基于系统动力学的突发公共事件微博舆论场实证研究

随着互联网技术的发展,网络舆论已经超越了传统舆论成为社会舆论的主流。当前,我国存在着2个舆论场,其中以微博舆论为代表的"民间舆论场"在促进信息传播、汇聚社会舆论等方面的作用日益增大。从微博舆论入手,探讨了突发公共事件微博舆论场的特点与演化过程,并以"7·23"动车事故为实例,构建系统动力学模型,通过对系统模型的仿真,分析了系统中微博舆论热度与其他变量之间的关系。最后,对比模型前后两次仿真结果,提出相应的政策建议,提高政府在应对突发公共事件网络舆论的能力。     

基于系统动力学的舆论风险形成及干预策略

随着Web2.0时代的到来,网络与传统媒体一起成为社会事故及其风险传播的主要途径。在这种媒介化的社会语境下,舆论风险已成为日益突出的社会风险问题,逐渐受到学者的关注和社会的重视。本文从舆论风险的基本概念入手,探讨舆论风险的基本内涵和特点,并分别对传统媒体、网络媒体和网络社区舆论风险的形成和干预路径进行分析。随后,利用系统动力学理论,分析事故风险、社会舆论和政府干预的相互影响关系,构建社会舆论形成及干预的动力学模型,并利用Stella软件对模型进行仿真分析和可视化处理。最后,本文以宁波PX项目为例,对社会舆论的系统动力学模型进行实证分析。     

社会网络上的舆论传播及控制策略

为了更加准确地刻画真实社会网络上的舆论传播动力学并提出有效地控制策略,研究了含有正向和负向的"双向社会加强效应"对舆论传播的影响。基于统计物理学中的生成函数和空穴理论,研究得出了舆论传播的理论阈值。通过仿真实验,发现减弱正向加强因子或增加负向加强因子能有效降低舆论传播范围。进一步,通过研究Facebook这一真实社会网络的拓扑特性,发现度小的节点权重较小,且存在一些度小而k-核较大的节点。最后,基于网络的度、k-核、点权及群体影响力等指标,提出了5种不同控制策略。结果表明,控制群体影响力较大的节点能有效控制舆论传播。     

考虑多层邻居节点影响的微博网络舆论演化模型

针对微博网络中节点在传播路径上具有多层影响力的特点,提出一种结合微博网络中信息传播和观点交互的舆论演化模型,并考虑节点的自信程度,将节点的自信程度同网络结构结合起来,研究影响微博网络中舆论演化的主要因素.研究结果表明,考虑节点自信程度情况下,终态时网络舆论会出现更丰富的状态;一个极具吸引力的话题在微博网络中有较大概率形成一致性舆论;终态时的观点分布与初始节点的出度以及回溯深度相关,随着回溯深度的增加,终态时形成一致性舆论的概率增大.     

舆论事件的传播与竞争

采用基于微观个体交互的信息传播理论对舆论事件的传播过程进行建模,研究舆论事件之间的竞争和影响关系.采用Multi-Agent方法对模型进行仿真,发现舆论事件的相互作用与事件的获知方式、传播规模、事件发生的时间间隔、事件的公众参与兴趣等因素密切相关.研究的内容能够帮助理解现实世界中舆论事件的传播规律,尤其是舆论事件之间的竞争和影响现象.     

具有个体信息差异的Deffuant-I舆论传播模型

现有的舆论传播动力学模型较少考虑个体知识水平对舆论传播的影响。基于Deffuant模型,引入表示知识水平差异的信息量和表示信息应用处理水平的认知能力,提出Deffuant-I模型。仿真实验发现,信息量服从均匀分布或幂率分布时,群体认知能力与观点收敛速度成反比,幂率分布收敛速度较快;信息量服从正态分布时,认知能力正比于观点收敛速度,群体难以达成共识。     

具有发酵期的舆情传播与控制模型

互联网已经成为舆论斗争的主战场,个体在获得网络舆情信息后,会根据自己的判断以确定是否继续传播信息。考虑个体在获知信息后的信息发酵过程,基于系统动力学的思想,提出了具有发酵期的舆情传播模型。为了适应应急决策的动态过程,基于最优控制理论的方法,构建了社会效用最大化的控制模型,利用庞特里亚金最大值原理,进一步得出了舆情传播的动态最优控制策略。最后,基于模型推导结论和数据模拟,说明了最优控制的优势所在,提出了在应急管理中舆情的控制建议,为应急管理奠定了理论基础和决策依据。     

小世界社会网络中的信息传播

小世界社会网络模型是一种描述现实社会系统的理想模型,基于此模型,提出小世界社会网络中的信息传播模型。模型中,每个社会参与者都具有一个连续型参数来描述其对于信息的态度,正的态度对信息传播有正反馈作用,而负的态度对于信息传播有负反馈作用。同时,引入局部信息和全局信息概念用以描述社会参与者对于信息的获取能力。信息传播模型在不同随机度和规模的小世界社会网络上进行了计算仿真。仿真结果表明网络的拓扑结构和参与者态度的正负反馈作用以及对于全局信息的权重对于信息的传播均衡结果有显著的影响。     

不完全信息下的群体决策仿真

为研究互联网个体交互,描述网络舆论演化与群体意见形成,建立了人员个性不完全信息博弈的策略选择模型,并对其进行了仿真和分析．根据网络交互的信息不对称性,提出了基于个体自信程度的不完全信息的支付矩阵,并使用海萨尼转换分析了博弈的贝叶斯纳什均衡;进一步地引入了个体记忆,通过交互进程更新了个体对邻居个性的认识．仿真结果表明,在不完全信息环境下,系统收敛时间更短,信息传播更快．研究内容有助于理解网络事件更易产生一致意见的演化规律,为网络舆论的引导策略提供参考和借鉴．     

舆论演化的社会影响级联效应模型

舆论建模跳出传统的基于最近邻("person-person")的交互范式,引入次近邻("personperson-person")的影响,刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用,提出舆论演化的社会影响级联模型,分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质.通过调节网络聚类系数,使用异步更新的方式,观察网络集聚特性对舆论演化的影响.结果表明,1)相比于传统的最近邻影响模型,社会影响级联模型的社会强化作用更大,系统更容易达成共识,初始状态中主流观点的影响将被放大;2)舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关:当系统初始状态p_+≠p_,系统观点演化达到稳态后,网络聚类系数越大,越容易产生主流观点;当初始观点p_+=p_时,即正、负力量势均力敌时,系统共识则难以确定.这种情况和现实社会舆论的演化结果符合.     

基于Holling-Ⅱ功能反应函数的谣言传播模型

谣言作为一种不良社会现象,不仅不利于社会舆论的健康发展,严重的还将危害社会的稳定与和谐。必要的政府干预和受众的自觉抵抗将有利于遏制不实谣言的扩散。结合Holling-Ⅱ型功能反应函数,构造出一个新的谣言传播模型,用以解释官方应急管理者的及时干预在谣言传播过程中的作用。运用传统的稳定性理论,判断系统的平衡点类型,分析其性态,找出平衡点的稳定条件。通过对不同传播比率和干预系数的调整,发现了谣言大规模扩散和有效应急管理的临界值,相关研究结果将有利于制定合理的谣言控制策略,为政府部门应急管理者的信息发布与辟谣活动提供理论依据与技术支持。     

多出口场景下考虑危险信息传播的人员疏散模拟研究

并非所有人员在疏散初期便获取危险信息,为研究多出口场景下考虑信息传播的行人出口选择行为,基于元胞自动机构建考虑到出口的距离、出口前的拥挤程度和对危险信息的了解程度的出口选择模型.该模型包括固执行人、易感行人和理智行人三类行人信息处理差异及状态转换.通过仿真模拟分析信息影响力、危险传播范围、各类行人占比和危险源位置对出口利用率和疏散时间的影响.结果表明,信息传播力的增加可以促进行人改变出口;而危险传播范围增加会抑制行人更换出口;理智行人占比变化对不同场景影响出现显著差异,理智行人的增加可能会加重出口利用率的不平衡.     

微信网络的连通度模型机制设计

从微信信息传播的角度设计了3类连通度模型,采用无向网络计算传播速度、传播成本、传播效益和隐私安全4个指标值,提出在不同机制设计下应用不同连通度模型可以达到微信的传播效率与安全可控之间的平衡与优化。     

营销信息在部分交叉免疫模型中的竞争传播

为更加真实地反映病毒营销中信息的竞争传播,基于经典SIS病毒传播模型建立了一个具有部分交叉免疫的信息竞争传播模型,描述两种传播概率不同的既有合作又有竞争关系信息的传播过程。仿真结果表明:当两信息完全排斥时,支持"赢者通吃"的经典生态学结论;当两种信息间存在一定合作时,合作概率越大较弱病毒存活的规模越大,但弱病毒需要依靠与强病毒的合作而存在;网络度分布越异质越有利于合作。     

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。     

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.     

基于超网络的舆情演化多主体建模

创新性地将复杂系统多主体建模方法应用到集社交、环境、心理和观点等子网的舆情超网络模型中,通过对该超网络模型中各子网间不同属性节点(即异质Agent)交互规则设计,建立基于超网络的多主体舆情演化模型,深度刻画网络舆情的演化规律,即模拟人-信息-观点之间微观意见如何交互并涌现出宏观网络舆情的过程;应用舆情超网络拓扑结构相关测度指标,设置多主体舆情演化模型中各属性参数值,如网民活跃度(节点超度)、信息影响范围(超边间距离)和舆论领袖权威性(超边重叠度)等,并重点分析舆情演化过程中政府抢占舆论先机的重要作用,以及舆论领袖对大众网民的引导作用和网民发表观点形成舆论场的控制作用。最后,运用NetLogo仿真平台对具体舆情实例进行仿真,结果与现实舆情演化情况相符,证明了模型的合理性与有效性。     

考虑观点篡改的观点传播动力学研究

针对舆论观点在传播过程中不断演化的现象,提出一种考虑观点篡改的新的观点传播模型。考虑节点观点在舆论传播过程中会有一定的概率被社会中的个体所修改,并基于此研究源节点的状态和节点观点的篡改对网络观点传播的影响。仿真结果表明:当网络(WS和BA网络)节点考虑观点篡改时,最终网络中节点的观点与源节点的观点是否相关,取决于网络节点的观点篡改率和源节点的观点强度;而在真实Facebook网络中,不仅仅取决于这两个因素,而且取决于源节点的度。同时实验表明,网络中高度数的源节点的观点比低度数的源节点观点传播更快。     

具有社团和个体差异性的舆论传播动力学分析

舆论传播研究的重要方向是其动力学分析,目前已经建立了多种动力学模型并应用于特定的网络结构,然而缺乏动力学模型中结合社团和个体差异性的分析.为了挖掘社团网络结构下的舆论传播规律,本文建立了具有社团结构、演变规则和个体差异性的两社团舆论传播模型,其中引入了体现社团和个体差异性的参数集合,并通过计算机仿真分析给出了不同的社团公关能力和观点领袖作用下的舆论演进趋势.结果表明:在社团对外公关能力相当时,加强社团内部公关能力有积极作用;对外公关能力强的社团加强内部公关结果却适得其反;社团对外公关能力和观点领袖对舆论传播的引导作用显著,但是观点领袖的个人作用难以对抗社团对外公关能力的整体优势.     

基于结构熵模型的指挥控制系统组织结构评价

以结构熵理论为基础,分析指挥控制系统组织结构对系统内信息流的影响,从信息的角度对系统组织结构的有序度进行评价,引入信息流的时效和质量的概念,建立可以进行指挥控制系统组织结构优化设计和进行定量评价的系统结构有序度计算的时效质量模型;并给出效质有序度的详细计算步骤.最后辅以实例.