在线时变社会网络中消息传播与意见演化模型研究

发布时间：2024-04-22 02:58

　　信息技术的发展改变了传统的大众传播方式,消息传播和意见交互从现实世界迁移到虚拟空间中,个体通过社交媒体以点对点的方式传递消息、意见,由此推动了传播学、管理学、计算机等学科相关研究的深度融合。由于社交媒体实现方式的多样性、参与者的广泛性、传播渠道的复杂性,所以社交媒体上消息传播和意见演化过程中易呈现出突发性、裂变性及复杂性等特点。这要求政府相关部门和学者专家们面对社交媒体上海量的数据信息,科学的把握网络事件的传播规律、准确高效的分析传播态势及提高应急决策和预警能力。因此社交媒体上的消息传播和意见演化问题就成为一个重要的研究议题。然而很多研究隐含如下假设,在线社区上的社会网络关系只要建立就一直生效,也就是只要消息或意见到达网络上的节点,就会沿着虚拟世界中的社会关系传递。但是现实中由于用户本身的工作、学习、出行等社会活动的影响,在线的社会网络关系是处于时断时续的状态,这种时变的关系构成必定对消息传播和意见演化产生很大的作用。故本文针对这种社交媒体应用情景,从个体在线行为的时间特征出发,探究社交媒体的在线时变网络特性。在此基础上,考虑个体属性与群体社会规范,对在线时变社会网络上的消息传播与意见...

【文章页数】：129 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１．２研究内容关系??Ｆｉ．?１．２?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｃｏｎｔｅｎｔ??

－有限注意视角下的用户?３－活动窗在线时变社会网??行为时变模式研究?络上复杂传播模型研究??／?＼????７＊＾???／?＞?？?Ｘ??Ｌ．?－Ｎ??Ｉ?．?＿?｜?，??微观到宏观?：；?徴观基＿理论依据?：｜?传播到交互??Ｉ?ｆ???—?—?—?——?——一－———?—?....

图１．３社交媒体上的用户滑动窗??

?在社交平台上同过去社会时间上的用户交互；二是信息技术可以产生瞬间时间，通过推??荐等技术可以将热门消息推送给用户，打破用户处理信息的时间序列。本文用活动窗Ｗ??表示的在线社会网络上处理能力一一有限注意力的范围，利用ＥＭ－ＧＭＭ算法从所收集??白勺Ｔｗｋｔｅｒ社交数据中获取它的统....

图２．１活动窗中行为示意图??Ｆｉｇ．?２．１?Ｂｅｈａｖｉｏｒｓ?ｉｎ?ａｃｔｉｖｉｔｙ?ｗｉｎｄｏｗ??

?在线时变社会网络中消息传播与意见演化模型研究???消息存储空间??Ｉｎｐｕｔ?Ａ?ｍｋ?ｍ；?ｍ／ｉ?ｍｘ?ｍｘ?ｍｘ?ｍｘ??到达时间?ｈ?ｔ２?ｔ４?Ａ?ｔ５?ｔ６?ｔ７?ｔ８?＾??４?从最近时刻开始??｜?＼?＼逆序浏览??ＡＣｔＡ?ＴＷａ?ＲＴｍｋ?ＣＭｍｋ??图２．....

图２．２用户有限注意力活动时间长度序列??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｌｉｓｔ?ｏｆ?ｄｕｒａｔｉｏｎｓ?ｕｓｅｒ＇ｓ?ｌｉｍｉｔｅｄ?ａｔｔｅｎｔｉｏｎ??

度分布不均。本文用Ｋ－Ｓ方法（Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－Ｓｍｉｒｎｏｖ检验法）１１５２１对单个用户ｄｉｆｆ??集合中的时间差Ａｔ，？概率分布进行了幂律分布假设检验，发现８９．４％的用户无法通过??ｐ－ｖａｌｕｅ为０．１的阈值。也就是从个体层面看其有限注意力活动时长的概率分布不符合幂?....

本文编号：3961824