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.     

EEG动力学模型中随机共振现象的仿真研究

脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值.为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究.实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象.此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新的证据.     

一种简单的资源受限的群体演化模型

在资源有限的环境中,生物竞争生存资源,能力强的个体较之能力弱的个体能够获取更多生存资源,有更多繁殖后代的机会.为了探究不同生存能力的个体构成的群体在资源有限的环境中的演化过程,提出一种简单的群体演化模型,刻画包含个体生命的复制、变异和死亡等生命特性的群体动力学.仿真结果显示个体能力强的群体规模逐渐增长,而个体能力弱的群体规模不断变小,但是由于相互变异的存在,最终群体规模趋于一个均衡值.这与模型预测的相符.     

涉恐个体极端思想演化双阈值观点动力学模型

为理解涉恐背景下个体极端化过程,有效预防极端意识形态蔓延,在观点动力学Hegselmann-Krause模型基础之上,提出一种极端思想演化双阈值观点动力学模型。仿真实验表明交互范围、人口及社会网络结构对极端思想演化过程产生显著影响。模型整合了极端观点传播过程中个体特质,社会关系及社会环境三方面因素,从一定程度上揭示了涉恐背景下个体极端思想演化的规律。     

基于竞合关系的网络组织演化动力学分析

作为非线性复杂系统的网络组织,其演化问题的研究可为提高其成员的发展规模提供参考途径。根据生态种群理论,引入合作和竞争因素构建网络组织演化的动力学模型。从稳定性理论角度结合软件模拟,研究在不同的合作和竞争关系下网络组织演化的具体情况。重点论证网络组织的演化与资源限制下成员的最大规模和竞争与合作的关系有关。应用研究也表明,竞争与合作的关系是网络组织演化的源动力。     

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.     

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.     

观点动力学研究现状及进展述评

观点作为一种舆情,意见,态度的表现形式广泛存在于人们的生活中,研究观点的演变对理清观点演变机制,促进舆情合理治理具有重要意义。鉴于现有研究缺乏对二元观点动力学的相关介绍以及割裂了二元与群体观点动力学之间的联系,未能全面揭示观点动力学研究现状,因此,对国内外观点动力学研究现状进行了梳理和总结。其中,从研究方法和交互特征视角对二元观点动力学模型及其研究现状进行了介绍,从个体特征,行为特征,观点特征,外部环境,观点动力学的应用视角对群体观点动力学研究成果进行了梳理。最后,基于现有研究,明确了观点动力学未来需要进一步解决的问题:实证视角下的观点演化机制,意见的强化和争议的消减,观点的演化与群体决策之间的联系。     

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.     

基于递归小波网络的直升机动力学模型研究

提出一种基于递归小波网络建立直升机动力学模型的方法,给出了模型结构并利用粒子群优化算法对小波网络权参数进行调整。这种网络模型利用内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性,不必事先确定系统模型的类别和阶次,直接建立操纵量与加速度、角速度等变量之间的对应关系,从而避免了建立复杂的气动系数、气动导数模型的过程。与传统的机理模型相比,该模型具有结构简单、并行解算程度高、运算速度快的特点。在某型直升机飞行模拟器中取得了良好的应用效果。     

网络群体事件信息传播的演化博弈分析

以政府部门处理网络群体事件信息传播为背景,建立了政府部门和网民在信息传播过程中的演化博弈模型,对不同规模网络群体事件下政府应采取的应对措施进行了复制动态分析和仿真分析研究。研究结果表明,对参与网络信息传播的人数较多、爆发时间已经较长的大规模网络群体事件,政府部门应及时、公开、透明地予以处理;对参与人数较少、距离爆发时间较短的小规模群体事件可以适当地采取屏蔽手段。政府部门要实现对有害社会秩序的网络群体事件的有效控制,应该建立有效的网络群体事件预警机制,把握处理信息传播的时机。     

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。     

基于网络信息的社会动力学研究

主要介绍了传染病、谣言与计算机病毒、社会标签、网络通信以及社会群体等的社会动力学研究概况,阐述了复杂网络、系统动力学、人工社会以及ACP(人工社会+计算实验+平行执行)等社会动力学研究中常用的4类研究方法,分析了社会动力学在公共安全以及电子商务等相关领域的应用状况,并强调了现有社会动力学研究过程中所遇到的一些问题.     

基于无标度网络与观点传播动力学的股权拍卖机制设计与仿真研究

在无标度网络上运用观点传播动力学动态地刻画了风险投资退出股权拍卖过程中外部投资者之间的交互影响及其真实估值的动态演进规律,在此基础之上构建了满足激励相容与个体理性条件的股权拍卖模型,Netlogo仿真分析结果表明所设计的股权拍卖机制能够有效地揭示外部投资者的真实信息,风险投资家最终能够以合理的市场出清价格出售其所持有的风险企业股权;外部投资者的初始真实估值分布对股权拍卖的结果具有决定性的影响,宏观市场中风险企业的评价水平对股权拍卖结果的影响则相对较弱,外部投资者的易受影响程度与交互阈值取值的变化不影响外部投资者真实估值分布与风险投资家收益的走势,但会影响拍卖结果的变动幅度.     

双层社会网络上的舆情传播动力学分析

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,在线社交网络能够扩大舆情传播范围、加快舆情传播速度.各层子网的传播率对另一层网络中传播者比例几乎没有影响.此外,来自于线下网络的传播者转移率对舆情传播过程的影响作用小于来自于线上网络的传播者转移率.     

基于观点动力学的水库移民文化适应机制研究

从观点动力学的全新视角出发,首先厘清非自愿移民文化适应概念框架,然后据此构建出“社会心理建模+复杂网络分析+多Agent仿真”的文化演化计算模型,最后通过模拟实验量化分析了水库移民文化适应的影响因素和发生机制.结果 表明:移民身份认同中的文化容忍度和易感性能加速文化适应进程;扩大移民在安置区的社交范围和精英移民的引导,...     

有限感知群体的动力学仿真建模与分析

自然界生物群体所展示出的群体行为中蕴涵着潜在的内部运行机理.在对生物群体的动态聚集机理进行分析的基础上,提出了一种个体检测范围有限的各向同性感知群体动力学模型,并基于Lyapunov稳定性理论对该有限感知智能群体系统的群集稳定性进行了证明.理论分析及仿真结果表明,该方案可行.群内个体间在线性有界吸引和无界排斥作用下由于安全距离的保障,在协调运动过程中个体间可实现碰撞规避而完成相互聚集,体现出对周围环境较强的自适应性、工程上的可行性、扩展性和实用性.     

基于微博数据挖掘的贝叶斯观点演化模型

考虑到在微博信息传播过程中,每一位网络用户的观点都受到其前一位网络用户观点的影响,提出建立基于微博数据挖掘的贝叶斯观点演化模型。以“动态清零政策是我国抗疫总方针”为关键话题词,利用Python爬取微博评论数据,经过数据预处理和分词,对贝叶斯观点演化模型进行实证分析,结果发现官方媒体对舆情的及时引导对情感演化倾向起到重要作用。     

基于维纳积分的随机共振模型数值仿真

本文给出了对Langevin非线性随机方程进行数字仿真的方法.结果表明,采用维纳积分作为工具可以方便地通过古典积分格式模拟出随机共振现象,为随机共振及相关应用电路的研究提供了便利条件.     

基于遗传算法的系统动力学仿真模型研究

系统动力学（SD）在模拟复杂大系统的动态行为等方面颇具有优势；但同时存在固有的缺陷和不足，如机械性，精确度低等。本文提出了基于遗传算法的SD，它具有自组织，自适应，智能决策等特点，能更有效地领导具复杂大系统的动态行为。