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| 編輯推薦： |
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本书是华中科技大学陈曦、肖人彬教授承担的多项国家自然科学基金项目的研究成果，对于谣言信息和舆论演化机制的仿真研究属于领域内前沿，是一本能帮助科研工作者更进一步研究的权威资料。对于该领域的初学者，也具有提纲挈领的指导和引领作用。
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| 內容簡介： |
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本书结合社会学、心理学、传播学、计算机科学、系统科学与信息科学的基础理论，从个体建模、网络建模的角度出发，综合运用舆论动力学、认知心理学、个体Agent建模、复杂系统等理论与方法，充分借鉴社会学、心理学现有研究成果，将定性分析与定量研究、归纳和演绎方法相结合，利用计算实验的方法与技术搭建了谣言传播计算实验平台，研究了谣言传播与舆论演化过程，分析了谣言传播与舆论演化的机理和特性，探索了谣言治理与舆论引导的机制，力图实现对谣言传播和舆论演化研究方法的有效突破，为多学科融合研究谣言传播机制与规律提供一种新途径。
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| 關於作者： |
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陈曦男，博士，教授，博士生导师。获得华中科技大学控制科学与工程专业博士学位，目前任教于华中科技大学人工智能与自动化学院。主要研究方向为复杂系统建模、仿真，应急决策支持理论与方法等。在上述领域取得重要学术成果，获得*科技进步一等奖；主持承担3项国家自然科学基金，参与了国家重点研发项目、国家自然科学基金重点、重大研究计划项目的研究；在国内外学术期刊发表60多篇论文。肖人彬男，博士，教授，博士生导师。获得华中理工大学系统工程专业博士学位，目前任教于华中科技大学人工智能与自动化学院。主要研究方向为复杂系统与复杂性科学、群体智能与涌现计算等。在上述领域取得重要学术成果，作为完成人获得*自然科学奖二等奖、湖北省科技进步奖二等奖和3项湖北省自然科学奖。主持承担10项国家自然科学基金。在国内外学术期刊发表300多篇论文，其中100余篇被SCI/SSCI收录。担任多个学术期刊编委，出版多部科技著作，其中作为作者完成的《复杂产品的解耦设计与开发》《面向复杂系统的群集智能》两书获得国家科学技术学术著作出版基金资助。先后指导分属理学、工学、管理学门类等八个专业的博士生。
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| 目錄：
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基础知识篇
第1章谣言传播与舆论演化研究导论(3)
1.1谣言传播与舆论演化研究背景(3)
1.2计算实验方法简介(6)
1.3谣言传播与舆论演化计算实验研究的目的及意义(8)
1.4本书结构及主要内容(9)
第2章谣言传播与舆论演化的个体建模(15)
2.1影响谣言传播与舆论演化的个体属性(15)
2.2谣言传播与舆论演化的个体数学模型(18)
2.2.1谣言传播与舆论演化基础数学模型(18)
2.2.2基于社会属性的个体数学模型(21)
2.2.3基于心理属性的个体数学模型(23)
2.3谣言传播与舆论演化的个体逻辑模型(24)
2.3.1谣言知识建模(25)
2.3.2个体消息学习记忆建模(38)
2.3.3基于BDI理论的谣言传播个体信念建模(52)
第3章社会网络模型研究(68)
3.1引言(68)
3.2社会网络的基础知识(69)
3.2.1社会网络的基本概念和指标(69)
3.2.2社会网络的主要特点(71)
3.3经典网络模型(72)
3.3.1规则网络(72)
3.3.2ER随机网络模型(73)
3.3.3小世界网络(74)
3.3.4无标度网络(78)
3.3.5现实网络(80)
3.4动态网络模型(82)
3.4.1动态演化规则(82)
3.4.2广义无标度动态网络模型(83)
3.4.3局域世界演化模型(84)
3.5人际关系网络模型(85)
3.5.1人际关系网络形成机制(85)
3.5.2人际关系网络模型构建(86)
3.5.3人际关系网络与经典熟人网络的比较(88)
3.6多层网络模型(91)
3.6.1多层网络简介(92)
3.6.2线上&线下双层网络构建(93)
第4章谣言传播计算实验方法与计算实验平台(98)
4.1引言(98)
4.2谣言传播计算实验研究方法(99)
4.2.1谣言传播计算实验研究基础(99)
4.2.2谣言传播计算模型构建(101)
4.2.3谣言传播计算实验设计(103)
4.3谣言传播计算实验平台简介(105)
4.3.1谣言传播计算实验平台总体框架及实验流程(105)
4.3.2谣言传播计算实验数据管理系统(108)
4.3.3谣言传播计算实验执行系统(122)
谣言传播篇
第5章考虑错觉真实效应和延迟反转现象的谣言传播(133)
5.1引言(133)
5.2错觉真实效应及其在SIR模型中的形式化描述(135)
5.2.1经典SIR模型(135)
5.2.2考虑遗忘机制的SIR模型(136)
5.2.3考虑错觉真实效应的谣言传播模型(137)
5.3考虑错觉真实效应的谣言传播元胞自动机模型(139)
5.3.1谣言传播的元胞自动机模型定义(139)
5.3.2算法实现(142)
5.4仿真计算结果及分析(144)
5.4.1复杂网络邻域结构的建立(144)
5.4.2错觉真实效应因子对传播过程的影响(145)
5.4.3潜伏因素反转现象及其特征(149)
5.5潜伏因素反转现象的产生机理(150)
5.6实例验证与分析(153)
5.6.1事件背景(153)
5.6.2仿真结果及分析(153)
5.6.3抢购事件中错觉真实效应的作用机理(155)
5.7本章小结(157)
第6章考虑个体因素的谣言传播计算实验研究(160)
6.1引言(160)
6.2个体因素对谣言消息内容变化的影响(162)
6.2.1个体属性与社会网络(162)
6.2.2个体经验与知识水平(163)
6.2.3个体心理效应与行为动机(163)
6.3考虑个体因素的谣言传播个体Agent模型(165)
6.3.1个体属性与社会网络建模(165)
6.3.2个体经验与知识水平建模(166)
6.3.3个体心理效应与行为动机建模(168)
6.3.4谣言传播个体模型(171)
6.4考虑个体因素的谣言传播计算实验与结果分析(177)
6.4.1实验基本假设(178)
6.4.2实验设计(178)
6.4.3实验结果分析(183)
第7章个体公众权威对谣言传播的影响(193)
7.1引言(193)
7.2基于公众权威与BDI理论的逻辑描述模型(194)
7.2.1公众权威对个体思维和行为的影响(194)
7.2.2PABDI模型的形式化描述(195)
7.3基于PABDI模型的个体建模(198)
7.3.1个体公众权威度与个体态度计算方法(198)
7.3.2信念、愿望与意图逻辑命题定义与学习(203)
7.3.3个体行为的形成(209)
7.4基于PABDI模型的谣言传播计算实验及结果分析(218)
7.4.1实验目的及实验方案(218)
7.4.2实验数据准备(218)
7.4.3实验过程及结果分析(221)
第8章基于多Agent仿真的社交网络虚拟社区谣言传播(230)
8.1引言(230)
8.2基础理论与研究现状(231)
8.2.1信息传播模型(232)
8.2.2社会网络理论(233)
8.2.3多Agent仿真及其应用(234)
8.2.4虚拟社区信息扩散(236)
8.3社交网络数据分析(237)
8.3.1网络描述(238)
8.3.2数据获取(238)
8.3.3社会网络分析(238)
8.4谣言传播分析(242)
8.5谣言传播的MAS模型(243)
8.5.1相关假设(243)
8.5.2Agent转化规则(244)
8.5.3仿真参数(244)
8.6仿真实验及分析(245)
8.6.1仿真结果(245)
8.6.2网络结构的影响(246)
8.6.3容忍度的影响(247)
8.6.4谣言信任率的影响(247)
8.7结论(248)
舆论演化篇
第9章个体社会相似性对舆论演化的影响研究(257)
9.1引言(257)
9.2个体社会相似性及其概念模型(258)
9.2.1社会关系与个体社会相似性(258)
9.2.2个体社会相似性的概念模型(259)
9.3考虑个体社会相似性的观点演化模型(260)
9.4SSHK模型仿真实验与分析(262)
9.4.1模型假设及基础数据(262)
9.4.2同质SSHK模型仿真结果及分析(264)
9.4.3异质SSHK模型的仿真结果及分析(269)
9.4.4异质模型与同质模型的对比(270)
第10章基于个体认知方式的舆论演化模型(274)
10.1引言(274)
10.2基础理论与研究现状(275)
10.2.1个体场独立与场依存的认知方式(275)
10.2.2信息运动方式(277)
10.3基于个体认知方式的舆论演化模型(279)
10.4基于认知方式的舆论演化模型仿真研究(281)
10.4.1问题描述和仿真实验思路(281)
10.4.2场独立与场依存认知方式的影响(282)
10.4.3历史认知参数的影响(285)
10.5考虑个性化推荐的舆论演化仿真研究(288)
10.5.1问题描述(288)
10.5.2仿真实验思路(289)
10.5.3个性化推荐平台使用人数的影响(290)
10.5.4文化视角下个性化推荐模式的舆论演化研究(292)
10.6基于心理暗示的舆论引导策略研究(295)
10.6.1问题描述(295)
10.6.2基于心理暗示的舆论引导策略构建(296)
10.6.3基于心理暗示的舆论引导模型(297)
10.6.4实验结论(298)
第11章基于公众权威度的舆论引导策略研究(309)
11.1引言(309)
11.2基于公众权威度的舆论引导模型(310)
11.2.1舆论引导策略现状分析(310)
11.2.2考虑公众权威度的观点演化模型(313)
11.2.3舆论引导策略及算法描述(314)
11.3基于公众权威度的舆论引导策略仿真研究(316)
11.3.1实验方案设计(316)
11.3.2舆论引导策略的实验结果分析(320)
11.3.3实验结论和引导策略建议(324)
第12章面向网络舆情结构逆转的观点演化(328)
12.1观点动力学研究概述(329)
12.2观点自然逆转动力学模型(331)
12.2.1HK模型(331)
12.2.2意见领袖与中心性(331)
12.2.3观点自然逆转模型(332)
12.2.4自然逆转参数(334)
12.3数值仿真实验(335)
12.3.1仿真场景及实验设计(335)
12.3.2意见领袖识别(337)
12.3.3结果讨论(338)
12.4敏感性分析(341)
12.4.1群体观点倾向比例(341)
12.4.2网络结构的影响(341)
12.4.3意见领袖识别方法的影响(343)
12.4.4意见领袖影响力权值的影响(346)
12.5小结(348)
第13章社会网络环境下的舆论演化研究(354)
13.1引言(354)
13.2不同熟人网络下的舆论演化研究(356)
13.2.1不同熟人网络的生成与对比(357)
13.2.2文化政策驱动的不同熟人网络对舆论演化的影响(360)
13.3双层(线上/线下)网络下的舆论演化研究(364)
13.3.1基于线上和线下双层网络的舆论演化模型构建(364)
13.3.2多重影响力作用下的舆论演化模型仿真实验及结果分析(368)
附录(376)
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| 內容試閱：
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前言无论是在战争时期还是在和平时期，谣言传播与舆论演化一直都是重大的社会安全问题。关于谣言的系统化研究*早就服务于二战期间的军事安全需求。当前国际形势处于百年未有之大变局，舆论战、媒体监督作用日益凸显。随着互联网、智能手机等技术的发展，谣言传播与舆论演化的方式和渠道越来越多、速度越来越快，社会个体更容易成为谣言或舆论的传播者和参与者。人际交流的便捷，信息交互的频繁，使得社会舆论和谣言传播变得更加难以预测和控制，谣言快速传遍各地、舆论对立、舆论反转等现象频发。因此，谣言传播与舆论演化机理和规律成为一个不可忽视的战略性研究领域。谣言传播与舆论演化是人类社会中个体进行信息或观点交流而涌现出来的宏观现象。个体社会、心理等属性差异导致个体对外界信息的认知、处理与反应大相径庭；谣言或舆论传播的人际关系网络和社交网络也随着技术的进步日新月异。新媒体时代下谣言的传播与社会舆论的形成比以往任何时期都更加复杂多变。这些都为谣言传播与舆论演化的内在机理和治理策略研究带来了极大的挑战。作为一种研究社会复杂系统的新兴计算方法，计算实验将计算机作为培育人工复杂系统的实验室，能够对从未发生过的场景进行模拟推演，是计算机仿真的天然扩展。计算实验方法的建立和完善允许学者们针对复杂的谣言传播与舆论演化过程进行深入研究。本书结合社会学、心理学、传播学、计算机科学、系统科学与信息科学的基础理论，从个体建模、网络建模的角度出发，利用计算实验的方法与技术，搭建了谣言传播计算实验平台，研究了谣言传播与舆论演化过程，探索了谣言治理与舆论引导的机制。全书包括13章内容，分为基础知识篇（第1~4章）、谣言传播篇（第5~8章）、舆论演化篇（第9~13章）3个部分，其中第5~13章的内容均以作者的研究工作为基础完成（参见附录所列已发表期刊论文目录），体现了本书的理论创新和应用价值。本书由华中科技大学陈曦教授和肖人彬教授及其学生合作完成，各章完成人如下：第1、2章：陈曦，李坪洛，张轩宇第3章：陈曦，刘与同第4章：陈曦，张海波第5章：肖人彬，李劲第6章：陈曦，李翔晨，李坪洛第7章：陈曦，赵申，宋安驰，杨宏潇，郑皓潞第8章：肖人彬，于同洋第9章：陈曦，张潇，张轩宇第10章：陈曦，赵申，宋安驰，刘与同第11章：陈曦，熊曦，张海波第12章：肖人彬，侯俊东，于同洋第13章：陈曦，张潇，李坪洛*后由陈曦、肖人彬与葛宸希、向鑫宇、白露对全书进行统校定稿。本书是我们主持承担的谣言传播与舆论演化领域的多项国家自然科学基金项目（项目编号：71974063，71571081，61540032，70903026）和高等学校博士学科点专项科研基金项目（项目编号：20130142110051）的学术成果，在此感谢国家自然科学基金委员会和*提供的项目支持和经费资助。陈曦肖人彬2022年5月31日于华中科技大学
第1章谣言传播与舆论演化研究导论第1章谣言传播与舆论演化研究导论
谣言传播与舆论演化的研究经历了从社会学、心理学到物理学、信息科学的发展过程，研究方法逐渐从定性研究、定量研究走向定性定量相结合。本书将谣言传播、舆论演化的研究与计算实验方法融合，定性与定量研究结合，通过理论研究与实验研究相互印证的方式来研究谣言传播与舆论演化行为和规律，以期探索谣言传播与舆论演化的本质特征及内在机制。本章在介绍谣言传播与舆论演化的研究背景和计算实验的相关知识的基础上，阐述了基于计算实验的谣言传播与舆论演化研究的目的及意义，并对本书的主要内容和篇章结构进行了说明。
1.1谣言传播与舆论演化研究背景
说起“谣言”一词，可谓源远流长。它曾出现于南朝刘宋时期的《后汉书》卷六十一中——“诗守南楚，民作谣言”［1］，当时的意思是“民间流传的歌谣”。谣言也曾出现在明朝施耐庵所著的《水浒传》第四十一回中，宋江说起江州蔡九知府捏造谣言一事［2］。这里的“谣言”表示的意思是“不实传闻”。清代小说《老残游记》第五回中也出现过：“既说都是虚诳，不用说就是我造的谣言了。”［3］无独有偶，在西方的《荷马史诗》中也有宙斯信使如何散播谣言的记载［4］。记载中古希腊联军围攻特洛伊城达十年之久，联军军心涣散。于是宙斯散播谣言说“特洛伊人将面临一场巨大的灾难”，古希腊联军军心大振，终于占领了这座城市。
从20世纪中叶开始的不到一百年的研究中，学者们对谣言概念的定义莫衷一是。对谣言比较系统的研究始于二战期间，美国谣言控制学说代表人物罗伯特·纳普(Knapp)收集整理了1942年间的1000个战时谣言，根据谣言的不同目的和内容进行了分类，并作了系统性分析，这项研究为后来谣言的理论研究工作奠定了重要基础。在纳普看来，谣言是“旨在使人相信的宣言，它与当前时事有关，在未经官方证实的情况下广泛流传”［5］。法国学者卡普费雷则认为:“我们称之为谣言的，是在社会中出现并流传的未经官方公开证实或者已经被官方所辟谣的信息。”［6］美国社会学家特希布塔尼认为：“谣言是在一群人议论过程中产生的即兴新闻。”《现代汉语词典》上对谣言的定义是“没有事实根据的消息”［7］。《辞海》对“谣言”一词的解释是“凭空捏造的不可信的话”［8］。《韦伯斯特英文大字典》［9］指出，谣言是一种缺乏真实根据，或未经证实、公众一时难以辨别真伪的闲话、传闻或舆论。虽然谣言定义至今仍有着很多不同的说法，但学者们对谣言的某些认识却是统一的：①信息性，即谣言是一种与某人、某事、某问题的事实有出入的信息；②传播性，即谣言会在某一范围内一定数量的人群中传播，并被许多人相信；③未知性，即谣言是未经证实的消息或信息，它不一定是虚假的，有时也会被证明是真实的［1014］；④非官方性，即谣言多与当前时事有关，在未经官方证实的情况下广泛传播。总的来说，谣言是未经证实的消息与观点，经由人际网络广泛迅速传播，反映了部分群体的看法或态度，也是一种典型的舆论现象。
舆论定义一般有广义和狭义的区分。舆论在广义上是指“公众意见”，表示公众态度或看法等，强调公众的基本倾向和基本精神。一些有代表性的对舆论广义性的定义包括：“舆论，是显示社会整体知觉和集合意识、具有权威的多数人共同意见”［15］；“舆论是社会或社会群体对近期发生的、为人们普遍关心的某一争议的社会问题的共同意见［16］”；“舆论是公众对其关心的人物、事件、现象、问题和观念的信念、态度和意见的总和，具有一定的一致性、强烈性和持续性［17］”。这几个对舆论的定义基本上都具有“公众意见”的基本含义。为了解释民意的需要，广义的舆论研究不断地发明和借用了一些相关概念，如“潜舆论［18］”“舆论场［19］”等概念，使广义的舆论研究在范围上变得越来越广泛，有些时候甚至会出现把舆论研究的学者与民意研究学者之间画等号的现象。相比起来，狭义的舆论研究更强调了舆论本身的突出特点，即总是把舆论与媒体之间的关系放在位，强调舆论是不离开媒体的公众意见，或者是一种主要依靠媒体的公众公开意见。无论是谣言或是舆论，都可以看成群体对某种观点的意志与态度的一种集中表现。
这些态度或者观点依靠网络在每个个体间传播与演化，从人际网络的口口相传到线上网络的即时广播，谣言传播与舆论演化在突破时空限制的同时，也给维持正常的社会秩序带来巨大的挑战。20世纪以前，信息技术不发达，人们的交流也受限于地域，只能与自己身边的家人、朋友进行观点上的交互，谣言与舆论对社会的影响范围和程度受到一定的限制。21世纪以来，随着互联网的快速发展，人与人之间的交流摆脱了时空的束缚，更加自由、便捷，信息可以快速传播到全球各地。谣言与舆论的传播也不再局限于人们面对面的口口相传，可以通过微信、微博、QQ、推特、Meta(即Facebook)等社交平台来快速传播，使得谣言传播与舆论演化更加方便快捷。根据中央网信办（国家互联网信息办公室）违法和不良信息举报中心的数据显示，2021年全国各级网络举报部门受理网络违法和不良信息举报1.66亿件。同时，微信等社交平台2021年全年，针对各类谣言，共发布辟谣文章3189篇，为累计超过3.1亿人次提供了辟谣科普［20］。而谣言与负面舆论数量的井喷式增长，也严重扰乱了社会生活［21］。例如，2011年，日本发生福岛地震引起核泄漏后，“核辐射可以通过服用碘盐来预防”的谣言在我国传播，不少居民相信该谣言，去超市疯抢碘盐。此外，网络舆情引发的网络暴力、舆情战争等事件也在频繁出现。2019年，韩国女演员崔雪莉因为受到网络暴力，遭受到网友的恶意侮辱跟谩骂，在家中自杀。2021年，一位28岁女子被造谣“出轨快递小哥”，遭受网络暴力。这一系列事件引发了人们对于网络暴力、社会性死亡等话题的讨论。特别的是，若舆论被别有用心的媒体或个人精心策划、恶意抹黑，大众的信念、心理易被影响与控制。如美国特朗普政府为了推翻委内瑞拉的马杜罗政权，有计划、有预谋地发动了舆论战，将委内瑞拉经济困难这一短板无限放大，迅速挑起了委内瑞拉国内民众对政府的不满，矛盾从底层迸发，造成局势动荡不安，严重威胁到社会稳定、国家安全。谣言传播与舆论不当演化可能会引发群众的慌乱，扰乱正常的社会秩序，终侵害群众权益，威胁社会稳定，甚至损害国家的形象和利益，值得进行关注和深入研究。
作为社会问题研究的热点，谣言传播与舆论演化研究旨在通过总结归纳传播主体(个体或群体)观点在传播环境(社会网络或互联网)中的变化过程、终群体观点状态分布状况和影响结果，深入了解谣言传播与舆论演化的路径和机理，揭示其中的规律，刻画描述谣言与舆论的传播行为。在此基础上，研究者可以提出科学的控制或引导策略，减少谣言传播与负面舆论演化可能造成的后果。目前，对谣言传播与舆论演化的研究多从传播主体与传播环境展开。作为谣言传播与舆论演化这一复杂过程的主体，个体的基础属性、社会属性以及心理属性等个体因素，在很大程度上决定了个体对其他个体的影响程度以及个体自身对于谣言与舆论消息的判断和应对策略。
谣言传播与舆论演化实际上是个体不断接收信息，通过思维反应产生新的信息，并选择对象传播出去的信息传播过程。接收信息个体的属性、认知方式、历史经历、心理效应和行为动机的差异，会影响到个体对接收到的信息的态度、认知反应过程(形成自身传播消息)和传播行为(传播对象选择等)，终导致大相径庭的谣言传播或舆论演化结果。另外，社会网络是谣言传播与舆论演化过程的信息传播渠道，其拓扑结构对谣言传播以及舆论演化的结果也有较大影响。社会网络是个体之间持续互动(建立联系和断绝联系)生成的关系体系。这种个体间的联系建立与联系断绝可以简化为线上或线下复杂网络节点间的不同连断边机制。不同的连断边机制形成了具有不同节点度分布、平均路径长度、集聚系数等拓扑特性的社会网络，使得信息传播的渠道产生显著的差异，限制或加速了信息传播，终影响谣言传播过程与舆论演化结果。
多年来，谣言传播与舆论演化的研究在各个领域都取得了较大突破，但仍面临着跨学科、传播个体多样化、难以重复实验等难题。社会学、心理学学者从定性的角度提出了诸多谣言传播与舆论演化的理论和假设，比如：在舆论传播中，为获取他人关注，刻意无视事情真相，进行负面评论的“负面偏好”［22］式舆论表达；大多数人为避免被孤立的状态，在观点不一致时选择沉默，致使民意螺旋下降的“沉默的螺旋”理论［23］；等等。这些理论和假设来自特定谣言(舆论)传播事件或谣言(舆论)传播事件集合，采用了由特殊具体事例推导出一般原理、原则的归纳法，具有一定的理论价值和实践意义。但由于所涉及的谣言与舆论信息内容不完整，个性化或特异性强，难以覆盖谣言传播与舆论演化的各种复杂影响因素，无法从多个角度和层面来对传播与演化机理进行深入研究和反复检验。在此基础上，信息科学领域的学者借鉴传染病、气体扩散等传播动力学原理，基于从一般性的原理或原则出发推导得出具体陈述或个别结论的演绎法，建立用于计算机仿真的谣言传播与舆论演化数学模型，采用计算实验、建模与仿真等理论方法对相关问题进行定量建模研究，模拟了谣言传播与舆论演化的发生过程，进行了相关数值分析。但是，这些早期的谣言传播与舆论演化模型大多对个体属性和行为进行了较大简化，忽视了个体复杂因素的影响，且与社会学、心理学的研究成果结合较少，难以验证已有的谣言传播与舆论演化规律与机制或发现更深层次、更复杂的传播规律与机制。
1.2计算实验方法简介
自然界和人类社会中存在着诸如社会系统、人脑系统、人体系统、地理系统(包括生态系统)等的复杂系统。这些复杂系统是具有较大数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统，一般由一些相互连接的部分所组成，而整体显示出一种或多种和单个部分性质差别较大的性质。人类个体行为的不定性、多样性、复杂性极大地增加了复杂人类社会系统研究的复杂程度和难度，正如 Lewontin ［24］指出的：“我对社会学家所处的位置相当同情。他们面对着复杂和顽抗的有机体的复杂和困难的现象，却不能像自然科学家那样具有操纵他们所研究的对象的自由。相比之下，分子生物学家的任务太简单了。”
传统的社会系统研究方法分为统计学方法和动力学方法。统计学方法可以发现一些社会现象的规律，但其静态特性和对个体的差异及其造成的后果的忽视带来了很多研究准确性的问题。动力学方法(也可以称为牛顿型方法)基于通过微分方程中初始条件、边界条件或扰动的引入，动态反映了不同版本的社会状态和演化过程，展示了人类社会系统从稳定、发散、吸引到混沌、分岔和涌现等一些非常复杂和有趣的现象。但是，建模的困难和随意性、参数的选择和标定的局限性，以及有意义的可解析性缺失都给该方法带来了挑战。计算机仿真社会的研究正是在这一背景下出现的。20世纪 80 年代，随着计算机的广泛应用和数值方法的发展成熟，利用仿真的方法研究社会系统的动态特性成为现实，并引起越来越多的重现。仿真社会取得了很大的进展，尤其是在经济和政治问题的分析方面［25］。然而，社会仿真固守实际社会是现实存在的信念，并以实际社会作为检验研究成果的参照和标准，追求“真实”。20世纪90年代初，美国兰德公司(Rand)的 Builder和 Bankes为研究信息技术的社会冲击影响而提出了人工社会的概念［26］。其主要手段是利用计算机生成各类人工社会(artificial societies)，进而研究不同信息技术、设施和能力等外界因素对它们的影响。人工社会已迈向了“多重社会”的认识，认为人工社会也是一种现实，是现实社会的一种可能的替代形式［25］。计算机和人工社会的方法为复杂人类社会系统的研究提供了一种新的思路，有望在解决实际社会问题中发挥越来越大的作用［27］。复杂人类社会系统问题涉及人与社会的动态变化，问题本身也在不断变化和发展之中，不可避免地需要一个不断认识、实验验证的过程。然而，复杂人类社会系统涉及经济、法律、道德等方面因素，传统实验常常无法深入开展［11，12］，需要在人工社会的基础上，基于“不断探索和改善”的原则，建立有效可行的实验方法。
计算实验(computational methods for experiments)［28］ 作为复杂系统研究方法论中重要的一环，为人工社会或者社会控制论(cybernetics)研究提供了实验方法基础。计算实验方法是计算机科学高速发展和人工社会方法兴起的产物。作为一种自下而上的跨学科研究方法，它建立在基于代理(Agent)的建模方法之上，极大地扩展了建模的自由度和表现能力［29，30］，为复杂人类社会系统研究提供了有力支撑。计算实验与仿真实验的不同点在于它并不是仅仅将计算机看作一个工具，而是将其视为一种生长培育各种自然系统现象的“实验室”。该“实验室”支持人类社会系统中的各个研究对象自主行动并涌现形成社会群体行为，支持进行重复性的复杂人类行为实验和决策分析。社会科学计算实验的核心思想是通过抽象与符号化，把社会现象、社会科学问题基本的情景(情节与环境背景)，如人的心理活动与行为、组织的基本特征与功能、社会基本运行机制等系统进行建模，构造人工社会，以此为基础再以计算机为“实验室”开展各种社会现象情节和动态演化过程的实验，通过对实验结果的分析研究社会现象［29］，极大地提高认识、揭示复杂社会现象的能力。
人类社会系统计算实验的关键是对社会现象和问题进行情景建模。建立的模型一般由社会智能主体基元层次(主体的记忆、认知、学习、偏好、行为等)、智能主体层次(企业、社会组织、政府等)和社会系统层次(行政区域、经济系统、行业、供应链等)组成［29］。界定研究的问题与环境、设定研究的基本假设、建立可计算模型、实现计算实验、评估和比较实验结果等步骤构成计算实验研究的基本范式［31］。通过以上步骤，将人抽象为计算机可实现的主体，综合专家知识设计实验环境、平台和规则，进行各类系统复杂行为(比如谣言传播与舆论演化行为)和社会决策分析的“实验”，以此来发现复杂系统和社会发展的内在规律和演化机理。
由于使用计算实验方法可对难以获取数据的复杂系统进行实验研究，目前该方法已经在社会舆论、供应链协调与管理、传染病的传播机理与公共卫生管理等许多社会科学研究领域都有应用，并取得了不少创新性成果［32，46］。在国内，张维［47，48］等运用计算实验方法对常规金融方法难以分析的各种市场异象做出解释，并在此基础上，借助计算实验方法的独特优势，结合“中国情景”特征，建立了具有中国金融市场制度及投资者特点的金融市场实验模型。中国科学院自动化研究所王飞跃教授［49，50］等将新一代高性能计算技术、cyberspace 社会传感器等与计算实验方法相融合，从信息获取、建模、实验、决策等层面突破目前软科学和计算科学交叉借鉴的困境，提高计算实验的社会经济计算能力。盛昭瀚等［5153］近十年来基于计算实验方法先后开展了供应链协调与优化、太湖流域系统演化及其管理政策分析、供应链计算实验平台设计、社会舆论传播以及软件盗版管理等问题研究。本书也利用计算实验方法，结合神经网络、BDI等建模方式对谣言传播过程中的演化情况进行了研究，同时也针对个体不同的心理状况与认知模式，分析了个体异质特性对舆情传播这种群体涌现现象造成的影响，对后续的舆情监控与治理提供了理论基础。众多的跨学科应用也进一步印证了计算实验方法在复杂系统研究中的强大功能性，通过在微观行为与宏观现象间建立连接，利于对人与社会复杂行为的描述，这也为本书后续在复杂人类社会系统中研究谣言传播与舆论演化提供了有力支撑。
1.3谣言传播与舆论演化计算实验研究的目的及意义
谣言传播与舆论演化是一种典型的人类社会的群体涌现行为，受个体异质性、群体反应以及外部环境共同影响，内在规律复杂，需要结合心理学、社会学以及自然科学的知识，实施大量探索和验证性的实验来进行深入、广泛的研究。然而，由于谣言与负面舆论传播的危害性大，不可能在实际社会系统中对已经发生的谣言或负面舆论传播行为进行重复验证实验，或者对潜在的谣言传播规律进行探索性的实验，因此，需要利用充分考虑个体异质特性的、自下而上的、反映复杂群体涌现行为的、融合不同学科领域知识的谣言传播与舆论演化计算实验方法，通过计算机模拟微观的、个体的、简单的、局部的、非线性的相互作用来涌现出异常复杂的、群体的宏观行为，以此来研究社会系统的演化规律、系统与环境的交互机制及系统动力学原理，更真实地再现社会网络中的谣言与舆论传播过程。
谣言传播与舆论演化计算实验研究的目的如下：
(1)解决现实中谣言传播与舆论演化不可实验、不可重复的问题。计算实验利用计算机和Agent技术“培育生长”社会，模拟并“实播”社会群体的各种状态和发展特性，为谣言传播实验研究提供更多参数种类和更大参数范围的选择，使得实验设计限制大为减少，可以把各种谣言传播与舆论演化现象和情景“搬到”计算机系统中，并对社会谣言与舆论扩散进行大量可控、可重复的“实验”研究。
(2)克服传统谣言传播与舆论演化研究方法微观机理和整体建模不足的困难。从个体建模出发，不仅能对个体之间的交互行为进行建模，还能从全局的角度刻画谣言传播与舆论演化环境对个体交互的影响，尽量“生长培育”出符合实际谣言传播与舆论演化过程的虚拟谣言传播行为，实现对个体异质性以及系统整体性的详细建模，再现已经发生过和正在发生的谣言传播现象。
(3)深入探究谣言传播与舆论演化的规律和机理。计算实验方法结合社会学、心理学、管理学等多学科知识，从微观个体到社会群体，通过计算模拟和涌现观察，生成大量虚拟谣言、舆论消息。通过对实验过程进行动态、及时、有效的分析，从纷繁复杂的消息海洋中找出隐含的谣言传播与舆论演化规律。
(4)对谣言传播与舆论演化趋势进行预测。谣言传播与舆论演化的计算实验可与定性分析、定量分析、案例分析、统计调查等方法集成在一起，能够更好地研究结构复杂、宏微观相互作用、动态与演化性强的谣言传播和舆论演化现象，并预测谣言传播与舆论演化趋势。
谣言、舆论传播现象由来已久，对社会影响巨大。随着计算机、互联网、移动信息技术的飞速发展，人们获取信息的手段和速度有了质的提高，谣言与舆论的传播范围变得更广、速度更快、影响更大。个人社交媒体的兴起，个体话语权的提升，使得几乎任何个体都能方便地在互联网上发起、搜索、分享、讨论各种话题，进一步促进和加快了谣言与舆论的传播，可能给社会、个人生活以及国家安全造成一些不利影响。计算实验方法能够通过计算机“生长模拟”个体谣言和舆论传播的行为，进而探寻谣言传播与舆论演化的规律及特性，提前预知谣言与舆论的发展动态，也能够对研究人员提出的控制谣言传播与舆论演化的策略进行测试与验证，规避可能造成的严重后果。本书综合运用舆论动力学、个体Agent建模、认知心理学、计算实验和复杂系统等理论与方法，分析谣言传播机理和特性，并研究控制和引导策略对谣言传播与舆论演化的影响，对人类社会的谣言传播与舆论演化现象研究以及减轻谣言与不当舆论带来的经济损失和社会危害，有着十分重要的理论和现实意义。
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