企业社会责任负面事件网络舆情演化与政企合作研究

企业社会责任负面事件网络舆情演化具有主体行为复杂性,是动态的复杂网络系统,把握舆情演化过程中主体的行为特征和互动关系有助于舆情管理.本文以企业、政府、民众、媒体和意见领袖五个主体为节点,以不同主体之间交互关系为路径,构建了企业社会责任负面事件网络舆情演化的多主体模型.选取"百度魏则西"为基础事件,采用系统动力学理论和方法,探究了企业社会责任负面事件网络舆情的演化过程和系统结构中的动力学行为.研究结果表明:企业社会责任负面事件网络舆情演化总体呈现了诱发、扩散和消退三个阶段的周期性过程.企业与利益相关者之间的交互作用是推动舆情演化的主要动因,其中企业和政府作为两个重要的行为主体,在联动的时点选择上,按照政府调控行为在先、企业应对行为在后的方式,能有效发挥政府的调控作用和企业的主观能动性,缓解舆论危机.     

新型网络环境下用户与信息耦合机制的研究范式探讨

新一代网络环境下,用户与信息之间的交互耦合及其动态演化更加突出,并基于此形成了多样及多变的用户群组和信息群组。为了提高网络信息共享、传输及获取的效率,需要揭示用户与信息间的耦合及演化机制。本研究主要探讨其耦合机制的研究范式,尝试基于社会网理论揭示用户与信息间的耦合影响机制;基于概率图模型及多主体仿真揭示用户与信息间的关联演化机制;基于社会网理论构建用户群组和信息群组的模式识别模型。用户与信息间的耦合及演化机制的揭示,可丰富行为经济学、复杂性科学以及图书情报档案学等领域的相关理论,用户群组与信息群组模式识别模型的构建,有助于提高网络信息的社会化获取及个性化服务的效率。     

基于决策偏移的舆论演化动力学模型

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征. 针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论演化动力学模型. 模型将内在偏移牵引力、外在群体一致性压力相结合,并引入社会心理学从众效应理论,建立依从、趋同和内化的节点状态及状态转移策略和观点演化策略. 仿真结果表明,模型能够有效模拟观点的收敛和分化,与经典有限信任模型相比,更加符合大型社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化的内在规律,为大数据时代分析现实舆论形成的内在机理提供理论模型和参考.     

基于动态参照点的多主体有限理性路径选择模型

为了研究有限理性假设下出行者的自适应调整行为对交通网络分流的影响,利用累积前景理论结合演化元胞自动机建立了具有个体交互机制的多主体路径选择模型。在模型中将出行者划分为风险追求者与风险厌恶者,基于出行时间可靠性并借鉴元胞遗传算法的思想设计了具有异质特点的出行者动态参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境的变化动态地调整自身的出行时间预算,更加符合出行者的实际行为特征。最后将多主体参照点演化规则与传统的相继平均算法相结合,求解路网配流。研究发现:演化模型较好地继承了传统模型中的路径分流特点;不同的出行者类型比例及出行者的信息接收程度是影响路网分流结构的重要因素。     

基于情绪参照点的多主体自组织路径选择模型

为了研究有限理性条件下出行者群体的自组织路径选择行为对交通流量分配的影响,利用累积前景理论结合小世界社会网络,建立了具有交互机制的多主体路径选择模型。在模型中,将参照点的特性与小世界社会情感优化算法思想进行有机结合,基于出行时间可靠性设计了具有异质特点的参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境及情绪的变化动态地调整自身的出行时间预算,更加符合出行者的实际行为特征。最后,设计了交通流分配演化算法,求解路网配流。研究发现:(1)模型较好地继承了传统模型中的有限理性特点;(2)出行者的异质程度是影响交通流量分配结果的重要因素;(3)本文提出的模型较好地解释了实际交通流分配中的流量变化现象。     

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.     

基于动态演化博弈论的舆论传播羊群效应

建立了动态舆论演化博弈模型,研究了羊群效应在舆论演化过程中的产生机理及其动态发展.提出了动态舆论演化博弈树和收益矩阵,各类型代理人根据不同的收益采取不同的策略.其次引入了代理人的记忆长度,通过相互交互更新代理人的记忆列表.最后仿真分析了上述博弈模型,结果表明代理人的记忆长度、参与成本、代理人类型比例都会影响羊群效应产生的时间,同时羊群效应可以加速信息的扩散,是信息公开化的途径之一,有利于社会效率的提高.     

基于公众认知与政府引导的邻避舆情演化模型

针对近年邻避群体事件的舆情诱发性,基于公众认知和政府引导视角研究邻避舆情演化问题.首先,通过多案例比较分析,提炼邻避舆情演化的宏观特征,并基于Gompertz模型改进给予刻画;随后,分析个体对邻避项目的微观认知交互行为,运用演化博弈建模来描述个体复制动态;同时,考虑政府通过正面舆论对邻避舆情给予回应,运用信息熵理论和动力学方法构建政府舆论引导的交互熵模型和动力学方程;进而在此基础上,给出"公众-政府"邻避舆情演化模型;最后,讨论该模型均衡点的存在性和稳定性,并以"广东茂名PX事件"的邻避舆情演化为基础案例进行数值仿真研究.结果表明:当公众对邻避项目风险认知偏差较小时,政府应适当尊重邻避舆情,并遵循渐进式的引导路径对邻避舆情给予及时、主动的关切性回应,否则,邻避舆情会愈演愈烈;而当公众对邻避项目风险认知偏差较大时,政府应对邻避舆情加强跟踪和监管,并给予及时、适量的客观回应,否则,邻避舆情会演化到较高稳态.     

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.     

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.     

The Measure Method of Complaint Theme Influence in View of Netizens' Emotional Resonance

On the social network platform, complaints about the public policy formulation and implementation issues arise largely. Through the information aggregation, frequent interaction, word-of-mouth and emotional resonance on online social network, these information will lead to the outbreak of the network complaints. It brings difficulties and challenges in public management. China is under a period of social transformation, and there are various problems and contradictions. Emergency can easily arouse group complaints on online network, and it will lead to network public opinion through inducing social emotional resonance, which is harmful to social security and stability. This paper has built the evaluation index system from four dimensions with complaint text's quality, transmission timeliness, user interaction degree and emotional resonance excited by emergency. Then, we establish the dynamic influence measure model of online netizens complaint theme based on an entropy weight model. The measure model is proved to be reasonable and effective by the empirical research of Sina Weibo data. The model can effectively solve the measure problem of group complaints influence when the emergencies arouse social emotional resonance. It has important theoretical significance and practical value for public policy decision-maker on listening to online group complaints, understanding public opinion, and making public policy.     

The Dynamics of Two-State Public Opinion Propagation On Signed Networks

The formation of public opinion on the network is a hot issue in the field of complex network research, and some classical dynamic models are used to solve this problem. The signed network is a particular form of the complex network, which can adequately describe the amicable and hostile relationships in complex real-world systems. However, the methods for studying the dynamic process of public opinion propagation on signed networks still require to be further discussed. In this paper, the authors pay attention to the influence of negative edges in order to design a two-state public opinion propagation mechanism suitable for signed networks. The authors first set the interaction rules between nodes and the transition rules of node states and then apply the model to synthetic and real-world signed networks. The simulation results show that there is a critical value of the negative edge ratio.When the negative edge ratio exceeds this critical value, the evolutionary result of public opinion will change from a consistent state to a split state. This conclusion is also consistent with the distribution result of opinions within communities in the signed network. Besides, the research on the network structural balance shows that the model makes the network evolve in a more balanced direction.     

基于Agent的Web网信息传播仿真模型

web网上的信息传播是社会复杂网络与信息复杂网络相互作用的结果。分析了web网和网民社会关系的结构特征,定义了信息价值时变函数,将网民基本行为归纳为读、写、评、传四类。基于多Agent建模方法建立web网信息传播仿真模型,用BA算法生成虚拟信息环境,采用WS模型刻画虚拟社会关系;定义了网民Agent的属性和行为规则,以及网民和网站的交互规则。设计了相关算法,实现了仿真模型,仿真结果表明该模型能够较好地模拟常态下的网络信息传播规律。

Abstract：

Information diffusion on the worldwide web results from the interactions between social network and information network.The structural characteristic of Worldwide Web and users＇ social network was analyzed,the time-dependent function of information value was defined,and users＇ basic behavior was classified into read,write,review and propagate.An agent-based model of information diffusion on the web was built,the virtual information environment was generated by BA algorithm,and the virtual social network was depicted with WS algorithm.The property of agents,the behavior rules of users,and the interaction rules between user and web site were described.All the related algorithms were designed and the simulation model was implemented.The results show that some information diffusion rules in normal situation can be reproduced.     

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.     

时序网络视角下网络舆情的演化模型研究

随着对社交媒体的研究深入,平台用户之间的社会关系网络为动态的时序网络逐步得到认同。为了对比并分析时序网络下舆情扩散的过程和结果,采用计算机仿真的分析方法,通过构建时序网络,并采用SIR模型作为舆情扩散的信息扩散模型。多智能体仿真结果表明,舆情扩散结果的不确定性一方面来自于时序网络的复杂网络结构和信息扩散模型,而另一方面则是源于将用户之间的社会关系网络看作是静态网络。通过参数分析确定了提高舆情扩散的思路和方向。     

社会网络与创新扩散的共生演化

在基于协调博弈和动态网络的基础上,构建了一个社会网络与创新扩散的共生演化模型,采用仿真与计量相结合的方法,分析了创新扩散、网络整体收益和社会网络之间的相互影响。研究表明,个体行为与社会网络结构对创新扩散的影响,取决于创新自身相对优势的大小,具有相对优势的创新在密集的网络中和规则连接方式下更容易扩散。网络整体收益不仅与创新自身以及采用个体的自身特征有关,也与局部网络效应强弱和个体之间建立联系的成本相关。创新扩散微观层面中个体策略选择行为特征会导致社会网络结构特征(如网络异质性、小世界效应,度相关性)的变化。     

市场机制和政府调控下的产学研合作创新网络演化博弈仿真——以新能源汽车产业为例

以新能源汽车产学研合作创新网络为实证分析对象,运用网络演化博弈理论和仿真分析方法,剖析在市场机制和政府调控下,产学研合作创新网络中创新主体合作行为与网络结构在互动过程下的演化规律。研究结果表明：市场机制和政府调控对于创新主体维护合作行为和网络集聚都具有促进作用;创新主体合作行为与网络结构之间具有协同互动关系,并且市场机制和政府调控的作用越大,两者间协同互动作用越明显。在市场机制下,市场机制作用的增强会降低网络演化的速度;只有当市场机制作用超过一定阈值时,维护合作行为才会在创新主体间涌现出来。在政府调控下,创新主体对于政府调控较为敏感;当政府调控力度处于阈值水平时,不利于创新主体间合作关系的维持。     

空间网络的标度性质对Naming Game演化行为的影响

鉴于社会网络结构对于信息传播、共识形成等社会行为的重要影响,在有限能量约束条件下,通过添加距离服从幂律分布的长程连边,构造出具有标度性质的空间网络。在此空间网络上,讨论了引入无意收听机制的Naming Game模型的演化行为。研究发现,存在一个最优的幂指数,使得该空间网络上的Naming Game模型收敛时间最短,当能量约束足够大时,这一最优幂指数趋于1.5附近。本研究说明,社会关系网络中的空间性质对于社会集体认同的形成有很大的影响。     

竞争网络中合作策略的研究

合作与竞争驱动自然社会与生态系统的动态演化,这些机制的相互作用可以对多个网络产生不同的影响。基于特征向量中心性,在网络的网络基础之上提出合作竞争模型,定义网络之间对外是一种竞争关系,对内为合作关系。揭示合作竞争特性,依据节点的重要性不同将合作策略与竞争策略进行了分类,研究模块网络间不同合作策略对集群网络乃至整个网络的资源配置的影响,发现重要性越大的节点间的结合能够给网络带来更多的利益。