社會網絡中輿論動力學可控性的研究.pdf

1、輿論動力學在社會網絡中存在著非常多的應用,深入研究其可控性問題具有非常重大的意義。
　　DeGroot模型雖然簡單,但能夠捕獲合理的更新過程,具有非常好的特性,能夠為社會網絡中輿論動力學問題進行建模。本文在此基礎之上,引入影響力的概念,為分析社會網絡中輿論動力學的可控性問題提供了一種框架。結果表明,如果網絡中存在持相反觀點且對影響免疫的個體,群體對于命題的觀點或態(tài)度可被固執(zhí)的個體集合控制。針對網絡中是否存在不可控源的不同情形,運用

2、Markov鏈的性質,分析網絡完全或部分影響可控的結構條件,得到相應的可控準則。在影響網絡能夠達成共識的前提下,考慮驅動節(jié)點的數目和收斂速度的因素,提出如何選取最少的驅動節(jié)點從而快速地控制影響網絡的具體方法。通過比較網絡的影響可控性與結構可控性,得到了兩者之間的關系。此外,研究發(fā)現意見的波動與影響矩陣的最小負特征值有關。為了量化驅動節(jié)點在態(tài)度值波動中的重要性,對大量的網絡數據進行了仿真,了解了聚類系數、K-shell及擴散系數之間的聯系