社会网络中考虑群体免疫力的谣言传播模型研究

近年来很多谣言给国家和社会带来了巨大的经济损失.为了更好地减少谣言对公众和社会的危害,并给出有效应对谣言传播的策略和建议,通过考虑谣言传播中无知者免疫程度差异性对谣言传播过程的影响,建立了社会网络中考虑群体免疫力的谣言传播模型,并给出了均匀网络中的平均场方程和相应的稳定性分析.根据平均场方程利用Runge-Kutta方法对谣言传播过程进行了数值仿真.仿真结果表明:社会网络中免疫增强率在谣言传播中起到重要的作用,免疫增强率越大,谣言的影响力越小,即提高免疫力强的无知者的人群比例,可降低网络中谣言传播的最大影响力.     

社会网络中具有怀疑机制的谣言传播模型

研究了具有怀疑机制的谣言传播模型,提出了更符合社会实际情况的SIQR谣言传播模型.同时给出了对应的平均场方程并对稳定性做了分析,还在社会网络中对SIQR模型中谣言真相传播率对谣言传播过程中各类人的影响进行了数值模拟.结果表明了谣言真相传播率在谣言传播的过程中起到重要的作用.对比没有怀疑机制的谣言传播模型,谣言在具有怀疑机制的谣言传播过程中传播的更慢,谣言真相传播率越大,谣言在社会网络中的最大影响力越小.政府部门可通过各种途径提高谣言真相传播率,降低谣言对公众和社会的影响.     

复杂网络中的非线性系数和边权的影响

在加权的无标度复杂网络中使用SIR模型,使用边权的函数f(ω)来表示节点间的连接强度,以模拟现实中人们对于关系更亲密的人的信任度更高的情况.现实生活中,谣言的传播者并不总是将谣言告知所有认识的人,故引入Anurag Singh(2013)模型中的非线性传播指数μ,以研究谣言在较为实际的加权复杂网络中的传播行为.本文讨论了f(ω)和μ对于传播过程的一些影响,发现在相关加权网络中,边权〈ω_(kk')在其函数f(ω)的作用下和μ对于人群中听过谣言的人的比例r(t)的稳态值即f(∞)共同产生影响,并且也会影响谣言的爆发时间.在研究中,引入f(ω)和μ并未使修正后的传播模型有一个正的传播阈值九.     

无标度BA网络上对立舆论的传播规律

通过在无标度BA(Barabási-Albert)网络上设计个体的局部相互作用规则,讨论对立舆论在BA网络中的传播规律.将对立舆论传播过程分为自由传播和竞争传播两个阶段,并设置自由传播阈值m1和竞争传播阈值m2,传播深度h.实验结果表明:随着m1,m2值的变化及传播深度h的变化,对立舆论在网络中呈现出不同的分布情况,从而导致舆论传播的最终结果不同.     

社会网络上的谣言传播模型

在经典谣言传播模型的基础上,研究了社会网络上的谣言传播,并建立了数学模型。目标是研究初始集合对谣言传播的影响。对给定的初始集合,随着时步增加,分析被谣言传播影响的节点的概率值,并得出了有关最终集合AS的期望值的一些结论。     

考虑怀疑和辟谣机制的SEIMR谣言传播模型

考虑到复杂网络上的谣言传播可能会受到怀疑和辟谣等因素的影响，在SIR谣言传播模型中引入怀疑和辟谣机制，构建了一个新的SEIMR谣言传播模型。基于微分方程理论给出了模型在均匀网络上的传播动力学方程，并分析了该模型的无谣言平衡点和谣言盛行平衡点的存在性，利用下一代矩阵法计算了模型在无谣言平衡点处的基本再生数R₀。在此基础上，通过Routh-Hurwitz判据分析了模型在无谣言平衡点处和谣言盛行平衡点处的局部渐近稳定性，并利用Lyapunov稳定性理论证明了模型在无谣言平衡点处的全局渐近稳定性。仿真实验结果表明，怀疑和辟谣机制对谣言爆发规模、爆发时间以及持续时间具有重要影响。     

基于信息老化和辟谣措施的网络谣言传播模型

研究了基于信息老化效应和辟谣措施的网络谣言传播模型,提出了具有阶段结构且更符合实际谣言传播过程的SIKR_AGING模型.并做了稳定性分析,进一步对在社会均匀网络中的各状态人数变化趋势进行了数值仿真.结果表明,信息老化速率和辟谣力度及时效在谣言传播过程中起到了重要作用,信息老化速率越快、辟谣力度越大、辟谣时间越早则谣言的社会影响力越小.为相关职能部门控制舆情提供参考.     

基于概率母函数的ISR谣言传播模型

为了探究个体抵制率对谣言传播的影响,利用概率生成函数建立了一类引入个体谣言抵制率的谣言传播模型,计算了该模型谣言传播的阈值,并利用数值模拟分析了个体谣言抵制率对谣言传播的影响,得到谣言抵制率的增大会降低谣言传播者的峰值的结论。     

基于群体特征的复杂网络信息传播建模

为对不同人群中信息传播进行有效控制,建立了基于群体特征的复杂网络信息传播模型,研究了网络拓扑结构、社会强化作用和群体传播特征对信息传播的影响. 仿真结果表明:群体传播特征的同质性更有利于信息的传播;小世界网络中行为传播范围较广,无标度网络在传播过程早期具有最快的传播速度;信息传播的范围随社会强化作用的增加而增加,异质群体中这一趋势更加明显.      

时变传播规则下的危机信息ISKS-ISK两阶段传播模型及仿真

分析了真实信息和谣言在传播结构和时序上的不均匀性,发现危机信息在社会传播网络上的传播规则是时变的.提出了时变传播规则下危机信息的ISKS-ISK两阶段传播模型.通过仿真发现,网络规模对危机信息传播影响很小,而初始传播节点数量、信息传播率、权威渠道发布真实信息的时间是影响危机信息传播速度和范围的主要因素.因此,从源头控制传播者数量、尽早通过权威渠道发布危机真实信息是减少危机中谣言危害的有效举措.     

加权短信网络上的谣言传播行为研究

基于实际短信网络的统计特征,提出了一种短信网络的加权演化模型,并在此模型上研究了谣言传播行为.考虑到边权是认可概率的关键影响因子,故改进了现有的谣言传播模型;通过改变边权弥散程度和网络结构参数,重点研究和分析了边权分布及聚类系数对谣言短信传播行为的影响.仿真实验表明:边权弥散程度越高,对谣言传播的抑制效果越好;聚类系数越高,谣言反而容易扩散蔓延.     

无标度网络中基于反馈机制的病毒传播模型

在网络中存在超强传染者的前提下,传统的病毒传播模型在无限规模的无标度网络上不存在病毒传播阈值,许多真实的无标度网络中并不存在这种超强传染者.针对这一问题提出了无标度网络中基于反馈机制的最大传染能力限定的病毒传播模型.通过数学方法证明了该模型中病毒传播阈值是存在的,最后通过数据仿真分析了反馈机制、最大传染能力值对网络感染率、控制病毒扩散以及传播阈值的影响.这为控制真实网络中的病毒传播提供了重要的参考依据     

基于演化博弈和网络拓扑结构的改进SIR模型——以疫情舆情分析为例

传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致.为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型.改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率....     

局域世界网络上流行病传播的动态行为研究

将SIS（Susceptible-Infective-Susceptible）疾病传播模型应用到局域世界复杂网络上,通过理论分析和数值仿真,详细研究了不同的SIS模型参数（传染率、治愈率）以及局域世界的大小（M）对疾病传播动态行为的影响,根据仿真研究和分析的结果提出了一些可行的控制策略.     

群落网络中信息传播规律的研究

【目的】介于具有群落结构的复杂网络上信息传播的现实意义,本文对其传播规律进行了研究。【方法】通过随机交叉换边的方法调节群落网络的模块化强度,计算在不同的外部边数量下传播源所在群落、任意群落和网络整体的传播特性。【结果】对网络整体而言传播范围先变大后变小,最大值对应于集聚系数和外部边数量之间竞争的平衡点;增加传播源的数量会使得最优传播范围对应的外部边数量增加;就单次传播来说非传播源所在的群落的传播范围可能大于、小于、或大或小于传播源所在的群落。【结论】在群落网络中,信息的传播情况非常复杂,若要深入研究信息在群落网络上的传播行为,应具体问题具体分析。     

带有反对机制的谣言传播模型

一个从未听过谣言的人,听到谣言之后,或者继续传播这个谣言,或者不理睬保持沉默,同时也有可能反对这个谣言,基于此构建了带有反对者的谣言传播模型——SICR谣言传播模型.并且在SICR谣言传播模型的基础上,运用了概率生成函数的方法,来解决谣言传播过程中任意时刻的传播规模等问题.