【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息传播，更为具体地，涉及一种基于真实社交网络的多要素的立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法及系统。
技术介绍
1、近年来，在移动互联网技术的迅速发展的大环境下，各种在线社交媒体迅速发展。借助这些平台，公众可以通过文字相对自由地表达看法，同时加之各网络社交平台的壁垒逐渐被消除，网民能够在多个社交平台获取信息内容的同时表达自己的观点，还能够通过“转发”、“分享”等方式进行单向或双向的跨平台互动，这大大降低了普通大众借助互联网发表言论、阐述意见的门槛，使民意表达更为顺畅。
2、除此之外，作为信息传播过程的外部驱动力，信息传播环境也更加复杂，除了线上线下的环境作为外部力量对于网络信息的传播有驱动作用外，广播、电视等媒介与活动所营造的线下信息环境的影响也不容忽视。与外部驱动力相对应的即内部驱动力，此部分内容着重考虑用户的个人特征因素，用户的心理、观点等特征会作为内部力量对网络信息传播起到内部的驱动作用。由于社会关系、个人认知等方面的差异性，导致网民对于信息传播事件具有不同的个人特征，这对其信息传播决策的影响也日益显著。另一方面，网民的表达方式也更加多样化，用户自身生成内容也更加个性化，网民的观点表达方式不再局限于工整的文学用语，用户会自己创造流行语、表情符号等丰富的内容从而更加促进了网络信息的可持续传播。
3、从整体演变趋势来看，网络信息的传播存在动态特性，且传播机制在形成舆论演化模式方面十分重要，而影响网络信息传播过程的要素从内外驱动力两个角度来看也是多样化的。网络信息传播动力学理论以动态
4、然而，现有研究一方面较多地从某一个角度作为切入点，并未从多个角度综合考虑多要素对信息传播的综合影响，从而呈现出来的网络结构不够清晰，传播机制考量较为简单；另一方面，大多研究针对于根据研究目标构建特定的模型，还未基于通用框架研究开展多场景信息传播研究，导致多场景模拟不够全面，无法满足多场景信息传播规律的需求；其次，目前研究大多对真实数据的利用率不高，还未提出一种高效、准确的参数估计方法，使得针对真实场景的信息传播规律把握不准确，无法利用模型重现真实信息传播场景。
技术实现思路
1、针对现有网络信息传播分析中存在的上述问题，本专利技术立足于上述信息传播场景及技术，结合信息传播动力学、复杂网络等理论构建基于多要素的立体网络信息传播动力学模型，基于真实信息传播数据进行模型数值拟合与分析，通过参数变化分析技术手段研究模型参数对模型指标的影响，总结信息传播规律，从而制定面向通用框架研究的信息传播引导和控制策略。
2、根据本专利技术的一个方面，提供一种基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，用于基于预设的立体网络信息传播动力学模型模拟网络信息传播事件中网民个体状态转移及信息传播演化趋势，其中，
3、所述立体网络的结构包括：
4、社交网络层，用于通过有限个信息传播主体节点的集合和节点间的有向连边关系表示参与信息传播过程的网民节点所构成的有向复杂网络结构，其中，以各社交平台上的网民个体为节点，节点间的连边表示网民参与到立体网络信息传播中用户之间信息的传播，指向用户节点的边代表用户受到其他用户的影响，用户节点发散出去的边代表用户向外传播信息的能力；
5、环境层，用于通过有限个环境类型节点的集合和节点间的有向连边关系表示信息传播事件的开端、发展、高潮及结局下的信息传播环境；其中，通过所述环境层的有向边表示环境信息发布的时序关系，多个环境节点之间的有向连接表示环境持续发生变化；
6、心理层，用于通过有限个心理类型节点的集合和节点之间的有向连边关系表征网民对信息传播事件的传播所持的心理以及各心理类型之间的转化关系，所述心理层的心理状态转变受到环境层的影响；
7、观点层，用于通过有限个观点类型节点的集合和节点间的有向连边表示网民在信息传播事件的不同时期所持观点的转化；所述观点层的观点按照观点主题和情感倾向划分为正向观点和负向观点；
8、所述立体网络的超边se表示主体ai在信息传播环境这一外部驱动力em和心理状态的内部驱动力pn的共同作用下，发表了观点kj，最终em、pn、kj影响到信息传播主体ai在社交网络层传播状态的改变；所述立体网络信息传播动力学模型以所述环境层事件发展过程的时序关系为主线，以所述环境层的其他因素整体作为外部驱动力，以所述心理层和所述观点层的嵌套影响为内部驱动力，基于在内外驱动力的共同作用下影响到社交网络层用户节点的传播状态演变过程所形成的信息传播通用场景构建；
9、所述方法包括：
10、基于选定的信息传播事件，确定所述信息传播事件发展过程中的关键时间点；
11、提取所述信息传播事件在所述关键时间点的热点话题事件信息以及所述热点话题事件信息的转发区里的转发信息作为原始传播数据；其中，所述转发信息包括所述热点话题事件信息下转发用户的转发文本、转发时间；
12、对所述原始传播数据进行预处理，以获取所述原始传播数据中的传播有效数据；
13、基于所述传播有效数据和预设的立体网络信息传播动力学模型模拟所述社交媒体平台立体网络下的群体状态转移及信息传播事件发展演化动态过程。
14、另一方面，本专利技术还提供一种基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析系统，用于利用如上所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法进行信息传播分析，包括：
15、原始传播数据获取单元，用于基于选定的信息传播事件，确定所述信息传播事件发展过程中的关键时间点；以及，提取所述信息传播事件在所述关键时间点的热点话题事件信息以及所述热点话题事件信息的转发区里的转发信息作为原始传播数据；其中，所述转发信息包括所述热点话题事件信息下转发用户的转发文本、转发时间；
16、数据预处理单元，用于对所述原始传播数据进行预处理，以获取所述原始传播数据中的传播有效数据；
17、模拟分析单元，用于基于所述传播有效数据和预设的立体网络信息传播动力学模型模拟所述社交媒体平台立体网络下的群体状态转移及信息传播事件发展演化动态过程。
18、上述根据本专利技术的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法及系统，将影响信息传播的多要素表征为超网络中的社交网络层、环境层、心理层、观点层，针对社交网络层中用户之间的交互现象构建耦合网络，从而生成超网络嵌套耦合网络的立体网络，并在该网络的基础上融合丰富的传播机制构建信息传播动力学模型。利用真实信息传播案例事件开展参数估计，构建信息传播指标体系，分析影响信息传播演变的关键因素，最终为网络信息传播分析领域精确把握信息传播规律提供理论框架，同时为网络信息传播应对与引导提供技术支撑与策略支撑。
19、为了实现上述以及相关目的，本专利技术的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，用于基于预设的立体网络信息传播动力学模型模拟网络信息传播事件中网民个体状态转移及信息传播演化趋势，其中，
2.如权利要求1所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，假设信息在一个封闭稳定的环境内进行传播，仅考虑信息自身传播过程中可以触及的人群，所述立体网络信息传播动力学模型中的节点状态包括易受影响状态S、潜伏状态L、支持状态P、反对状态C和免疫状态I；定义立体网络节点的入度k和的出度l，依据所述立体网络中不同节点的入度与出度，对每种状态的人群进行分类，其中包括：
3.如权利要求2所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，假定所述立体网络为不相关立体网络，则所述条件概率只与上游入度为i出度为j的节点(i,j)的度有关，写为：
4.如权利要求3所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，在所述立体网络中，平均入度与平均出度相等。
5.如权利要求4所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其中
6.如权利要求5所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其中，在所述立体网络中，一个度为(k,l)的处于易受影响状态的用户单位时间内接触处于支持转发状态用户的概率为k(pP+pC)，当kpS(k,l)(t)个用户接触到支持者/反对者后，其中：
7.如权利要求6所述的基于多要素的立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其中，在所述立体网络中，在潜伏期内，
8.如权利要求7所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其中，在所述立体网络中，对于转发者来说，支持者P/反对者C在受到同为支持者P/反对者C的影响时，将分别有kpfP→C(t)P(k,l)(t)个支持者从P状态转移至C状态kpfC→P(t)C(k,l)(t)个反对者从C状态转移至P状态，另一部分支持者P和反对者C将分别以kpfC→I(t)P(k,l)(t)，kpfC→I(t)P(k,l)(t)的数量从P/C状态转移至I状态，其余αP(t)P(k,l)(t)/αC(t)C(k,l)(t)个支持者/反对者由于度过活跃的曝光期而不再有能力影响他人，从P/C状态转移至I状态。
9.如权利要求8所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，在所述多要素的立体网络信息传播动力学模型中，转发累积量从网络传播平台直接获取，度为(k,l)的支持转发用户和反对转发用户转发累积量随时间的变化率为：
10.一种基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析系统，其特征在于，用于利用如权利要求1-9中任一项所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法进行信息传播分析，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，用于基于预设的立体网络信息传播动力学模型模拟网络信息传播事件中网民个体状态转移及信息传播演化趋势，其中，
2.如权利要求1所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，假设信息在一个封闭稳定的环境内进行传播，仅考虑信息自身传播过程中可以触及的人群，所述立体网络信息传播动力学模型中的节点状态包括易受影响状态s、潜伏状态l、支持状态p、反对状态c和免疫状态i；定义立体网络节点的入度k和的出度l，依据所述立体网络中不同节点的入度与出度，对每种状态的人群进行分类，其中包括：
3.如权利要求2所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，假定所述立体网络为不相关立体网络，则所述条件概率只与上游入度为i出度为j的节点(i,j)的度有关，写为：
4.如权利要求3所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其特征在于，在所述立体网络中，平均入度与平均出度相等。
5.如权利要求4所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其中，在所述立体网络信息传播动力学模型中，在网民状态产生转移的过程中，社交网络层环境层、心理层、观点层均会影响网民的传播状态，其中的立体网络参数设置如下述公式所示：
6.如权利要求5所述的基于立体网络信息传播动力学模型的信息传播分析方法，其中，在所述立体网络中，一个度为(k,l)的处于易受影响状态的...
【专利技术属性】
技术研发人员：武岳巍，蒋欣怡，殷复莲，王锦霞，郭妍，张志强，余振宇，吴畅，陈珺仪，
申请(专利权)人：中国传媒大学，
类型：发明
国别省市：
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