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自然和人工集体在不同方面表现出异质性，这有助于其行为的复杂性。我们研究了两种此类异质性对集体意见动态的影响：代理商先前信息质量和网络中心地位的异质性。为了研究这些异质性，我们将不确定性作为共识动态模型的附加维度，并考虑具有不同中心性的异质网络范围。通过使用贝叶斯推断来量化和更新不确定性，我们为每个代理人提供一种适应性权衡社会信息的机制。我们观察到，在代理之间的整个相互作用中不确定性发展，并捕获有关异质性的信息。因此，我们将不确定性用作额外的可观察，并显示了中心性和信息质量之间的双向关系。在与高斯不确定性的异质观点动态的广泛模拟中，我们证明了不确定性驱动的自适应加权会导致共识的准确性和速度提高，尤其是随着异质性的增加。我们还显示了过度自信的中央代理商对共识准确性的有害影响，这可能在设计此类系统时构成挑战。提高性能和观察性的机会表明，考虑自然研究和人工异质系统设计的不确定性的重要性。
利用异质性的集体意见动态中的不确定性
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