社会网络上传播行为研究

论文摘要

人类社会中各实体间的联系可以通过复杂网络进行描述,如社会接触网络、科学家合作网络、交通运输网和因特网等。复杂网络的研究不仅关注网络自身的结构,同时也非常侧重网络上发生的传播动力学过程。根据不同的研究对象,网络上的传播动力学研究可分为三类:简单生物传播、复杂社会传播和耦合传播。简单生物传播主要指信息、谣言、计算机病毒和流行病等这种单次接触足以导致传播发生的动力学过程,复杂社会传播主要关注健康行为和创新等这种需要社会加强效应的传播过程,耦合传播主要指两个或两种及以上动力学的共演化传播过程。网络上不同传播行为的研究,其目的在于将理论研究应用于真实传播的预测和控制中。本论文主要包括如下三方面的工作:首先,研究复杂的网络结构对简单生物传播的影响。考虑到流行病在家庭成员、学校师生、公司同事和社区成员之间的传播,本文研究人类的复杂接触模式对流行病传播再生数的可预测性影响。先基于意大利高度精细化的社会人口统计数据建立真实的接触网络,并针对意大利将来某一“未知”流行病建模,然后模拟该流行病的传播过程。通过分析该流行病传播的所有微观数据,发现流行病再生数随时间先增大后减少,这一结论与经典理论—流行病再生数在传播初期随时间不变形成鲜明对比。为了验证结论的鲁棒性,文中收集发生于意大利2009年H1N1流行病的数据,建立H1N1病毒的传播模型,用微观马尔科夫链估计传播参数,最后模拟并记录H1N1病毒的微观传播过程。在真实数据和模拟的微观传播数据中,文中再次发现经典理论失效。针对经典理论失效,本文基于贝叶斯理论提出一种算法能准确地预测流行病传播的有效再生数。在这一部分中,文中还提出一个多层时变网络上的流行病传播模型,研究人与人接触的时变性和多层性对流行病传播的影响。文中发现增大网络系统中耦合节点的比例或者增加网络的层数均将促进流行病的传播和减少流行病的爆发阈值。当两个网络层的平均度具有较大差异时,平均度较大的网络层其上的传播过程驱动整个系统的传播动力学。研究结论不仅加深人们对真实流行病传播的理解,以及为流行病传播的预测和控制提供了新思路。其次,研究个体行为的响应机制对复杂社会传播的影响。一方面,从网络的局部出发,考虑到多个个体共同作用的集发影响远大于这些个体独立作用时的影响总和,本文首次提出模型研究邻居的协同效应对可逆传播的影响。模拟发现当协同效应的强度大于某一临界值时,稳态时感染态节点比例随传播概率的增大呈爆炸式增长。文中建立的平均场理论很好地从定性上解释这一现象。此外,考虑个体与邻居的动力学关联性时,本文建立的主方程理论准确地预测模拟结果。另一方面,从网络的全局出发,研究社会网络上的意见领袖对个体行为采纳的影响。当意见领袖随机地从网络上选取时,研究发现意见领袖不仅加速行为的采纳过程,同时增大行为爆发所需网络的平均度范围。当意见领袖从网络上的大度节点中选取时,文中发现存在一个最优大度节点的集合,使得网络上行为爆发所需的平均度最低。个体行为的响应机制对复杂社会传播的影响研究,为真实数据的建模和观察到的真实复杂传播现象的解释提供新依据。最后,研究耦合机制对共演化传播动力学的影响。在消息和疾病构成的非对称耦合传播中,文中提出模型研究个体收到疾病消息时的复杂行为响应对疾病传播和控制的影响。本文发现具有记忆特性的复杂免疫行为显著地增大疾病传播阈值,减少最终传播范围。考虑到感染的花费和免疫的代价时,研究发现存在一个最优的社会加强效应和一个最优的消息传播概率使得控制疾病传播所需的社会总花费最少。该部分还研究了一先一后两个行为的复杂传播过程,模拟和理论表明先传播行为的抑制作用导致后传播行为的连续相变变为非连续相变,而其协同作用将导致后传播行为的非连续相变变为连续相变。此外,本文还进一步提出模型研究协同效应对两个行为同时传播的影响。研究发现协同效应不仅能够促进两个行为的传播,同时具有较小阈值的行为传播将导致另一行为传播的相变类型发生改变(连续变为非连续,非连续变为连续)。此外,文中发现一个有趣的两阶段传播现象,采纳具有较小阈值行为的节点先采纳另一具有较高采纳阈值的行为,而当该行为对应网络中有足够多的种子节点时将激发其余节点行为的快速采纳。本文共演化传播的研究结果不仅为单一疾病的最优控制提供了新方法,同时对于如何促进健康、创新等多个行为的传播提供理论支撑。

论文目录

摘要

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第一章绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 复杂网络上传播动力学国内外研究现状

1.2.1 简单生物传播动力学研究进展

1.2.2 复杂社会传播动力学研究进展

1.2.3 耦合传播动力学研究进展

1.3 本文主要研究内容、创新点和章节安排

第二章复杂网络传播基础研究介绍

2.1 网络研究基础简介

2.1.1 网络基本结构特征

2.1.2 经典网络模型

2.2 网络传播动力学介绍

2.2.1 经典传播模型

2.2.2 传播动力学理论基础

2.2.3 异质平均场理论

2.2.4 主方程方法

2.3 本章小结

第三章复杂网络结构对简单生物传播的影响研究

3.1 社会接触网络对流行病传播再生数的可预测性研究

3.1.1 社会接触网络建模

3.1.2 流行病传播模型描述

3.1.3 基本再生数和生成时间的定义和计算

3.1.4 意大利“未知”流行病的实验模拟

3.1.5 意大利2009H1N1流行病的模拟分析

3.1.6 有效再生数的预测分析

3.2 多层时变网络对流行病传播的影响

3.2.1 多层时变网络建模

3.2.2 流行病传播建模

3.2.3 平均场理论分析

3.2.4 实验模拟

3.3 本章小结

第四章行为响应机制对复杂社会传播的影响研究

4.1 邻居协同效应对可逆传播动力学的影响

4.1.1 协同可逆传播模型

4.1.2 主方程方法

4.1.3 平均场理论

4.1.4 实验模拟验证

4.2 意见领袖对阈值传播的影响

4.2.1 复杂社会传播建模

4.2.2 理论分析

4.2.3 模拟实验

4.3 本章小结

第五章耦合机制对共演化传播的影响研究

5.1 复杂行为响应对非对称耦合传播的影响

5.1.1 信息—疾病非对称耦合传播建模

5.1.2 异质平均场理论分析

5.1.3 模拟实验

5.2 社会网络上先后关联行为的传播研究

5.2.1 传播模型描述

5.2.2 边划分理论分析

5.2.3 模拟实验

5.3 协同效应对耦合行为共演化传播的影响

5.3.1 协同共耦合传播建模

5.3.2 边划分理论分析

5.3.3 模拟实验

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间取得的成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 刘权辉

导师: 周涛

关键词: 社会网络,流行病传播,传播行为,耦合传播动力学,相变现象

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,预防医学与卫生学

单位: 电子科技大学

基金: 国家留学基金委联合培养项目

分类号: O157.5;R181.1

总页数: 133

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