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传播学文献研读

传播学文献研读. 刘星宏. 传播蔓延现象的推广模型. 传播与蔓延现象归结为两类： 泊松模型 接触导致的传播概率是独立的 SIR 模型及其变化模型等传染病模型 临界值模型： 超过某一临界值后，传播的感染概率迅速增大 社会网络、经济网络等 Dotts 和 Watts [1] 提出推广模型，将历史的暴露作为记忆引入模型研究传染的影响。. 推广模型： 种群中 N 个个体，存在 S 、 I 、 R 三种状态。

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传播学文献研读

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Presentation Transcript

  1. 传播学文献研读 刘星宏

  2. 传播蔓延现象的推广模型 • 传播与蔓延现象归结为两类： • 泊松模型 • 接触导致的传播概率是独立的 • SIR模型及其变化模型等传染病模型 • 临界值模型： • 超过某一临界值后，传播的感染概率迅速增大 • 社会网络、经济网络等 • Dotts和Watts[1]提出推广模型，将历史的暴露作为记忆引入模型研究传染的影响。

  3. 推广模型： • 种群中N个个体，存在S、I、R三种状态。 • 每个时步，个体i随机与个体j相连，如果i是S态，j是I态，则i以概率p得到一个正的剂量di(t)， di(t) 服从分布函数f(d)。 • T时期内，i接受的总剂量为： 当Di(t)>di*时，i被感染。 • 在T时期内，易染个体与K个感染个体接触而因此被感染的概率为： 其中T时期内接收到k次剂量而感染的个体平均为： g(d*)是di*的分布函数， 是k个剂量之和超过相应的阈值的概率。

  4. 当 时，退化成标准的SIR模型 • 当 时，di(t)的变化生成随机或确定的临界值模型。

  5. 当Di(t)<d*时，被感染个体以概率r康复，而后仍会以概率v成为易染状态，SIS模型就是推广模型r=1,v=1的特例。因此，种群中感染个体的稳态值满足如下方程：当Di(t)<d*时，被感染个体以概率r康复，而后仍会以概率v成为易染状态，SIS模型就是推广模型r=1,v=1的特例。因此，种群中感染个体的稳态值满足如下方程：

  6. 当 时，推广模型中存在分岔行为，分岔点 。当 时，不动点 稳定； 当 时，说明出现病毒流行。由于pc的存在，推广模型此时等价于SIR传染模型，成为临界值模型。 • 当 时，推广模型为衰减临界量模型。 • 当 时，推广模型为纯临界量模型。

  7. 结论： • P1、P2值变化引起不同类型的传播行为，因此可以通过使用某些手段改变其取值来达到遏制全网病毒传播，例如提高个体的被感染阈值。 • 已有的对疾病传播或社会舆情传播的研究，主要关注具有超大影响力的个体，例如，超级传染源或舆论领导者，而在推广模型中，P1集合中的个体相比种群中其他个体更容易被传染，因而其对整个网络病毒传播动力学行为是至关重要的。

  8. 一些网络拓扑模型 • 规则网络-最近邻耦合网络 • 聚类系数高、平均路径长 • 小世界网络 • 聚类系数高、平均路径短 • 随机网络 • 聚类系数低、平均路径长

  9. 传统的传播观点 • 小世界网络的疾病传播速率要比规则网络的快 • 小世界的捷径 • 弱链接具有强作用 • 行为强化过程是否和疾病扩散过程一样？ • 行为依赖于养成 • 疾病属于接触传染

  10. 在线实验[2]挑战传统观点 • 实验内容 • 1540名志愿者，随机分配到两类网络的节点上 • 种子节点向直接接触的节点发送email邀请其注册 • 邻居节点注册成功后，向其邻居节点发送邀请 • 两类网络 • 高聚类的规则网络 • 具有小世界特性的随机网络

  11. 网络规模 • A节点数N=98 • B-D节点数N=128 • E-F节点数N=144 • 统计结果 • 规则网络的传播速度快，传播范围广 • 结论 • 增加冗余信号可以提高个体养成行为的可能性

  12. 收到不同次数email的节点去注册的比例，次数越多注册可能性越高，但相对增加量是减少的，超过两次的影响不再明显。收到不同次数email的节点去注册的比例，次数越多注册可能性越高，但相对增加量是减少的，超过两次的影响不再明显。

  13. 干预和强化对养成行为后的巩固（回访论坛行为）有着非常重要的作用干预和强化对养成行为后的巩固（回访论坛行为）有着非常重要的作用

  14. 重要结论 • 行为方式的传播-多次强化型的传播 • 高聚类网络较多冗余连接 • 疾病和信息的传播-简单的接触型传播 • 小世界网络中长程捷径的存在 • 弱链接的强作用 • 启发 • 为了健康行为的传播和巩固，要特别重视高聚类社团的工作，集体的良好风气和习惯对社团内的个体有重要的影响作用。 • 对个人和周围社会联系人健康情况的关注重于对个人健康的关注，即社会性因素大于个人因素。

  15. 疾病传播模型-物理接触型 • SIR模型、SIS模型、SIRS 模型等等 • 传播效果：随机网络最好，小世界网络其次，规则网络最差 • 谣言、舆论等信息传播模型 • Moreno Y等人提出的谣言传播模型，类似于疾病传播的SIR模型。 • 然而，信息传播过程是否与疾病传播过程类似？

  16. 信息传播的特点[3] • 记忆性（Memory Effects） • 社会加强作用（Social Reinforcement） • 无冗余接触（Non-redundancy of contacts） • 兴趣衰减（Time Decaying Effects） • 强弱链接（Tie Strength） • 信息内容（Information Content） • 传播者的影响力（Role of Spreaders）

  17. 基于信息传播的特点，提出一传播模型： • 每一时间步，每一个体处于以下四种状态之一： • 不知道（Unknown）态； • 知道（Known）态； • 确认（Approved）态； • 疲惫（Exhausted）态； • 节点在时间t确认该消息 的概率为：

  18. 当 较小时，规则网络的传播比随机网络更快更广 • 随着 的增加至某一临界值时，随机网络的效果更好 • 而当 很大时，网络结构对R态用户数量影响不大。

  19. 临界值随网络规模呈现非单调递增的趋势：先迅速减小，当规模足够大时基本稳定。临界值随网络规模呈现非单调递增的趋势：先迅速减小，当规模足够大时基本稳定。 • 质疑：Centola的在线实验结论只适合较小的网络规模！

  20. 引入随机重连概率p，当b很大时，网络很小的一点随机性都能导致传播性能R提升很大。引入随机重连概率p，当b很大时，网络很小的一点随机性都能导致传播性能R提升很大。 • 最优的重连概率p*随参数b的增加呈现单调递减的趋势，并且这种趋势不受网络规模的影响。

  21. 总结 • 信息传播过程与疾病传播过程不同，其传播具有受个体主观能动性作用影响显著的特点。 • 当网络规模较小时，规则网络的信息传播效果更好，同Centola的在线实验结果，是干预和强化的效果体现。而当网络规模增大时，随机网络的优势显现。 • 在信息传播模型中，在规则网络结构中引入随机重连概率，即小世界网络，其传播效果增益明显。 • 小世界网络的传播率比随机网络的高，传播范围比规则网络的广，所以是最有效的信息传播网络结构

  22. 参考文献 • [1] Dodds P. S. and Watts D. J., Universal Behavior in a Generalized Model of Contagion, 2004 Phys. Rev. Lett. 92 218701. • [2] Damon Centola,The Spread of Behavior in an Online Social Network Experiment, 2010, Science, 329, 1194 • [3] Lin-yuan Lv, Duan-Bing Chen, and Tao Zhou, The small world yields the most effective information spreading, 2011, New Journal of Physics, 13 123005

  23. 谢谢！

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