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一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法 

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申请/专利权人:中国农业科学院农业信息研究所

摘要:本发明提供一种基于超SIC模型的农产品质量安全网络谣言干预方法,首先通过大数据技术对社交媒体、新闻媒体等公开信息进行数据采集,获取关于农产品质量安全的所有信息资源。然后,基于舆论超网络模型和SIR模型建模思想,建立并设计超SIC模型及其演化规则,用于分析舆论环境、舆论主体、舆论心理和舆论观点对舆论干预效果的影响。最后,利用Matlab对超SIC模型进行仿真分析。该方法能够有效捕捉和分析农产品质量安全相关的网络谣言,及时进行干预,从而降低谣言对农产品市场的影响,维护农产品市场的稳定。

主权项:1.一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法,其特征在于:所述的干预方法包括:数据采集,通过大数据技术,对包括但不限于社交媒体、新闻媒体和其它公开的现实生活信息进行数据爬取,获取关于农产品质量安全的所有信息资源;建立并设计超SIC模型及其演化规则,用于分析舆论超网络的四要素,即舆论环境、舆论主体、舆论心理和舆论观点对舆论干预效果的影响;所述的超SIC模型建立包括:1超SIC模型假设;Ei表示舆论中的环境情况,取值为+1或-1,+1表示环境不利于谣言传播,-1表示环境利于谣言的传播;Pi表示舆论中主体的心理情况,其值为+1、+2、-1、-2或0;分别表示“积极”的心理,主体在这种心理内驱力下不相信谣言;“积极扩大”的心理,主体在这种心理内驱力下不相信谣言,而且劝别人也不要相信谣言;“消极”心理,主体在这种心理内驱力下愿意相信谣言;“消极扩大”的心理,主体在这种心理内驱力下愿意相信谣言,而且引申至对政府或社会的不满;“动摇”的心理,主体在这种心理内驱力持围观的中立态度;Ki表示舆论中的观点情况,取值为0、+1或-1;0表示观点是中立的,1表示观点是澄清谣言的,-1表示观点是传播谣言;Ai表示舆论中的社交情况,取值为0、-1或+1;0是社交子网中具有中立属性的主体,是谣言传播中的中立者,对应SIR模型中的易感染者,用S表示:-1是社交子网中具有负面属性的主体,是谣言传播中的传谣者;定义人为谣言传播中的澄清者Clarifier,用C表示;S、I、C属性的定义依据其所具有的观点,也就是与其有连边的观点子网中K的属性:每个主体的所有K值代数相加,若∑K0,主体为C;若∑K0,主体为I;若∑K=0,主体为S;2超SIC模型假设规则定义,有三条规则,分别为规则1、规则2、规则3;所述的规则定义中,规则1具体如下:规则1:S和I交互,S相信谣言的概率 S的心理是0;环境E为正时,S的心理与I的心理差距越小,I对S的传染性越大,S相信谣言的概率越大;环境E为负时,S的心理与I的心理差距越大,I对S的传染性越强,S相信谣言的概率越大;所述的规则定义中,规则2具体如下:规则2:C和I交互,环境E为正时,I不再相信谣言的概率 C与I谈论话题一致时,C和I的心理差距越小,且C的心理越坚决,C对谣言的澄清力越大,I被说服、不再相信谣言的概率越大;C与I谈论话题无关时,相互不影响;环境E为负时,C相信谣言的概率 C与I谈论话题一致时,C和I的心理差距越小,且I的心理越坚决,C被I传染、相信谣言的概率越大;C与I谈论话题无关时,相互不影响;所述的规则定义中,规则3具体如下:规则3:C和S交互,S不信谣言的概率 S的心理是0;环境E为正时,S的心理与C的心理差距越大,C对S的说服力越大,S不相信谣言的概率越大;环境E为负时,S的心理与C的心理差距越小,C对S的说服力越大,S不相信谣言的概率越大;采用Matlab对超SIC模型进行仿真分析。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国农业科学院农业信息研究所 一种基于sic模型的农产品质量安全网络谣言干预方法

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