复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题,提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先,构建舆论及舆论演化模型,通过方程变换求出静态解;其次,引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析,得到稳态解决方案并求解,构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的;最后,通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析,并以真实微博舆论数据为例进行实证分析,研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致,网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响,模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。     

基于网民心理的微博舆论传播模型及仿真研究*

根据社交网络中微博舆论的传播特点,考虑到不同心理倾向的网民对舆论观点和传播特征的不同,建立了基于网民心理的微博舆论传播模型,并通过网民的心理倾向将网民分为理性和非理性个体,研究了有向社交网络中,不同群体下舆论观点的形成和传播特征,以及辟谣者发布的辟谣信息对网民观点的影响。仿真结果表明,与理性群体相比,群体中非理性个体的存在加速了信息的扩散与传播,并且在信息可信度较低的情况下,刺激群体产生大量与初始传播者意见相反的观点。研究还表明,网络事件的辟谣信息,发布时间越早,可信度越高,该信息发挥的作用就越大。另外,当辟谣信息发布不及时或者可信度不高时,群体中非理性个体会加剧该信息的反作用。     

考虑从众效应的谣言传播模型

考虑到真实社交网络中存在的从众效应,根据个体心理特征的变化,改进了对谣言传播概率以及谣言传播者恢复理性概率的动态化描述,提出了考虑从众效应的谣言传播模型,并针对不同的网络拓扑结构建立了相应的谣言传播动力学方程组。在考虑从众效应的谣言传播模型中,对谣言的最终传播规模进行了数值分析,结果表明,随着谣言的初始传播概率的增大,谣言的最终传播规模也随之增大;改进模型的仿真结果也表明从众效应会加速谣言的传播演化。利用蒙特卡罗方法模拟了谣言在小世界网络和无标度网络中的传播演化,结果表明在从众效应的影响下,谣言在无标度网络中传播速度更快,扩散程度更深。将改进模型基于真实社交网络拓扑进行了模拟仿真,发现谣言的初始传播个体影响力对于谣言的传播演化具有重要的影响。     

基于社交网络的信息传播模型分析

随着社交网络的蓬勃发展,网络舆论的控制变得越来越重要。信息传播模型能够揭示信息传播的规律,从而达到对传播过程进行预测的目的,因此社交网络信息传播模型的研究具有重要意义。针对经典传染病模型的不足进行了分析,结合社交网络的网络拓扑特点,考虑了网络中用户的不同感染状态,引入感染用户的衰减函数,提出了适合社交网络的信息传播模型。在真实E-mail网络中进行模型仿真,对比分析了不同模型的结果,研究了模型中各个影响因子对传播过程的影响。结果表明：不同的模型参数反映了传播趋势的差异,模型反映出的传播规律更符合信息在现实网络中的传播过程。     

基于节点亲密度和影响力的社交网络舆论形成模型

针对舆论传播过程中个体交互的广泛性和个体社会影响力的差异性,在Hegselmann-Krause模型的基础上建立了社交网络舆论形成模型。新模型通过引入个体间亲密度、人际相似性和交互强度等概念,对个体交互集合进行了扩展,并对影响力权重进行了合理量化,进而构建更切合实际的观点交互规则。通过一系列仿真实验,分析了模型主要参数在舆论演化中的作用。结果表明：在不同信任阈值下,群体观点均能收敛到一致,形成舆论共识;且信任阈值越大,收敛时间越短;当信任阈值为0.2时,收敛时间仅为10。同时,扩大交互集合、提高人际相似性的作用强度会促进舆论共识的形成。此外,当无标度网络的聚类系数和平均度较高时,群体观点更容易产生趋同效应。研究结果有助于理解舆论形成的动力学过程,对社会管理者进行决策分析具有指导作用。     

基于元胞自动机的网络舆论激励模型

为了研究网络舆论的传播过程及发展趋势，建立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型，用于模拟网络舆论形成过程中个体发表言论数的变化以及个体观点的变化。在模型中，将网络空间的个体抽象为以情感描述的元胞，用情感倾向度和情感倾向度门限来确定元胞发表言论的状态，用情感激励来描述元胞的移动规则。同时，该模型考虑了个体数量增减和社会突发事件对网络舆论传播的影响，从而更能准确地模拟网络现实事件。     

基于两级传播理论的舆论超网络传播分析

社交网络挖掘可以使人们更好地认识信息在网络中的传播规律,分析信息在事件中的传播特点。现有的文献研究主要集中于舆论事件社交网络的静态建模,以及针对一些共性特点的仿真验证,而对舆论事件模型结构变化的讨论较少。本文尝试从两级传播理论出发,采用三层超网络结构对舆论事件不同时段构建传播分析模型,给出舆论演化分析度量指标,挖掘超网络结构变化的特点,探索舆论酝酿期积蓄力量的潜在因素。以长生疫苗事件进行分析,发现需要在酝酿期有多样化的意见领袖不断在各个话题中进行牵引,在积累了潜在的舆论人群之后才能促成舆论爆发。     

基于Agent的网络舆论传播模型研究

网络舆论传播是以互联网为载体的舆论传播行为.研究了网络舆论传播中新闻跟帖与BBS传播,分析了网民Agent、新闻网站Agent以及BBSAgent的属性,建立了网民Agent与新闻网站Agent以及BBSAgent的交互规则,研究了网络舆论的可视化表示方法,并与人际传播相结合,建立了基于Agent的网络舆论传播仿真模型,为利用复杂性理论和Agent技术研究网络舆论传播提供了有益的思路和方法.     

基于博弈论的网络社区舆情传播模型

针对网络社区动态、交互的舆情传播问题, 提出了基于博弈论的舆情传播模型(POBGT)。利用在动态概率条件下的博弈策略构成博弈树和收益矩阵, 从网络社区内部与外部分别对动态舆情传播进行分析; 构建的模型能够从动态和交互两方面描述传播过程, 最终能够形成稳定的状态。仿真结果表明, 网络社区中舆情传播在一般情况下具有初期传播平稳, 后期倾向某一方形成具有一定影响的舆论。     

基于超级媒体人的网络舆论传播偏差仿真研究

针对当前社交网络中频发的意见偏差和扭曲问题,研究改进传统Deffuant算法,将用户权威值、争议性信息、网络衍生效应等因素加以纳入,设计了基于超级媒体人的观点动力学模型,并通过实验模拟舆论偏差产生过程.研究发现,通常情况下,网络意见收敛范围由群体中大多数用户的态度值所决定;争议性信息影响意见波动与收敛,但对最终演化结果影响不显著;高权威值的超级媒体人会导致网络舆论发生偏差性传播效果,持有极端观点的非理性超级媒体人更易引起严重的偏差舆论.