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.     

基于系统动力学的企业危机事件网络舆情传播与应对研究

近年来,相对于政府提升舆情处理能力的增强,企业在网络舆情危机应对方面凸显脆弱性,使企业危机事件常成为年度互联网舆情的爆点。鉴于此,从舆情事件本身、网民的影响、媒体的参与、政府的参与以及企业危机应对五个方面分析它们对网络舆情传播的影响,构建了企业危机事件网络舆情传播系统模型。针对"8. 24滴滴顺风车女孩遇害"事件,对舆情传播机制进行模拟分析。研究结果表明各子系统内影响因素与网络舆情热度之间的反馈关系,在此基础上为企业制定相关政策提供建议。     

网络舆情结构逆转建模与仿真：基于改进Deffuant模型

社会舆情从现实社会转移到网络空间,导致网络舆情事件的出现。网络舆情扩散使得群体舆论的支持与反对力量对比反转,最终改变利益集团最初的决策,该现象称为网络舆情结构逆转。为了探索这种现象背后的复杂系统机制,本文基于Deffuant模型建立了网络舆情扩散的结构逆转模型,该模型从两个方面对Deffuant模型改进,一是将个体自身的观点值转化为交互时的感知值,将连续观点的模型转化为离散观点模型,二是引入宏观的社会转型因素的影响。仿真结果显示,社会转型因素正向地影响网络舆情扩散,社会转型程度高,网络舆情结构逆转时的舆情扩散程度更高;群体异质性水平正向地延缓网络结构逆转现象,利益群体规模越大,网络舆情结构逆转越难以完成。本文提出的模型能一定程度上解释网络舆情扩散的结构逆转现象,可以为实践中网络舆情的管控提供理论参考与决策支持。     

多层多属性舆情传播网络的仿真研究

基于当前网络舆情线上线下互动传播特性,深层挖掘舆情内容、指向和强度,提出了多层多属性舆情传播网络模型.以杭州公交纵火案为例进行仿真研究,并基于信息属性进行了未管控情境和嵌入情境仿真,基于心理属性进行了现实、极端、中立、理想社会情境仿真.结果表明,基于心理属性可以对舆情进行大范围的面干预,但对突发舆情事件不适用,培养民众理性思考是一项必不可少的长期工作;基于信息属性可以对舆情进行有针对性的点干预,及时辟谣和恰当议程设置可有效减少负面观点,引导舆情良性发展.     

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.     

基于公众认知与政府引导的邻避舆情演化模型

针对近年邻避群体事件的舆情诱发性,基于公众认知和政府引导视角研究邻避舆情演化问题.首先,通过多案例比较分析,提炼邻避舆情演化的宏观特征,并基于Gompertz模型改进给予刻画;随后,分析个体对邻避项目的微观认知交互行为,运用演化博弈建模来描述个体复制动态;同时,考虑政府通过正面舆论对邻避舆情给予回应,运用信息熵理论和动力学方法构建政府舆论引导的交互熵模型和动力学方程;进而在此基础上,给出"公众-政府"邻避舆情演化模型;最后,讨论该模型均衡点的存在性和稳定性,并以"广东茂名PX事件"的邻避舆情演化为基础案例进行数值仿真研究.结果表明:当公众对邻避项目风险认知偏差较小时,政府应适当尊重邻避舆情,并遵循渐进式的引导路径对邻避舆情给予及时、主动的关切性回应,否则,邻避舆情会愈演愈烈;而当公众对邻避项目风险认知偏差较大时,政府应对邻避舆情加强跟踪和监管,并给予及时、适量的客观回应,否则,邻避舆情会演化到较高稳态.     

LM-BP算法在金融股指预测中的参数设定

针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了基于BP网络进行股市预测的原理,利用三层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络的拓扑结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题.为了避免网络陷入局部最小点和提高网络的收敛速度,算法采用改进后的LM-BP,并与其他BP算法进行比较.以最具代表性的上证指数为例,仿真实验表明了经过对筛选后的样本学习,并对所建的预测模型进行训练后,该LM-BP算法能够对有短期上证指数走势进行有效稳定预测.     

企业社会责任负面事件网络舆情演化与政企合作研究

企业社会责任负面事件网络舆情演化具有主体行为复杂性,是动态的复杂网络系统,把握舆情演化过程中主体的行为特征和互动关系有助于舆情管理.本文以企业、政府、民众、媒体和意见领袖五个主体为节点,以不同主体之间交互关系为路径,构建了企业社会责任负面事件网络舆情演化的多主体模型.选取"百度魏则西"为基础事件,采用系统动力学理论和方法,探究了企业社会责任负面事件网络舆情的演化过程和系统结构中的动力学行为.研究结果表明:企业社会责任负面事件网络舆情演化总体呈现了诱发、扩散和消退三个阶段的周期性过程.企业与利益相关者之间的交互作用是推动舆情演化的主要动因,其中企业和政府作为两个重要的行为主体,在联动的时点选择上,按照政府调控行为在先、企业应对行为在后的方式,能有效发挥政府的调控作用和企业的主观能动性,缓解舆论危机.     

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.     

单部件加速退化系统的视情维修策略优化

针对单部件加速退化系统,研究了基于灰色模型、偏最小二乘回归和改进灰狼算法的最优视情维修策略,通过优化检测间隔和临近失效阈值最小化系统的平均维修费用率。维修策略优化中,考虑到维修数据的稀疏特性,利用适合小样本建模的灰色模型理论建立系统的加速退化模型;考虑了维修次数、系统退化状态与系统维修用时之间的多重相关性,利用偏最小二乘法建立了维修用时的多变量回归模型。在此基础上,给出基于系统平均维修费用率的目标函数,利用改进灰狼算法求解最优决策变量。通过算例说明了该最优视情维修策略的可行性。     

突发事件微博舆情爆发地点监测方法

研究突发事件网络舆情爆发地点监测方法,对于有针对性的引导和控制突发事件网络舆情有重要意义。为此,提出了基于空间扫描统计量的微博中突发事件舆情爆发地点监测方法。选取新浪微博上1320万条数据为数据集,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,突发事件相关的微博舆情确实存在区域聚集性,并且在突发事件发生后,微博信息量这一舆情要素会对微博舆情的区域聚集性产生更大影响。基于空间扫描统计量的微博舆情监测方法能够有效监测出舆情爆发地点及区域,解决了目前在突发事件相关的网络舆情监测中难以对突发事件网络舆情爆发地点进行动态、有效判断的问题,为相关部门对舆情热度不同的地区进行有针对性的控制、监测舆情提供依据。     

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。     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

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.     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

基于异方差高斯间距回归的产品设计时间预测模型

为了使产品设计时间预测模型既克服小样本和异方差噪音问题,又提供除预测值以外的其它有用信息,建立一种基于异方差高斯间距回归(heteroscedastic Gaussian margin regression,HGMR)的预测模型.首先,假定基于核函数的回归模型的权重向量服从高斯分布,以最小化相对熵为优化目标,利用预测值的置信区间设置约束条件,构造可同时给出预测值和预测区间的HGMR模型;然后,利用样本的独立性和异方差性对优化问题进行转化,证明HGMR模型具有较好的推广性能,并设计求解相应优化问题的迭代方法;最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于HGMR的时间预测模型是可行有效的.     

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.     

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策，提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型，解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题，且以“哮喘女童”事件为例，进行了数据验证。结果表明，模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机，分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响，并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。     

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。     

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。