复杂社交网络中的谣言传播理论

我们引入了一个描述谣言传播的通用随机模型，并推导了描述该模型在复杂社交网络（特别是通过互联网介导的网络）上动力学的平均场方程。我们利用这些方程的解析解和数值解，考察了该模型在几种此类网络模型（随机图、无关联无标度网络以及具有同配度相关的无标度网络）上的阈值行为和动力学。我们表明，在均匀网络和随机图中，该模型在谣言传播率方面表现出临界阈值，低于该阈值谣言无法在系统中传播。另一方面，在无标度网络的情况下，当系统尺寸趋于无穷大时，该阈值变得趋近于零。我们发现，谣言在初始阶段的传播速率在无标度网络中远高于随机图，并且当引入同配度相关时，无标度网络上的传播速率会进一步增加。然而，度相关对最终听到谣言的节点比例的影响，取决于网络拓扑与谣言传播率之间的相互作用。我们的结果表明，无标度社交网络容易传播谣言，就像它们容易传播感染一样。这些结果与链式邮件、病毒式广告以及互联网上大规模信息传播算法的传播动力学相关。