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Opinion evolution of social cascading impact model 作者：李倩倩[1,2];李瑛[3];顾基发[2,4];刘怡君[1,2] 作者机构：[1]中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100190;[2]中国科学院自然与社会交叉科学研究中心,北京100190;[3]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130021;[4]中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190 出版物刊名：系统工程理论与实践 页码：124-129页 年卷期：2015年 第1期 主题词：舆论;级联;社会影响;可变聚类系数网络;三元无标度网络 摘要：舆论建模跳出传统的基于最近邻（“person—person”）的交互范式，引入次近邻（“person—person—person”）的影响，刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用，提出舆论演化的社会影响级联模型，分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质．通过调节网络聚类系数，使用异步更新的方式，观察网络集聚特性对舆论演化的影响．结果表明，1）相比于传统的最近邻影响模型，社会影响级联模型的社会强化作用更大，系统更容易达成共识，初始状态中主流观点的影响将被放大；2）舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关：当系统初始状态P＋≠P-，系统观点演化达到稳态后．网络聚类系数越大，越容易产生主流观点；当初始观点P＋=P-时，即正、负力量势均力敌时，系统共识则难以确定．这种情况和现实社会舆论的演化结果符合． 本文来源：https://www.dywdw.cn/0c747d581837f111f18583d049649b6648d709a8.html
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2022-12-27
