As democracias estão fundamentadas na conexão entre atitudes dos cidadãos e políticas. Numa arena política onde agentes têm racionalidade limitada, a competição dos políticos e partidos pelo apoio e voto da população depende de como está distribuída a opinião pública. Contudo, modelos explícitos que gerem essas distribuições, ao invés de pressupô-las, ainda são escassos. O presente trabalho gera estas distribuições por meio de um modelo computacional baseado em agentes de influência social. Nele os agentes interagem em díades e tornam-se mais próximos dos outros agentes em alguma questão a depender da distância de seus posicionamentos ideológicos, da incerteza dos agentes e do quanto confiam na opinião do outro. Por meio da combinação de análise de sensibilidade, histogramas e séries temporais de medidas do sistema e gráficos de dispersão, encontramos que o quão incertos são os agentes, o número de questões subjacentes ao seu posicionamento e o quanto estão sujeitos a mudanças aleatórias de atitude (ruído) são determinantes importantes do formato da distribuição de atitudes populacional. Nossos resultados nos levam a questionamentos empíricos quanto a interação dos parâmetros do modelo e a plausibilidade das distribuições geradas por ele a serem respondidos por trabalhos futuros

Democracies are based on the connection between citizens' attitudes and policies. In a political arena where agents are boundedly rational, the competition of politicians and parties for the support and vote of the population depends on how the public opinion is distributed. However, explicit models that generate, instead of presupposing, them are still rare. This work generates those distributions through a computational agent-based model of social influence. In it the agents interact in pairs and become more similar to the others in some issue conditional on their ideological positioning, their uncertainty and on how much they trust another agents opinion. Through a combination of sensitivity analysis, histograms and time series of the systems measures and scatterplots, we find that how uncertain the agents are, the number of issues underneath their positioning and how much theyre subject to random attitude change (noise) are important determinants of the shape of the population attitudinal distribution. Our results lead us to empirical questions regarding the model parameters interaction and the plausibility of the distributions generated by it which should be answered by future works