सामाजिक संतुलन के सिद्धांत पर

हैलो हबर।
आज मैं आपको एफ हैदर के संज्ञानात्मक संतुलन के सिद्धांत के बारे में बताना चाहता हूं।
सिद्धांत स्वयं संज्ञानात्मक पत्राचार के सिद्धांतों के वर्ग से संबंधित है । सिद्धांतों के इस वर्ग का उपयोग करते हुए, कोई सामाजिक नेटवर्क सहित सामाजिक इंटरैक्शन का गणितीय वर्णन करने का प्रयास कर सकता है।

संज्ञानात्मक संतुलन का सिद्धांत कहता है कि उसके आसपास की दुनिया के संबंध में एक व्यक्ति हमेशा या तो संतुलन की स्थिति में रहता है, या इसके लिए सभी संभव तरीकों से प्रयास करता है।

प्राथमिक अथवा प्रारम्भिक लक्षण

मूल मॉडल POX मॉडल का नाम और निम्नलिखित घटकों से मिलकर बना है:

1. P एक निश्चित व्यक्तित्व है;
2. ओ - एक निश्चित वस्तु (एक व्यक्तित्व सहित), जिसके संबंध में यह व्यक्तित्व पी - जैसे / नापसंद प्रारूप में किसी प्रकार का संबंध अनुभव करता है;
3. X एक निश्चित अन्य व्यक्तित्व है जिसके संबंध में P कुछ संबंधों का अनुभव करता है, और जो स्वयं भी ऑब्जेक्ट O के संबंध में कुछ संबंधों का अनुभव करता है, और P इसके बारे में जानता है।

इस सिद्धांत के अनुसार, अनुपात PO को संबंधों के माध्यम से PX और OX के माध्यम से भी निर्धारित किया जाता है:

1. मेरे दोस्त का दोस्त मेरा दोस्त है
2. मेरे दुश्मन का दोस्त मेरा दुश्मन है।
3. मेरे दोस्त का दुश्मन मेरा दुश्मन है।
4. मेरे दुश्मन का दुश्मन मेरा दोस्त है।

उदाहरण के लिए (विकिपीडिया से) यदि P O से प्यार करता है; P को X पसंद नहीं है; P जानता है कि X ने O बनाया; निम्नलिखित संभावित निष्कर्षों के लिए इस सिद्धांत के अनुसार पी का नेतृत्व कर सकते हैं:

1. एक्स इतना बुरा नहीं है
2. ओ - इतना अच्छा नहीं है
3. X, O का लेखक नहीं है।

इस मॉडल के आधार पर, हम अपने खुद के कुछ निर्माण कर सकते हैं, धीरे-धीरे परिणाम को जटिल बना सकते हैं।
तो, मान लीजिए कि:

1. हमारे पास 3 निश्चित विषय हैं: ए, बी और सी।
2. सभी विषयों में एक-दूसरे से संबंध हैं, और ये संबंध पारस्परिक हैं (यह आपको डिग्राफ से सिर्फ एक ग्राफ पर स्विच करने और प्रारंभिक मॉडल को सरल बनाने की अनुमति देता है)।

यदि हम ग्राफ़ के कोने के माध्यम से विषयों को निरूपित करते हैं, और आर्क के माध्यम से उनके बीच के संबंध हैं, तो हम निम्नलिखित रूप की त्रय पर विचार कर सकते हैं।



अब मान लीजिए कि कोई रिश्ता केवल सकारात्मक (+) और नकारात्मक (-) हो सकता है।
फिर हम अपने मॉडल के 8 संभावित राज्यों को देख सकते हैं।



एक दावा है कि त्रिदोष सामंजस्यपूर्ण, या स्थिर है, अगर इसके कनेक्शन के संकेतों का उत्पाद एक सकारात्मक संख्या है। यही है, यह तब संभव है जब हमारे पास 3 सकारात्मक कनेक्शन, या दो नकारात्मक और एक सकारात्मक हो। यही है, 1,4,6,7 मामले सामंजस्यपूर्ण और स्थिर हैं, और 2, 3, 5, 8 मामले अस्थिर हैं।

तालिका के रूप में, यह निम्नानुसार दिखेगा।



असंतुलित परीक्षण संतुलित हो जाएंगे। उनमें से प्रत्येक में तीन संभावित परिदृश्य हैं। हमें तथाकथित संक्रमण घन मिलता है।



इसके अलावा, एक त्रय के विकास के लिए विकल्प समान रूप से संभावित हैं।

यदि ट्रायड के अंदर न्यूट्रल बॉन्ड को जोड़ दिया जाता है, तो संभावित राज्यों की संख्या बढ़कर 27 हो जाएगी। इसके अलावा, सभी मामलों की स्थापना नहीं होने पर इनमें से 19 मामले पतित हो जाएंगे। इस मामले में, लापता कनेक्शन या तो बिल्कुल शामिल नहीं होंगे या ऊपर वर्णित संतुलित लोगों के लिए प्रयास करेंगे। इस जानकारी के आधार पर, संक्रमण घन निम्नानुसार दिखेगा।



यही है, जैसा कि पहले मामले में, हमें उनके बीच त्रिकोणीय और संक्रमण का एक द्विआधारी पेड़ मिलता है।
यदि संबंधों का वजन एक-दूसरे के बराबर नहीं है, तो एक राज्य से दूसरे राज्य में संक्रमण की संभावनाएं अलग-अलग होंगी, और हम भविष्यवाणी कर सकते हैं कि त्रय के भीतर संबंध कैसे बदलेंगे।

लेकिन अलग-अलग ट्रायड, एक वैक्यूम में गोलाकार घोड़ों की तरह, केवल कागज पर हो सकते हैं। वास्तविक दुनिया में, हमारे पास कम या ज्यादा बड़े सामूहिक होते हैं, जिनके भीतर एक ही सिद्धांत पर अंतर्क्रियाओं का निर्माण किया जाता है। इस मामले में, समूह का संतुलन उसके सभी परीक्षणों के संतुलन से निर्धारित होता है।

समूहों के दो राज्यों में से, वह अधिक संतुलित है, जिसमें अधिक संतुलित ट्रायड हैं।

कुछ सूत्र

समूह के संतुलन का आकलन करने के लिए, आप एक विशेष सूचकांक दर्ज कर सकते हैं:



जहां Tc संतुलित ट्रायड की संख्या है, वहीं टोटल की कुल संख्या है।

समूहों के भीतर संतुलन के एक उच्च सूचकांक के साथ बड़े जुड़े उपसमूहों को एक अलग बढ़े हुए विषय के रूप में दर्शाया जा सकता है, अन्य सभी विषयों के साथ संबंध रखते हैं।

एक संरचनात्मक प्रमेय है जो बताता है कि एक बड़ा ग्राफ (लोगों, वस्तुओं, उनके बीच संबंधों) का एक समूह एक संतुलित स्थिति में है यदि और केवल अगर बड़े समूह को दो छोटे उपसमूहों में विभाजित किया गया है, जिसके अंदर सभी कनेक्शन सकारात्मक हैं और समूहों के बीच संबंध नकारात्मक हैं।

वास्तव में, यदि एक उपसमूह मानसिक रूप से एक बड़े सकारात्मक सूचकांक के साथ दो जुड़े हुए लोगों में विभाजित है, और दूसरा उपसमूह जैसा है, तो हमें एक प्लस और दो minuses के साथ एक क्लासिक संतुलित त्रय प्राप्त होता है। एक व्यक्ति इस विषय पर अनुमान लगा सकता है कि सभी विषयों के एक दूसरे के साथ सकारात्मक संबंध हो सकते हैं, लेकिन इस तरह के परिणाम की संभावना दो प्रतिस्पर्धी उपसमूहों में विभाजित होने की तुलना में 3 गुना कम है (त्रय क्रमांक 1 और त्रय क्रमांक 4, 6, 7, क्रमशः)।

यदि हम मानते हैं कि समूह में एन लोग हैं, तो उनके बीच संभावित संबंधों की संख्या होगी



बशर्ते हमारे संबंध सकारात्मक (+), नकारात्मक (-) और तटस्थ (0) हो सकते हैं, सभी संभावित राज्यों की संख्या होगी



जहां कुल परीक्षणों की संख्या होगी



यह भी ध्यान में रखा जाना चाहिए कि सहज संक्रमण, ceteris paribus, निम्नलिखित नियमों के अधीन हैं।

1. संबंधों के एक सहज संक्रमण की संभावना (0) → (+) और (0) → (-) एकता के करीब है।
2. संबंधों के सहज परिवर्तन की संभावना (+) → (0), (-) → (0), (+) → (-), (-) → (+) शून्य के करीब है।

पहला इस तथ्य के कारण है कि लोगों के समूहों में, आमतौर पर सभी को एक-दूसरे के बारे में पता चलता है और एक या दूसरे संबंध स्थापित होते हैं। दूसरे को इस तथ्य से समझाया जाता है कि उस व्यक्ति को भूलना मुश्किल है जिसके साथ आप लगातार संवाद करते हैं, या उसके प्रति दृष्टिकोण को बिल्कुल विपरीत में बदल देते हैं।

इन स्थितियों को देखते हुए, निम्नलिखित संक्रमण क्यूब ट्रायड के लिए काम करता है।



संतुलित ट्रायड की संख्या जिसमें एक व्यक्ति भाग लेता है वह भी सहज संक्रमण को प्रभावित करता है। वह एक ऐसी स्थिति में जाना चाहता है जिसमें उसके संतुलित ट्रायड की संख्या बढ़ जाती है। इस मामले में, इस तरह के संक्रमण की संभावना निर्धारित करने के लिए, एक स्थानीय लिंक बैलेंस इंडेक्स का उपयोग किया जाता है। जाहिर है, एक रिश्ता समूह के सभी संभावित परीक्षणों में भाग नहीं ले सकता है। इसलिए, मूल्यांकन के लिए, केवल उन परीक्षणों का उपयोग किया जाता है जिसमें यह कनेक्शन भाग लेता है।
तब हमें मिलता है



जहां TUD - दिए गए कनेक्शन के लिए संतुलित ट्रायड, किसी दिए गए कनेक्शन के लिए Tlock - ट्रायड की कुल संख्या। मूल्यांकन का सिद्धांत पूरे समूह के लिए समान है।

तस्वीर को पूरा करने के लिए, आप रिश्ते में एक चिकना बदलाव जोड़ सकते हैं - न केवल सकारात्मक, नकारात्मक या शून्य, बल्कि कुछ वजन आर के साथ, एक निश्चित अंतराल में संलग्न। उदाहरण के लिए, -R से R की सीमा में, जहाँ R = 0.5; 1; 5; 10 ... इस मामले में, आपको उस कानून को निर्दिष्ट करना चाहिए जिसके द्वारा ये संबंध बदलते हैं। कई कार्यों में, हिस्टैरिसीस का उपयोग इन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। अन्य कार्य सामाजिक दूरी की अवधारणा को ध्यान में रखते हैं।

इस मामले में, आप एक कानून लिख सकते हैं जिसके अनुसार समय के साथ संबंध बदलता है।



जहाँ G (r, R) = (1- (r / R)) ^ 2, और r (i, j) ith और jth विषयों के बीच का अनुपात है।

उदाहरण

एक बोनस के रूप में, कई एनिमेटेड gifs।

प्रत्येक छवि के निचले भाग में, एक सामान्य संतुलन सूचकांक प्रदर्शित होता है।

एक साधारण त्रय के लिए।

छोटे प्रारंभिक विरोधाभासों के बावजूद, तीनों ही अनुकूल हैं।


दो तीसरे के खिलाफ दोस्त हैं।


चार के लिए।

हर कोई हर किसी के साथ दोस्त है।


टकराव 2 पर 2 है।


जटिल इशारों के परिणामस्वरूप, एक के खिलाफ तीन।


लेख को लिटाने न देने के लिए, मेरे एल्बम में बाकी उदाहरण देखे जा सकते हैं (5, 6, 10 और 25 के लिए)।

मैं चेतावनी देना चाहता हूं कि बड़ी संख्या में लोगों के लिए हमें 10 एमबी से कम वजन वाले जिफ मिले।

और एक टिप्पणी। प्रोटोटाइप प्रोग्राम C # में लिखा गया था, ग्राफविज़ का उपयोग विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया गया था ।
इसके अलावा, जब ट्राइएड्स की गणना करते हैं, तो दूसरे, तीसरे और उच्च आदेशों के पड़ोसियों की स्थिति को ध्यान में रखा जा सकता है। समूहों में तोड़ो, समूहों को एक बड़े व्यक्ति में मिलाएं। आप इस तथ्य को ध्यान में रख सकते हैं कि हम हमेशा इन या उन विषयों के बीच संबंधों के बारे में सभी जानकारी नहीं जानते हैं। या उन या अन्य विषयों की जानकारी की पूर्णता नहीं है। हम कुछ बाहरी प्रभाव का भी उपयोग कर सकते हैं, या मान सकते हैं कि आर्क्स के अलग-अलग वजन हो सकते हैं, या लोगों में से किसी के पास किसी अन्य व्यक्ति के साथ अच्छे संबंध बनाए रखने के लिए संसाधन हैं। या उनकी अनुपस्थिति। आप शुरू में संतुलित समूह से जीवित रहने के उदाहरण पर विचार कर सकते हैं, और इसी तरह।

अंत में, हम मूल मॉडल पर लौट सकते हैं और डिग्राफ का उपयोग कर सकते हैं, अर्थात, विषयों के बीच संबंध असममित हो जाते हैं। इस मामले में, आर्क्स की संख्या दोगुनी हो जाती है, लेकिन गणना के सिद्धांत समान रहते हैं।

हालांकि, यह सब पहले से ही बहुत अधिक गंभीर अध्ययन का विषय है।

यदि किसी को विषय पर पढ़ने में रुचि है, तो यहां काम करने के लिए लिंक का एक सेट है, जिसमें से, मैंने यह लेख बनाया है।

मेरे लिए बस इतना ही आपका ध्यान देने के लिए धन्यवाद।

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