谣言传播模型研究综述

谣言传播模型研究综述 Vol. 6 No. 46 4 复杂系统与复杂性科学 第 卷第 期 2009 1 2 年 月 COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE Dec. 2009 :1672 , 3813(2009)04 , 0001 , 11文章编号 谣言传播模型研究综述 1～2 1 1 ～～ 芳司光亚罗批张 (1. ，100091;2. ，262500)国防大学信息作战与指挥训练教研部北京 第二炮兵青州士官学校山东 青州 :～摘要简要介绍了自二战以来谣言现象的研究成果及不同领域的谣言传播模型综 。述了现有模型的特点及进展指出谣言传播模型建模过程中要对谣言传播的复杂 、、、～性心理特征蝴蝶效应从无序到有序的演化等问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 进行深入思考并借鉴舆论传 ～Agent 。 播等多学科的现有成果以建立基于 的复杂网络上的谣言传播模型关键 :;;;Agent;词谣言传播模型建模仿真复杂网络 :TP391. 9; E911;N94:A中图分类号文献标识码 A Survey for Rumor Propagation odesMl 1，2 1 1 ZHANG Fang，SI Guang-ya，LUO Pi (1. Department of nformaton Operaton Command Tranng，NDU of PLA，Beng 100091，Chna; Iiiiiijii 2. SergeantS choo，the Second Artery forces of PLA，Qngzhou 262500，Chna) lillii Abstract:Rumor is a typical social phenomenon. This paper introduces reaserchesof rumor phenomenonsince the secondw orld war and some rumor propagation models，summarizes the characteristic of the exi- ting models and their progress. This paper indicates that some problems such as complexity，mental mech- ansm，butterfy effect and evovement from dsorder to order must be pad cose attenton，and mut-dsc- illiililiiiplinary theory such as public opinion propagation must be utilized，in order to establish agent-based rumor propagation model on the complex network. Key words: rumor propagation; model; modeling and simulation; Agent; complex network ，，、作为一种典型的社会现象谣言在现代社会中不仅没有消失而且其传播手段传播途径等都发生了很 。、，。，。大的变化在突发事件乃至各种危机中谣言的作用不可低估因此对谣言传播机理进行研究非常重要 ，，用模型研究谣言是学术界常用的方法而且随着社会科学和自然科学中各个学科的相互渗透用仿真模拟技 。术研究谣言传播成为主要手段 1谣言现象理论研究 ，Knapp 1942 1 000 ，对谣言比较系统科学的研究始于二战收集整理了 年间的 个战时谣言并作了系统性 ,1, ，，。分析根据谣言的不同目的和内容进行了分类这项研究为后来谣言的相关理论研究奠定了重要基础 ,2 , 15, ，，谣言语义研究一直是国内外学者广泛关注的问题尽管谣言概念的界定至今仍有很多不同的说法但 3 :1 ) 。，、、是研究者对谣言的概括在以下 点却是统一的信息性谣言是一种信息一种与某人某事某问题的 :2009 , 03 , 24收稿日期 :(60874086，60774035);863 (2007AA01Z323)基金项目国家自然科学基金 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 项目 国家 :(1972 ,) ，，，，，、。作者简介张芳女山东青州人副教授博士研究生主要研究方向为战争复杂性战略模拟及行为建模与仿真 。;2)，;3 ) 事实有出入的信息传播性谣言会在某一范围内一定数量的人群中流传并为众多人所相信未知。。，，，性谣言都是未经证实的消息或信息其证明结果不一定是虚假的有时也会被证明是真实的因此谣言 ，。、、、既是信息的一种扩散过程又是一种解释和评论的过程这种过程具有匿名性时效性爆发性重复性和刺 。激性等特征 :，众多学者对谣言的研究表明尽管不同时期的谣言有其特殊的产生背景但其传播的基本要素是一致 ，，的即重要性和模糊性而且还与个人的差异即谣言受众的批判能力以及事件的反常性和环境因素有 ,16 , 20,,21,，。、、、。关谣言传播通常会经历孕育期散播期控制期也有研究称之为形成期高潮期和衰退期研究 ,22 , 23,，、、。还表明谣言的传播还具有群体性反复性变异性等特点 ,24,，、3 。从传播渠道看谣言的发展可分为人际大众和新媒介传播 个阶段近年来社会科学等领域的研 ,25 , 27,,28,,29,，、究主要集中于网络谣言的传播过程及传播效果其理论基础包括谣言的传播谣言背后的社会 ,9,,30 , 33,、。、学现象谣言传播者的内心焦虑或恐慌这些网络谣言传播研究以电脑中介传播形态的互动性非 ,34,、，，线性非同步性等为基础克服了传统检验法和调查法中忽视谣言传播时人与人之间的互动性的缺点进 ，、一步印证了网络谣言传播是一种展现传播者之间互动能力的集体行为且具有传播渠道多元化传播速度 、、、、、、、。快范围广杀伤力大复制性导致的版本单一化科学含量高可信性强寿命短主动变异等特点研究还 ，、，发现网络谣言的传播除了建立在人际传播的链状树状这两种传播模式的基础上还有自己独特的传播形 ，。态即放射状和漩涡型复式传播 2 谣言传播模型研究及进展 、20 60 ，谣言传播模型的研究始于 世纪 年代由于谣言在人际关系网络中的散布和病毒传播扩散很相 ，。，似因此现有的谣言传播模型大都借鉴了传染病模型模型中种群内的个体被抽象为几类每一类都处于一 ，:S ( Susceptible ) ———I ( Infected )———，;; 种典型状态其基本的状态包括易染状态或健康状态感染状态R(Recovered)———/ 。: 被移除状态或免疫 恢复状态通常用这些状态之间的转换过程来命名不同的传染模型SIR (，)、SIS ( ，模型易染群体被感染然后恢复健康并具有免疫性模型易染群体被感染后又返回到易染状 ,35 , 37,)。，。态等只是传染病的微分动力学方程是根据数据统计建立的宏观数学模型没有考虑到微观机制 2. 1 D ,K 模型 Daey Kenda 20 60 ，Daey Kenda llllll和 于 世纪 年代提出了谣言传播的数学模型后来的研究者以 和 的名 D ,K 。，字称之为 模型该模型是借助随机过程的方法来分析谣言问题的它把受众按照谣言传播效果分成 3 ，。了 类并假定其中两类人之间角色转换的概率满足一定数学分布 (t = 0 )X(0) = N (Susceptible)，Y(0 ) = 1 假设在初始条件下时刻有 个人未曾听说过某谣言个人传播谣 (Infected)，Z(0) = 0 ，t0 ，X(t) + Y(t) + Z(t) = N + 1，D ,K Markov 言个人听说过该谣言时则描述 模型的 ? {X(t)，Y(t)0}链?在连续时间条件下的转移概率为 (t) = P{X(t) = x，Y(t) = y | X(0) = N，Y(0) = 1} ρxy 0xN，0yN :这一概率分布在 的条件下满足方程 ???? dρ ( x + 1 ) ( y + 1 )y , 1 xy)= (x + 1)(y , 1)+ (N ,x ,y )(y + 1)+,y (N ,ρρρρ x + 1，y , 1 x，y + 1 x，y + 1 xy dt 22x，y ，= 0。当 超出上述范围时ρ xy ，Mak D 。，i这个模型尽管不完全符合谣言传播的实际过程但在一定近似条件下还是合理的此后和,38,,39,Thomson MDMurray I ，。以及 相继利用数学模型对谣言进行了研究这些研究主要集中于理论分析基 、，，于数学的谣言模型尽管具有高度的抽象性严密的逻辑性和应用的广泛性它对过程描述是非直观的接近 ，。显示的谣言传播可以用数学模型表示但却不可求解 2. 2Potts 模型 ,40 , 45, ，，。近年来谣言问题除了继续受到社会学工作者关注外也引起了物理学等自然科学工作者的关注 ，:36 4 ??张 芳等谣言传播模型研究综述第 卷第 期 ，，谣言作为一个社会集合行为与物理系统的宏观行为具有相似性而个体的动机与相互作用则相似于物理系,46 , 49,。。Potts ，统中的微观运动目前应用物理学研究谣言的主要理论是相变理论模型就是为研究谣言传 。Potts 播问题而提出的一个物理学模型华中科技大学的研究小组利用经过改变的 自旋系统对谣言传播进 Potts ，，行了量化并建立起了谣言传播的 模型给出了自发谣言模型的精确解并确定了谣言传播的一级相变 ,50,，。和二级相变用一种定量的方法研究了简单谣言在传播中发生的语义变化 2 图 谣言命题空间 1 图 谣言谓词坐标轴 。:m ;m ;m 3 如下面的几个命题所有 只企鹅被杀死所有 只企鹅被抓取所有 只企鹅被放掉这 个命题 ，“”、“”、“”、“m (中每一个命题都有一个个体变量企鹅个体域即个体变量的个数 和谓词分别是被杀被抓被 ”，l = 3)。l 。() ，m 放记为 谣言在传播过程中个体变量企鹅不发生变化而命题在传播中会改变其 或 值每 (x) F(x)，，(x)F(x)3 ;一个命题可以表示为如在传播过程的某个时刻命题表示所有 只企鹅被放掉在另 m l 3 3 (x)F(x)，7 。(x) ,0，)，F一时刻命题可能变为即 只企鹅被杀死使每一谓词 对应一正实轴? 则每个命题 7 l l m，1;l 。Potts0 ，2对应于轴上的整数点 如图 将 条轴在各轴的原点 上连接起来就构成了一个命题空间如图 ，。模型就是在这个空间上利用物理学概念进行谣言传播研究观察谣言在传播过程中被改变或放大的情况 ，，华中科技大学研究小组也指出由于模型中采用的物理自旋系统是由谣言社会系统经类比衍生出来的并不，，，是很严密而且模型中的量化参数的估计通常需要借助民意测验结果而由于这些结果的粗略性导致模型 ,51 , 52,。并未做到真正意义上的量化 2. 3元胞自动机模型 ，、、，元胞自动机是一种离散的数学模型具有物理图像清晰完全并行无截断误差等优点成为近年来探索 。《》非线性复杂系统的有力工具宣慧玉和张发在复杂系统仿真及应用一书中详细介绍了元胞自动机的流,53,，。言模型这一模型再现了流言通过个体之间的局部交互进行传播的过程 ，。8()，模型一般采用二维网格每个单元格代表一个个体基本的流言模型的邻元数量为 摩尔邻域单元 :，，。格的颜色有两种状态不相信流言和相信流言将不相信流言的单元格涂成白色相反则为黑色单元格状 :( ) ，态 的更新遵循如下规则若单元格为白色不相信而 ( )，它的邻元中有黑色相信则该单元格从白色变成黑 ;，。3 色若单元格为黑色则该单元格保持黑色不变图 所 t = 0，t = 1，t = 2 。示为模型在 时的状态 ，由于以上规则过于简单模型又引入了流言传播的 ，、、更多因素如相信概率遗忘概率多数规则等进行了扩 3 图 基本流言模型的传播状态 ，，展从而使流言传播模型更接近于真实的传播过程构建 。的仿真模型和仿真结果也更为可信宣慧玉和张发在 ,53, 。《》复杂系统仿真及应用一书中对流言模型及其扩展进行了详细的介绍 ，利用元胞自动机对流言传播进行研究的一个突出特点是个体状态和交互规则简单这也是其最大不足。之处 2. 4 ，复杂网络上的谣言传播模型 不同个体间传播谣言的几率有差异不同拓扑结构的社会网络中传播规律 ，也不相同复杂网络为进一步 ，。解决这些问题提供了基础使得谣言传播的研究有了新的进展 Zanette D H ，，首先将复杂网络理论应用于谣言传播的研究在小世界网络上建立谣言传播模型得出一 ,54 , 55,。Moreno Y ，些包括谣言传播临界值在内的结论等人又在无标度网络上建立了谣言传播模型同时把 ,56,。由计算机仿真和通过随机分析方法得出的结论进行了比较国内汪小帆等人的研究关注网络的聚类系 ,57 , 58,，。数并发现可以通过增大网络聚类系数来有效地抑制谣言的传播 2. 4. 1 Zanette 的小世界网络谣言传播模型 ,54 , 55, Zanette D H SIR ，3 :n ，n ，采用 模型研究了谣言在小世界网络中的传播情况他把人群分成了 类 S I n、、，，分别对应谣言易染感染免疫的人群数量并简化了谣言传播的复杂机制认为易染者一旦和感染者接触 R ，，SIR :就被感染而感染者与免疫者或感染者接触就变为免疫者并建立 平均场方程 n I, n= , S ,N , n, Snn+ n II R n= n, ,I S N N , nn+ nI RI, n= R ,N nI ， ，，其研究结果表明随着谣言在人群分中的传播人们最后分化成两部分听过谣言而后免疫的人和从未听过 。N ，r 谣言的易感染人群当整个人群中个体的数量 趋向于无穷大时免疫者在人群中所占的比例 最后稳定 ，0. 796，20 n%。，在均态约为 这意味着有将近 的人从来没有听说过谣言研究结果还表明当 处于比较小的 R ，nn、nnT ;，数值区域内时与 以及灭绝时间 的相关性是服从幂率分布的当 处于比较大的数值区域内时 R I R R p n。，T ，n，如果 增大减小与 都增大说明整个网络的传播过程变得非常有效率这个结论在动态小世界模 R I 。型中也同样存在 Posson ，ki〈〉，小世界模型的网络连接度分布可近似用 分布表示其分布在度平均值处有一峰值然后呈 。。，，，指数快速衰减因此这类网络也称为均匀网络或指数网络近年来复杂网络的研究表明许多复杂网络 ，，。的连接度函数具有幂律形式其节点度没有明显的特征长度故称为无标度网络 2. 4. 2 Moreno 等人的无标度网络谣言传播模型 Moreno Y Daey 1964 ，l等人发展了 等人在 年提出的谣言传播模型首先在小世界网络上对谣言传播进行,56,。Igorants，Susceptile)、Spreaders) (( 了研究把人群分成没有听过谣言的人类似于 谣言传播者和听到谣言 (Stiflers)3 ，i(t)，s(t)，r(t)3 。但并不传播谣言的人种类型用 分别代表着 种类型在人群中的比例并定义了 。两个参数 α 和 λα 是一个传播者在变成一个知道但不传谣的人之前所连接的传播者或知道但不传谣的人 ，，的平均次数α 的意义就是谣言传播者对于传播谣言的兴趣和欲望程度平均意义上他可以连接几个已经知 。，( ) 道谣言的邻居谣言在传播者和没有听过谣言的人之间传播每一步都由传播者向它的一个或者几个邻 。，， 居节点发布信息当接到谣言的节点是一个没有听过谣言的人的时候后者以 λ 的概率变成一个传谣者 ，。 参数 λ 代表着信息传递过程中数据包也是会丢失的情况即并不是每次连接都会成功而如果谣言传给了 ，1 / 。一个传播者或者听到谣言但不传播谣言的人则前者以 α 的概率变成听到谣言但不传播谣言的人 ，，传播者把谣言告诉给自己的一个熟人时如果对方是不知道谣言的人那么后者也将以概率 λ 变成一 ，，，1 / 个传播者如果后者已经知道了谣言那么就会导致传播谣言的人对谣言传播失去兴趣从而以概率 α 变 ，。成一个知道但不传谣的人从而不再继续传播谣言 ，Moreno Y :对于小世界模型等指数型均匀网络等人引入了平均场方程 ，:56 4 ??张 芳等谣言传播模型研究综述第 卷第 期 di(t), = , 〈k〉i(t)s(t) λdt , , ds( t)= 〈k〉i(t)s(t) , 〈k〉s(t),s(t) + r(t), λα, dt , dr( t) , = ks(t),s(t) + r(t), 〈〉α, dt kk〈〉，〈〉 λ为不知道谣言的人遇到传播者而被感染的概率α为传播者遇到不传谣的人而变为不传谣者的概 。。:率结果显示谣言在均匀网络中的传播并不存在非零临界值 ，，Moreno Y 把均匀网络的谣言传播方程扩展到幂律分布的非均匀网络得到相应的平均场方程后等人 ，() 研究了非均匀网络的谣言传播方程式以可靠性最终不传谣者的密度和时间代价作为衡量传播效率的指 ，，，。标指出谣言在非均匀网络传播过程中最终不传谣的人数与感染概率有着紧密关系而与传播源的度无关 Moreno Y ，。等人的实验结果还表明背景网络的拓扑结构和参数的设置对于谣言的传播都有影响小世 ，，HUB 界网络比无标度网络的传播可靠度要大也就是说均匀的背景网络拓扑结构要比拥有 节点的背景网 。HUB ，，络结构拥有更强的传播可靠度因为 节点不止有很强的传播能力而且还有很强的不稳定性拥有这 。，BA 种结构的小世界网络的传播可靠度比较小随着 α 的增加无论是 网络还是小世界网络的传播可靠度 R 。也在增加 ，HUB 无标度网络模型的传播效率要比小世界网络模型的传播效率要大因为 节点可以直通更多的邻 ，，、。，点因此它的传播能力更大更有效随着 α 的增加无论是无标度网络还是小世界网络的传播效率都在 。“”。，减少这是由于 α 的增加会带来更多的无效连接导致了效率的减少 ,59,，HUB ，:为了解决上述矛盾全面挖掘 节点的潜力大连的许鹏远在此模型上进行了改进根据节点度 ，，HUB ，，数的大小赋予不同的 α 值对于 节点给予更大的 α 值使得它的大度数所具有的潜力能更有效地被 ，。“”，，，“”，挖掘而对于那些平庸的节点因为他们的潜力小如果赋予他们大的 α 值也是一种浪费因此可以 HUB 。，只选择 节点增加它的 α 值他们不仅通过大量的实验证明策略是有效的并且通过数学推导证明了理 ，，，，论的正确并提出了一个方程进行定量刻画解得参数 α 的具体大小但是解方程的计算量很大而且其应 。用还有待进一步研究 2. 4. 3 汪小帆等的可变聚类系数无标度网络谣言传播模型 Moreno Y ，汪小帆等人的模型基于 等人的无标度网络谣言传播模型只是引入了两个新的衡量谣言传播 ,57 , 58,:。效果的指标传播者所占比例的峰值和传播结束后免疫者的比重传播者所占比例的峰值表示在整个 ，。谣言的传播过程中出现的最大传播者数目它在一定程度上反映了谣言传播所造成的最大影响传播结束 ，，后免疫者的比重则表示谣言传播作造成的影响由于谣言传播到了最后就只剩下免疫者和无知者了所以免 ，，。疫者的比重越大就说明谣言传播所造成的影响越大受影响的人也就越多反之则造成的影响越小 N 。他们在有 个节点的可变聚类系数的无标度网络上研究了网络聚类系数的大小对谣言传播的影响 :，，研究结果表明聚类系数越大传播者所占比例的峰值在整个演化过程中越小传播结束后免疫者的比重也，，;，越小即聚类系数越大谣言传播所造成的影响反而越小而聚类系数越小谣言传播所造成的影响反而越 。，，，，大换句话说聚类系数越大网络中信息的透明度肯定会增强人与人加强了了解和信任从而使谣言被限 ，。，制在一定范围内解释了为什么信息的透明有利于抑制谣言等的传播所以可以通过增大网络聚类系数来 。有效地抑制谣言的传播 3 谣言传播建模中应注意的问题 ，，，在研究谣言传播模型时由于各方面的原因众多研究者都对谣言传播的演化过程进行了必要的简化 ，。，而正是这种简化使得各个传播模型缺失了谣言传播特有的一些性质因此谣言传播建模中应该注意如下 :几个问题 1) 。重视谣言传播的复杂性 3 :()、。，谣言传播具有 个环节传播者制谣者环境中介和接受者事件发生后由于社会的暂时不稳定而 / ，。。滋生谣言谣言的传播者 制谣者将谣言传送给环境中介然后通过环境中介传送给接受者而接受者接收 ，、/ ，，到谣言后经过自身的加工处理后自己又变为谣言的传播者 制谣者然后又将谣言信息传送到环境中介 ，。、、、。中这样循环往复环境中介包括人际网络通信网络互联网传统媒体等 :、、、谣言的形成和传播过程中必然存在大量不确定因素个体心理个体信息认知和理解能力政府行为公 ，、。，共媒体行为等等都体现了从细节复杂性结构复杂性到适应复杂性的不同层次的复杂性此外谣言的形 ，，，，，成和传播还存在某些不良信息制造源为了达到某种特定的目的借机造谣惑众混淆视听制造恐慌这些 。，、因素更加剧了谣言形成和传播的复杂性可以说从混乱无序局部谣言到具有明显倾向的大众谣言的形 ，。，成是一个典型的社会复杂系统的演化过程对这一复杂系统进行分析难以运用传统的微分方程传播模型 。CAS):(进行研究而复杂适应系统理论为此提供了超越还原论思想的建模方法将系统成员视为具有适应 (Agent)，，。性的主体通过设计主体间不同的交互规则以研究系统演化过程中涌现的各种性质随着复杂系 ，，，统理论与计算机技术的发展基于多主体的建模仿真方法成为研究复杂系统整体行为的有效手段并已经 ,60 , 62,、。在传染病计算机病毒等传播研究中取得了一定成果 2) 。表现谣言传播的心理特征 ，。，谣言是一种社会现象更是一种典型的社会群体心理行为社会心理学的研究告诉我们凡是符合或迎 、，，，合人们主观愿望主观印象或主观偏见的谣言最容易使人相信并乐于被人传播而且还有可能依据传播者 。，特定的心理倾向被随意进行加工即无论是在传播中产生的谣言还是某人出于某种动机而故意捏造的谣 ，，。 言都具有一个连续流动的波动过程因此谣言传播建模与仿真中要充分考虑和表现社会群体的心理特性,63,。，群体心理学研究为此提供了理论基础但是目前群体心理行为的研究方法仍依赖于传统的观察 、。、、、、、、，，法问卷调查法以及面试法虽然很多心理学概念如感知情绪注意记忆认知意识决策等早被确立 ，，，并有大量定性或定量的分析研究但如何整合这些概念建立一个统一有效的数学模型进而模拟出可信的 ，。，，心理行为仍然是一个巨大难题可喜的是目前部分研究者已在群体行为模型研究中引入了心理学因素 ,64 , 65,,66, Reynods C W，Tu X DTerzopouos Dll，Musse S如 和 应用了群体心理学中个体相互模仿的规律而 ,67,,68,RThamann Dl:，和 则应用了群体心理学中的另一原则群体中的个人会表现出明显的从众心理也就是 ,69,“”。。勒庞称为群体精神统一性的心理学规律这些都为谣言传播研究提供了有益的借鉴 3) 。体现谣言传播的蝴蝶效应,70,Lorenz Edward 1963 ，蝴蝶效应由美国气象学家 在 年提交给纽约科学院的一篇 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 中提出是指在一 ，，。个动力系统中初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应是一种混沌现象 ，，，此效应说明事物发展的结果对初始条件具有极为敏感的依赖性初始条件的极小偏差将会引起结果 。，，的极大差异初始条件的误差是蝴蝶效应产生的基本条件由于事物之间有相互依赖性使得一个小小的误 ，。，差有可能通过一条条相关链传送放大最后导致不堪设想的后果而不可预测性的非线性因素的介入扰乱 ，，了原有线性系统内的正常秩序事物间可确定的关系被不可确定所替代使得由初始条件误差引起的一系列 ，。后发事件发生在混沌与秩序的边缘从而产生不可测度的多样性后果 ，，在谣言形成与传播中谣言借以传播的开放性网络也有类似的功能信息传播过程中出现的一丝小小的 ，:———扰动有可能借助某一便利演变成轩然大波即谣言产生通过一定方式传播传播过程中变异扭曲群体 ——。，效果控制方式的仓促或误差恶性循环这在互联网谣言传播中更为明显而网络谣言更容易形成蝴蝶 ，，，效应不仅与网络本身的特殊性质有关还有赖于谣言在网络中所呈现的特殊的传播逻辑以及大部分人群 。的心理认同 4) 。反映谣言传播从无序到有序演化的主要规律 ,71,、由联邦德国斯图加特大学教授著名物理学家哈肯创立的协同学理论建立在多学科联系的基础上 ()，如动力系统理论和统计物理学之间的联系是在研究事物从旧结构转变为新结构的机理的共同规律上形 ，:76 4 ??张 芳等谣言传播模型研究综述第 卷第 期 ，，成和发展的它的主要特点是通过类比对从无序到有序的现象建立了一整套数学模型和处理 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 并推广到 。，，:广泛的领域哈肯在协同论中描述了临界点附近的行为阐述了慢变量支配原则和序参量概念漫变量是 ，，，，，，数目较少随时间变化缓慢对相变起决定作用的变量与此对应数目较多随时间变化很快对相变不起决 ;。定作用的变量为快变量对相变过程起决定作用的慢变量也称序参量协同学认为事物的演化受序参量的 ，。。控制演化的最终结构和有序程度决定于序参量不同的系统序参量的物理意义也不同 ，协同论强调不同系统之间的类似因此它试图以远离热动平衡的物理系统或化学系统来类比和处理生 ，、，物系统和社会系统所以协同论除设计了许多物理化学的模型外还设计了许多生态群体网络和社会现象 ，“”，。模型如社会舆论模型等等这为谣言模型的研究提供了良好的借鉴和有力的支持 5) 。借鉴舆论传播模型的研究成果 ，。，谣言是一种畸变的信息传播过程它与舆论传播有着一定的关系所以谣言传播模型研究中可以借鉴 ,72,,73,。Axelrod RKasperski KAgent 一般的舆论传播研究的方法如 和 利用元胞自动机和 理论来建立舆论传 ,74, ，。Krause UBC ，播模型但个体状态与交互规则都非常简单而 提出的 模型将个体意见用离散整数值表示 ,75, ，。Jager WBC ，当两个个体意见之差小于某个阈值时个体意见会按照一定规则相互吸引而 将 模型推广 ，，当两个个体意见之差小于某个阈值时个体意见按照一定规则相互吸引而当两个个体意见之差大于该阈值 ，，“”。Salzarulo L “”，，时个体意见则按照一定规则相互排斥体现了近的更近远的更远此外提出的偏对比 ,76, Stauffer D BA 、WS BC 舆论传播模型以及 等人将复杂网络中的 模型模型分别与舆论传播中的 模型结合,77 , 78,,79 , 80,,81,，，起来的所做的工作广西师范大学的刘慕仁教授等对舆论传播进行的研究国防大学的虚拟 、，全球战争空间课题组将复杂性理论复杂网络理论与计算机仿真结合起来进行舆论涌现过程的研究都为谣 。言传播提供了有益的借鉴 4谣言模型研究的进一步思考 ，:作为一个典型的社会现象谣言传播模型的研究越来越引起不同领域研究者的关注 1)3 :(1 ) 目前谣言传播模型的研究主要集中在 个方面用统计学及物理学的方法对谣言传播进行定量 ;(2) ;(3) 的研究基于谣言传播信道对网络谣言传播和手机谣言传播进行传播学和社会学研究利用病毒传 ，。播模型在复杂网络上建立平均场方程研究谣言在不同网络上传播的临界概率这些研究方法各有其侧重 ，，，点但多属于感性认识和定性分析基本上都是停留在理论层面的探讨和分析缺少对谣言传播机理的系统 。而深入的研究 2)，。谣言传播过程是一种群体行为而目前群体行为建模可有自底向上和自顶向下两种方式自底向上 、、、、、，的建模方式通过微观的个体的简单的局部的非线性的相互作用来涌现出异常复杂的群体的宏观行为 、。主要有基于经典物理学理论的建模方法基于心理学理论的建模方法和基于社会学理论的建模方法自顶 ，。向下的建模方式则将研究对象看成是一个系统在系统的不同层次对系统整体进行研究两种建模方式各 ，，，有优缺点自顶向下的方式被认为存在解聚困难的问题自底向上的方式存在涌现行为结果的证明问题而 。复杂系统理论的发展为此提供了新的思路 3)，由于谣言的形成及传播是一个典型的社会复杂系统的演化过程具有复杂系统理论所认为的一切复 ，、，杂系统的特征所以可以利用复杂网络理论新成果复杂网络的许多性质和结论采用人工生命方法建立谣 Agent ，言传播的微观 模型来模拟个体的行为模式以及个体之间的交互过程通过它们的相互作用涌现出宏 。:观谣言传播的态势主要思路如下 (1)Agent 。Agent ，以基于 的建模思想为主线基于 的建模思想把注意力集中于相关的个体行为从底向 ，、、。上地观察和描述系统的行为是一种由低到高从微观到宏观跨层次的研究思路由于其具有方便的可操 ，，，作性又同计算机技术的紧密联系因此用用这种方法建立的模型可以充分利用现代计算机的巨大能力对 。，3 :、。模型进行定量的运行与观测拟设计的谣言传播模型中包括 类主体社会公众政府和公共媒体其中 Agent 、、4 。，的每个 具有环境感知通信决策和行动 种行为能力每种行为都会对交互关系网络产生影响同 Agent 。Agent ，时也会改变其它 的状态通过环境感知和通信组件获得对当前谣言信息由决策组件综合做出 。，，行动决策每一类主体由于其在谣言传播过程中的不同作用具有不同的属性对于社会公众要详细刻画 Agent ，、、、、、、。个体的属性主要包括年龄性别家庭职业收入文化程度信息传播手段和能力等由于政府 Agent，，，决策模型复杂且在实际中扮演的是谣言控制方的角色拟采用人在回路的方式进行构建即由外部输 。Agent，，，入决策控制措施而对公共媒体 则采用拟人化建模将媒体看作是一个特殊的社会公众个体只考虑 、、、、。媒体意见意见强度公信力影响力影响范围等 (2)。21 与复杂网络理论及模拟技术有机结合起来复杂网络研究已经成为 世纪科学技术前沿领域战 ，，略性研究课题之一相关研究迅速在诸多领域展开已成为研究复杂系统拓扑结构和动力学性质的强有力工 。，，具如果将复杂系统内部的各个元素抽象为结点元素之间的关系视为连接那么就构成了一个具有复杂连 ，。、、接关系的网络该网络反映了系统的拓扑结构而网络的拓扑结构对包括计算机病毒传染病谣言等在内 ，，的传播行为具有决定性的影响因此把复杂系统抽象成复杂网络从网络拓扑结构的角度进行复杂系统中谣 ，。WS BA ，言传播的研究是一种重要的研究方法现有的复杂网络理论多采用 或者 模型研究人际关系其基 、。，本特征是网络具有较大的集聚系数较小的平均距离和幂律度分布事实上突发公共事件谣言传播还具有 ，，，。明显的社区性和层次性因此谣言传播网络还应该同时包括上述特征以体现谣言传播网络的独特性另 ，，，，外有关复杂网络的许多性质和结论诸如基础性的复杂网络拓扑结构工具性的计算机病毒传播模型理论 ，。性的临界值现象等等都可以借鉴到本项目的研究中 (3)。，谣言传播机理量化研究谣言传播建模是要对谣言传播机理进行量化研究这是仿真分析过程中 ，、谣言态势的定量化描述的基础也是谣言各种机理研究中可比对的客观的评价 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 以及评估现实谣言控制 。、、、、:效果的指标谣言传播机理定量研究包括事件重要性事件模糊性社会公共的静态属性动态活动易感 、、、()( ，，度谣言强度谣言扩散度和谣言与社会公众的共鸣度谣言态势环境特性专制自由民主还是中间状 )。、，态等由于谣言传播过程中存在着从细节复杂性结构复杂性到适应复杂性的不同层次的复杂性涉及多 、、、，类主体多种相互作用和时变行为因此建模时要对所选取的变量进行反复筛选状态组合算法修正及仿真 ，“”。实验以尽可能把握混沌状态中隐藏的确定的随机性 (4) 。，以传播学等学科理论为基础进行校验目前谣言传播模型的研究融合了不同学科的理论基础社 、。会学心理学等的研究成果为利用模型研究谣言传播这一社会复杂现象提供了理论基础与指导因此模型 ，。的仿真结果要与社会学领域研究传播学的某些结论进行比对以校验仿真模型的合理性和准确性 5结论 ，，，对某一具体的谣言事件其传播机理是复杂多变的也有很多不确定因素在其中但是谣言传播的过程 ，。，，中也隐含着某些共同规律采用建模仿真方法研究谣言传播可利用模型进行多次试验针对运行的结果 ，，，，和数据对谣言传播行为进行分析探究影响谣言形成的因素及其演化规律为科学地调控谣言传播有效降 ，。，低谣言负面效应作理论指导为突发公共事件应急管理提供辅助由此可见建立谣言传播模型具有十分重 。要的研究和应用价值 :参考文献 ,1, Knapp R H. 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