基于物理信息神经网络方法的群体极化现象动态分析研究*

情报探索 ›› 2025, Vol. 1 ›› Issue (3): 1-.

• 理论探索 •

基于物理信息神经网络方法的群体极化现象动态分析研究*

(1.中国人民公安大学信息网络安全学院北京 100038）
（2.中国人民公安大学犯罪学学院北京 100038)

出版日期:2025-03-15 发布日期:2025-07-30
作者简介:刘先博（1999—），男，2022级硕士研究生，研究方向为复杂网络和网络谣言传播；窦逸飞（2000—），男，2022级硕士研究生，研究方向为犯罪心理；杜彦辉（1969—），男，博士，教授，通讯作者,主要研究方向为信息安全；冯俊又（1999—），男，2022级硕士研究生，研究方向为复杂网络和网络谣言传播；陈李舟（2000—），男，2022级硕士研究生，研究方向为复杂网络和网络谣言传播；徐煊翔（1999—），男，2022级硕士研究生，研究方向为复杂网络和网络谣言传播。
基金资助:
*本文系基金项目“中国人民公安大学研究生科研创新计划项目”（项目编号：2023yjsky012）；中央高校建设世界一流大学（学科）和特色发展引导专项“中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流创新研究专项”（项目编号：2023SYL07）的研究成果之一。

Online:2025-03-15 Published:2025-07-30

摘要/Abstract

摘要：

［目的／意义］旨在研究群体极化影响下的网络谣言传播过程，防范治理群体极化现象出现后产生的一系列非理性行为。［方法/过程］基于物理信息神经网络方法，融合犹豫机制、直接免疫机制、遗忘机制及媒体报道的辟谣机制等因素，探究网络谣言群体极化现象的动态传播过程，构建了CE-USDR谣言传播模型并对“河南郑州7·20暴雨”事件进行数据拟合，有效验证了模型在群体性舆情事件中的拟合性能。［结果/结论］针对群体极化阈值、谣言初始传播率、辟谣开始时间等因素采取应对策略有利于降低谣言传播规模，进而实现群体性事件谣言的有效管控引导。

关键词:

网络谣言, 谣言传播, 群体极化, 物理信息神经网络, 群体性事件

Abstract:

刘先博窦逸飞杜彦辉冯俊又陈李舟徐煊翔.

基于物理信息神经网络方法的群体极化现象动态分析研究* [J]. 情报探索, 2025, 1(3): 1-.

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基于物理信息神经网络方法的群体极化现象动态分析研究*

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