Die in diesem Artikel beschriebene Arbeit ist in mehr als einer Hinsicht begrenzt. Erstens ist das Modell nicht wirklich empirisch validiert in dem Sinne, dass es keine echten Daten aus sozialen Netzwerken gibt, die genau bestätigen können, dass es aus den vom Modell beschriebenen Mechanismen gebildet wurde. Diese Art der empirischen Validierung ist eine nicht triviale Aufgabe, die mit vielen schwierigen Fragen geplagt wird, wie z. B. wie man solche empirischen Daten ethisch sammelt oder wie man die Meinung eines Nutzers eines sozialen Netzwerks zu einem bestimmten Zeitpunkt wirklich quantifizieren kann. Angesichts des Fehlens einer solchen Validierung sollte man verstehen, dass die Ursache zwischen dem durch das PIC-Modell erklärten Mechanismus und der Online-Polarisierung nicht ausdrücklich gewährleistet ist. Stattdessen kann diese Arbeit als eine von vielen mechanistischen Erklärungen [36] der Online-Polarisierung angesehen werden. Dennoch glauben wir, dass unser vorgeschlagener Mechanismus von unschätzbarem Wert sein wird, wenn es darum geht, den eigentlichen Mechanismus hinter Echokammern zu ermitteln. Um eine algorithmische Verzerrung in die Interaktion zwischen Individuen einzuführen, ändern wir das Verfahren, mit dem das Paar i, j ausgewählt wird. Im ursprünglichen Modell werden i und j gleichmäßig nach dem Zufallsprinzip aus der Grundgesamtheit ausgewählt. Stattdessen macht algorithmische Voreingenommenheit Begegnungen ähnlicher Individuen wahrscheinlicher. Um dies zu berücksichtigen, wählen wir zuerst i, dann wird die Auswahl von j mit einer Wahrscheinlichkeit durchgeführt, die von dij abhängt: (1) Das Papier ist wie folgt organisiert.

Im nächsten Abschnitt stellen wir das Modell im Detail vor. Die Ergebnisse des Abschnitts enthalten die Ergebnisse der Simulationen. Wir schließen das Papier mit einer Diskussion und einem Bericht über weitere Forschung. Um die Ausbreitungsstruktur des Netzwerks zu untersuchen, wenden wir uns der Verteilung des Verbindungsstärkeparameters ,(c_`uv)) und seiner Beziehung zum Meinungsparameter ,(q_u”) zu. Abbildung 13 zeigt das Wachstum und die endgültige Verteilung von Q und C aus zwei Simulationsinstanzen aus der Simulation, die im Abschnitt “Effekt der Modellparameter” beschrieben wird. Eine dieser Simulationen konvergierte (oben) und die andere polarisierte (unten). Die endgültige Verteilung von c, die im unteren Teil der Abbildung dargestellt ist, zeigt eine klare Trennung zwischen schwachen Kanten ((c_-uv- = 0)- und dem Rest.