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We develop a dynamic model of information transmission and aggregation in social networks in which continued membership in the network is contingent on the accuracy of opinions. Agents have opinions about a state of the world and form links to others in a directed fashion probabilistically. Agents update their opinions by averaging those of their connections, weighted by how long their connections have been in the system. Agents survive or die based on how far their opinions are from the true state. In contrast to the results in the extant literature on DeGroot learning, we show through simulations that for some parameterizations the model cycles stochastically between periods of high connectivity, in which agents arrive at a consensus opinion close to the state, and periods of low connectivity, in which agents’ opinions are widely dispersed.
相似文献A compelling body of research has found that investments in knowledge from other firms and universities spill over to enhance the performance of entrepreneurial firms. This literature has shown that firm performance is positively related to investments in new knowledge by other firms and research universities. This paper addresses a gap in the literature by positing that public sector knowledge is also conducive to enhancing performance by knowledge intensive entrepreneurial (KIE) firms. Our findings suggest that the public sector provides a fertile source of knowledge for enhancing KIE firm performance.
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