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研究一种基于改进SIR的网络谣言传播模型

来源:UC论文网2016-01-09 22:05

摘要:

摘 要 :本文在经典的传染病SIR模型的基础上,结合网络谣言传播的特点,引入辟谣信息传播环节并考虑政府辟谣的延时效应,提出了一种改进的SIR模型,用以研究网络谣言爆发后无知

摘 要:本文在经典的传染病SIR模型的基础上,结合网络谣言传播的特点,引入辟谣信息传播环节并考虑政府辟谣的延时效应,提出了一种改进的SIR模型,用以研究网络谣言爆发后无知者、信谣者和醒悟者这三类网民比例的变化规律,进而为网络舆情的控制提供一定参考。

关键词:网络谣言;改进SIR;Matlab编程;网络舆情
 

1 引 言

  根据中国互联网络信息中心(CNNIC)于2015年7月23日发布的第36次《中国互联网发展状况统计报告》,截至2015年6月,中国的互联网普及率已达48.8%,网民数约为6.68亿。随着互联网的高速发展,网络谣言也在不断滋生蔓延。网络谣言的传播主要是通过邮箱、聊天软件、社交网站和网络论坛等途径实现的,具有突发性、流传速度快等特点,容易对正常的社会秩序造成不良影响,甚至引发社会动乱。因此,研究网络谣言的传播规律并制定一套有效遏制谣言蔓延的政策很有必要。

  国内目前对网络谣言的传播模型主要集中在定性研究,如谣言的案例统计和分析、传播心理学分析等;也有一些学者对网络谣言传播的数学模型进行了研究和分析,如武警学院的苏国强和兰月新等人提出了基于经典的传染病模型——SIR模型的网络谣言传播模型。

  本文将在传统SIR模型的基础上,结合网络谣言的特点,提出了一种改进的SIR模型,用以更准确地描述网络谣言传播规律,并以此为理论依据,提出一些合理的政策建议。

  2 SIR模型简介

  在SIR模型中,面对网络谣言,可将网民分为三类:对谣言一无所知的人(简称无知者,记为 ),已经接触谣言并听信谣言的人(简称信谣者,记为 )和从谣言中醒悟过来的人(简称醒悟者,记为 )。

 

 

  3 改进的SIR模型

  3.1 传统SIR模型的不足

  传统的SIR模型虽然考虑了政府辟谣的作用,但没有考虑到辟谣信息也可通过网络传播从而进一步遏制谣言的蔓延,并且没有考虑政府辟谣存在一定延时。因此,在后文的改进模型中,我们分别加入了辟谣信息传播环节,以及设定了政府辟谣的延迟时间常数。

  3.2 改进后的模型

  在时刻 时,记无知者的比例为 ,信谣者的比例为 ,醒悟者的比例为 (具有对谣言的免疫能力)。记每个信谣者每天传播谣言给 人; 时刻后,政府通过发布公开信息辟谣,使信谣者中每天醒悟的比例为 ;每个醒悟者每天传播辟谣信息给 人。则改进后的模型数学表达式为公式(3-1)、(3-2)和(3-3):

  

  

  3.3 改进后的模型与改进前的模型对比

  公式(2-2)、(3-2)和(3-3)所示的微分方程组没有解析解,只能用数值计算软件求解出数值解,通过将数值解描点绘图来分析无知者、信谣者和醒悟者的数量变化情况。不失一般性,我们将初值设定为 ;传播时间范围设定为0~50天;改进后的SIR模型中设 ,即政府在谣言爆发3天后正式开始辟谣。利用MATLAB编程求解微分方程组(2-2)、(3-2)和(3-3)可以得到 、 和 的变化曲线。

  改进前和改进后的SIR模型的解的对比图如图1所示。

  图1 左:改进前的SIR模型解;右:改进后的SIR模型解

  可见在改进前的SIR模型中,第15天时,无知者比例S(t)降为0,也即所有人都接触过谣言;第8天左右时,信谣者比例I(t)达到峰值0.67,此时谣言蔓延最广,影响最严重;第50天时,信谣者比例I(t)趋于0,醒悟者比例R(t)趋于0.99,谣言基本消散。

  在改进后的SIR模型中,第15天时,无知者比例S(t)趋于0.04左右,即4%的人从未接触过谣言;第6天时,信谣者比例I(t)达到峰值0.7,此时谣言蔓延最广,影响最严重;第15天时,信谣者比例I(t)趋于0,醒悟者比例R(t)趋于0.96,谣言基本消散。

  将改进前与改进后的SIR模型解的分析结果对比记录在表1中。

  表1 改进前SIR与改进后SIR对比表

  

  由表3.1可看出,由于引入了辟谣信息传播环节,谣言消散得更快,而且存在一部分的人从来就没有接触过谣言。

  3.4 模型参数变化对解的影响分析

  通过分别改变 和的值,我们还可以得到 、 和 分别随参数 和 变化的曲线簇。 3.4.1 模型解随参数 的变化情况

  

  初值设定为 , 的值设定为1, 的值设定为1, 的值设定为0.2。 的值从2变化到11,得到 、 和 的三组曲线簇如图2。所示。

  图2 (a):无知者比例S(t)随 变化曲线簇;(b): 信谣者比例I(t)随 变化曲线簇;(c) 醒悟者者比例R(t)随 变化曲线簇

  由图2可以看出, 越小时,信谣者峰值越小,谣言消散得越快,且最终没有接触过谣言的人的比例最高。因此,政府越早采取辟谣行动,对谣言的遏制效果越好。

  3.4.2 模型解随参数 的变化情况

 

  初值设定为 , 的值设定为1, 的值设定为1, 的值设定为0.2。 的值从2变化到11,得到 、 和 的三组曲线簇如图3所示。

  图3 (a):无知者比例S(t)随 变化曲线簇;(b): 信谣者比例I(t)随 变化曲线簇;(c) 醒悟者者比例R(t)随 变化曲线簇

  由图3可以看出,u越大时,信谣者峰值越小,谣言消散得越快,且最终没有接触过谣言的人的比例最高。因此,政府的辟谣力度越大,辟谣范围越广,对谣言的遏制效果越好。

  4 结 语

  在互联网日益普及的今天,网络言语的传播已经成为一个严重的社会问题。而我国又正值社会转型期,一些突发事件所伴随的网络言语很可能对公众舆论、政府形象甚至国家安全和稳定造成严重不良影响。为了营造一个健康有序的网络环境,构建和谐稳定的社会,对网络谣言的控制和网络舆情的管理是很有必要的。

  本文提出的基于改进SIR的网络谣言传播模型,较传统的SIR模型更能符合真实的网络谣言传播规律。3.4节中对模型解随参数变化的分析,为网络谣言的控制提供了一些启发,即政府应及时在尽可能大的范围内发布辟谣信息,同时应鼓励网民自发传播辟谣信息,以加速网络谣言的消散。

  参考文献

  [1]中国互联网络信息中心.第36次中国互联网络发展状况统计报告[R].[2015-07-22].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/

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  [5]李小光,冯文明. 网络谣言传播的理论基础和因素——基于心理学的视角[J].云南社会主义学院学报,2014(2).

  [6]苏国强,兰月新.基于SIR的突发事件网络谣言扩散模型研究[J].武警学院学报,2013(4).

  [7]邓薇.MATLAB函数速查手册[M].北京:人民邮电出版社,2010.


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