基于信息风险感知理论的虚假信息点对点传播建模与仿真研究
在计算社会科学研究中,受传染病启发的传播模型被广泛用于模拟虚假信息传播,但传统的传染病模型不区分个体间的差异.现实世界中,个体间的差异有助于理解虚假信息如何在个体间传播,这对于探究社交网络中虚假信息的传播规律、抑制虚假信息的传播具有重要意义.文中基于信息风险感知理论,利用在线社交用户的情绪、知识水平、信任度和媒体的接触数量等对传播个体的差异加以区分,构建更加符合现实的虚假信息点对点传播模型.在传播过程中,个体间的差异表现为不同的传播概率,高传播概率的个体更容易转化为传播状态,同时使用人工标注的Facebook数据集进行仿真模拟来研究虚假信息的传播规律.结果发现,相比平均概率传播系统,在点对点传播模式下传播虚假信息的时间跨度更长,波及范围更广.此外,通过控制高传播概率节点,能够实现对虚假信息传播的事前控制,且其相比随机控制、控制高影响力节点的方法取得了更好的效果,但依次增加节点控制比例并未按照预想得到更好的控制效果,出现了"反常识"的特征.
信息风险感知、虚假信息、点对点传播、控制传播、对比分析
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
新疆维吾尔自治区社会科学基金项目;新疆维吾尔自治区自然科学基金;河南省自然科学基金项目
2023-07-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
376-385