基于一种概率阈值模型的群体观点动向研究

考虑群体观点动向中个体差异特征,社会影响压力及外生因素影响,本文提出了一种描述群体观点动态的概率阈值模型.并运用此模型仿真证实了群体观点极化是社会影响和结构平衡共同作用的结果,从认知理论,社会认同,结构平衡等社会学理论角度,用自下而上的自主体仿真分析方法揭示了群体宏观模式形成与微观结构平衡之间的密切联系.     

考虑媒体效应的微博网络热点事件舆论演化模型

鉴于媒体对网络舆论有越来越重要的影响,重点考虑媒体效应和微博网络中观点的传播特点,构建了有界信任规则下的舆论演化模型,分析了媒体因素以及节点信任界限异质性对微博网络中舆论演化的影响.仿真结果显示,有媒体影响时,个体对媒体观点的采纳幅度越大,媒体引导的效果越好;群体观点易于改变的网络热点事件中,媒体首次报道时间越晚,媒体的引导效果越好.研究结果表明,在网络舆论引导中,不但要注意介入的时间,更应注重论据的合理性.通过实例验证本文提出模型与实际情况相符合,说明了本文模型的有效性和适用性.     

观点动力学视角下基于意见领袖的网络舆情反转研究

舆情反转是网络突发事件与热点事件中的一种重要现象。为探究网络舆情反转现象的内在机理,发掘舆情反转事件的演化规律,提出了一种观点动力学视角下基于意见领袖的观点演化模型。以意见领袖为切入点,基于无标度网络结构改进经典有界信任的HK模型,在观点更新中引入意见领袖的作用。运用社会网络分析理论的中心性指标识别意见领袖,对意见领袖引导下的观点演化进行仿真实验。选取新浪微博上的舆情反转案例,对模型仿真结果进行验证。实验结果表明,意见领袖对观点演化结果起着关键性的作用,能够引导群体的观点发生逆转,利用改进的模型能够模拟网络舆情反转事件的演化进程。     

基于决策偏移的舆论演化动力学模型

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征. 针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论演化动力学模型. 模型将内在偏移牵引力、外在群体一致性压力相结合,并引入社会心理学从众效应理论,建立依从、趋同和内化的节点状态及状态转移策略和观点演化策略. 仿真结果表明,模型能够有效模拟观点的收敛和分化,与经典有限信任模型相比,更加符合大型社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化的内在规律,为大数据时代分析现实舆论形成的内在机理提供理论模型和参考.     

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。     

基于社会物理学的群体性突发事件演化及仿真——群体意见和行为的演化研究

为研究群体性突发事件演化的一般规律,以社会物理学理论为基础,借用万有引力定律和动能原理的思想构建了群体意见和群体行为的演化模型,并通过Netlogo仿真平台对模型进行了仿真。通过对政府处置力度、介入时间,媒体和意见领袖的权威性、影响力及介入时间等参数的调整,得出政府在群体性突发事件演化中起主要作用,媒体和意见领袖起导向作用。因此,在事件发生时,政府自身应积极选择科学的行为方式,并利用媒体和意见领袖,充分发挥其导向作用,有效控制群体性突发事件的演化态势。     

社会影响、观点动向和结构平衡:基于Hopfield 网络模型仿真研究

本文首先概述了观点动向的研究领域和目前研究进展. 在社会认同理论基础上区分出群体决策过程具体的三种社会影响,进一步赋予了Hopfield网络模型二元组间社会连带(social ties)的具体社会学内涵. 基于此模型仿真研究了群体在具有自我认同、社会归属条件下的群体观点分化现象. 模型仿真得到群体外生变量的干涉和负社会影响是推动群体观点极化的主要因素. 特别地,仿真结果表明群体观点极化与三元组(社会学中研究的基本结构) 影响模块结构平衡密切相关,从社会心理学角度解释了具有符号关系的群体宏观动态模式和微观结构变化之间的联系.     

个体的观点不确定性对群体观点多元化的影响

用社会群体中个体的微观特性,来研究群体的宏观规律,是提升社会观点演化研究科学化水平的重要手段。然而,目前对个体的观点不确定性与群体观点多元化涌现之间关系的探索还不够深入。在有界信任模型的基础上,通过区分观点不确定性的范围和程度,构建了“有界信任”与“部分观点坚定”共同作用的模型,研究了个体的观点不确定性对群体形成多元化观点的影响。通过调整个体的观点不确定性,考察单个个体、同质群体和异质群体的观点演化效果,用仿真计算实验揭示了个体的观点不确定性的范围和程度对群体形成观点多样性的影响机制和特点;通过对社会群体的分析,建立了个体的观点不确定性与观点的依赖关系,考察了3种典型初始观点分布条件下的群体观点演化,发现观点呈现出类似均匀分布或正态分布时容易形成群体观点多元化,而呈现出“极端子群体”分布时难以形成观点多元化。仿真计算实验从一定程度上揭示了社会群体观点演化的规律。     

公众媒体参与金融科技创新监管的双刃剑效应

针对公众媒体参与金融科技创新监管存在的双面效应,本文通过媒体报道的情绪以及动机对媒体信息进行了区分,同时考虑公众媒体的关注度、不同监管环境下的可信度以及金融科技公司对舆论的敏感度三大影响因素,系统分析公众媒体对金融科技创新和监管的积极作用和消极影响.研究发现,不论监管环境严格还是宽松,都应加强对于媒体舆论的审查,使媒体的舆论机制发挥正向作用,分担监管压力,实现资源的有效配置,且这种正向效用会随着媒体关注增加而放大.对金融科技公司而言,正确的信息披露能够有效约束公司的过度创新行为,而谣言散播则会加剧市场套利等风险,随着公司对媒体信息的敏感度增加,这两种效应均会被放大.此外,适当加强监管惩戒也是遏制金融科技过度创新的有效手段.     

基于不对称人际影响的舆论涌现模型研究

人际关系影响是舆论形成的重要因素。引入个体意见的不确定性以及个体间的信任因子,建立了个体间的不对称影响函数,以此为基础实现了一个舆论涌现的Agent仿真模型,仿真结果反映模型是合理有效的。对仿真结果的分析说明:个体意见的不确定性和个体间的相互信任,是影响最终舆论涌现形态与涌现速度的重要因素。     

基于多智能代理系统仿真的网络社区意见交流机制

通过构建基于多智能代理的意见交互机制模型,对新古典经济范式下的理性代理模型进行拓展。通过构建时空交流域主方程和利用MAS仿真及平均域的方法描述网络社区的意见交流过程。研究表明,在影响网络社区观点稳态结构的因素中,社区分歧参数、社区温度、意见领袖和外部域的附加影响均存在临界值;较快的信息交流速度和适当的社区温度有助于系统达到稳定状态;意见领袖或外部影响作用可以对智能代理行为产生重要影响,在网络社区中形成观点多数派。     

具有社团和个体差异性的舆论传播动力学分析

舆论传播研究的重要方向是其动力学分析,目前已经建立了多种动力学模型并应用于特定的网络结构,然而缺乏动力学模型中结合社团和个体差异性的分析.为了挖掘社团网络结构下的舆论传播规律,本文建立了具有社团结构、演变规则和个体差异性的两社团舆论传播模型,其中引入了体现社团和个体差异性的参数集合,并通过计算机仿真分析给出了不同的社团公关能力和观点领袖作用下的舆论演进趋势.结果表明:在社团对外公关能力相当时,加强社团内部公关能力有积极作用;对外公关能力强的社团加强内部公关结果却适得其反;社团对外公关能力和观点领袖对舆论传播的引导作用显著,但是观点领袖的个人作用难以对抗社团对外公关能力的整体优势.     

突发事件下群体抢购行为的舆论传播机理研究

本文从舆论传播的角度,采用有界信任规则,通过引入突发事件的不确定性环境噪音因子,构建用于分析群体抢购行为的噪音异质有界信任模型.然后,通过计算机仿真,分析了信任水平不同的子群体比例变化和突发事件所引发的不确定性大小对群体观点演化的影响.研究结果将为突发事件下群体抢购行为舆论引导机制的建立和有效实施提供理论依据.     

舆论涌现模型研究

人际关系影响是舆论形成的重要因素.本文引入个体意见的不确定性以及个体间的信任因子,建立了个体间的不对称影响函数,以此为基础实现了一个舆论涌现的Agent仿真模型.对模型结果的分析说明:极端个体的态度和个体间的相互信任,是影响最终舆论涌现形态与涌现速度的重要因素.仿真结果与社会学研究中"统治的多数"和"心理反抗"现象相互印证,反映模型是合理有效的.     

具有社团结构的有界信任舆论涌现模型研究

社团结构是复杂网络除小世界和无标度特性外的又一重要性质.建立具有社团结构的有界信任舆论涌现模型,采用Multi-Agent方法对模型仿真发现,具有社团结构的有界信任基本模型终态与社团间连通性无关而只取决于交互阈值,只有当社团间有相反的观点领袖时舆论涌现才与社团间连通性密切相关.研究内容有利于理解社团结构对舆论事件涌现的影响.     

有记忆的舆论传播建模与仿真

为研究舆论主体的主观能动性对演进过程的影响,建立了个体记忆模型,并对其进行了仿真及分析。首先在二维格子的多数投票模型的基础上,提出了舆论演化中个体的记忆度,对不同的记忆长度使用平均场方法分析系统进程。仿真了不同记忆倾向参数下,系统的平均观点及簇个数的变化,并解释了固执者的形成。计算机模拟结果表明,有了记忆的作用,系统将向着极化状态演进。     

具有个体信息差异的Deffuant-I舆论传播模型

现有的舆论传播动力学模型较少考虑个体知识水平对舆论传播的影响。基于Deffuant模型,引入表示知识水平差异的信息量和表示信息应用处理水平的认知能力,提出Deffuant-I模型。仿真实验发现,信息量服从均匀分布或幂率分布时,群体认知能力与观点收敛速度成反比,幂率分布收敛速度较快;信息量服从正态分布时,认知能力正比于观点收敛速度,群体难以达成共识。     

基于改进Deffaunt模型和小世界网络的舆情传播模拟与仿真

以改进的Deffaunt模型作为观点交互模型,用小世界网络结构模拟真实世界的人际关系网络,对舆情的传播进行模拟仿真并分析不同参数设置对仿真结果的影响,通过研究发现人际间的信任程度影响观点收敛速度,群体中极端个体的比例大小能决定群体观点的收敛情况,而且小世界网络模型中的群体规模、节点度、重连概率都能影响观点的收敛速度。本文对分析舆情的传播和形成有一定实际意义。     

考虑社会阶层的观点演化模型

为解决现有观点演化研究对社会阶层考虑不够充分的问题,在个体异质性影响力的基础上,将网络中节点的拓扑性质与社会结构结合,提出了一种基于HK模型的观点演化模型。在3种经典复杂网络和一个实证网络中,采用社会学领域中根据资本划分社会阶层的方法,构建了3种社会结构。利用仿真实验,发现社会结构对观点演化具有重大影响,通过社会政策调整社会结构有利于观点达到一致。为研究现实社会同一类型社会结构中观点演化不一致的情况,在B型金字塔和橄榄型社会结构下,设置高阶层个体不同的初始观点分布,发现高阶层个体观点的极化和统一会相应地影响舆论的极化和一致。     

群体性突发事件中非一致信任水平舆论传播建模与分析

群体性突发事件是影响社会稳定的重要因素,正确认识和理解舆论传播的演化机制, 可以建立快速、高效的应急体系和措施, 从而保证群体性突发事件的客观舆论导向. 针对群体中个体属性的多样性, 在Krause有界信任模型基础上提出了非一致有界信任模型, 进行了一系列计算机仿真实验. 结果表明: 当社会网络中个体的信任水平各不相同时, 要使社会网络的群体观点达到一致, 远比相同信任水平时要难; 而且, 社会网络中个体的数量与舆论传播的最终观点簇之间存在正相关关系.