网络舆论传播地数学模型

数学建模阻止小道消息传播规律在现代社会中，信息传播变得迅速而广泛，小道消息往往会以意想不到的速度传播开来。

而数学建模作为一种工具，可以帮助我们理解和预测小道消息传播的规律，从而采取相应的措施来阻止其传播。

本文将探讨数学建模在阻止小道消息传播规律方面的应用。

1. 小道消息传播的特点小道消息传播是一种快速蔓延的现象，具有以下特点：快速性：小道消息传播速度快，往往只需要短时间就能影响大量人群。

社交性：小道消息多通过社交网络、口头传播等途径传播，从而迅速影响亲朋好友。

情感性：小道消息通常涉及情感因素，容易引起共鸣，加速传播。

2. 数学建模在阻止传播中的应用数学建模可以帮助我们理解小道消息传播的规律，从而采取相应的措施来阻止其传播。

网络传播模型：数学可以帮助我们建立网络传播模型，分析消息在社交网络中的传播路径和速度。

通过研究信息的传播途径，可以有针对性地选择阻断点，减缓传播速度。

传播速率模型：借助数学建模，我们可以分析小道消息的传播速率，并根据消息的内容、情感倾向等因素，预测其传播程度。

在早期预测的基础上，及早制定应对策略，有助于遏制消息传播。

信息封锁策略：数学建模可以帮助我们研究信息封锁策略的有效性。

通过模拟不同封锁策略下的消息传播情况，找到最优的封锁策略，从而最大限度地减少信息传播。

3. 阻止传播的策略基于数学建模的分析，我们可以制定一些策略来阻止小道消息的传播：针对性封锁：根据传播模型，针对影响较大的节点进行信息封锁，以阻止消息的传播路径。

信息替代：提供准确、有价值的信息，以替代虚假的小道消息，从而降低虚假消息传播的效果。

舆论引导：通过积极的宣传和舆论引导，改变人们的情感倾向，减缓负面消息的传播速度。

快速响应：一旦发现虚假消息，要及时快速地发布真实信息，阻止虚假消息继续扩散。

4. 社会共识的重要性除了数学建模和相应策略，培养社会共识也是阻止小道消息传播的重要手段。

人们应当认识到虚假消息对社会的危害，主动抵制传播虚假信息的行为，形成共同抵制虚假消息的社会风尚。

数学模型在社会网络分析中的应用在当今数字化和信息化的时代，社会网络的规模和复杂性不断增长。

从社交媒体上的朋友关系到商业合作中的伙伴网络，从学术研究中的引用网络到城市交通中的路线网络，社会网络无处不在。

为了理解和洞察这些复杂网络的结构、功能和动态，数学模型发挥着至关重要的作用。

社会网络可以被看作是由节点（个体或实体）和连接节点的边（关系或交互）组成的图结构。

数学模型为我们提供了一种系统的方法来描述、量化和预测这些网络的特征和行为。

一种常见的数学模型是图论模型。

图论中的基本概念，如节点的度（与一个节点相连的边的数量）、路径（节点之间的连接序列）和连通性（网络中节点之间相互可达的程度），为我们理解社会网络的结构提供了基础。

例如，通过分析节点的度分布，我们可以发现网络中是否存在具有极高影响力的“中心节点”，或者网络是否具有均匀的连接性。

另一个重要的数学模型是随机图模型。

在这种模型中，节点之间的连接是基于一定的概率随机形成的。

通过调整概率参数，我们可以模拟出不同类型的网络结构，例如稀疏网络或密集网络。

随机图模型有助于我们理解社会网络形成的随机性和不确定性，以及预测网络在随机因素影响下的演化趋势。

在社会网络分析中，社区发现也是一个关键问题。

数学模型如模块度优化模型可以帮助我们识别网络中紧密连接的子群，即社区。

这些社区可能代表着具有共同兴趣、职业或社交圈子的人群。

通过发现社区，我们可以更好地理解网络的功能分区和信息传播模式。

数学模型还可以用于研究社会网络中的信息传播和扩散。

例如，基于传染病传播模型的思想，我们可以构建信息传播模型，来预测某种观点、谣言或创新在网络中的传播速度和范围。

这对于理解社会舆论的形成和演变、市场推广策略的制定以及公共卫生事件的防控都具有重要意义。

以社交平台上的热点话题传播为例。

假设一个热点话题在社交网络中开始传播，我们可以将每个用户看作一个节点，用户之间的关注关系或好友关系看作边。

通过建立数学模型，考虑用户的影响力、传播意愿以及信息的可信度等因素，我们能够预测这个话题在网络中的传播路径和最终的影响范围。

基于大数据分析的网络舆情传播模型研究与建模随着互联网的发展，人们对于舆情传播的关注度也越来越高。

网络舆情传播模型研究与建模是一个旨在分析和理解大数据中的舆情信息，揭示其传播机制和规律的研究领域。

本文将从定义网络舆情、大数据分析的概念入手，探讨基于大数据分析的网络舆情传播模型的研究与建模。

首先，我们需要明确什么是网络舆情。

网络舆情是指通过互联网平台上的信息流传播的涉及社会、经济、政治、文化等各个领域、各个层面的舆论和情感表达。

网民通过各种社交媒体、论坛、博客等平台进行信息发布和分享，这些信息在网络上迅速传播，引发大量网友的参与和讨论，进而形成一种舆论场景。

大数据分析是指通过对大规模数据集进行采集、存储、处理和分析，从中发现隐藏的模式、关联和趋势，进而提供决策支持和洞察。

在网络舆情研究中，大数据分析扮演着至关重要的角色。

通过搜集、爬取、存储和处理互联网上的大量数据，如新闻、微博、微信、论坛等，我们可以得到丰富的舆情信息资源。

基于大数据分析的网络舆情传播模型的研究与建模是为了深入理解和预测舆情的传播特征和机制。

在传统的舆情研究中，学者们通常基于小样本和有限信息来进行分析，这样往往不能准确反映真实的情况。

而大数据分析所采用的海量数据和算法可以帮助我们更全面地认知舆情现象，揭示网络舆情的发生、演化和蔓延规律。

在研究网络舆情传播模型时，我们可以基于影响力传播理论，构建相应的模型。

影响力传播理论认为，网络舆情传播是由一系列的信息源和受众之间的相互作用所导致的。

信息源通过发布信息，受众通过接受和传播信息，从而形成一种信息传播的网络。

在这个网络中，每个个体都有不同的影响力大小，信息的传播路径也是多样的。

我们可以通过建立数学模型，对网络舆情的传播进行建模和分析。

一个常用的网络舆情传播模型是SIR模型，即易感者（susceptible）、感染者（infected）、恢复者（removed）模型。

在这个模型中，舆情的传播过程可以看作是一种病毒的传播过程。

晋图学刊　２０２３（３）：１２－２１ＳｈａｎｘｉＬｉｂｒａｒｙＪｏｕｒｎａｌ　收稿日期：２０２２－０８－２８　定稿日期：２０２３－０５－２５基金项目：２０２２年国家社会科学基金青年项目“‘双碳’目标下‘技术－经济－区域’信息融合的创新生态系统构建及其协同演化研究”（项目编号：２２ＣＴＱ０２８）作者简介：吕　鲲（１９８８－），男，博士，特聘副研究员，研究方向为情报分析。

Ｅ ｍａｉｌ：３５１９４１２８１＠ｑｑ．ｃｏｍ引文格式：吕鲲，金鸿飞．一种考虑政府介入的ＳＩＲ网络谣言传播模型构建及其仿真研究［Ｊ］．晋图学刊，２０２３（３）：１２－２１．·青年论坛·一种考虑政府介入的ＳＩＲ网络谣言传播模型构建及其仿真研究吕　鲲，金鸿飞（宁波大学商学院，浙江宁波３１５２１１）摘　要：当今，网络谣言的肆意传播对社会造成了较大的负面影响。

本文通过建立政府介入的ＳＩＲ网络谣言传播模型，较为准确地描述舆情发展情况，为谣言的治理提供了理论依据。

本研究以经典ＳＩＲ模型为基础，引入了政府介入因素，构建了一种改进的网络谣言传播模型，并使用ＭＡＴＬＡＢＲ２０１６ａ对模型进行数值仿真，再进一步通过控制变量法，分析政府在舆情发展的不同时期对网络谣言传播的影响。

实验结果表明，政府的介入会对网络舆情的爆发时间、谣言规模等方面产生重要影响，能够较为准确地反映网络谣言传播趋势，为网络谣言的治理提供有价值的参考建议。

关键词：网络谣言；政府介入；ＳＩＲ模型；模拟仿真中图分类号：Ｇ２０６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４－１６８０（２０２３）０３－００１２－１００　引言在互联网高速发展的时代背景下，谣言的传播速度已经越来越快，涉及范围也越来越广。

２０１９年３月，网络上流传着一则谣言称，“央行将从４月１日起下调金融机构５％的存款准备金率”［１］，同月还发生了“江苏盐城响水爆炸１８名消防员牺牲”［２］网络谣言事件，此外还有２０１８年８月的“湖北黄陂车祸导致７名路人死亡”［３］网络谣言事件等。

A: 网络舆论的形成、发展与控制持有、接受、表达某种相同、相似的观点的人在社会人群中所占的比例超过一定的阀值，这时候这种观点就上升为舆论（opinions）。

舆论在特定的条件下，产生巨大的社会力量，能够左右社会大众和政府的行为。

如今，互联网作为一个开放自由的平台，已经成为了世界的“第四媒体”。

显然，网络舆论与传统舆论在形成、发展等方面有着诸多不同的特点，如何控制和引导网络舆论的形成与发展是当今社会的一个重要课题。

作为开放的网络平台，加上其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的人们愿意通过互联网来表达自己的个人想法。

现今，互联网已成为新闻集散地、观点集散地和民声集散地。

互联网上的信息内容庞杂多样，容纳了各种人群、各类思潮，对于社会上的一些敏感问题出现在网上而引起一些人的共鸣应是一种正常现象，但是由于各种复杂因素使这些敏感问题向热点演变，最后形成网络舆论并引起社会群众的违规和过激行动时，将影响到社会安定和其他政治问题，因此网络舆论的爆发将以“内容威胁”的形式对社会公共安全形成威胁，对网上的信息内容进行管理和控制将成为互联网进一步发展的必然趋势。

请在上述背景基础上，解决如下问题：（1）请在查找资料的基础上，给出网络舆论的基本概念和特性，分析影响网络舆论的各种因素；（2）运用你们所掌握数学知识，建立网络舆论形成的数学模型，使其能够对网络舆论的发展、变化趋势做出有效的判断，并能对网络舆论的态势做出客观的表述；（3）基于上述模型的基础上，请描述在网络舆论形成后，如何利用你们的模型来网络舆论的发展趋势。

B题：水资源短缺风险综合评价水资源，是指可供人类直接利用，能够不断更新的天然水体。

主要包括陆地上的地表水和地下水。

风险，是指某一特定危险情况发生的可能性和后果的组合。

水资源短缺风险，泛指在特定的时空环境条件下，由于来水和用水两方面存在不确定性，使区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及由此产生的损失。

移动社交网络中的影响力传播模型研究随着移动互联网的快速发展，移动社交网络成为人们日常生活的重要组成部分。

在移动社交网络中，用户通过发布内容、与他人互动和分享信息来建立连接和交流。

这种交流模式不仅改变了人与人之间的社交方式，还对信息的传播产生了巨大影响。

因此，研究移动社交网络中的影响力传播模型具有重要的实际意义。

一、影响力传播模型概述影响力传播模型是对信息在网络中传播过程的数学建模和分析。

它描述了通过社交网络传播信息的方式和机制，揭示了信息从一个用户到达其他用户的路径和传播速度。

在移动社交网络中，影响力传播模型研究主要集中在两个方面：信息的传播路径和网络中信息传播的速度。

1. 信息的传播路径信息传播路径是指信息从一个用户（源节点）传播到其他用户（接收节点）的路径。

在移动社交网络中，信息传播路径主要由两个因素决定：网络拓扑结构和用户信息特征。

网络拓扑结构包括用户之间的连接关系和社交网络的整体结构。

用户信息特征包括用户的兴趣偏好、社交影响力和信息传播行为等。

通过研究网络拓扑结构和用户信息特征，可以揭示出信息在移动社交网络中的传播路径。

2. 信息传播速度信息传播速度是指信息从源节点到达接收节点所需要的时间。

它受到多个因素的影响，包括网络拓扑结构、用户行为和信息特征等。

研究信息传播速度可以帮助我们理解信息在移动社交网络中的传播机制，进而优化信息传播策略，提高信息的传播效果。

二、常见的影响力传播模型目前，学术界提出了多种影响力传播模型来研究移动社交网络中的信息传播。

以下是几种常见的模型。

1. 传统的独立级联模型传统的独立级联模型是信息传播研究的基础，它假设每个用户独立地决定是否转发信息。

该模型通过计算每个用户的影响力概率来预测信息传播的规模。

然而，独立级联模型没有考虑用户之间的相互影响，因此在移动社交网络中的适用性有限。

2. SIR模型SIR模型是传染病传播模型在影响力传播中的应用。

它将网络中的用户分为三个状态：易感染者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）。

信息科学中的扩散网络模型研究导言信息科学是一个广泛而复杂的领域，其中扩散网络模型是一个令人着迷的研究方向。

扩散网络模型可以帮助我们理解信息和影响在社会网络中如何传播和扩散。

本文将深入探讨扩散网络模型在信息科学中的研究。

一、扩散网络模型的定义和背景扩散网络模型是描述信息、传播和扩散过程的一种数学模型。

它通常基于图论，用节点和边来表示网络的结构。

每个节点代表一个实体，如个人、组织或产品，而边则表示它们之间的相互作用或连接关系。

扩散网络模型最早应用于描述病毒传播的过程，如疾病的传播模型。

随着互联网和社交媒体的兴起，人们开始将扩散网络模型应用于描述信息和影响在社会网络中的传播。

这些模型可以用于研究广告传播、新闻事件传播、社交网络中的信息传播等。

二、常见的扩散网络模型2.1 独立级联模型独立级联模型是最简单和最常见的扩散网络模型之一。

在这个模型中，每个节点以一定的概率将信息传递给它的邻居节点，然后这些邻居节点又以相同的概率传递给它们的邻居节点，以此类推。

这样的传播过程可以看作一系列的级联，即信息从一个节点传递到另一个节点。

2.2 传染病模型传染病模型是将传统疾病传播模型应用于社交网络中的信息传播。

它基于流行病学理论，将信息传播过程类比为病毒传播的过程。

在这个模型中，节点可以处于不同的状态，如易感、感染和康复。

通过研究节点之间的相互作用和交互，我们可以预测信息在社交网络中的传播趋势。

2.3 同化模型同化模型是描述信息传播中个体之间相互影响和同化的模型。

在这个模型中，节点之间的相互作用会导致它们的观点、态度或行为趋于一致。

这种同化过程可以用于研究社交网络中的舆论形成、意见领袖的崛起等。

三、扩散网络模型的研究方法扩散网络模型的研究通常涉及数学建模、计算和仿真三个方面。

数学建模通过建立起适当的数学模型来描述和分析扩散网络的行为。

计算方法则通过计算机算法和技术来模拟和分析扩散过程。

仿真方法则借助计算机模拟和实验来重现扩散网络模型的行为，并通过结果验证模型的准确性和可靠性。

融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析刘小洋; 唐婷; 何道兵【期刊名称】《《中文信息学报》》【年(卷),期】2019(033)009【总页数】8页(P115-122)【关键词】社交网络; 信息传播; 舆情演化【作者】刘小洋; 唐婷; 何道兵【作者单位】重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着新媒体的迅猛发展，其正在逐渐替代电视、广播、报纸等传统媒体，成为人们获取信息的主要途径。

在线社交网络(微博、微信、Twitter、Facebook等)中，信息以类似病毒的不断复制、扩散的方式传播，从而实现了“一传十，十传百”的传播效果。

互联网以其开放性、匿名性及互动性为特色，为网民提供了抒发自我情感、获取热点事件的途径。

舆情是指作为主体的社交网络参与者在一定阶段和地理范围内，对社会事件或社会现象发表的带有个人倾向的意见或言论[1]。

图1为在线社交网络舆情形成过程。

从图1中可看出，随着信息时代的到来，新的传播技术带来了新的传播方式，网民借助微博、微信、短视频、直播等新的传播方式主动发布意见，参与意见传播和舆论形成，使得社交网络成为收集民意的有效途径之一，对推动社会进步起到了积极作用。

同时，一些恶性事件被别有用心的组织和人员经过互联网的“放大”作用后，则会给国家安全、社会稳定带来重大影响[2]。

因而，对待舆情，要进行有效管理及引导，能够在短时间内利用“黄金4小时媒体”[3]，即微博、微信、QQ 群、贴吧等新媒体传播平台，控制事件的传播、发酵，从而，不被舆情牵着鼻子走，使得政府的主流意见成为舆论主导，始终保有主动权[4]。

“没有网络安全就没有国家安全”，这也是各级政府部门之所以高度重视网络舆情工作的重要原因。

图1 在线社交网络舆情形成在此背景下，建立一个完善的舆情理论认知体系也就成为了大数据时代的重要课题之一。

国内外学者就网络舆情信息传播及其应用已经开展了大量研究工作，如舆情的监测与分析、舆情发展规律与研究、舆情的管理及引导等。

基于信息传播模型SIR传染病模型的社交网络舆情传播动力学模型研究一、概述随着信息技术的飞速发展，社交网络已成为人们获取信息、表达观点的重要平台。

在社交网络中，舆情信息的传播速度之快、范围之广，使得其对社会舆论的影响力日益增强。

对社交网络舆情传播机制的研究显得尤为重要。

本文基于信息传播模型SIR传染病模型，对社交网络舆情传播动力学进行深入研究，旨在揭示舆情传播的基本规律，为舆情引导和控制提供理论依据。

SIR传染病模型是描述传染病传播过程的一种经典数学模型，它将人群分为易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）三类，并通过建立微分方程来描述各类人群数量的变化。

该模型在传染病防控领域具有广泛应用，为政府制定防控策略提供了有力支持。

本文将SIR模型引入社交网络舆情传播研究，通过对舆情信息的传播过程进行数学建模，分析舆情传播的动力学特征。

研究内容包括舆情传播的影响因素、传播路径以及传播速度等，旨在揭示舆情传播的内在机制。

通过本研究，我们期望能够更深入地理解社交网络舆情传播的动力学过程，为舆情引导和控制提供更为有效的策略。

同时，本研究也将为信息传播学、社会学等相关领域的研究提供新的思路和方法。

1. 社交网络舆情传播的背景与意义随着信息技术的迅猛发展和移动互联网的普及，社交网络已经成为人们获取信息、表达观点、交流情感的重要平台。

在这个高度信息化的时代，社交网络舆情传播的速度和影响力日益凸显，对社会稳定、政治决策、经济发展等方面产生了深远影响。

深入研究社交网络舆情传播的动力学模型，对于有效预测舆情走势、制定科学合理的舆情应对策略具有重要意义。

社交网络舆情传播的研究背景源于网络空间的复杂性和动态性。

在社交网络中，用户之间通过发布、转发、评论等方式进行信息交流和情感传递，形成了复杂的网络结构和传播路径。

同时，网络空间的匿名性、即时性等特点使得舆情传播具有更强的不确定性和难以预测性。

数学中的社交网络分析社交网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一门研究人际关系以及信息传播的学科。

在社交网络中，个体之间的互动构成了复杂的网络结构，而数学作为一种强大的工具，可以帮助我们理解和分析这些网络。

本文将介绍数学在社交网络分析中的应用，包括图论、矩阵论以及统计学方法等。

一、图论在社交网络分析中的应用图论是研究图形及其性质的学科，其中网络可以被看作一个由节点和边组成的图。

在社交网络中，个体即为节点，而他们之间的关系则表示为边。

通过图论的工具和方法，我们可以对社交网络进行可视化、测量和预测。

首先，通过分析社交网络的拓扑结构，我们可以了解网络中的重要节点和关键连接。

例如，中心性（Centrality）指标可以帮助我们确定网络中的核心节点，这些节点在信息传播、影响力扩散等方面具有重要作用。

常见的中心性指标包括介数中心性（Betweenness Centrality）、度中心性（Degree Centrality）等。

其次，图论还可以帮助我们研究社交网络中的社区结构。

社区指的是网络中相互紧密连接的节点群体，他们与网络内部联系紧密而与外部节点联系稀疏。

通过社区检测算法，我们可以找到社交网络中的隐含群体，进而深入研究他们之间的关系和特点。

最后，图论也可以用来分析信息在社交网络中的传播过程。

信息传播模型可以通过图论的方式进行建模，例如病毒传播模型、舆论传播模型等。

这些模型可以帮助我们理解信息在网络中的扩散规律，从而进行精确的预测和干预。

二、矩阵论在社交网络分析中的应用矩阵论是数学中关于矩阵及其性质的研究，而社交网络可以通过矩阵的方式进行描述和分析。

在社交网络中，我们可以使用邻接矩阵、关联矩阵、度矩阵等进行建模。

邻接矩阵是一种二维矩阵，其中的元素表示节点之间的连接关系。

通过邻接矩阵，我们可以进行复杂网络结构的可视化表示。

关联矩阵则描述了节点与属性之间的关联关系，例如人物的属性、兴趣等。

传染病模塑洋解2.2.2 snsis,SIR经典模型经典的传播模塑大致将人髀分为传播态S,易感染态/和免挾态R。

S态表示t It 带有病毒或遥言的传播能力，一旦接顒到易感染个U就会以一定闵率导致对方成力传播态。

/表示该个体没有接触U病毒或遥言，容易被传播态个U感染。

R表示当经il-t或多彳、感染周期后，垓fit 永远不再被感染。

s/模里考虑了最简单的怖况，即一个个U值感染，就永远成为感染态，向周围邻居不断传播病毒或遥言等。

假设个体接能感染的忧率为0,思人数为N,在各状态均匀混合网络中建立传播模塑如下:U而得到芈 5（1）dt对此方Silfi求解可得:可见，起初免大跚分的个体为/态，任何一个S态个fi都会遇列/态f体并且传染给对方，网络中的s态个数甌时间应指数用长。

与此同时，顒着/态fit的城少，网络中s态f 数达到饱和，逐渐网络中fit全部应为s态。

然而在观实世界中，fit不可能一頁祁处于传播态。

有些节直会因为传播的能力和恿愿的下酚，从而自动转变为永不传播的尺态。

而有些节点可能会Us态转变/态，因此简单的S/模塑就不能满足节点具有自倉能力的现实需求，因而出观S/S模里和s〃？模型。

SIR是研究复杂网络il言传播的经典的模型。

采用与病毒传播柑皿的过程屮的SIR态代表传播过程中的三种状态。

Zanetee, Moreno先后研究了小世界传播过程中的培言传播。

Moreno等人将人辭分为S （传播端言）、I（设有听到培言）,R （对培言不再相信也不传播）。

假设没有听到遥言/个U与S个体接触，以视率几伙）变为Sf体，S个体谓到5 11$或尺个mni率Q伙）变力/?,如图2.9所示。

建立的平均场方样：-J > = -几(k"(/)s(/)dt< 一a(k)s(t)[s(t) + r(t)]dt,心（0）IS 2.9 SIR樸型的状态转移囹= a(k)s(f)[s(/) + r(0]dt与之前人得到的均匀网络的病毒传播的给沦相反，遥言在均匀网络中传播没有闽値。

传染病模型详解2.2.2 SI/SIS,SIR 经典模型经典的传播模型大致将人群分为传播态S,易感染态/和免疫态R 。

S 态表示该个体 带有病毒或谣言的传播能力，一戸•接触到易感染个体就会以一泄概率导致对方成为传播态。

/表示该个体没有接触过病毒或谣言，容易被传播态个体感染。

R 表示当经过一个或多个 感染周期后，该个体永远不再被感染。

S/模型考虑了最简单的情况，即一个个体被感染，就永远成为感染态，向周用邻居不断传 播病毒或谣言等。

假设个体接触感染的概率为0,总人数为N.在各状态均匀混合网络中 建立传播模型如下:从而得到1-屮严_可见，起初绝大部分的个体为/态，任何一个S 态个体都会遇到/态个体并且传染给对 方，网络中的S 态个数随时间成指数增长。

与此同时，随着/态个体的减少，网络中S 态个 数达到饱和，逐渐网络中个体全部成为S 态。

然而在现实世界中，个体不可能一直都处于传播态。

有些节点会因为传播的能力和意愿 的下降，从而自动转变为永不传播的R 态。

而有些节点可能会从S 态转变/态，因此简单 的S/模型就不能满足节点具有自愈能力的现实需求，因而岀现S/S 模型和S7R 模型。

S/R 是研究复杂网络谣言传播的经典的模型。

采用与病毒传播相似的过程中的S, I , R 态 代表传播过程中的三种状态。

Zanetee, Moreno 先后研究了小世界传播过程中的谣言传播。

Moreno 等人将人群分为S （传播谣言）、I （没有听到谣言），R （对谣言不再相信也不传 播）。

假设没有听到谣言/个体与s 个体接触，以概率久伙）变为s 个体，s 个体遇到s 个体 或/?个体以概率a 伙）变为如图2.9所示。

建立的平均场方程:- = ^■（1-0 dt・仇谊）=M 皿=罠0）对此方程进行求解可得: IS 2.9 SIR 模型的状态转移圏di(t) ・~;-= 一九(k)i ⑴ s(t)dt< = A(k一a伙)s(f)[s(/) + r(t)] dt= a(k)s(/)[$(f) + r(t)]dt与之前人得到的均匀网络的病毒传播的结论相反，谣言在均匀网络中传播没有阈值。

社交媒体中的舆情分析与影响力评估研究一、引言社交媒体的普及改变了人们获取和传播信息的方式，成为了舆论场中不可忽视的一部分。

舆情分析和影响力评估成为了社交媒体研究领域的关键议题。

本文旨在探讨社交媒体中的舆情分析方法以及如何评估舆情对社会的影响力。

二、社交媒体中的舆情分析方法1. 文本挖掘技术文本挖掘技术是社交媒体舆情分析的重要方法之一。

它通过对用户在社交媒体上发布的信息进行收集、预处理、分析和挖掘，提取出其中的关键信息。

其主要包括情感分析、主题识别和事件检测等技术。

情感分析可以帮助理解用户在社交媒体上发表的言论对某一事件或主题的情感倾向，从而更好地掌握舆情的态势。

主题识别可以帮助发现用户关注的主要话题，从而快速了解舆情的核心内容。

事件检测则可以帮助发现和跟踪重要的社会事件。

2. 社交网络分析社交网络分析是通过图论和网络分析方法来研究社交媒体中用户之间的关系及其对舆情的影响力。

它可以分析用户之间的连接强度、网络拓扑结构以及信息传播的路径。

通过发现关键节点和社区结构，可以评估某个用户的影响力，并确定消息传播的路径。

此外，社交网络分析还可以帮助发现潜在的团伙、虚假账号和舆论操纵行为。

三、社交媒体中的舆情影响力评估1. 影响力度量指标社交媒体中的舆情影响力评估可以通过一系列指标来完成。

其中包括用户的关注度、转发量、回复量、点赞量等。

关注度可以反映一个用户在社交媒体上的受众规模，也可以通过粉丝数量来衡量。

转发量和回复量能够反映用户对某一事件或主题的关注程度和参与度。

点赞量则能够反映舆情的受欢迎程度。

综合这些指标可以对用户的舆情影响力进行综合评估。

2. 动态模型建立针对社交媒体中舆情的动态变化特点，可以建立动态模型来评估舆情的影响力。

动态模型可以跟踪舆情的传播路径、影响范围以及持续时间，从而揭示舆情对社会的长期影响。

通过建立数学模型，可以对舆情的演化过程进行模拟和预测，提供决策参考信息。

四、舆情分析与影响力评估的应用1. 政府舆情管理政府可以通过社交媒体舆情分析和影响力评估，及时了解公众对政府政策的态度和反馈，为政策制定和修正提供依据。

网络舆情传播动力学模型研究随着互联网的普及和社交媒体的兴起，信息传播的速度和范围都得到了极大的提升。

这也给舆情传播带来了前所未有的挑战和机遇。

为了更好地理解和预测网络舆情传播的规律，研究学者们开始关注网络舆情传播动力学模型。

本文将对网络舆情传播动力学模型进行研究，以期加深对其内涵和应用的理解。

网络舆情传播动力学模型是一种通过对网络舆情传播过程的建模和模拟，来揭示其中规律和机制的研究方法。

该模型将网络舆情传播看作是一种信息在网络中的扩散过程，以节点和边为基本单位，考察不同节点之间的相互联系和信息传播路径，旨在揭示网络舆情传播的动力学机制和影响因素，为舆情管理和舆论引导提供科学依据。

在研究网络舆情传播动力学模型时，需要考虑多个因素。

首先，网络拓扑结构是其中的重要一环。

网络舆情传播过程中，人们通过关注、转发和评论等行为构成了复杂的社交网络结构。

这些社交网络的拓扑结构对舆情的传播速度和范围产生着重要影响。

因此，研究者需要对网络拓扑结构进行建模，并分析节点之间的关系，以了解信息在网络中的传播路径和影响范围。

其次，传播动力学模型需要考虑信息传播的传播规则。

不同的舆情事件具有不同的传播规则，研究者需要通过分析和挖掘大量的舆情数据，找出其中的共性和规律。

例如，某些热点事件可能会呈现出爆发式传播，而某些事件可能会表现出持续性传播。

研究者可以通过建立数学模型，对信息传播的速率、扩散规模和时间等进行定量分析，以揭示信息在网络中的传播特点。

此外，网络舆情传播动力学模型还需要考虑个体行为和群体行为之间的相互作用。

个体行为是指用户在网络上进行的关注、转发和评论等行为，这些行为直接影响着信息的传播效果和传播路径。

而群体行为则是指多个个体行为之间的相互关系和合作，研究者可以通过构建博弈模型或竞争模型，对信息传播中的合作和竞争关系进行研究。

最后，网络舆情传播动力学模型研究的目的是为舆情管理和舆论引导提供科学依据。

通过对舆情传播机制的研究，我们可以更好地了解信息在网络中的传播规律和影响因素，有针对性地采取措施，促进积极的舆情传播，化解负面舆情影响。

网络舆论传播问题一、摘要本文讨论了影响网络舆论的因素、网络舆论形成及对网络舆论的调控与引导问题。

问题一，由调查问卷（见附录一），将影响网络舆论的因素归类为主体、客体和外界，建立三层结构体系。

采用模糊层次分析（FAHP）与模糊综合评判相结合的方法对影响网络舆论的各个因素进行分析。

根据隶属度原则，构造模糊一致矩阵，根据其性质求解出影响网络舆论主要因素的相对重要程度依次为：舆情指向，管理力度，事件本身的舆论价值，互联网发展的普及程度，及其对总目标的权重依次为：0.245，0.2025，0.105，0.1425。

问题二，以“邓玉娇事件”为例，对网络舆论的形成进行分析。

根据网络舆论生成的“蝴蝶效应”机制，将该舆论的形成分为五个时期:产生期、成长期、爆发期、降温期、长尾期。

首先，根据跟帖量散点图用最小二乘法通过Matlab拟合出各个时期的函数模型并检验其拟合程度。

其次，通过对舆论形成的全过程建立的模型，判断其所处阶段，然后利用所建立的各个阶段的子模型作进一步的预测。

问题三，根据问题二中建立的模型，预测网络舆论的走势，判断网络舆论是否处于爆发期的潜伏阶段，并针对预测的结果，进行相应的及时调控和引导。

关键词：模糊层次分析模糊综合评判蝴蝶效应分段曲线拟合二、问题重述2.1问题背景持有、接受、表达某种相同、相似的观点的人在社会人群中所占的比例超过一定的阀值，此时的观点就上升为舆论。

并且在特定的条件下，舆论会产生巨大的社会力量，能够左右社会大众和政府的行为。

现如今，互联网又作为一个开放自由的平台，已经成为了世界的“第四媒体”。

显然，网络舆论与传统舆论在形成、发展等方面有着诸多不同的特点，如何控制和引导网络舆论的形成与发展是当今社会的一个重要课题。

作为开放的网络平台，加上其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的人们愿意通过互联网来表达自己的个人想法。

现今，互联网已成为新闻集散地、观点集散地和民声集散地。