简介:新一代网络环境下,用户与信息之间的交互耦合及其动态演化更加突出,并基于此形成了多样及多变的用户群组和信息群组。为了提高网络信息共享、传输及获取的效率,需要揭示用户与信息间的耦合及演化机制。本研究主要探讨其耦合机制的研究范式,尝试基于社会网理论揭示用户与信息间的耦合影响机制;基于概率图模型及多主体仿真揭示用户与信息间的关联演化机制;基于社会网理论构建用户群组和信息群组的模式识别模型。用户与信息间的耦合及演化机制的揭示,可丰富行为经济学、复杂性科学以及图书情报档案学等领域的相关理论,用户群组与信息群组模式识别模型的构建,有助于提高网络信息的社会化获取及个性化服务的效率。
简介:社会学习隐喻具有内在的系统性,至少包含"过程隐喻"、"行为隐喻"、"沟通隐喻"、"治理机制隐喻"、"范式隐喻"、"认知隐喻"、"载满青蛙的独轮车隐喻"。还原社会学习隐喻且与系统方法耦合起来,呈现通往系统适应性治理的桥梁。城市社会为利益相关者参与社会学习,螺旋式产生公共治理知识提供了契机,社会学习隐喻系统投射了城市社会生活的复杂性与系统性。剥离社会学习隐喻簇的显性与隐性,系统适应性治理的意蕴内含其中。不必严格地去定义社会学习,隐喻中"协商"、"参与"、"对话"、"生态保护"、"适应性学习"等等在生活中形成、反映、指导实践。从城市治理的实践中反思社会学习隐喻的系统性、自反性,再回过来扩展社会学习,提升治理能力。
简介:在经典SIR传染病模型的基础上,根据在线社交网络中谣言传播的特点,将网络谣言的受众用户扩展为无知者、知晓者、信任者、传播者、暂时免疫者和永久免疫者6类.同时考虑到用户会因为不断接触某一相同的谣言而导致对该谣言的信任水平增加的现实情况,引入社会加强正向效应,提出了一个改进的在线社交网络谣言传播模型,并结合复杂网络的相关理论建立了一个考虑聚类系数可变的无标度网络环境进行仿真研究.仿真发现,谣言的传播能力与影响范围会随着社会加强正向效应、用户首次接触并相信谣言的概率、孤立节点密度以及初始传播节点的度的增大而增大,但会随着网络聚类系数的增加而得到抑制.本文提出的谣言传播模型比较符合真实在线社交网络的谣言传播特性,可以为实践中网络谣言的管控提供一定理论参考.
简介:以电子政务和移动政务环境下的城市群多政府博弈为例,基于多智能体系统的建模框架,展开系统运行机理分析、因果关系图设计和数学建模,基于进化博弈理论构建微观决策主体(即各城市政府决策者)的行为互动机制,并基于小世界网络模型构建宏观社会网络(即各决策者之间交互关系)的拓扑演化规则。且在模型构建中考虑了博弈主体之间的差异性和非对称性、收益受合作水平影响的动态性、以及设计了与惩罚措施配套的补偿机制。本文为基于智能体的城市群政府博弈模拟和政策实验研究奠定了模型基础。是复杂性科学理论和建模方法在政治学与公共行政领域的一次积极拓展,尝试了新的研究视角与方法集合。