【摘 要】
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针对当前社交网络中频发的意见偏差和扭曲问题,研究改进传统Deffuant算法,将用户权威值、争议性信息、网络衍生效应等因素加以纳入,设计了基于超级媒体人的观点动力学模型,并通过实验模拟舆论偏差产生过程.研究发现,通常情况下,网络意见收敛范围由群体中大多数用户的态度值所决定;争议性信息影响意见波动与收敛,但对最终演化结果影响不显著;高权威值的超级媒体人会导致网络舆论发生偏差性传播效果,持有极端观点的非理性超级媒体人更易引起严重的偏差舆论.
【机 构】
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浙江农林大学,浙江 杭州311300;浙江工商大学,浙江 杭州310018
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针对当前社交网络中频发的意见偏差和扭曲问题,研究改进传统Deffuant算法,将用户权威值、争议性信息、网络衍生效应等因素加以纳入,设计了基于超级媒体人的观点动力学模型,并通过实验模拟舆论偏差产生过程.研究发现,通常情况下,网络意见收敛范围由群体中大多数用户的态度值所决定;争议性信息影响意见波动与收敛,但对最终演化结果影响不显著;高权威值的超级媒体人会导致网络舆论发生偏差性传播效果,持有极端观点的非理性超级媒体人更易引起严重的偏差舆论.
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