

• Naslov (engleski): Influence of Neighbours on One's Own opinion
• Autor: Ivan Bestvina
• Mentor: Mile Šikić (mentor)
• Član povjerenstva: Mile Šikić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Križanović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Predviđanje rezultata izbora koristeći informacije o susjedstvu društvene mreže je problem iz teorije kompleksnih mreža koji uključuje napredne tehnike modeliranja i analize kompleksnih mreža. Pod pretpostavkom da društvena mreža pokazuje visok stupanj homofilije, što kod izbora s dvije izborne opcije dovodi do polarizacije i podjele mreže u dva velika klastera, preveli smo ovaj problem u domenu određivanja veličine klastera. Prvi dio rada analizira vezu između susjedstva društvene mreže i opcije za koju centralni čvor glasuje. Sljedeći dio pokazuje kako se ova opcija može izravno i uspješno predvidjeti iz informacija o društvenom susjedstvu. Naposljetku, pokazali smo kako se, modelirajući društvene mreže s proširenim stohastičkim Kroneckerovim grafovima te koristeći Them vs. us estimator, udio glasova u mreži može uspješno odrediti, čak i kada je uzorak iznimno nereprezentativan.

Sažetak (engleski)

Election results prediction using the social network neighbourhood information is a complex network theory problem which includes advanced complex network modelling and complex network analysis techniques. Presuming that social networks display a high degree of homophily, which in binary elections leads to polarization and a split into two giant clusters, we translated this problem into a domain of cluster size inference, for these two clusters. First, we have analysed how the social neighbourhood is related to a person's voting preference. Next, we have shown that the prediction of this preference can be done from the neighbourhood information in a straightforward manner. Finally, we have shown how, by modelling social networks with the expanded stochastic Kronecker graph model and using our novel Them vs. us estimator, network's vote share can successfully be estimated, even from a small and highly biased node sample.

• Ključne riječi: predviđanje rezultata izbora; predviđanje mišljenja; susjedstvo društvene mreže; Kroneckerov model grafova; polarizacija društvene mreže
• Ključne riječi (engleski): election results prediction; opinion inference; social neighbourhood; Kronecker graph model; social network polarization
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:699442
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 19:03:09