Thèse Année : 2026

Influence of Opinion Dynamics on Climate Change : Analysis and Macroscopic Strategies

Influence des dynamiques d'opinion sur le changement climatique : analyse et stratégies macroscopiques

Résumé

This thesis models and analyzes complex socio-environmental systems, a research driven by the urgency of collective action in the face of climate change. The study is based on a multi-scale approach (in a spatial sense), progressing from a strategic macroscopic analysis of choices in climate negotiations to a microscopic analysis of individual opinion dynamics. The thesis is structured around three main axes. First, game theory is applied to model international climate negotiations. Second, the study of the coupling between opinion dynamics and the state of the environment reveals the emergence of bifurcations and oscillations. Third, this manuscript focuses on the analysis of opinion dynamics on influence networks through the model we introduce: the Continuous Opinion Signaled Action (COSA) model. This model captures nonlinear interactions where agents communicate via a signal function. We demonstrate the fundamental properties of the system by linking its analysis to that of a one-dimensional system (Chapter 3). We establish the conditions for full synchronization and identify a spectral threshold that connects the network topology to the signal function (Chapter 4). Beyond this threshold, we characterize the formation of opinion clusters, which we classify into two categories: perfect and imperfect. Perfect local synchronization is conditioned by structural symmetries of the network. In the absence of such symmetries, we introduce a new definition for imperfect clusters and demonstrate their input-to-state stability with respect to perturbations from the rest of the network (Chapter 5).

Cette thèse modélise et analyse des systèmes socio-environnementaux complexes, une démarche motivée par l'urgence de l'action collective face au changement climatique. L'approche adoptée est multi-échelle (au sens spatial), allant du niveau stratégique macroscopique lors des négociations climatiques au niveau microscopique des dynamiques d'opinion individuelles. La thèse s'articule en trois axes principaux. Premièrement, la théorie des jeux est appliquée à la modélisation des négociations climatiques. Deuxièmement, l'étude du couplage entre la dynamique d'opinion et l'état de l'environnement révèle l'émergence de bifurcations et d'oscillations. Troisièmement, ce manuscrit se concentre sur l'analyse des dynamiques d'opinion sur des réseaux d'influence à travers le modèle que nous proposons : Continuous Opinion Signaled Action (COSA). Ce modèle capture des interactions non-linéaires où les agents communiquent via une fonction de signal. Nous démontrons les propriétés fondamentales du système en liant son analyse à celle d'un système unidimensionnel (Chapitre 3). Nous établissons les conditions de synchronisation complète et mettons en évidence un seuil spectral qui lie la topologie du réseau à la fonction de signal (Chapitre 4). Au-delà de ce seuil, nous caractérisons la formation de clusters d'opinion, que nous distinguons en deux catégories : parfaits et imparfaits. La synchronisation locale parfaite est conditionnée par des symétries structurelles du réseau. En l'absence de telles symétries, nous introduisons une nouvelle définition pour les clusters, dits imparfaits, et démontrons leur stabilité entrée-état face aux perturbations du reste du réseau (Chapitre 5).

Fichier principal
Vignette du fichier
DDOC_T_2026_0020_COUTHURES.pdf (13.29 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)
Licence

Dates et versions

tel-05606979 , version 1 (29-04-2026)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : tel-05606979 , version 1

Citer

Anthony Couthures. Influence des dynamiques d'opinion sur le changement climatique : analyse et stratégies macroscopiques. Informatique et théorie des jeux [cs.GT]. Université de Lorraine, 2026. Français. ⟨NNT : 2026LORR0020⟩. ⟨tel-05606979⟩
0 Consultations
0 Téléchargements

Partager

  • More