基于用户认知和进化博弈的谣言传播模型

《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》：A Rumor Propagation Model Based on User Cognition and Evolutionary Game

基于用户认知与进化博弈论的谣言传播模型研究

　　

摘要

在社交网络中，研究谣言传播模式对于遏制谣言的扩散至关重要。鉴于多种类型谣言信息的共存与冲突以及用户认知差异，本文提出了一个基于用户认知和进化博弈论的谣言传播模型。首先，考虑到用户之间的社会关系对谣言传播的潜在影响，采用了KD-Tree算法来揭示用户之间的隐藏联系，从而丰富了用户社交网络的拓扑结构。其次，基于进化博弈论构建了一种用户行为驱动机制，用于描述谣言、反谣言和动机性谣言类型的传播过程，以反映用户行为的互动性和策略性。此外，利用Lotka-Volterra方程来探讨多类型谣言信息的动态博弈过程以及用户的认知过程。最后，为了解决用户认知差异的问题，本文引入了反谣言信任状态A和动机性谣言信任状态M，这两种状态源于用户接触多种类型谣言信息的结果。基于这些信任状态，利用用户认知和进化博弈论构建了一个名为SIAMR的谣言传播模型。实验表明，该模型能够准确捕捉多类型谣言信息之间的动态互动以及谣言在社交网络中的传播过程。所提出的模型将认知心理学与策略性互动框架相结合，更真实地反映了现实世界中的谣言传播行为。实验结果显示，与基线模型相比，SIAMR在模拟多种类型谣言的动态时预测准确性提高了14.23%，有效揭示了用户的认知影响以及信息竞争的机制。