基于局域交互和全局广播的创新传播模型研究

考虑公共媒体对创新传播的影响,本文提出基于网络局域交互和全局广播的创新传播模型,该模型既考虑了创新传播过程中邻居节点之间的交互作用,也考虑了公共媒体对创新传播的影响。实证网络数据集上的仿真结果表明在公共媒体宣传力度有限的情况下,局域交互特性对创新传播具有重要影响。进一步的分析表明,结合网络结构和创新传播机制的节点影响力评价指标可以准确地对创新传播中的节点影响力进行排序,相对于度、紧密度等方法,该方法的Kendall's Tau可以提高39.19%,35.61%和33.03%。     

基于Agent动态小世界网络的HIV同性传播仿真研究

提出了一个agent动态小世界网络仿真模型,结合了小世界网络结点和agent的双重特性,研究了HIV(Human Immunodeficiency Virus)在同性人群中传播扩散的动态过程。为了适应社会网络上HIV传播的动态特性,模型在小世界网络基础上增加两个个体之间的偶然关系和固定关系以及个体从系统中的移入和移出。介绍了HIV病情发展的不同阶段及疾病参数,考虑了个体的自主性和检测对HIV传播的影响。仿真结果表明该模型较好地反映了动态社会网络和个体自主性行为对HIV传播的影响。     

社交网络商品在线口碑情感信息传播模型研究

针对商业产品在线口碑情感信息传播问题,基于SIR模型构建了考虑全局情感的基本在线口碑情感传播模型,以传播状态和口碑情感值两个属性刻画消费者肖像;进一步考虑企业干预,提出考虑企业资源投入量以及采取措施时间的在线口碑情感传播模型.通过仿真实验,发现初始口碑源情感分布可显著影响口碑情感传播过程,强情感强度的情感更具传染性;消费者对全局情感信息的平均感知能力越高,极端评论的影响越小;口碑传播初始阶段,是企业采取措施的黄金时间,企业资源投入量呈现边际效用递减规律.     

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。     

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.     

意识扩散和SEIR病毒的双层网络传播模型

针对类似于新型冠状病毒(coronavirus disease 2019, COVID-19)具有明显潜伏期特性的病毒,为了解其传播特性,做出相应预测和措施,提出了一种考虑时变因素的双层网络传播模型。上层网络采用考虑时变遗忘概率的UAU(unaware-aware-unaware)信息传播模型表示关于病毒的意识信息扩散过程;下层网络采用具有潜伏态的SEIR(susceptible-exposed-infected-recovered)类病毒传播模型描述受意识信息影响的病毒传播过程。利用MMCA(microscopic Markov chain approach)推导出传染病传播阈值,通过分析遗忘因素、感染衰减因子等关键因素,仿真结果表明了所提考虑时变因素的双层网络传播模型的有效性。     

企业响应下负面口碑线性阈值传播模型研究

基于线性阈值模型和价值共创理论,构建了针对负面口碑(negative word-of-mouth,NWOM)特征的社会化网络传播以及企业价值共创策略的模型.通过对NWOM传播的仿真实验,发现了消费者感知阈值,退出概率以及消费者异质性等因素显著影响NWOM传播过程,指出了NWOM非常容易在社会网络中爆发,其传播依赖于在传播初期的低感知阈值的消费者数目.进一步模拟了两种企业策略响应行为,两种响应因素对NWOM传播的影响,显示企业应在传播早期迅速执行价值共创响应策略,在传播后期的价值共创策略响应不能有效遏制NWOM对企业带来的负面影响,甚至适得其反.     

复杂网络上疫情与舆情的传播及其基于免疫的控制策略

较为全面的综述复杂网络的免疫问题,包括:真实疫情和舆情传播场景的抽象与建模、疾病传播模型、全局免疫策略和局域免疫策略等。在若干真实网络和模型网络上模拟免疫控制的结果表明,基于中心性、图划分、熟人免疫等策略的免疫效果比随机免疫好,这说明免疫策略的选择对传播控制具有实际指导意义。在选择免疫策略时,应考虑网络的拓扑结构特性和信息的完整程度,才能达到较佳控制效果。     

三层无标度关联网络协同传播模型阈值研究

媒介传染病在中国传染病中占比较高,构成严重的公共卫生风险.因此有关媒介传染病模型的动力学行为研究受到了国内外学者的广泛关注.针对这类传染病,首先基于异质平均场理论建立了三层无标度关联网络协同传播模型;其次基于所建模型,针对各子系统恢复率均相等、至少有两个不相等两种情况,利用柯西交错定理和扰动理论分析了全局传播阈值和各孤...     

基于社交网络信息的新冠疫情抽检策略研究

为解决全员定期核酸检测成本高,导致间隔周期长且效率低的问题,给出了基于社交网络信息的抽检策略,将在线社交网络信息与新冠肺炎传播规律融合,建立了带抽检策略的新冠肺炎传播模型。在此基础上,研究了随机抽检策略、熟人监测策略、度大节点目标抽检监测策略三种策略对新冠肺炎传播的影响。研究发现在校园等人群密集接触的环境下,熟人和度大节点目标抽检策略在峰值幅度、峰值时间、早期预警等指标下都好于随机监测策略,减少了新冠病毒传播天数以及感染人数,能更早、更快地控制住疫情,预警效果从高到低依次是度大节点目标监测策略、熟人监测策略、随机监测策略。