社会计算开题报告的舆情传播模型:SIR与SEIR模型扩展

社会计算开题报告聚焦于舆情传播模型，重点对 SIR 与 SEIR 模型进行扩展研究，SIR 模型将人群分为易感者、感染者和康复者三类，用于描述舆情传播中不同状态人群的转变；SEIR 模型在此基础上增加潜伏者类别，更细致刻画舆情传播过程，本开题报告旨在通过扩展这两个经典模型，更精准模拟舆情传播动态，深入剖析传播规律，为舆情监测、引导及社会计算相关研究提供有力理论支撑 。

基于SIR与SEIR模型的舆情传播模型扩展研究

研究背景与意义

1 社会舆情传播的复杂性

随着互联网技术的迅猛发展,社会舆情传播呈现出多渠道、高速度、强互动的特征，传统舆情分析方法难以捕捉舆情传播的动态规律，尤其是舆情爆发初期的传播路径预测和干预策略制定，2020年新冠疫情期间，虚假信息通过社交媒体快速扩散，导致公众恐慌和社会秩序波动，凸显了舆情传播模型研究的紧迫性。

2 SIR与SEIR模型的理论价值

SIR模型（易感-感染-恢复）和SEIR模型（易感-暴露-感染-恢复）作为传染病动力学的经典框架，为舆情传播研究提供了数学建模基础，SIR模型通过微分方程描述舆情从初始传播到衰退的全过程，而SEIR模型引入“暴露”状态，更精准地刻画舆情传播的潜伏期特征，在COVID-19疫情中，SEIR模型成功预测了无症状感染者对舆情传播的影响，为政府制定防控策略提供了科学依据。

3 研究意义

本研究旨在通过扩展SIR与SEIR模型,构建适用于社会舆情传播的动态预测框架，为舆情监测、风险评估和干预策略制定提供理论支持，其理论意义在于丰富社会计算领域的建模方法，实践意义在于提升舆情管理的科学性和精准性。

国内外研究现状

1 SIR模型在舆情传播中的应用

SIR模型最初用于传染病传播研究,后被引入舆情传播领域，2023年某研究团队利用SIR模型分析了社交媒体中谣言的传播规律，发现舆情爆发初期感染率（β）与恢复率（γ）的比值（R0）是决定舆情规模的关键参数，传统SIR模型假设人群均匀混合，忽略了社交网络中的异质性接触模式，导致预测误差。

2 SEIR模型的改进与拓展

SEIR模型通过引入“暴露”状态，解决了SIR模型对潜伏期描述不足的问题，2024年某研究将SEIR模型应用于网络舆情传播，发现潜伏期（1/σ）对舆情峰值时间的影响显著，但SEIR模型仍存在局限性：一是假设康复者获得永久免疫力，未考虑舆情反复传播的现象；二是未纳入空间异质性，难以模拟舆情在不同区域间的扩散。

3 现有研究的不足

当前研究主要存在以下问题：

1. 模型简化假设：传统SIR/SEIR模型假设人群均匀混合，忽略社交网络中的节点异质性和社区结构。
2. 参数动态性缺失：模型参数（如感染率β）通常设为常数，未考虑舆情传播过程中用户行为变化对参数的影响。
3. 多源数据融合不足：现有研究多依赖单一数据源（如微博），未充分利用多平台舆情数据的互补性。

与方法

1 模型扩展方向

1.1 引入社交网络结构

将传统SIR/SEIR模型与复杂网络理论结合，构建基于社交网络的舆情传播模型，采用无标度网络模拟舆情在“超级传播者”节点上的快速扩散，或利用小世界网络刻画舆情在局部社区内的密集传播。

1.2 动态参数调整机制

设计动态参数调整算法,使感染率β、恢复率γ等参数随舆情传播阶段变化，舆情爆发初期β值较高，随着政府干预和公众警惕性提升，β值逐渐下降；γ值则反映舆情消退速度，与信息澄清效率相关。

1.3 多源数据融合与验证

整合微博、微信、新闻网站等多平台舆情数据，构建跨平台舆情传播模型，通过自然语言处理（NLP）技术提取舆情关键词，结合时间序列分析验证模型预测准确性。

2 模型构建步骤

1. 基础模型选择：以SEIR模型为核心框架，因其能描述舆情传播的潜伏期特征。
2. 网络结构嵌入：将社交网络拓扑结构（如度分布、聚类系数）引入模型，定义节点间的接触概率。
3. 动态参数设计：基于机器学习算法（如LSTM神经网络）预测参数变化趋势，实现参数动态调整。
4. 多源数据校准：利用历史舆情数据训练模型，通过交叉验证优化参数。

3 实证分析方法

1. 案例选择：选取2024年某重大社会事件（如政策调整引发的舆情）作为案例，收集其传播期间的微博、微信数据。
2. 数据预处理：清洗噪声数据，提取舆情关键词，构建时间序列数据集。
3. 模型验证：对比扩展模型与传统SEIR模型的预测结果，评估扩展模型在舆情峰值时间、传播范围等方面的改进效果。

预期成果与创新点

1 预期成果

1. 理论成果：构建基于社交网络的动态SEIR舆情传播模型，提出参数动态调整算法。
2. 实证成果：通过案例验证模型有效性，形成舆情传播预测报告。
3. 应用成果：开发舆情监测工具原型，为政府和企业提供决策支持。

2 创新点

1. 模型融合创新：首次将复杂网络理论与动态参数调整机制结合，解决传统模型对社交网络异质性和参数静态假设的局限。
2. 多源数据驱动：利用跨平台舆情数据训练模型，提升预测准确性。
3. 动态参数算法：设计基于机器学习的参数调整算法，实现舆情传播阶段的自适应预测。

研究计划与可行性

1 研究计划

1. 第1-3月：文献调研，确定模型扩展方向。
2. 第4-6月：构建基础SEIR模型，嵌入社交网络结构。
3. 第7-9月：设计动态参数算法，整合多源数据。
4. 第10-12月：案例实证分析，优化模型。
5. 第13-15月：撰写论文，开发工具原型。

2 可行性分析

1. 技术可行性：复杂网络分析、机器学习算法（如LSTM）和NLP技术已成熟，可支撑模型构建。
2. 数据可行性：微博、微信等平台提供开放API，可获取多源舆情数据。
3. 团队可行性：研究团队具备社会计算、数据科学和公共卫生背景，可协同完成跨学科研究。

参考文献

1. Kermack, W. O., & McKendrick, A. G. (1927). A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society of London.
2. 李明等. (2024). 基于SEIR模型的网络舆情传播研究. 计算机学报.
3. 张华等. (2023). 社交网络中的舆情传播动力学分析. 系统工程理论与实践.
4. World Health Organization. (2020). Report on COVID-19 transmission dynamics.
5. 百度百科. (2023). SIR模型.