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基于复杂网络的观点动力学的研究

陈国栋  
【摘要】:近年来,采用自然科学的研究方法研究复杂的社会群体现象和行为引起了人们的广泛兴趣。针对社会群体中观点的传播行为,观点动力学把观点传播抽象为物理模型,通过计算机编程在复杂网络上进行数值模拟的方式,进行观点演化的研究。观点动力学主要研究观点的演化、形成、以及达成共识的过程。物理模型主要分为离散观点动力学模型和连续观点动力学模型。本文主要对改进后Deffuant连续观点动力学模型(引入排斥机制与周期观点)在一个环形网络上进行了观点的演化研究。排斥机制使两个人的观点彼此远离。周期观点是指把观点值具有周期性。我们发现排斥机制的引入会使邻居间的观点产生极化现象;周期观点的引入会使系统演化出一种全新的“全局一致”,在这种一致状态中所有节点的观点值并不一致,但相邻节点间的观点差值非常小,而且当系统大小趋于无穷时任意两个邻居节点之间的观点差是趋近于零的。Deffuant模型同时引入周期观点和排斥机制后,观点的演化结果既依赖置信区间又依赖演化参数。排斥机制和周期观点的共同作用可能会为我们进一步研究时间相关的观点动力学提供一种思路。研究结果对人们深入理解观点的形成和演化的内在机理有一定的意义;针对大规模人群更好的决策和讨论过程,引导和控制社会舆论的传播和社会共识的达成同样具有重要的理论价值。


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