多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

微信群与线下交流耦合网络知识传播模型研究

本文构建了微信群与线下交流耦合网络上的知识传播模型,该模型考虑了微信群中知识交流次数的变化对线下子网络中知识传播率的影响.推导出区分知识在耦合网络中传播与否的阈值条件,并验证了传播阈值始终是一有限数,最后结合实际数据对耦合网络上的知识传播过程进行了数值模拟.结果表明,耦合网络中线下子网络层的传播阈值大于等于单一的线下网络的传播阈值,而小于等于耦合网络的传播阈值.与各层子网络传播率均为正常数的耦合网络模型相比,在线下传播率随微信群中知识交流次数变化的模型中知识的传播阈值和最终传播规模更大,研究还表明,网络结构对知识传播有重要影响,相比于均匀网络,如果线下子网络是无标度的,即使初始时刻知识拥有者数量较少,耦合网络中知识的传播阈值与最终规模也会更大,传播速度更快.     

线上线下双层耦合网络上的知识传播动力学研究

如何有效地使用线上与线下两个渠道来促进知识的传播已成为企业知识管理的关键问题.本研究考虑了员工的知识共享意愿与复习效率对知识传播的影响,建立了员工线上线下互动双层耦合网络上的知识传播动力学模型.利用下一代矩阵法计算出区分知识在耦合网络中传播与否的阈值条件,并对耦合网络上的知识传播过程进行仿真分析.研究表明,无标度-均匀混合双层耦合网络、小世界-均匀混合双层耦合网络、随机-均匀混合双层耦合网络与规则-均匀混合双层耦合网络四种不同结构的线上-线下双层耦合网络中知识的传播速度依次递减.此外,节点的复习效率越高,知识在耦合网络中的最终传播范围越大,传播速度越快.研究还表明,在线上和线下传播率系数较为接近的情况下,当有知识节点线上交流的频次与线下交流的频次较为接近时,耦合网络中知识的传播范围较大,传播速度较快.     

双重情绪交叉感染下重大疫情网络舆情传播研究

重大疫情会引起各种网民情绪的爆发，网民极端情绪交互作用在一定程度上决定着舆情走向。考虑重大疫情下网民情绪异质性与交叉感染性，将舆情信息中情绪因素对网络舆情传播的影响量化为强化度、分歧度和交叉感染率3个维度指标，构建双重情绪交叉感染下的SIPINR舆情传播模型；数值求解平衡点和传播阈值，证明了传播平衡点的稳定性；通过数值仿真揭示重大疫情网络舆情传播规律。研究表明：双重情绪交叉感染的存在将促使重大疫情网络舆情传播更加持久；初始情绪传播者比例不同会影响重大疫情网络舆情传播趋势；情绪强化度、分歧度和双重情绪交叉感染率均对网络舆情传播态势具有重要影响。     

双层网络上的社会传播

双层网络上的社会传播是当前复杂性研究的热点之一。然而已有研究相对简单,无论线下网络还是线上网络往往采用均匀分布,而经验分析表明线上网络大都是非均匀的。基于这一点,本文研究了线下均匀线上非均匀双层网络上的阈值模型,重点考察了两层网络之间的耦合关系对系统鲁棒性的影响。与完全不相关耦合相比,完全正相关耦合在低连通区域削弱了系统的鲁棒性而在高连通区域增强了系统的鲁棒性,完全负相关耦合则起着相反的作用。与均匀网络相比,非均匀网络上的传播受到耦合相关性的影响更大。     

耦合网络视角下企业社交媒体对知识传播影响

运用复杂网络传播动力学理论,建立了企业社交媒体与员工线下互动双层耦合网络上的知识传播模型,推导出区分知识在耦合网络中传播与否的阈值条件,从耦合网络的视角探讨了企业社交媒体对企业中知识传播的影响.研究表明,如果员工个体在单位时间内通过企业社交媒体与线下两渠道交流某一知识的最大次数不变,那么适当增大单位时间内企业社交媒体中的知识交流次数对耦合网络中这一知识的传播起到促进作用.然而,企业社交媒体中的知识交流次数过多,整个耦合网络中知识的传播绩效将降低.此外,在节点数不变的情况下,增大传播初始时刻知识拥有者数量可以促进耦合网络中知识的传播,但每新增一个知识拥有者的促进作用递减.     

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.     

基于用户相对权重的在线社交网络舆情传播控制模型

在线社交网络(online social networks,OSN)中舆情传播干预时机的选择对网络舆情的管控具有重要意义.通过分析用户的网络地位、社会强化效应与用户感知价值等影响网络舆情传播控制的关键因素,以研究舆情管控的合理干预时机为目的,构建了基于用户相对权重的网络舆情传播控制模型.基于该模型,针对两类OSN开展仿真研究.研究发现,网络舆情传播与信息初始传播源的网络地位密切相关;在开放式OSN中,存在与干预时机选择关系密切的关键相变点;用户活跃度随社会强化效应强度的增大而下降,随干预时机的提前而降低,并存在有效干预时机区间;"悖民意"成本是干预时机选择的重要衡量指标.并据此,提出了相应现实干预时机选择的对策建议.     

社交网络异质信息投资者市场演化及其规律

通过引入双因素交互机制和参照依赖优化过程,构建出社交网络环境下的异质信息交易模型.根据投资者的不同社交环境特性,分别使用Watts-Strogatz小世界网络和Modified Barabási-Albert网络来模拟线下和线上社交网络环境,并进行了市场仿真.研究表明:在无社交,线下社交,线上社交环境中,投资者不购买信息仅靠搭便车获利的难度依次增加了.社交环境中投资者的私有信号向社交圈内公众信号转化,引发不完全信息下决策的羊群效应,从而形成比无社交环境低且波动更剧烈的市场效率.相比于线下,线上环境中私有信号的进一步转化使得市场效率也随之进一步降低.社交网络环境下投资者需要支付更高的信息成本来弥补交互所致的低市场效率;线上比线下环境效率更低,支付的成本也更高.     

无标度网络中遗忘率变化的谣言传播模型研究

本文在无标度网络中研究了遗忘率随时间变化的谣言传播模型,推导出了对应的平均场方程,并在社交网络人人网中就遗忘率对谣言传播过程的影响进行了数值模拟.结果表明:遗忘率对谣言传播的最终规模有重要影响,初始遗忘率越大或遗忘速度越大,谣言的最终传播规模越小;与遗忘率为常数的谣言传播模型相比,谣言在遗忘率随时间变化的模型中传播规模更小.研究还表明,网络结构对谣言传播也有重要影响,谣言在无标度网络中的传播速度比在均匀网络中更快,最终传播规模更小.     

基于社会学习的创新扩散模型构建与实证

研究异质消费者的社会学习效应和创新扩散模型对于创新企业具有重要意义. 根据社会学习的主体认知过程和消费者网络结构的线上线下差异性, 构建两阶段社会学习（TSSL）模型和线上线下（O2O）学习模型, 探索多层次网络叠加条件下的扩散规律, 弥补传统扩散模型和社会网络分析的仿真方法缺陷. 针对我国图书发行扩散数据进行实证研究发现, 基于消费者网络的创新扩散模型较好地拟合样本数据; 在图书发行扩散中消费者的社会学习效应发挥重要作用; 基于消费者网络的创新扩散模型表明, 各图书产品面对消费者网络拓扑结构的非一致性, 揭示各产品消费者群体创新采纳的学习影响机制差异性, 研究结果有益于深入了解创新产品扩散的内部规律及制定针对性的营销策略.     

基于多维学习的服务扩散模型构建与实证

基于主体认知渠道和多维消费者网络结构的线下线上异构性,构建多阶段时间序列学习（MSTSL）模型和多维网络学习（MNL）模型,探索多维网络融合的服务扩散规律;基于真实的扩散数据,改进消费者网络的服务扩散模型,并克服社会网络分析的仿真方法缺陷. 以图书服务数据样本进行实证研究发现,本文提出服务扩散模型能够较好地拟合现实数据;服务扩散中消费者的多维学习效应可以发挥重要作用;揭示消费者群体服务采纳服务产品的不同学习影响机制,研究结果有益于深入描述服务产品扩散的内在规律及制定恰当的服务策略.     

反沉默螺旋效应下社交媒体谣言传播动力学研究

目前，社交媒体已经成为网络谣言滋生的温床，其庞大的用户规模，以及即时性、开放性等特点，使得谣言传播的广度和速度远远高于现实社会网络，从而对人们的生活和社会的稳定产生巨大的影响.为此，基于传染病动力学及"反沉默螺旋"理论，构建了考虑辟谣行为及网络结构的社交媒体谣言传播模型；并进一步分析了模型中无谣言平衡点和谣言存在平衡点的存在性和稳定性，计算了模型的基本再生数；利用MATLAB对模型中各参数变化对谣言传播的影响进行了仿真分析，并对部分参数进行了敏感性分析；利用实际案例对模型进行了进一步的分析与验证；最后，给出了控制社交媒体中谣言传播的策略建议.     

Agent-Based Simulation of Rumor Propagation on Social Network Based on Active Immune Mechanism

To simulate the rumor propagation process on online social network during emergency, a new rumor propagation model was built based on active immune mechanism. The rumor propagation mechanisms were analyzed and corresponding parameters were defined. BA scale free network and NW small world network that can be used for representing the online social network structure were constructed and their characteristics were compared. Agent-based simulations were conducted on both networks and results show that BA scale free network is more conductive to spreading rumors and it can facilitate the rumor refutation process at the same time. Rumors paid attention to by more people is likely to spread quicker and broader but for which the rumor refutation process will be more effective. The model provides a useful tool for understanding and predicting the rumor propagation process on online social network during emergency, providing useful instructions for rumor propagation intervention.     

基于社会网络冲突信息传播的群体特征

当两种冲突信息在社会网络上同时传播时,社会群体呈现的特征值得研究. 依据复杂性科学和社会学研究的有关理论和方法,利用了网络传播的SIR模型,建立了信息的传播演化模型. 在传播过程中引入个体处理冲突信息的三种行为方式：先入为主、从众行为和领导意见,并在大规模社会网络上进行了不同行为方式传播模型的对比研究. 研究表明,社会网络的结构和个体行为的倾向对信息传播结果有显著影响. 由局域性相互作用发展为集体行为,整体特性比局部特性呈现出更多的变化趋势. 研究结果有助于解释大规模社会群体呈现出的某些特征,如群体极化和群体多样性等现象.