个体间交互规则：社交网络行为模拟与验证

由于网民个体具有社会性特征，其对事件的看法形成或发生转变后，往往会希望通过交互行为获取其他个体的认可，在这一过程中，在影响他人观点的同时，其自身观点也会发生一定程度的变化。为了描述这一过程，本部分基于J-A模型［22］的思想，构建个体观点交互模型。

（1）亲密度q和交互节点平均态度值

个体交互行为往往发生在关系亲密的朋友之间，关系疏远的人之间进行交流的概率相对较小。基于此，本节通过亲密度指标来定义节点间的关系亲密程度，将网络中连接两个节点i和j的最短路径上的边数定义为节点间的距离dij，并将dij的指数形式定义为节点间的亲密度，用公式表示如下：

由公式（8-4）可知，如果两个节点在网络中的距离较远，则其亲密程度较低，且距离越远，亲密程度降低越快，当dij=1时，qij达到最大值1。一般而言，个体通常选择亲密朋友进行观点交互，因此在交互模型中，设定Agent i仅选择与自己亲密度为1的节点作为其交互节点j′，并计算这些交互节点的平均态度值，如公式（8-5）所示。

（2）交互规则设定

在个体进行观点交互过程中，个体i将通过自身所持观点值与所选交互节点的平均态度值进行比较，进而对自身态度值进行更新。当Agent i所持观点值与所选交互节点的平均态度值接近（处于同化效应带）时，其会因受到鼓舞而强化自身的态度。当和差异非常大时（处于排斥效应带），个体i会因周围压力而弱化自身态度。在t时刻，Agent i根据交互节点的平均态度值来调节自身下一时刻的态度，根据其差值选择相应的态度更新规则，具体如下：

第一，当时，有：

(www.xing528.com)

其中μ为同化参数。

第二，当时，有：

其中β∈（0，0.5］，为发散参数。

第三，其他情况下，个体i的态度值不变，用公式表示如下：

根据以上分析，本章的具体仿真过程如图8-4所示。

图8-4　基于多Agent蒙特卡洛仿真示意图