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.     

考虑传播率和移出率变化的谣言传播规律研究

经典的谣言传播模型的研究中,谣言传播率和移出率通常被视为常数,根据实际情况提出传播率和移出率变化的谣言传播模型,在均匀网络和无标度网络中分别研究了传播率和移出率随时间变化的谣言传播模型,建立相应的平均场方程,并在Matlab中进行数值分析.结果显示在传播率和移出率变化的谣言传播模型中,传播阈值依然存在,谣言最终的影响力较传播率和移出率不变的情况更为显著.此外,通过均匀网络与无标度网络谣言传播的对比分析发现,在传播率和移出率随时间变化的情况下,网络拓扑结构对谣言传播也有很大影响,并且均匀网络中谣言最终的影响力较无标度网络中谣言的最终影响力更为显著.     

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.     

基于谣言攻击的产品需求波动CISRaRd模型研究

与产品相关的谣言影响个体对于产品的判断及购买欲望,进而波及整个供应链中产品的市场需求.考虑个体的情绪和个体对谣言的判断,将经典谣言传播模型中的免疫者R细分成为蒙蔽者R_a和清醒者R_d,两种状态的个体都知道但不传播谣言,不同的是R_a受谣言蒙蔽相信谣言不购买产品,R_d作为清醒者不相信谣言,且继续购买产品.基于系统动力学构建CISR_aR_d谣言传播模型,对模型进行稳定性证明,探讨谣言攻击对产品需求的遏制情况,并在此基础上进行了数值模拟.研究表明,与产品相关的谣言严重制约产品的市场需求,商家在应对谣言攻击时所作出的正面宣传对于产品需求的恢复有其积极意义.     

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。     

一类具有媒体播报效应的谣言传播模型的定性分析

为了准确刻画谣言传播机理,抑制谣言传播,文中研究了一类具有媒体播报效应的谣言传播模型。利用常微分方程稳定性理论,详细分析了系统平衡点的存在性及局部渐近稳定性;通过比较定理证明了边界平衡点E0(rumor-free equilibrium)的全局渐近稳定性,利用Lyapunov-LaSalle不变性原理给出了正平衡点E+(rumor-endemic equilibrium)全局渐近稳定的充分条件。结论表明,随着时间的推移,要么传谣者的数量趋于0,要么谣言持续,媒体报道对谣言传播的规模有一定影响。最后,通过数值模拟验证了媒体播报对谣言传播和控制的影响。     

基于双极社会强化的谣言传播模型稳定性分析与优化控制

考虑了双极社交强化因素和唤醒机制,建立了一种新颖的ISHR(Ignorants-Spreaders-Hibernator-Recovered)谣言传播动力学模型,利用下一代矩阵理论计算出基本再生数R0,通过构造Lyapunov函数证明了无谣言平衡点和正平衡点的全局稳定性。考虑到媒体对谣言传播的抑制作用,对参数遗忘率δ和失去兴趣率θ进行了最优控制分析,计算得到了一个最优控制解。最后,利用数值模拟对系统的稳定性分析结果进行了验证,对基本再生数R0的相关参数进行了敏感性分析,并对敏感性较强的遗忘率δ和失去兴趣率θ进行了优化控制分析。     

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。     

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.     

基于SEIR模型视角的重大公共卫生事件中伪科学网络谣言的传播治理：以新冠肺炎疫情为例

 新型冠状病毒肺炎防疫工作进入关键时期,而期间大量滋生的伪科学网络谣言导致各地广泛出现盲目抢购、囤货等不良社会事件,严重影响疫情防控与社会正常秩序。以新冠肺炎疫情为例,在总结梳理国内外学者对伪科学、网络谣言等定义的基础上,给出适用本文的伪科学网络谣言的定义;选取本次疫情中影响较大的4个伪科学网络谣言,收集其在新浪微博传播过程中的数据,分析伪科学网络谣言在疫情中的传播特点;以SEIR模型为基础,综合考虑政府干预滞后性、个体信息接受从众效应、谣言传播特点等对模型进行合理改进,并通过数值实验对重大公共卫生事件中的伪科学网络谣言传播机制进一步研究;最后,基于前文分析从不同角度对重大公共卫生事件中伪科学网络谣言的传播治理提出针对性对策建议。