社会物理学视角下的网络群体行为选择机理

为研究当今社会网络群体行为选择的影响因素及演化机理,本文根据网络社会行为个体与力学中"粒子"的相似性,运用社会物理学研究方法,设计事件契合变量、政府影响变量、个体能力变量、信息导向变量等4个影响因素变量,描述各个变量的属性.事件契合变量包括事件敏感度、与公众经历的契合,政府影响变量包括沟通力、公信力、处置力度,个体能力变量包括认知能力、心理状态、行为状态,信息导向变量包括信息对称性、公正性、权威性.给出每一种影响因素的函数,建立不同要素之间的影响模型.在对五年来网络热点事件调研和主要媒体在不同阶段对其报道情况统计的基础上,根据"抢盐事件"的文本分析网络群体行为演化过程,并通过Matlab仿真验证.结果表明:导火索事件控制的力度会直接影响到次生事件演化的程度,政府起着主导作用;主流媒体的公正性和权威性是影响网络群体行为演化的重要因素;导火索事件与公众的契合度对网络群体行为有一定影响,但不起绝对作用;公众个体的认知能力、心理承受能力和行为能力对网络群体行为有一定影响,认知能力越强、越理性客观的公众越不容易受到他人意见的左右.     

从众心理影响下的行人群体行为演化博弈的仿真分析——以行人过街为例

以行人过街为例对从众效应进行研究,提出了从众效应的量化策略。构建了从众心理影响下的行人过街的演化博弈模型。将行人划分为冒险、折中、保守三类,设计了行人群体行为演化的仿真实验。结果表明:群体构成以及违章过街群体占总人群比例对群体行为演化影响显著。最后提出了考虑从众效应的行人社会力仿真模型的改进策略。本文的研究方法扩展了行人行为研究的分析手段,研究结果可为行人仿真模型参数的设置提供参考。     

基于从众学习机制的观念演化模型

现实生活中人们对事物的观念（态度）除了自身的主观因素外,还会受到他人的影响而发生改变。 “少数服从多数”是一种常见的从众心理,是导致人们产生从众行为而改变自身观念的重要诱因。为揭示 该心理作用下人们的观念演化规律,本文建立了一个基于从众学习机制的观念演化模型。用一个称为观点 值的变量表示个体的观念,在小世界网络上模拟并考察个体观念值的更新演化过程。研究表明：固守自身 观念的个体对网络群体最终的观念共识具有牵引作用,观念共识值都趋向这些个体的固守观念值;从众系 数越大,群体越容易达成观念共识。群体中固守观念的个体所占比例越大,达成观念共识的速度越快;但群 体在局部学习机制下受到网络拓扑结构影响,演化过程相对复杂,在全局学习机制下更易达成观念共识。     

物联网环境下群体机器人协同演化机制研究

利用物联网协同感知技术获取群体机器人行为的状态信息分布、势场分布和群体行为演化目标。据此控制无线传感网络产生个体信息,形成"虚形体",诱导协助群体机器人行为的演化,从而形成一种基于传感器网络特征的诱导信息模型和群体行为控制算法。在不改变群集行为规则的情况下,通过传感器网络控制诱导信息的活动与布局,所提出的控制算法主动诱导控制群体行为。通过实例仿真验证了所提出算法的有效性。     

在线社交超网络的信息全局传播模型

信息爆炸时代,在线社交网络作为信息传播的主要途径被广泛应用,但在线社交网络中信息传播的动态过程往往难以准确预测和防控。该文引入超图中的超边描述两个或两个以上个体之间复杂的社交关系,利用基于超网络动态演化模型构建在线社交超网络,并结合基于反应过程策略的SIS模型,对在线社交超网络中信息全局传播的动态过程进行理论分析和仿真实验。使用平均场理论得到超网络结构参数与传播率、恢复率之间的解析表达式,并通过仿真实验分析超网络规模、传播率、恢复率、超网络结构参数以及初始传播节点对信息全局传播的影响。进一步,对超网络和复杂网络结构下的信息全局传播过程进行了对比分析。研究结果有助于深层次理解在线社交网络中信息全局传播的传播规律及发展趋势,并为信息侦测和舆情控制等实际应用提供科学依据。     

从众效应下的网络舆论演化

针对传统舆论演化动力学研究忽略个体决策内驱力的问题,将有限信任模型与社会心理学从众效应理论相结合,建立依从、趋同和内化3种个体状态及状态转移策略,提出了基于期望牵引力和信任邻居群的动态决策演化模型.实验结果表明：在从众效应和期望牵引力共同影响下,观点出现收敛和分化,并存在小幅震荡;依从节点不会在演化稳定后消亡,而是保持低密度存在;与传统有限信任模型相比,进一步刻画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内在规律.     

基于置信水平和熵权法的参数和容差经济性设计

为降低生产运作成本并提高产品稳健性,需要对产品系统进行参数和容差的经济性设计.本文考虑模型参数不确定性和质量损失函数系数对优化结果的影响,从质量损失成本和容差成本的角度,提出了基于置信水平和熵权法的参数和容差经济性设计方法.该方法分为两个阶段:在参数设计阶段,根据因子响应试验数据构建质量特性的响应曲面模型,进而得到质量特性规格限为约束区间的置信水平计算公式,再通过最大化置信水平得到最优设计变量;在容差设计阶段,构建质量特性的均值方差关于设计变量和容差的模型,同时根据容差成本试验数据构建容差成本模型,再采用熵权法计算质量损失函数系数进而构建总成本函数,最终通过最小化总成本计算最优容差值.本文以树脂生产过程的胺添加试验为案例,系统地研究了温度、搅拌速度和添加速度这三个设计变量对树脂粘度的影响.结果表明,与已有方法相比,通过本文方法所确定的最优设计变量及其容差值,减少了模型参数不确定性对优化结果影响,同时降低了质量损失和容差成本.     

基于节点态度的社交网络信息传播模型

为了揭示信息在社交网络中传播的内在规律,对社交网络的信息传播过程进行深入的研究,社交网络的信息传播过程除了受信息本身的吸引力和社交环境的影响,同时受节点对消息的态度的影响。然而,现有信息传播模型对节点态度考虑不足,不能体现节点态度的差异对信息传播所产生影响。本文结合传染病模型并考虑节点态度,提出了一种基于节点态度的社交网络信息传播模型,旨在分析节点态度对信息传播的影响,为研究社交网络的信息传播机理提供理论依据。首先,考虑到不同节点的态度及其变化规则的差异,从个体角度出发,基于节点行为定义了节点态度及其更新原则。其次,在传统传染病动力学SIRS模型基础上,结合信息传播与传染病感染扩散类似的传播机理,综合考虑节点态度对信息传播状态转移的影响,利用社会学习理论得到一种基于节点态度的社交网络传播模型。该模型能够分析节点态度对信息传播的影响,给出传播规则,并刻画信息传播的演化规律。最后,采用新浪微博的真实数据对本文的传播模型进行了仿真实验,仿真结果验证了节点态度影响着信息的传播,证明了本文所提模型能够更准确地描述信息传播规律,反映社交网络的信息传播过程。     

基于多Agent的微博社交网络信息传播模型

针对传统微博社交网络信息传播模型没有考虑用户个体差异性和用户强弱关系的问题,本文建立了基于多Agent的微博社交网络信息传播模型。将微博用户抽象为Agent,并定义Agent的属性,分析微博社交网络信息的传播机制,定义Agent之间的交互规则,考虑不同强弱关系下影响用户转发信息行为的因素,通过仿真实验探究个体态度、影响力、个体间认同度等因素对微博网络信息传播的影响。仿真结果表明,微博信息的传播呈裂变式扩散模式,微博用户的态度、影响力等因素对信息的传播起促进作用,所提出的相关影响变量对有效利用与管控微博信息传播具有一定的启示意义。     

影响社团特性的微观结构因素解耦分析

现有的网络微观结构对社团特性影响的定性和定量分析,方法上还没有通用可靠的框架,实验数据集一般较小,说服力不强,此外也没有充分拆解各因素之间的耦合性。在定性分析上,采用基于零模型和“显著性检验”的微观结构对社团特性影响的分析方法,对各种类型网络进行了社团结构显著性检测,实现了微观结构对社团特性影响的质性分析。在定量分析上,提出基于零模型和“中介效应分析”的微观结构对社团特性影响的分析方法,将已知社团结构显著性类型网络的原始网络与零模型或零模型与零模型间模块度值作差,剔除微观结构对社团特性的作用,量化出不同社团结构显著性类型网络的不同阶数网络微观结构对社团特性的贡献程度。该文使用社交生物、科技、交通、经济、信息等不同规模的550个实证网络进行实验分析,全面深入分析了微观结构对社团特性产生的作用,有利于理解社团特性的形成机制。     

社交网络上基于信息驱动的行为传播研究

针对社交网络上信息与行为的交互作用与协同传播的特点,建立了基于信息驱动的行为传播模型。该模型综合反映了社交网络上信息与行为传播的交互性,以及信息传播的记忆性、时效性与社会加强效果等多种因素对传播的影响。研究发现,信息的时效性、社会加强效果、信息的转播率等模型参量,以及源节点的度与核数、节点的度及与源节点距离等网络参量,都在一定程度上影响行为传播的速度和范围,但各参量在不同环境下发挥不同的作用。     

基于结构平衡的社交网络舆情正向引导学习方法探讨

社交网络已经成为人们获取信息和进行社会交往的重要平台。一个话题经过众多网民评论与传播, 可能演变成社会关注的热点舆情。在社交网络文本大数据背景下, 从话题产生源头把握其演化趋势和发展规律, 对负向或弱正向话题采用适当的策略加以引导, 使其朝着正向发展, 对社会稳定具有重要意义。当前国内外相关研究尚处于起步阶段, 理论方法和研究手段还不成熟。在综述的基础上, 文章系统地提出网络舆情引导策略的理论与方法, 包括社交网络舆情生命周期与结构平衡协同演化模型;基于网络结构平衡的结构洞分析、关键节点人物识别、同质化分析的舆情引导模型特征参数分析;社交网络舆情正向引导式学习模型、算法及系统。     

基于Multiagent的社交网络舆情传播模型

为分析与预测社交网络中舆情传播过程和演化趋势,本文基于Multiagent分布式技术,建立了社交网络舆情传播模型,研究社交网络舆情传播方式,并根据Agent的行为和状态特性,对Agent进行分类,分析Agent的属性特征,通过剖析Agent个体之间的交互微观行为,依据信息价值时效性、信息源覆盖率和信息关注度,对转发行为的影响进行讨论,给出了Agent的决策规则,以网络结构方式体现Agent之间的内在联系。为验证模型的有效性,基于Agent的仿真平台,采用Netlogo 6.0.4进行模拟仿真分析。仿真结果表明,舆情信息的传播与信息价值呈正相关,信息价值越大,越有利于舆情信息的传播,且信息源的覆盖率与转发Agent数和中止Agent数成正相关,信息关注度对舆情传播影响甚大,说明该模型能准确分析和预测网络中舆情传播的演化趋势。该研究对相关人员了解社交网络中舆情的传播具有重要意义。     

基于顽固个体的舆论演化动力学研究

由于经典Hegselmann-Krause模型在研究观点演化时没有考虑到个体差异、社会影响力、信息传播的复杂机制等因素,我们在该模型中引入一定比例的顽固个体,并通过网络结构来刻画个体作用之间的差别,进而研究异质群体的舆论演化动力学行为,并分析网络结构和顽固个体比例对舆论演化动力学的影响。结果表明,在没有顽固个体的情况下,高信任阈值会促进共识态的形成,而顽固个体的存在则会导致群体观点的碎片化分布,且高信任阈值并不有利于群体形成局部共识。此外,对比基于度异质性引入顽固个体的不同选择策略下的研究结果发现,选择度较大的个体作为顽固个体时最有利于群体形成局部共识, 网络结构、顽固个体比例和顽固个体的选择策略对系统弛豫时间也有显著影响。这些发现对于揭示真实社会系统中舆论演化的宏观规律和内在机理具有重要意义。     

移动社交软件用户使用意愿影响因素研究

基于技术接受模型,构建了移动社交软件用户使用意愿影响因素分析模型,运用结构方程模型进行了实证研究。研究结果表明:感知有用性受好奇心、网络外部性和社会规范的显著影响,且网络外部性的影响程度最大;感知易用性受好奇心、人际交往、网络外部性和社会规范的显著影响,且社会规范的影响程度最大;感知有用性和感知易用性会显著影响移动社交软件用户的使用意愿。最后根据分析结果,提出了有针对性的营销建议。     

复杂网络中无信任边界限制的连续观点演化研究

多数的连续观点演化模型中,缺少考虑舆论环境对信任关系的影响,同时信任边界条件使得观点演化聚合之后,各观点集合中的个体无法进行后续观点交互。该文分析个体观点差异以及邻居舆论环境对交互过程中信任关系的影响,消除信任边界对观点交互更新的限制,建立无观点信任边界限制的连续观点演化模型,并研究该模型观点演化统一的影响机制。理论分析与仿真实验表明:该模型不单可以反映观点演化的聚合过程,而且能反映舆论演化聚合之后各观点集合之间的竞争交互过程,模型可描述观点集合形成后的观点有序集合的变化;同时,模型反映了在较高聚类系数的无标度网络中,观点演化统一更加困难,而在平均连接度高的网络中,演化统一更加容易,这与已有相关研究结论是基本相符的。     

跨文化交际中的语境顺应

跨文化交际是一个动态过程,各种语境因素的相互作用和影响使得交际得以进行,交际过程中语言选择要与语境相适应;交际双方语言的选择必须顺应语言使用者心理世界、社交世界、物理世界等构成的交际语境.只有当交际的语言选择顺应语言语境和社交语境时,交际才能顺利,否则就会出现问题,而"入乡随俗"是跨文化交际过程中语境顺应的一种选择.     

基于Moran过程的无线网络接入选择方法

提出了一种基于Moran过程的接入网络选择方法,将选择策略的演化过程描述为有限个体间的群体博弈,并证明了每个群体策略演化是一个随机生灭过程. 在此基础上,从多策略角度改进了局部更新机制,以揭示选择策略的演化机理. 仿真实验表明,该方法能在有限演化次数内收敛到纳什均衡解,同时能避免无限群体博弈模型所产生的“乒乓效应”.     

有标记网络中的病毒传播机理及动态特性

大数据环境下传播行为及动态演化形式是多元化的,其模型构建也各不相同.因此针对存在不同性质个体的有标记网络,探索了病毒传播模型与动态演化机制.首先将改进的有标记-易感染-已感染-易感染（S-SIS）传播模型应用到有标记网络,通过调节参数研究其对病毒传播的影响.改进了传统模型中传染概率为常数的假设,更好地模拟了感染状态的动态演化,构建了感染状态实时变化的感染概率方程,准确模拟了有标记网络中的病毒传播行为.最后利用平均场理论和蒙特卡洛方法进行仿真,对比检验不同参数变化对模型的影响.为了观察具有不同拓扑结构网络上的表现,对埃尔德什-雷尼随机网络与无标度网络进行了深入实验,得出了一系列新颖的结论.     

复杂地下洞室围岩开挖扰动空间效应参数化研究

复杂地下洞室围岩开挖扰动区的形成和发展具有明显的空间效应。岩体开挖扰动损伤总体上表现为岩体变形模量的劣化。考虑到基于厚壁圆筒弹性力学分析的弹性模量压力和半径相关模型的应用局限性,提出开挖扰动区岩体变形模量的半径-位移相关模型,并对模型的多洞室适用性和参数敏感性进行了分析。该模型实质上是一个参数场模型,通过变形模量劣化参数场分布量化揭示开挖扰动的空间效应。以瀑布沟水电站大型地下厂房洞室群工程为例,基于位移监测信息,应用半径-位移相关模型对主厂房围岩开挖扰动的空间效应及围岩稳定性进行了参数化分析。围岩变形模量劣化参数场沿厂房轴线具有明显的空间不均匀性,沿深度方向呈现指数函数分布特征。结果表明:该模型为开挖扰动区岩体变形模量参数的确定提供了合理的数值计算方法;通过岩体变形模量半径-位移相关模型参数化分析开挖扰动的空间效应,对于地下洞室施工期快速监测反馈和围岩安全稳定性评判以及支护优化设计具有显著的工程适用性。