基于四方演化博弈的高校网络舆情演化规律研究

近年来,高校网络舆情事件频发,给高校声誉、大学生价值观、社会和谐稳定带来极大的影响。网媒、大学生、高校和政府作为高校网络舆情信息中的主要参与人,他们的行为决策将直接影响高校网络舆情信息的演化。据此,构建了网媒、大学生、高校和政府四方博弈下的高校网络舆情演化博弈模型,探讨四方博弈主体行为策略对高校网络舆情发展的影响,同时给出了数值算例,利用Matlab编程对其演化博弈模型进行模拟仿真检验,分析了各个参数对网络舆情事件演化的方向和速度的影响。结果表明,影响博弈系统均衡的主要因素为政府的监管力度、网媒报道的意愿、高校对舆情事件的关注度和大学生的自我认知等,通过引导网媒、大学生、高校和政府的行为策略,有助于妥善处置高校网络舆情事件的影响。     

协同电子商务下交互行为演化研究

利用商务社区中用户流量转移行为的实证结果构建服务商收益模型,并集成进入基于多智能体和无标度网络的计算实验模型中.实验结果表明,该模型能较好地模拟协同电子商务中服务商和消费群体的交互行为演化过程;消费群体中,创新者或早期接受者明显占优,使用较低的管理力度,能让在购量的演化快速达到均衡,且能获取较大收益;反之,群体中,晚期接受者比例占优时,即便实施较大的管理力度,效果也不明显;定位网络中关键节点和关键区域,实施有针对性的管理策略,可以提高潜在用户到在购的转移率;鼓励用户使用多种社交工具,改变用户交流网络结构,从而加大服务商获取更大利润的可能.     

突发危机事件网络舆情治理的多情景演化博弈分析

互联网时代，网络媒体已经成为谣言传播的重要载体，严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定，因此加强和创新对网络媒体的监管，妥善治理突发危机事件网络舆情是各级政府面临的重大挑战。针对突发危机事件网络舆情治理的研究，本文运用演化博弈理论构建了网络媒体与地方政府双方演化博弈模型，在引入中央政府惩罚机制基础上，对比分析了网络媒体与地方政府双方行为策略选择的演化稳定均衡，同时采取多案例进行实证研究，并通过数值仿真分析对模型进行多情景推演模拟。研究结果表明：突发危机事件网络舆情传播热度与网络媒体和地方政府双方的策略选择有着直接关系；若地方政府承受突发危机事件网络舆情恶性演化造成的经济损失与信誉损失持续增大，双方演化系统都会出现周期性波动现象；引入中央政府惩罚机制后，其惩罚力度若高于网络媒体消极应对网络舆情所受到的惩罚和地方政府的监管投入成本时，最终系统会演化至良性状态，研究结论为政府部门在面对突发危机事件网络舆情治理方面提供了新思路。     

高校突发事件网络舆情传播的博弈分析--以香港占中事件为例

高校突发事件网络舆情的管理关系到高校教学乃至社会发展的稳定。以香港“占中”事件为例,运用演化博弈分析方法,建立学生群体面对突发事件策略选择的博弈模型,通过模型分析学生策略选择对网络舆情演变的影响。该模型可推广到一般的高校突发事件,对研究高校突发事件网络舆情具有一定的借鉴意义。     

突发事件中舆情传播机制与演化博弈分析

针对当前研究较少从属性层次来研究突发事件中的舆情传播问题,本文运用突发事件的结构化描述方法从属性层次分析了舆情的产生和传播的动力学机制,进而分别建立了传播主体的决策行为和博弈关系的结构化描述框架。然后,考虑传播主体的认知差异,运用演化博弈论方法分别对社会公众之间及社会公众与政府部门之间的博弈关系进行了研究。最后,运用实际案例对理论研究的有效性进行了验证,并运用数值仿真考查了该案例中博弈主体的认知差异对博弈均衡的影响。     

基于复杂网络演化博弈的传统产业集群低碳演化模型研究

本文基于复杂网络演化博弈理论,从微观异质性主体的预期学习和自适应行为特征出发,综合运用随机博弈及博弈学习模型、多主体系统建模等方法,构建了传统产业集群低碳演化模型,并进行了产业低碳策略竞争、涌现和不同演化情景的仿真分析。研究表明,产业集群的复杂网络结构、主体的异质性预期和决策行为对集群低碳策略的涌现有着重要影响;要想在集群内推广应用新的低碳策略,集群异质性主体的低碳偏好、集群复杂网络的外部效应、低碳策略的采用成本和技术兼容性是重要影响因素。     

网络舆情扰动下房地产投资者“追涨杀跌”行为扩散研究

一旦房地产投资者“追涨杀跌”行为发生大范围扩散,将诱发房地产市场的价格严重偏离甚至动荡。本文从传播学与行为金融学交叉视角,基于复杂网络理论构建了房地产投资者“追涨杀跌”行为的网络扩散模型,进而仿真分析了网络舆情与投资者行为偏好交互作用下房地产投资者“追涨杀跌”行为扩散的演化特征。研究表明：房地产投资者越偏向于随机建立关联,“追涨杀跌”行为越可能快速扩散;网络舆情因素在“追涨杀跌”行为扩散过程中发挥主导作用,同时对投资者行为偏好因素发挥较强的“强化效应”或“抑制效应”;当媒体权威性足够高或网民情绪足够乐观时,通过综合调节网络舆情和投资者行为偏好因素能够有效实现预防和限制“追涨杀跌”行为扩散的目的。     

区域创新网络中的交互学习与信任演化研究

本文在对区域创新网络中交互学习的特征进行分析的基础上,基于博弈理论框架探讨了组织间信任演化的过程及影响因素,提出了交互学习与信任演化的关系模型。结果发现,交互学习和信任演化两者之间呈现出一种"共生效应"的相互作用关系,当两者协同效果一致时,将会显著提升创新网络的知识转移效率与运行绩效;反之,将会降低创新网络的知识转移效率与运行绩效。     

不同行为规则下的Cournot竞争的演化博弈分析

研究了一个Cournot竞争的演化博弈模型。企业在两种行为规则中进行选择,一种是"近视眼"行为规则,另一种是纳什行为规则,行为规则被选择的概率由复制者动态方程给出。结论表明:复杂的纳什行为规则不可能淘汰简单的"近视眼"行为规则,并且,在满足一定的条件下,企业都将选择"近视眼"行为规则来进行产量决策,而能否获得均衡产量则取决于企业的理性程度。     

企业社会责任负面事件网络舆情演化阶段式建模分析

在信息化时代,网络舆情的广泛性和即时性等特征加剧了企业社会责任负面事件的“传染效应”,快速改变公众的观点与认知,影响资本市场资源配置。为研究有企业参与的多主体网络舆情演化规律,本文基于“内外结合”视角,将网络舆情参与主体划分为内外影响因素,并将网络舆情蔓延过程分为两个阶段,分别采用不同的仿真模型进行深入分析。第一个阶段是网络舆情蔓延扩散阶段,以经典传染病模型为基础,构建包含有内外驱动因素影响的S-ED/ID-R模型,再以S-ED/ID-R模型为基础构建网络舆情蔓延扩散模型,分析内外影响因子之间的关联关系,并为S-ED/ID-R模型的仿真提供参数。第二个阶段是政府调控网络舆情阶段,以Lotka-Volterra竞争关系模型为基础,分别研究提前政府介入时间、增加官方微博的数量和增加官方微博发博频率三种策略的效果。最后,结合具体舆情实例对阶段式建模进行验证分析,为政府管理企业社会责任负面事件提供建议。     

基于QSIM算法的舆论主体行为模拟研究

社会舆论是一个复杂系统,而探寻舆论形成过程中社会公众(舆论主体)的群体行为特征和相互作用关系,进而为有效调控社会舆论的导向更是一项复杂的系统工程。本文以我国2003年的SARS事件为例,对初期的舆论形成状态,这里特指谣言肆起阶段,基于QSIM算法对社会公众的行为进行定性推理及分析。社会舆论的定性推理方法将为从定性到定量研究舆论提供一个桥梁、一种视角和有效途径。     

基于公平关切线上与线下销售渠道演化博弈研究

公平关切影响决策行为,为分析公平关切对线上与线下销售渠道决策行为和竞争策略影响,构建线上与线下销售渠道博弈模型。基于博弈模型,对比分析四种公平关切情况对线上与线下决策变量和利润影响。进一步,为获得线上与线下稳定博弈结果,基于四种公平关切构建演化博弈模型,分析不同公平关切行为对销售渠道参与者决策行为影响。研究主要得到：一方采取公平关切时,会减少另一方收益;一方采取合作公平关切策略与另一方采取公平关切密切相关,也即当一方采取公平关切概率大于某一阀值时,另一方采取不公平关切;线上与线下经过长期演化博弈,演化稳定点为双方都采取公平关切。     

公众参与下政府与游戏企业发展策略的演化博弈分析

游戏企业选择设置防沉迷机制行为策略是应对青少年沉迷网络游戏等不良社会影响的有效举措,公众的监督和政府部门的监管是构建良好社会风气的重要保障。本文针对我国越来越多青少年沉迷虚拟网络游戏而影响社会风气的问题,考虑政府监管与公众的监督,构建政府、公众、游戏企业的三方演化博弈模型,并建立复制动态方程,得到不同情形下政府、公众和游戏企业的演化稳定策略;并通过数值分析的方法,分析监管成功率对政府与游戏企业防沉迷机制选择的影响。研究表明,监管成功率对游戏企业策略选择起着重要影响。不同情形下,政府可以根据所掌握的相关信息对游戏企业采取不同策略进行有效监管。从短期角度来看,无论政府采取何种策略,公众与游戏企业会考虑自身利益而选择"不监督"和"不设置防沉迷机制";从长期角度来看,在没有政府监管情况下,公众与游戏企业依然会主动选择"监督"和"设置防沉迷机制"。     

考虑公众参与环境行为的公共健康两方博弈演化模型研究

公众参与环境行为是深化生态文明改革的重要组成部分,对化石能源消费排放引发的公共健康水平有着不可忽视的影响。将“公众参与”作为博弈模型的主要策略参数,“政府”与企业设为公共健康影响主要主体。运用演化博弈构建了公共健康影响主体交互机制博弈模型,基于复制动态方程原理与问卷调查数值仿真方法,详尽分析了公共健康主体各相关要素交互演化路径的变化快慢。研究结果表明：模型有{监管,不转型},{监管,转型}两个演化稳定策略。公众参与环境治理程度以及公众自身健康关心度对企业能源转型和政府监管演化路径有显著正向影响,同时与“政府”和企业自身特征相关;公共健康损失赔偿大小是政府监管与企业实行能源转型的重要因素;政府监管知识掌握程度、能源政策执行力、企业能源转型成本大小及额外收益极大影响公共健康主体演化路径;学习型“政府”的监管更能有效加快企业能源转型。同时发现,只有各主体参数共同改变,其中公众参与环境行为群体达90%以上时,公共健康损失才会显著下降;单一主体不能有效作用于公共健康水平;目前,{政府不监管,实行能源转型}这一最理想演化博弈策略在我国国情下还未出现。本文为激发公众参与环境行为、助推企业能源转型与提升公共健康政策的制定提供了新的视角。     

考虑多种诱导信息下公众满意度的舆情危机响应决策方法

针对当前研究较少考虑到多种诱导信息情境下舆情危机响应决策问题的现状,首先在介绍研究理论和方法的基础上,对该决策问题进行了描述;然后,通过分析诱导信息的属性结构及其量化方式,运用前景理论从属性层面,提出了舆情危机特定情景和响应方案下公众对多种诱导信息发展态势满意度的计算方法;进一步地,考虑到方案对危机情景演变的影响,运用累积前景理论从公众满意度干预视角,提出了方案筛选的风险决策方法。最后,以一类重大传染病疫情场景中舆情危机响应决策问题为例,介绍该方法的潜在应用和说明其有效性。     

在线口碑传播的意见领袖识别方法研究

Web2.0技术应用的不断深化,使得越来越多的用户在网络上发布对产品、服务、品牌或企业的评价,这些在线口碑极大影响着消费者的购买决策和企业的声誉、利润,如何识别出在线口碑传播中的意见领袖对企业有着重要价值。本文结合RFM模型和情感词自动判别方法,考虑情感(S)这一个新的指标,提出了RFMS模型来测量在线口碑发布者的影响力,应用人工神经网络识别出意见领袖,以程度中心性来评估识别结果的有效性。本文采用网络上获取的大众点评网的美食评论语料,对所提出的方法进行了数据实验,实验结果表明,该方法能够精确识别出意见领袖。     

基于应对等级的突发事件网络舆情热度分析

突发事件应对等级是应急管理部门采取应对措施的基础,而网络舆情热度是突发事件态势发展的一个重要因素。以应对等级为切入点,构建网络舆情热度评价指标体系,从不同应对等级和事件类型的角度选取8个典型案例,运用GooSeeker等工具进行案例数据挖掘,获得各突发事件的舆情热度值,进一步通过构建突发事件应对等级和舆情热度分析图,发现其存在"一致"和"不一致"的对应关系。研究结果表明：一方面,把突发事件应对等级引入网络舆情热度量表,使舆情热度的评价与政府发布的应对等级建立联系,评价指标更加完善。另一方面,获得不同对应关系下应对等级对舆情热度的指标贡献,对突发事件网络舆情应对提出了更有针对性和科学性的建议。