基於人類動力學的社交媒體信息流行度建模與預測研究

《基於人類動力學的社交媒體信息流行度建模與預測研究》是依託上海對外經貿大學，由吳聯仁擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於人類動力學的社交媒體信息流行度建模與預測研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：吳聯仁
• 依託單位：上海對外經貿大學

項目摘要

在Web2.0時代，社交媒體因其互動性和即時性，已成為信息傳播的主力軍。因此，理解社交媒體用戶行為特徵和信息傳播動力學至關重要。本項目綜合運用社會計算、人類動力學、複雜網路和傳播學等多個學科領域的研究方法、理論和模型，對社交媒體信息流行度動力學進行建模與預測。具體研究內容包括：利用統計力學方法，實證分析社交媒體用戶行為時間統計特性，總結時間標度規律；在理解社交媒體用戶行為時間統計特性和互動機理下，建立基於時間-互動特性的社交媒體信息流行度模型；採用系統仿真建模方法，對模型進行模擬，並通過採集大規模實際數據，對模型進行檢驗與效果比較。本項目對理解社交媒體用戶行為特性，完善和擴展社交媒體信息流行度模型具有重要意義。

結題摘要

社交媒體上的信息流行度演化與預測給複雜系統的研究者提出了諸多挑戰，如識別“病毒式”傳播的原因、網路結構特徵以及通過信息的內容和早期的關注預測未來的流行度。雖然線上信息流行度的建模與預測已經取得了一定的研究進展[1-4]，然而這個方向的研究大多由於可用的大規模數據的缺少而受到阻礙。最近，從線上社交網路獲得的大規模社交數據為探索人類行為特徵及其對線上內容流行的影響創造了前所未有的機會。