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上海交通大学学报 2013年第1期47卷 155-160页

作者：陈桂茸蔡皖东徐会杰晏沛湘王剑平西北工业大学计算机学院空军工程大学信息与导航学院南京军区73685部队

针对经典有限信任模型在观点更新时需考虑其他全部个体的观点,以及虚拟社会网络规模巨大、用户时间和精力有限等问题,提出了基于影响力和信任阈值、含有双重选择机制的网络舆论演化模型,并对参与网络舆论演化个体的观点坚持策略进行建模... 详细信息

针对经典有限信任模型在观点更新时需考虑其他全部个体的观点,以及虚拟社会网络规模巨大、用户时间和精力有限等问题,提出了基于影响力和信任阈值、含有双重选择机制的网络舆论演化模型,并对参与网络舆论演化个体的观点坚持策略进行建模,在多个参数集下对该模型与经典有限信任模型进行仿真.结果表明,所获得结果与实际网络舆论演化的情况相符.

关键词：网络舆论演化高影响力优先有限信任模型观点坚持策略

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基于Weisbuch-Deffuant模型的网络舆论演化模式研究

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情报杂志 2013年第7期32卷 43-48页

作者：张伟何明升白淑英金蕊哈尔滨工业大学管理学院哈尔滨150001 华东政法大学社会发展学院上海201620 哈尔滨工业大学人文学院哈尔滨150001

网络舆论是当前社会管理面临的一项重要内容。借鉴Weisbuch-Deffuant模型粒子交互的建模思想,结合网络舆论生成的特殊性以及个体观点接受度的异质性确立了网络舆论演化规则;然后通过仿真实验分别考察了个体观点接受度μ的分布状况、信... 详细信息

网络舆论是当前社会管理面临的一项重要内容。借鉴Weisbuch-Deffuant模型粒子交互的建模思想,结合网络舆论生成的特殊性以及个体观点接受度的异质性确立了网络舆论演化规则;然后通过仿真实验分别考察了个体观点接受度μ的分布状况、信任阈值ε以及意见领袖对网络舆论演化过程的影响。实验结果表明,相比于μ随机分布的情况,μ服从均值为0.5的正态分布时,网络舆论会以更快的速度收敛;信任阈值与网络舆论演化过程最终形成的观点簇的数量成反比;意见领袖的存在,尤其是意见领袖的初始观点具有明显的偏向性时,会影响甚至决定网络舆论极化现象的产生。

关键词： Weisbuch-Deffuant模型网络舆论演化个体观点接受度信任阈值意见领袖

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大数据背景下突发公共事件网络舆论演化及引导策略研究

大数据背景下突发公共事件网络舆论演化及引导策略研究

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作者：马宏跃哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

大数据时代,突发公共事件信息会在网络平台快速传播,随着网络媒体强力介入,网络意见呈现共时性分布,迅速形成“大舆论场”。这一新语境下突发公共事件网络舆论演化呈现新特点,网络话语权出现重大转变,网络舆论格局被颠覆,网络舆论引导... 详细信息

大数据时代,突发公共事件信息会在网络平台快速传播,随着网络媒体强力介入,网络意见呈现共时性分布,迅速形成“大舆论场”。这一新语境下突发公共事件网络舆论演化呈现新特点,网络话语权出现重大转变,网络舆论格局被颠覆,网络舆论引导面临新的挑战。因此,结合大数据时代特点研究突发公共事件网络舆论的演化过程,提出当今背景下突发公共事件网络舆论的引导对策具有重要现实意义。首先,本研究梳理了国内外关于突发公共事件网络舆论的文献,以便客观了解研究趋势,把握研究热点。其次,以大数据环境为背景,突发公共事件网络舆论参与主体的利益博弈关系为切入点,分析政府、网络媒体、网民之间的利益博弈关系,构建演化博弈模型,探讨演化博弈系统的渐进稳定状态,并使用Matlab R2017a数学软件对稳定状态进行仿真实验。研究表明:政府、网络媒体和网民会随着外部环境的变化不断调整策略,最终实现自身利益最大化。主体间的策略选择会相互影响,当政府选择“积极应对”时,会对网络媒体和网民产生激励,产生协同收益,降低网络媒体“积极报道”和网民的“参与”的付出成本,提高双方收益,网络媒体“积极报道”和网民“参与”的概率随之增大,演化博弈系统达到稳定状态。影响政府选择“积极应对”的主要因素是政府付出成本的高低,影响网络媒体选择“积极报道”的主要因素是所获收益的高低和惩处力度,网民选择“参与”的主要因素是网民的利益诉求得以表达。因此,政府要加强突发公共事件网络舆论监督,善用大数据技术作为辅助手段,加大对网络媒体的奖惩力度,引导网络媒体积极报道,提升网络媒体的社会效益,提升网络媒体积极报道的收益,减少付出成本。搭建和网民进行直接互动的网络平台,减少网民的参与成本,及时了解网民需求,促进网络舆论朝良好方向发展。

关键词：大数据突发公共事件网络舆论演化仿真分析

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社交网络中舆论演化的因素及其影响力研究

社交网络中舆论演化的因素及其影响力研究

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作者：方思维西安电子科技大学

学位级别：硕士

目前中国网民规模已经超过8亿,庞大的网民数量使得我国的社交网络规模也不断飞速扩张。以微博、微信等为代表的社交网络已经成为舆论传播和影响力扩散的主要平台。社交网络中的舆论从一定程度上可以看作是真实社会民意的集中体现,但由... 详细信息

目前中国网民规模已经超过8亿,庞大的网民数量使得我国的社交网络规模也不断飞速扩张。以微博、微信等为代表的社交网络已经成为舆论传播和影响力扩散的主要平台。社交网络中的舆论从一定程度上可以看作是真实社会民意的集中体现,但由于网民发表观点带有很强的主观性,加之缺乏有效监管,使得网络舆论演化可能朝着消极负面的方向发展,对社会稳定造成不利影响。消除网络舆论的负面影响,更好地发挥网络舆论的积极影响,对国家和社会都具有非常重要的意义。但是有效利用网络舆论造福社会是以深入理解网络舆论内在规律和机制为前提的。因此,本文对于社交网络中舆论演化的因素及其影响力研究具有重要的理论和现实意义。本文紧密围绕着网络舆论演化的因素及其影响力研究这一主题,结合社交网络特征,从多信息的关注度变化、网络舆论的演化过程两个方面进行研究。将社交网络中舆论的形成和演化过程串联在一起进行分析,提出符合网络实际情况的数学模型并对模型进行仿真实验,进一步探究网络舆情作用机制。本文的研究内容及创新点主要包括:1.提出多信息关注度耦合模型。信息能否吸引网民足够的关注度决定了舆论最终能否形成以及舆论的周期和影响力大小。针对真实社交网络中普遍存在的多信息之间相互耦合作用及多信息的关注度问题,提出了多信息关注度耦合模型。本文致力于从用户和信息的自身属性出发进行分析,结合主流网络信息平台中多数用户感知和关注热点新闻信息的特点,构建出一个符合人与信息交互实际情况的网络环境,提升了模型的适用性。为了提高模型的准确性,使得模型更加契合实际情况,本文创新性地为模型中的部分参数创建了参数映射表。参数映射表建立的依据是真实新闻事件的历史数据,所以对于更多类型的新闻事件依然适用。这使得模型的可扩展性变强。模型仿真结果和实际数据对比验证了模型的相对准确性。本文这部分研究为多信息关注度的研究提供了新的思路和方法。2.提出基于负面情绪主义的群体劝说舆论演化模型。不同网络群体的观点直接构成了网络舆论。针对不同类型的网络群体,本文提出基于负面情绪主义的群体劝说舆论演化模型。模型重点研究个体和群体观点交互过程以及微观和宏观互相转换的过程。重新制定了更加符合社交网络特征的网民观点交互规则,避免个体观点的交互过程过度依赖周围邻居节点的状态和网络拓扑结构的情况。模型将个体决策的影响因素划分为个体自身多种属性值、网络群体劝说影响力以及权威机构的介入影响力三个方面。同时,创新地将个体的异质性特征和有限信任理论进行结合提出个体观点差异度阈值的个性化表达式,避免了阈值同质化现象的出现。最后,改进元胞自动机的元胞状态改变规则,将改进后的元胞自动机模型结合数学模型并用于仿真实验。实验的结果和真实新闻事件分析数据对比,误差在可接受范围内,验证了模型的相对准确性。本文这部分研究对于进一步揭示网络舆论演化机制有着积极意义。3.针对各项影响因素进行实验和结果分析。文章对可能影响网民关注度和影响网络舆论演化的一些因素进行了总结,包括信息类型、内容敏感度、更新信息的内容相关性、负面情绪主义群体、权威机构介入、共同作用因素、信息接收概率。通过本文已经提出的多信息关注度耦合模型和基于负面情绪主义的群体劝说舆论演化模型作为数学基础,利用MATLAB软件作为仿真平台,对各项影响因素逐一进行对比仿真实验,将实验结果作为判定各项因素影响力大小的依据,进而帮助完成本文研究的最终目标。

关键词：社交网络多信息关注度群体劝说影响力观点交互网络舆论演化

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基于决策偏移的舆论演化动力学模型

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系统工程理论与实践 2014年第S1期34卷 172-178页

作者：张峰吴斌王柏高枫北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室中国电子科技集团电子信息创新研究院中国联通网络技术研究院

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征.针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论... 详细信息

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征.针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论演化动力学模型.模型将内在偏移牵引力、外在群体一致性压力相结合,并引入社会心理学从众效应理论,建立依从、趋同和内化的节点状态及状态转移策略和观点演化策略.仿真结果表明,模型能够有效模拟观点的收敛和分化,与经典有限信任模型相比,更加符合大型社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化的内在规律,为大数据时代分析现实舆论形成的内在机理提供理论模型和参考.

关键词：社会网络大数据从众效应有限信任决策偏移网络舆论演化

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基于信息级联的超级用户舆论偏差模型研究

基于信息级联的超级用户舆论偏差模型研究

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作者：田腾艳浙江工商大学

学位级别：硕士

随着网络媒介技术的不断进步和发展,用户参与网络信息传播变的十分普遍,于是在社交网络上时常看到就某个社会事件展开激烈讨论的情形,从而形成相应事件的网络舆论。网络舆论的发展不一定最终都能达成相对统一的局面,有可能存在某些干扰... 详细信息

随着网络媒介技术的不断进步和发展,用户参与网络信息传播变的十分普遍,于是在社交网络上时常看到就某个社会事件展开激烈讨论的情形,从而形成相应事件的网络舆论。网络舆论的发展不一定最终都能达成相对统一的局面,有可能存在某些干扰因素,影响舆论的正常发展,从而造成网络信息传播出现偏差,干扰网民做出理性抉择。我们以2016年美国大选期间出现的特朗普现象为研究对象,对超级用户所引发的信息级联效应进行探究,即信息传播中后续个体会仅仅观察先前个体的选择而延续这种选择,进而造成广泛影响。对网络中影响舆论观点偏差的要素进行梳理和分析,改进之前的舆论观点交互方式,以期更加合理准确地模拟真实舆论中这些影响因素所发挥的作用。具体的研究工作主要从以下几方面展开:首先,分析目前有关舆论传播的研究现状以及趋势,针对社交网络无标度的特性,对网络中连接度高,并对信息传播起关键作用的个别超级用户给出区别于一般意见领袖的定义,总结出该类用户三个特征:个人魅力大、说服力大,观点渗透能力更强。这三个特点使得超级用户在进行意见交换时鲜受传统意见交换模型中传播阈值的限制,同时其影响力是跨领域的,不仅对周围邻居意见产生影响,还会对网络中不相邻的用户意见值产生影响,即通过产生网络衍生效应扩大自己的影响范围,进一步对舆论观点产生引导和干预。其次,基于无标度网络幂律分布的特性以及可连续取值的有限信任Weisbuch-Deffiuant模型的建模思想,构建了基于超级用户的舆论偏差模型,模型中融入超级用户的三个特性,改进其与普通节点之间的交互策略,这些交互规则区别于普通意见领袖的处理方式。在考虑信息内容属性对观点演化的影响方面,借鉴网络噪音的传播规律,将影响舆论观点交互的争议性信息内容纳入模型,研究争议性信息内容对观点交互规则的影响,构建了结合信息争议性强度的超级用户舆论偏差模型。最后通过Matlab仿真软件模拟了超级用户、信息的争议性强度以及二者协同作用对舆论观点演化的影响。研究发现,超级用户在影响网民观点演化时,具有无法超越的影响力,并随着超级用户影响范围的增大以及时间的延长,网民的观点会逐渐趋近于超级用户的观点值;而信息的争议性也同样会干扰网民意见交互,争议性强度越大,网民越难形成统一意见,越会降低网络舆情观点演化过程中的有序性。再次,以超级用户舆论偏差模型为基础,创新性的将该模型应用在具有社团结构的网络环境中,并对模型中的收敛系数进行改进,通过个性化的选择社团内部交流和社团之间交流时的收敛系数,体现社团结构在传播规律上的差异性,最终建立考虑社团内外部特性、差异性个体、争议性信息综合影响下的两社团舆论偏差模型。研究发现,在社团环境下,提高社团的温和性和外部形象以及发挥超级用户的引导作用都会对社团整体利益产生推动作用;超级用户能够对整体舆论的走势产生明显的引导,尤其当超级用户发布争议性信息时,更容易对网民决策产生影响,最终造成舆论的偏差和网民意见的扭曲;在调节社团特性时,尤其提高社团外部形象时,可以和超级用户的影响力进行抗衡,这为舆情管理提供很好的思路。最后,本文结合舆论传播规律以及仿真实验结果,提出了三点管理建议:加强对超级用户的管控,构建积极向上的舆论氛围;加强争议性信息科普,提高公民科学素养;加强社团干扰,引导舆论可持续发展。最终对本文的研究局限性进行了总结。

关键词：网络舆论演化复杂网络超级用户争议性信息社团

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