基于情感动员的社交网络观点演化研究

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近年来,网络舆情和意见领袖相关话题引起了各个学科领域的广泛研究,观点动力学逐渐成为研究社交网络上复杂观点传播行为及其影响因素的重要工具。观点动力学结合了统计物理的方法,构建模型将复杂网络上的观点演化进行数值模拟,探究观点形成、演化、共识、分歧或极化等现象,意见领袖被认为是影响观点演化结果的重要因素。本文在已有的观点动力学研究基础上进行改进,为预测现实网络舆情和研究其复杂演化提供新思路。基于社会分化理论和情感社会学等理论,根据情感动员作用由强到弱将社交网络上的用户整体划分为3个群体:意见领袖、有影响力的个体和普通个体,其中普通个体不具备情感动员作用。本文提出基于情感动员的Hegselmann–Krause(HK)模型(EMHK),将具有情感动员作用的有影响力的个体引入至传统的HK模型,并给予三类群体不同的观点影响权重。此外,本文结合网络拓扑结构和个体行为属性构建识别指标系,提出EMLI综合评价指标,改进加权Leader Rank算法,挖掘网络意见领袖和有影响力的个体,在仿真网络和由2020年美国大选Twitter数据集创建的真实网络上进行数值模拟。实验结果表明,存在适当比例的有影响力的个体时有助于共识形成,主要体现在对观点簇数和观点收敛值区间的影响,占比过大将导致观点碎片化,改进的模型更贴合真实网络中的观点演化情况。以往基于意见领袖的HK模型改进中,意见领袖为单向影响状态,本文改变这一思路,重视有影响力个体的作用,对分析真实网络的舆情演化机理、如何更好地达成共识以及优化舆论引导与控制策略有重要的价值。
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