社会群体性事件同步行为的演化方法技术

本发明专利技术包括计算机仿真、社会群体事件等领域的知识，具体涉及一种同步演化方法。特别适用于群体性事件的预警、应急处理，如民众针对某一事件或者舆论在同一时期内采取相同的行动，例如“抢盐事件”，而造成社会不安定因素的出现，有关部门能够及时处理，以减少同步行为造成的损失，有助于社会的安定与和谐。本发明专利技术从社会物理学视角出发，将kuramoto模型隐喻为观点模型，通过赋予Kuramoto模型以集群行为的现实意义，揭示了群体性事件同步行为的演化过程。分别计算三种不同情况下的集群行为同步阈值：全局耦合同质群体、局部耦合同质群体、局部耦合异质群体的不同阈值，能够较好地判断群体性事件的同步行为在未来的发展走势，并提供科学依据，为相关部门在做出合适决策时提供更多支持。

【技术实现步骤摘要】
社会群体性事件同步行为的演化方法
本专利技术涉及社会群体性事件同步行为的演化方法。特别适用于群体性事件的预警、应急处理，如民众针对某一事件或者舆论在同一时期内采取相同的行动，例如“抢盐事件”，而造成社会不安定因素的出现，有关部门能够及时处理，以减少同步行为造成的损失，有助于社会的安定与和谐。技术背景随着社会关系网络不断发展，互联网等信息网络也高速普及，这使得寄居在信息网络空间上的虚拟社会应运而生。当今社会是由现实社会与虚拟社会双向互动形成的复杂社会系统。这种日益复杂的社会关系网络环境让消息闭塞的年代一去不返，任何社会热点事件都会在这一复杂的社会网络上迅速传递，社会系统管理风险不断加大，其后果就是导致大规模集群行为的频发。在群体性事件发生、发展过程中，随着信息传播，群体对热点事件的关注度进一步提升，个体在同一时期内采取相同的行动，对热点事件拥有相同观点或态度，从而造成同步行为的出现。而群体性同步行为会造成极大的社会危害性，2011年日本核泄露，引发的大规模抢盐事件，使得全国多地碘盐脱销，造成盐市场动荡；2012年地球连续3天黑夜的谣言引发民众大规模的同步抢蜡烛事件，造成社会的恐慌等等。因此，研究社会系统中同步行为的涌现机制对抵御社会系统脆弱性以及实现复杂社会的有效管理具有重要的现实意义。
技术实现思路
本专利技术要克服现有技术的上述缺点，提出的应用于社会群体性事件同步行为方法，可以预测群体性事件同步行为的发展趋势，并通过该预测能够对群体性事件的发生进行监督并且能够提前采取相应的措施和手段对群体性事件的发展进行控制，具有明显的效果。本专利技术提出的应用于社会群体性事件同步行为方法，其同步阈值求解过程如图1所示，包括以下步骤：1)引入kuramoto模型用如下的微分方程来描述：其中，xi(t)(i＝1,2,...N)表示N个振子的相位，ci表示振子固有的振动频率且服从正态分布g(c)，K＞0为振子间的耦合强度；如果两个耦合振子的相位xi(t)和xj(t)之间以一定的比率m:n(m、n都是整数)锁定，即|mxi(t)-nxj(t)|＜常数，那么就称这两个耦合振子达到了相位同步；2)运用kuramoto模型，将它引入到群体性事件的同步现象中，分析不同参数条件下的集群行为同步的演化机制；而外界对个体的影响，考虑到集群行为中每个个体的邻近个体数量都不相同，设第i个个体的邻近个体数量为ni；由于每个个体影响他人的能力各不相同，用αj表示个体j的影响力，用来刻画不同个体由于表达等能力的差异导致的能够使其他个体态度转变的能力不同；则邻近个体j对i的态度的影响可以表示为：αjH[xj(t)-xi(t)](2)其中，H为态度影响函数。当xj>xi时，个体j比个体i更支持参与集群行为；αj描述了个体j把这种态度上的差异转变成影响个体i态度的能力，αj越大则这种差异对个体i的态度的影响越大；3)用所有邻近个体对i态度影响的算数平均值来表示个体受到的综合影响力，用Ωi表示i的邻近个体的集合，即：4)虽然个体都可能受到群体情绪感染而调整对集群行为的态度，但是每个个体接受情绪感染的能力不同，为了刻画这一特征，我们引入wi表示个体接受影响的能力，反映了个体性情、理解力等方面的差异；另外，每个个体在受到外界影响时表现出的对自己信念的坚持力也是不同的，因此我们进一步假设个体i的从众性为ci，用来反映个体的态度改变率的差异；因此，集群行为个体态度可以按照以下规则更新：5)假设H[xi(t)-xj(t)]＝sin[(xi(t)-xj(t))]，在K＝wi.αi条件下则该模型就转换为变形的Kuramoto模型如下：6)在K≠wi.αi的情况下，需要利用仿真计算来分析：用Agent代表具有独立决策能力的个人，用具有周期边界的二维方格子表示这些Agent所处的环境，一个网格上搭载一个Agent；个人参与集群行为的态度xi(t)与自身从众性以及群体环境有关；定义Agent＝{A,C,Ω,Φ,X,t}，其中：①A为整个群体，是Agent的集合，有A＝{Agent1,Agent2,…AgentN,}，一个Agent对应群体中的一个个体；②C为个体从众性特征空间，C＝{c1,c2…cN}，通常的，ci是系统在初始状态下按照正态分布函数g(c)随机生成的不随时间变化的常数；③Ω为个体接受能力特征空间，Ω＝{w1,w2…wN}，通常的，wi是系统在初始状态下按照正态分布函数f(w)随机生成的不随时间变化的常数；④Φ为个体影响力特征空间，Φ＝{α1,α2…αN}，通常的，αi是系统在初始状态下按照正态分布函数h(α)随机生成的不随时间变化的常数；⑤X为个体对集群行为的态度特征空间，X＝{x1(t),x2(t)…xN(t)}，xi(t)是随时间推移而不断变化的，代表了个体对集群行为的参与态度，由于态度决定了个体的行为策略，因此xi(t)也代表了个人参与集群行为的程度；⑥t为系统时钟，t＝{1,2,3…}，是模拟系统演化的基础。按照式(5)的个体态度更新规则作为个体间学习规则，通过个体间参与集群行为态度的耦合影响来观察系统的同步涌现现象；本专利技术主要研究三种不同情况下的集群行为同步涌现规律：全局耦合同质群体、局部耦合同质群体、局部耦合异质群体；在全局耦合群体中，每个个体都与其他所有个体相连接，而局部耦合群体中的个体只与其周边邻居相连；同质群体是指所有个体的wi和αj的乘积为常数，即令K＝wiαj，而在异质群体中则各不相同；首先揭示全局耦合同质群体的同步阈值，然后将全局耦合关系变为局部耦合关系以分析该情况下的同步涌现规律，最后对局部耦合异质群体进行研究；利用下式的值来判断整个系统是否达到同步，其中表示的均值，集群行为是否完全或部分同步的判别标准就是r值是否等于或接近1；由式(1)(2)(3)(4)(5)(6)及Agent代理模型可以得到图2、图3。对社会系统集群行为的同步涌现问题，本专利技术从社会物理学视角出发，将kuramoto模型隐喻为观点模型，通过赋予Kuramoto模型以集群行为的现实意义，揭示了群体性事件同步行为的演化过程。将人的从众性、对外界个体的影响力以及对外界影响的接受能力三个参数运用到kuramoto中，以kuramoto模型所呈现的同步性反映人的同步行为。分别计算三种不同情况下的集群行为同步阈值：全局耦合同质群体、局部耦合同质群体、局部耦合异质群体的不同阈值。在全局耦合同质群体中，利用由kuramoto隐喻的观点模型来求得阈值K；局部耦合同质群体、局部耦合异质群体则通过Agent代理模型进一步演化分析来得到相应的阈值K，最后得到最终触发群体性事件同步行为的阈值。本专利技术提出的应用于社会群体性事件同步行为的演化方法对群体性事件的同步阈值研究较为全面，从三种不同情况下的群体同步行为来计算阈值。能够较好地判断群体性事件的同步行为在未来的发展走势并提供科学依据，为相关部门在做出合适决策时提供更多支持。本专利技术的优点是将kuramoto模型从物理学领域隐喻到了社会系统中，用来预测群体性事件同步行为的发展趋势，通过该预测对群体性事件的发生进行监测并且能够提前采取相应的措施和手段对其发展进行控制，效果较为显著。附图说明图1是本专利技术方法的流程图。图2是本专利技术中全局耦合本文档来自技高网...

【技术保护点】
应用于社会群体性事件同步行为的演化方法，包括以下步骤：1)引入kuramoto模型用如下的微分方程来描述：

【技术特征摘要】
1.应用于社会群体性事件同步行为的演化方法，包括以下步骤：1)引入kuramoto模型用如下的微分方程来描述：其中，xi(t)(i＝1,2,…N)表示N个振子的相位，ci表示振子固有的振动频率且服从正态分布g(c)，K＞0为振子间的耦合强度；如果两个耦合振子的相位xi(t)和xj(t)之间以一定的比率m:n锁定，m、n都是整数，即|mxi(t)-nxj(t)|＜常数，那么就称这两个耦合振子达到了相位同步；2)运用kuramoto模型，将它引入到群体性事件的同步现象中，分析不同参数条件下的集群行为同步的演化机制；而外界对个体的影响，考虑到集群行为中每个个体的邻近个体数量都不相同，设第i个个体的邻近个体数量为ni；由于每个个体影响他人的能力各不相同，用αj表示个体j的影。响力，用来刻画不同个体由于表达等能力的差异导致的能够使其他个体态度转变的能力不同；则邻近个体j对i的态度的影响可以表示为：αjH[xj(t)-xi(t)](2)其中，H为态度影响函数。当xj>xi时，个体j比个体i更支持参与集群行为；αj描述了个体j把这种态度上的差异转变成影响个体i态度的能力，αj越大则这种差异对个体i的态度的影响越大；3)用所有邻近个体对i态度影响的算数平均值来表示个体受到的综合影响力，用Ωi表示i的邻近个体的集合，即：4)虽然个体都可能受到群体情绪感染而调整对集群行为的态度，但是每个个体接受情绪感染的能力不同，为了刻画这一特征，我们引入wi表示个体接受影响的能力，反映了个体性情、理解力等方面的差异；另外，每个个体在受到外界影响时表现出的对自己信念的坚持力也是不同的，因此我们进一步假设个体i的从众性为ci，用来反映个体的态度改变率的差异；因此，集群行为个体态度可以按照以下规则更新：5)假设H[xi(t)-xj(t)]＝sin[(xi(t)-xj(t))]，在K＝wi.αi条件下则该模型就转换为变形的Kuramoto模型如下：6)在K≠wi.αi的情况下，需要利用仿真计算来分析：用A...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庭贵，石佳文，许翀寰，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33