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。

考虑禁言机制的谣言传播模型

在信息爆炸的互联网时代,谣言传播的速度越来越快,传播的范围越来越广。社交媒体和互联网的普及使得谣言可以在短时间内迅速传播,给个人、组织和社会带来负面影响,因此,对谣言传播进行研究具有重要意义。目前已有大量文献研究社交网络中的谣言传播问题,但较少考虑禁言机制对谣言传播与辟谣模型的作用,而禁言对维护社交网络的秩序与安全具有现实意义。为此,在经典SIR谣言传播模型的基础上,提出一种考虑禁言机制的谣言传播与辟谣模型,从竞争性创新扩散角度建立其数学方程。此外,通过对该模型进行实验仿真,研究禁言周期、记忆时长、遗忘率等因素对谣言传播的影响。实验结果表明,抑制策略在多数情况下能够对谣言传播起到有效的控制效果,然而,增大禁言周期可能并非最佳方案,较低的遗忘率、较长的记忆时间和提高公信力对谣言传播控制也十分重要。

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。

谣言传播模型研究综述

简要介绍了自二战以来谣言现象的研究成果及不同领域的谣言传播模型,综述了现有模型的特点及进展。指出谣言传播模型建模过程中要对谣言传播的复杂性、心理特征、蝴蝶效应、从无序到有序的演化等问题进行深入思考,并借鉴舆论传播等多学科的现有成果,以建立基于Agent的复杂网络上的谣言传播模型。

基于演化博弈理论的人际谣言传播仿真模型研究

利用博弈理论研究了谣言实现的社会机制。引入了谣言重要性和模糊性等参数建立了个体间的沟通函数,以此为基础利用演化博弈机制实现了一个人际谣言传播的Agent仿真模型。仿真结果表明:与人们切身利益相关的谣言会改变个体的预期收益使个体错误地选择相信谣言,尽管相信谣言会带来实际的损失;由于此行为存在一定风险,实际上个体相信谣言与否除了取决于自身预期收益的判断,还取决于他人的选择。利用演化博弈对谣言传播机理的研究为谣言传播的创新研究提供了新思路和新方法。

一种改进的SEIR网络谣言传播模型研究

[目的/意义]在线社交网络的流行推动了网络舆情的研究,网络谣言作为网络舆情分析的重要方面,对其传播规律和控制方法的研究越发重要。[方法/过程]当前,利用传染病模型分析网络谣言传播的多种模型中,SEIR模型通过节点的易感、潜伏、感染、免疫四种状态较全面的反应了谣言的传播特性。但模型对于单位时间内网络节点间的传播概率均等这一假设与实际社交网络的传播性质不一致,个体间的亲密度、谣言接收次数等均影响谣言的传播概率,另外免疫节点对谣言传播在实际情况中是有一定抑制作用的,基于这两点提出一种改进的谣言传播模型PSEIR。[结果/结论]将该模型在无标度网络上进行谣言传播过程仿真,分析影响谣言传播的主要因素,并与传统的SEIR、SIR谣言传播模型进行对比,结果表明PSEIR模型能更好地反映社交网络中谣言的传播规律。

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.

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.

社会网络中具有怀疑机制的谣言传播模型

研究了具有怀疑机制的谣言传播模型,提出了更符合社会实际情况的SIQR谣言传播模型.同时给出了对应的平均场方程并对稳定性做了分析,还在社会网络中对SIQR模型中谣言真相传播率对谣言传播过程中各类人的影响进行了数值模拟.结果表明了谣言真相传播率在谣言传播的过程中起到重要的作用.对比没有怀疑机制的谣言传播模型,谣言在具有怀疑机制的谣言传播过程中传播的更慢,谣言真相传播率越大,谣言在社会网络中的最大影响力越小.政府部门可通过各种途径提高谣言真相传播率,降低谣言对公众和社会的影响.

复杂社会网络上的谣言传播模型研究综述

谣言传播易引发社会舆论的形成和发展,已成为舆情传播和复杂网络传播动力学领域的重要研究方向。文章从经典的谣言传播模型到复杂社会网络上的谣言传播模型,从微观个体层面到政府、社会媒体的宏观层面,分别从个体的遗忘和记忆心理因素、政府对公民的教育率、社会媒体的信息发布等角度,系统评述了谣言传播模型的发展历程。基于此,提出几个值得进一步研究的问题:真实社交网络上的谣言传播、加权网络上的谣言传播、线上社交网络和线下人际关系网络交互作用下的谣言传播以及多个谣言的共同传播。

社交网络中考虑不同传播概率上的谣言传播模型

现有的谣言传播模型无法描述不同节点对谣言传播概率的影响,从而造成了谣言传播模型无法真实地描述现实社交网络中的谣言传播,进而影响了对网络中谣言传播的控制。针对这一问题,在SIR传播模型的基础上考虑了谣言在不同节点之间的传播概率,并且分析了不同节点对传播概率的影响情况,从而建立了社交网络中考虑网络节点自身影响的谣言传播模型。最后,将改进的谣言传播模型与常用的SIR模型进行对比,实验结果显示,提出的改进模型可以较快地控制网络中谣言的传播。

谣言传播中PA-BDI个体模型的研究

谣言传播中个体模型的研究,主要从个体的主体思维过程出发,采用BDI模型进行建模研究,谣言传播网络中的个体角色完全对等。但是在实际的谣言传播网络中,由于政府部门等公共个体的行为对普通个体的行为具有很大的影响,所以谣言传播中个体的角色并不完全对等。在公共权威(Public Authority,PA)对个体影响的基础上,把公共权威引入BDI,提出基于公共权威的PA-BDI模型,进行不对等谣言传播网络中个体模型的研究。

一种改进的T-IPSR微信谣言传播模型研究

微信社交网络谣言传播现象日益严重,治理刻不容缓。结合微信谣言传播辐射性、强关系性、半封闭性、圈层化、地方性等特点,改进传统谣言传播SIR模型并加入真相传播者,分析用户的利他动机及自身阅历、真相传播者的作用以及信息的累次叠加作用对谣言传播的影响,并构建了微信社交网络T-IPSR谣言传播模型。最后在BA无标度网络中对谣言传播过程进行模拟仿真及数值分析,研究不同参数变化对谣言传播过程及节点状态变化的影响。结果表明,用户的利他动机及自身阅历、真相传播者的作用、信息的累次叠加作用以及真相传播者都会影响谣言的传播。

重大公共卫生事件中网络谣言传播模型构建与信息治理——基于对新型冠状病毒肺炎的谣言分析

新型冠状病毒肺炎的迅速暴发与全球蔓延,成为当今世界各国所共同面对的重大公共卫生事件。在病毒传播的同时,网络上各类谣言也如流行病一般快速扩散,引发"信息疫情"。以"新冠肺炎"相关网络谣言为研究样本,构建出新的谣言传播模型:R(谣言)=I(事件的重要性)×A(事件的模糊性)×E(公众情绪)/L(媒介素养)。事件的重要性、事件的模糊性、公众情绪是促进谣言传播的重要因素,而媒介素养能够抑制谣言传播。通过实证验证了谣言传播模型的合理性;提出网络谣言信息治理对策,认为应当从降低事件模糊性、稳定公众情绪、增强公众媒介素养等方面进行谣言消解,进而稳定社会秩序。

基于受众画像的新型耦合社交网络谣言传播模型研究

[目的/意义]移动互联网时代谣言传播模式发生了巨大的变化,一方面谣言的扩散已不再局限于孤立的线下人际关系网络或线上互联网,谣言在耦合网络之间的传播变得更加普遍。另一方面,以往通过概率方式研究谣言的传播存在很大的不准确性,受众的个体特征差异对谣言的传播起到了更重要的作用。本文针对上述现象进行了研究。[方法/过程]以受众的年龄作为两种网络的耦合依据,提出基于受众年龄的新型谣言传播的耦合社交网络(ASCN)。从受众的认知能力、匿名程度、权威性等基本特征,以及受众的从众心理、记忆效应、好友的影响作用等心理特征方面对受众进行画像,构建多维度函数实现基于受众画像的谣言传播模型。[结果/结论]基于ASCN对本文提出的模型进行模拟仿真。结果表明,ACSN能够真实地反应出当前网络环境下谣言传播呈现出的"线下引起线上共鸣"、"线上溢散线下"的特征;受众的基本特征和心理特征能够对谣言传播产生巨大的影响,能更好地反映社交网络中谣言的传播规律。

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。

融入心理因素的在线社交网络谣言传播模型

随着社交平台的兴起,谣言会在短时间内快速扩散,对社会造成负面影响,因此研究谣言传播过程中的影响因素迫在眉睫,这对政府把控和引导突发事件的舆论起着关键性作用。而目前考虑心理因素对谣言传播过程影响的研究较少,因此该模型在经典传染病模型SEIR模型的基础上,将总人群分为四类:易感状态节点、潜伏状态节点、感染状态节点和免疫状态节点。考虑好奇心心理、从众心理、信息干扰率和个体免疫率四种因素,构建融入心理因素的改进SEIR谣言传播模型。首先,利用微分动力学方法和下一代矩阵理论计算了该模型的平衡点,分析并证明了平衡点的局部渐近稳定性。接着使用MATLAB对模型在自建网络和真实网络中进行仿真实验,数值仿真结果表明:好奇心越强烈,由易感状态节点转变为潜伏状态节点的速度越快,潜伏状态节点的峰值越大;从众心理越强烈,由潜伏状态节点转变为感染状态节点的速度越快,感染状态节点的峰值也越大。适当提高个体免疫率和信息干扰率可以缩短谣言传播时间,降低谣言传播总量。

一种改进的SIR网络谣言传播预警模型研究

网络舆情的传播规律与传染病模型的传播很相似,利用改进的传染病SIR模型分析网络谣言传播,通过节点的易感、感染、免疫3种状态反映谣言的传播特性,建立微分方程,根据伯努利微分方程的通解公式,得到预测函数形式。采用Matlab软件,根据案例真实值,使用非线性参数拟合进行建模仿真,得到谣言传播量随时间变化的预测函数表达式。结果表明,网络谣言传播在上升阶段时,遵循SI模型的传播规律;在下降阶段时,遵循改进的SIR模型的传播规律。该模型能够进行网络谣言传播潜伏期的高峰值预测、扩散周期预测及影响舆情传播的指标因素分析等,为网络谣言预警研究提供思路。

失望情绪影响下突发公共危机事件的负面网络谣言传播研究

[目的/意义]公共危机事件突发后,经媒体报道,会迅速引起公众的关注,负面情绪下谣言极易在网民间传播。结合网民的失望情绪,探索负面网络谣言传播过程,将为谣言传播的管控提供有力支持。[方法/过程]文章基于病毒动力学模型,引入网民的失望情绪状态,构建突发公共危机事件的负面网络谣言传播模型,并通过仿真分析探究负面网络谣言动态传播过程。[结果/结论]研究发现,网民认同突发公共危机事件谣言的感染率、网民对突发公共危机事件应对的感知失望参数与负面网络谣言传播人数和谣言数比率密切相关,结合这些因素提出应对策略有利于对突发公共危机事件负面网络谣言传播的管控。