研究社会共识体系下负面情绪的蔓延,脆弱的社会共识的非线性出现模型系统建立了基于多重代理方法,和情绪传播频率的影响,意见领袖和防护行为的政府系统揭示了脆弱性的社会共识。仿真结果表明,低频负面情绪蔓延比高频减少社会共识体系的脆弱性。低频负面情绪蔓延将导致群体极化,而高频率将导致系统的崩溃。意见领袖是谁的加入与负面情绪可以促进社会共识体系的脆弱性,社会共识体系的崩溃速度和与意见领袖的影响往往会增加。屏蔽的行为政府不能有效阻止负面情绪的蔓延。相反,它将提高社会共识体系的脆弱性。
社会转型和互联网的普及,人们的生活逐渐扩展到互联网与现实。所以,人际关系网络显示复杂的线上和线下互动的特点。随着网络信息的快速传播,一个复杂的社会系统形成共识。这种复杂的系统不仅受个人情绪影响集团内部还受到外部事件的干扰。通过多次的消极情绪的扩散,不平衡组内存(
系统脆弱性的原始研究始于自然灾害系统的研究在1960年代末
一般来说,系统脆弱性的研究,有两种方法。一个是评价指标体系(
因为社会共识体系不仅是一个动态系统,高频率的更新也是一个交互系统在虚拟世界和现实世界之间,在传播的共识,我们不仅可以把情绪蔓延的原因(或影响)易碎但也易碎的原因(或影响)的情绪蔓延。所以,上述传统方法不能揭示的内在机制脆弱性从微级进化。近年来,科学计算(包括建模与仿真)已成为科学研究的第三范式在科学实验和理论推导
根据上面的分析,我们提出了一个可替换主体仿真模型对系统脆弱性演变的社会共识。这个模型包含两个机制描述信息传播的过程:情绪扩散机制和情感的影响机制。情绪扩散机制是用来描述集团在热点事件信息传播的过程,和情感影响机制提出了演化过程的内部观点后的集团信息传播。我们模拟多次出现负面事件的社会共识体系通过重复上述两个过程连续,探索对脆弱性的影响进化的三个因素:事件的发生频率,意见领袖的干预,政府屏蔽行为。因为许多研究表明,人际关系网络Free-Scale特征(
与先前的研究相比,本文有以下差异:首先,大多数以前的研究考虑系统作为一个静态系统或只考虑一个节点失效对系统脆弱性的影响(
本文的结构如下。在下一节中,我们将网络模型和多重代理系统脆弱性模型进化的社会共识。然后,我们将在埃及“1.25事件”
研究表明,在真正的社会或网络,人际关系网络展览Free-Scale[的特点
上面的信息传播网络也是一致的情绪扩散网络系统中,每个节点配备一个代理代表的个人网络。因为每个人都有一个识别或评价社会的地位和这些认识或评估通常表现为情感,我们把个人<我nline-formula>
事实上,在任何社会,各种各样的事件发生。一些活动吸引更多的人的关注,因为他们的特异性和灵敏度。所以事件改变热事件的信息在互联网上传播非常快。因为大部分的热事件的“正能量”或“负能量”,信息传播的过程,也是情感的过程中传播的人际关系网络。通常,热事件的信息传播过程包含两个关键子过程:第一子过程是情感扩散。这个子过程的核心问题是人访问热事件影响或会将信息传播给其他人。第二子过程是情感的影响。即第一子过程后的流程(《情绪扩散)趋向于稳定。访问热事件的人改变自己的情绪通过讨论在这个子过程。我们将提出的模型两个子流程对应情绪扩散机制和情感在接下来的影响机制。
所有社会共识是产生的社会热点事件,暴露了一些人我们叫赞助商的情绪蔓延,他们得到一个初始情感,其价值<我nline-formula>
一个是接受程度的情绪通过赞助。接受度通常是由<我nline-formula>
另一个问题是是否个人想要的情绪转移到那些不访问热事件。事实上,个人是否会继续传递的信息取决于事件的影响和重要性的程度(
情绪扩散机制表明,个人的情绪会在不同程度上受到事件的影响。和概率,个人传播负面情绪随事件的影响。情绪扩散过程的最重要的特征是情感和传播在网络上传播,这是一个规模扩张过程中个体接触热事件。
事件信息由情感和情绪迅速蔓延扩散机制
事实上,有两个主要因素决定一个人的情感过程中情感的影响。一个是个体的影响范围,我们使用的个人学位总数的比例来衡量这种影响程度;例如,如果个人<我nline-formula>
根据社会比较理论(
对个人<我nline-formula>
相反,当<我nline-formula>
在一段时间内,热事件可能出现几次,因此上述情绪扩散和影响力将不断重复的过程。显然,所有个人的平均情感系统是一个关键因素可以代表整个国家系统的社会共识。因此,我们系统脆弱性的定义参数
显然,社会共识体系趋于稳定的时候<我nline-formula>
详细的仿真算法如下。
生成BA网络<我nline-formula>
随机选择一个节点作为负面情绪支持每一个时间间隔,并初始化<我nline-formula>
更新的价值情感通过情绪扩散机制中引入部分
更新的价值情感通过情感影响机制中引入部分
重复步骤
系统稳定性的标准是,个人的情绪不改变在最后500步了。当系统达到稳定,模拟将终止。重要的是要注意,系统脆弱性是影响系统演化的一个重要因素,它将决定系统终止在进化有时[
基于建立的仿真模型
每个负面事件与消极情绪的蔓延。首先,我们模拟影响社会共识体系下不同频率的负面情绪(数据传播
社会共识的进化系统负面事件的发生频率较低。
进化系统脆弱性的社会共识
进化的个人情感分布
社会共识的进化系统负面事件的发生频率较低。
进化系统脆弱性的社会共识
进化群体的情感
从2010年到2011年,许多国家在中东地区发起了一系列大规模的集体行为称为“阿拉伯之春”(
事实上,“埃及1.25事件”不是偶然造成的极端行为但人们的负面情绪的爆发在负面事件的累积。在突尼斯和“推特革命”之前表示:“事件”(
负面事件的发生频率影响进化的社会共识的脆弱系统是很重要的,而一种特殊类型的组中的人通常很容易被忽视,也就是说,有时意见领袖通常出现在社会共识的进化系统。虽然一些研究者开始关心这个问题近年来,他们不考虑互联网的新形势和新特性(
我们随机选择一个节点作为意见领袖的社会共识体系共识信息传播网络。考虑到舆论领袖的固执,我们使其情感总是<我nline-formula>
意见领袖的影响系统脆弱性的社会共识。
进化系统的脆弱性之前和之后的意见领袖的出现
意见领袖对系统脆弱性的影响不同<我nline-formula>
从图我们可以看出
然后,我们将分析意见领袖的影响在“埃及1.25事件。“作为意见领袖,社会活动家Mashahed是一个著名的记者,发布图片,图片,通过视频网站和其他信息不断,导致越来越多的参与者加入抗议队伍。这些意见领袖发挥了关键作用的“埃及1.25事件的发展。“意见领袖出现之前,社会共识体系已经受到负面情绪的影响的“推特革命”和“说,”但是中产阶级不完全向后到劳动者集团和社会共识的弱点系统仍保持一定水平(图
为了防止负面情绪的蔓延,政府可能会采取技术措施削减互联网使信息的传播。所以,我们把实验如何屏蔽行为将影响系统的脆弱性的共识如下。我们首先启动仿真系统,仿真时间达到1000时,我们随机删除50个节点来模拟屏蔽互联网的政府行为。图
进化的社会共识的脆弱性被政府屏蔽系统的行为。
最后,我们分析政府屏蔽的影响行为在“埃及1.25事件。超过一半的人在埃及的互联网用户。他们中的大多数已经注册在Twitter, Facebook,和其他在线社区工具。早期的“埃及1.25事件,“人们传播政府的负面情绪通过这些网络社区工具、电话、或其他通信工具提供了一个交流平台“埃及1.25事件的爆发。“为了遏制这一现象和控制负面情绪的蔓延,埃及政府街区甚至中断互联网和电话沟通了很长时间。然而,人们有一种根深蒂固的负面印象,埃及政府和这些措施不仅不能控制的共识也加剧人民政府对抗情绪。人认为政府的封锁行为本身作为一个严重的负面事件,继续通过互联网传播信息,嘴对嘴的,等等。结合的指导意见领袖,负面情绪就在民间流传开来,增加社会共识体系的脆弱性(图
社会共识的体系是一个复杂的系统,它是由共识的扩散和传播通过复杂的人际关系网络。像最复杂的系统
随着社会共识系统是一个典型的新兴系统自组织micro-macro效果,多重代理系统的特点决定,它不仅是一个强大的工具来探索复杂系统的微观结构也是一个重要的方法来研究micro-macro效应(
作者宣称没有利益冲突有关这篇文章的出版。
这项研究受到了中国国家统计科学基金(批准号2016 lz20),中国国家自然科学基金(批准号。71671060,71671060),湖北省自然科学基金(批准号2014 cfb374),和科技创新团队的基础湖北(批准号T201516)。