ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИПМех РАН |
||
Целью исследования является разработка модели распространения определенной новостной публикации в социальной сети, а также нахождение зависимости амплитуды новостной волны от количества людей, которые первыми её находят. С появлением цифровых платформ появляются новые эффекты, такие как эхо-камеры, сетевые цепочки, алгоритмы появления информации [2]. Одним из ярких примеров распространения новостей в цифровых площадках могут служить новости во время пандемии COVID-19, когда люди делились в эхо-камерах по интересам [1]. Попробуем составить модель эпидемий SIR (Susceptible, Infectious, or Recovered) для проведения аналитического исследования новостных волн. В данном случае, наша «эпидемия» - новость, которую мы хотим запустить в людей и посмотреть на её распространение. Модель распространения эпидемии SIR может быть сведена к одному нелинейному дифференциальному уравнению [3]. Затем полученное уравнение может быть связано с цепочкой нелинейных дифференциальных уравнений, которые содержат полиномиальные нелинейности. Рассмотрим популяцию из N особей, которые состоят в одной группе, взятой на примере социальной группы политической партии. Популяция делится на 3 группы в зависимости от некоторой новости: подгруппа авторов распространения новости – S, подгруппа, активных в размещении новости – I, подгруппа, которые стали неактивными после периода активности – R. Зависимость N = S + I + R. С помощью метода простых уравнений получаем точные решения нескольких уравнений этой цепочки, изучая влияние параметров модели на форму, пик и временной горизонт, связанные с новостными волнами. В результате, мы получили модель SIR, которая дает нам распространение новостной волны среди населения. Из этих данных можно сделать следующие выводы. Амплитуда волны и временной горизонт зависят от начального числа людей I, которые распространяют эту новость. Для начального пика волны нужно большое количество людей I(0), а для увеличения временного горизонта – меньшее количество I(0), рис. 1. В группе с большей аудиторией амплитуда новостной волны будет больше, а временной горизонт - длиннее по сравнению с группой с меньшим числом пользователей. Большая скорость передачи приводит к более короткому временному горизонту. Литература 1. Володенков, С. В. Влияние цифровой среды на современное мировоззрение: Pro et Contra / С. В. Володенков, С. Н. Федорченко, Н. М. Печенкин // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. – 2023. – Т. 25, № 1. – С. 113-133. 2. Федорченко, С. Н. Цифровые технологии в политическом процессе: новые вызовы и перспективы // Право и государство. – 2020. – № 3-4(88-89). – С. 161-175. 3. Vitanov N. K., Dimitrova Z. I., Vitanov K. N. On the mathematical theory of news waves [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/2312.02600.pdf. Дата обращения: 17.01.2024.
№ | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
---|---|---|---|---|---|
1. | Полный текст | Matematicheskaya_model_SIR_rasprostraneniya_novostej.pdf | 185,8 КБ | 23 апреля 2024 [kraynovsk] |