具有重新接收率的CASRC谣言传播模型稳定性分析

针对谣言传播初期个体识别谣言或对谣言不感兴趣变为理智者,但由于从众心理等原因在谣言传播后期理智者会以一定的概率变为谣言轻信者的现象,建立了轻信者-潜在传播者-传播者-理智者-轻信者(credulous-affacted-spreader-rational-credulous,CASRC)谣言传播模型。首先利用再生矩阵计算了谣言传播的基本再生数R_(0),并根据Routh-Hurwitz判据证明了R_(0)<1时谣言消亡平衡点的局部渐近稳定性,通过构造Lyapunov函数证明了R_(0)≤1时谣言消亡平衡点的全局渐近稳定性。其次利用第二加性复合矩阵的方法证明了R_(0)>1且β≤β-时谣言持久平衡点的全局渐近稳定性。最后考虑了接触率α_(1)和网络平均度k-对谣言传播的影响,通过数值模拟验证了结果。该研究能帮助政府相关部门制定抑制谣言传播的策略。

考虑怀疑和辟谣机制的SEIMR谣言传播模型

考虑到复杂网络上的谣言传播可能会受到怀疑和辟谣等因素的影响,在SIR谣言传播模型中引入怀疑和辟谣机制,构建了一个新的SEIMR谣言传播模型。基于微分方程理论给出了模型在均匀网络上的传播动力学方程,并分析了该模型的无谣言平衡点和谣言盛行平衡点的存在性,利用下一代矩阵法计算了模型在无谣言平衡点处的基本再生数R_(0)。在此基础上,通过Routh-Hurwitz判据分析了模型在无谣言平衡点处和谣言盛行平衡点处的局部渐近稳定性,并利用Lyapunov稳定性理论证明了模型在无谣言平衡点处的全局渐近稳定性。仿真实验结果表明,怀疑和辟谣机制对谣言爆发规模、爆发时间以及持续时间具有重要影响。

基于复杂网络的谣言传播模型稳定性和最优控制研究

为深入理解谣言传播规律和探究如何有效地控制谣言传播,基于复杂网络构建无知者-潜伏者-传播者-稳定者(uninformed-susceptible,latent-exposed,spreader-infected,stable-recovered,SEIR)谣言传播模型,研究其动力学行为和最优控制问题。首先,利用下一代矩阵法计算基本再生数,通过相应的雅可比矩阵和构造李雅普诺夫函数讨论无谣言平衡点的局部和全局渐近稳定性。其次,通过特征方程证明谣言盛行平衡点的全局渐近稳定性。最后,利用庞特里亚金最值原理,研究该模型的最优控制问题,证明最优控制解的存在性和具体形式;此外,通过正向和反向扫描方法得到最优控制问题的数值解。结果表明,谣言在系统中是否传播受网络异质性水平的影响;当控制■时,目标函数取得最小值,表明对无知者和潜伏者施加控制是有效的。该研究在谣言传播控制方面具有重要意义。

高校在线社交网络谣言传播模型

针对高校思想政治工作特点,将在校师生分为无知者、传谣者和智者三类,建立了一类在线社交网络谣言传播模型;应用微分方程定性理论讨论了模型的边界平衡点和正平衡点的局部稳定性,仿真研究了通过控制模型参数达到控制谣言传播的策略.结果表明,只有教师(智者)经常联系学生、及时告知突发事件真相、正确引导学生,并通过网络舆情教育讲座等形式提升学生辨别是非的能力,努力实现“谣言止于智者”,才能有效抑制网络谣言的传播.

基于辟谣机制的时滞网络谣言传播模型稳定性分析

文章基于SEIR传染病模型,结合政府辟谣机制和时滞效应建立网络谣言传播模型。利用一元二次方程根的性质和再生矩阵谱半径方法,计算模型的局部平衡点和基本再生数,进一步借助特征值理论和Routh-Hurwitz判据推导并数值模拟平衡点的存在性和稳定性。最后,对模型进行数值仿真实验,探究辟谣信息和时滞对网络谣言传播的影响。研究结果表明,该模型中政府和媒体发布的辟谣信息会加快谣言收敛、遏制谣言传播,并且传播机制中的辟谣参数越大,谣言传播越容易趋于平衡。

微信社交网络上CASR谣言传播模型研究

针对谣言传播模型多数集中在微博类社交网络上而微信社交网络上谣言传播研究较少的问题,提出一种基于谣言接受概率函数的CASR(Credulous-Affected-Spreader-Rationals)谣言传播模型,该模型中的谣言接受概率函数充分考虑了具有正负影响的媒介效应、谣言接受信号叠加作用以及信任度的因素.在局部具有无标度特性的小世界网络上仿真结果表明,正向影响时媒介因子和信任度能够降低个体接受谣言概率,抑制谣言传播;反之,负向影响时媒介因子和信任度提高了个体接受谣言概率,促进了谣言传播.

考虑从众效应的谣言传播模型

考虑到真实社交网络中存在的从众效应,根据个体心理特征的变化,改进了对谣言传播概率以及谣言传播者恢复理性概率的动态化描述,提出了考虑从众效应的谣言传播模型,并针对不同的网络拓扑结构建立了相应的谣言传播动力学方程组。在考虑从众效应的谣言传播模型中,对谣言的最终传播规模进行了数值分析,结果表明,随着谣言的初始传播概率的增大,谣言的最终传播规模也随之增大;改进模型的仿真结果也表明从众效应会加速谣言的传播演化。利用蒙特卡罗方法模拟了谣言在小世界网络和无标度网络中的传播演化,结果表明在从众效应的影响下,谣言在无标度网络中传播速度更快,扩散程度更深。将改进模型基于真实社交网络拓扑进行了模拟仿真,发现谣言的初始传播个体影响力对于谣言的传播演化具有重要的影响。

基于OSN的谣言传播模型及影响力节点研究

经典的谣言传播模型较难描述现实在线社交网络的复杂活跃模式,为此提出一个基于在线社交网络的动态谣言传播模型。该模型采用传播者基于时间退化函数的自发退化方式,动态指定节点的权威度和免疫力,并考虑了接收增强信号效应。通过对真实微博网络的谣言传播仿真验证了模型的有效性。将模型用于识别网络中的影响力节点,根据传播仿真数据评估节点的传播影响力,并分析节点传播影响力与各中心性指标间的相关性。结果显示:有向社交网络中节点的影响力并不能由k-核的大小表征,而出度和紧密中心性才是更好的描述标量。

新冠疫情下的SEIRD时滞性谣言传播模型及辟谣策略

随着互联网的发展与新冠疫情的蔓延,疫情相关谣言的流量与受关注度大大提高,使其能够迅速发酵并造成极其不良的社会影响.由此可见,研究网络谣言的传播过程并给出遏制网络谣言传播的策略有着重大意义.在传统网络谣言传播SIR(Susceptible,infected,recovered)模型的基础上加入潜在信谣者与铁杆信谣者群体,引入政府辟谣机制,同时考虑辟谣者与政府辟谣的滞后性以及高等教育普及率对谣言传播及辟谣过程的影响,建立了SEIRD(Susceptible,exposed,infected,recovered,die-hard-infected)谣言传播模型,以研究一个网络谣言自诞生起,不知情者、潜在信谣者、信谣者、铁杆信谣者以及醒悟者这五类网民比例在有无政府辟谣、辟谣是否具有滞后性、以及网民不同比例高等教育率下的变化规律,并通过实验仿真验证了模型的有效性,为控制网络舆情传播提供参考.此外,还提出了用于衡量辟谣者群体及政府权威机构辟谣能力的辟谣系数.研究结果表明,提高高等教育普及率对于减缓谣言传播、降低谣言传播峰值有着显著效果;政府权威机构辟谣对于最终彻底消灭谣言起决定性作用;消灭辟谣的滞后性对于减缓网络谣言传播同样有极大帮助.为此,还提出了一种未来可能的消灭辟谣滞后性的网络谣言抑制策略.

在线网络中具有反沉默螺旋现象的谣言传播模型

由于真实在线网络中用户发表的言论具有匿名性的特点,个体不再表现出传统舆论传播中的从众心理,形成反沉默螺旋现象。文中利用动态化描述的谣言传播概率来体现谣言传播演化中存在的反沉默螺旋现象,通过理论数值分析给出反沉默螺旋现象引发谣言传播的两种不同的演化结果。仿真实验结果表明,在谣言的初始传播概率较小时,反沉默螺旋现象会加速谣言传播;而在谣言的初始传播概率较大时,反沉默螺旋现象会抑制谣言传播。真实在线网络中的谣言传播演化仿真结果进一步表明初始传播节点的节点度大小对谣言的传播效果具有不同的影响。

社交网络中的谣言传播模型与全局动力学分析

传统的谣言传播模型不考虑人群评价对谣言传播的影响,但随着弹幕、评论点赞、评论排序等新机制的广泛应用,人群评论对谣言传播产生了不可忽视的影响.基于上述情况,本文提出一类新型的基于评价机制的ICST谣言传播模型,该模型将人群细化为无知者(I)、评论者(C)、传播者(S)和静默者(T)四类.在验证平衡点存在性的基础上给出了谣言传播阈值R_(0),并依据模型的网络结构构造李雅普诺夫函数证明平衡点的全局稳定性.最后,设计仿真算法验证了理论结果的正确性.

随机谣言传播模型的建立与动态分析

受传染病模型的启发,把人群分为谣言易感者、谣言传播者和谣言免疫者,并建立了SIRS随机谣言传播模型。利用李雅普诺夫函数法对此随机微分方程模型的全局正解存在唯一性进行了分析证明,并对其在边界平衡点和正平衡点附近解的渐近性质进行了分析讨论。通过数值模拟展现边界平衡点和正平衡点附近解的运动轨迹,更清晰直观地论证了边界平衡点和正平衡点附近解的渐近性质。此外,进一步分析了随机因素干扰程度对谣言传播的影响。

基于传播者心理差异的随机谣言传播模型

社交网络已经成为信息时代的主流媒体,因此研究社交网络上的谣言传播动力学行为有助于更好地理解谣言传播机理。考虑到社交网络经常受环境因素的影响,导致网络拓扑结构是时变的,引入随机扰动的噪声,针对一些传播者由于心理差异因素,选择保持沉默,在谣言传播过程中引入沉默者个体,基于此建立一个考虑沉默-复发机制的随机Si-SIR(Silent-Susceptible-Infected-Removed)谣言传播模型,并对复杂社交网络中随机谣言传播动力学方程进行了研究。通过对随机模型进行稳定性分析,推导了谣言消亡的充分条件,讨论了同质网络和异质网络上谣言的传播阈值。通过蒙特卡洛方法分别在WS(Watts-Strogatz)小世界网络、BA(Barabási-Albert)无标度网络、Facebook真实社交网络上进行模拟仿真。仿真实验表明,添加适当强度的噪声,加速了谣言扩散的过程,扩大了谣言的最终规模;与WS和BA网络相比,Facebook网络的谣言扩散速度更快,谣言的最终规模更高;更强的沉默-复发机制能够提高传播节点密度峰值和延迟谣言消亡的时间。

考虑群组传播的SEIR谣言传播模型

近年来,移动互联网络技术的高速发展极大地改变了信息的传播方式。在移动社交网络中,人们根据共同爱好、亲友关系等往往聚合成特定的群组,如QQ群、微信群等,并在这些群组之间进行信息分享与交流。移动社交网络的特点在于所有用户都可以创建和管理社交群组并邀请朋友加入。因此,一个群组很容易变成一个人们可能无法直接彼此认识的小团体,而人们通常会收到不同用户发布的谣言信息并将其转发给其他个人或团体。考虑到一些人可能因为不确定谣言的真实性,而不会立刻转发谣言。因此,在引入E态的谣言传播模型上建立了一种考虑群组传播影响的新型SEIR模型,研究了移动社交网络中考虑群组传播的谣言传播动力学变化过程,并进行了稳态分析给出模型的传播阈值。为了验证理论分析的正确性以及评估模型对相关参数的敏感性,计算给出了模型动力方程组的数值解,并在Watts–Strogatz(WS)小世界网络上进行了是否考虑群组传播的仿真对比实验。实验结果表明,群组传播极大地加快了谣言传播的进程;且平均群组度的增加,会导致传播速度和传播者峰值规模均有所增加;群组规模越大,谣言的影响范围越广。

考虑外部环境和个体采信程度的谣言传播模型

外部环境变化和个体差异性均会导致谣言传播的时空异质性。在经典SIR模型的基础上,考虑到外部环境和个体对谣言不同采信程度的因素,建立了一个新的谣言传播模型,计算了基本再生数,对谣言暴发的最终规模进行了分析和预测。研究表明,降低人群中具有易信谣特性个体的比例以及人群中的传谣率,能够有效控制谣言传播的规模,减少谣言传播带来的危害。

社交网络中带有真相传播者的谣言传播模型研究

真相传播者具有传播事实真相和驳斥谣言的作用。在均匀网络中研究辟谣机制的谣言传播模型,根据传播规则建立平均场方程,并进行稳定性分析。在社交网络Livejournal上就真相传播者对谣言传播过程的影响进行了数值模拟,得到如下结果:由于谣言的传播与免疫以及科学真相的传播,最终系统中仅剩下谣言免疫者和真相传播者;真相传播者通过传播真相和驳斥谣言,抑制了谣言的传播速度并且降低了谣言的传播规模;随着辟谣机制中的参数不同,网络结构对谣言传播的作用会发生变化,当真相传播率较高的时候,规则网络中的谣言最终规模小于BA无标度网络中规模,但在比较辟谣机制中其他参数的影响时,规则网络中的谣言最终规模大于BA无标度网络中规模。

考虑加权传播率和随机干扰的谣言传播模型

在线社交网络已经成为互联网信息时代的信息传播的主要途径,对社交网络中谣言的性质、特征以及信息传播的研究一直是一项重要的研究课题。考虑社交网络环境及用户都会受到不确定因素的影响,网络结构和用户数量都会随时间发生变化,因此,在谣言传播过程中引入随机噪声;同时针对个体间的差异性,以及不同个体间连接紧密程度不同,引入加权传播率,基于此建立考虑加权传播率和随机干扰的谣言传播模型,并对此模型进行了传播动力学研究。推导了全局正解存在唯一性,推导了谣言消亡条件;并通过蒙特卡洛方法在BBV网络(加权无标度网络)以及LW网络(局域世界演化网络)上进行了仿真,验证了理论推导的合理性。实验结果表明,局域世界特性会加速谣言传播,扩大谣言最终规模;传播率的差异性能够抑制谣言峰值和最终规模;在保证网络拓扑结构不出现剧烈变化的情况下,弱噪声的加入会加速谣言的传播。

基于媒体报道的随机谣言传播模型

随着信息技术的发展,谣言传播的速度比过去更快,范围更广,而媒体发布信息可以在一定程度上阻止或控制谣言的传播。此外,由于个体间连接的变化,真实社交网络的拓扑结构会受到随机扰动。基于媒体报道和网络的连通性变化,本文通过引入媒体发布信息的透明度、媒体公信力参数,构建随机谣言传播模型。首先,对于同构网络上的模型,证明了解的全局存在唯一性。然后,通过对随机模型进行稳定性分析,推导了谣言消亡的充分条件,讨论了同构网络和异构网络上谣言的传播阈值。最后,在WS网络、BA网络和真实世界Facebook网络上进行数值模拟,验证了理论分析,并测试了相关参数对模型的影响。结果表明,随机噪声扰动加速了谣言传播消亡的过程,减小了同构网络上的传播阈值。此外,提高媒体的公信力和发布信息的透明度可以降低谣言的最大影响和最终规模。

基于引力学的在线社交网络空间谣言传播分析模型

社交网络空间的谣言传播行为具有极大的危害性,探索谣言传播规律与分析模型成为当前研究的热点之一.传统谣言传播分析模型大都基于SIR等传染病传播模型,能对在线社交网络空间的谣言传播过程进行粗粒度刻画,但并未充分考虑社交网络本身特征.鉴于此,结合引力学思想,提出了一种新的在线社交网络空间谣言传播分析模型GRPModel.该模型借鉴引力学思想,从用户和谣言信息2个角度出发,探索谣言在用户间的传播规律.以用户为核心,基于用户间的关系、信息在用户间的传播关系、谣言接触率、转发率等对用户影响力、谣言影响力进行建模,对谣言信息的传播进行量化,并充分考虑用户的个性化特征,构建相应的建模与分析函数.最后利用新浪微博真实社交网络空间信息,对GRPModel进行分析验证,验证结果证明了所做模型的正确性和有效性.

小世界网络中基于一种改进模型的谣言传播研究

[目的/意义]在互联网普及的21世纪,灵活无序的网络空间成为各种谣言滋生的温床,后真相背景下的谣言传播已成为大众视角下的一个重大问题,通过研究谣言传播的规律,来为降低谣言传播给社会带来的显性和隐性负面影响提出相关建议。[方法/过程]在经典SIR谣言传播模型的基础上,增加了观望者和辟谣者的角色,并将移出者分为中立者、相信谣言者和得知真相者三类,构建了一个改进的WT-SIR*谣言传播模型,并在小世界网络的背景下,采用真实调研数据进行仿真分析。[结果/结论]研究结果表明,小世界网络中,谣言传播的规律与谣言和辟谣信息的性质息息相关,在此基础上,有针对性地提出了一些与谣言传播相关的事前预防和事中控制的建议。