复杂社会网络信息传播突变模型与调控研究

　　本书稿是国家自然科学基金“重大疫情跨场域耦合的网络舆情非常规突变模型与异步调控算法研究”的阶段性成果。移动智能终端快速普及和在线社会网络井喷式增长为人们共享信息提供了便利平台。尤其当信息内容涉及社会热点等问题时，极易引起网民共鸣进而迅速扩散引起大范围关注，催生出复杂社会网络舆论场，形成突变并持续演化，甚至引发突发事件以及连锁反应，给公共安全、社会和谐稳定甚至国家安全带来了极其严重的威胁，也使得挖掘复杂社会网络信息传播突变规律成为亟待解决的重大科学问题。本研究以复杂社会网络信息传播突变建模为关注点，以复杂社会网络信息传播干预引导为落脚点，综合运用社会网络分析、传播动力学建模等方法，全面系统分析复杂社会网络信息传播突变与调控问题。首先，基于复杂巨系统思想，剖析复杂社会网络信息传播突变形成机制。其次，基于公众风险感知异质性与演变性、群体非对称强化双重视角，剖析复杂社会网络信息传播突变内在机制，构建动力学模型，揭示复杂社会网络信息传播突变规律。再次，剖析超级传播机制、信息时效性等因素对信息传播干预的影响，构建复杂社会网络信息传播突变调控模型，为政府等官方机构有效引导网络空间信息传播提供指导。最后，设计复杂社会网络信息传播调控效果极大化算法，并提出协同引导策略。本研究的意义：在线社会网络作为衔接人、机、物三元世界的纽带，详细记录了数以亿计用户的社会关系以及海量信息的传播轨迹，为信息传播研究提供了数据资源与实验环境。本研究致力于探索复杂社会网络信息传播突变与调控机理，对完善复杂社会网络信息传播突变与调控研究体系，解析人类传播行为与观点演化复杂性，研究行为动力学、观点动力学与传播动力学理论交叉融合，拓展复杂社会网络信息传播引导方法，进而营造网络空间良好舆论生态环境以及维护国家安全社会稳定具有重要意义。

　　苏妍嫄，燕山大学经济管理学院博士生导师，副教授，CTTI来源智库燕山大学互联网 与产业发展研究中心研究员，计算机科学与技术专业博士后。主持国家自然科学基金项目1项，主研国家自然科学基金面上项目、国家社科基金一般项目3项（结题均为“优秀”）。近五年发表网络舆情方向高水平论文52篇。其中，中科院1区、TOP期刊、Nature子刊等SCI期刊论文17篇，EI期刊论文2篇（不重复累计），CSSCI、CSCD等中文期刊论文33篇。1篇为高被引论文，1篇被《人大报刊复印资料》全文转载，SCI论文累积被引258次，中文论文单篇最高被引295次，累计被引834次。