基于小世界网络的微博负面信息传播模型构建与案例分析

本文在基于小世界网络理论SIR模型分析的基础上,构建出一种对微博网络负面信息传播的扩散机制模型,利用数学建模对该模型传播趋势进行概率分析,研究发现微博网络社区的节点度越大,该节点处负面信息传播的能力就会越强;并通过对微博负面信息义乌"微笑哥"之谜进行社会网络实证分析,对节点用户中心度的刻画,说明了微博内负面信息的传播会因其网络内节点的不同而呈现不同的扩散特征。     

基于唤醒机制的微博谣言传播模型

为了考虑意见领袖对谣言传播过程的影响,在传染病模型ISR的基础上,构建考虑冬眠者被领袖传播者唤醒的微博谣言传播模型,给出相应的平均场方程,并对其分析求解出谣言的传播阈值,利用MATLAB对模型进行数值仿真和结果分析。模拟结果表明:在谣言传播过程中,由于唤醒机制的作用,使得谣言的最终影响力增大,加快了谣言结束时间。政府部门及微博谣言控制部门可通过对微博中意见领袖的博文进行监督,尽量避免意见领袖有意或无意参与到谣言传播中来,降低谣言传播对公众及社会造成的影响。     

微博谣言传播模型与影响力评估研究

现时微博谣言泛滥,对现实社会危害巨大。为了科学控制微博不实信息的传播,本研究根据微博网络谣言传播特点以及病毒传播模型,提出具有怀疑与反谣言机制的有向传播模型SIR-CO,并进一步提出谣言源影响力评估算法,实时监控微博谣言造成的社会影响力,在此基础上,采取基于Agent的建模仿真方法对微博谣言传播进行模拟仿真。分析结果表明:内容信服度、节点影响度以及抑制时机是影响微博谣言传播与控制的重要因子;谣言源影响力与传播数、感染节点数以及等级影响度分布皆存在相关关系,最后趋于稳定状态。基于仿真分析结果,建议控制微博谣言传播时,可运用目标免疫策略阻止谣言向外传播,并采取多点侧面慢性策略减低谣言的同化作用。     

微博负面口碑传播研究

基于新浪微博,采用社会网络分析等方法对"X银行信用卡"负面网络口碑信息进行研究。结果表明:负面口碑传播者间的交互,不仅对口碑当事者带来负面影响,还会波及其所在行业与其他机构;中间中心性高的用户在负面口碑传播中具有"控制力";发表的微博数、关注的用户数、粉丝数越多,其在负面口碑传播中的控制能力越强,所起到的桥梁作用越大。基于实证结果提出应对措施,如关注具有"粉丝数量多"等特点的重点微博用户等,为企业处理负面网络口碑提供借鉴参考。     

基于药物扩散原理的网络谣言CFDR传播模型研究

【目的/意义】建立新的网络谣言传播模型,为网络谣言的应对及治理提供有益的参考。【方法/过程】针对网 络谣言的传播特点,借鉴药物动力学中的药物扩散原理,建立了网络谣言的CFDR传播模型,给出了相应的数学方 程式;进一步探讨了权威媒体干预因素和时滞性影响,对模型进行了优化,修正了谣言传播的峰值预测和总人数 值;利用matlab、python等工具进行对参数的敏感性进行了分析;最后,以“成都49中”事件为实例验证了模型的有效 性,并分析了相关影响因素。【结果/结论】结果表明：利用CFDR模型可以较好地拟合网络谣言传播的全过程,模型 的各参数对网络谣言的传播都有影响,其中,权威媒体的正向干预在网络谣言的传播过程中发挥着重要作用。【创 新/局限】创新性主要体现在：突破以往基于传染病动力学模型研究网络舆情和谣言传播的固有模式,借鉴药物扩 散原理建立了网络谣言 CFDR传播模型,并考虑了权威媒体干预因素和时滞性影响。局限性主要表现为：实例验 证中只使用了一个事件中一个平台的实际数据,未来可进一步丰富。     

基于微博上信息传播的超网络模型

由于web2.0的普及和深入,用户的主观能动性在网络信息传播中的重要性大大提升,为了对以微博为代表的新型虚拟社区网络上的信息传播规律进行研究,更好地探讨表达话题和用户两个维度的相互联系和作用,我们选择了超网络的研究方法,利用超图的数学理论,建立了超网络拓扑结构图。最后通过某微博网站的实际数据,观察用户参与度的变化规律,得到应对突发网络舆情应从关键人物入手以舆论影响舆论的结论。     

基于改良SEIR模型的微博话题式信息传播研究

【目的/意义】研究微博网络中话题式信息的传播模型及规律,对控制舆论和掌握微博信息传播规律具有重 要意义。【方法/过程】以微博信息传播中的SEIR模型为出发点,综合考虑微博网络中话题式信息的衍生特性,构建 改良式的微博话题式信息传播H-SEIR模型,并运用MATLAB进行模拟仿真,对微博中话题式信息传播影响因素 和对应的控制策略进行研究。【结果/结论】验证了所构建的改良微博话题式信息传播H-SEIR模型的可行性和有效 性,揭示了移动网络环境下话题式信息传播规律,为现实微博网络的监管控制策略的制定提供了理论依据。     

微博社区内信息传播的“小世界”现象及实证研究——以腾讯微博为例

以"腾讯微博"作为实证研究对象,借鉴复杂网络理论和社会网络分析方法。通过网络中介中心性分析,确定了影响整个网络内信息扩散的关键节点和连线,并进一步探讨了微博社区内信息传播的"小世界"现象的成因。本文的研究结果为运用小世界理论研究微博社区内的信息传播提供了理论和实践依据。     

基于巴斯扩散模型的品牌信息传播动力机制研究

基于巴斯扩散模型,通过构建品牌信息传播模型,探索分析企业渠道和顾客渠道对品牌信息传播的影响,以及顾客渠道中正/负面口碑分别对品牌正/负面信息传播的影响。结果表明:增强企业渠道和顾客渠道的影响效果皆可加快品牌信息传播的速度,其中企业渠道的影响效果比顾客渠道的更为明显;增强企业渠道的影响效果可提高品牌正面信息的传播效率;此外,顾客渠道可能会增加品牌负面信息传播的机会,提高顾客正面口碑占比将扩大品牌正面信息的传播态势,而降低顾客负面口碑占比则可减少品牌负面信息的传播态势。最后,根据分析结果提出相应的管理启示。     

基于SIRT的网络谣言传播演化模型的研究

本文在传统的SIR模型的基础上加入真实信息传播者,构建了SIRT谣言传播模型,运用Matlab对模型进行仿真。模型考虑了网民对信息的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度、媒体公信力、记忆效应等因素对谣言传播过程的影响,从网民、信息本身和外部作用力3个方面定量的分析谣言传播规律,谣言模型传播演化仿真的结果表明,网民的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度以及媒体公信力等因素都会对谣言传播演化过程产生影响,并提出了谣言应对的建议。     

微博社区网络结构特征对舆情信息传播的影响研究

【目的/意义】微博社区网络结构特征一定程度上影响了舆情的信息传播机制。【方法/过程】以社会网络的 角度分析了微博社区网络静态结构特征,同时构建了微博信息传播模型,实证分析了微博社区网络静态结构特征 对舆情传播的影响研究。【结果/结论】实证结果显示,微博社区的网络结构规模、密度以及节点特征参数对舆情信 息传播的受众度、流动度及影响力方面均有显著影响,存在着紧密的内部关联。     

基于三层微信网络的谣言传播模型仿真研究

【目的/意义】近年来微信已成为民众社交的首要平台,同时也逐渐成为谣言传播的主阵地,但目前针对微 信谣言传播的研究尚不多见。【方法/过程】将微信网络划分为朋友圈网络、群网络和公众用户网络,生成了微信谣 言传播加权有向三层网络,在此网络基础上构建了基于兴趣衰减效应的线性阈值谣言传播模型,并利用多主体仿 真平台Netlogo对该模型进行仿真。【结果/结论】研究发现,微信群的存在改变了个人用户网络节点的度分布,且导 致当节点信任度较低时微信网络比微博类网络更有利于谣言的传播;节点信任度与谣言的传播力度显著正相关; 增大谣言传播阈值和减小谣言传播兴趣值,能有效抑制谣言的传播。     

微博信息传播效果研究综述

微博这一媒体形式出现后深刻地影响了信息的传播方式,因此一直是国内外学术界各学科领域关注的重点。研究方法不断完善,研究角度也越来越多元化。本文针对微博信息传播效果这一问题,对近年来国内外研究的典型文献进行梳理和总结,首先概述了微博传播效果的概念和测评方法,接着分类梳理了微博传播效果影响因素的相关研究,并对该领域的未来发展方向进行了展望,以期为今后的研究提供参考和借鉴。     

突发事件微博舆情扩散规律模型研究

在研究突发事件微博舆情影响趋势的基础上,建立微分方程模型研究微博舆情扩散规律。应用微积分知识和MATLAB数值仿真,分析模型性质,确定了微博舆情扩散的三个阶段及其影响。最后,通过宜黄拆迁事件新浪微博数据验证了模型的合理性,为政府实行微博舆情疏导提供数量模型方面的支持。     

突发事件网络舆情谣言传播规律模型及对策研究

突发事件发生以后由于信息的匮乏,人们对信息的渴求也异于平常,谣言更容易被人们相信并传播。本文通过构建数学模型,利用MATALB数值仿真,分析突发事件网络谣言的传播机理、探讨控制谣言传播的因素、寻找控制谣言传播的对策,为政府的网络谣言控制决策提供理论依据和合理建议。