基于综合决策的在线社交网络消息传播模型

陆 峰

(中国科学院软件研究所 北京 100190) (中国电子信息产业发展研究院 北京 100846)

0 引 言

近年来，以微博、微信等代表的在线社交网络快速发展，与经济社会活动日益融合，为人民生活提供了极大的便利，为企业生产注入了新的发展活力，对经济社会产生了巨大促进作用。技术是把双刃剑，在线社交网络普及应用造福大众生活、促进生产力发展、推动社会进步的同时，也成为了谣言等不法信息传播的温床，对人民生活、企业生产和社会稳定都带来了极大负面影响。微博、微信等在线社交网络由于用户规模庞大、消息即时传播、社会动员能力强，已经成为了国家治理的重要内容，加强治理刻不容缓，为此许多学者都展开了研究[1]。如何高效地加强在线社交网络治理，已经成为促进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容之一。摸清在线社交网络信息内在传播规律，把握其信息传播特征，是有针对性高效地加强在线社交网络治理的重要前提，本文对此展开了深入研究。

1 研究进展

近年来，国内外许多学者都对在线社交网络展开了研究，提出了众多消息传播模型。目前大多数消息传播模型都是源于经典的SIS和SIR传染病模型，比如早前的DK和MK谣言传播模型[2-3]。王晨旭等研究了意见领袖对微博消息传播的影响[4]。王辉等提出了基于记忆机制的CSR谣言传播模型[5]。顾亦然等研究在线社交网络中谣言消息的传播和抑制问题[6]。Wang等多次研究了复杂网络、同质网络、新媒体时代等多种情况下谣言传播模型[7-10]。……