基于PINN的传播动力学研究

分享者：中国传媒大学大数据分析与挖掘实验室博士生张志强

众所周知，我们处于网络信息大爆炸的时代。现代互联网产生了大量的舆情信息，其中很多信息并不是正常的信息，是因为在网络中存在着大量水军或部分恶意造谣者。国家非常重视舆情治理，它与整个国家的安全息息相关。网络中许多貌似无用的热点话题，也与我们的日常生活具有紧密关联，引起大众的广泛关注，在某种意义上也会影响到整个社会生活的方方面面。

部分具有网络舆情监测或舆情治理功能的平台

在整个信息传播过程中，引起人们关注的话题，往往是遵循某一规律进行传播的。此处我重点关注网络中微博的信息传播情况。这里借用了殷复莲教授在2020年出版的《网络信息传播建模与分析》一书，书中将网络信息传播的整个过程，抽象为一种单信息传播的模式。例如在微博中有一个大V发布了一条信息，随后会产生很多的评论数据以及累计转发量数据。

在此背景之下，可以将整个网络信息传播抽象成如图所示形式。

这种形式仿造了医学领域传染病动力学的研究基础，把网民划分为四类群体：第一类是易受影响的群体，他们没有接触到这些信息；第二类是已经接触到信息的群体；在这个群体之中会有一部分人进行转发，这类人群被称之为转发者。转发之后，一部分人因已接触过这些信息而失去兴趣，因而变成免疫者。

单信息传播SFI动力