社交媒体中的跨平台信息扩散特征及机制

为揭示社交媒体中跨平台信息扩散的特征及影响因素,以昆山反杀案事件为例,利用统计推断和回归分析方法,研究了其他平台的信息在新浪微博中的扩散特征及相关因素。发现用户在微博的高信息量和获取信息的便利性之间权衡时更倾向于后者,跨平台信息的可传递性、基本再生数和扩散深度均显著小于非跨平台者。来自微信公众号、微博视频、微博文章和新浪新闻的信息在扩散深度和规模上相对其他类信息更有优势。与普通用户相比,认证为媒体和政务的用户从新闻平台转发的信息扩散规模更大。综合考虑信息的类型及来源平台能更好地理解突发社会事件在互联网空间中的传播,藉此有助于高效地引导或控制舆情演变。     

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.     

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.     

基于信任随机游走模型的微博粉丝推荐

利用微博关注关系和社交行为构建微博信任网络,通过引入基于信任的随机游走模型,结合用户间兴趣相似度,建立了微博粉丝推荐模型。为提高粉丝推荐系统的覆盖率,将用户间的社交行为引入信任的计算,实现了TopN推荐。利用KDD Cup 2012腾讯微博数据进行了实证研究。实验结果表明:在混合多种社交行为的信任网络中,推荐算法的整体性能最优;推荐长度对推荐结果影响较大,当长度为40时算法获得最好的推荐性能;与主流的推荐算法相比,改进后的基于信任的随机游走推荐模型在推荐准确率和覆盖率等多种评价指标上都取得了更好的结果。研究结论为微博粉丝推荐研究提供了新的方法,为微博网络社会化推荐提供了新的视角。     

突发事件社交网络舆情的扩散与控制

针对突发事件社交网络舆情扩散特征,考虑政府及公众媒体对社交网络舆情参与者产生的影响,建立一种突发事件社交网络舆情扩散模型。定义并分析突发事件社交网络舆情扩散趋势的转折点,由舆情扩散模型推导出度量突发事件社交网络舆情扩散趋势的测度,同时给出并证明在不同舆情扩散测度下转折点的存在性及舆情扩散趋势。根据舆情扩散测度给出一种最优控制的目标函数,利用舆情扩散测度的关键因素,推导出使目标函数值最小的舆情扩散控制方法。通过数值模拟计算,说明模型及控制方法的有效性和实用性。     

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.     

融合文本和表情符号特征的社交网络用户性别识别

为了提升社交网络用户性别识别的准确性,先将单用户的文本特征和表情符号特征进行融合识别用户性别,然后提取多用户的交互特征信息进一步提升性别识别的准确性。实验结果表明融合多用户交互特征后用户性别识别准确率提升了6.8%。说明表情符号和多用户交互特征对提升用户性别识别准确性有很大帮助,提高了社交网络用户性别信息识别的准确率。     

融入网络结构与社交习惯的不对称用户关系强度计算

伴随着大量用户内容的创建和交换,社交网络平台中产生了大规模的互动数据和复杂的用户关系,受到了越来越多研究者的关注.但是现有对关系强度研究多是从用户特征属性相似度和社交行为两方面进行,忽略了网络结构对关系强度的影响,且并未考虑社交行为存在的方向性和习惯性问题.基于此,本文提出了不对称的社交网络用户关系强度计算方法(DSTS-ATI),该方法融合用户特征属性相似度、网络结构连接强度、社交行为交互强度三个维度来综合计算用户关系.在计算网络拓扑结构连接强度时,不仅考虑了用户间邻居节点数,还考虑了邻居节点连接边数.社交互动行为发生的方向性和习惯性,会影响用户对关系强度的感知,因此本文计算出不同社交行为的贡献权重,从交互双方感知用户社交强度.实验证明,本文提出的不对称用户关系强度的方法能够提高用户关系强度预测的准确性,有助于微博意见领袖的发现和信息传播机制的研究.     

用户行为驱动的在线社交网络建模

基于节点威望和节点相似性这两个驱动在线社交网络连接形成的潜在机制,从用户连接行为入手,本文提出一个在线社交网络生成模型.采用优先连接刻画网络无标度特性;从微博好友推荐机制建模节点趋同性.该网络模型考虑了社交网络形成的一些重要驱动因素,如同质性和聚类性.从网络连接的微观交互中寻求刻画网络宏观特性的连接机制是本文研究的出发点.模型有力刻画了在线社交网络的统计特性,如度分布、聚类系数、度相关性.结果表明节点威望吸引和节点相似性是在线社交网络结构形成的内在机理.     

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。     

基于客票数据的城际铁路出行方式选择行为研究

随着高铁快速发展,旅客城际铁路出行具有更多类型客运列车可供选择.基于铁路客票数据,以成渝交通廊道为例,应用离散选择模型研究城际铁路出行中以高铁和普速列车作为选择对象的出行方式选择行为.根据客票出行大数据构建人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、出发日期与时段、发车频率、距离等特征变量并融合百度指数数据,以一种新视角建立出行方式选择定量分析模型.结果显示人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、发车频率、出发日期与时段、出行目的、距离等变量显著影响旅客选择行为,能够对旅客城际铁路出行方式选择进行有效预测.研究设计为出行方式选择行为分析提供新思路,丰富了数据驱动下的交通出行选择研究.     

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.     

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。     

城市群空间结构演进与经济增长耦合关系系统动力学仿真

通过构建城市群空间结构演进与经济增长耦合关系的系统动力学模型,借助Vensim平台与政策模拟方法研究了3种城市群空间结构演进与经济增长耦合关系模式,比较发现,城市群空间结构向位序-规模分形分布的演进模式最利于促进城市群经济长期增长。降低生产要素迁移障碍、增强基础设施建设与共享、提高城市间贸易强度、扩大政府支出等措施能促进城市群经济增长但会阻碍城市群空间结构优化;而扩大城市间地价差距、增强风险投资、提高教育投入、增强中心城市向周边城市知识溢出等措施能同时促进城市群经济增长和城市群空间结构优化。为了优化城市群空间结构演进与经济增长耦合关系,需要努力培育风险投资和构建有偏向知识溢出网络。     

情绪传染对跨空间股价联动的影响：基于心理安全视角

基于心理安全区理论,研究情绪传染对跨空间股价联动的影响机理,并探究股价联动存在的空间差异规律及原因。利用股吧信息构建高频情绪指数,利用空间距离衡量心理安全性,在此基础上,研究不同空间心理安全条件下的情绪传染效率及其对股价联动的影响。研究发现：情绪联动是情绪传染影响空间股价联动的中介变量;心理安全区理论可以为情绪传染引起空间股价联动这一影响机理提供理论解释;股价联动具有空间差异性,空间距离越远,股价联动性越弱。进一步研究表明：这种由情绪传染引起的跨空间股价联动是由噪音交易者将承载情绪的噪音信息当作价值信息进行交易驱动的;高频数据（时）能更好地捕捉情绪传染对股价联动影响的市场表现。研究结论为更深入研究股价联动问题、监管者加强市场管理及投资者投资决策提供参考。     

基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.     

FDI,自主创新与经济增长的时空脉冲分析

文章运用1997-2012年我国各省份的面板数据,构建了半参数面板空间向量自回归模型,运用脉冲响应函数分析了FDI,自主创新,经济增长之间时间上以及空间上的脉冲影响.研究结果表明:1)FDI对经济增长的时空滞后效应为正;自主创新对FDI的空间滞后效应为0.8;自主创新对经济增长的时空滞后效应为负;经济增长对FDI,自主创新,经济增长的时间滞后效应为正,且经济增长对FDI,自主创新的空间滞后效应分别为-0.86,-0.43.2)FDI和自主创新冲击源为江苏时,与江苏省近邻的山东和浙江有较显著的响应,响应6期后基本收敛至零;经济增长冲击源为广东省时,其他城市的响应6期后基本收敛至零,对其他城市的冲击较小.     

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.     

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.