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。     

基于竞争性SIR模型的电力社会耦合网络谣言影响研究

为研究智能电网与在线社交网络耦合过程中,智能电网面对来自在线社交网络中谣言电价传播威胁问题,基于SIR模型分析谣言传播与控制的优势,构建了基于SIR模型的竞争性谣言与辟谣信息传播模型来表征在线社交网络中的谣言传播与控制过程来研究受谣言影响用户集合,接着以Louvain算法思想将在线社交网络用户社区化建模出电力网与在线社交网“部分一对多”耦合网络,针对所构建的模型设计了一种考虑不同用电群体的受影响用户负荷变化,对电力系统负荷变化的影响方法;进一步在IEEE30节点系统与Facebook在线社交网络构造的耦合网络中,得出不同的辟谣信息的开始传播时间、种子节点数量等因素在谣言传播情况下对电力系统负荷变化以及输电线路线路过载风险率的都具有显著影响.     

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.     

基于概率母函数的ISR谣言传播模型

为了探究个体抵制率对谣言传播的影响,利用概率生成函数建立了一类引入个体谣言抵制率的谣言传播模型,计算了该模型谣言传播的阈值,并利用数值模拟分析了个体谣言抵制率对谣言传播的影响,得到谣言抵制率的增大会降低谣言传播者的峰值的结论。     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于情感因素和信任机制的谣言与辟谣动力学模型构建

社交网络中,研究谣言和辟谣在传播过程中的规律,有助于把握谣言信息传播趋势从而调节舆论走向。本文提出了一种基于情感因素和信任机制的S/E-F(D)-I(Susceptible/Educated-Forwarding(Defuting)-Immune)谣言/辟谣两阶段的传播动力学模型。模型基于传统的SFI(Susceptible-Forwarding-Immune)模型,分别研究谣言信息和相应辟谣信息的传播过程。在第一阶段谣言信息传播过程中考虑情感因素,进一步考察不同极性情感的动态演化过程;在第二阶段辟谣信息传播过程中考虑信任机制,进一步考察网民信任危机对辟谣信息传播的影响。两阶段模型均加入了受教育人群（E）探究辟谣信息相关教育程度及个人认知水平对信息传播的影响。基于已构建的S/E-F(D)-I动力学模型对新浪微博真实案例事件进行了数值拟合,刻画了真实舆情传播过程并验证了已有模型的有效性和合理性,通过参数敏感性分析挖掘影响谣言传播的重要因素,为制定谣言应对决策策略提供了支持。     

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.     

基于演化博弈和网络拓扑结构的改进SIR模型——以疫情舆情分析为例

传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致.为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型.改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率....     

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。     

一种逻辑模型树算法在网络舆情中的谣言检测

网络舆情中的谣言对社会危害极大,因此有效地检测网络舆情中的谣言已是当务之急.目前,一些单一机器学习算法被相继应用到谣言检测中.针对这些单一机器学习算法在分类上的局限性,将一种融合逻辑回归与决策树的逻辑模型树方法用于谣言检测上.根据舆情分析报告上采集的数据集,实验结果表明:组合模型逻辑模型树的分类预测准确率比已应用到谣言检测的单一机器学习算法明显要高,逻辑模型树是一种有效的谣言检测方法.     

带有反对机制的谣言传播模型

一个从未听过谣言的人,听到谣言之后,或者继续传播这个谣言,或者不理睬保持沉默,同时也有可能反对这个谣言,基于此构建了带有反对者的谣言传播模型——SICR谣言传播模型.并且在SICR谣言传播模型的基础上,运用了概率生成函数的方法,来解决谣言传播过程中任意时刻的传播规模等问题.     

基于Netlogo平台的突发事件信息传播仿真研究

针对突发事件信息传播的影响因素及参与主体进行分析,构建突发事件信息传播的仿真模型,模型包括主体属性函数以及主体之间的交互规则,不仅给出交互仿真图,而且以"7.23动车事故"突发事件的相关数据作为仿真初始数据,利用Netlogo仿真平台对突发事件信息传播过程进行动态模拟,包括谣言传播的动态过程和意见领袖的影响过程等,仿真结果可分析各主体哪些属性是影响突发事件发展的主要因素,为有效控制事态发展提供决策依据。     

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.