基于智能体的网民群体信息传播动力学研究

网络社会中，网民群体之间的信息可能成为"给力"的流行语，有些则不然，这其中有其动力学原理和信息信任的因素。本课题针对网民群体信息传播中的动力学和信任问题，以智能体为研究载体，以网络上的微博、博客、BBS及即时通讯等为研究实验平台，综合运用对策论、集合论等理论和方法进行理论分析和实验，具体内容包括：（1）在智能体交互信任研究的基础上，通过对策论工具建立新的信任模型，给出信任和风险之间的NASH均衡策略；（2）研究满足信息信任传递性的充分条件和必要条件，将信任传递转化为传染病传播模型SIR；（3）以对策论为工具建立微观层次的网民群体信息传播的动力学原理，并在网络中建立实验系统进行验证和改进。本课题期望达到建立基于信任的网络信息传播模型，揭示网络信息传播的内在规律，优化网络信息传播环境的目标，从而实现网络舆情监测、网民群体事件的预防与控制。

该项目（61170224）是2011年获得国家自然科学基金委面上项目资助，题目是：基于智能体的网民群体信息传播动力学研究，经费56万元，研究期限是2012年1月至2015年12月，所属学科代码是F020807。主要研究内容有三个，其一是基于对策论和集合论的信息信任研究，其二是基于智能体的信息信任与信息传播研究，其三是基于对策论的信息传播动力学研究。.项目组成员通过四年多的研究，达到了预期目标，取得了较好的成果，具体而言有以下五个方面。（1）以对策论为工具研究了信任的非对称性、传递性、闭包性等性质。给出了客观信任、主观信任的建模方法，并证明了客观信任具有等价关系，而主观信任只具备有条件的对称性和传递性，研究了构造主观信任传递闭包的可行算法、连通性及其测试算法，这几种算法的计算复杂度是多项式级的。给出了主观信任和传递信任的形成规则，用3条规则可以形成信任网络。（2）基于博弈论的网络信息传播模型的研究。网络中存在较多暂时无法判断真伪的信息，网民面对这些信息时，选择不转发或转发策略是一种博弈。将信任机制引入到网络信息传播的研究中，建立了多个适用于不同情境的博弈模型。通过收益矩阵分析了网络信息传播中行为人的策略选择问题。（3）以微博为平台，抽取出影响用户决策的因素，挖掘出用户潜在的偏好。在此基础上，利用CP-nets偏好表达工具建立了用户偏好模型，根据其导出图输出最优的特性来选取最佳特征项组合，以便用户进行转发决策度量。（4）研究了网络信息传播的结构问题，研究了复杂网络中的二阶邻居网络，提出邻居度等相关概念，通过邻居度的分解可以有效的对Zachary社会关系网进行社区划分。（5）基于对策论的信息传播动力学研究。以传染病传播模型SIR为基础，研究了网络信息传播中的并行算法问题。提出一种考虑到直接免疫的改进SIR模型，利用该模型研究微博信息的传播规律并对微博信息进行预测。实验结果表明，与微博标准SIR传播模型相比，提出的改进SIR模型能更有效地反映微博信息传播规律，并且能更准确地对微博信息传播进行预测。.通过该项目的研究，我们建立了基于信任的网络信息传播模型，解释了网络信息传播的一种内在规律，为实现网络舆情监测，网络群体事件的预防和控制提供了理论基础。