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。     

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。     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

观点动力学视角下基于意见领袖的网络舆情反转研究

舆情反转是网络突发事件与热点事件中的一种重要现象。为探究网络舆情反转现象的内在机理,发掘舆情反转事件的演化规律,提出了一种观点动力学视角下基于意见领袖的观点演化模型。以意见领袖为切入点,基于无标度网络结构改进经典有界信任的HK模型,在观点更新中引入意见领袖的作用。运用社会网络分析理论的中心性指标识别意见领袖,对意见领袖引导下的观点演化进行仿真实验。选取新浪微博上的舆情反转案例,对模型仿真结果进行验证。实验结果表明,意见领袖对观点演化结果起着关键性的作用,能够引导群体的观点发生逆转,利用改进的模型能够模拟网络舆情反转事件的演化进程。     

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.     

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。     

基于STM和格兰杰因果分析的网络新闻媒体倾向研究

网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对热点主题时间序列的影响.研究结果表明, 5家互联网媒体在报道共享单车热点新闻时,存在主题选择及传播倾向性.表现在与用户关系密切的话题,媒体间存在跟风造势的倾向,与用户关联不大的话题,媒体间则较少传播或单向传播.提出的融合结构化主题模型的格兰杰因果分析方法为测度网络舆情主体对网络舆情事件的演化影响提供了新手段.     

基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

互联网已经成为公共舆情传播的主要平台,网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定,而对网络舆情的活动进行分析是网络舆情疏导的重要前提,基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性,本文应用群集动力学和演化博弈论的,在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上,构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真,应用所提出型,寻求在相关约束下的最佳疏导策略,证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境网络舆情疏导问题提供理论依据.     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

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.     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析...     

元胞自动机舆论模型中人员移动对传播的影响

为了研究舆论系统中人员的移动以及存在态度坚定者的因素对舆论形成和演化的影响,建立了相应的元胞自动机舆论模型．在假设人员态度的改变方式遵守少数服从多数的规则下,通过计算机模拟给出了二维四方格子两种影响领域(5邻居、9邻居)在周期性边界条件下的舆论传播行为．模拟给出了模型的演化趋势,以及在不同赞成率的随机初始状态中,模型演化随立场坚定者密度变化的行为．结果表明人员的移动将加快舆论的形成．     

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。     

战争系统中民意走势预测分析模型框架研究

将目前最具活力的方法之一——基于Agent的复杂模型构建技术引入战争系统的民意问题中,提出了“政治倾向性(民意走向)进化”的观点,设计了我国某地区特定民意走势的预测分析模型,并详细分析了模型实现框架和运行流程,为民意走势预测分析进一步的研究奠定基础.     

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。     

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.     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.