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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响

基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络，研究了疫情-春节叠加影响下人群流动行为的时空演化规律，并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明：大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性，削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性，并重塑了城市间人口流动强度分布规律。各时间段流动网络度分布均呈现“低度饱和，高度截断”的幂律特征，不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化，且分化趋势在年轻人群中更为显著。研究还发现，流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性，采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用。本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义。     

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.     

突发事件的网络情绪传播机制及仿真研究

互联网快速发展及其应用的日益普及,给突发事件的应急管理带来许多新的挑战.在网络空间,突发事件的信息传播往往伴随着强烈的情绪传播,极易引发网民的群体情绪,并由此可能导致极端和对立行为以及群体性事件等严重的次生社会问题.论文从信息传播所引发的网民群体情绪传播及其群体行为出发,研究了突发事件网络信息传播过程中网民群体的情绪传播机制,提出了突发事件中网民群体间的情绪传播模型,并以著名社会特大事件为例进行了仿真分析.实验结果表明,上述模型能够较准确地反映突发事件信息传播过程中的网民群体情绪传播特征及其演化规律.     

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.     

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.     

反沉默螺旋效应下社交媒体谣言传播动力学研究

目前，社交媒体已经成为网络谣言滋生的温床，其庞大的用户规模，以及即时性、开放性等特点，使得谣言传播的广度和速度远远高于现实社会网络，从而对人们的生活和社会的稳定产生巨大的影响.为此，基于传染病动力学及"反沉默螺旋"理论，构建了考虑辟谣行为及网络结构的社交媒体谣言传播模型；并进一步分析了模型中无谣言平衡点和谣言存在平衡点的存在性和稳定性，计算了模型的基本再生数；利用MATLAB对模型中各参数变化对谣言传播的影响进行了仿真分析，并对部分参数进行了敏感性分析；利用实际案例对模型进行了进一步的分析与验证；最后，给出了控制社交媒体中谣言传播的策略建议.     

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。     

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.     

突发事件社交网络舆情的扩散与控制

针对突发事件社交网络舆情扩散特征,考虑政府及公众媒体对社交网络舆情参与者产生的影响,建立一种突发事件社交网络舆情扩散模型。定义并分析突发事件社交网络舆情扩散趋势的转折点,由舆情扩散模型推导出度量突发事件社交网络舆情扩散趋势的测度,同时给出并证明在不同舆情扩散测度下转折点的存在性及舆情扩散趋势。根据舆情扩散测度给出一种最优控制的目标函数,利用舆情扩散测度的关键因素,推导出使目标函数值最小的舆情扩散控制方法。通过数值模拟计算,说明模型及控制方法的有效性和实用性。     

基于演化博弈的重大突发公共卫生事件情景预测模型与防控措施

运用演化博弈理论建立了重大突发公共卫生事件的疫情传播方程, 将政府部门和社会公众的策略互动和行为演化分析融入到传染病自然传播的SI模型. 根据卫生部公布甲型H1N1流感疫情每日新增确诊病例数, 在三种演化情景下(即疫情大规模扩散、疫情迅速得到控制、当前的政府积极防控策略), 对疫情传播初期阶段进行了Logistic方程拟合和疫情传播峰值点的预测分析. 最后, 提出了重大疫情初期阶段"谨慎性"防控原则、随着疫情进展及时调整防控策略的"灵活性"原则、选择调整时机的主要考虑因素. 根据疫情传播方程, 讨论了政府调整甲型H1N1疫情控策略对疫情传播的影响.     

微信群与线下交流耦合网络知识传播模型研究

本文构建了微信群与线下交流耦合网络上的知识传播模型,该模型考虑了微信群中知识交流次数的变化对线下子网络中知识传播率的影响.推导出区分知识在耦合网络中传播与否的阈值条件,并验证了传播阈值始终是一有限数,最后结合实际数据对耦合网络上的知识传播过程进行了数值模拟.结果表明,耦合网络中线下子网络层的传播阈值大于等于单一的线下网络的传播阈值,而小于等于耦合网络的传播阈值.与各层子网络传播率均为正常数的耦合网络模型相比,在线下传播率随微信群中知识交流次数变化的模型中知识的传播阈值和最终传播规模更大,研究还表明,网络结构对知识传播有重要影响,相比于均匀网络,如果线下子网络是无标度的,即使初始时刻知识拥有者数量较少,耦合网络中知识的传播阈值与最终规模也会更大,传播速度更快.     

基于社交网络结构特征的S2IR谣言传播模型

针对社交网络中的用户对谣言的抵抗能力存在差异以及用户间亲密度不同的情形,通过引入谣言信度函数与个体亲密度函数,定义体现网络结构特征的非一致接触传播率。考虑传谣者的信谣程度及传谣力度不同,基于平均场理论建立一种新的网络谣言传播动力学模型。在BA无标度网络中通过数值仿真验证了理论分析的正确性。实验结果表明,谣言在度大的节点中传播更快、范围更广;高谣言信度与用户亲密度会使谣言传播速度加快、传播范围变广;进一步探究了模型中遗忘率、辟谣率等相关参数对谣言传播的影响。对基本再生数进行敏感性分析,进而提出了控制谣言传播的建议,并对比分析了随机免疫与目标免疫两种常见免疫策略的效果;在仿真网络与真实网络中分析了网络结构对谣言传播的影响规律。     

考虑企业风险感知的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑企业风险感知的基础上，借鉴传染病模型(SIS)思想，将企业状态分为未发生风险有感知、未发生风险无感知和发生风险有感知3种。在此基础上构建了R&D网络风险传播的模型，并进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播存在稳定状态下的解，即风险传播阈值，该阈值是由企业的风险感知、风险恢复率以及企业间的合作紧密程度决定；考虑风险感知的R&D网络比未考虑风险感知的研发网络具有更高的鲁棒性；随着企业风险恢复概率的不断增大，风险在R&D网络的传播范围越小；企业的风险感知对风险传播速度与传播范围均具有负向影响。该研究成果对于提高R&D网络的抗风险能力具有重要意义。     

三部图网络上的媒介传染病动力学

很多媒介传染病在人类、媒介和动物3个种群中传播,针对这类传染病提出三部图网络。通过数学分析,发现三部图网络上模型的基本再生数不仅与二阶矩和平均度的比值有关还与平均度有关,这与二部图网络上的结论有本质区别。通过数值模拟,还发现:三部图网络比二部图网络更有利于疾病的传播;在同样的接触模式下,4个交叉传染率对基本再生数有同样的影响;传染病在三个子网络上同时存在或同时消亡。     

带噪声和人口流入的艾滋病模型稳定性分析

为更准确深入地探索环境噪声和人口流动在艾滋病传播过程的干扰作用,建立了带流动人口和收治率的随机微分方程模型,给出无病平衡点均方稳定的条件,并通过数值仿真进行了验证,还讨论了流动人口等参数对疾病传播的影响.