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基于信任的网络群体行为分析方法
作者：张斌 南博成 向杰益 沈晓红 李邱溢 潘君妮 来源：《西部论丛》2024年第06期
摘 要：对网络中群体行为的监控已经成为舆情研究的重要领域。本文通过叙述三元闭包与同质性、信息级联、小世界现象和博弈与表决基本理论，论述其中的信任度对于信息传播与群体行为的作用，分析了有效避免不良群体行为的方法。实践证明网络群体行为与高度互联的社交网络结构密切相关，也与人们的价值取向有紧密联系，大到政府小到管理部门都应该思考如何制定制度和改革宣传方法来引导网络群体行为的产生和发展。 关键词：信任；群体行为；信息级联；博弈
作为社会关系之一的信任受共同好友数、同质性等因素影响[1]。与社会信任不同，网络中信任具有不确定性、不对称性、时空衰减性和部分传递性，可以用网络节点行为的相似度来衡量[2]，网络中的群体行为也与信任密切相关，“多元无知”理论认为集体行动与网络中好友参与数量有密切关系，减少网络的连通性就能降低集体行动的可能[1]。为有效检测网络中的异常行为，基于信任的行为分类方法[2]被应用于网络舆情监控。为此，从信任角度出发，研究群体行为的产生和演变机制显得十分重要。本文从高度互联世界的行为原理出发，分析了群体行为的效应机制，供大家参考。 1三元闭包与同质性
三元闭包理论认为：在一个社交圈内，若两个人有一个共同的朋友，则这两人在未来成为朋友的可能性就会提高[1]。三元闭包的形成机制中包含了信任模型，共同好友的两个陌生人会考虑到好友的担保，变得相互信任起来。此外，社团闭包理论认为，处于同一个社交圈或社团内的两个陌生人也容易成为朋友，这与同处一个社团，具有相似性而产生选择以外。与感受同是一个团体应该相互信任也有关系。会员闭包则表达了由于受到好友的影响而加入一个社团的可能性提高了，其中另一层面则表达是由于对好友的信任而做出了选择。
既然在选择好友或加入社团的行为与好友关系有关，其中也体现了信任的作用。那么可以定量分析其中的信任值呢，聚集系数的定义给出了一个示范，该理论认为人们常用某个好友节点成为朋友的概率来衡量他的凝聚力，聚集系数越高，也就说明该人在社交网络中的社会资本越多、影响力越强。我们同样可以用成为好友或加入的社团的概率来衡量人和人之间信任度。 2信息级联
从行为的角度来分析，很多人往往随大流。“信息级联”模型从条件概率出发，用贝叶斯公式算的某条件下的获胜概率，具有重要的意义。该模型表达了当前两个人表示猜的的产品特征（例如兰多后），就会实现信息级联，也是说即使人们拿到的另一种特征也仍然猜这个特征，
基于信任的网络群体行为分析方法
