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基于有界信任模型的网络社群舆情观点演化研究

发布时间:2018-09-07 08:28
【摘要】:【目的/意义】从复杂网络视角,对有界信任模型中的DW模型进行改进,提出了基于社会关系强度的舆情观点演化模型,分析网络社群舆情的观点演化机制,以期为引导网络舆情提供指导。【方法/过程】运用仿真实验的方法,分析了信任阈值、观点开放度、关系强度对舆情观点演化过程的影响作用。【结果/结论】随着信任阈值的增大,个体间观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点的聚合速度逐渐加快;随着群体从保守型转变为开放型,个体观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点簇聚合速度逐渐加快;强关系更利于网络社群舆情观点的快速聚合,且观点聚合达到稳态时的观点数量和观点分布方差均小于弱关系环境中。
[Abstract]:[objective / significance] from the perspective of complex network, this paper improves the DW model in the bounded trust model, puts forward the evolving model of public opinion based on the social relationship intensity, and analyzes the evolution mechanism of the public opinion of the network community. With a view to providing guidance for guiding network public opinion. [method / process] using the method of simulation experiment, the trust threshold and the open degree of opinion are analyzed. The effect of relationship strength on the evolution of public opinion. [results / conclusions] with the increase of trust threshold, the number of opinion clusters generated by the continuous interaction between individuals gradually decreased, and the aggregation speed of individual views was gradually accelerated. As the group changes from conservative to open, the number of opinion clusters generated through continuous interaction is gradually reduced, and the aggregation speed of individual opinion clusters is gradually accelerated; strong relationships are more conducive to the rapid aggregation of public opinion views in the network community. The number of views and the variance of view distribution are smaller than those in weakly related environment.
【作者单位】: 新乡医学院;西安交通大学管理学院;深圳大学心理与社会学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(71271166) 河南省政府决策项目(2016B297)
【分类号】:G206;TP393.09

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本文编号:2227742

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