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題名:政府參與下網民輿論引導機制的演化博弈分析
書刊名:情報科學
作者:祁凱楊志張子墨劉巖芳
出版日期:2017
卷期:2017(3)
頁次:47-52
主題關鍵詞:政府網民輿論引導機制演化博弈GovernmentInternet userPublic opinionGuide mechanismEvolutionary game
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【目的/意義】Web3.0和自媒體時代的到來,我國網民數量不斷激增,作為有限理性的網民群體,其輿論導向具有不可控性,所以運用演化博弈論的方法能夠從根本上探究輿論演化傳播機制和引導機制。【方法/過程】該文首先運用演化博弈的相關理論知識,分析了在沒有政府懲罰機制下和有政府懲罰機制下網民群體(正確信息傳播者與虛假信息傳播者)的博弈關系并建立了雙方的演化博弈模型,然后分析了在不同參數范圍下網民群體網絡輿論的演化規律,最后通過對假設數值進行計算仿真模擬分析得出相關結論和建議。【結果/結論】研究結果表明:網民群體(正確信息傳播者與虛假信息傳播者)的初始狀態以及政府的懲罰機制的力度對網民輿論的引導及輿論走向起著至關重要的作用。
【Purpose/significance】With the advent of Web3.0 and self-media age, the number of Internet users continues tosoar, as limited rationality groups,the Internet users’ public opinion is not controllable, using the evolutionary game theorycan explore public opinion evolution mechanism and guidance mechanism fundamentally.【Method/process】So firstly, weanalyze the game relationships of Internet users(correct information disseminator and false information disseminator) whichare under the no punishment mechanism government and punishment mechanism government and build the evolutionarygame theory model using the evolutionary game theory. Then, we analyze the evolution law of different parameters Internetusers’ public opinion, and finally,by the computer simulation analysis of the hypothetical data,we obtain the related con-clusions and recommendations.【Result/conclusion】The research results indicate that the groups of Internet users’(correctinformation disseminator and false information disseminator) initial state as well as the intensity of punishment mechanismof government play a crucial role.to guide the public opinion.
期刊論文
1.Smith, J. Maynard、Price, G. R.(1973)。The Logic of Animal Conflict。Nature,246(5427),15-18。  new window
2.Weisbuch, G.(2004)。Bounded confidence and social networks。The European Physical Journal B: Condensed Matter and Complex Systems,38(2),339-343。  new window
3.楊尊琦、張琳(2016)。網絡多方衝突演化博弈行為策略研究。情報雜誌,35(7),86-94。  延伸查詢new window
4.Sznajd-Weron, K.、Sznajd, J.(2000)。Opinion Evolution in Closed Community。International Journal of Modern Physics C,11(6),1157-1165。  new window
5.李勇建、王治瑩(2014)。突發事件中輿情傳播機制與演化博弈分析。中國管理科學,22(11),87-96。  延伸查詢new window
6.FRIEDMAN, D.(1998)。On economic applications of evolutionary game theory。Journal of evolutionary economics,8(1),15-43。  new window
7.Pastor-Satorras, R.、Vespignani, A.(2001)。Epidemic dynamics and endemic states in complex networks。Physical Review E,63(6)。  new window
8.鐘偉軍(2013)。公共輿論危機中的地方政府微博回應與網絡溝通--基於深圳「5.26飆車事件」的個案分析。公共管理學報,10(1),32-41。  延伸查詢new window
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10.彭敏、官宸宇、朱佳暉(2016)。面向社交媒體文本的話題檢測與追蹤技術研究綜述。武漢大學學報(理學版),62(3),197-217。  延伸查詢new window
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12.肖紅、許少華(2014)。基於句法分析和情感字典的網絡輿情傾向性分析研究。小型微型計算機系統,35(4),811-813。  延伸查詢new window
13.王振興、郭毅、張連成、劉慧生(2012)。一種基於雲模型的突發事件預警方法。信息工程大學學報,13(1),121-124。  延伸查詢new window
14.Smith, J. M.(1973)。The theory of games and the evolution of animal conflicts。Journal of theoretical biology,47(1),209-221。  new window
15.劉錦德、劉咏梅(2013)。基於不完全信息演化博弈模型的網絡輿情傳播羊群行為。國防科技大學學報,33(5),96-100。  延伸查詢new window
16.劉群、易佳(2013)。基於演化博弈的社交網絡模型演化研究。物理學報,62(23),1-8。  延伸查詢new window
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19.付小勇、朱慶華、竇一杰(2012)。政府管制下處理商選擇拆解方式的演化博弈研究。中國人口·資源與環境,22(1),71-73。  延伸查詢new window
20.陳博(2013)。強互惠行為的生物理性本質:行為博弈與演化博弈的比較研究。河北經貿大學學報,34(5),37-42。  延伸查詢new window
21.王曉天、薛惠鋒、張強(2012)。可再生能源發電並網利益協調演化博弈分析。系統工程,30(4),94-95。  延伸查詢new window
22.振龍(2003)。誘導條件下駕駛員路徑選擇行為的演化博弈分析。交通運輸系統工程與信息,3(2),23-27。  延伸查詢new window
23.Friedman, Daniel(1991)。Evolutionary games in economics。Econometrica,59(3),637-666。  new window
會議論文
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圖書
1.Gintis, Herbert(2000)。Game Theory Evolving。Princeton, NJ:Princeton University Press。  new window
2.鐘忠(2010)。中國互聯網治理問題研究。北京:金城出版社。  延伸查詢new window
3.Weibull, J. W.(1995)。Evolutionary Game Theory。Cambridge, MA:MIT Press。  new window
4.Anderson, R. M.、May, R. M.(1991)。Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control。Oxford:Oxford University Press。  new window
其他
1.(20150723)。CNNIC發布第37次《中國互聯網絡發展狀况統計報告》,http://www.cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/2015/201507/t20150723_52626.htm。  延伸查詢new window
 
 
 
 
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