互联网舆情演化中群体行为协同演进模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71271120
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    52.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0107.管理系统工程
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The evolution of internet public opinion is the result of interactive behavior of the broad group of net citizens, the process of which interweaves topic spreading and the evolution of net citizens' views on the public opinion, and both are interaction, which shows the more radical characteristics of dynamics.In order to describe the synergistic relationship between these two collective behaviors, the co-evolution model of collective behaviors in the evolution of the internet public opinion is proposed which includes the topic propagation sub-model based on the immune degradation strategy, the opinion evolution sub-model based on the dynamic networks as well as the co-evolution mechanism of both. The model considers the influence of both the net individuals and media on the behavior. Based on this model, the dynamic characteristics of the topic spreading and the opinion evolution behavior under the collaborative environment, and the principle of the interaction between the two are analyzed. At last, based on the above conclusion and combined the experiment simulation, the guidance and control strategy of irrationally collective behavior of the government is studied. The significance of research is that the co-evolution model of collective behavior breaks through the ideas and framework of the present work which studies topic spreading or opinion evolution behavior only. Furthermore, this model describes more realistically the mentality of net citizens and the evolution process of collective behavior. And it is also important for improving the capacity of the government to early-warn and handle the internet public opinion timely.
互联网舆情演化是广大网民群体行为交互作用的结果,演化过程交织着舆情话题传播和网民对舆情的意见演进行为,且两者相互作用,表现出更为激进的动力学特征。为了刻画出舆情演化中群体行为间的协同作用关系,在综合考虑网民个体和媒体对行为影响特性的基础上,研究舆情演化中群体行为的协同演进模型,包括:基于免疫退化策略的话题传播行为子模型、基于动态网络的意见演进行为子模型,以及话题传播和意见演进行为的协同演进机制;基于此分析协同环境下话题传播和意见演进行为的动力学特性,以及两者的相互作用原理;最后,基于群体行为动力学仿真分析的结论,结合实验仿真,研究政府对舆情演化中非理性群体行为的引导和控制策略。其意义在于,舆情演化中群体行为协同演进模型突破了目前工作只是单独针对话题传播或者意见演进行为进行研究的思路和框架,更为科学地刻画出网民心理和行为演进过程,对于提高政府对互联网舆情的预警和及时处理能力具有重要意义。

结项摘要

互联网舆情的演化是个复杂过程,对舆情的演化趋势进行有效监控和预警,是网络这一新兴媒体所面临的现实课题与严峻挑战。舆情的演化过程交织着广大网民对话题的传播行为和对舆情的意见演进行为,且两者相互作用,表现出激进的动力学特征。本项目着重研究了舆情演化中话题传播和意见演进行为形成及其协同演进的内在机理和发展规律,为政府监管部门加强对舆情的管制提供科学依据。首先,运用实证和实验仿真方法分析了网民、政府、媒体和网络结构等因素对互联网舆情演化中群体行为的作用及其影响特性;其次,针对舆情演化中的话题传播行为,基于复杂网络理论、传染病动力学模型和演化博弈等理论,分别考虑网络结构特性、话题衍生性、网民个体属性与媒体等因素对话题传播过程的影响,构建了互联网舆情话题传播模型,并通过实验仿真方法分析了舆情话题传播的动力学特征;第三,针对舆情演化中的意见演进行为,分别基于静态与动态网络结构,构建网民次近邻个体、媒体和环境噪声等因素影响下的舆情意见演进模型,并通过实验仿真方法分析了舆情意见演进的动力学特征;第四,为了描述舆情演化中话题传播和意见演进行为的协同作用过程,研究了媒体、政府影响下的话题传播和意见演进的动态交互机制以及两者协同演进的模型,并仿真分析了话题传播和意见演进的协同作用特性及其动力学特征;最后,基于模型的仿真结果探讨了政府对舆情的引导策略,并从网络科学角度,提出了社交网络中具有重要传播价值的关键节点、桥节点、弱连接路径的识别方法,为互联网舆情演化中群体行为的引导和有效干预提供了理论依据。项目研究科学地刻画出互联网舆情演化中网民心理和行为的演进过程,对于提高政府对舆情的预警和及时处理能力具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An evolutionary game for the diffusion of rumor in complex networks
复杂网络中谣言传播的进化博弈
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2015.03.080
  • 发表时间:
    2015-09-01
  • 期刊:
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Li, Dandan;Ma, Jing;Zhu, Hengmin
  • 通讯作者:
    Zhu, Hengmin
社区结构对微博舆论话题传播的影响研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱恒民;胡炜;马静;魏静
  • 通讯作者:
    魏静
微博舆情话题传播的耦合网络模型——分析话题衍生性特征与用户阅读心理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    情报理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹熙成;朱恒民;马静;魏静
  • 通讯作者:
    魏静
基于复杂在线网络的舆情传递研究——进化博弈视角
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    现代图书情报技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱恒民;洪小娟;宋瑞晓;许赞
  • 通讯作者:
    许赞
基于社会网络分析的网络谣言研究——以食品安全微博谣言为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    情报杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    洪小娟;姜楠;夏进进
  • 通讯作者:
    夏进进

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于链接网络图的互联网舆情话题跟踪方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    情报学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱恒民;苏新宁;张相斌
  • 通讯作者:
    张相斌
基于复杂网络的汉语相似词挖掘和相似度计算研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    情报学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩普;王东波;朱恒民
  • 通讯作者:
    朱恒民
网络舆论生成危机的诱发因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    南京邮电大学学报(社会科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李青;朱恒民;洪小娟
  • 通讯作者:
    洪小娟
基于舆情当事人信息质量及群众信任阈值的观点演化研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    情报杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏静;贾宇广;朱恒民;洪小娟;黄卫东
  • 通讯作者:
    黄卫东
System of mining algorithm selection based on algorithm suiting knowledge
基于算法适配知识的挖掘算法选择系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Nanjing Youdian Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)/Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications (Natural Science)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱恒民;黄卫东
  • 通讯作者:
    黄卫东

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

朱恒民的其他基金

基于网络表示学习的短视频舆情传播机理与演化研究
  • 批准号:
    72374111
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    41.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于主路径网络的舆情传播态势预测与干预研究——以社会化媒体中舆情为对象
  • 批准号:
    71874088
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    42.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码