Simulating the Spreading of Two Competing Public Opinion Information on Complex Network

In this paper, we investigate the regularity of spreading of information and public opinions towards two competing products in complex networks. By building its mathematical model and simulating its evolution process, we have found the statistical regularity for support rates of two different products at a steady stage. The research shows that strength of the public opinion spreading is proportional to the final support rates of a product.

面向舆论场的网络舆情传播模型建模与仿真

为探析民间舆论场与官方舆论场的交互机理以及其对网络舆情时空传播的影响,并基于理论分析指导信息安全治理实践。根据两个舆论场的交互关系与舆情传播特点,提出了基于双层网络的网络舆情传播模型,重点研究了两个舆论场交互对网络舆情的传播影响。首先求解出了模型的传播阈值R0,并基于R0分析了舆情传播的平衡点;其次,根据Routh-hurwitz和Lyapunov理论分析了模型在平衡点处的稳定性;最后,对两个舆论场不同互动情景下网络舆情的传播进行了仿真分析。实验表明,模型接近于现实系统并能够较真实地模拟舆情在现实网络空间中的时空传播规律,为两个舆论场的融合发展以及网络舆情引导研究提供了思路。

WEB3.0时代背景下网络舆情对大学生思政教育的挑战与对策

WEB3.0时代的到来,使网络世界更加丰富多彩,大学生更愿意在商业平台上进行学习或娱乐,这无形中削弱了主流媒体包括高校的网络话语权。而网络舆情对大学生的三观和心理状态都会产生一定影响,如不加以规范,将会影响大学生的健康成长。对此,从高校面临的挑战入手,给出了完善网络舆情管理制度、打造校园信息共享平台、培养“意见领袖”三个应对策略。

基于非理性博弈的舆情传播仿真建模研究

随着社交网络的不断发展,借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大.本文利用博弈论的方法研究了舆情信息的传播机制,从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模.随后以目前较为成熟的传染病模型为基础,通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型,以实现适应舆情传播研究的仿真系统,继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析.在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验,分析模型参数、网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响,其结果符合理论分析结果.最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究,包括:社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法,为社交网络上的政策制定提供了理论基础.

基于博弈论的网络社区舆情传播模型

针对网络社区动态、交互的舆情传播问题,提出了基于博弈论的舆情传播模型(POBGT)。利用在动态概率条件下的博弈策略构成博弈树和收益矩阵,从网络社区内部与外部分别对动态舆情传播进行分析;构建的模型能够从动态和交互两方面描述传播过程,最终能够形成稳定的状态。仿真结果表明,网络社区中舆情传播在一般情况下具有初期传播平稳,后期倾向某一方形成具有一定影响的舆论。

基于突发事件的微博集群行为舆情感知实验

当前,微博已经成为网民的主要交流方式之一,它已成为突发事件的舆论场,是社会舆情的主要发源地和传播推手。通过微博实验研究发现:在突发事件的微博集群行为舆情预警感知中,微博网民的影响力因素主要来自原创博文评论数和关注数,而与其粉丝数无关;微博网民的情绪在事件引爆点容易形成高强度能量场,是舆情危机的动力源,也是舆情预警的重要参考指标;网民情绪热度和情绪分布在事件引爆点周围形成小幅周期性波动。掌握它们的演变规律,可以帮助危机管理者根据突发事件传播的内在机理,有效消除或化解舆情危机,为后期网民集群行为引导策略的制定提供一定的理论和实践指引。

基于Agent的网络舆论传播模型研究

网络舆论传播是以互联网为载体的舆论传播行为。研究了网络舆论传播中新闻跟帖与BBS传播,分析了网民Agent、新闻网站Agent以及BBSAgent的属性,建立了网民Agent与新闻网站Agent以及BBSAgent的交互规则,研究了网络舆论的可视化表示方法,并与人际传播相结合,建立了基于Agent的网络舆论传播仿真模型,为利用复杂性理论和Agent技术研究网络舆论传播提供了有益的思路和方法。

互联网舆情传播中的网民作用因素研究

网民是互联网舆情参与和传播的主体,研究互联网舆情传播中的网民因素可以有效地揭示网民参与舆情传播的心理动机与行为规律。通过构建结构方程模型,路径分析计算了互联网舆情中网民参与心理对参与行为的路径系数,测定了网民不同舆情参与心理下舆情参与行为的强度,同时对各因素进行了有效分析。

影响微博社交网络集群行为执行意向的机制研究

以微博社交网民群体为被试,研究了其集群行为执行意向的影响因素和作用路径。实证研究结果表明:微博网民集群行为执行意向与群体认同、情绪敏感度、社会网络、人际信任、心理安全感、社会规范和感知一致性显著正相关;群体认同对执行意向的直接效应大于心理安全感和人际信任对执行意向的直接效应;影响微博集群行为执行意向的4条主要路径为:微博社会网络→微博人际信任→行为执行意向,微博情绪敏感度→微博心理安全感→行为执行意向,微博群体认同→微博感知一致性→微博人际信任→行为执行意向,微博心理安全感→微博人际信任→行为执行意向。最后指出了研究启示和存在的局限性。

网络舆情传播对公共政策的影响研究

随着社会不断转型及媒介生态的变迁,中国公共政策决策机制也随之不断调适。文章基于对2003年至2013年214起舆情事件的研究,考察突发公共事件中的网络舆论传播与公共政策制定的关系,结论显示网络舆情推进的公共政策的形式以政策修改为主,主要涉及反腐倡廉、食药安全、环境污染和弱势群体保护等问题,颁布主体以中央政府居多,议题主要来源于媒体、个人和事件本身,期限以长期政策为主,辐射范围以全国性政策居多,效力整体较高。另外,受害者、连环事件、谣言、意见领袖参与都与公共政策推进有紧密关系,集群行为与公共政策推进并不显著相关,但集群行为促进了政府政策回应的时效;舆论传播强度对公共政策推进具有显著影响,其中网民对公共政策议程的干预力量主要在于情绪表达强度,媒体对公共政策议程的干预力量主要来源于新闻关注热度。

网络结构对谣言传播的影响

在分析战时谣言传播心理学机制的基础上,将谣言传播人群划分为三类,通过设计个体的交互规则,利用度分布来描述个体间的交互结构,建立了复杂网络谣言传播的新模型。并从理论推导和计算机仿真两个角度分析了网络结构与谣言传播效果之间的关系,结果表明:1)网络平均度分布越大,异质性越高,越有利于谣言传播;2)谣言在社区结构网络传播时会出现震荡行为。

基于网民心理的微博舆论传播模型及仿真研究

根据社交网络中微博舆论的传播特点,针对不同心理倾向的网民对舆论观点和传播的影响进行研究。通过分析微博事件得出舆论传播中网民的心理特征,并在此基础上构建了基于网民心理的微博舆论传播模型,研究了有向社交网络中不同群体中舆论观点的形成和传播特征。研究结果表明,舆论传播过程中网民的非理性心理会加速信息的传播和扩散,而且当信息可信度有争议时,非理性群体中的大部分个体会传播与该信息相反的观点;另外,当辟谣信息可信度发布不及时或可信度不高时,网民中的非理性心理会加剧该信息的反作用效果。最后通过实例分析验证,该模型与实际相符,可为引导微博舆论提供理论依据。

基于灰色神经网络的Web社区主题舆情传播模型

Web舆情传播的动态性,不确定性等特征给精确预测舆情传播带来困难.在分析了灰色理论系统的基础上,提出了灰色理论微分方程型模型(GM)和扩展BP神经网络的组合模型,该组合模型综合考虑了网络的结构和传播特性,首先建立灰色理论微分方程型模型,然后映射到扩展的BP神经网络中,通过训练数据来训练该神经网络,使网络具有传播预测能力.仿真实验表明,该组合模型在Web社区主题舆情传播预测精确性方面高于单一的GM模型.

突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析——基于“11·16校车事故”的实证研究

运用社会网络分析方法(SNA)研究信息在突发事件网络舆情传播中的整体结构和结点在网络中的位置及相互关系,研究舆情网络传播结构对信息的传播路径、传播速度和传播范围的影响问题。以突发事件"11·16"校车事故为实证研究对象,生成"11·16"舆情传播网络拓扑图,基于邻接矩阵数据对信息传播网络进行了整体网络结构、内部子结构和个体位置结构测度,并根据研究结果提出网络舆情引导政策建议。

基于SNA的突发事件网络舆情关键节点识别——以“7·23动车事故”为例

运用社会网络分析方法(SNA)研究突发事件舆情传播的网络结构特征及关键节点识别,探究舆情传播的网络结构、节点位置及相互关系对信息的传播路径、传播速度及传播范围的影响等问题。以2011年重大突发事件"7.23"动车事故为实证研究对象,运用Pajek软件生成了"7.23"信息传播网络拓扑图,基于邻接矩阵数据进行了网络密度、可达性、聚类系数和中心性测度,依据测度结果和位置角色分析对其进行关键节点分层与识别。研究表明,突发事件网络舆情的传播和扩散以社会网络结构为基础,具有复杂性和动态性特征;网络结构与节点位置决定着成员的"影响力"程度;中心关键节点的资源控制能力与信息输入输出效率具有显著的正相关性。可以通过改变中心度、聚类系数等手段嵌入式引导关键节点,减少谣言和恐慌情绪的传播。本文采用详实数据对舆情传播关键节点的分层识别,拓展了社会网络方法在应急管理领域的应用,克服了以往研究中技术与管理实践相分离的弊病。

网络舆情热点话题传播模式研究

将案例分析法融入到网络舆情热点话题传播模式的研究中。通过对浙江温岭女幼师虐童的全过程进行解析,并结合筛选出的6个案例的"百度指数"中用户和媒体的关注度趋势变化情况,提出网络舆情热点话题的六阶段传播模式。最后在各阶段传播模式研究的基础上,又提出了热点话题双核心的手抓哑铃宏观传播模式。

突发公共安全事件社交舆情传播行为的影响因素分析——基于情感距离的调节作用

[目的/意义]从社交情感距离视角出发,探究突发公共安全事件中公众社交舆情传播行为的影响因素。[方法/过程]在整合多级传播理论、动机理论、心流理论及解释水平等理论的基础上构建舆情传播行为的研究模型。选取"8.12天津大爆炸事件"为实证研究对象,通过情境实验获取360份调查问卷并借助Smart PLS完成数据分析。[结果/结论]研究结果显示,感知意见领袖只对自我传播意愿具有显著的正向影响,对从众传播意愿不具有显著影响,沉浸体验只对从众传播意愿具有显著正向影响,对自我传播意愿不具有显著影响,利己主义与利他主义以相反的机理模式显著影响自我传播意愿和从众传播意愿。情感距离具有强烈的调节作用,它正向调节自我传播意愿对传播行为的影响,负向调节从众传播意愿对传播行为的影响。研究结论在一定程度上对突发公共安全事件的社交舆情管控策略提供了事实依据。

暴恐事件网络舆情传播机制及预防研究——英国典型案例的实证分析

[目的/意义]当下,网络恐怖主义盛行,暴恐事件在社交媒体上的扩大化和扭曲化传播易引发恐慌,为及时规制并及早预防,应充分研究暴恐事件的网络舆情传播机制。[方法/过程]选取2017年发生在英国的5起暴恐袭击作为研究实例,以推特(Twitter)上舆情数据为研究对象,对暴恐事件舆情传播主体、信息特征和传播特征进行分析,在实证研究中总结出暴恐事件在社交媒体中舆情传播机制。[结论/对策]研究发现,主流媒体在暴恐事件舆情传播中控制绝对话语权,舆情信息呈现滞后性、碎片化、零散化特点,且舆情的传播可大致分为五个阶段。基于上述研究结论,政府在处置暴恐事件网络舆情时应积极抢占意见领袖,变被动为主动,分阶段地适当处理舆情。

舆情热度的最优监控问题研究

政府为降低舆情热度的负面作用,需要对舆情热度进行监控,而监控成本也不能忽视。根据优化理论,研究了政府对舆情热度的最优监控问题。政府的目标是在相关参数与初始条件下,最小化舆情热度的负面作用与监控成本之和,参数包括贴现系数与传播系数。通过求解最优化问题,得出了不同情形下的舆情热度随时间变化的特征,以及政府的最优投入。如果贴现系数较大,政府可以把舆论热度控制在一定水平,没必要完全消除;如果传播系数较大,政府必须尽力使舆情热度控制在零水平。

基于多种群Lotka-Volterra的微博舆论竞争传播分析

针对多种微博舆论同时竞争传播的情形,提出了一种多种群Lotka-Volterra分析模型。影响某种微博舆论传播的因素包括它的当前舆论量、内生增长速度、潜在生长空间,以及其他微博舆论的竞争作用。根据竞争系数矩阵可以判断不同微博舆论之间的竞争模式,模型能够反映微博舆论多种观点竞争与协同的传播机制。用提出的模型分析了新浪微博"拐卖儿童判死刑"事件中的四种舆论的竞争形式,分析方法可以为复杂微博舆论的研判与管理提供有效依据。