检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2017年第12期37卷 3244-3252页

作者：赵海峰孙艳秋 Edison TSE 同济大学经济与管理学院上海200092 斯坦福大学管理科学与工程系帕罗奥多94043

地铁突发事件一直是社会关注的热点问题,事件中的信息传播和控制往往也会决定突发事件的严重程度.本文以地铁突发事件为背景,考虑了地铁突发事件的时间有限性和空间有限性特征,在传统有界信任模型的基础上,引入了局部沟通和有限理性两... 详细信息

地铁突发事件一直是社会关注的热点问题,事件中的信息传播和控制往往也会决定突发事件的严重程度.本文以地铁突发事件为背景,考虑了地铁突发事件的时间有限性和空间有限性特征,在传统有界信任模型的基础上,引入了局部沟通和有限理性两个因素,并根据突发事件发生的时间考虑了地铁停靠前和停靠后两个不同的阶段,建立了地铁突发事件信息传播模型.通过大量仿真实验,发现在地铁突发事件中,局部沟通和有限理性都会导致乘客观点剧烈波动,使得整个系统长时间处于极不稳定的状态;而乘客密度对乘客的观点收敛起正向作用,密度越大,观点越容易收敛.而在列车停靠后,乘客越向车门方向集中,观点波动幅度越大,并在最后急剧收敛成一致,但疏散速率越高,反而会减缓乘客观点的波动幅度和收敛速度.本文的研究结果为地铁突发事件中的现象分析提供了理论依据,对地铁突发事件信息的控制具有重要意义.

关键词：地铁突发事件有界信任模型信息传播局部沟通有限理性疏散速率

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基于有界信任模型的网络舆情动态演化仿真研究

基于有界信任模型的网络舆情动态演化仿真研究

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作者：陈佩帆南京理工大学

学位级别：硕士

近年来,我国网民数量规模不断扩大,互联网的普及率也随之稳步提高。互联网的普及增大了互联网在社会发展中的作用。不同于传统以报纸、无线广播、电视等传播媒介为主的舆情信息,在当前网络环境下,信息的来源逐步多元化,网络舆情事件往... 详细信息

近年来,我国网民数量规模不断扩大,互联网的普及率也随之稳步提高。互联网的普及增大了互联网在社会发展中的作用。不同于传统以报纸、无线广播、电视等传播媒介为主的舆情信息,在当前网络环境下,信息的来源逐步多元化,网络舆情事件往往会被网络“放大”,这必定会对网络安全、人民生活及社会安定带来影响,网络舆情的预测和监控,成为了有关部门不可避免的工作之一。进行舆情演化的仿真研究将会给有关部门预测网民舆论变化趋势,把握舆论导向,及时响应突发舆情事件提供技术支撑。针对现阶段关于网络舆情动态演化规律研究的不足,本文首先通过对网络舆情及舆情演化相关研究、社会网络分析相关研究进行梳理总结,探究应用将社会网络分析法等理论与有界信任模型结合的可行性。以微博平台为研究主体,以真实网络事件为研究对象,在经典有界信任模型基础上,结合微博自身特点,提出了改进的动态H-K模型。在此基础上,本文选取微博平台“天津滨海新区爆炸事件”为研究实证案例事件,通过Matlab软件依照数据预处理——模型运行——结果对比的流程,仿真模拟了天津爆炸事件的演化情况,论证了模型构建的科学性、合理性。最后结合仿真程序探究了政府介入对舆情演化的影响,提出了合理性的建议。

关键词：有界信任模型影响力因子信任阈值社会网络动态演化

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基于强化学习的有界信任社会学习模型研究

基于强化学习的有界信任社会学习模型研究

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作者：周思琪华中科技大学

学位级别：硕士

学习与决策渗透在我们生活和工作的方方面面，社会学习恰好是研究群体对于某一事物的观点演化过程，而观点会直接影响个体的决策，因此研究群体的社会学习过程能够帮助人们快速的学习到正确的观点，从而做出最优的决策。现有的社会学习... 详细信息

学习与决策渗透在我们生活和工作的方方面面，社会学习恰好是研究群体对于某一事物的观点演化过程，而观点会直接影响个体的决策，因此研究群体的社会学习过程能够帮助人们快速的学习到正确的观点，从而做出最优的决策。现有的社会学习模型中，将个体视为学习网络中的一个节点，跟随着学习模型在每个时间点上更新观点值，然而在这个过程中，个体主动通过阅读书籍以及自我反思引起的观点变更被忽略了。在本文中这个被忽略的过程称为个体自身动力学过程。\n 本文在Hegselmann-Krause社会学习模型的基础上，提出了基于强化学习的有界信任社会学习模型，将强化学习作为个体自身观点更新的动力学过程。通过为强化学习过程中的“仅试探”和“仅利用”分配不同的概率，使个体在不断的试错中逐渐学习到正确值，并通过与置信阂值内的邻居个体进行交互，使群体能够学习到正确观点值。同时将牵制控制引入到本模型中，分别将全连通网络和无标度网络设置为模型的底层网络，对比模型在不同的拓扑结构中加上牵制控制的效果。并将牵制的思想引入到了基于强化学习的社会学习模型中，研究仅有部分个体进行强化学习的社会学习模型。

关键词：社会学习有界信任模型强化学习牵制控制无标度网络

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动态影响力下网络舆论传播的计算实验研究

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系统工程理论与实践 2016年第12期36卷 3198-3209页

作者：徐迪戴晓沛厦门大学管理学院厦门361005

基于以往研究较少考虑影响力的即时动态更新,对于网络舆论传播的某些现象,可以融入这一因素进行分析.借鉴Krause有界信任的思想,引入Festinger的认知不一致理论对观点交互条件进行改进,并对信任阈值的作用进行了重新认识.本文认为,信任... 详细信息

基于以往研究较少考虑影响力的即时动态更新,对于网络舆论传播的某些现象,可以融入这一因素进行分析.借鉴Krause有界信任的思想,引入Festinger的认知不一致理论对观点交互条件进行改进,并对信任阈值的作用进行了重新认识.本文认为,信任阈值并非判定个体是否交互的分界线,而是决定影响力增大或减小的分割线.进一步,对影响力的动态性进行了深入研究,引入短记忆过程和惩罚机制,从而构建动态影响力下的网络舆论传播模型,进行了计算实验分析.结果表明:随着群体信任闽值的提高,观点分化程度降低.群体观点演化也受初始影响力分布影响,初始影响力较高,网络群体更容易形成稳定的观点,且收敛速度更快.而投入干预个体的影响作用与群体信任阈值负相关,与干预个体所占的比例正相关.

关键词：舆论传播有界信任模型认知不一致理论动态影响力

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基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

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系统工程理论与实践 2019年第1期39卷 259-272页

作者：迟钰雪刘怡君中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049

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... 详细信息

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.

关键词：舆情演化线上线下超网络有界信任模型

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复杂网络视角下网络集群行为主体的观点演化研究

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情报科学 2017年第5期35卷 125-131页

作者：李根强方从慧新乡医学院心理学系河南新乡453003 西安交通大学管理学院陕西西安710049 西南财经大学学生工作部四川成都611130

【目的/意义】从复杂网络视角构建考虑关系强度的有界信任模型,分析网络集群行为的观点演化机制,以期为引导和化解网络集群行为提供指导。【方法/过程】基于网络社群用户观点演化规则,运用计算实验法分析网络结构、关系强度和意见领袖... 详细信息

【目的/意义】从复杂网络视角构建考虑关系强度的有界信任模型,分析网络集群行为的观点演化机制,以期为引导和化解网络集群行为提供指导。【方法/过程】基于网络社群用户观点演化规则,运用计算实验法分析网络结构、关系强度和意见领袖对网络集群行为主体观点演化的影响作用。【结果/结论】稀疏网络结构中的个体进行观点交互的对象较少,聚合需要的时间较少,有利于网络社群观点聚合;强关系更利于网络社群成员观点的快速聚合,且观点聚合达到稳态时的观点数量和观点分布方差均小于弱关系环境下;意见领袖在观点演化过程中发挥主导性作用,分散的群体观点最终朝向意见领袖所持的观点逐渐偏移。

关键词：网络社群网络集群行为关系强度观点演化有界信任模型

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基于精英用户沉默的网络意见扭曲模型研究

基于精英用户沉默的网络意见扭曲模型研究

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作者：秦驰浙江工商大学

学位级别：硕士

网络社交平台的兴起为舆论发展和演化提供了新的方式和媒介,信息传播过程变得更加迅速和多元化,参与社会话题讨论的用户也变得越来越多。正是在这样信息传播过程复杂、网络用户良莠不齐的新媒体语境下,社会热点话题爆发初期的新闻报道... 详细信息

网络社交平台的兴起为舆论发展和演化提供了新的方式和媒介,信息传播过程变得更加迅速和多元化,参与社会话题讨论的用户也变得越来越多。正是在这样信息传播过程复杂、网络用户良莠不齐的新媒体语境下,社会热点话题爆发初期的新闻报道内容往往扭曲了事情的真相,并且和后续的跟踪报道之间存在较大的偏差,形成网络意见扭曲现象。这种现象往往会导致网络舆论环境难以调控,造成不良的社会影响,因此研究网络意见扭曲现象的成因、关键要素及其发展规律,对有效治理网络舆论环境具有重要的现实意义。针对以上的现象,论文在梳理国内外网络意见相关研究的基础上,结合有界信任原则对传统HK模型进行改进,优化模型中的各个参数并融入精英用户和超级意见领袖两个角色,使用Matlab仿真软件对建立的四个模型进行仿真实验,从而得出网络意见扭曲现象的规律,最后从政府、媒体和受众三个方面给出避免网络意见扭曲,优化网络舆论环境的一些建议。论文的结论主要从以下两个方面的研究工作中得出:一方面,设计了基于精英用户的网络意见扭曲模型。在对已有的基于角色的网络舆论传播研究进行分析和总结的基础上,创新性地提出了精英用户这一角色,并归纳出精英用户与超级意见领袖的区别及其各自的特点,即超级意见领袖在网络中的数量极少,不会被周围用户影响而轻易改变观点值,在网络中具有极高的权威性和影响力且意见传播无限制;精英用户在网络中也具有较高的权威性和信任度水平,但影响力比超级意见领袖低,并且会受到邻居用户意见的影响而改变自己的观点值。考虑到不同个体具有不同的影响力系数以及不同个体之间的信任度水平和在网络中的距离大小不同,本文对传统模型中的影响力权重和信任阈值的衡量方式进行优化,建立了基于改进HK模型的精英用户影响模型,研究当网络中不存在超级意见领袖时,网络整体观点走向在精英用户影响下的变化,发现精英用户可以使网络中绝大多数节点的观点值收敛至精英用户的观点值,但无法改变一些持相反意见的极端节点。为了探究精英用户和超级意见领袖在网络中意见抗衡的情况,本文在网络中加入一个与精英用户观点相反的超级意见领袖节点,建立融合超级意见领袖的网络观点扭曲模型,通过对模型进行仿真实验观察超级意见领袖的加入对网络意见扭曲的影响,并发现了“精英用户妥协点”和“精英用户收敛点”这两个关键的阶段划分点。这一部分的模型以及仿真实验结果为接下来的精英用户沉默模型奠定了基础。另一方面,针对网络中用户观点在环境噪音中的不确定性,结合高斯白噪声在量化建模和推导分析中的优势,建立了基于超级意见领袖的精英用户沉默模型。首先提出了单超级意见领袖影响下精英用户沉默模型,考虑网络中只存在一个与精英用户观点相反的超级意见领袖节点时,精英用户在环境噪音导致的群体压力下减少公开发表观点的频率,即精英用户的交换对比意见缺失对网络整体演化情况的影响。为了打破群体压力形成的“沉默的螺旋”现象,本文在单超级意见领袖模型的基础上新加入一个精英用户支持方的超级意见领袖节点,提出了双超级意见领袖竞争情况下精英用户沉默模型,探究精英用户在得到权威方的支持时,对网络意见扭曲现象的改善情况。同时该模型的仿真实验结果也对有效治理网络舆论环境有一定的启发作用。

关键词：意见扭曲精英用户超级意见领袖社交网络有界信任模型

来源：评论

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社交网络中基于引力场的群体行为生成模型研究

社交网络中基于引力场的群体行为生成模型研究

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作者：白艳红上海师范大学

学位级别：硕士

微博,微信,Twitter等一些社交网络工具的普及,为人们提供了信息获取、交互、传播的有效平台。因这些在线社交网络平台具有实时性,匿名性等特点,一些由极端观点演化引起的群体事件对网络甚至社会环境造成了一定的不良影响。因此,使用科... 详细信息

微博,微信,Twitter等一些社交网络工具的普及,为人们提供了信息获取、交互、传播的有效平台。因这些在线社交网络平台具有实时性,匿名性等特点,一些由极端观点演化引起的群体事件对网络甚至社会环境造成了一定的不良影响。因此,使用科学的手段去探究因观点交互引起的群体行为形成机制,从而尽可能地减少因不实话题造成的损失,这具有重要的研究意义。目前在社交网络群体行为研究领域,大多数研究从社会心理学或观点动力学角度出发,通过对个体心理特征建模探究对其行为的影响进行定性分析或者建立或改进经典观点动力学模型对群体观点演化进行定量分析来研究社交网络中的群体行为形成机制,并取得了一定的进展,但仍存在着以下问题:1)目前有界信任模型大多研究观点相近的个体之间进行观点交互,而现实生活中,如果两个人的观点差异较大但关系较为亲密的话,也会考虑彼此的观点。因此,考虑个体间的亲疏关系对观点演化产生的非均匀影响是需要研究的问题;2)目前大多数工作在研究群体观点演化过程时,将社交网络中的所有个体简化成在同一个群体中。但是在现实社交网络中,一般由于个体特征属性不同,群体内部通常会形成不同的集群结构,但目前对群体内部不同集群的影响力对整个群体观点演化影响的研究鲜有涉足。针对以上问题,本文受到物理学引力场的启发,提出了基于引力场的群体行为生成模型,以及相关的理论与计算方法:分别从微观上分析集群内部不同个体间的引力在个体观点交互过程中的影响以及从宏观上分析群体内部不同集群间的影响力在群体观点演化过程中的影响,通过相关参数数值模拟,在不同的现实网络结构上进行实验,研究在线社交网络中集群/个体间的观点交互以及群体行为形成规律,探讨社交网络群体行为聚集现象以及相关影响机制。本论文的主要工作包括:1)提出一种基于个体间引力的集群内部观点演化模型。根据现实生活中个体间的观点交互方式对有界信任模型进行拓展,完成对社交网络中的集群内部个体观点演化过程的建模。首先,设置集群内部的个体初始观点以及信任阈值,根据个体的信任阈值和其网络拓扑结构信息,拓展个体的观点交互集合;然后,利用Adamic-Adar算法计算个体间的相似度来计算个体间的影响力,构建出个体间引力矩阵;最后,在所提模型上进行集群内部个体的观点演化。2)提出一种基于引力场的集群间影响力的算法。首先,根据网络拓扑信息和节点属性,对各个集群的源影响力进行计算。然后,对各集群的源影响力进行降序排序,根据影响力大小将集群划分为观点领袖集群和普通集群两种类型,类比引力场库仑定律计算观点领袖集群与普通观点集群之间的影响力,构建出集群间的引力矩阵。3)综合以上所提算法及模型,提出一种基于集群间影响力的群体观点演化模型。以集群为基本研究对象,研究集群在两种不同的影响环境（场内力,场外力）下群体内部各个集群观点演化情况,最终得到在不同影响环境下群体的观点演化情况。最后,在不同的真实拓扑结构上模型进行实验,验证本文所提模型的可行性。

关键词：社交网络群体行为引力场有界信任模型观点演化

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