Consensus and Disagreement. Information Aggregation under (not so) Naive Learning.

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Autor/inn/en	Banerjee, Abhijit V.; Compte, Olivier
Institution	National Bureau of Economic Research
Titel	Consensus and Disagreement. Information Aggregation under (not so) Naive Learning.
Quelle	Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research (2022), 62 S. PDF als Volltext (1); PDF als Volltext (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	NBER working paper series. w29897
Beigaben	Illustrationen
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Monographie; Graue Literatur
DOI	10.3386/w29897
Schlagwörter	Aggregation; Lernen; Spieltheorie; Informationsverhalten; Spieltheorie; Lernen; Aggregation; Arbeitspapier; Informationsverhalten
Abstract	We explore a model of non-Bayesian information aggregation in networks. Agents non-cooperatively choose among Friedkin-Johnsen type aggregation rules to maximize payoffs. The DeGroot rule is chosen in equilibrium if and only if there is noiseless information transmission...leading to consensus. With noisy transmission, while some disagreement is inevitable, the optimal choice of rule blows up disagreement: even with little noise, individuals place substantial weight on their own initial opinion in every period, which inflates the disagreement. We use this framework to think about equilibrium versus socially efficient choice of rules and its connection to polarization of opinions across groups.
Erfasst von	ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Kiel
Update	2023/1

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