摘 要

自然科学领域的研究离不开科学实验的方法，然而人类所处的社会是复杂的、一直在不断演化发展的，想要在现实社会中针对它设计实验、实施实验无论是在人力上、物力上还是在财力上都令人难以承受。现有的基于Agent方法的社会学仿真可以通过在计算机中制定相应规则与参数模拟现代社会系统，进行相关社会科学的研究。

本文首先对目前国内外人工社会的研究现状进行了梳理与分析，又对当前新闻热点的传播研究主要方向进行了思考和讨论。在此基础上结合对流行病模型—SIR模型进行传播学角度的分析，根据分析结论得出SIR模型在新闻热点传播分析的研究过程中存在的问题，然后采用SIIS模型以及传统的新闻热点传播各个阶段的特性，对新闻热点的传播过程进行分析与建模，最后结合无标度网络模型在NetLogo编程环境中建立了基于人工社会虚拟仿真的新闻热点传播模型。

模型实现了对于无标度网络模型在计算机中的构建，采用弹簧算法实现可视化，并利用偏好依附规则实现节点Agent之间的远程连接，用以模拟个体Agent在现实社会中的社会关系网络。并在此基础上实现了新闻热点传播过程中各类群体Agent数量的动态变化过程以及新闻热点传播过程中的事件热度随时间的动态变化过程。

在人工社会的模拟模型中，每个个体Agent都是可独立进行决策、具备一定的适应及学习能力的个体，个体Agent之间还可进行传统数学方法做不到的非线性交互，能够更加真实的模拟现实社会，来最大程度上模拟分析异常复杂、令人无从下手的社会学现象。此外，对于新闻热点追踪分析的研究与现实社会更是息息相关，不同种类的新闻在各种因素影响下导致传播速度不定、传播的结果多样，若能借助人工社会模拟出新闻热点的走向，将大大有助于未来国家或企业对社会舆情进行监控，一定程度上避免经济损失和保障社会稳定与和谐。

关键词：人工社会；热点追踪；数学建模；信息传播

Abstract

The research in the field of natural science cannot be separated from the method of scientific experiment. However, the society in which human beings live is complex and constantly evolving, so it is difficult to design and carry out experiments against it in the real society, whether in terms of manpower, material resources or financial resources. The existing agent-based sociological simulation can simulate the modern social system by formulating the corresponding rules and parameters in the computer, so as to carry out relevant social science research.

This paper first combed and analyzed the current research status of artificial society at home and abroad, and then thought and discussed the main direction of the current hot news dissemination research. On the basis of the combination of epidemic model - SIR model of transmissive perspective analysis, according to the analysis conclusion SIR model in news propagation analysis of the problems existing in the research process, and then USES the SIIS model and the traditional news spread the characteristics of each stage on the analysis and modeling process of the spread of news, finally combining scale-free network model is established in the NetLogo programming environment based on human social news propagation model of virtual simulation.

The model realizes the construction of scale-free network model in the computer, USES the spring algorithm to realize the visualization, and USES the preference attachment rule to realize the remote connection between node agents, so as to simulate the social relation network of individual agents in the real society. On this basis, the dynamic change process of the number of various groups of agents in the process of news hot spot transmission and the dynamic change process of event heat with time in the process of news hot spot transmission are realized.

In the simulation model of human society, each individual Agent is to make decisions independently, adaptation and learning capability of the individual, the individual Agent also can be carried out between traditional mathematical methods can't do nonlinear interaction, can more real simulation of real society, to the largest extent, simulation analysis is extremely complex, sociology is a hindrance. In addition, for the news tracking research and the analysis of the realistic society is closely linked, the different types of journalism in under the influence of various factors lead to the spread of the variable speed, the results varied, if can simulate the news with the help of artificial society, will greatly contribute to the future country or company to monitor the social public opinion, to some extent avoid economic losses and safeguard social stability and harmony.

Key Words：Artificial society; Hot spot tracking; Mathematical modeling; Information dissemination

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 2

1.2.1 人工社会理论的研究现状 2

1.2.2新闻热点传播的研究现状 3

1.2.3论文组织结构 4

第2章 新闻热点传播的模型 5

2.1新闻热点信息传播过程 5

2.1.1新闻热点传播的SIR模型分析 5

2.1.2 构建基于人工社会的新闻热点传播模型 6

2.2新闻热点信息传播概率 10

第3章 面向新闻热点追踪分析的人工社会构建 12

3.1人工社会构成分析 12

3.2 人工社会个体模型设计 13

3.3 人工社会事件模型设计 15

3.4 人工社会环境模型设计 15

第4章 实验结果及部分代码 17

4.1实验过程 17

4.2部分代码 20

第5章 总结 22

参考文献 23

致 谢 25

第1章 绪论

1.1 研究背景

新闻热点是社会交往的一种重要组成部分，其传播在人类生活的方方面面都起着重要的作用。新闻热点的传播可以塑造一个国家的舆论，极大程度上的对金融市场产生影响，并在战争和流行疾病爆发时造成社会恐慌。近年来。随着全球移动互联网技术的飞速发展，各类新媒体平台、社交网络也如雨后春笋般不断兴起并飞速发展壮大。例如国内的新浪微博、微信公众号、QQ，乃至国外的脸书、推特等等，网络环境日趋复杂。复杂的网络环境衍生了五花八门的网络信息，这些信息是一把双刃剑，它在为社会发展带来积极作用的同时，也带来了相应的信息内容安全问题。

截止至2020年4月，中国的网民规模已达9.04亿，互联网普及率达64.5%，几乎所有重大的新闻事件均有网民群体的积极参与。互联网时代，庞大的网民规模使得信息的传播变得更加简单、快速，影响也更加的深远，相应的，其带来的危害也会更巨大。因此，对网络新闻热点进行舆情监控，使不利于社会和谐安定的新闻热点得以被及时发现和控制变得日益重要。及时追踪并预测新闻热点发展趋势不仅能够阻止重大安全事件的发生、为政府监督部门制定相关政策提供理论依据，还能一定程度上在某些商业应用背景下带来高额收益，对于构建和谐社会具有一定的现实意义。

近年来，随着复杂适应系统理论（Complex Adaptive System，简称CAS）的建模与仿真技术在理论研究、算法和应用等方面都取得了令人称赞的成果。作为由其衍生出来的一门交叉学科，人工社会是集计算机科学、社会科学、系统科学、人工智能技术以及多Agent系统技术于一身的新的社会科学研究方法。相较传统的数理模型方法、统计数据实证分析等方法，人工社会开辟了一条认识社会、理解社会的新路。自然科学强调科学实验的方法，然而人类所处的社会是复杂的、不断演化发展的，在社会科学领域，想要进行相关实验耗时耗力，几乎不可能。现有的基于Agent犯法的社会学仿真可以通过在计算机中制定相应规则与参数模拟现代社会，进行相关社会科学的研究，如股市模拟、生物进化等等。