我们的技术圈 ,关注商业科技,国内创新技术交流与转化的平台
×

  会员登录

现在注册

第三方登录
                         
悦智网 > 成果展示 > 成果报道 >
在线社交网络群体聚集与互动行为分析
电子信息
2018-01-19 15:35
作者  潘理 李建华 刘业政 齐佳音

QQ图片20180119133724.jpg

━━━

近年来,随着互联网的快速发展和智能终端的日益普及,在线社交网络(Online Social Networks,OSN)已经成为人们获取信息、传播信息、交友和娱乐等的重要渠道。在线社交网络结构的复杂性、用户规模的庞大性、信息产生的海量性,以及传播的快速性和难以溯源等特点,使得在线社交网络中用户交流互动与信息创建传播等行为所产生的效用,不仅对人们的工作和生活方式,还对国家政治经济生活运行和社会的安全与稳定,都具有重要影响。

传统社交网络群体是从心理学、社会学、人类学等多角度因素,综合概括出来的一个较为抽象的概念,总的来说可以理解为两个或以上个体,因为一些相同的内在因素,如兴趣、目标、利益等,自发地或者有组织地联系在一起,进行互动或信息传递共享,并且能够形成相互产生影响的社会集合。而在线社交网络群体则是以在线社交网络为存在载体,由两个或两个以上个体在共同兴趣、目标、需求、利益等因素驱动下,自发地或者有组织地通过互动和关系联系在一起形成的集合,如图1所示。群体是在线社交网络的主体。在线社交网络上,个体通常不是面向整个网络参与互动,而是在某些特定的群体里沟通交互。

QQ图片20180119133700.jpg

在线社交网络群体聚集与互动行为分析是实现发现群体、认知群体以及引导群体的基础。下面从特殊行为群体检测、群体行为预测以及群体行为引导3个方面介绍在线社交网络群体聚集与互动行为分析的基本原理与应用。

特殊行为群体检测

━━━

微博、脸谱网、推特等在线社交网络平台为人们信息的获取和发布以及日常的交互提供便捷渠道的同时,也为一些恶意用户群体的恶意行为提供了有利条件。检测出这些特殊行为群体对在线社交网络的安全使用和运营有重要作用。

按照不同的行为目的和行为机制分类,典型的特殊行为群体有Spam、Sybil、水军和谣言等群体。Spam群体通常出现在邮件或网页中,向合法的用户发布广告、色情、钓鱼等恶意信息,其主要的攻击方法是通过创建大量的虚假账号和盗用正常用户的账号,在网页或邮件推荐URL,来诱导用户进入恶意网站。Sybil群体指那些被恶意操控进行协同攻击的虚假账户群。水军群体的行为体现为,通过评论或者转发参与热点话题,表达对该话题的正面情感或负面情感,或者是炮制话题,通过虚假参与提升关注度。谣言被定义为一类真实性可疑、广泛传播的陈述,其看似可信,其实难以证实。谣言群体是蓄意发布谣言的一群用户,他们通过散布谣言混淆公众判断力,影响公众情绪,从而达到特定目的。

特殊行为群体有着特定的行为模式,采用机器学习相关算法能够检测特殊行为群体。合理选择行为特征是准确检测特殊行为群体的重要前提。对一个群体的描述通常可以通过3个方面的特征进行,包括结构、属性以及行为上的特征。由于特殊群体应对检测方法的策略不断提升,单纯地基于某一特征或某一类特征,未必能准确地检测出特殊群体。因此,需要采用多个特征相结合的方法来检测特殊群体。 

群体行为预测

━━━

随着社交网络数据量的迅速膨胀,如何利用这些信息来进行群体行为的预测是现下的热点问题之一。通过统计建模,可以分析群体情感波动和股市、石油价格以及社会重大事件之间的关系等等。看似杂乱的社交网络群体数据,其实包含了大量的现实信息,与人们的生产生活密切相关。

群体行为预测包括横向预测与纵向预测。前者指基于网络中用户节点的相似性,根据一些已知节点的属性或行为模式,推测得到其他节点的情况,例如预测群体的情感偏好、影响力等;后者则是根据行为模式,建立模型,预测群体的未来行为趋势,包括群体的演化和传播行为态势等。

群体情感偏好预测方面,用户会针对某些具体的事件或者主题,如名人、政治、产品、经济以及股票等,表达出自己情感,或者与他人交流自己的看法和意见。情感分析对认识群体以及引导群体至关重要。群体情感的影响因素可以分为内在因素与外在因素。内在因素是可从五大人格特质和具体话题等方面来进行分析。外在因素探讨的是聚合群体中关系强度对群体观点采纳的影响。在进行群体情感预测时,一种是利用信息熵原理直接预测负面群体情感(例如客户抱怨)的强度,另一种是采用机器学习方法预测群体情感正负向比值,进而得到分布情况。

综合计算机、社会学和心理学的定义,在线社交网络群体影响力是指群体对于信息的传播速度、广度及对外辐射的能力。群体内部影响力指群体对内部个体的影响强度。群体内部影响力可以分别基于网络结构、用户行为、话题等方面定义量化指标并进行预测。群体外部影响力指群体对不属于群体中的其他个体的信息传播能力。群体的传播能力可以基于最终传播节点数量或者传播概率进行度量,在网络上按特定的传播规则模拟传播可以预测群体的外部影响力。

群体演化预测方面,基于时间对网络中的群体发展进行分析,可以提取出动态网络中的6种基础群体演化事件:产生、消失、增长、合并、收缩、分裂,基本概括了动态社交网络中群体行为的大部分模式。在检测社交网络动态事件的基础上,可以进行群体行为的演化分析。

群体传播行为态势预测可以从微观和中观传播机制以及宏观传播结果等方面进行研究。在时间维上,可以预测传播流行度、传播的趋势和规模等。在空间维上,可以预测传播形状、传播范围和传播模式等。 

群体行为引导

━━━

在线社交网络为信息的传播和交换提供了有效途径,也为谣言传播、Sybil攻击等提供了方便的途径。一方面,对于一些有利的信息,希望其能在最短的时间内传播得最广,因此需要偏好上的引导。另一方面,对于一些恶意的信息,如谣言信息等,则需要通过采取一定的措施阻断其传播。

重要群体的行为引导对在线社交网络信息传播十分关键。一方面,对重要群体进行激励可以加速正面信息扩散。在社交网络中进行新产品的推广和营销时,需要找到影响力最大的群体进行激励,使其传播新产品的正面信息。另一方面,对重要群体进行控制可以抑制负面信息的传播。例如谣言传播时,需要发现积极传播谣言的群体并对他们的谣言传播行为加以抑制,从而及时有效控制谣言传播。

研究社交网络中群体的特征及行为,不仅能够帮助企业根据群体行为特征提供更好的服务和产品,进行更有效的网络营销和推广,而且也为有关部门对网络舆论进行合理的引导提供了理论依据。研究在线社交网络用户行为动机,准确把握社交网络用户行为规律,有助于对网络事件的分析和引导,对规范社交网络的管理,保障国家政治、经济和社会安全具有重要的现实意义。 

致谢:感谢国家973计划课题“社交网络群体行为分析”(课题编号:2013CB329603)的支持。 

作者:潘理、李建华、刘业政、齐佳音

(潘理,上海交通大学研究员;李建华,上海交通大学教授;刘业政,合肥工业大学教授;齐佳音,北京邮电大学教授。)

0
分享
   相关成果报告
    友情链接申请链接    
科技纵览官网      阿里云      悦智官网      百度      360      腾讯      网易      凤凰网      新浪网      搜狐网      IEEE     
京ICP备15039501号-1

京公网安备 11010102002341号

本站由 提供计算与安全服务
关于
关于我们
商务合作
联系我们
订阅
RSS订阅
邮箱订阅
线下活动订阅

Copyright © 悦智网