基于个体及群体影响力量化分析的动态网群组织(CMOs)演化规律及规模预测研究

Recently, with the pervasive use of mobile intelligent devices and the gradually mature social media platforms, Cyber movement organizations have become the reflection of individual’s and peoples’ social behaviors in cyberspace. In physical space, individuals are linked together by family ties, colleague ties, friend ties and classmate ties, while in cyberspace, users are linked together by their dynamic operations on user-generated contents(UGC). Therefore, UGC and user-generated interactions(UGI) become the necessary manners for individual users forming CMOs. ..However, as a result of the time-space compression effect in cyberspace, CMOs are able to collect great energy from it within extremely short time by extremely low cost. The energy can be easily released to our physical space and produce huge benefit or damage. Thus, CMOs become one of the key roles in generating social events. The project plans to use real social media data as input, to quantify the influence of individuals and organizations on a social media considering the time decreasing effect and the domain preference effect, thus to analyze the evolution laws and predict the scale of CMOs. The work enables CMOs analysis studies to be a powerful societal management assistance method, which provides decision support with computational and modeling leverages for related government departments to guide public opinions.

近年来，随着人们衣食住行的在线化，动态网群组织(CMOs)已然成为真实社会中个体或群体及其社会行为在网络空间中的映射。在物理社会中，个体通过亲情、友情、爱情、同窗情等关系连接在一起；在网络社会中，用户通过生成内容进行交互，产生动态连接，形成网络群体。由于网络的“时空压缩”效应，CMOs可以在极短的时间内、以极低的成本从广阔的网络空间中累积大量的能量，甚至释放到现实社会中，产生巨大的效益或破坏，这使得因网民互动行为而形成的CMOs成为制造社会事件的核心力量。本项目拟以真实社交媒体大规模数据为基础，从用户组织行为结构、言论语义分析以及两者结合的角度对CMOs中的个体及群体的影响力进行量化建模与分析，在此基础上对CMOs的演化规律进行分析并规模预测，使CMOs分析成为热点事情预判及舆情引导的有力辅助管理手段，为保障社会稳定与安全提供有力的技术支持。

动态网民群体行为(Cyber Movement Organizations, CMOs)导致了网络中热点话题的出现，它是真实社会个体借助社会媒体平台在网络空间中形成的可追踪、可计算和分析的社会行为映射。随着人们衣食住行的在线化，CMOs已然成为关系共享经济、社会化营销甚至经济安全的重要因素。项目负责人针对动态网民群体的演化行为进行建模并展开计算实验，围绕人工社区环境建模、群体聚集与对抗行为的演化机制及其计算实验展开研究，系统性地提出了一系列的原创性工作，主要包括：.（1）项目负责人以“天涯”这种无社交关系约束的在线社区为建模对象，基于agent建模方法设计双层人工社区模型，综合考虑社区人口分布特征、个体与个体、个体与社区环境之间的互作用，设计个体行为机制以及个体推动下的环境更新机制，计算群体行为的涌现性以及形成机理，取得具有重要应用价值的研究成果，相关工作成果在人工社会系统建模领域权威期刊JASSS发表论文1篇、在系统工程与控制论领域权威SCI期刊IEEE TSMC发表论文1篇、在自动化科学与技术领域权威期刊《自动化学报》发表论文1篇。.（2）将社会学、社会心理学以及组织行为学中已经较为完善的理论与方法引入到社会网络促成的群体行为组织与汇聚过程中，探究其内在交互机制以及个体行为激发机理，探索了源起于微观行为的群体行为汇聚现象。通过从用户组织行为结构、言论语义分析以及两者结合的角度对CMOs中的个体及群体的影响力进行量化建模与分析，并在此基础上对CMOs的演化规律进行了有效分析和规模预测，实现了影响力量化及其稳定性评估的技术突破。相关工作成果在计算社会系统领域国际权威期刊IEEE TCSS（ESCI期刊）发表论文3篇。.（3）设计并构建了网络社区中舆情对抗的一般模型，提出了水军识别、水军干涉行为抵消的相关方法，使CMOs分析在热点事情预判及舆情引导方面成为了有力的辅助管理方法和手段，为保障社会稳定与安全提供了有力的技术支持。根据相关工作成果撰写软著1个，专利1个，搭建平台1个。..项目各项研究进展顺利，圆满完成预期研究目标，发表学术期刊及会议论文20篇，其中SCI论文4篇，EI论文15篇。