基于改进SEIQR模型的突发网络舆情传播与控制研究

[目的/意义]社会突发事件映射到互联网空间中形成的突发网络舆情在不良因素的干扰下于网民间扩散容易形成强烈的负面情绪导向,很可能对网络社会的和谐稳定产生极大破坏。因此,正确认识突发网络舆情的传播特点,把握各种舆情管控措施对传播的影响,对合理、有效地管理舆情至关重要。[方法/过程]针对突发网络舆情的传播特性对标准SEIQR模型进行改进,提出实施舆情管控措施下以媒体恶意炒作和网民间恶性正反馈为主要传播驱动的SEACBR模型,并利用仿真实验对不同规模的突发网络舆情在各种管控措施下的传播过程进行模拟,以探究不同措施的管控效果并验证模型的泛化性。[结果/结论]管控突发网络舆情应以良性引导为主,其他措施为辅,这样在及时施策、积极治理的情况下突发网络舆情的消极影响就可被有效抑制。

区块链环境下网络舆情传播影响因素模型研究

[目的/意义]区块链环境下网络舆情传播过程及影响因素模型分析,可更好地保证网络虚假信息传播的可追溯性,对实现网络舆情治理和打造网络舆情生态空间具有积极作用。[方法/过程]本文基于信息传播理论和信息生态理论,分析了区块链环境下网络舆情的传播过程,构建了区块链环境下网络舆情传播影响因素模型。采用网络爬虫获取Minds平台社交媒体数据对提出的模型及假设进行验证。[结果/结论]研究结果表明,区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力是影响区块链环境下网络舆情传播的重要因素。其中,区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力对区块链网络舆情传播态势有正向影响,图片信息上链偏好和视频信息上链偏好对区块链信息偏好有正向影响,信息上链偏好同区块链信息偏好呈负相关,区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响,区块链信息偏好对区块链环境热度有正向影响;上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。研究丰富了区块链环境下网络舆情传播过程的理论和算法,从网络舆情传播影响因素的视角出发提出了治理区块链环境下网络舆情空间生态的对策建议。

总体国家安全观下网络舆情信息传播特征

在新时代总体国家安全观视角下,基于新浪微博舆情信息大数据,探究基于不同类型意见领袖(官媒、自媒体与大V)的网络舆情信息传播机制。通过构建独立级联模型与社会网络分析模型,对3类意见领袖传播舆情信息特征予以评价。结果表明,官媒对舆情信息传播的主导作用最强,具有相当规模用户群的大V和自媒体,以不同方式影响舆情信息演化。研究结果为相关突发事件中的用户分析和舆情信息传播研究与网络信息内容生态治理提供了新的理论视角。

高校网络舆情传播模型稳定性研究

将高校网民分为无知者、传谣者和管理者(教师)三类,并考虑教师的育人功能,建立了一类网络舆情传播模型。利用稳定性理论和方法,讨论了模型平衡点的局部稳定性和全局稳定性,借助计算机模拟研究了舆情传播的控制策略。结果表明,教师加大与无知者的接触率是控制舆情扩散的有效措施。此外,加强教育管理对于有效控制网络舆情传播具有重要作用。

舆情传播中社交网络圈群结构属性的影响机制研究

[研究目的]从社交网络圈群的角度,分析其影响舆情热度的相关结构属性,证实网络圈群影响舆情热度的机理。[研究方法]以微博舆情事件为例,获取相关舆情数据;基于社会网络分析,识别舆情传播过程中的社交网络圈群;构建分层回归模型分析圈群结构属性对舆情热度的影响。[研究结论]研究结果表明,社交网络圈群增长速度、圈群总中心度增长速度以及圈群间紧密度对舆情热度具有显著的正向影响;圈群增长速度、圈群总中心度增长速度与舆情热度分别呈现U型、倒U型的关系。

融媒体生态下高校网络舆情传播逻辑及引导机制研究——《高校网络舆情管理》荐读

书名:高校网络舆情管理作者:李宝琴,于钦明出版社:中国政法大学出版社出版时间:2020年9月ISBN:9787562096825定价:39元移动互联网和融媒体因其信息传播速度极快,实时性强,操作简单方便等原因深受大学生喜爱。大学生思维活跃,求知欲强,喜欢发表自己的独立见解,喜欢讨论时事热点和交流思想情感,但他们的社会经验较少,不能准确地明辨是非,容易情绪化,被具有煽动性的言论所诱惑,助长有害舆论的传播。

网络舆情传播阶段与模型比较研究

网络舆情传播阶段与模型作为网络舆情研究重要组成部分,对其进行总结与归纳能为网络舆情管控研究提供借鉴。分析比较网络舆情传播的三阶段、四阶段、五阶段、六阶段模型,研究网络舆情在传播阶段中所显示出的阶段性。从网络舆情演变模型和技术模型这两角度出发,对各传播模型进行梳理与比较,分析现有传播模型优缺点,并在此基础上,提出未来的研究应向小世界、大数据、云计算方向发展。

基于SEIRS传播模型的网络舆情衍生效应研究

舆情话题在实际网络传播中引发衍生话题已是常态现象,为揭示网络舆情传播的真实情况,本文在传统的传染病传播模型基础上引入话题衍生率,构建了SEIRS网络舆情传播演化模型。通过对传播阈值和平衡点的求解从理论上分析了话题衍生率对传播态势的影响,并通过数值仿真实验分析了影响话题衍生率的社会作用、网民历史记忆等因素对网络舆情传播规律的影响,分析了这些因素对网络舆情衍生效应的促成作用,进而提出相应的对策建议。

基于影响模型的网络舆情演化与传播仿真研究

用仿真方法对网络舆情演化机理进行推演分析已成为当前网络舆情研究的一个热点。引入影响模型,基于实证调查设定网民个体属性与交互行为参数,通过仿真方法考察网民个体行为在网络舆情传播过程中的作用,重点研究了传播内容以及网民个体属性对舆情演化传播的影响。测试表明该模型能够很好的契合和解释网络舆情传播演化过程的实际规律与现象,为进一步使用仿真方法研究网络舆情演化与传播模式提供了个体行为建模基础。

基于模糊元胞自动机的网络舆情传播模型研究

考虑到信息在传递过程中普遍存在模糊性的特点,结合经典元胞自动机理论和模糊推理算法,设计网络舆情传播的元胞自动机结构,定义环境适应度k和偏好度h 2个输入变量,建立网络舆情传播的模糊元胞自动机模型。对网络舆情传播中个体观点的演化过程进行Matlab仿真与分析,结果表明,在经过交流与讨论(对应于元胞进行足够多次数的迭代和演化)后,群体的观点和意见会出现归一的现象,归一不是归于处在2个极端的赞成或反对,而是向中间聚拢,最后形成一个折中的意见。该模型可以更好地描述网络舆情的实际传播过程。

超网络中的舆情传播模型及仿真研究

现实中,个体受到来自不同社会关系网络中所有邻居的信息传播的影响。引入超网络刻画个体的复杂社交关系,基于传染病学建模的思想,模拟超网络中的舆情传播过程。对比分析舆情在超网络和复杂网络结构下的传播过程。当超网络的结构参数取特定值时,模型可以退化为复杂网络模型。进一步,测试超网络结构参数、传播率、恢复率及初始传播节点对舆情传播的影响。探讨舆情的传播时间和波及范围,进而揭示网络舆情的传播规律。

基于社会网络的舆情传播模型构建与分析

本文考虑个体间的相互作用,提出了一个基于社会网络分析的舆情传播模型。模型假设网络中每个个体的初始状态只有两种情况,并且在单位时间步内只选择一个邻居进行交流,并以概率λ接受该邻居的意见。解析结果显示存在概率λc使得网络中持某种观点人数比例的期望值是一个常数,而其它状态下系统中所有个体的意见都会达成一致。本模型有助于衡量某给定社会网络中舆论传播的快慢程度。

采用元胞自动机的网络舆情传播模型研究

采用元胞自动机(CA)理论研究因特网舆情传播,设计了一个舆情传播元胞自动机模型结构,包括元胞状态取值、元胞空间和邻域。针对互联网元胞状态转换提出了考虑元胞坚定性的多数规则计算公式和元胞移动遍历算法。在讨论仿真结果时定义了倾向强度、倾向聚集度、元胞峰值和元胞倾向众值等四个参数,分别对不同坚定性和固定/移动元胞状态计算的迭代结果讨论其不同的演变过程、形态和意义,提出特别需要关注具有坚定性特点的元胞移动遍历的舆情传播过程,它们更加接近因特网网络舆情的真实传播过程。仿真结果说明了该方法和模型的有效性和合理性。

个体因素与外部环境共同作用下的跨平台社交网络舆情传播模型研究

[目的/意义]探究舆情在跨平台社交网络中的传播规律,分析个体因素和外部环境共同影响下的舆情传播过程,提出能有效调节舆情在跨平台社交网络传播的措施。[方法/过程]使用无标度网络模拟跨平台社交网络环境,在SEIR模型的基础上分析个体因素、外部好友环境和外部平台环境对用户状态变化的影响,构建基于跨平台社交网络的舆情传播模型,并通过MATLAB对此模型中涉及的主要因素进行模拟分析。[结果/结论]实验结果表明,本文所构建的跨平台社交网络舆情传播模型能较准确地描述舆情在真实环境中的传播特点,跨平台社交网络能提高舆情信息的关注热度并扩大影响范围;外部平台环境和外部好友环境均会对跨平台社交网络中舆情传播产生影响;通过控制平台的传播阈值和退出阈值能有效管理舆情在跨平台社交网络中的传播与扩散。

基于改进的元胞自动机的网络舆情传播模型

本文针对网络舆情传播,结合元胞自动机理论,提出了一种三维元胞自动机模型。该模型能够更加准确地模拟网络舆情的传播动态,有效地解决舆情传播过程中遇到的问题。实验结果表明新的模型和算法简便、高效,基于三维元胞自动机建立的传播模型清晰的表达了网络舆情传播的过程。

基于超网络的高校网络舆情态势感知及传播分析

[目的/意义]结合超网络理论对高校网络舆情进行态势感知及传播分析,有助于健全高校舆情治理体系,实现对高校网络舆情的有效引导。[方法/过程]首先,基于超网络理论构建包含社交、时序、情感、话题和观点5层子网的舆情超网络模型;然后,通过超边相似度聚类发现舆情主题,通过超边排序识别关键节点,以此感知舆情态势,并在此基础上挖掘舆情传播路径;最后,以“翟天临事件”为例展开高校网络舆情实证研究。[结果/结论]文章提出的舆情超网络模型能够有效发现更具解释性的舆情主题,从不同视角解读舆情传播过程中的关键节点,从而更好地描述高校网络舆情的传播过程和传播特点,为高校网络舆情研究提供了新思路。

基于复杂网络的网络舆情传播模型综述

梳理了网络科学发展的三个重要阶段,论述了研究网络舆情传播应用模型的必要性,综述了几类重要的网络舆情模型:传染病模型、观点动力学模型及博弈论模型等及其在复杂网络上的新的应用和发展,总结了目前复杂网络上的网络舆情传播模型的研究现状并展望了未来的研究趋势.

基于传染病模型的社交网络舆情话题传播

针对传统模型难以真实地描述社交网络舆情话题传播过程,提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型。分析了社交网络舆情话题的传播特点,根据传染病动力学机制,将内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率引入舆情话题传播过程中,构建了社交网络舆情话题传播模型,在Matlab 2012平台下采用Facebook数据集进行仿真测试。仿真实验结果表明,该模型可以准确描述社交网络中的话题传播行为特征,研究结果可以为社交网络舆论管理者提供有价值的参考意见。

媒体干预下三分意见群体网络舆情传播模型

通过构建带有讨论机制的舆情传播模型,研究媒体作用下三分意见群体舆情演变的内在规律。在参考疾病传播模型SIR(Susceptible,Infected,Recovered)、和媒体干预下的二分意见模型SIa Ib R(Susceptible,Infected-a,Infected-b,Recovered)的基础上,提出了带有三分意见群体舆情演变的SI3R(Susceptible,triple Infected,Recovered)模型。与二分意见模型不同的是,三分意见模型引入了中立群体这一概念,并且在传播群体中占有较大比重。通过对中立群体的影响,媒体能够发挥更有效的作用。给出了三分意见群体模型及其动力学方程,通过数值求解,模拟了有无媒体作用的差异,以及分歧度、渗透率的变化对传播过程的影响。

基于Moran过程竞争性舆情信息的网络传播博弈模型

新的媒体环境下,在享受不同形式在线社交网络提供便捷信息互动渠道的同时,需要加强对信息传播的管理与引导,防止其发展成为负面舆情信息肆意滋生的温床。结合传统演化博弈论与复杂网络理论,提出了竞争性舆情信息的网络传播博弈模型,并理论分析了正面舆情信息传播占优的收益条件及群体规模;随后,结合实际案例,通过仿真实验对比分析三种博弈环境下网络舆情的演化特征。三种博弈环境下,正面舆情信息传播策略占优条件均与收益有关,弱选择情境对收益参数的要求最为严格;强、弱选择情景下策略占优的条件还与群体规模有关,且强选择情景对群体规模的要求更为严格。