网络群体行为建模：个体感知信息量影响

外部干预信息是影响舆情反转的重要因素之一。通常，伴随着不同外部信息的释放，个体会感知到这些外部信息所传递的观点倾向，这里将这种个体感知到的观点倾向定义为个体感知到的信息量。个体感知到的信息量一方面受外部信息的影响，另一方面受到个体对事件本身关注程度的影响。基于此，其具体表达式如下：

式中，反映外部信息对Agent i的影响程度，sgn()用于控制外部信息的极性。外部信息的影响程度会受到个体关注度ai的约束，且ai∈［0，1］。当ai=0时，表示个体的关注度为0，此时个体感知量为0；当0＜ai＜1时，随个体关注度ai的变大而增大。的取值范围为［0，2］，用以保证个别极端个体的态度发生逆转。

（1）信息强度In

在舆情传播过程中，外部干预信息的影响包含两个方面：一是其影响力的强弱；二是其所含观点的倾向性。为了对其进行更好的描述，本部分引入矢量值In定义信息强度，且In∈［-1，1］，其表示第n种外部干预信息的影响强度。如图8-2所示，I1和I2分别表示两种不同方向、不同强度的外部信息。

图8-2　信息强度In的表达示意图(www.xing528.com)

在现实生活中，媒体影响力越大，个体关注该媒体信息的概率就越大。因此，这里以概率方式描述媒体影响力对个体关注该媒体信息的概率影响，假定Agent i感知到外部信息的概率为pi，它随着外部信息强度In的变化而改变，信息强度In的值越大，个体感知到该信息的概率就越大，基于此，pi可定义如下：

式中，pi随着|In|的变大而增加。当|In|=0时，表示外部信息的影响为0，此时pi为0；当|In|=1时，表示外部信息的影响为1，此时pi为1。

（2）个体关注度α

由于个体之间迥异的社会背景、生活环境、学习方式及各种经验、认识的差异性，不同的个体面对相同的热点话题、社会事件会表现出不同的关注程度，这种关注差异也是个体异质特征的一种体现。在舆情演化过程中，它主要起两方面的作用：一是当个体对某一类事件的关注程度较高时，个体会对相关事件的外部信息产生更强的反馈；二是当个体对某一类事件的关注程度较低时，即使相关事件的外部信息较强，个体也不会对此类信息做出反馈。这里将个体的这种异质特征定义为个体关注度a，它表示个体对某个舆情事件的关注程度，且α∈［0，1］。当α＝0时，表示个体对事件不关注；当α＝1时，表示个体对事件极其关注。