〔摘要〕随着爆炸式发展，朋友圈已成为信息扩散和舆论引导的重要平台，研究信息传播以期为企业、政府等机构提供现实指导方案。本文结合复杂网络理论和传染病动力学，提出改进的信息传播模型。创新性地提出“用户接受阈值”以及关系动机，通过MATLAB仿真描绘朋友圈中信息传播过程曲线，得到平台中信息传播规律并提出相关建议。仿真结果表明：用户接受阈值和关系动机对信息传播的速度和广度影响明显
〔关键词〕网络；用户；关系动机；信息传播模型；MATLAB仿真
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.007
〔中图分类号〕G25073；G206〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）11-0037-06
王一梅〔Abstract〕With the explosive growth of WeChat，it has become the important platform of information diffusion and public opinions guide.This purpose of this paper is to provide realistic guidance for enterprises，government and other agencies.Based on complex network theory and dynamics of infectious diseases，this paper provided a
modified information transmission model.This paper put forward the innovative definition of user accept
ance threshold and relative motivation.It depicted the information dissemination process curve through MATLAB simulation，and got the law of information propagation and put forward the related suggestions.The simulation results showed that the user acceptance threshold and relative motivation had obvious effects on the width and the speed of information transmission.
创维电视怎么投屏〔Key words〕WeChat network；user；relative motivation；information dissemination model；MATLAB simulation
作为在线社交网络的典型代表，其发展至今，已经不仅仅是单纯地传播平台，更成为了一种人类传播方式，也是对人类交往方式的重构。在新媒体技术支撑下，以移动端口为基础，以手机用户为依托，以增强用户个性化体验为目标，融合了信息丰富化形态，重新整合了人们的生活圈、社交圈、工作圈，极大地满足了用户的沟通交流、信息获取、消遣娱乐等需求。相比于已有成熟研究的微博，对于应用的有着其独特的传播机制和传播过程。作为自媒体的典型代表，不仅仅是商家发布广告和政府的公关平台，强大的用户自创内容及分享信息的行为极大了支撑着该平台
悲伤情歌大全的活跃度。于是，本文根据的传播特点和网络拓扑结构，以朋友圈信息传播平台为研究对象，提出用户接受阈值和关系动机影响因素，借助复杂网络理论和传染病动力学理论，基于经典的SIR模型，结合用户在信息传播过程的状态，构建适用于网络的信息传播模型，为在仿真环节还原真实信息传播过程奠定基础文章马伊琍二胎
1相关研究
污动漫网络环境的复杂性，用户个体的差异性，使得用户的信息传播行为是极其复杂的。Web20环境下，用户的角的工作方式都发生了改变，用户的生理、认知、情感都发生了变化，用户也已经从被动地接收信息到积极主动参与环境，使得环境与用户的互动更加频繁，同时有着复杂的因素影响着用户行为。英国情报学家威尔逊（TDWilson）在信息行为模式研究中给出了互联网环境下用户信息行为的影响因素逻辑框架图[1]
由图1可见，用户不仅处于特定的环境中，而且用户信息行为受到个人因素、人际关系、环境因素等的影响。邓胜利[2]在《新一代互联网环境下网络用户信息交互行为》提出信息交互行为受到各种因素的影响，其本身也是一个集各种理论于一身的复杂过程，它将用户、环境、内容、系统各方面整合在一起，而不仅仅考虑技术的理性因素，更要考虑到人性的感性因素。作为一种复杂社交系统，本文将用户
的信息行为聚焦于信息的获取和信息的分享行为，作为共同的客体，借鉴以上主要影响因素，并将其分类为：用户属性和关系动机以此为构建传染病动力学模型，刻画不同变量对传播过程的影响
传染病动力学模型最早由Kermack与McKendrick对黑死病传播规律的研究中提出的，因其具有较强的适用性及可塑性，随后学者将其应用到不同的具体研究情景下，提出了其演化改进模型，并得出了丰
硕的研究成果。Linyuan Lü等人[3]结合小世界模型，加入记忆效应、社会加强、非冗余联系人3个影响因素，定量传播概率。徐翔斌等人[4]研究了网络度分布、网络平均度及初始激活节点对社交网络信息传播的影响，提出了改进的SIR模型；黄宏程[5]结合网络拓扑特性，引入感染用户的衰减函数提出对应的信息传播模型；还有学者对节点影响力、用户相对权重社会加强作用、个体的遗忘和回忆机制等影响因素融入到模型进行的研究[6-7]。Centola[8]实验研究结果得出聚类系数与信息传播速度成正相关关系。大量的研究工作集中网络拓扑特性对传播能力的影响，很少从用户行为动机角度量化分析影响信息传播的因素，对相关影响因素融入到传染病动力学模型研究更少，当前主要有朱海涛等人[9]对朋友圈中的用户相似度、信息价值和信息时效性等影响构建了改进的SEIR模型。为了进一步研究和探索网络中信息传播内在机制，本文
结合传播特点，以朋友圈为研究对象，通过引入用户行为动机影响因素对SIR模型进行改进，提出符合网络的信息传播模型。2模型构建及仿真模拟已有实证研究表明，具有小世界、无标度网络特性[10]，借助复杂网络中图论理论，本文把社交网络上的用户定义为节点，用户之间的好友关系表示为节点之间的边，通过调查笔者部分好友以及好友的好友之间的关系，作出好友关系网络拓扑如图2所示：
三八妇女节必须放假吗笔者认为同一条信息在特定的情景下，不同的用户会基于不同的原因将信息传递到其朋友圈。如图2所示，用户1将信息分享到朋友圈后，只有部分好友（用户2、4、5）将信息传播下去，本文将其命名
为感染者；而其他好友（用户3、6、15）并为分享该条信息，本文将其命名为免疫者。通过调查得出各好友之间的关系，用户1与用户2、5具有共同的兴趣爱好，用户1与用户4是家人关系。笔者将影响用户信息传播行为的影响因素归类为用户心理阀值和好友关系。刘行军[11]细化并实证分析用户心理对信息传播的广度及深度的传播价值。胡吉月等人[12]研究了社会网络环境下用户关系对信息传播价值的影响作用，得出大多数用户倾向于“熟人的影响力大”。基于此，结合传染病动力学理论，重构基于朋友圈传播平台下的信息传播模型
21模型的构建
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