基于ACP的动态网民运动组织建模与影响分析

随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、大数据、云计算与边缘计算的兴起，网络已经成为社会生活的核心组成部分，尤其是社交网络平台的广泛应用，极大地推动了用户生成内容的繁荣，使得网络社区成为人们交流、学习和信息传播的中心地带。网络群体运动组织，如动态网民群体运动组织（Cybermovement organizations, CMOs），是这种现象的集中体现，它们是由网络空间内针对特定主题或事件迅速集结、互动并实施社会行为的网民群体。 文献[1]强调了网络信息与现实社会行为的紧密联系，指出研究焦点应关注网络社会中的交互方式、群体网络结构及其演化规律。网络群体运动组织的特性包括多平台性、动态性、实时性、自组织性、突变性和虚实交互性，其组织形式依赖于社交媒体工具，如BBS、论坛、博客和微博等，能够实现信息的快速传播和大规模扩散。 早期对社会系统的研究，如数学模型和统计建模，虽然在一定程度上描述了人口动态和普遍现象，但难以处理个体差异带来的动态变化。面对这种挑战，新的建模方法应运而生，如社会网络建模、演化博弈建模和离散事件仿真等，这些技术为理解复杂的社会系统提供了新的视角。然而，这些方法在处理大规模、高复杂度的社会现象时，往往受限于时间复杂度和空间复杂度的提高。 本文主要探讨的是如何利用ACP（Actor-Centered Perspective, 主体中心视角）方法对动态网民群体运动组织进行建模与分析。首先，文章回顾了群体行为动力学的基本原理，然后详细介绍了Social Movement Organizations (SMOs)、Cyber-enabled Social Movement Organizations (Ce-SMOs)和CMOs的概念，强调了它们之间的递进关系。在ACP框架下，个体行为、社会连接和环境因素都被纳入模型，以便更准确地模拟和预测CMOs的行为模式、演化过程以及影响力。 本文将重点在于如何通过ACP方法克服传统建模方法的局限，提供一种更具动态适应性和复杂性处理能力的工具，从而更好地理解和管理在线社区中群体运动组织的行为，防止或减轻可能产生的社会影响，如政府管理危机。通过结合计算机模拟和数据分析，本文的研究对于提升对大规模网络群体行为的理解，以及为政策制定者提供科学依据具有重要意义。