突发事件下群体抢购行为的舆论传播机理研究

本文从舆论传播的角度,采用有界信任规则,通过引入突发事件的不确定性环境噪音因子,构建用于分析群体抢购行为的噪音异质有界信任模型.然后,通过计算机仿真,分析了信任水平不同的子群体比例变化和突发事件所引发的不确定性大小对群体观点演化的影响.研究结果将为突发事件下群体抢购行为舆论引导机制的建立和有效实施提供理论依据.     

群体性突发事件中非一致信任水平舆论传播建模与分析

群体性突发事件是影响社会稳定的重要因素,正确认识和理解舆论传播的演化机制, 可以建立快速、高效的应急体系和措施, 从而保证群体性突发事件的客观舆论导向. 针对群体中个体属性的多样性, 在Krause有界信任模型基础上提出了非一致有界信任模型, 进行了一系列计算机仿真实验. 结果表明: 当社会网络中个体的信任水平各不相同时, 要使社会网络的群体观点达到一致, 远比相同信任水平时要难; 而且, 社会网络中个体的数量与舆论传播的最终观点簇之间存在正相关关系.     

突发事件后的官方信息与不实信息传播的交互模型北大核心CSCDCSSCI

突发事件发生后,信息的不确定和不对称就会给不实信息提供传播的空间,引起公众的恐慌,影响社会的稳定和安全。对于官方而言,需要处理启动应急预案,通过加大宣传力度,制度性的信息公开,第一时间告知真相。探讨在突发事件发生后,不实信息的传播受到官方信息的影响,建立了动态交互模型,分析系统的稳定性问题。研究表明,随着不实信息传播率的增长,系统出现Hopf分叉,意味着不实信息的传播可能会衍生新的事件,进一步剖析了系统的持久性。最后,基于相关理论分析,提出官方对不实信息传播与控制的策略。     

基于消费者信任关系的在线口碑信息传播模型

在社会化媒体环境下,研究信任关系对在线口碑传播过程的影响,有助于企业制定合理的营销策略控制口碑传播。以社会关系强度刻画消费者之间的信任度,考虑社会强化现象及消费者兴趣转移现象;以SIR传染病模型为基础,构建基于信任关系的连续时间马尔科夫在线口碑传播模型。通过数值实验,分析了不同网络结构下信任关系对在线口碑传播的影响。实验结果显示：信任度的提升可显著促进在线口碑传播,当社区存在交叠时,社区信任度的促进作用增强,而社会信任度作用则减弱;另外,相比于社区内部信任,提升陌生人之间的信任促进作用更强,尤其是当网络社区结构一般或较弱时,且此时高影响力用户可在控制口碑传播过程中发挥更大作用。     

突发事件的网络情绪传播机制及仿真研究

互联网快速发展及其应用的日益普及,给突发事件的应急管理带来许多新的挑战.在网络空间,突发事件的信息传播往往伴随着强烈的情绪传播,极易引发网民的群体情绪,并由此可能导致极端和对立行为以及群体性事件等严重的次生社会问题.论文从信息传播所引发的网民群体情绪传播及其群体行为出发,研究了突发事件网络信息传播过程中网民群体的情绪传播机制,提出了突发事件中网民群体间的情绪传播模型,并以著名社会特大事件为例进行了仿真分析.实验结果表明,上述模型能够较准确地反映突发事件信息传播过程中的网民群体情绪传播特征及其演化规律.     

一种具有抑制作用的多信息传播模型

针对大量现实系统中多种信息传播并存,且不同传播之间存在相互作用的现象,以复杂网络为系统模型,采用复杂网络传播动力学相关理论,对同一系统中多信息传播并存情况下的传播模型和传播动力学过程以及相关性质进行系统的探索研究。针对多信息传播并存过程中相互抑制作用,给出多信息传播的SIn模型。以仿真的方法对研究结果进行试验验证,确认该模型对模拟和预测多种信息传播并存系统动力学行为是有效的。     

基于危险源影响的地铁车站乘客疏散仿真模型

为研究地铁车站在危险源突发事件条件下乘客主观能动性和外界环境对疏散过程的影响,结合危险源场景特征对乘客疏散过程进行社会力分析,建立基于危险源的社会力模型.模型考虑了乘客的主观能动性,调整自驱动力中期望速度大小和方向的确定方法及更新规则,并针对外界环境的影响,引入危险源对乘客的排斥力.以上海地铁某车站站台层为场景进行算例应用及分析,仿真结果表明:模型能较好地模拟危险源突发事件下乘客疏散过程.为减少疏散时间,车站疏散组织工作要安排乘客合理绕行,控制危险源范围,当车站密度小时,要提高乘客期望速度,而车站密度大时,则要提高瓶颈的通行效率.     

基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.     

基于改进元胞自动机模型的地铁车厢乘客疏散模拟

提出了一种基于改进元胞自动机模型的乘客疏散运动模型,用于研究地铁车厢内发生突发事故下的乘客疏散行为.充分考虑到乘客在突发事故下疏散时的趋利避害和从众心理等,结合模糊逻辑理论建立了乘客的车门选择机制,并利用改进的元胞自动机模型完成对乘客疏散过程的建模工作.通过仿真实验模拟分析了当地铁车厢内突发火灾时火源的位置、紧急情况下...     

政府干预下多种舆情信息交互传播模型与仿真

为识别重大突发事件中多种舆情信息的交互传播规律和更有针对性地制定干预决策,提出了一种交互传播干预模型。该模型融入了多种舆情信息不平等竞争的特点,扩展了现有的单一舆情信息传播干预模型,并可从交互传播整体视角分析干预措施的作用。案例分析与仿真结果表明：该模型可较好地模拟多种舆情信息交互传播的演化趋势;虽然强势舆情信息比弱势舆情信息的潜在危害大,但是干预决策仍需综合关注强势和弱势舆情信息及其间的交互关系。     

有限理性行为规则下豪泰林模型的复杂性

构建有限理性行为规则下的豪泰林(Hotelling)模型,分析参与人具有延迟反馈控制行为的豪泰林模型的复杂性.模型求解和数值模拟得出结论:在有限理性情况下,产品价格调整系数、产品位值和偏离成本等参数的取值范围决定了动态系统的稳定性、产量分岔、利润分岔和混沌;产品价格调整系数取值控制在适当范围,豪泰林均衡能够作为稳定的动态均衡实现.否则,即使企业实现了产品差异最大化豪泰林模型的均衡也可能不稳定,经济系统会出现周期变化和混沌现象;如果经济系统进入混沌状态,参与人对价格初值微小的调整都会引起价格发生巨大的波动;延迟反馈控制可以使处于混沌状态的系统转向均衡状态;同时论证了企业产品横向差异化可增加系统的稳定性.     

基于计算实验的有限理性消费者绿色购买行为

有限理性消费者在绿色购买行为中存在明显的态度-行为缺口.以某绿色非食品类环保友好商品为例,对消费者绿色购买相关属性及行为规则概括抽象,运用计算实验手段构建具有交互功能的异质消费者人工主体,模拟现实消费者的绿色购买行为,通过对微观个体行为及宏观"涌现"现象的分析,探索消费者绿色购买行为的演化规律.实验结果显示,绿色购买先行者的积极宣传对提高绿色商品市场份额具有重要作用;绿色商品政府补贴短期内可以显著提高绿色商品的市场份额,但长期效果依赖于消费者主体的信息传播方式;绿色消费积分制度可以使绿色商品长期保持较高的市场占有率.     

Lotka-Volterra系统下的社会型危机信息扩散模型

危机信息在扩散过程中的失真会导致社会型危机的损失呈几何级数扩大,研究危机信息的扩散规律有助于社会型危机的应对.将危机信息分成真实信息和虚假信息两大类.从生态学角度来看,可以把社会型危机信息扩散过程看成是真实信息和虚假信息争取灾民信任的动态竞争过程.在Lotka-Volterra模型的基础上建立了社会型危机信息扩散模型,并进行仿真研究和实证分析.结果表明,危机信息扩散过程中的平衡状态只与替代系数相关,达到平衡的时间与扩散率间的差值正相关,而拐点由替代系数、扩散率和初始状态决定.最后提出了通过建立危机信息共享制度、危机信息发布制度和多元参与机制以有效应对危机.     

基于GARCH扩散模型的权证定价

考虑了标的资产服从GARCH扩散模型下的权证定价问题. 首先,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了GARCH扩散模型的极大似然(ML)估计方法; 然后,以上证和深证综合指数数据为例, 利用EIS-ML方法估计了GARCH扩散模型,表明了EIS-ML估计方法的有效性; 最后,给出了基于恒生指数权证的实证研究. 结果表明:GARCH扩散权证定价模型比经典的Black-Scholes(B-S)模型具有更高的定价精确性.     

基于扩散张量的自适应正则化变分模型

结构张量是描述图像的有效工具。利用结构张量对图像灰度变化的方向和大小进行判断,提出基于扩散张量的自适应正则化变分模型。该模型将冲击滤波器耦合在其中,使其在恢复图像的同时能有效地增强边缘。同时,给出一种构造正则化参数的方法。仿真实验表明,该模型在对带噪图像进行自适应恢复时,能较好地保护边缘信息,增强纹理特征,得到了较为满意的结果。     

基于食品安全事件异质性的信息扩散过程研究

针对企业在食品安全事件中承担的责任不同,研究不同类型食品安全事件下的信息扩散过程,对政府和企业的食品安全应急管理和风险信息交流具有重要意义.本文首先构建了食品安全信息扩散的修正Bass模型,分析可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;然后,运用改进的社会影响模型分析了不可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;最后,运用顶新"馊水油"视频事件的互联网搜索数据进行实证分析.研究表明,可辩解型食品安全危机中的信息扩散达到动态稳定状态时,信任与不信任的消费者比例与正负信息的相互渗透率有关.在不可辩解型食品安全危机中,消费者对负面信息的免疫力越弱,越容易对食品企业和政府行为产生不信任,并改变消费决策,信息扩散速率和临界值的分布影响动态均衡的实现过程.     

基于NK模型的突发事件应急管理组织系统适应性研究

突发事件的发生发展具有高度不确定性,机械的应急管理组织系统缺乏适应性,难以有效应对.基于NK模型,以适应度景观的复杂性和动态性刻画应急管理决策情景的不确定性,研究简单稳态、复杂稳态、简单动态、复杂动态情景下,集权、分权和层级等决策模式的组织系统的适应性特征,以及组织文化、决策者能力、信息流等因素的影响机理.结果表明,简单稳态情景下,应采用分权模式且促进信息共享;复杂稳态情景下,宜保持适度集权;动态情景下,应采用层级模式并加强信息沟通.决策者能力与决策重心相一致,能有效增强组织系统的适应性.当信息流超过决策者能力时,具有合作文化的分权模式适应性较好.研究为中国应急管理体系顶层设计与模式重构提供理论方法.     

基于危险化学品事故的双层次应急中心选址模型

针对危险化学品事故频发的现状,在传统选址模型的基础上建立了双层次应急中心选址模型.利用高斯烟羽模型对危险化学品泄漏风险进行了度量,在经典的p-中值选址模型基础上提出了事故风险和距离相结合的双层次选址模型,改变了传统的一对一应急模式,设置了两类应急中心服务于每一个化工厂,并设计了改进的禁忌搜索算法确定最优选址策略.最后,针对北京市大兴区化工厂的分布情况做了案例分析,给出相应的两个层次应急中心的选址方案,并对层级管理参数λ进行了灵敏度分析,验证了加入第二层次应急中心的考虑后,整个应急系统的效率得到了提高,并且应急成本有所下降.