El matemático de la Universidad RUDN sugiriócómo tomar decisiones colectivas si no todos están listos para hacer concesiones

En matemáticas, la toma de decisiones de un grupo de personas (GDM) es una fusión de preferencias individuales a partir de un conjunto de alternativas de anuncios. El MDG constade dos pasos consecutivos: la convergencia de posiciones y la toma de decisiones reales. Un elemento clave del primer paso es el mecanismo de retroalimentaciónmediante elcual los participantes ajustan sus opiniones. Los mecanismos de retroalimentación de los conceptos básicossebasan en el supuesto de que los participantes que no están de acuerdo con la opinión general son generalmente tolerantes, listos para cambiar sus posiciones. Sin embargo, en realidad esto no siempre se hace.Oh,no puede mostrar un «comportamiento de conflicto»: no quieren moverse de sus posiciones,a menos que el resto de los El matemático de la Universidad RUDN ha desarrollado un algoritmo de retroalimentación para resolver este problema.

«Los miembros de un grupo de alta autoestimaque no están de acuerdo conla opinión general pueden persistir en su opinión inicial y hasta que otros miembrosdel grupo también cambien de opinión. Tal “comportamiento conflictivo” dificulta el éxito de las estrategias de retroalimentación existentes», — Profesor de la Universidad RUDN Enrique Herrera-Viedma.

El modelo propuesto por los matemáticos se basa en un proceso iterativo. Los miembros de la banda que están más alejados de la opinión general son a pesar del resto a cada paso, y no se espera que los miembros más disidentes hagan concesiones solos. Se supone que no sólo aquellos que no están de acuerdo, sino también aquellos cuya opinión es cercana a la general media deben mover sus posiciones; en la primera iteración, todos los participantes deben corregir sus opiniones, en pasos pares -aquellos que están cerca de la opinión general, en pasos impares- aquellos que están lejos de ella. El proceso continúa hasta que se llega a un consenso, estructurado de tal manera que el cambio total de posiciones de todos los participantes es mínimo.

El trabajo del nuevo algoritmo de matemáticas de la Universidad RUDN se demostró en un experimento numérico. El modelo fue tomado por el regreso de las universidades a la vida normal después de la pandemia deCOVID-19.Los matemáticos describieron una situación en la que cinco subsistemas de la universidad (licenciatura, maestría, cátedra, logística y seguridad) ofrecieron sus planes para salir de la cuarentena. Los mismos datos iniciales se pasaron a través del algoritmo propuesto y luego se compararon con los dos mecanismos más populares.El nuevo algoritmo funcionó para un mayor número de iteraciones. Tomó 5 pasos, y los algoritmos clásicos — 4 pasos oincluso 1.Pero el grado de acuerdo entre losparticipantes fue significativamente mayor — 92% en lugar de 85%. Además, el «nivel de armonía», es decir, la proximidad de la decisión final a la opinión inicial de los participantes, también fue mayor en el nuevo algoritmo — 90% en lugar de 81% y 83%. Esto significa que todos los participantes tuvieron que ajustar menos sus posiciones.

«Estemecanismo de retroalimentación tiene en cuenta la autoestima de losparticipantes disidentes, preservando sus opiniones originales tanto como sea posible al ajustar e. Puede mejorar efectivamente el nivel de armonía, al convertir el comportamiento no cooperativo en comportamiento cooperativo»,- Profesor universitario de la RUDN Enrique Herrera-Viedma.

Los resultados se publican en Information Fusion.