一种对人际关系敏感的网络舆论演化模型
网络舆情是社会科学与自然科学交叉的新兴研究领域,研究网络舆论的演化机理对网络舆情分析具有重要意义.熟识与陌生是社会中个体之间最常见的人际关系,它们对个体之间的观点交互有着重要影响.本文通过引入信任强度来描述网络中个体之间熟识与陌生的人际关系,同时在Deffuant模型基础上,提出了一种对人际关系敏感的观点演化模型RAOF,个体根据熟识与陌生这两种关系采取不同的观点交互行为.在随机网络环境下对模型进行了不同参数的仿真.结果表明,在具有相同初始观点分布人群中,个体的平均熟识邻居数目越大,整个群体越容易形成一致意见,相反,人群中所形成的观点意见越分散.因此RAOF模型与Deffuant模型相比能更好的描述在复杂人际关系环境下的舆论演化过程.
网络舆情 人际关系环境 演化机理
贾凡 李勇 刘云 詹光玉
北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室,北京,100044 中国人民解放军78179部队
国内会议
合肥
中文
238-245
2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）