大学生群体危机的传播动力学及相变研究.doc

“冯如杯”参赛论文大学生群体危机的传播动力学及相变研究大学生群体危机的传播动力学及相变研究作者：包含 韩焘 陈森指导老师：郭炳晖学院：数学与系统科学学院制作时间：2010年4月摘要由于大学生群体的特殊性，大学生群体危机事件的发生受到了广泛的关注，因此对大学生群体危机舆论传播与舆情形成的研究具有重大的社会意义。本文根据随机社交网络中话题信息的传播动力学原理分析，构建了大学生群体危机在大学生社交网络传播数学模型，模拟了大学生群体危机事件舆情在大学生社交网络中的传播过程。并且借助计算机工具软件Matlab，对传播过程进行数值模拟仿真。在最终分析数据时，发现了传播动力学行为演化的相变现象，并且得出对预防群体危机爆发的理论建议。关键词:大学生群体危机,传播动力学,社交网络,相变AbstractBecause of the particularity of the college students, university student group crisis have attracted a lot of attention, so the research of the spread of university student group crisis is significant. According to spread dynamics theory, this paper build concrete mathematical model to simulate the propagation process of university student group crisis in social networks of college students. And with computer tools Matlab, we simulate the propagation process. In the final analysis of data, we find phase transition phenomenon and draw suggestions about the prevention of the outburst of university student group crisis.Key words: university student group crisis, spread dynamics theory, social network, phase transition目录摘要I目录II第一章 引言1第二章 大学生群体危机早期传播的数学模型12.1 相关定义12.2 大学生群体危机传播流程22.3 算法模拟2第三章 模型仿真分析33.1 程序设计的数据处理问题33.2 模拟结果及分析3第四章 相应措施与建议6结束语7参考文献8第一章 引言大学生群体危机是指在某种社会环境中的大学生群体,在压力或外界刺激下,对政府 (高校) 或某种国内外的政治、经济、社会行为或现象,发生不满情绪的蔓延,是一种隐性危机传播的结果。如今，随着信息科技的发展，大学生作为时代的前沿，能够更加方便快捷的获取各方面的政治、经济消息。然而这种消息往往是观点互不相同，甚至不乏观点偏激者。再加上，大学生一入校,就按照其专业和方向进行了院系和班级的划分,这样很容易形成以班级为单位的小群体。在班级内部,信息交流十分活跃,很容易对相同的事件产生共鸣，从而产生一种正向的或是反向的情感。并且这种群体情感很容易产生联动效应，影响周边。我们试图将整个学生群体看成一个复杂网络,讨论大学生群体危机在这个复杂网络上的传播和扩散的问题,并根据此现象提出一些建议。目前,网络的观点已经成为研究复杂系统的一个基本观点。复杂网络中经典的网络机制模型有随机网络,小世界网络和无标度网络。这些网络都具有一些现实社会的特征,本文所研究的是一个基于大学生小群体之上的社会网络模型。第二章 大学生群体危机早期传播的数学模型2.1 相关定义定义 1 节点：在大学生关系网络中中具有传播能动性的个体。定义 2 不满度C：标记节点附带的不满情绪的强烈程度。数值大于等于0。定义 3 邻近节点与节点度：一个节点有不满情绪传播可能的对象节点称为该节点的邻近节点。一个节点所拥有的邻近节点的数量称为该节点的节点度。定义 4 父节点、子节点：不满情绪由节点传播给节点，我们称节点为的父节点，为的子节点。定义 5 标记节点：不满度大于0的节点，即具有传播不满情绪能力的节点。定义 6 响应系数：节点在被动接受传播时产生的共鸣程度。定义 7 更新步T：完成一次不满情绪传播所用时间。定义 8 衰减度B：标记节点的不满度经过一个更新步的衰减数值。2.2 大学生群体危机传播流程1. 某个不满情绪通过一些消息渠道传播进入大学生社交网络，并且使一部分节点附带上了这种不满情绪，我们称之为初始节点。2. 初始节点通过言论、行为等向邻近节点传播这种不满情绪，产生新的标记节点。并且子节点受影响程度与个体有关。3. 标记节点向邻近节点随机选择传播。与此同时，各个节点的不满度随着时间而逐渐衰减。4. 随着3步骤的反复进行，这种不满情绪在大学生社交网络中产生某种影响。2.3 算法模拟1. 构建以m人为一班，一共p个班级的大学生社交网络。为了研究方便，将同班m-1个同学视为邻近节点，从外班随机选取k个节点作为邻近节点，即每个节点有m+k-1节点度，并且每个节点拥有不同的响应系数。2. 开始时，我们随机赋予个节点数值为的不满度。这些节点作为初始节点。3. 我们视所有更新步相等,在一个更新步内，某个标记节点随机从邻近节点选择一个节点进行传播。子节点的不满度为父节点不满度与子节点响应系数的乘积，即。更新步结束时，所有父节点的不满度随时间而衰减，即。4. 在更新步，标记节点作为传播的父节点，继续进行如上传播。5. 经历N个更新步后，统计所属网络中所有节点不满度之和，以及标记节点个数，由此得到不满情绪在社交网络中的影响情况。第三章 模型仿真分析3.1 程序设计的数据处理问题根据2.3的算法设计,通过Matlab软件,我们设计了模拟大学生群体危机传播过程的源程序。在程序设计中，我们取m=30，p=100，构建了一个3000行的矩阵（即3000人的社交网络），每1行代表了一个个体的属性，每30行属于一个班级。其中第1列代表一个个体不满度C的数值；第2列代表响应系数，来自一个范围内的随机数；第3列以后称为“好友”列表；第3至32列分别代表这个个体同班同学的编号（即行数）；第33至（33+i）列代表这个个体的外班可能传播对象，即外班“好友”，来自1至3000的随机数（若是同班同学则认为他们的关系更加亲密）。通过这种方法，我们得到可以表示大学生社交网络的矩阵。我们假定每个更新步内，每个标记节点只能选择一个“好友”进行传播。初始时，仅有1人产生不满情绪，得到数值为100的不满度，通过产生临时的随机数，将不满情绪随机传给其“好友”。我们统计了100个更新步至，节点不满度之和，以及标记节点个数，二者分别随更新步的变化情况。3.2 模拟结果及分析我们在程序中改变不同的初始变量值，试图寻找影响大学生群体危机传播的主要因素。在实验过程中，传播规律主要以两种形式为主：1. 消亡型传播。如图1，这种传播在初期会出现小幅度的上升，但过了一定的更新步之后，总体形式变为在小幅度的波动下稳定下降直至标记节点数与不满度总和都降低为0，并且二者呈现了变化的同步性。2. 爆发型传播。如图 2，这种传播在传播初期小幅度增长，经过一定更新步之后，当标记节点达到总节点数的时，标记节点数的增长变为指数型增长（相变）。有趣的是，不满度总和在此时仍然小幅度增长，直至标记节点数接近节点数上限时，不满度总和才呈现指数型增长（相变），即不满度总和对于标记节点增长呈现滞后性。图表 1 消亡型传播图图表 2 爆发型传播图对于某个初始参数的改变，保持其他参数不变，我们主要研究了：1.响应系数的随机取值范围响应系数代表了个体对于某个社会现象的看法，是与个人的成长经历与思维方式有着密切的联系，具有个体的特殊性。改变响应系数的取值范围，相当于构建了外部社会核心价值体系的大方向环境。在这种大方向环境下，个体的世界观，人生观，价值观都会受到影响，依附于外部社会核心价值体系的大方向环境，即个体的特殊性是构建于社会核心价值体系的基础之上的。实验中，我们取响应系数下限为0，上限分别为，模拟传播1000次，统计爆发次数，得到图3响应系数上限对爆发率的影响。图表 3 响应系数上限与爆发率的关系图3中，随着响应系数上限的增加，爆发率呈现上升趋势。我们发现响应系数上限小于1.3时，爆发率几乎为0；响应系数上限在1.6至1.9之间，爆发率迅速上升，具有相变属性；在爆发率达到0.9之后，爆发率随响应系数上限的增加而缓慢趋近于1。2.标记节点外班“好友”个数大学生群体呈现密集分布，其社交网络拓扑结构具有基础的班级结构，在班级结构中，个体之间联系紧密，除此之外，每个个体还有相应的外班“好友”。我们改变外班“好友”人数，研究其（大学生社交网络拓扑结构）对大学生群体危机爆发率的影响。首先，我们注意到外班“好友”人数为0时，即群体危机的传播仅在一个班级内进行，通过统计得到小范围（班级）爆发的概率为0.45。对于外班“好友”人数时，我们研究了外班“好友”人数时，对于群体危机爆发率（大范围爆发）的影响，得到图4。分析图4，外班“好友”人数为1时，群体危机大范围爆发概率与人数为0时的小范围爆发概率接近。当外班“好友”人数上升时，爆发率缓慢增加，达到外班“好友”人数与班级人数相同之后，外班“好友”人数增加对爆发率的影响大大减小。总体上，外班“好友”人数对爆发率的影响不是决定性的。由于大学生群体分布的特殊性，形成稳定的班级结构，使得大学生群体危机，相比其他群体有更大的可能性爆发。在这种偏向稳定的网络结构中，外班“好友”这种分支结构仅起到了沟通信息的作用，对信息传播的放大作用贡献不大。第四章 相应措施与建议根据上述实验结果分析，我们提出对群体危机进行控制的建议措施。根据实验中对响应系的分析，响应系数对于大学生群体危机爆发起到关键影响。因此，社会应该通过学校对大学生进行正确的思想教育及指导，使当代大学生认识到自己肩负的社会使命，奉行构建和谐社会的发展方针，把握社会主义核心价值体系的科学内涵，树立科学的理想信念，维护国家利益，促进民族团结，树立正确的世界观，确立积极进取的人生观，建立促进个人和社会和谐发展的价值观。除此之外，学校等方面可以通过开设心理咨询服务、就业指导服务等方式来疏导有不满情绪的学生。同时，这种不满情绪的产生在一定程度上反映了学校、社会存在的问题，学校与政府应多多反思。从各个方面降低大学生群体的响应系数，这是根本的解决方法。在参考文献1中提到：“通过改变大学生社交网络结构,提高大学生来降低危机思潮发生的可能性。”并且提出“改变班级这个固定结构”来解决大学生群体危机。但就现实情况来看，长期改变班级这个固定结构是难以实现的。又由于3.2中的实验分析，我们知道外班“好友”人数的增加对爆发率的提高贡献不大，即在可能的范围内改变大学生社交网络的拓扑结构对于预防大学生群体危机的爆发产生的实际意义不大。然而，另一方面，1中提出“在节假日疏散校内学生,让他们回家”、“减缓大学生之间的接触来降低他们之间的联系”的方法来解决大学生群体危机问题。根据3.2的实验数据分析，爆发型传播中，不满度总和相对于标记节点数目的增长呈现滞后性。因此，此措施若运用于标记节点数目相变增长时，可以起到有效的抑制群体危机的作用。但是，从长远看来，这种方法只能做到临时缓解突发事件。结束语我们经过查阅资料，萌生了研究大学生群体危机传播的想法。在研究过程中，我们利用相关学科知识，翻阅相关文献，学习Matlab的使用，构建了了对应的数学模型，并且用计算机使模型具象化，有实际操