复杂网络中基于非理性博弈的舆情传播模型的研究

【摘要】随着社交网络的不断发展，借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大。舆情传播是指舆情信息等借助社交网络进行传播的行为，具有传播速度快，传播范围广泛和难以抑制等特点，其传播难以通过人工手段进行有效的限制。同时，网络管理的局限性和网络用户的虚拟性，为社交网络上的舆情传播提供了滋生的温床。舆情有正面和负面两种，但如谣言，诈骗信息等负面信息随着社交网络的迅猛发展和网络用户数量的增长而急剧蔓延，负面舆情传播已经成为影响社会稳定和民生发展的重大隐患之一。在本文中提到的舆情一般指负面舆情，具有一定的社会危害性，应该受到法律、道德等的约束和规范，但在互联网时代，存在难以追溯，法不责众等特点，因此有必要对其传播过程进行分析，从而得到更加理想的控制方案。本文的整体研究思路就是利用博弈理论（非理性博弈和一对多博弈）对于舆情传播进行仿真，研究舆情传播的特征与规律，并在此基础上来对于舆情传播的控制策略进行探究。本文是在总结了目前舆情传播仿真模型研究进展的基础上，考虑个体、邻居和舆情信息三个方面的交互研究舆情传播的动力学规律。从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模，提出基于非理性博弈的舆情传播模型，进而实现了适应舆情传播研究的仿真系统。从一对多博弈的角度出发，对于个体与邻居群体之间的关系进行建模，提出基于一对多博弈的舆情传播模型，并在BBV网络上进行了仿真研究。本文首先从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居个体的交互行为进行建模。随后以目前较为成熟的传染病模型为基础，通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型，以实现适应舆情传播研究的仿真系统，继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析。在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验，分析模型参数，网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响，其结果符合理论分析结果。最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究，包括：社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法，为社交网络上的政策制定提供了理论基础。实验发现当个体能够降低从众心理因素，不再只追逐最大利益时，能够降低舆情传播的影响。对于正面消息，只有当使得已经接受反面消息的个体信服正面消息才能真正的抑制舆情的传播。继而我们基于一对多博弈，其中涉及到演化博弈，来对个体与邻居的舆情传播过程进行建模，并将该过程融入到SIS模型进行舆情传播的仿真。实验采用BBV网络作为网络模型。仿真实验研究了社会威慑、个体思维（个体思考深度和个体远见程度）、权重参数和网络拓扑等因素对于舆情传播的影响，证实了模型的有效性。后对该模型中使用的群体动力学替换为个体动力学进行了相关的讨论。舆情传播在复杂网络上的研究，有助于分析个体之间信息交互的规律，了解复杂网络与舆情传播之间的相互作用，进一步真实反映现实世界中的舆情传播规律。通过舆情规律的研究，能够进而加快舆情传播的控制策略研究，揭示了舆情传播控制策略的作用程度和机制，遏制谣言、虚假信息等舆情的快速传播，为社交网络上政策制定提供理论基础。
【作者】乌云娜；
【导师】郭东伟；
【作者基本信息】吉林大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】舆情传播；博弈理论；非理性博弈；一对多博弈；复杂网络；

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