基于无标度网络的线上和线下谣言传播动力学模型分析

2021-03-22 02:53王赫
电脑知识与技术 2021年4期
关键词:持久性稳定性

王赫

摘要:依托线上网络的谣言传播逐渐成为谣言传播的主要形式。本文考虑到线上和线下谣言传播途径的不同以及政府的管控力度,提出了一种新颖的基于无标度网络的[SO1O2E]谣言传播模型。本文求出了基本再生数[R0]及谣言消失的平衡点和谣言持久性平衡点。最后,揭示了底层网络的拓扑结构及政府的管控力度对基本再生数的影响。

关键词:[SO1O2E]谣言传播模型;无标度网络;稳定性;持久性

中图分类号: TP311        文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2021)04-0251-02

谣言是一种社会交流表现形式,是思想的传播过程,真实性无法判断,并且对社会有很多的影响[1]。伴随线上网络通信的迅猛成长,在线谣言传播的现象也变得越发多了起来。互联网为谣言传播提供了新的方式,人们通过发邮件,撰写博客,使用在线聊天软件等其他在线方式去传播谣言虚假信息[2]。因此,在线谣言传播对社会安全造成了极大危害。DK谣言传播模型被Daley和Kendall在1965年提出并在之后被Maki和 Thomson使用数学理论方法进行了分析[3,4]。Zanette提出了谣言传播的阈值。一些学者通过建立无标度网络上的DK模型,发现网络的统一性对谣言传播的动态机制有关键影响[5-7]。最近几年,研究者们针对谣言的传播机制做了探讨,分析了谣言传播过程,为其减少社会危害性做出了贡献[8]。本文提出了一种具有线上和线下两种谣言传播者类型的动力学模型。

1 模型建立

我們提出了一类新颖的[SO1O2E]谣言传播模型。传播过程如图1所示。我们把节点分为四大类,易受影响类节点([S])容易被谣言影响的一类节点;线上谣言传播类节点([O1])基于线上传播谣言的一类节点;线下谣言传播类节点([O2])基于线下传播谣言的一类节点;被教育类节点([E])被教育后停止传播谣言的一类节点。在谣言传播过程中,S类节点会接触[O1]类传播节点和[O2]类传播节点然后会以[α]和[β]的概率成为[O1]类传播节点和[O2]类传播节点,在政府的管控下会以[e3]的概率成为[E]类被教育节点。[O1]类传播节点和[O2]类传播节点会以[a]和[b]的概率互相转换,并且会在政府的管控下以[e1]和[e2]的概率成为被教育者。假设,节点[Λ=δ=γ]。

3 结论

基于无标度网络,创新的[SO1O2E]谣言传播模型被提出。通过求取基本再生数[R0],无谣言平衡点及谣言持久性平衡点,对谣言传播过程进行了分析。[R0<1]时,全局渐进稳定的情况存在于谣言消失平衡点。当[R0>1]时,谣言是持续存在的。同时我们通过基本再生数可以得知,政府的管控力度对谣言传播过程起着重要作用,尤其在谣言传播前,对谣言进行适当的预警和干预措施,会使谣言传播最大力度的减弱。该研究对于控制谣言的传播有一定的参考价值。

参考文献:

[1] Zhou J, Liu Z, Li B. Influence of network structure on rumor propagation[J]. Physics Letters A, 2007, 368(6):458-463.

[2] Nan Z, Hong H, Boni S, et al. Information Dissemination Analysis of Different Media towards the Application for Disaster Pre-Warning[J]. Plos One, 2014, 9(5):e98649.

[3] D J DALEY, D G KENDALL. Epidemics and Rumours [49][J]. Nature, 1965, 204(4963):1118.

[4] Kwon S, Cha M, Jung K, Chen W, Wang Y. Prominent features of rumor propagation in online social media. in Proceedings of the 13th International Conference on Data Mining, 2013; 1103–1108.

[5] F. Chierichetti, S. Lattanzi, A. Panconesi, Rumor spreading in social networks, Theoret. in Comput. Sci, 2011,412 (24): 2602–2610.

[6]B . Doerr, M. Fouz, T. Friedrich, Social networks spread rumors in sublogarithmic time, Electron. in Notes Discrete Math, 2011, 303–308

[7] X.Z. Zhang, Y.B. Zhang, T. Lv, et al., Identification of efficient observers for locating spreading source in complex networks, in Physica A, 2016,442:100–109.

[8] L. Zhao, X. Qiu, X. Wang, J. Wang, Rumor spreading model considering forgetting and remembering mechanisms in inhomogeneous networks, in Physica A, 2013, 392: 987–994.

[9] Van d D P, Watmough J. Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission. Mathematical Biosciences, 2002, 180(1-2):29-48

【通联编辑:唐一东】

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