在线社交网络中的谣言传播流行模型

简介：
本研究探讨了在线社交网络中谣言传播的行为模式和影响因素，构建了一个新的流行病学模型来预测与控制虚假信息扩散。 迄今为止，在一些标准的谣言传播模型里，从无知者到传播者的转变概率一直被视为恒定不变。然而，从实际角度来看，个体是否会被邻居传播者影响主要取决于他们之间关系的信任程度。为解决这一问题，我们提出了一种基于随机流行病学方法的谣言扩散模型，并将传染几率定义为联系强度的功能形式。此外，在一个具有无标度特性的社交网络环境中（其中指数γ=2.2），对这种新模型的行为进行了数值研究。 我们的研究表明，关系的紧密程度在决定谣言传播的速度和范围方面扮演着核心角色。具体而言，虽然优先选择较弱的关系并不会显著加速或扩大谣言的扩散效果，但一旦这些脆弱联系被移除后，则会极大地影响到整体的信息传递效率。另一个重要的发现是：最大扩展规模max(S)对免疫概率μ及衰减概率ν极其敏感。 我们进一步证明了较小值的μ或者ν将导致更广泛的谣言传播，并且这两者之间的关系可以通过函数ln(max(S)) = Av + B来描述，其中A和B分别代表斜率与截距。这个公式可以很好地拟合为亩地面积随幂律变化的关系图象。 以上研究结果或许能够提供一些实用的指导原则，在实际应用中帮助减少谣言所带来的负面影响。