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.     

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.     

突发事件中谣言的传播机制及控制分析

在突发公众事件中,谣言在网络媒介的推动下,以更广的范围、更快的速度和更大的规模向公众进行传播。文章重点对突发事件中的谣言传播机制进行语言学、心理学、社会学、新闻学及舆论学意义上的分析,为公众及社会各方认知和控制谣言提供有益的借鉴与参考。     

在线网络中具有反沉默螺旋现象的谣言传播模型

由于真实在线网络中用户发表的言论具有匿名性的特点,个体不再表现出传统舆论传播中的从众心理,形成反沉默螺旋现象。文中利用动态化描述的谣言传播概率来体现谣言传播演化中存在的反沉默螺旋现象,通过理论数值分析给出反沉默螺旋现象引发谣言传播的两种不同的演化结果。仿真实验结果表明,在谣言的初始传播概率较小时,反沉默螺旋现象会加速谣言传播;而在谣言的初始传播概率较大时,反沉默螺旋现象会抑制谣言传播。真实在线网络中的谣言传播演化仿真结果进一步表明初始传播节点的节点度大小对谣言的传播效果具有不同的影响。     

Web2.0时代网络谣言的成因探析①--基于传播学视角

该文从网络谣言的内涵入手，从传播学的视角，探寻Web2.0时代网络谣言的传播特点，对网络谣言的形成原因从传播者、内容、媒介、受众以及传播效果这五个方面进行分析。传播者的低责任意识、不良的传播心理和习惯以及网民的低媒介素养、在接受信息过程中产生的理解偏差和受到的压力是网络谣言形成的人的因素；Web2.0时代的新技术革命给媒介生态和网络信息传播带来了不容小觑的影响；而网络传播产生的效果则助推着网络谣言的持续发酵。     

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。     

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.     

网络公众舆论规范的“窄”与“宽”

网络信息传播在当前社会发挥着越来越重要的作用,公众舆论在虚拟网络社会的发展进一步延伸作用到现实社会的改变。公众监督直接体现在网络言论表达之上,网络成为了社会各阶层对话的平台,正在挑战传统意义上的主流舆论。但在目前我国网络环境“谣言满天飞”的情况下,维护网络良好秩序是政府应尽的职责。对网络言论进行规制,必然对我国公众舆论和现实社会造成一定的影响,对舆论传播的规范有一个“度”的界限,要完善网络法律法规建设是一个需要长期探索的路程,就要把握好公众舆论规范度的“窄”与“宽”。     

网络谣言的治理机制——基于信任危机与表达狂欢的视角

谣言产生影响和危害的关键取决于受众的“信”,而非造谣者的“传”。受众之所以信服谣言源于受众对外界环境的不信任。网络为受众提供了表达不信任情绪的平台,在网络表达狂欢的刺激下,网络谣言被受众接受和广泛传播。网络谣言治理的目标不在于杜绝谣言的产生,而在于降低谣言的危害。增强传播活动中各要素对谣言的化解力是网络谣言治理的有效路径。     

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。     

考虑好奇心理机制的动态复杂网络谣言传播研究

考虑好奇心理机制的影响,提出一种动态复杂网络演化模型,基于数值仿真研究谣言的传播动力学行为。研究表明,好奇心理机制的存在降低了网络的传播临界值,增大了谣言的传播速率以及最终的传播程度。研究还发现,动态连接概率对谣言传播机理产生了较大影响,而附加感染率产生的影响可以忽略不计。此外,在好奇心理机制的作用下,谣言在网络中的传播时间明显缩短,同时给出有效防控谣言传播的合理化建议。     

基于博弈论的社交网络谣言传播模型

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。     

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。     

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.     

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.     

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.     

从网络谣言看网民的态度及其心理——以“艾滋女事件”为例

在＂艾滋女事件＂的网络谣言传播中,可以从该事件不同阶段发现网民对在谣言发展的不同阶段的态度变化,从中可以反映网络舆论变化的基本趋势。     

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。     

公共安全事件网络谣言传播仿真模型研究

目的公共安全事件网络谣言源于一定事实基础,两者之间存在显性或隐性的内在逻辑关系,因此公共安全事件网络谣言与完全凭空捏造的谣言有着本质不同。现有研究成果缺乏针对谣言发展全过程的分析以及线下互动影响的考量,难以实现对不同类型事件网络谣言导控侧重点的确定。方法借鉴网络舆情的发展过程,将网络谣言传播划分为"萌生"→"扩散"→"高潮"→"衰退"→"平息"5个阶段,使用"谣言本体""发布主体""传播状况""外界影响""治理机制"等指标进行描述。利用随机Petri网构建公共安全事件网络谣言传播仿真模型,继而根据与其同构的马尔科夫链,通过求解相关数学方程分析得到谣言演化的均衡状态与变动规律。结果/结论按公共卫生、自然灾害、事故灾难、社会安全等4种公共事件类别撷取影响较大的网络谣言进行仿真。仿真结果表明,不同类别事件网络谣言的演化要素存在明显差异,调整变动相应演化要素可以实现更为精准有效的谣言导控目的。