收稿日期:20181031;修回日期:20181226 基金项目:国家自然科学基金资助项目(61603065,61872051);国家统计局重点项目
(2016LZ08);国家社会科学基金资助项目(17XXW005)
作者简介:范海波(1992),男,河南信阳人,硕士研究生,主要研究方向为信息传播;刘万平(1986),男(通信作者),四川资中人,副教授,博
士,主要研究方向为网络传播与控制(wpliu@cqut.edu.cn);肖晓艳(1994),女,福建三明人,硕士研究生,主要研究方向为谣言信息传播.
基于 IBU模型的信息传播
范海波,刘万平
,肖晓艳
(重庆理工大学 计算机科学与工程学院,重庆 400054)
摘 要:考虑到发布信息用户的可信度差异对信息传播过程具有一定的影响,针对真假信息传播的广度和效
果,提出了一个新的 IBU模型,研究了信息内容真实性以及发布信息用户的可信度对信息传播动力学过程的影
响。通过
MATLAB仿真对该模型的传播效果进行实验,实验结果表明,无论发布信息用户的可信度有多大,与
信息可信本身无关,只与信息内容本身是否可信有关;信息发布者可信度越大,对于信息传播的时间就越长;相
反,信息发布者的可信度越低,传播时间越短,但并不会改变信息内容真假的性质。研究成果为相关职能部门在
信息管控方面提供了理论基础。
关键词:用户可信度;信息传播;传播效果;网络谣言
中图分类号:TP309 文献标志码:A 文章编号:10013695(2020)05041148804
doi:10.19734/j.issn.10013695.2018.10.0832
InformationdisseminationbasedonIBUmodel
FanHaibo,LiuWanping
,XiaoXiaoyan
(SchoolofComputerScience&Engineering,ChongqingUniversityofTechnology,Chongqing400054,China)
Abstract:Consideringthatthecredibilitydifferenceofusersofpublishinginformationhascertaininfluenceontheinformation
disseminationprocess,thispaperproposedanewIBUmodelforthebreadthandeffectoftrueandfalseinformationdissemina
tion
,anditstudiedtheeffectsoftheauthenticityofinformationcontentandthecredibilityofuserswhoforwardinformationon
thedynamicprocessofinformationdissemination.IttestedthepropagationeffectofthemodelbyMATLABsimulation.Theex
perimentalresultsshowthatnomatterthecredibilityoftheuserwhopublishestheinformation,ithasnothingtodowiththe
credibilityoftheinformationitself
,onlyrelatedtowhethertheinformationcontentitselfiscredible;thelargerthecredibilityof
theinformationpublisher,thelongertheinformationtransmissiontime;onthecontrary,thelowerthecredibilityoftheinforma
tionpublisher,theshorterthepropagationtime,butitdoesnotchangethetrueandfalsenatureoftheinformationcontent.The
researchresultsprovideatheoreticalbasisforrelevantfunctionaldepartmentsininformationmanagementandcontrol.
Keywords:usercredibility;informationdissemination;communicationeffect;networkrumors
0 引言
在线社交网络中存在着许多偏激和虚假的内容(消息),
微博也被大量的垃圾内容和谣言信息严重污染。甚至,当今社
会的在线新闻媒体也被大量没有被证实的“新闻”所充斥
[1]
,
这些现象直接影响到了主流媒体。正如 Liu等人
[2~4]
所研究
的恶意软件在网络上的传播一样,如果是恶意信息在网络上传
播,那么将会给人们的生活带来巨大的恶劣影响。因此,信息
内容可信与否的研究具有重大的历史意义,可以减少人们对谣
言信息的 传播,降低 不 可信 信 息 对 社 会 的 影 响。蒋 盛 益 等
人
[5]
在微博中对信息可信度分析做了简要的描述和对微博信
息可信度的研究以及微博信息可信度分析等相关概念进行了
界定。现如今对微博信息(内容)可信度研究的主要有微博信
息内容检测
[6]
、谣言检测
[7]
和话题新闻的可信度分析
[8]
。同
时 Liu等人在文献[9,10]中提出了网络特征对恶意软件传播
的影响,因此考虑了网络结构的特征对现实网络的任意连接网
络上的传播的影响。在国外,Howell等人
[11]
将海量数字化虚
假内容信息列为影响现代社会发展的重大威胁之一。Gupta
等人
[12]
的研究结果表明:在 Twitter中有将近 52%的内容是确
定可信的、35%的内容是大致可信的、13%的内容是确定不可
信的。然而,在张明新
[13]
的可信度理论中发现:在不同的媒介
和不同类型的信息之间,可信度存在显著差异。网络和广播可
信度显著低于电视和报纸;网上的新闻和参考信息最为可信,
其次是娱乐信息,商业信息是最不可信的。
Liu等人
[14]
提出了
一种用于新的网络谣言仓室隔离模型,并将谣言的行为纳入了
网络模型传播的动态特性,解决了模型系统的平衡稳定性。
Fogg
[15]
提出一个评判互联网信息可信度过程的“关注—释义”
模型,该模型认为人们对信息往往是先关注后释义,即当判断
在线信息的可信度时,人们首先会观察到一些需要关注的信息
要素,然后再对这些元素进行解释和释义。在现实生活中,对
于商业活动营销的策略,利用结构方程建模的方法研究了品牌
微博信息内容与评论内容对品牌微博可信度的影响机制
[16]
。
目前,针对上述问题的研究虽已取得一定的成果,但是面
对多样化的语言及其风格变化,对信息可信度理论的分析及方
法等的研究仍然有很多缺陷。因此,这对未来研究信息传播方
向的相关人员来说仍具有很大的挑战。本文从信息的可信度
出发,研究当信息传播开始时,无论无知者发布的原始信息是
否可信,仅仅针对人的可信度判断信息是否可信;而后随着人
们对信息认识的加深以及对知识的获取,有一定的知识储备之
后,逐渐转换为可信信息用户和不可信信息用户。但最终的结
果显示:当不可信用户向可信用户转换的概率大于反向转换的
概率时,最终达到平衡后的状态是认为信息可信的用户数量大
第 37卷第 5期
2020年 5月
计 算 机 应 用 研 究
ApplicationResearchofComputers
Vol37No5
May2020