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Thèse soutenue

Essais sur l’influence sociale dynamique

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Auteur / Autrice : Manuel Förster
Direction : Agnieszka Rusinowska, Vincent Vannetelbosch, Michel Grabisch
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 10/06/2014
Etablissement(s) : Paris 1 en cotutelle avec Université catholique de Louvain (1970-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale d'Économie (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'économie de la Sorbonne (Paris ; 2006-....)
Jury : Président / Présidente : Francis Bloch
Examinateurs / Examinatrices : Agnieszka Rusinowska, Vincent Vannetelbosch, Michel Grabisch, Ana Mauleon
Rapporteurs / Rapporteuses : P. Jean-Jacques Herings, Dunia López-Pintado

Résumé

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Cette dissertation de doctorat développe des théories de l'influence sociale dynamique. Dans un cadre dynamique, les individus interagissent à plusieurs reprises avec leur environnement social et échangent leurs croyances et opinions sur différentes questions économiques, politiques et sociales. Dans le Chapitre 2, nous étudions les processus d'influence modélisés par les moyennes ordonnées pondérées. Ces dernières sont anonymes : elles ne dépendent que du nombre d'agents qui partagent la même croyance. Nous exhibons une condition nécessaire et suffisante pour la convergence au consensus et caractérisons les résultats où la société se retrouve polarisée. Enfin, nous appliquons nos résultats aux quantificateurs linguistiques flous. Dans le Chapitre 3, nous introduisons la possibilité de manipulation dans le modèle de DeGroot (1974). Nous montrons que la manipulation peut modifier la structure de confiance et mène à une société connectée. La manipulation promeut le leadership d'opinion, mais même l'agent manipulé peut gagner de l'influence sur les croyances à long terme. Finalement, nous étudions la tension entre l'agrégation d'informations et le déploiement de désinformations. Dans le Chapitre 4, nous introduisons des conflits d'intérêt dans un modèle de dynamique de croyance non-bayésienne. Les agents se rencontrent avec leurs voisins dans le réseau social et échangent des informations stratégiquement. Avec des conflits d'intérêt, la dynamique de croyance ne converge pas en général: la croyance de chaque agent converge vers un certain intervalle et continue à fluctuer sur celui-ci pour toujours.