舆情引导过程的动力学模型、策略优化及应用研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
71571124
项目类别：
面上项目
资助金额：
48.0万
负责人：
董玉成
依托单位：
四川大学
学科分类：
G0103.决策与博弈
结题年份：
2019
批准年份：
2015
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-01-01 至2019-12-31

项目参与者：
Enrique Herrera-Viedma；吴志彬；朱兵；李宗敏；丁兆刚；张恒杰；李聪聪；
关键词：
社会网络舆情动力学群体共识过程边界信任语言决策

项目摘要

The guidance of public opinions is a key problem in modern society. Opinion dynamics provides a tool to model the public opinions. However, the existing studies mainly focus on the self-evolution patterns in opinion dynamics, and pay little attention on the intervention and guidance of public opinions. Based on the basic assumptions regarding the social network and bounded confidence, this project proposes the guidance model in opinion dynamics, and then designs the optimization-based strategies to guide public opinions with minimum changes of the opinions and network. Furthermore, we investigate our proposal in the linguistic environment to reflect the characteristics and complexity of linguistic opinions. Finally, we apply the theoretical model to identify opinion leaders and to carry on the guidance and early warning of public opinion events, which can provide a decision support to manage the public opinions.

在现实的舆情管理中，舆情引导和干预是常见问题。舆情动力学提供了一种对舆情管理的建模工具，但现有的舆情动力学研究大多关注舆情的演化规律。本项目以舆情引导问题为出发点，基于社会网络、边界信任等基本假设，把舆情动力学关于舆情演化规律的研究，发展为舆情引导过程的动力学模型，并对舆情引导策略进行优化设计，以应对舆情干预和引导的现实需求。设计的舆情引导优化策略能在尽可能小的调整意见领袖观点、尽可能少的人为干预网络结构下，实现舆情引导的目的。同时，结合舆情演化的语言环境，建立语言舆情的引导模型及优化策略，使对舆情的干预和引导贴近现实情景。研究结果是对现有舆情动力学研究体系的丰富和完善，也能为实际舆情管理中的意见领袖识别、舆情引导、舆情事件预警提供决策支持。

结项摘要

在现实的舆情管理中，舆情引导和干预是常见问题。舆情动力学提供了一种对舆情管理的建模工具，但现有的舆情动力学研究大多关注舆情的演化规律。本项目以舆情引导问题为出发点，围绕以下问题展开研究：（1）舆情引导过程的动力学模型的建立；（2）舆情引导的优化策略设计；（3）理论结果的应用。首先，建立了基于动态边界信任的区间舆情动力学模型、基于语言观点和边界信任的舆情动力学模型和基于不确定观点和容忍的舆情动力学模型。在此基础上，研究了社会网络下舆情演化形成共识的网络结构，提出了社会网络下舆情演化的共识引导策略；建立了线上线下网络的舆情演化模型并分析模型的性质；研究了社会网络模型中的共识模型。最后，讨论了决策模型在群推荐系统设计和非合作行为管理等问题中的应用。提出了详细的仿真和对比实验，其结果显示了所提出方法的有效性。