【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农产品谣言传播干预领域，更具体的说涉及一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法。
技术介绍
1、近年来，随着互联网和信息通信技术的快速发展，网络成为了人们获取和传播信息的重要平台。网络上的信息种类繁多，其中包括了许多关于农产品质量安全的信息。然而，中间夹杂着大量的虚假信息，即谣言，这对于农产品质量的科学认知和正确决策产生了极大的负面影响。特别是一些伪造的、误导的有关农产品质量安全的谣言，往往会引发消费者的恐慌，妨碍农产品的正常流通和交易，进而对农业生产和农产品市场产生深远影响。
2、目前我国的网络舆论干预研究多集中在定性阶段，以案例分析为主要方法，未能进行科学的、系统的、定量化的研究。运用模型进行网络舆论的引导研究，可使其复杂的演化过程更加直观化，隐性的演化规律显性化，所以模型的运用是非常必要的。
3、国内在网络舆论引导研究中用到的模型有g(galam)模型、sir模型和deffuant“有限信任模型”，用其模拟分析了网络舆论的发展、演化过程，并根据模型提出了引导、干预策略。然而以上定量化模型均建立于单一层次的复杂网络之上，不能满足问题研究的全部需要，人与人之间关系的转变只是舆论演化众多推动力中的一种，人们需要寻找一种更为全面、有效的方式去研究网络舆论演化对于现实产生的影响，并利用这个模型来评测不同的干预手段对系统最终结果所产生的效果。
技术实现思路
1、本专利技术借鉴sir模型的思想，建立一个基于超网络结构之上定量化模型，对网络舆论
2、为了实现上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：所述的干预方法包括：
3、数据采集，通过大数据技术，对包括但不限于社交媒体、新闻媒体和其它公开的现实生活信息进行数据爬取，获取关于农产品质量安全的所有信息资源；
4、建立并设计超sic模型及其演化规则，基于舆论超网络模型和借鉴sir模型建模思想；用于分析舆论超网络的四要素，即舆论环境、舆论主体、舆论心理和舆论观点对舆论干预效果的影响；
5、采用matlab对超sic模型进行仿真分析。
6、进一步地，所述的数据采集具体采用：
7、设定爬虫程序：明确目标是各大社交媒体、网络新闻平台，以及其包含农产品信息的公开资源；
8、关键词设定：设定与农产品质量安全相关的关键词，如'农产品质量'，'农产品安全'，'农产品污染'，以便于定向采集相关信息；
9、信息采集：通过爬虫程序，在设定的网站进行信息采集，包括原文本、发文时间、发文地点，以最大化保留原信息。
10、进一步地，所述的超sic模型建立包括：
11、(1)超sic模型假设；
12、ei表示舆论中的环境情况，取值为+1或-1，+1表示环境不利于谣言传播，-1表示环境利于谣言的传播；
13、pi表示舆论中主体的心理情况，其值为+1、+2、-1、-2或0；分别表示“积极”的心理，主体在这种心理内驱力下不相信谣言；
14、ki表示舆论中的观点情况，取值为0、+1或-1；0表示观点是中立的，1表示观点是澄清谣言的，-1表示观点是传播谣言；
15、ai表示舆论中的社交情况，取值为0、-1或+1；0是社交子网中具有中立属性的主体，是谣言传播中的中立者，对应sir模型中的易感染者，用s表示：-1是社交子网中具有负面属性的主体，是谣言传播中的传谣者；
16、定义人为谣言传播中的澄清者clarifier，用c表示；s、i、c属性的定义依据其所具有的观点，也就是与其有连边的观点子网中k的属性：每个主体的所有k值代数相加，若∑k>0，主体为c；若∑k<0，主体为i；若∑k＝0，主体为s；
17、(3)超sic模型假设规则定义，分别为规则1、规则2、规则3。
18、进一步地，所述的规则定义中，规则1具体如下：
19、规则1：s和i交互，s相信谣言的概率
20、
21、s的心理是0；环境e为正时，s的心理与i的心理差距越小，i对s的传染性越大，s相信谣言的概率越大。
22、环境e为负时，s的心理与i的心理差距越大，i对s的传染性越强，s相信谣言的概率越大。
23、进一步地，所述的规则定义中，规则2具体如下：
24、规则2：c和i交互，环境e为正时，i不再相信谣言的概率
25、
26、c与i谈论话题一致时，c和i的心理差距越小，且c的心理越坚决，c对谣言的澄清力越大，i被说服、不再相信谣言的概率越大；c与i谈论话题无关时，相互不影响；
27、环境e为负时，c相信谣言的概率
28、
29、c与i谈论话题一致时，c和i的心理差距越小，且i的心理越坚决，c被i传染、相信谣言的概率越大；c与i谈论话题无关时，相互不影响。
30、进一步地，所述的规则定义中，规则3具体如下：
31、规则3：c和s交互，s不信谣言的概率
32、
33、s的心理是0；环境e为正时，s的心理与c的心理差距越大，c对s的说服力越大，s不相信谣言的概率越大；
34、环境e为负时，s的心理与c的心理差距越小，c对s的说服力越大，s不相信谣言的概率越大。
35、进一步地，所述的仿真分析具体步骤如下：
36、(1)初始化舆论超网络中各元素的属性值以及网络拓扑结构；
37、(2)遍历所有主体，按规则1-3更新舆论主体的属性；
38、(3)计算负面舆论的比例，200个时间步后结束。
39、本专利技术有益效果：
40、本专利技术提供了一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，能够有效捕捉和分析农产品质量安全相关的网络谣言，及时进行干预，降低谣言传播对农产品市场的影响，维护农产品市场秩序。同时，该方法运用大数据技术进行数据采集，能够全面、精准地获取网络上关于农产品质量安全的各类信息，为决策者提供有力支持。此外，所述干预方法依托超sic模型，能够准确模拟舆论在网络中的传播过程，有助于预测和控制网络谣言的传播趋势。
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1.一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的干预方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的数据采集具体采用：
3.根据权利要求1所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的超SIC模型建立包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的规则定义中，规则1具体如下：
5.根据权利要求3所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的规则定义中，规则2具体如下：
6.根据权利要求3所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的规则定义中，规则3具体如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的仿真分析具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的干预方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的数据采集具体采用：
3.根据权利要求1所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在于：所述的超sic模型建立包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：田儒雅，梁晓贺，杨璐，吴蕾，孙巍，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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