基于观点动力学的水库移民文化适应机制研究

从观点动力学的全新视角出发,首先厘清非自愿移民文化适应概念框架,然后据此构建出“社会心理建模+复杂网络分析+多Agent仿真”的文化演化计算模型,最后通过模拟实验量化分析了水库移民文化适应的影响因素和发生机制.结果 表明:移民身份认同中的文化容忍度和易感性能加速文化适应进程;扩大移民在安置区的社交范围和精英移民的引导,...     

涉恐个体极端思想演化双阈值观点动力学模型

为理解涉恐背景下个体极端化过程,有效预防极端意识形态蔓延,在观点动力学Hegselmann-Krause模型基础之上,提出一种极端思想演化双阈值观点动力学模型。仿真实验表明交互范围、人口及社会网络结构对极端思想演化过程产生显著影响。模型整合了极端观点传播过程中个体特质,社会关系及社会环境三方面因素,从一定程度上揭示了涉恐背景下个体极端思想演化的规律。     

考虑社会阶层的观点演化模型

为解决现有观点演化研究对社会阶层考虑不够充分的问题,在个体异质性影响力的基础上,将网络中节点的拓扑性质与社会结构结合,提出了一种基于HK模型的观点演化模型。在3种经典复杂网络和一个实证网络中,采用社会学领域中根据资本划分社会阶层的方法,构建了3种社会结构。利用仿真实验,发现社会结构对观点演化具有重大影响,通过社会政策调整社会结构有利于观点达到一致。为研究现实社会同一类型社会结构中观点演化不一致的情况,在B型金字塔和橄榄型社会结构下,设置高阶层个体不同的初始观点分布,发现高阶层个体观点的极化和统一会相应地影响舆论的极化和一致。     

基于无标度网络与观点传播动力学的股权拍卖机制设计与仿真研究

在无标度网络上运用观点传播动力学动态地刻画了风险投资退出股权拍卖过程中外部投资者之间的交互影响及其真实估值的动态演进规律,在此基础之上构建了满足激励相容与个体理性条件的股权拍卖模型,Netlogo仿真分析结果表明所设计的股权拍卖机制能够有效地揭示外部投资者的真实信息,风险投资家最终能够以合理的市场出清价格出售其所持有的风险企业股权;外部投资者的初始真实估值分布对股权拍卖的结果具有决定性的影响,宏观市场中风险企业的评价水平对股权拍卖结果的影响则相对较弱,外部投资者的易受影响程度与交互阈值取值的变化不影响外部投资者真实估值分布与风险投资家收益的走势,但会影响拍卖结果的变动幅度.     

具有社团结构的有界信任舆论涌现模型研究

社团结构是复杂网络除小世界和无标度特性外的又一重要性质.建立具有社团结构的有界信任舆论涌现模型,采用Multi-Agent方法对模型仿真发现,具有社团结构的有界信任基本模型终态与社团间连通性无关而只取决于交互阈值,只有当社团间有相反的观点领袖时舆论涌现才与社团间连通性密切相关.研究内容有利于理解社团结构对舆论事件涌现的影响.     

基于微博数据挖掘的贝叶斯观点演化模型

考虑到在微博信息传播过程中,每一位网络用户的观点都受到其前一位网络用户观点的影响,提出建立基于微博数据挖掘的贝叶斯观点演化模型。以“动态清零政策是我国抗疫总方针”为关键话题词,利用Python爬取微博评论数据,经过数据预处理和分词,对贝叶斯观点演化模型进行实证分析,结果发现官方媒体对舆情的及时引导对情感演化倾向起到重要作用。     

复杂网络：结构和动力学

6 应用 本章将讨论前述理论在实际网络中的应用，包括网络的结构和动力学两方面的问题。首先回顾社会网络的某些结构并考虑两类社会网络（意见形成和博弈模型）的动态演化，然后探讨因特网和万维网的统计属性，最后集中讨论生物和医学复杂网络，如分子成分之间的相互作用网和神经网络。     

复杂网络: 结构和动力学

(续本刊2006年第4期) 6 应用 本章将讨论前述理论在实际网络中的应用,包括网络的结构和动力学两方面的问题.首先回顾社会网络的某些结构并考虑两类社会网络(意见形成和博弈模型)的动态演化,然后探讨因特网和万维网的统计属性,最后集中讨论生物和医学复杂网络,如分子成分之间的相互作用网和神经网络.     

基于话题共振的群体情绪演化动力学模型研究

在线社交网络中舆情话题共振现象愈发多见,相似或相关话题的互动与叠加使公众群体情绪变得愈发复杂和不确定,增加了政府管控的难度.为此本文构建了一种在线社交网络中考虑可变交互阈值、基于观点动力学的双层复杂网络模型,将话题关系、时间机制、政府、媒体、网民等因素作为变量参数,利用中国流行的在线社交平台新浪微博数据进行了仿真模拟及对比验证.结果显示话题共振效应的存在对群体情绪的演化产生了一定的“阻尼”作用,使群体情绪表现的更加“固执”,难以被外界环境信息影响;同时在舆情生命周期不同阶段发生的话题共振现象中,群体情绪展示出了不同的演化特征.因此,针对不同情景的舆情事件,政府应采取不同应对策略以提升网络生态的治理能力.     

小世界网络上个体持续度的舆论动力学研究

研究了Sznajd-Weron舆论模型在以概率P增加连线构成的小世界网络上的性质,以及在引入个体持续度效应Ⅰ后的性质.使用异步更新的方式,分析了此模型在这两种效应下的统计性质的差异,如驰豫时间和决定时间的分布.结果表明增加网络连线可以减少驰豫时间扣决定时间,并且这两种时间都会在不同的个体持续度效应决策下呈现不同程度的衰减,即在网络中引入个体持续度后对最终结果会有一定影响.     

舆论演进中个体策略选择的仿真研究

建立了舆论演进过程的模型,并对其进行了仿真和分析.首先根据实际生活中人们进行观点交互时的行为,建立了具有可自行改变观点交互策略的舆论演进模型,并对参与舆论演进个体的记忆进行了建模.其次在该模型的基础上对不同参数下的多种情况进行了多次仿真,获得了与实际舆论演进情况相符的结果,并得到了舆论演进中个体策略选择的公平性结论.     

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。     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策,提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型,解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题,且以“哮喘女童”事件为例,进行了数据验证。结果表明,模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机,分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响,并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。     

战争舆情演化建模研究

在分析媒体传播效果、人际传播效果为影响战争舆情演化主体(个体)立场演变的主因基础上,采用自底向上的基于Agent的建模理论与方法对战争舆情演化复杂系统进行建模研究,详细描述了媒体Agent影响力以及个体Agent立场演化致因两类模型,给出了个体Agent立场演化依据以及规则,初步实现了某地区战争舆情演化模型原型系统,并进行了仿真实验与分析。结果表明,模型的建立为量化研究舆情演化问题提供了一种思路。     

战争系统多Agent民意模型的研究

从战争系统中一具体复杂模型——特定民意模型入手，研究战争系统复杂模型构建新方法——基于Agent的建模仿真技术。在研究过程中，我们提出了“政治倾向性(民意走势）^n进化的观点，从研究民众个体微观行为着手，通过环境对微观个体的不断刺激、个体自身进化以及个体问的相互作用，使系统涌现出宏观行为，即民众政治倾向性走势。     

基于BERT-LDA模型的新冠肺炎疫情网络舆情演化仿真

构建大规模网络舆情演化仿真模型,对新冠疫情武汉重灾区与全国其他地区采取差异化的应急管理和舆情疏导具有指导价值.为实现主题细粒度的舆情情感演化仿真,将LDA(LatentDirichlet Allocation)主题模型与BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tr...