网络谣言传播数学建模.doc

网络谣言识别与控制问题的数学模型摘要: 对谣言比较系统科学的研究始于二战时期,作为一种典型的社会现象,谣言在现代社会中不仅没有消失, 而且其传播手段、传播途径等都发生了很大的变化, 特别是在现在网络发展的黄金期, 谣言的传播过程变得复杂, 对于网络谣言的识别与控制成为公安舆情部门关注的问题。针对问题一,由于谣言散布和病毒传播、扩散很相似,借鉴传染病传播模型, 对应将人群分为听过谣言、未听过谣言两大类, 根据具体的假设建立评价网络谣言级别的评价指标体系。针对问题二,由 Allport & Postman 给出的决定谣言的公式:谣言= 事件重要性× 事件模糊性, 也就是说, 谣言产生和事件的重要性和模糊性成正比, 事件越重要而且越模糊, 谣言的产生几率和作用效应越大, 重要性和模糊性其中一个要素趋向零, 谣言不会产生, 所以披露真相, 破除模糊性, 才可能消解谣言, 现用可信度替代模糊性、用谣言的受众人群代替事件的重要信,简化问题,据此来建立谣言评价的数学模型。针对问题三,根据对问题一、二的处理,给出合理的建议。关键词:谣言传播受众人群事件可信度谣言危害一问题重述在突发事件、乃至各种危机中, 谣言的作用不可低估。现代环境下, 利用灵活无序的网络传播, 谣言传播变的速度更快、作用力更强。如果对一个一般谣言大动干戈, 显然得不偿失; 而对于一个可能造成严重后果的谣言处置失当, 就有可能造成严重后果。因此, 对谣言传播机理、鉴别进行研究非常重要。要求: 1. 建立评价网络谣言级别的评价指标体系, (例如受众范围、感兴趣程度、传播方式、后果影响等) ,最好能给出可以量化的公式,公式中涉及的指标是能够搜集的。 2. 建立谣言评价的数学模型,包括谣言的鉴定(例如可以某种方式建立谣言的置信范围例如[0,1] ,当按照某公式评价某消息的时候能有一个阈值,即当消息低于某数值的时候可以认定不属于谣言,超过某数值的时候就属于谣言) 、谣言危害的估计(以便有关部门采取相应措施,例如置之不理、召开新闻发布会、查处谣言制造者等)。 3. 为公安舆情部门写一个报告,提出处置谣言的新措施、新办法。并为公众提供一份如何识别谣言、如何在信息化时代正确对待各类信息的方法。二问题的分析对于问题一中的借鉴传染病模: 模型中种群内的个体被抽象为几大类, 每一类都处于一种状态,其基本的状态包括:S( Susceptible) ——易染状态,或健康状态; I( Infected) ——感染状态; R(Recovered) ——被移除状态或免疫、恢复状态。通常用这些状态之间的转换过程来命不同的传染模型:SIR 模型( 易染群体被感染, 然后恢复健康并具有免疫性)、 SIS 模型( 易染群体被感染后又返回到易染状态) 等。根据具体的假设来分析谣言的传播,求解听过谣言人数在总人数中所占的比例, 并对应的建立网络谣言级别的评价指标指数, 从而根据受众人群建立评价网络谣言级别的评价指标体系。对于问题二, 根据谣言= 事件重要性× 事件模糊性, 若直接定量的分析谣言所对应的事件的重要性和模糊性, 其中要考虑的因素比较多, 若将决定事件的重要性和事件模糊性的主要因素抽象出来, 将事件重要性与受众人群挂钩( 对问题一的处理结果), 用事件的可信度(建立网络谣言对应事件的发生的可信度级别的评价指标指数) 衡量事件的模糊