![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Предметом работы является разработка перколяционной модели распространения информации в социальной сети. Изучаемый социальный процесс заключается в постепенном принятии обществом новой для него, привносимой извне ценностной ориентации. Модель нацелена на прогнозирование агрегированного показателя «заражённости» чужим социокультурным кодом. В ходе работы предполагается исследование модели аналитическими и численными методами, выявление основных свойств модели, содержательная трактовка результатов.
1. Изучена построенная на предыдущем годовом этапе модель распространения информации в социуме, учитывающая такие факторы, как (а) двухшаговый переход индивидов из числа неохваченных информацией в число адептов, т.е. распространителей (после первого получения информации индивид становится ее пассивным носителем, предадептом, после второго получения он активизируется и начинает распространять информацию), (б) забывание информации (переход предадептов в неохваченные) и пассивизация (переход адептов в предадепты), (в) неполный охват социума средствами массовой информации (СМИ): часть социума получает информацию как от СМИ, так и в ходе межличностной коммуникации, другая часть - в ходе межличностной коммуникации. Данная модель имеет вид задачи Коши для нелинейной системы четырех обыкновенных дифференциальных уравнений. Аналитическое исследование проведено для случаев, когда в системе присутствует малый параметр. Если забывание мало или пассивизация мала, то система является регулярно возмущенной: для этих случаев построена асимптотика стационарного решения, доказана устойчивость по первому приближению. Если интенсивность распространение информации через СМИ гораздо выше интенсивности распространения в ходе межличностной коммуникации, то система является регулярно возмущенной. Доля этого случая построена асимптотика некоторых компонент нестационарного решения. Проведены вычислительные эксперименты с моделью. Показано, в частности, что решение модели соответствует интуитивным представлениям о динамике процесса. Именно, начальный этап характеризуется увеличением численности предадептов, затем эта численность уменьшается в связи с переходом большинства предадептов в адепты 2. Развивалась разработанная на предыдущем годовом этапе перколяционная модель распространения информации в социуме. В рамках данной модели каждый актор характеризуется переменной, имеющей смысл уровня «зараженности», причем динамика ее зависит не только от сетевых факторов (уровень «зараженности» соседей по сети, интенсивность связей), но и от социально-экономических (демографическая динамика, переток индивидов из одних социальных групп в другие в связи с экономической ситуацией, степень сформированности референтной группы у индивидуальных акторов, время включенности в новую социокультурную среду и т.д.). Модель нацелена на прогнозирование агрегированного показателя «заражённости». Концептуальная модель перколяции экзогенных кодов предназначена для социальных групп, возникших в период общественной трансформации и состоящих из своих членов, имеющих разное время включённости в новую формацию, и не имеющих никакую непосредственную включённость в старую общественную формацию. Построенная модель исследована аналитически: она обладает высокой частичной устойчивостью – из семи фазовых переменных шесть имеют отрицательные собственные значеиия и только одна переменная имеет неограниченный возрастающий характер. Благодаря малым значениям числа обусловленности – меньше 200 – модель обладает высоким качеством прогнозирования. Построена трёхмерная решётка, моделирующая в трёх измерениях существующую социальную сеть: 1) по номенклатуре социаьных субъектов – акторов сети; 2) по степени комплементарности к либерально-индивидуалистическим ценностям - в компьютерно- сетевом проявлении; 3) в непосредственных межличностных (вне компьютерно-сетевом) контактах. Разработан генератор случайных координат, позволяющий образовывать стартовое множество «заражённых чужеродными кодами» акторов, заданных на трёхмерной решётке кластером - «облаком разной плотности» - в любой области решётки. Предполагается исследовать параметры диффузии этого множества в зависимости от плотности и месторасположения этого «облака». Публикации 1. А.П. Михайлов, А.П.Петров, Н.А. Маревцева, И.В.Третьякова. Развитие модели распространения информации в социуме // Математическое моделирование, 2014. Т.26. №3. С.65-74 2. A. P. Mikhailov, A. P. Petrov, N. A. Marevtseva, I. V. Tretiakova. Development of a Model of Information Dissemination in Society // Mathematical Models and Computer Simulations, 2014, Vol. 6, No. 5, pp. 535–541, 2014, DOI: 10.1134/S2070048214050093, ISSN 2070-0482 3 Шведовская Т.Л.,Шведовский В.А., Перколяционная модель распространения информации в социальной сети // Математическое моделирование социальных процессов. Вып. 16. Под ред. А.П.Михайлова – М.: Эконинформ, 2014. с. 179-197 Доклад 1. Михайлов А.П., Петров А.П., Маревцева Н.А. Моделирование распространения информации и информационного противоборства в структурированном социуме // Международная научно-практическая конференция «Теория активных систем» (ТАС-2014) Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Москва, 17-19 ноября 2014 года
госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию) |
# | Сроки | Название |
1 | 1 января 2014 г.-31 декабря 2014 г. | Научная поддержка сохранения социокультурных кодов России. |
Результаты этапа: 1. Изучена построенная на предыдущем годовом этапе модель распространения информации в социуме, учитывающая такие факторы, как (а) двухшаговый переход индивидов из числа неохваченных информацией в число адептов, т.е. распространителей (после первого получения информации индивид становится ее пассивным носителем, предадептом, после второго получения он активизируется и начинает распространять информацию), (б) забывание информации (переход предадептов в неохваченные) и пассивизация (переход адептов в предадепты), (в) неполный охват социума средствами массовой информации (СМИ): часть социума получает информацию как от СМИ, так и в ходе межличностной коммуникации, другая часть - в ходе межличностной коммуникации. Данная модель имеет вид задачи Коши для нелинейной системы четырех обыкновенных дифференциальных уравнений. Аналитическое исследование проведено для случаев, когда в системе присутствует малый параметр. Если забывание мало или пассивизация мала, то система является регулярно возмущенной: для этих случаев построена асимптотика стационарного решения, доказана устойчивость по первому приближению. Если интенсивность распространение информации через СМИ гораздо выше интенсивности распространения в ходе межличностной коммуникации, то система является регулярно возмущенной. Доля этого случая построена асимптотика некоторых компонент нестационарного решения. Проведены вычислительные эксперименты с моделью. Показано, в частности, что решение модели соответствует интуитивным представлениям о динамике процесса. Именно, начальный этап характеризуется увеличением численности предадептов, затем эта численность уменьшается в связи с переходом большинства предадептов в адепты 2. Развивалась разработанная на предыдущем годовом этапе перколяционная модель распространения информации в социуме. В рамках данной модели каждый актор характеризуется переменной, имеющей смысл уровня «зараженности», причем динамика ее зависит не только от сетевых факторов (уровень «зараженности» соседей по сети, интенсивность связей), но и от социально-экономических (демографическая динамика, переток индивидов из одних социальных групп в другие в связи с экономической ситуацией, степень сформированности референтной группы у индивидуальных акторов, время включенности в новую социокультурную среду и т.д.). Модель нацелена на прогнозирование агрегированного показателя «заражённости». Концептуальная модель перколяции экзогенных кодов предназначена для социальных групп, возникших в период общественной трансформации и состоящих из своих членов, имеющих разное время включённости в новую формацию, и не имеющих никакую непосредственную включённость в старую общественную формацию. Построенная модель исследована аналитически: она обладает высокой частичной устойчивостью – из семи фазовых переменных шесть имеют отрицательные собственные значеиия и только одна переменная имеет неограниченный возрастающий характер. Благодаря малым значениям числа обусловленности – меньше 200 – модель обладает высоким качеством прогнозирования. Построена трёхмерная решётка, моделирующая в трёх измерениях существующую социальную сеть: 1) по номенклатуре социаьных субъектов – акторов сети; 2) по степени комплементарности к либерально-индивидуалистическим ценностям - в компьютерно- сетевом проявлении; 3) в непосредственных межличностных (вне компьютерно-сетевом) контактах. Разработан генератор случайных координат, позволяющий образовывать стартовое множество «заражённых чужеродными кодами» акторов, заданных на трёхмерной решётке кластером - «облаком разной плотности» - в любой области решётки. Предполагается исследовать параметры диффузии этого множества в зависимости от плотности и месторасположения этого «облака». Публикации 1. А.П. Михайлов, А.П.Петров, Н.А. Маревцева, И.В.Третьякова. Развитие модели распространения информации в социуме // Математическое моделирование, 2014. Т.26. №3. С.65-74 2. A. P. Mikhailov, A. P. Petrov, N. A. Marevtseva, I. V. Tretiakova. Development of a Model of Information Dissemination in Society // Mathematical Models and Computer Simulations, 2014, Vol. 6, No. 5, pp. 535–541, 2014, DOI: 10.1134/S2070048214050093, ISSN 2070-0482 3 Шведовская Т.Л.,Шведовский В.А., Перколяционная модель распространения информации в социальной сети // Математическое моделирование социальных процессов. Вып. 16. Под ред. А.П.Михайлова – М.: Эконинформ, 2014. с. 179-197 Доклад 1. Михайлов А.П., Петров А.П., Маревцева Н.А. Моделирование распространения информации и информационного противоборства в структурированном социуме // Международная научно-практическая конференция «Теория активных систем» (ТАС-2014) Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Москва, 17-19 ноября 2014 года |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".