基于蜂擁策略的網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，網(wǎng)絡(luò)信息對現(xiàn)實生活的影響也在逐漸加深。為了能夠降低網(wǎng)絡(luò)輿論對現(xiàn)實的負(fù)面影響，更好的利用互聯(lián)網(wǎng)信息為人們的生活提供便利，對互聯(lián)網(wǎng)輿論演化的研究逐漸成為一個熱門課題。網(wǎng)絡(luò)輿論演化是一個涉及多個領(lǐng)域知識的課題，其中包括傳播學(xué)、社會心理學(xué)、社會物理學(xué)、信息技術(shù)和計算機(jī)科學(xué)。傳統(tǒng)的輿論模型主要針對輿論演化的非線性特征進(jìn)行解釋，其中基于社會心理學(xué)特性的Bounded Confidence模型應(yīng)用廣泛。本文的工作主要是借鑒傳

2、統(tǒng)的Bounded Confidence模型算法，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)知識，提出一個全新的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型體系，使其適用于互聯(lián)網(wǎng)輿論演化環(huán)境。并且在此基礎(chǔ)上利用仿真數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行試驗分析，驗證了輿論領(lǐng)袖、話題漂移、話題分裂等實際的輿論演化現(xiàn)象?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的產(chǎn)生使得信息傳播突破了時間和空間的限制，隨著社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)應(yīng)用的不斷增加，人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)在互聯(lián)網(wǎng)中被真實還原，信息可信度的提升進(jìn)一步加速了網(wǎng)絡(luò)輿論的演化。為了能夠?qū)ヂ?lián)網(wǎng)所帶來的種種特性進(jìn)行解

3、釋，在Netlogo軟件平臺的基礎(chǔ)上，本文提出并實現(xiàn)了一個多agent系統(tǒng)模型。該模型能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)空間中個體之間的輿論演化過程，其中虛擬的二維空間位置被量化為個體之間的人際關(guān)系，而agent的視野半徑參數(shù)被用來描述個體在網(wǎng)絡(luò)空間中的信息獲取能力。系統(tǒng)中的agent之間可以進(jìn)行局部通信，并根據(jù)Bounded Confidence算法進(jìn)行意見交換。通過仿真實驗數(shù)據(jù)，本文證明動態(tài)空間下的網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型不但繼承了傳統(tǒng)BC(HK)模型中三種不同

4、的信任更新算法的動力學(xué)特性，并且展現(xiàn)出一些與現(xiàn)實輿論演化相符的新特征。
　　 在此基礎(chǔ)上，本文通過實驗深入研究了不同特性的agent對于系統(tǒng)意見動力學(xué)特性的影響，其中擁有較大視野半徑的agent可以提升輿論形成的速度；擁有較低有界信心參數(shù)的agent可以造成最終意見的偏移；同時擁有兩者特點的agent使得系統(tǒng)產(chǎn)生對立的兩種意見值。動態(tài)的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是社會網(wǎng)絡(luò)的主要表現(xiàn)結(jié)構(gòu)之一。為了能夠使網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型更加貼近現(xiàn)實，本文借鑒復(fù)雜

5、網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用蜂擁算法引導(dǎo)agent的運動，創(chuàng)新性的將Flocking運動模式和BC意見交換算法結(jié)合在一起，設(shè)計實現(xiàn)了一個擬真程度極高的網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型。其中蜂擁運動策略被用來解釋輿論演化中兩個主要的個體心理行為：獵奇心理和防備心理，這是形成輿論的兩種主要社會推動力。在輿論演化過程中，個體出于對鄰居的好奇而相互靠近，但是又會出于對自身隱私的保護(hù)而排斥距離過近的鄰居。在模型中，agent的吸引半徑參數(shù)用來描述個體在輿論演化

6、中的社會影響力，而排斥半徑參數(shù)用來描述個體在意見交換過程中的自我保護(hù)力度。通過仿真實驗的分析，本文證實該模型不但繼承了動態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型的意見動力學(xué)特性，并且反映了個體的行為方式對輿論演化所產(chǎn)生的影響。隨著吸引半徑參數(shù)的提升，系統(tǒng)將逐步產(chǎn)生噪音現(xiàn)象；噪音會隨著視野參數(shù)的同步增加逐步減少。
　　 在此基礎(chǔ)上，本文通過實驗分析了不同特性的agent對于系統(tǒng)意見動力學(xué)特性的影響，其中視野參數(shù)較大的agent可以縮短意見收斂的時間

7、；擁有極端意見值和較小有界信心參數(shù)的agent會導(dǎo)致系統(tǒng)收斂于偏移同步或者非對稱極化狀態(tài)；擁有較高吸引半徑參數(shù)的agent會降低系統(tǒng)進(jìn)入同步的概率；同時擁有三者特性的agent會導(dǎo)致系統(tǒng)以較高的概率收斂至非對稱極化狀態(tài)。在輿論演化的過程中還有一個階段是極為重要的，那就是話題的傳播過程。為了能夠更好的對輿論演化的整個過程進(jìn)行解釋，本文借鑒了病毒傳播模型對話題的傳播過程進(jìn)行建模，并參考強(qiáng)化傳播理論，通過閥值參數(shù)來量化個體對于未知事件的好奇程

8、度。實驗分析了不同閥值參數(shù)情況下，系統(tǒng)的意見動力學(xué)特性。結(jié)果顯示，閥值參數(shù)較低時，系統(tǒng)處于活性狀態(tài)，其意見動力學(xué)特性與蜂擁策略下的網(wǎng)絡(luò)輿論演化模型接近；閥值參數(shù)較高時，系統(tǒng)處于惰性狀態(tài)，同時展現(xiàn)出一些新的特性。當(dāng)話題傳播過程與輿論演化過程不同步的時候，系統(tǒng)中出現(xiàn)了邊緣意見現(xiàn)象。視野參數(shù)的提升會加劇邊緣意見的產(chǎn)生；吸引半徑參數(shù)的增大會減弱邊緣意見的出現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，本文改進(jìn)模型算法，分析了輿論領(lǐng)袖在話題傳播與輿論演化過程中所產(chǎn)生的影響效果