两种交互式信息传播网络的传播模型比较研究_图文

1、第26卷第3期2008年6月科学学研究Studies in Science of ScienceVol-26No.3Jun.2008文章编号:l0032053(2008030476一04两种交互式信息传播网络的传播模型比较研究唐,四慧,杨建梅(华南理工大学工商管理学院,广东广州510640摘要:对中国产业集群网论坛用户提问与回答的关系数据,建立了一个以自我中心,包括832个用户的知识传播网络模型。将该传播网络的传播模型与watts通过Email方式建立的信息传递网络模型相比较。结合经典的传染模型和渗流模型及这两种信息传播网络的特点给出了相应的传播模型。不同的传播模型有不同的提高信息传播广度的方

2、法:基于社会网络的信息传播不仅要提高信息传递者的激情而且要提高社会网的连通性,基于论坛回复关系的信息传播网络只需提高用户的回复激情就可扩大信息传播的广度。同时还给出了两种方式的难易程度,根据难易程度建议依据信息的不同性质在不同的网络中进行传播。关键词:社会网络;回复关系网络;sIs模型;渗流理论中图分类号:G20文献标识码:A研究网络结构的最终目的是为了理解和解释构建于这些网络之上的系统的运行方式。例如,我们要了解万维网的拓扑结构是如何影响网上冲浪和搜索引擎的;要了解社会网络的结构是如何影响信息传播的。对发生在那些网络之上的物理(或生物或社会过程的模型行为进行研究,这一前沿上的进展要比网络结构

3、研究方面的进展缓慢。研究网络最初且仍是主要的原因之一是了解疾病和其他事物(信息、计算机病毒、谣言在网络上传播的机制。例如研究性接触网络¨。的主要目的是帮助我们了解性传播疾病的扩散并实施可能的控制。同样,研究E哪ail联系网络H儿纠的目的是为了了解计算机病毒是如何传播的。交互学习是传播隐性知识的重要途径,因此研究交互类信息传播工具对于隐性知识的传播有重要的意义。研究传染病的传播与信息的传播非常相似,不同的是传染病人们要去控制或制止它的传播,而信息的传播人们考虑得更多的是怎么加速它的传播和扩大它的传播范围。因此研究基于网络的信息传播模型在信息化的今天就显得尤为重要,找出不同的传播模型,并

4、通过改变模型中的关键变量来达到改变信息传播范围的效果是本文章要讨论的重点。1传染模型科学家们设计了形形色色的网络传播模型M】,其中最为著名的是SIS模型和SIR模型。在SIS模型中,每一个节点只能处于两种离散状态中的一种,一是易感的,二是已被感染并具有传染性的。在以往的研究中,科学家把几乎全部的精力放在对传播规则的讨论上,并没有给予网络拓扑结构应有的关注。1.1SIS模型疾病在网络上传播最简单的模型是传染病的sIR模型,它将人划分为三类:易感类(susceptible, S,这类人并未染病但暴露于染病人中则会受到疾病的侵入;传染类(infective,I,这类人已感染有疾病并会把它传播给其他人

5、;康复类(recovered,R,这类已从疾病中康复并且有了永久的免疫力,从而不会再次感染上疾病也不会把它传播给其他人。并非所有的疾病其康复者都具有免疫力。携带这种病的人治愈后不是从传染类转到康复类,而是转回到易感类。在信息传播模型中,人在收到信息后我们简化为两种状态,一种是会把信息传播下去就是I 类,另一种是遗忘了,这时他又重新变为S。这时信息传播模型就可用SIS模型表示。这时信息传播的收稿日期:20070823;修回日期:20071l一29作者简介:唐四慧(1974一,女,湖南人,讲师,博士,研究方向为复杂网络、知识管理。杨建梅(1946一,女,陕西人,教授、博士研究生导师,博士。研究方向

6、为系统与复杂性及产业决策。第3期唐四慧杨建梅:两种交互式信息传播网络的传播模型比较研究477动态变化可用微分方程来描述:J.J:警=一卢如+yi,豢=卢缸一7i(1假设任一易感类个体每单位时间都以一致概率口从任一传染类个体传染上疾病,同时传染类个体康复的比率为某一随机常量y。这一模型称为充分混合模型。但在现实中,疾病仅能在那些与一类或另一类人有实际身体接触的人之间传播,接触网络的结构对于疾病的发展模式很重要。1.2基于网络结构的传染模型方程(1中出现的量历代表易感类个体被其邻接个体传染的平均比率。pastorsatorras和Vespig-nani对度数矗为的顶点做了一个替换口i_+从(A,其

7、中A是经接触单个传染类个体而传染上疾病的比率,9A为位于边的另一端的邻接个体实际上属于传染类个体的概率。对式中保留的变量s和iPastor_Satom8和Vespignani分别用s和屯来替换,它们分别代表属于易感类或传染类的度数为.|的顶点个数占顶点总个数的比例81。这时重写方程(1I:竿=丘A9(A(1一i。一屯(2口E这里设y=1。在这个公式中,考虑了网络的结构由居,9(A两个因子可以体现。1.3渗流模型发生在网络上的过程中最先得到全面而彻底的研究是渗流过程。渗流模型于19世纪50年代被提出,主要动机之一是为了构建疾病传播模型。模型假设一个规则的网络如二维网格,每条边以概率P 存在。渗流

8、理论主要研究的是否存在一条路径可以从网格的一边到达网格另一边。如果P比较小,则只会存在小的集群;但如果P值达到一个临界值P。,则渗流集群就会出现(图1。这里的临界值P。与传染病学中的“传染阀值”相对应,大于该阀值则可能爆发传染病,并且渗流集群的大小对应的就是传染病爆发的规模大小¨。P=0.315P=O.525图l不同P值的二维网格的边渗流图注:它显示了一个在2维网络格中的边渗流。点被放在一个的平面网格中,点点间的连边概率为P。当P=O.315时(左它低于Pc=0.5,这时只出现了一些孤立的小的集群;当P=o.525时(右,大的渗流集群出现。整个网格基本都被连入该集群,寻找一条渗流路径

9、就非常容易。在人们重新审视网络结构对传播的影响时,研究者们把渗流模型重新在复杂网络或是服从幂律分布的网络环境下进行考虑,发现只要幂律的幂指数小于3,就不存在非零的传染阀值。这对传染病学来说是一个极大的挑战,因为它意味着疾病总会在这样的网络中扩散开来,但对于信息或知识的传播确是一个好消息,它表示信息或知识的扩散总是可以覆盖整个网络。问题是如果构建这样一个幂律大于3的信息传播网络。下面我们来看两个实际的信一息传播网络,以期寻找一个可以改变网络结构的方法,用来推进信息的传播广度。2基于社会网络的信息传播模型2001年秋,Watts成立了一个称为小世界的项目,开始在全世界范围内重做类似Milgram的

10、小世界实验,Milgram和Travers曾在20世纪60年代末做过实验证明世界上任何两个人可以以平均不大于科学学研究第26卷6的中间熟人来进行联络。实验设置了分布在13个国家中的18个目标对象,每个目标对象在年龄、种族、职业、社会经济层次上存在差别;实验参与者是网上注册的用户;联系的方式用E.mail。共有98847个用户在网上注册但只有25%的用户启动了信息传递活动。最终包括启动者与后继参加者共有61168人,启动了24163条信息链,完成的信息链(到达目标对象的共有384条。从实验结果看,到达信息链的平均长度为4.05,基本上可以证明Mil-gram的小世界的结论¨。但watt

11、s发现另一个问题,就是目标对象的信息到达率仅为1.46%,98.54%的信息链并没有到达目标对象。从这一结果来看,信息在这一社会关系网的上传播是不成功的。且在信息的到达分布上也是不均匀的,美国的一位教授共收到168条,有1698个实验者试图与他联系;而在克罗地亚、印度尼西亚的两个目标对象收到的信息是O,分别有1525,1956个实验者试图与他们联系。这样的网络结构更象图1中左图,整个网络存在小的孤立的小集群,整个网络并非是连通的,有些点与点之间不存在相连的路径。在他们的实验中,每一条信息链的回复率仅为37%,这可以看成是发生在该不连通的社会网络上的信息传播,点与点的平均连接率仅为37%,点与点

12、的连边概率低于渗流概率。由此可以看出社会关系网并不是一个全连通网络,上面存有孤立的点或小的集群,再加上点与点之间的连边率低于渗流概率,从而导致信息的不可达,低的信息到达率。基于这样的网络结构进行信息的传播,笔者认为它的传播模型应属于公式(2矗i.二予=|jIA9(A(1一iI一屯(2D如果要提高信息传播的广度,我们不仅要考虑是单个传染类个体经接触而传染上疾病的比率,此网络中的信息传播就是要提高点与点的连边率,提高参与者的热性;同时还要考虑承载信息传播的社会网络的结构问题,要提高该网络的连通度。因为该实验要求信息的发出者与信息的接收者必须认识,必须有真实的接触,这里要求实验参与者要有广泛的社会关

13、系或积极的发展社会关系。watts对低的信息到达率的解释是如果个人在搜索远处的目标对象时,缺乏足够的动机或动力的支持,则信息链会中断,如果能够稍稍提高搜索者的动机或动力将会在一定程序上提高搜索成功率,这可以理解为提高。watts对实验中的信息传递网络中参与者的关系类型、关系如何建立、关系的强度也进行了统计(表1。表l关系类型及关系起源统计数据来源:watb的实验数据。由表l可以看出社会关系网络是如何形成的,工作和学习占几乎一半。但要建立这样的关系必须要有相应的经历。因此通过社会关系网络去传播信息在改变网络连通度时,会是耗时的。3基于网络论坛的信息传播模型在互联网环境下,通过不同的应用人与人之间

14、建立了非常多种的虚拟关系¨¨,例如QQ上建立的朋友关系,论坛中发贴者与回复者间的信息交流关系等,同时也构成了一种可交互的信息传递网络。基于这种关系构成的网络近似于规则网络,每对用户间的提问与回答关系存在的可能性可简化为以同样的概率P存在。笔者调查了地方产业集群网的论坛(图2论坛知识传播网络图该论坛的注册用户数为4746,有1770个用户发出贴子(包括提问或回答其他人的问题,本文将第3期唐四慧杨建梅:两种交互式信息传播网络的传播模型比较研究这些发出贴子的人等同于Watts社会网络实验中启动信息链的人。运用社会网调中常用的“滚雪球”抽样法(snowball s棚pling

15、68;引,共取样本832个,目标对象的信息到达率为47.01%。截止到抽样日,论坛中共有主题数1532,回复人数为0的主题共有494,这样我们可以计算出回复率为67.75%,同样可将点与点的平均连接率视为67.75%,甚至更高因为一个主题的回复数往往不止一个。这样的网络结构更象图1中右图,点与点的连边概率高于渗流概率,整个网络存在大的集群。基于这样的网络结构进行信息的传播,笔者认为它的传播模型应属于公式(1】。j:睾=一卢fs+7i,拳=卢如一yf(1“它可以看成是发生在规则网格上的一次渗流,或是一次知识传播,在该网格上个体与个体之间的连接概率是相同的;传播率高于渗流率,因此在该网格上出现大的

16、渗流集群。从上面的公式我们可以看出要提高基于论坛的信息传播广度,只要提高B,这里我们可以理解为论坛中用户回贴的激情。对于一个社区来说,激励系统中常用的机制是声望的循环。声望是标志一个人在过去所作贡献的报酬机制,在该论坛中每个用户都有一个威望值,根据威望值的不同将用户分为终级会员、超级会员等。4结论与启示文章在对比分析了两种不同的承载信息传播的网络结构及其传播模型后,针对不同的传播模型中的关键因子,提出了不同的扩大信息传播范围的方法。在基于社会网的信息传播网络中,由于社会网络本身不是连通的,所以我们在扩大信息传播范围时不仅要考虑提高信息传递者的激情,而且要改善社会网络的结构,提高它的连通度;对于

17、基于因特网的论坛的信息传播,论坛中的用户发贴与回复的关系网络近似于一个规则的网格,它是连通的,所以在扩大这个网络中信息传播的广度时,仅需考虑提高用户的回贴热情即可,论坛中现用的威望循环机制是一个较好的提高回贴激情的机制。对比分析后,同时也可以看出要提高基于社会网络的信息传播广度的难度要大一些,因为信息传播会受制于社会网络的结构,而要改善社会网络的结构所需的时间是比较常的,因为人与人之间的社会关系主要来自于工作与学习,这个过程是耗时的。而提高论坛中信息传播的广度则显得要容易些。有了这样的约束,我们可以考虑将不同的信息在不同的网络中进行传播,用以提高信息传播的广度。文章在数据搜集和处理方面还显粗糙

18、,需要继续努力。对提高信息传播的广度来说,2种网络具有各自的传播特点,如何将这两种网络的传播特性与信息的特点相结合,以达到最好的信息传播效果,应该是一个有价值的研究方向。参考文献:1Gupta s,Ande阳on R M,May R M.Network8of8exualcontacts:Implication8for the pattem of叩mad of HIVJ.AIDs,1989,3:807817.2Klovdahl A s,Potter8t J J,woodh伽8e D E,et al,so.ci8l nehvorl【8and inl毫ctiou8di8ease:tlIe color

19、ado8prings8tudyJ.soc.Sci.Med,1994,38:7988. 3Liljeros F,Edling c R,Amaral L A N,et al,The web“human sexual contactsJ.Nature,200l,4ll:907908.【4】Ebel H,Miel8ch LI,Bomh01dt s.Scalefree top010gy of email network8J.Phy8.Rev.E,2002,66:35一103.5】Newm8n M E J,Fonst s,BalthIDp J.Email networks and the8p坤ad“com

20、puter vimse8J.Phy8.Rev.E,2002.66:4248.6Newman M E J.The stmctu"and function of complexnetwork8J.SlAM Review,2003,42(2:167256.7PastorSaton甚B R,Ve8pignani A.Epidemic spreadingin8cale一如e network8J.Phys.Rev.Lett,2001,86:3200一3203.8PastofSdtoms R,Ve8pign鲫i A.Epidemic dyn8mic8andendemic8tate8in compl

21、ex networkBJPhy8.Rev.E,2002。63:6671.9R6ka Albert,AlbertL缸z16Barabd8i.st砒i8tical me.chanic8of complex network8J.Rev.Mod.Phys,2002。74:66117.10Dodd8P s,Muh姐8d R,watts D J.An experimental8tudyof8earch in global80cial netWork8J.Scien,2003,301:827829.1l】Holme P,Edling C R,LiljeroB F.Structure and TimeEvol

22、ution of an Intemet D8ting Community,condma0210514V2.12刘军.社会网络分析导论M.北京:社会科学文献出版社,2004.1下转第538页538科学学研究第26卷科学规律整体认识的深化。为免出现这样类似“木桶效应”的后果,基础研究的学科发展布局更需全面考虑。论文是衡量学科建设水平的重要指标之一,要全面衡量我国学科建设的绩效还需要补充更多的学术指标。由于一些国家必须常常集中做其它事情,而不是推进其科学基础的发展,因此,从论文份额和引文份额来比较我国的科学结构与泰国的科学研究结构显然不合适,当在世界范围内进行国家科学研究的结构比较时,应该考虑人口、

23、收入和其它一些因素间的差异。参考文献:1Braun T,Gl船1w,schubert A.科学计量学指标2345632国自然科学文献与引文影响的比较分析.北京:科学出版社,1989.David A King.The Scienti矗c Impact of NationB.Natu弛J.2004,430:3ll一316.Kostoff R N,Bri998M B,Ru8henberg R L etc.7Ihe Stmc-nlre蛐d Inft&stmcture of ChineBe Science and TechnologyR.DTIc Technic8l Report ADA4433

24、15,2006.赵红州,蒋国华,郑文艺.关于基础学科结构问题一苏、美两类学科结构的比较J.中国科学基金,1990,(2:4148.中国科技论文统计与分析课题组.中国科技论文统计与分析年度报告M.北京:科学技术文献出版社.2006.刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用M.北京:科学出版社,2004.Prediction and relatiVe dynamic perfbrmance on6eld of research of ChinaYUE Hongjiang(Nanjing unive玛ity of Aeronautic8and Astmn锄tics,Nanjing210016,c

25、hinaAbstract:With the ESI databa8e,thi8paper make8dynamic analysis on20Field8of re8earch perf0珊ance of China fbm gmwth in pape碍and citation8,阳vealed compamtive advantage,assimilated coe仿cient,grey p聆diction.Some quantitative chamcteri8ticB of the science st川ctum of the8cience8y8tem afe revealed.Key

26、words:8t兀lctu聆8of8cience;dynamic perfo瑚ance;revealed comparative advantage;assimilated coemcient;grey prediction(上接第479页Study of two diffUsion model of mutual infOrmation spreading networksTANG Sihui.YANG Jianmei(Faculty of BusineB8Admini8tmtion,Soutll China unive玛ity of Tech,Guangzhou510640,ChinaAbstract:Ba8e on the relation data of ques