基于超网络的舆情演化多主体建模

创新性地将复杂系统多主体建模方法应用到集社交、环境、心理和观点等子网的舆情超网络模型中,通过对该超网络模型中各子网间不同属性节点(即异质Agent)交互规则设计,建立基于超网络的多主体舆情演化模型,深度刻画网络舆情的演化规律,即模拟人-信息-观点之间微观意见如何交互并涌现出宏观网络舆情的过程;应用舆情超网络拓扑结构相关测度指标,设置多主体舆情演化模型中各属性参数值,如网民活跃度(节点超度)、信息影响范围(超边间距离)和舆论领袖权威性(超边重叠度)等,并重点分析舆情演化过程中政府抢占舆论先机的重要作用,以及舆论领袖对大众网民的引导作用和网民发表观点形成舆论场的控制作用。最后,运用NetLogo仿真平台对具体舆情实例进行仿真,结果与现实舆情演化情况相符,证明了模型的合理性与有效性。     

建筑楼空间下突发传染病建模仿真研究

为研究建筑楼空间下的突发传染病传播过程,提出了建筑楼空间下突发传染病的多阶段超网络传播模型,从多阶段传播、多属性层子网构建、改进的仓室模型嵌套等方面对该模型进行设定,并对不同情境下传染病的传播动力学进行仿真分析.结果表明,建筑楼空间下突发传染病传播过程受建筑楼空间人群聚集程度、年龄结构及外界疫情严重程度的影响,感染者传染率和临床感染比率对传染病的传播峰值有较大影响,且早期舆情干预的及时性是提高政策干预有效性的重要决定因素.     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

基于用户相对权重的在线社交网络舆情传播控制模型

在线社交网络(online social networks,OSN)中舆情传播干预时机的选择对网络舆情的管控具有重要意义.通过分析用户的网络地位、社会强化效应与用户感知价值等影响网络舆情传播控制的关键因素,以研究舆情管控的合理干预时机为目的,构建了基于用户相对权重的网络舆情传播控制模型.基于该模型,针对两类OSN开展仿真研究.研究发现,网络舆情传播与信息初始传播源的网络地位密切相关;在开放式OSN中,存在与干预时机选择关系密切的关键相变点;用户活跃度随社会强化效应强度的增大而下降,随干预时机的提前而降低,并存在有效干预时机区间;"悖民意"成本是干预时机选择的重要衡量指标.并据此,提出了相应现实干预时机选择的对策建议.     

考虑信息真伪的食品安全网络舆情传播仿真与管理对策研究

食品安全网络舆情对于食品安全管理具有重要意义.本文针对食品安全网络舆情的特点,在考虑信息的真实性、网民的信息甄别能力、网民对信息传播主体的信任程度等因素的基础上,运用MATLAB软件对舆情的传播过程进行模拟仿真研究,探讨食品安全网络舆情的传播机理.研究结果表明,可以通过减少信息发布节点、集中发布食品安全网络信息,以及加强食品安全知识宣传与培训、提高公众的食品安全信息甄别能力,以提高真实性较高的食品安全网络信息在舆情中的传播概率.     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

泛在媒体环境下的网络舆情传播控制模型

正逐步形成的泛在媒体环境深刻影响着网络舆情的传播与控制.将传统的传染病模型推广到泛在媒体环境这样一个开放系统中, 建立了新的带直接免疫的SEIR舆情传播控制模型, 新模型克服了已有网络舆情传播模型存在的对网民个体状态处理过于简单, 对舆情传播媒介的处理过于简化等缺陷.证明了模型的传播平衡点及稳定性, 提出了从网络舆情传播环境入手, 在舆情形成初期进行干预的控制方法.据此, 构建了基于Wiki技术的网络舆情传播控制平台, 对该平台的舆情传播控制效能做了仿真剖析, 验证了控制方法的有效性.     

政府干预下多种舆情信息交互传播模型与仿真

为识别重大突发事件中多种舆情信息的交互传播规律和更有针对性地制定干预决策,提出了一种交互传播干预模型。该模型融入了多种舆情信息不平等竞争的特点,扩展了现有的单一舆情信息传播干预模型,并可从交互传播整体视角分析干预措施的作用。案例分析与仿真结果表明：该模型可较好地模拟多种舆情信息交互传播的演化趋势;虽然强势舆情信息比弱势舆情信息的潜在危害大,但是干预决策仍需综合关注强势和弱势舆情信息及其间的交互关系。     

基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

互联网已经成为公共舆情传播的主要平台,网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定,而对网络舆情的活动进行分析是网络舆情疏导的重要前提,基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性,本文应用群集动力学和演化博弈论的,在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上,构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真,应用所提出型,寻求在相关约束下的最佳疏导策略,证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境网络舆情疏导问题提供理论依据.     

突发事件发生后谣言传播的IS_rS_nR模型

随着社交网络的发展,谣言传播的模拟变得尤为重要。基于传统的D-K谣言传播模型,首先提出一种新的考虑谣言信息和非谣言信息竞争传播的未知者-谣言传播者-非谣言信息传播者-沉默者(IS_rS_nR)模型,并综合考虑网络结构、用户间的交互行为等多种属性以用户群体的平均社会影响力计算不同群体间的转移概率。其次,给出IS_rS_nR模型的平均场方程,并分析方程平衡解的存在性和稳定性。MATLAB的仿真结果显示:(1)非谣言信息的传播与谣言传播的趋势一致;(2)网络平均度、谣言传播者、非谣言信息传播者群体的平均社会影响力对信息传播的传播速度、传播周期及传播范围均有显著作用。研究成果可以在一定程度上对于舆情监测和市场营销起到指导作用。     

双层社会网络上的舆情传播动力学分析

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,在线社交网络能够扩大舆情传播范围、加快舆情传播速度.各层子网的传播率对另一层网络中传播者比例几乎没有影响.此外,来自于线下网络的传播者转移率对舆情传播过程的影响作用小于来自于线上网络的传播者转移率.     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

食品安全网络舆情的重复感染SIR模型研究北大核心CSCD

基于利益相关者理论,根据食品安全网络舆情的舆情主体与舆情事件的利益紧密程度将舆情主体分为直接利益相关者、间接利益相关者和边缘利益相关者三种类型.设计重复感染的SIR改进模型,提出SDIERF模型,显示感染者在网络舆情不同发展阶段的发帖数,根据突发事件的四个预警级别设计四个不同干预力度的干预级别.通过仿真的方法,研究该三类利益相关者出现重复感染的感染人数及其发帖数的变化情况.使用实例验证了SDIERF模型的预测和监控效果,在潜伏阶段进行干预的效果最好.     

双重情绪交叉感染下重大疫情网络舆情传播研究

重大疫情会引起各种网民情绪的爆发，网民极端情绪交互作用在一定程度上决定着舆情走向。考虑重大疫情下网民情绪异质性与交叉感染性，将舆情信息中情绪因素对网络舆情传播的影响量化为强化度、分歧度和交叉感染率3个维度指标，构建双重情绪交叉感染下的SIPINR舆情传播模型；数值求解平衡点和传播阈值，证明了传播平衡点的稳定性；通过数值仿真揭示重大疫情网络舆情传播规律。研究表明：双重情绪交叉感染的存在将促使重大疫情网络舆情传播更加持久；初始情绪传播者比例不同会影响重大疫情网络舆情传播趋势；情绪强化度、分歧度和双重情绪交叉感染率均对网络舆情传播态势具有重要影响。     

一种具有抑制作用的多信息传播模型

针对大量现实系统中多种信息传播并存,且不同传播之间存在相互作用的现象,以复杂网络为系统模型,采用复杂网络传播动力学相关理论,对同一系统中多信息传播并存情况下的传播模型和传播动力学过程以及相关性质进行系统的探索研究。针对多信息传播并存过程中相互抑制作用,给出多信息传播的SIn模型。以仿真的方法对研究结果进行试验验证,确认该模型对模拟和预测多种信息传播并存系统动力学行为是有效的。     

环境群体性事件"信息-权利"协同演化的仿真分析

从"信息传播-利益博弈"的协同演化视角,构建了环境污染群体性突发事件的协同演化博弈模型,然后在NetLogo平台上进行多主体的社会仿真分析.仿真结果表明:环境污染突发事件具有两种协同演化路径,即邻避运动的"协商谈判-信息畅通-相对理性的集体抗议",环境污染群体性事件的"暗箱操作-信息过剩-非理性的集体抗议";在各种收益和信息参数情境下,存在着丰富多样的演化均衡结果;政府施加信息措施的强度作为外部干扰,导致了"演化均衡漂移"现象.地方政府部门既可以通过尊重周边的知情权和参与权采取协商谈判的博弈结构,也可以通过加大信息搜集(或者舆情引导)措施,促使事态朝着周边居民最终接受方案的方向演化.     

网络舆情及其应对与上市公司的信息效率

网络舆情的兴起给资本市场带来了深远影响,对监管层和上市公司的舆情管理工作也提出了新的挑战.借助于监管部门对深市上市公司网络舆情应对状况的调查,实证检验了网络舆情及其应对与上市公司的信息效率的关系.研究发现,网络舆情危机会造成当年度股价崩盘,且来自自媒体的转载会增大股价崩盘的幅度,网络舆情重视和应对程度良好的公司在面对舆情危机时的股价崩盘幅度更低.上市公司对网络舆情的重视及投入能够向资本市场传递公司特质信息,提高资本市场的信息效率,进而降低未来股价崩盘风险和股价同步性.结论表明,上市公司加强网络舆情应对并非是满足监管要求和投资者诉求的面子工程,而是一项切实有效的求是工作,结论对完善资本市场信息传播管理制度,提高资本市场信息效率具有一定的参考价值.     

一种基于判断矩阵信息的多属性群决策方法

对于多属性群决策中的属性和专家赋权问题,鉴于专家对于属性的权重信息和专家的权重信息完全蕴涵在专家给出的判断矩阵中,故应该充分挖掘判断矩阵的特征信息进行赋权.基于这种思想,提出了基于判断矩阵信息的多属性群决策方法,这种客观赋权法结构清晰、计算简便,而且还可以避免应用主观赋权时出现的对专家的主观评判与专家实际决策行为不一致的现象.算例验证证明,该方法具有合理性和有效性.     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.