本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 異質(zhì)性　； 參考：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近些年來,個體意見形成原因及轉(zhuǎn)變因素領(lǐng)域得到了廣泛學(xué)者的關(guān)注,并已取得了豐碩的研究成果。然而隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,社交媒體逐漸興起,個體不再孤立,而是作為社會群體中的一員,在社會化的過程中與其他個體相互影響,而正由于此才不斷推動了整個社會的演化。因此研究個體意見形成與轉(zhuǎn)變的內(nèi)在機(jī)制,探索群體意見的演化進(jìn)程,顯得尤為關(guān)鍵。本文從個體、社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境這兩個方面逐一進(jìn)行理論梳理和仿真建模。個體方面?zhèn)戎貙�體異質(zhì)性、意見傳導(dǎo)與轉(zhuǎn)變的剖析,而社會網(wǎng)絡(luò)方面則注重對個體所處社會的結(jié)構(gòu)特征、動態(tài)性及意見演化的探究。首先個體方面,本文借鑒個體異質(zhì)性和相似度的相關(guān)理論,對相似度、局部影響力以及全局影響力等個體特征創(chuàng)建量化模型,進(jìn)而探討異質(zhì)性表征;關(guān)于意見的傳導(dǎo),本文將意見傳遞者劃分為社會網(wǎng)絡(luò)中相連鄰居、大眾媒體;為研究個體意見形成與傳導(dǎo)機(jī)制,本文研究了說服理論、意見動力學(xué)、有限信任模型、倉室模型、影響力網(wǎng)絡(luò)模型這五個意見轉(zhuǎn)變模型,最終梳理出基于影響力網(wǎng)絡(luò)模型的離散型與基于有限信任模型的連續(xù)型兩類意見。其次社會網(wǎng)絡(luò)方面,本文總結(jié)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征度量方式和網(wǎng)絡(luò)演化模型,并在此基礎(chǔ)上,設(shè)計邊重連和新增節(jié)點(diǎn)兩種網(wǎng)絡(luò)模型動態(tài)演化的方式,進(jìn)而提煉模型公共參數(shù),為后續(xù)實(shí)驗(yàn)工具的開發(fā)、實(shí)驗(yàn)參數(shù)的配置提供依據(jù),并使意見傳導(dǎo)與演化仿真實(shí)驗(yàn)獲得便捷。基于以上模型構(gòu)建,本文從個體異質(zhì)性表征、大眾媒體相關(guān)特征、社會網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)切入,利用研發(fā)的實(shí)驗(yàn)工具,設(shè)計實(shí)驗(yàn),觀測不同參數(shù)配置條件下,社會系統(tǒng)中異質(zhì)個體意見形成以及個體間意見的相互影響和傳導(dǎo)機(jī)制,以及隨著時間的迭代,個體意見的傳導(dǎo)過程以及社會系統(tǒng)總體意見演化過程與結(jié)果。
[Abstract]:In recent years, many scholars have paid close attention to the formation of individual opinion and its changing factors, and have made great achievements. However, with the development of Internet technology, social media is rising gradually, the individual is no longer isolated, but as a member of the social group, in the process of socialization with other individuals, It is because of this that the continuous promotion of the entire society's evolution. Therefore, it is very important to study the internal mechanism of formation and transformation of individual opinion and to explore the evolution process of group opinion. In this paper, the individual, social network environment from the two aspects of theoretical combing and simulation modeling. The individual aspect focuses on the analysis of individual heterogeneity, opinion transmission and transformation, while the social network focuses on the structural characteristics, dynamics and opinion evolution of the society in which the individual lives. First of all, in the aspect of individual, this paper draws lessons from the theory of individual heterogeneity and similarity degree, and builds a quantitative model for individual characteristics such as similarity, local influence and global influence, and then discusses the representation of heterogeneity. In order to study the mechanism of individual opinion formation and transmission, this paper studies persuasion theory, opinion dynamics, limited trust model, storeroom model. The five opinion transformation models of influence network model finally sort out two kinds of opinions: discrete model based on influence network model and continuous type based on limited trust model. Secondly, in the aspect of social network, this paper summarizes the structure characteristic measurement and network evolution model of complex network, and on this basis, designs two kinds of dynamic evolution mode of network model, namely edge reconnection and new node, and then abstracts the common parameters of the model. It provides the basis for the development of the following experimental tools and the configuration of experimental parameters, and makes the simulation experiment of opinion transmission and evolution more convenient. Based on the above model, this paper starts with the characteristics of individual heterogeneity, mass media, social network, designs experiments and observes different parameter configurations by using the experimental tools of R & D. In the social system, the formation of heterogeneous individual opinions and the interaction and transmission mechanism of individual opinions, as well as the process of individual opinion transmission and the evolution process and results of the overall opinions of the social system with the iteration of time.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O157.5;G201

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本文編號：1933306