基于在线社交网络连边的谣言传播模型

研究了社交网络中谣言传播的机制并建立了数学模型模拟传播过程.通过分析谣言在社交网络中的传播特点,以经典的SIR传染病模型为基础,建立了基于网络连边的符合在线社交网络中谣言传播特性的信息传播模型,并分析了模型的基本再生数,对网络中的各状态人数变化趋势进行数值仿真.实验结果表明,基于在线社交网络连边的谣言传播模型对谣言的发展有良好的预测效果.     

在线社交网络多社区免疫的谣言抑制策略

在线社交网络谣言传播的中后期,谣言抑制策略的效果不明显。以传染病传播模型建立在线社交网络的谣言传播模型,提出了一种多社区免疫的谣言抑制策略,首先识别出免疫节点在社交网络中所处的一个或多个社区,然后对每个社区的关键节点以一定概率实施目标免疫。以Facebook好友关系为实验数据进行仿真实验,实施多社区免疫的谣言抑制策略,并与其他谣言抑制策略进行对比分析;分别以初始传播节点、随机节点作为初始免疫节点,实施多社区免疫策略并对比谣言抑制效果。实验结果表明,多社区免疫抑制策略在谣言传播的中后期能更有效地抑制谣言的传播,在谣言传播源开始执行免疫策略更有利于消除谣言造成的危害。     

基于多传播节点的改进谣言传播模型构建及仿真

在线社交网络作为信息化的产物,促进了线上和线下生活网络的交融和发展。谣言作为网络社交中网络信息传播的基本机制,对人们的生活产生了重大的影响。通过引入基于SIR的谣言传播模型,给出用户在社交网络中所选择扮演角色的概率表达式,并且在此基础上,分析谣言在网络中的传播过程,结合用户可能表现出的行为特点,进行数据仿真模拟,探究用户与谣言传播的联系。为了检验SIR模型的合理性,引入网络中真实的谣言传播数据,然后分析比较模型分析得出的谣言传播过程与真实情况的差异情况,得出相应理论分析结论。     

带辟谣机制的SICR网络谣言传播模型

针对谣言传播过程中知道谣言真相的人会对其谣言进行辟谣的现象,结合网络的均匀性结构特征,将种群分为未知者I、传播者S、辟谣者C和免疫者R,提出了一种新的带辟谣机制的SICR谣言传播模型。首先,通过平均场理论给出了SICR谣言在均匀网络结构下的传播动力学方程。其次,利用微分方程理论分析了模型的平衡点存在性,利用下一代矩阵法计算了模型的基本再生数,根据Routh-Hurwitz准则分析了模型在平衡点处的局部渐近稳定性,根据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。最后,通过仿真实验验证了理论结果的正确性。仿真实验表明,减少传播率、增加辟谣率与免疫率能有效抑制谣言传播,且辟谣机制对谣言传播具有重要影响。     

基于超级网络理论的谣言检测模型研究

针对社交网络中的谣言防控问题,基于超级网络理论提出了一种谣言检测模型.建立了一个由三层子网络构建的超级网络,通过融合用户社交关系、心理情感和关键词来准确刻画微博帖子的特征.提出了基于超级网络的谣言检测模型,应用主流的机器学习方法来训练分类器,以实现谣言的分类检测.从微博获取数据来构建实验数据集,并将本模型与现有的检测模型进行比较.结果表明,本模型在谣言检测方面能够表现出最好的性能.     

基于持续同调的在线社交网络传播研究

为了对在线社交网络进行全面的可视化分析,运用持续同调的计算方法对在线社交网络传播进行计算与分析.首先,将在线社交网络看作距离子空间,构造出该空间的不同子复形;然后,通过计算单纯复形的同调得到相应的贝蒂数和持续性图,从而基于贝蒂数和持续性图获取社交网络的拓扑特征;最后,分析几个不同类型在线社交网络的传播特点,将持续同调应...     

一种改进的舆论领袖识别方法

随着计算机技术的飞速发展以及微博的兴起,在线社交网络上出现了一种影响力很大的用户,即舆论领袖,其在舆论的形成、发展和传播过程中都发挥着巨大作用。目前,在线社交网络上的舆论领袖识别是研究的热点,多种相关理论和方法已被提出,这些方法有一个共同点,就是均使用节点的度数、紧密度和介数等社会网络分析中的常用方法。这些方法虽简单,但是由于缺乏对节点内部属性的利用分析,导致识别的准确率不高。提出了一种改进的影响力计算模型方法,该方法能够考虑到节点的内部属性,比如节点的内容和内在联系,解决了准确率低的问题。最后通过实验仿真,验证了该算法的准确性和识别率。     

基于词嵌入的微博谣言主题分类研究

近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播的谣言可能具有极大的破坏性。因此,及时识别谣言对于保障社会稳定具有重要意义。使用词嵌入对微博短文本进行向量化处理,然后使用朴素贝叶斯、K最近邻和支持向量机对文本向量进行主题分类,以期及时发现具有周期性出现特点的谣言。将该模型在中文谣言真实数据集上进行有效性验证,使用5 487条数据作为训练集,2 703条数据作为测试集进行分类实验。实验结果表明,K最近邻模型相比于朴素贝叶斯模型及支持向量机模型,在谣言主题分类任务中表现最佳,其F1值和分类准确率都达到0.93,表明基于词嵌入的谣言主题分类方法可及时发现周期性谣言。     

网络谣言传播行为动机探讨

网络谣言是通过网络传递的未经证实的信息。造谣者制造谣言后放置在网络上开始传播。经由网络接收信息后,谣言易感者易被感染,变为感染者并开始自发传递网络谣言。笔者认为感染者传递网络谣言的动机有以下几个方面:因追求安全需要而发送谣言;因满足社交动机而发送谣言;因满足好奇心而发送谣言;因宣泄的动机而发送谣言。应对网络谣言应该考虑网络谣言传播者个体的动机因素,满足个体需要,减少网络谣言的危害。     

微信朋友圈对高校网络舆情工作的影响及其对策

随着信息技术的快速发展,微信由于其在线交流的迅捷性,尤其是朋友圈社交功能的私人定制化保证了个人社交的相对隐私、安全,受到大学生群体的青睐。在微信特有的信息传播模式下,微信朋友圈的社交"圈层化"、舆论场中心弱化、信息传播面聚焦化、成员关系稳定化等特征得到不断巩固和加强,而在朋友圈"碎片化、去中心化"的网络环境下,"舆情安全阈值"的界定与监控逐渐模糊与淡化,这给高校的网络舆情安全带来新的隐患。因此,首先剖析了微信朋友圈中悄然进行的三大变化及其对高校舆情管理工作构成的挑战,在此基础上分析了导致变化的微信朋友圈特殊的网络信息传播模式,并基于此,提出高校网络舆情工作的应对策略,即从源头、传播路径、舆情环境、信息分流等四大要素入手来实现舆情的有效研判、监管、处理、引导。     

基于观点邻域状态变化的复杂网络传播与干扰模型

研究信息或观点在社交网络中的传播对于理解复杂网络理论动力学特征、挖掘传播规律等具有重要理论意义。基于 Deffuant 模型,设计一种节点状态伴随其自身观点变化而改变的信息传播模型,模型节点具有一个影响其状态的观点值,通过引入状态改变域参数,使节点观点在传播过程中逐渐变化,最终节点状态发生改变,而节点状态则由初始传播者观点邻域决定。在该模型中引入扰动信号源,结合在实际复杂网络结构中的仿真实验结果与相应理论分析模型特征,验证模型正确性与有效性。实验表明,初始观点传播者对最终传播结果具有重要影响作用|作为传播目标的观点,其概念越宽泛,在网络中引发的群体犹豫越大。     

论伦理视阈中的网络谣言治理

网络谣言作为谣言的一种,其内涵与特点与谣言基本保持一致,只不过,网络谣言的发布和传播都是在网路中进行的。按照不同的标准划分,网络谣言可以分为不同的类型,它的产生与传播有其伦理根源。遏制网络谣言的传播,不仅要从法律角度出发,更需要从伦理角度探讨和研究,制定相关的伦理对策,才能从根源上遏制网络谣言的传播,净化网络环境。     

从网络的虚拟性看网络谣言

影响网络谣言迅速传播并产生极大危害性的关键因素是网络身份的虚拟性,对网络谣言加以解析,着重阐述在网络身份虚拟的技术背景和网民的匿名心理背景下,网络谣言传播所表现出的相对于传统谣言传播的不同特点和传播效果,力求探讨出网络谣言这一信息污染迅速传播并产生极大影响力的成因所在。     

一种可控传播与演化的小型在线社交网络模型

分析了在线社交网络中信息传播引发的安全问题,提出一种基于SSH架构的小型在线社交网络模型,探讨了模型的架构及搭建,借助校验器、拦截器、角色访问控制等多项安全策略,保障信息流转的准确性,拦截各种形式的非法访问及各种形式的恶意信息传播.实例验证了模型的有效性,为在线社交网络信息的良性流转和可控提供了有效参考.     

终身教育环境下教育传播问题的研究

社区学习理论下的教育资源传播问题是影响终身教育的关键要素。只有对负面问题进行深入理解和研究,才能找到正面问题的解决方案。文章站在反面研究的角度对传播负面现象和现行终身教育受众进行了研究,系统地分析了在资源传播当中负面谣言的现象、谣言的特征、谣言制造者诱因、谣言传播者诱因、传播途径特性、谣言传播环境因素等,提出了新的教育资源扩展概念和利用谣言“好的”传播机理去传播正面内容,让其有效抵消谣言的蔓延和产生,建立终身教育网络环境。     

基于关系强度的社交网络垃圾行为检测算法的研究

利用社交网络进行垃圾信息的传播行为已成为日益严重的社会问题。这些垃圾行为不仅威胁到社交用户的个人信息安全,甚至在一定程度上影响着社会稳定。本文分析了社交网络中的垃圾行为,提出了一种计算关系强度的模型及基于关系强度的非信任分数的传播算法。实验结果表明,该算法可以有效地检测社交网络的垃圾行为。     

网络谣言的生成与治理对策研究

网络谣言泛滥,很大程度上是受众在现实矛盾中滋生的情绪和心理的反映。网络谣言给社会带来严重后果。针对这一现象,找出网络谣言形成的原因,对网络传播的主体和受众进行规范和教育引导,并且政府和有关媒介也要负起管制和监督的责任,以健全相关网络法律法规,完善网络谣言管理的机制。     

基于随机游走算法的社交网络构建

为了挖掘社交网络的用户信息,从复杂的社交网络提取有价值的数据,需要对社交用户网络进行可视化处理和层次构建,本文采取随机游走算法来实现社交用户网络的层次生成。首先,从社交网络的网络营销方式和商业价值两方面阐述了社交网络研究价值,接着提出了随机游走算法数学模型,最后进行实例仿真,生成社交用户的层次网络模型。     

基于SIS模型的高校应对学生扩散网络谣言的策略分析

基于高校学生网络接触率高、使用时间长、辨别信息真假的能力和意识较弱的特点,他们已经成为网络谣言传播的重要载体,而网络谣言在高校学生中的肆意蔓延,又极易引发群体性突发事件,从而对高校的管理工作与名誉均会产生负面影响。应用SIS模型对高校应对学生扩散网络谣言的策略进行分析,得出谣言扩散者i(t)的数量与初始时刻谣言扩散者i0的数量、谣言扩散率λ正相关,与谣言停止率μ负相关。     

叙事分析下的网络谣言

网络谣言的叙事主体包括谣言作者、叙事者、传播者、接受者。谣言叙事主体很大一部分是知识分子甚至意见领袖。谣言生产者借助特定的叙事母题和框架,满足谣言消费者的特定需求,以掩盖其传播动机。传播者和接受者之间共同的知识积累是确保谣言稳定传播的基础,而后者固有的知识图式和个人意愿,是导致谣言传播变异的原因。