本發(fā)明涉及社會(huì)群體性事件同步行為的演化方法。特別適用于群體性事件的預(yù)警、應(yīng)急處理，如民眾針對(duì)某一事件或者輿論在同一時(shí)期內(nèi)采取相同的行動(dòng)，例如“搶鹽事件”，而造成社會(huì)不安定因素的出現(xiàn)，有關(guān)部門(mén)能夠及時(shí)處理，以減少同步行為造成的損失，有助于社會(huì)的安定與和諧。

技術(shù)背景

隨著社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)等信息網(wǎng)絡(luò)也高速普及，這使得寄居在信息網(wǎng)絡(luò)空間上的虛擬社會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。當(dāng)今社會(huì)是由現(xiàn)實(shí)社會(huì)與虛擬社會(huì)雙向互動(dòng)形成的復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)。這種日益復(fù)雜的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)環(huán)境讓消息閉塞的年代一去不返，任何社會(huì)熱點(diǎn)事件都會(huì)在這一復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)上迅速傳遞，社會(huì)系統(tǒng)管理風(fēng)險(xiǎn)不斷加大，其后果就是導(dǎo)致大規(guī)模集群行為的頻發(fā)。在群體性事件發(fā)生、發(fā)展過(guò)程中，隨著信息傳播，群體對(duì)熱點(diǎn)事件的關(guān)注度進(jìn)一步提升，個(gè)體在同一時(shí)期內(nèi)采取相同的行動(dòng)，對(duì)熱點(diǎn)事件擁有相同觀點(diǎn)或態(tài)度，從而造成同步行為的出現(xiàn)。而群體性同步行為會(huì)造成極大的社會(huì)危害性，2011年日本核泄露，引發(fā)的大規(guī)模搶鹽事件，使得全國(guó)多地碘鹽脫銷(xiāo)，造成鹽市場(chǎng)動(dòng)蕩；2012年地球連續(xù)3天黑夜的謠言引發(fā)民眾大規(guī)模的同步搶蠟燭事件，造成社會(huì)的恐慌等等。因此，研究社會(huì)系統(tǒng)中同步行為的涌現(xiàn)機(jī)制對(duì)抵御社會(huì)系統(tǒng)脆弱性以及實(shí)現(xiàn)復(fù)雜社會(huì)的有效管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn)，提出的應(yīng)用于社會(huì)群體性事件同步行為方法，可以預(yù)測(cè)群體性事件同步行為的發(fā)展趨勢(shì)，并通過(guò)該預(yù)測(cè)能夠?qū)θ后w性事件的發(fā)生進(jìn)行監(jiān)督并且能夠提前采取相應(yīng)的措施和手段對(duì)群體性事件的發(fā)展進(jìn)行控制，具有明顯的效果。

本發(fā)明提出的應(yīng)用于社會(huì)群體性事件同步行為方法，其同步閾值求解過(guò)程如圖1所示，包括以下步驟：

1)引入kuramoto模型用如下的微分方程來(lái)描述：

其中，x_i(t)(i＝1,2,...N)表示N個(gè)振子的相位，c_i表示振子固有的振動(dòng)頻率且服從正態(tài)分布g(c)，K＞0為振子間的耦合強(qiáng)度；如果兩個(gè)耦合振子的相位x_i(t)和x_j(t)之間以一定的比率m:n(m、n都是整數(shù))鎖定，即|mx_i(t)-nx_j(t)|＜常數(shù)，那么就稱(chēng)這兩個(gè)耦合振子達(dá)到了相位同步；

2)運(yùn)用kuramoto模型，將它引入到群體性事件的同步現(xiàn)象中，分析不同參數(shù)條件下的集群行為同步的演化機(jī)制；而外界對(duì)個(gè)體的影響，考慮到集群行為中每個(gè)個(gè)體的鄰近個(gè)體數(shù)量都不相同，設(shè)第i個(gè)個(gè)體的鄰近個(gè)體數(shù)量為n_i；由于每個(gè)個(gè)體影響他人的能力各不相同，用α_j表示個(gè)體j的影響力，用來(lái)刻畫(huà)不同個(gè)體由于表達(dá)等能力的差異導(dǎo)致的能夠使其他個(gè)體態(tài)度轉(zhuǎn)變的能力不同；則鄰近個(gè)體j對(duì)i的態(tài)度的影響可以表示為：

α_jH[x_j(t)-x_i(t)] (2)

其中，H為態(tài)度影響函數(shù)。當(dāng)x_j>x_i時(shí)，個(gè)體j比個(gè)體i更支持參與集群行為；α_j描述了個(gè)體j把這種態(tài)度上的差異轉(zhuǎn)變成影響個(gè)體i態(tài)度的能力，α_j越大則這種差異對(duì)個(gè)體i的態(tài)度的影響越大；

3)用所有鄰近個(gè)體對(duì)i態(tài)度影響的算數(shù)平均值來(lái)表示個(gè)體受到的綜合影響力，用Ω_i表示i的鄰近個(gè)體的集合，即：

4)雖然個(gè)體都可能受到群體情緒感染而調(diào)整對(duì)集群行為的態(tài)度，但是每個(gè)個(gè)體接受情緒感染的能力不同，為了刻畫(huà)這一特征，我們引入w_i表示個(gè)體接受影響的能力，反映了個(gè)體性情、理解力等方面的差異；另外，每個(gè)個(gè)體在受到外界影響時(shí)表現(xiàn)出的對(duì)自己信念的堅(jiān)持力也是不同的，因此我們進(jìn)一步假設(shè)個(gè)體i的從眾性為c_i，用來(lái)反映個(gè)體的態(tài)度改變率的差異；因此，集群行為個(gè)體態(tài)度可以按照以下規(guī)則更新：

5)假設(shè)H[x_i(t)-x_j(t)]＝sin[(x_i(t)-x_j(t))]，在K＝w_i.α_i條件下則該模型就轉(zhuǎn)換為變形的Kuramoto模型如下：

6)在K≠w_i.α_i的情況下，需要利用仿真計(jì)算來(lái)分析：

用Agent代表具有獨(dú)立決策能力的個(gè)人，用具有周期邊界的二維方格子表示這些Agent所處的環(huán)境，一個(gè)網(wǎng)格上搭載一個(gè)Agent；個(gè)人參與集群行為的態(tài)度x_i(t)與自身從眾性以及群體環(huán)境有關(guān)；

定義Agent＝{A,C,Ω,Φ,X,t}，其中：

①A為整個(gè)群體，是Agent的集合，有A＝{Agent1,Agent2,…AgentN,}，一個(gè)Agent對(duì)應(yīng)群體中的一個(gè)個(gè)體；

②C為個(gè)體從眾性特征空間，C＝{c₁,c₂…c_N}，通常的，c_i是系統(tǒng)在初始狀態(tài)下按照正態(tài)分布函數(shù)g(c)隨機(jī)生成的不隨時(shí)間變化的常數(shù)；

③Ω為個(gè)體接受能力特征空間，Ω＝{w₁,w₂…w_N}，通常的，w_i是系統(tǒng)在初始狀態(tài)下按照正態(tài)分布函數(shù)f(w)隨機(jī)生成的不隨時(shí)間變化的常數(shù)；

④Φ為個(gè)體影響力特征空間，Φ＝{α₁,α₂…α_N}，通常的，α_i是系統(tǒng)在初始狀態(tài)下按照正態(tài)分布函數(shù)h(α)隨機(jī)生成的不隨時(shí)間變化的常數(shù)；

⑤X為個(gè)體對(duì)集群行為的態(tài)度特征空間，X＝{x₁(t),x₂(t)…x_N(t)}，x_i(t)是隨時(shí)間推移而不斷變化的，代表了個(gè)體對(duì)集群行為的參與態(tài)度，由于態(tài)度決定了個(gè)體的行為策略，因此x_i(t)也代表了個(gè)人參與集群行為的程度；

⑥t為系統(tǒng)時(shí)鐘，t＝{1,2,3…}，是模擬系統(tǒng)演化的基礎(chǔ)。

按照式(5)的個(gè)體態(tài)度更新規(guī)則作為個(gè)體間學(xué)習(xí)規(guī)則，通過(guò)個(gè)體間參與集群行為態(tài)度的耦合影響來(lái)觀察系統(tǒng)的同步涌現(xiàn)現(xiàn)象；

本發(fā)明主要研究三種不同情況下的集群行為同步涌現(xiàn)規(guī)律：全局耦合同質(zhì)群體、局部耦合同質(zhì)群體、局部耦合異質(zhì)群體；在全局耦合群體中，每個(gè)個(gè)體都與其他所有個(gè)體相連接，而局部耦合群體中的個(gè)體只與其周邊鄰居相連；同質(zhì)群體是指所有個(gè)體的w_i和α_j的乘積為常數(shù)，即令K＝w_iα_j，而在異質(zhì)群體中則各不相同；首先揭示全局耦合同質(zhì)群體的同步閾值，然后將全局耦合關(guān)系變?yōu)榫植狂詈详P(guān)系以分析該情況下的同步涌現(xiàn)規(guī)律，最后對(duì)局部耦合異質(zhì)群體進(jìn)行研究；利用下式的值來(lái)判斷整個(gè)系統(tǒng)是否達(dá)到同步，其中表示的均值，集群行為是否完全或部分同步的判別標(biāo)準(zhǔn)就是r值是否等于或接近1；

由式(1)(2)(3)(4)(5)(6)及Agent代理模型可以得到圖2、圖3。

對(duì)社會(huì)系統(tǒng)集群行為的同步涌現(xiàn)問(wèn)題，本發(fā)明從社會(huì)物理學(xué)視角出發(fā)，將kuramoto模型隱喻為觀點(diǎn)模型，通過(guò)賦予Kuramoto模型以集群行為的現(xiàn)實(shí)意義，揭示了群體性事件同步行為的演化過(guò)程。將人的從眾性、對(duì)外界個(gè)體的影響力以及對(duì)外界影響的接受能力三個(gè)參數(shù)運(yùn)用到kuramoto中，以kuramoto模型所呈現(xiàn)的同步性反映人的同步行為。分別計(jì)算三種不同情況下的集群行為同步閾值：全局耦合同質(zhì)群體、局部耦合同質(zhì)群體、局部耦合異質(zhì)群體的不同閾值。在全局耦合同質(zhì)群體中，利用由kuramoto隱喻的觀點(diǎn)模型來(lái)求得閾值K；局部耦合同質(zhì)群體、局部耦合異質(zhì)群體則通過(guò)Agent代理模型進(jìn)一步演化分析來(lái)得到相應(yīng)的閾值K，最后得到最終觸發(fā)群體性事件同步行為的閾值。本發(fā)明提出的應(yīng)用于社會(huì)群體性事件同步行為的演化方法對(duì)群體性事件的同步閾值研究較為全面，從三種不同情況下的群體同步行為來(lái)計(jì)算閾值。能夠較好地判斷群體性事件的同步行為在未來(lái)的發(fā)展走勢(shì)并提供科學(xué)依據(jù)，為相關(guān)部門(mén)在做出合適決策時(shí)提供更多支持。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是將kuramoto模型從物理學(xué)領(lǐng)域隱喻到了社會(huì)系統(tǒng)中，用來(lái)預(yù)測(cè)群體性事件同步行為的發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)該預(yù)測(cè)對(duì)群體性事件的發(fā)生進(jìn)行監(jiān)測(cè)并且能夠提前采取相應(yīng)的措施和手段對(duì)其發(fā)展進(jìn)行控制，效果較為顯著。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明方法的流程圖。

圖2是本發(fā)明中全局耦合同質(zhì)群體中對(duì)同步情況隨K的變動(dòng)圖。

圖3是本發(fā)明中局部耦合同質(zhì)群體中對(duì)同步情況隨K的變動(dòng)圖

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖說(shuō)明和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明提出的應(yīng)用于社會(huì)群體性事件同步行為方法，其同步閾值求解過(guò)程如圖1所示，包括以下步驟：

1)引入kuramoto模型用如下的微分方程來(lái)描述：

其中，x_i(t)(i＝1,2,...N)表示N個(gè)振子的相位，c_i表示振子固有的振動(dòng)頻率且服從正態(tài)分布g(c)，K＞0為振子間的耦合強(qiáng)度；如果兩個(gè)耦合振子的相位x_i(t)和x_j(t)之間以一定的比率m:n(m、n都是整數(shù))鎖定，即|mx_i(t)-nx_j(t)|＜常數(shù)，那么就稱(chēng)這兩個(gè)耦合振子達(dá)到了相位同步；

2)運(yùn)用kuramoto模型，將它引入到群體性事件的同步現(xiàn)象中，分析不同參數(shù)條件下的集群行為同步的演化機(jī)制；而外界對(duì)個(gè)體的影響，考慮到集群行為中每個(gè)個(gè)體的鄰近個(gè)體數(shù)量都不相同，設(shè)第i個(gè)個(gè)體的鄰近個(gè)體數(shù)量為n_i；由于每個(gè)個(gè)體影響他人的能力各不相同，用α_j表示個(gè)體j的影響力，用來(lái)刻畫(huà)不同個(gè)體由于表達(dá)等能力的差異導(dǎo)致的能夠使其他個(gè)體態(tài)度轉(zhuǎn)變的能力不同；則鄰近個(gè)體j對(duì)i的態(tài)度的影響可以表示為：

α_jH[x_j(t)-x_i(t)] (2)

其中，H為態(tài)度影響函數(shù)。當(dāng)x_j>x_i時(shí)，個(gè)體j比個(gè)體i更支持參與集群行為；α_j描述了個(gè)體j把這種態(tài)度上的差異轉(zhuǎn)變成影響個(gè)體i態(tài)度的能力，α_j越大則這種差異對(duì)個(gè)體i的態(tài)度的影響越大；

3)用所有鄰近個(gè)體對(duì)i態(tài)度影響的算數(shù)平均值來(lái)表示個(gè)體受到的綜合影響力，用Ω_i表示i的鄰近個(gè)體的集合，即：

4)雖然個(gè)體都可能受到群體情緒感染而調(diào)整對(duì)集群行為的態(tài)度，但是每個(gè)個(gè)體接受情緒感染的能力不同，為了刻畫(huà)這一特征，我們引入w_i表示個(gè)體接受影響的能力，反映了個(gè)體性情、理解力等方面的差異；另外，每個(gè)個(gè)體在受到外界影響時(shí)表現(xiàn)出的對(duì)自己信念的堅(jiān)持力也是不同的，因此我們進(jìn)一步假設(shè)個(gè)體i的從眾性為c_i，用來(lái)反映個(gè)體的態(tài)度改變率的差異；因此，集群行為個(gè)體態(tài)度可以按照以下規(guī)則更新：

5)假設(shè)H[x_i(t)-x_j(t)]＝sin[(x_i(t)-x_j(t))]，在K＝w_i.α_i條件下則該模型就轉(zhuǎn)換為變形的Kuramoto模型如下：

6)在K≠w_i.α_i的情況下，需要利用仿真計(jì)算來(lái)分析：

用Agent代表具有獨(dú)立決策能力的個(gè)人，用具有周期邊界的二維方格子表示這些Agent所處的環(huán)境，一個(gè)網(wǎng)格上搭載一個(gè)Agent；個(gè)人參與集群行為的態(tài)度x_i(t)與自身從眾性以及群體環(huán)境有關(guān)；

定義Agent＝{A,C,Ω,Φ,X,t}，其中：

①A為整個(gè)群體，是Agent的集合，有A＝{Agent1,Agent2,…AgentN,}，一個(gè)Agent對(duì)應(yīng)群體中的一個(gè)個(gè)體；

②C為個(gè)體從眾性特征空間，C＝{c₁,c₂…c_N}，通常的，c_i是系統(tǒng)在初始狀態(tài)下按照正態(tài)分布函數(shù)g(c)隨機(jī)生成的不隨時(shí)間變化的常數(shù)；

③Ω為個(gè)體接受能力特征空間，Ω＝{w₁,w₂…w_N}，通常的，w_i是系統(tǒng)在初始狀態(tài)下按照正態(tài)分布函數(shù)f(w)隨機(jī)生成的不隨時(shí)間變化的常數(shù)；

④Φ為個(gè)體影響力特征空間，Φ＝{α₁,α₂…α_N}，通常的，α_i是系統(tǒng)在初始狀態(tài)下按照正態(tài)分布函數(shù)h(α)隨機(jī)生成的不隨時(shí)間變化的常數(shù)；

⑤X為個(gè)體對(duì)集群行為的態(tài)度特征空間，X＝{x₁(t),x₂(t)…x_N(t)}，x_i(t)是隨時(shí)間推移而不斷變化的，代表了個(gè)體對(duì)集群行為的參與態(tài)度，由于態(tài)度決定了個(gè)體的行為策略，因此x_i(t)也代表了個(gè)人參與集群行為的程度；

⑥t為系統(tǒng)時(shí)鐘，t＝{1,2,3…}，是模擬系統(tǒng)演化的基礎(chǔ)。

按照式(5)的個(gè)體態(tài)度更新規(guī)則作為個(gè)體間學(xué)習(xí)規(guī)則，通過(guò)個(gè)體間參與集群行為態(tài)度的耦合影響來(lái)觀察系統(tǒng)的同步涌現(xiàn)現(xiàn)象；

本發(fā)明主要研究三種不同情況下的集群行為同步涌現(xiàn)規(guī)律：全局耦合同質(zhì)群體、局部耦合同質(zhì)群體、局部耦合異質(zhì)群體；在全局耦合群體中，每個(gè)個(gè)體都與其他所有個(gè)體相連接，而局部耦合群體中的個(gè)體只與其周邊鄰居相連；同質(zhì)群體是指所有個(gè)體的w_i和α_j的乘積為常數(shù)，即令K＝w_iα_j，而在異質(zhì)群體中則各不相同；首先揭示全局耦合同質(zhì)群體的同步閾值，然后將全局耦合關(guān)系變?yōu)榫植狂詈详P(guān)系以分析該情況下的同步涌現(xiàn)規(guī)律，最后對(duì)局部耦合異質(zhì)群體進(jìn)行研究；利用下式的值來(lái)判斷整個(gè)系統(tǒng)是否達(dá)到同步，其中表示的均值，集群行為是否完全或部分同步的判別標(biāo)準(zhǔn)就是r值是否等于或接近1；

由式(1)(2)(3)(4)(5)(6)及Agent代理模型可以得到圖2、圖3。

本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例所述的內(nèi)容僅僅是對(duì)發(fā)明構(gòu)思的實(shí)現(xiàn)形式的列舉，本發(fā)明的保護(hù)范圍不應(yīng)當(dāng)被視為僅限于實(shí)施案例所陳述的具體形式，本發(fā)明的保護(hù)范圍也及于本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明構(gòu)思所能夠想到的等同技術(shù)手段。