基于最低限度多代理模型的社会观念形成机制

通过构建基于沟通和自组织的最低限度多代理模型来描述社会观念的形成、传播和影响机制。以复杂系统代理理论和信息理论方法为基础,构建时空沟通域主方程模型,并通过计算机仿真和平均域的方法,研究发现,在影响社会观念稳态结构的因素中,社会分歧参数、社会温度、意见领袖和外部域的附加影响均存在临界值;较快的信息传播速度和适当的社会温度有助于系统达到稳定状态;意见领袖或外部影响作用可以对代理行为产生重要影响,在系统中形成多数派。     

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。     

基于水军信任惩罚的多维用户影响力度量模型

社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别.     

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。     

后真相时代基于敌意媒体效应的观点演化建模与仿真

后真相时代群体立场的对立加剧和媒体公信力的下降导致敌意媒体效应凸显。为揭示敌意媒体效应对舆论形成的影响,探究舆论群体和大众媒体之间的互动机制,提出一种考虑媒体敌意和意见领袖的观点演化模型,并进行仿真实验。仿真结果与分析表明,媒体的真实观点、群体与媒体的交流概率、极端意见领袖的比例等因素都会调节群体的极化程度。结果从定量角度揭示了敌意媒体效应的存在会对舆论形成,尤其是群体极化的加剧造成重要影响。     

论坛中的意见领袖自动发现算法研究

论坛中"意见领袖"的自动发现对于我们掌握舆情,及时引导舆论有重要作用.为此设计了一个从论坛中自动发现意见领袖的算法.根据构成意见领袖的基本属性,设计了基于贝叶斯信息增益最大化准则的X-means迭代聚类筛选模型,然后利用该模型找到特征空间中的意见领袖特征点.实验表明,应用该模型的算法在发现意见领袖的查全率,查准率方面性能优越,可以有效实现网络舆情监控.     

基于系统动力学模型的创新网络技术扩散模拟仿真研究

基于系统动力学模型和数值模拟仿真的方法,将外部作用强度、网络规模演化等因素纳入传统技术扩散模型中,构建了动态演化的创新网络技术扩散模型,分析外部影响和网络规模的变化对技术扩散效果的影响。研究结果表明:外部作用强度、内部作用强度与技术扩散速率呈正相关关系;创新网络规模增长率也与技术扩散速率呈正相关关系;企业技术放弃率和创新网络企业退出率则与技术扩散速率之间存在负相关关系。     

基于社会物理学的群体性突发事件演化及仿真——群体意见和行为的演化研究

为研究群体性突发事件演化的一般规律,以社会物理学理论为基础,借用万有引力定律和动能原理的思想构建了群体意见和群体行为的演化模型,并通过Netlogo仿真平台对模型进行了仿真。通过对政府处置力度、介入时间,媒体和意见领袖的权威性、影响力及介入时间等参数的调整,得出政府在群体性突发事件演化中起主要作用,媒体和意见领袖起导向作用。因此,在事件发生时,政府自身应积极选择科学的行为方式,并利用媒体和意见领袖,充分发挥其导向作用,有效控制群体性突发事件的演化态势。     

群体沟通意见模式涌现的因素影响分析

通过将群体沟通的规则和意见调整的方式,抽象成为多智能体组织中的智能体相互作用关系和个体决策函数,通过构建多智能体模型,模拟分析了群体不同的沟通特性和沟通策略对群体沟通最终意见模式的影响.研究表明,个体之间的相互包容度高到一定程度的时候,群体通过沟通可以形成一致意见;个体接受他人意见的程度高低对群体沟通意见形成的最终模式影响不大,但对意见最终模式形成的快慢影响大;全局沟通可以达成清晰集中的意见,但沟通需要时间长;部分成员沟通形成相对集中的意见所需沟通轮次多;组织管理上的分权不利于群体达成集中的意见,而集权可以获得相对集中的意见.     

微博网络舆情中的意见领袖识别及分析

从用户影响力和用户活跃度两个角度考虑,构建了微博意见领袖指标体系,提出了使用层次分析法和粗糙集决策分析理论对意见领袖的特征进行识别及分析的理论框架。对3起突发事件微博数据进行了实证分析,通过观察法分析了Top 10意见领袖具有的特征,使用粗糙集理论对意见领袖识别问题进行了建模,并提取了识别意见领袖的决策规则。另外,通过定义意见领袖一致性和排名稳定性两个指标分析了意见领袖的跨主题性,实验结果表明意见领袖是主题依赖的,只有很少用户可以在不同主题同时成为意见领袖。     

在线评论中基于动态窗口提取特征观点对的产品推荐模型

在线评论所包含的产品特征观点在帮助用户做出购买决策时发挥着重要作用,然而,目前还没有挖掘客户评论中的产品特征观点作为主要数据来源的推荐系统,并且,监督型方法中提取特征观点对的算法较少关注中文句式结构,提取规则缺乏动态适应性.因此,提出一种基于特征观点对的产品推荐模型,首先,结合中文句式构成分析及特征观点的匹配关系分析,采用动态窗口提取特征观点对;在此基础上,结合特征树汇聚特征观点用于产品间比较,并为用户做出产品推荐;同时,提出情感可信度指标用于展示特征的典型评论.与采用静态窗口的基准方法相比,本模型的召回率和F值都有大幅提升,表明其可以为基于特征观点对的产品推荐提供可靠的数据来源,进而有效帮助用户做出购买决策.     

基于有界信任模型的地铁突发事件信息传播

地铁突发事件一直是社会关注的热点问题,事件中的信息传播和控制往往也会决定突发事件的严重程度.本文以地铁突发事件为背景,考虑了地铁突发事件的时间有限性和空间有限性特征,在传统有界信任模型的基础上,引入了局部沟通和有限理性两个因素,并根据突发事件发生的时间考虑了地铁停靠前和停靠后两个不同的阶段,建立了地铁突发事件信息传播模型.通过大量仿真实验,发现在地铁突发事件中,局部沟通和有限理性都会导致乘客观点剧烈波动,使得整个系统长时间处于极不稳定的状态;而乘客密度对乘客的观点收敛起正向作用,密度越大,观点越容易收敛.而在列车停靠后,乘客越向车门方向集中,观点波动幅度越大,并在最后急剧收敛成一致,但疏散速率越高,反而会减缓乘客观点的波动幅度和收敛速度.本文的研究结果为地铁突发事件中的现象分析提供了理论依据,对地铁突发事件信息的控制具有重要意义.     

The Application of Cobb-Douglas Function in Forecasting the Duration of Internet Public Opinions Caused by the Failure of Public Policies

Gushes of Internet public opinions may trigger unexpected incidents that significantly affect social security and stability, especially for ones caused by the failure of public policies. Therefore, forecasting this kind of Internet public opinions is of great significance. The duration could be cited as one of the most direct indicators that can reflect the severity of a specific Internet public opinion case. Based on this background, this paper aims to find the factors that may affect the duration of Internet public opinions, and accordingly proposes a model that can accurately predict the duration before the release of public policies. Specifically, an index system including 8 factors by considering four dimensions, namely, object, environment, reality (offline), and the network (online), is established. In addition, based on the dataset containing 23 typical Internet public opinion cases caused by the failure of public policies, 9 prediction models are gained by applying the multivariate linear regression model, multivariate nonlinear regression model, and the Cobb-Douglas function.     

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.     

动态影响力下网络舆论传播的计算实验研究

基于以往研究较少考虑影响力的即时动态更新,对于网络舆论传播的某些现象,可以融入这一因素进行分析.借鉴Krause有界信任的思想,引入Festinger的认知不一致理论对观点交互条件进行改进,并对信任阈值的作用进行了重新认识.本文认为,信任阈值并非判定个体是否交互的分界线,而是决定影响力增大或减小的分割线.进一步,对影响力的动态性进行了深入研究,引入短记忆过程和惩罚机制,从而构建动态影响力下的网络舆论传播模型,进行了计算实验分析.结果表明:随着群体信任闽值的提高,观点分化程度降低.群体观点演化也受初始影响力分布影响,初始影响力较高,网络群体更容易形成稳定的观点,且收敛速度更快.而投入干预个体的影响作用与群体信任阈值负相关,与干预个体所占的比例正相关.     

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.     

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.     

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.