在线社交网络中谣言传播模型的稳定性分析

针对一类具有政府控制效应的社交网络谣言传播模型,运用常微分方程稳定性理论讨论边界平衡点和正平衡点的全局稳定性,并通过数值仿真验证了理论分析的正确性.结果表明,政府部门施加控制能有效缩减谣言传播的最终规模.     

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。     

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.     

一类信息传播动力学模型与控制策略分析

建立了一类UISR(无意识者U-信息易感者I-信息传播者S-信息免疫和遗忘者R)信息传播模型.研究了模型的动力学行为,给出了信息传播的基本再生数,并证明了无信息平衡点的稳定性和有信息平衡点的存在唯一性.进一步借助数值模拟,发现有信息平衡点的稳定性.最后,根据信息传播者规模和基本再生数,对各参数的敏感性进行了分析,给出控制信息或者谣言传播的有效方法.     

基于微分方程的谣言传播模型建立与分析

谣言的传播与控制已引起学术界和管理部门的高度重视.考虑谣言传播过程中官方媒体宣传对谣言易感者的影响,将谣言易感者分成两类,建立了一类新的谣言传播微分方程模型.根据Hurwitz判据、基本再生数、Lyapunov函数和LaSalle不变原理,分析模型各类平衡点的稳定性.数值试验说明了理论成果的正确性.研究结果表明,媒体宣传报道不仅能降低谣言感染率,而且还能扩大谣言易感者和传播者转化为不信谣不传谣者的数量,最终降低谣言传播对社会造成的危害.此外,适度的媒体宣传报道有助于谣言由大范围扩散向迅速消失转移趋势.     

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.     

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.     

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.     

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.     

公权力介入网络谣言治理的合理边界

互联网诞生以来,网络谣言已日渐成为一个严重的社会问题.近来,公安部开展集中打击网络传播谣言等犯罪专项行动,集中治理了一批造谣、传谣的网络推手、微博“大V”.但同时,国家公权力如何介入互联网公共平台这一现象也引起了讨论,国外治理网络谣言的成功经验值得学习借鉴,要力求找到网络谣言治理与公权力制约之间的平衡点,给公权力介入网络治理划定合理边界.     

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。     

基于无标度网络的谣言传播模型研究

基于计算机网络的无标度性,建立了一类SIRS网络谣言传播模型.通过微分方程理论得到了谣言传播的基本再生数,证明了当基本再生数小于1时谣言将逐渐消失,当基本再生数大于1时谣言将持续存在.最后通过数值模拟验证了所得结论的正确性.     

基于直接免疫的SEIR计算机病毒传播模型

对计算机病毒传播特性的研究可以为控制计算机病毒的传播提供理论依据。本文根据计算机病毒具有潜伏性的特点,提出了一类带有直接免疫的SEIR计算机病毒传播模型;利用微分方程理论分析了传播阈值R0的取值是影响网络中病毒能否被控制的关键;说明了提高直接免疫率可以有效控制R0,从而进一步控制计算机病毒在网络中的传播;分析了计算机病毒在网络传播过程中无病平衡点和地方病平衡点的稳定性:1)当R0≤1时,无病平衡点P0局部渐近稳定,且全局渐近稳定,在当R0>1时,无病平衡点P0不稳定;2)当R0>1时,地方病平衡点P*全局稳定;最后通过模型仿真验证了1)和2)结论的正确性。     

面向对等网络SEInR传播模型的理论分析

针对现有传播动力学模型不能准确描述对等(P2P)网络文件传播过程中的问题,对现有SEIR模型进行了改进,并为此建立了SEInR传播动力学模型.根据SEInR模型的动力学方程组建立了基本再生数的计算公式,用来研究传播模型的无病平衡点和有病平衡点,同时对平衡点的存在性和稳定性进行了详细的理论分析和数学证明.通过对模型中的各种参数变化的仿真分析表明,所提模型能够更准确地模拟P2P文件的传播过程,模型参数能够对P2P文件传播过程中的影响因素进行准确的描述.     

浅析网络谣言在高校大学生中的成因表现

伴随着信息化的飞速发展和网络应用的普遍传播,加之网络的匿名性和便于向公众传播的特性,增强了谣言的传播与影响能力,网络谣言便在这种新的形式之下,广泛的出现在公众的生活中。文章从谣言传播的根本出发,分析网络谣言的内含及特点,进一步为当前高校大学生中网络谣言的控制提供参考。     

CIC模型下基于社区检测的谣言抑制最大化方法

随着电子设备的日益普及和信息扩散的便利性,在线社交网络为各种负面信息的传播提供了高效的媒介.谣言是社交媒体上负面信息的突出形式之一,会引发社会动荡,造成经济损失,因此,快速有效地抑制谣言传播成为当前社交网络研究领域中的一个热点.提出一种有效的谣言抑制传播方法,从网络中选取多个正种子节点来传播真相,抑制谣言的传播.首先采用竞争性独立级联（Conpetitive Independent Cascade,CIC）模型来同时传播谣言和真相;其次,提出一种基于标签传播的社区检测算法对社交网络进行分解,并为各个社区分配正种子节点预算;最后,创新地提出节点强度来衡量网络中节点的重要性,并利用节点强度在各个社区中选取抑制谣言传播的初始正种子集.实验证明,该方法能达到与贪婪算法相匹配的抑制效果,且运行时间比贪婪算法快三个数量级.     

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。     

基于博弈论的社交网络谣言传播模型研究

考虑到社交网络中谣言传播存在博弈现象,基于博弈论的方法建立适用于社交网络的谣言传播模型,该模型中将节点分为传播节点和健康节点,两类节点根据自身收益选择最优策略使自身利益最大化;并得到纳什均衡。对所提模型中各类节点收益进行分析,并用收益损失参数和额外收益参数来对节点收益进行量化分析。以MATLAB为实验平台,分别选取满足不同条件的参数进行分析。结果证明了所提模型的正确性。基于博弈论对谣言传播展开研究,有助于更加深入了解社交网络上谣言传播的内在机理,也为谣言的防控提供了理论参考。