在这项研究中，我们提出了一种确定性数学模型，试图使用流行病学模型方法来解释谣言的传播。 人口分为四类，包括无知的个人I（t），通过媒体针对社区的传播者M（t），通过口头交流针对社区的传播者G（t）和stiflers R（t）。 我们探索了平衡的存在并分析了其稳定性。 如果R0 <1> 1导致新的谣言在人群中传播，则不稳定。 在系统上进行了动力学模型的数值模拟，以确认分析结果。 我们看到，谣言传播的动态表现出与传染病动态相似的行为，只是传播取决于传播者的类别。

一、爬取数据 话不多说了，直接上代码（ copy即可用 ） import requests import pandas as pd class SpiderRumor(object): def __init__(self): self.url = https://vp.fact.qq.com/loadmore?artnum=0&page=%s self.header = { User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like

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社会网络信息的可信度问题近年来受到了相当大的关注。谣言的散播可能造成社会恐慌,引发信任危机。在国内,新浪微博用户量的快速增长,使其成为了谣言传播的温床。及时清理在新浪微博中传播的谣言,对于社会的和谐发展有着现实的意义。该文以新浪微博为背景,将谣言检测任务作为分类问题,首次提出将微博评论的情感倾向作为谣言检测分类器的一项特征。实验结果表明,引入评论的评论情感倾向特征后,使得谣言检测的分类结果得到了可观的提升。

随着互联网的迅猛发展，网络谣言正如“病毒”一样在人们的生活中散播。如何有效地消除在人们接收健康信息时谣言带去的阻碍与混淆作用，在现今信息时代已尤为重要。借鉴经典的SIS疾病传播模型和种群竞争模型，探讨官方媒体在谣言传播过程中的影响作用。构建非线性微分方程模型来刻画谣言传播过程，并对方程的平衡点、解的有界性及稳定性进行了分析，最后赋予相关参数一定的数值，利用MATLAB进行模拟仿真，讨论不同情境下的演化机理，得出了官方媒体确实在谣言传播过程中有着积极却又有限的作用这一结论，期望可为应急管理者制定谣言传播控制策略提供支持。