在現(xiàn)實生活中,一些不確定消息尤其是負面消極消息的傳播,可能會影響人們正常的工作生活,可能會影響到社會和政治的穩(wěn)定。因此,探討不確定消息的傳播規(guī)律,研究影響不確定消息傳播的因素和機制,可以為有效控制不確定消息的傳播提供理論支撐,此類研究有一定的理論意義和現(xiàn)實意義。本文以不確定消息傳播為研究主題,針對不確定消息傳播的特點,基于個體對不確定消息的認知差異、不同態(tài)度等體現(xiàn)為個體異質(zhì)性因素以及社會環(huán)境對傳播的影響作用,從不同角度分別建立了三類不確定消息傳播模型,研究了相應(yīng)系統(tǒng)的動態(tài)性質(zhì),分析了其傳播規(guī)律。在第二章,將聽到不確定消息但不傳播的個體稱之為不確定消息傳播的免疫者,考慮免疫者個體比例對不確定消息傳播的影響。同時考慮了不確定消息傳播速度的變化方式,建立了相應(yīng)的微分方程模型。研究結(jié)果表明:人群中那些免疫者個體比例的增大,不但能夠減少不確定消息傳播者的數(shù)量,而且還能夠減小不確定消息傳播的速度。從而提高免疫者個體比例,可以有效控制和削弱不確定消息的傳播。在第三章構(gòu)建了一個考慮個體對不確定消息傳播持傳播,不傳播,態(tài)度中立（或猶豫）三種態(tài)度的不確定消息傳播微分方程模型。研究結(jié)果表明:喜歡傳播不確定消... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１?ＳＩＲ模型傳染規(guī)律示意圖??

圖２．１考慮免疫者個體比例的不確定消息傳播流程圖??Ｆｉｇ．２．１．?Ｔｈｅ?ｆｌｏｗ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｍｏｄｅｌ．??從而，由圖２．１，得到不確定消息傳播模型如下：??－１７－??

?模擬實驗之后，結(jié)果表明這些變量的變化趨勢并沒有隨著時間的延長而發(fā)生顯著改變。??鄧），／（〇，／？（／）和ａ（／）關(guān)于參數(shù)沒的變化情況如圖２．５所示。??１?ｐ?ｃ?［?ｌ?ｚ?ｃ?ｚ?ｚ?ｃ?ｃ?－ｐ４００??Ｓ（ｔ）??丨⑴?，．．，ｗｖ’、３５０??０．８＾?．＂；；；?－??ｓ?ｆ?＇?＆（，）?－３００??：丨?２５０??ｃｆ?ｒ＇?一??Ｗ?十－二．?－２００?＾??■ｓ??｜?°－４＇?＾１５０??？ｎｖ?＾?ｌ〇〇??０．２－?了?－．．?＾??１?．．．５０??〇ｉ－?－?丫?－?－■?＿■?ｊ—－ｒ－?－?－?．，?＋?．?‘ｒ?ｒ?：：＾??０?０．１?０．２?０．３?０．４?０．５?０．６?０．７?０．８?０．９?１??０??圖２．５當參數(shù)５?＝?５，／／?＝?０．１５５，＜？?＝?０．１２，／１?＝?４，５＝０＿２時，１？〇），／（〇，／？（〇的密度及《（〇??值隨沒的變化情況。??Ｆｉｇ．２．５．Ｔｈｅ?ｄｅｎｓｉｔｙ?ｏｆ?Ｓ（ｔ），?／（〇，?Ｒ（ｔ）?ａｎｄ?ｔｈｅ?ｖａｌｕｅ?ｏｆ?ａ｛ｔ）?ｏｖｅｒ?ｔｉｍｅ?ｕｎｄｅｒ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?Ｇ，?ｗｈｅｎ??ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?５?＝?５，＾?＝?０．１５５，＾?＝?０．１２，／１?＝?４，?Ｓ＝０．２．??從圖２．５可以看出，隨著參數(shù)０的逐漸增大，一一在化沒有達到最大值之前，表示??人群中那些不知道不確定消息的易感者只〇的數(shù)值一直比較平穩(wěn)


本文編號：3402507