IM-SEIR-数学模型.doc

摘摘 要：要：为揭示即时通信网络上信息的传播规律，笔者提出信息传播模型 IM-SEIR，模拟信息传播过程，讨论各个状态转换的概率对信息传播的影响。表明该模型符合现实中信息传播规律，对即时通信网络中信息的监控具有良好的指导意义。关键词：关键词：即时通信；信息传播；传播模型；舆情监控 即时通信是随着互联网的出现而兴起的新型通信手段，由于低成本、高效率、方便快捷，自诞生以来广受青睐。按易网国际中国即时通信市场季度监测报告的定义，即时通信（简称 IM），是一个终端服务，允许两人或多人使用网络传递文字、档案、语音与视频交流，实现沟通信息实时收发及相关辅助信息即时更新。由于网络世界的开放性和自由性，网络上人人都是传播者。每个使用即时通信工具的人都有固定的“好友”作为发布信息的“受众”。一旦有事发生，可以马上在小范围发布信息，同时以复制链接的方式向好友或群发布，使更多人知晓，因而对即时通信网络上信息传播模型的研究意义重大。1 即时通信网络的特点分析 复杂网络理论是分析网络特性的有效手段。在分析网络特征时一般使用两个特征来衡量网络，即特征路径长度和聚合系数。前者是网络中所有节点对路径长度的平均值，后者是所有节点聚合系数的均值。在即时通信网络中节点 A 相邻节点的相邻节点很大可能和 A 相邻，现实中即 A 朋友的朋友很可能也是 A 的朋友。由于在即时通信网络中存在群的概念，很多人可以集中交流，一人可对多人信息传播。根据以上分析易知即时通信网络是一种小世界网络，即具有最短路径和高聚类系数的一种网络结构1。根据以上特性我们提出了新的信息传播模型，不但考虑了各个节点的状态，而且加入了各状态间的转换概率。2 即时通信网络上的信息传播模型 在病毒传播模型 SIR2中，节点分三种：S（Susceptible）易染状态、I（Infected）感染状态、R（Removed）免疫状态。1991 年 ANDERSON 和 KEPHART 又增加了潜伏期状态 E（Exposed），提出 SEIR 模型3。在研究了即时通信网络上的信息传播特点后，我们提出IM-SEIR 模型。为描述方便假设有信息 A 在即时通信网络上传播，S 表示节点还没收到 A，E表示已收到但还没激活 A，I 表示节点浏览后接受（信任或转发）A，R 表示拒绝 A，情况如图 1。SE：A 传到节点后，节点由 S 转换为 E，此时信息未被激活，表示接受到 A 的概率。EI：节点浏览并信任或转发了 A，概率为。ER：节点虽浏览但并未相信也没将 A 传给其他节点，概率为。IR：节点由信任变为不信任 A，概率为。SR：节点被阻止收到 A，概率为。RI：节点由不信任变为信任 A 或把 A 传给其他节点。3 即时通信网络上信息传播模拟 3.1 模拟假设 笔者利用 IM-SEIR 模型模拟关键因素，通过改变参数取值分析其对信息传播的影响。假设用户数量 N=1*108 初始态 S(0)=1*108、E(0)=0、I(0)=0、R(0)=0 信息尚开始未传播。且认为在有限时间段内，用户数量相对稳定。3.2 正面信息自由传播 假设此时系统中有一正面信息可自由传播，仿真使用参数=0.01，=0（服务商没有屏蔽信息），=0.08，=0.01，=0.001，=0.003，结果如图 2。正面信息在 0-200 时间内迅速被 80%左右的用户接受，约 20%的用户最终不接受信息，和现实拟合。3.3 负面信息受限传播 3.3.1 参数对信息传播的影响 图2中R状态的节点0-600时间内缓慢增长到稳定状态，I 在 0-250 内迅速增长到最大值；图 3 中 R 在 0-100 内迅速增长到最大值后稳定，I 在 0-600 内缓慢达到最大值并稳定。比较可知平衡时 I 和 R 的节点数量基本无变化。假设此时有一负面信息，代表服务商对信息限制的概率。分析可知，服务商的阻止只能在一定程度上延缓用户接受信息的时间，不能改变最终接受信息的用户量。3.3.2 参数、对信息传播的影响 、代表用户对不良信息的判断能力，假设有一不良信息传播，为 0.03，为 0.001，由图 4 可知 I 在 0-250 时迅速达到最大值后稍降到平衡，R 逐渐上升到平衡，和图 2 相比 I 下降，R 上升。可见用户对不良信息的 识别能力直接影响到信息的传播范围。4 结束语 即时通信网络上信息的传播受多种因素影响，笔者提出的 IM-SEG 模型，通过仿真实验进行分析，提出应对不良信息传播的策略，对加强信息的监管控制有很高的实用价值。