本课题的研究内容和研究方法

2023-07-02 理论教育版权反馈

【摘要】：本课题的研究内容主要是研究社会集群的复杂网络结构特征和群体演化过程，分析各种典型行为模型的特性，归纳建立个体的模型。本节主要研究步骤如下：图3-2研究思路和研究方法

网络用户集群行为的复杂网络动力学演化。该研究内容的旨在研究虚拟社会网络下使用网络用户的社会集群的人类行为学特性、虚拟社会网络与社会集群模式结构映射规律、社会集群行为动力学演化机理。突发涌现的与事件紧密相关的社会集群行为的生命周期本质上是社会集群的结构形成与演化的过程。为把握社会集群行为的形成和演化规律，需要运用信息技术挖掘出隐藏在数据与表象底下的集群行为社会结构，运用系统模型刻画集群行为社会结构的运行状态与演化过程。集群行为不仅具有明显的人类行为学特性，而且具有复杂网络结构特性。利用人类行为学特性，我们可以检测并识别集群行为，利用其复杂网络结构特性，我们可以把握异常集群行为形成和演化机理。在复杂网络中，异常活跃的个体行为遵循自身价值增加最大化的原则寻找关联目标，高价值个体更易成为共同的关联目标，并伴随高集聚系数的结构特征涌现出来，形成集群行为本征系统。集群行为对应的本征社会结构的部分个体在特定任务目标驱动下，经动态演化形成复杂网络，并在偶然突发因素的诱导下，涌现出特定的集群行为。集群行为的本征社会结构及动力学演化是目前主要用于理解混合网社会集群行为规律的形成、演化、平息和反弹的内在机理的关键方法。集群行为复杂网络的形成与个体的行为有着密切关系，Agent个体行为选择是集群行为演化的动力机制。因此，研究人类行为学表征方法，发现网络用户集群行为的社会结构和基于Agent作用的网络用户集群动力学演化规律，是虚拟社会网络下网络用户社会集群行为研究的关键问题。

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图3-1　网络用户集群行为的复杂网络动力学演化

伴随近年大型数据库的建立和计算机存储与运算能力的迅速提高，复杂网络的研究逐步深入，人们利用大量的真实网络数据对系统进行分析，寻找呈现表象的内在机制和模式，进而试图发现支配和影响这些复杂系统的动力学和演化规律的内在本质。目前，复杂网络的理论及实证研究对网络安全、网络控制、计算机病毒传播的控制与防御等研究产生了重大影响。复杂网络更多的是一种数学工具，一种分析问题的方法。而现实世界中的很多系统都可以用复杂网络的形式来描述，这些复杂网络具有网络平均路径长度较小、聚类系数较大、节点度分度服从幂律分布等相同特性。近年来，复杂网络已逐渐成为研究复杂系统的一种重要方法，对复杂网络的研究正受到来自不同领域的越来越多的研究人员的关注，复杂网络已经成为一个跨学科的研究热点。

社会网络是指社会中个体成员之间因为互动和联系而形成的相对稳定的关系体系，它直接作用于人类的社会行为。网络动力学的基本研究对象是动力学模型在不同网络上的性质与相应网络的静态统计性质的联系，包括已知和未知的静态几何量。如果发现了某个模型在某一网络上有某种特殊的表现，那么可以认为是这一网络的某种特征影响了这个模型的表现，这种特征如果是已经得到研究的这种网络的几何特性，那么将证明网络上这些几何量的重要性。目前，对于社会网络动力学研究方式方法众多，其中社会结构分析是社会学和经济学研究惯用的方法，通常从经济结构、政治结构和文化结构等几个方面来分析一个社会的结构和特征，社会网络则更像是一种概念和定义上的东西。现今，社会学研究社会网络的时候会经常用到复杂网络的工具，将复杂网络动力学的研究手段应用到社会网络动力学的研究领域，为社会网络的研究注入了新的活力。

本节试图将复杂网络的动力学研究方法应用于社会网络动力学的具体分析中，主要研究内容包括：社会网络的拓扑结构（随机网络中的社会影响、BA网络的增长和新闻传播）以及动力学表征（有界自信下的连续观点、网络中的正负口碑、网络上的文化传播）两个方面的五个各具特点的模型来分析动力学研究方法下的社会网络群体活动的仿真研究，从而可以从直观认识社会网络的具体架构与内容。

本课题的研究内容主要是研究社会集群的复杂网络结构特征和群体演化过程，分析各种典型行为模型的特性，归纳建立个体的模型。本节主要研究步骤如下：

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图3-2　研究思路和研究方法

本课题的研究内容和研究方法

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