社会网络分析及其在舆情和疫情防控中的应用

研究社会网络的结构与演化特性对于评估与控制传染病爆发这类突发事件,以及监测预防伴随突发事件而生的谣言和恐慌情绪的蔓延,都有重要意义.对这一领域的研究前沿进展进行了较为全面的综述,并对该领域中若干值得研究者注意的新的研究方向,特别是涉及突发事件管理的方面,进行了论述.这些方向包括:人类空间移动模式和行为时间特性的影响;具有地理效应和区别接触频率的含权社会接触网络和其上传染病传播的规律;考虑人群面对突发事件时的心理压力的更符合实际舆情传播的动力学模型等.     

基于相关性的上海世界博览会行人流分析

拥挤环境下的行人流疏导与高效排队方法的研究对于应急疏导与社会安全有着重要意义。对上海世界博览会期间40个场馆的排队长度、时间数据的自相关特性,及场馆之间的相关特性进行了全面分析。研究发现,在访问量较高、平均排队长度较长的场馆,其客流一般呈现出较明显的正相关特性,特别是客流量达1 000左右的场馆,其表现出非常强的正相关性,而小流量场馆则有着很大的不确定性。访问量和自相关性之间的关系大致满足非中心卡方分布。此外,一些临近场馆之间的客流相关性斑图有着高度的相似性。这种基于相关性的讨论,有助于构建整个景点的客流斑图和行人流预测。     

基于元胞自动机的国家演化模型研究

利用元胞自动机的思想和建模方法,建立了模拟多个国家通过战争彼此兼并的演化模型.在本模型中,国家的领土面积用该国所辖元胞数目近似地表示,国家整体实力用所辖各元胞实力之和表示.数值实验给出了模型产生的国家领土面积分布和国力强弱分布,所得结果与当前实际情况非常接近.本模型可以无困难地推广到多个个体在一个封闭系统中竞争,仅有极少数个体最终获胜的情形,文章所得结果对于该类复杂系统的建模具有普适意义.     

当前复杂系统研究的几个方向

复杂系统与复杂性科学被誉为21世纪的科学，是吸引跨学科广泛注意的新型交叉科学。简要概述了复杂系统研究的几个重要方向，包括网络同步、网络交通流、新一代信息网络的结构和动力学、演化合作博弈、生物网络复杂性、人类动力学和信息物理学。     

人类行为动力学研究综述

介绍了人类动力学研究中的基本概念并对近年来的主要实证结果和理论模型进行归纳,总结了人类在通信、访问网络、工作和自身生理特征4个方面表现出的时间标度特征和在迁移活动中表现出的空间标度特征,发现人类行为中的一些普遍规律,并概述了产生重尾的动力学机制,包括基于优先权决策的排队系统、兴趣行为以及非齐次泊松过程等等,最后对未来的研究工作提出一些展望。     

人类行为动力学研究

对各种人类行为中的统计特性进行了广泛的经验研究,发现越来越多的多种形式的经验性证据表明,许多人类行为的事件之间的时间间隔分布普遍存在宽尾特征.同时,还针对对各种人类行为中的非泊松时间行为特性和空间运动特性的动力学机制,进行了广泛的模型研究,发现自适应兴趣、层次性交通网络影响等多种影响人类行为特性的基本机制.     

基于自适应调节的人类动力学模型

近期人类动力学的研究揭示:大量人类行为的时间间隔分布具有标度性.尽管最近建立的人类动力学的排队论模型在解释这种非泊松特性的成因方面取得了很大成功,但还有大量存在标度性的人类行为不能用排队论模型描述.基于人类对自身行为的兴趣或活性的自适应调节现象,提出了一个非排队论的人类动力学模型,并对其进行了数值模拟和解析研究.该模型可以获得指数为-1的幂律形式的时间间隔分布,与一些实证结果相吻合.这一结果表明,自适应调节的兴趣或活性也是人类行为的非泊松特性的成因之一.