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2017-11-30 07:06:23陳雪波孫秋柏黃天云
遼寧科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2017年4期
陳雪波，孫秋柏，黃天云
（1.遼寧科技大學(xué) 研究生院，遼寧 鞍山 114051；2.遼寧科技大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 鞍山 114051；3.北京大學(xué) 工程科學(xué)與新興技術(shù)高精尖中心，北京 100871）
基于通信拓?fù)涞纳鐣悍抡嫜芯空雇?/p>
陳雪波1，孫秋柏2，黃天云3
（1.遼寧科技大學(xué) 研究生院，遼寧 鞍山 114051；2.遼寧科技大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 鞍山 114051；3.北京大學(xué) 工程科學(xué)與新興技術(shù)高精尖中心，北京 100871）
群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件均有社會集群性質(zhì)，既危害社會穩(wěn)定又危及國家安全。在技術(shù)上，互聯(lián)網(wǎng)便利的通信方式，極大地助長了社會現(xiàn)實(shí)空間、特別是網(wǎng)絡(luò)虛擬空間社會集群的頻繁發(fā)生。首先，本文根據(jù)群體系統(tǒng)自組織理論，在若干相同或相似因素的驅(qū)動下，分析基于通信的社會個體交互形成的特殊群體，并在其集群演化過程中所具有特定的行為特征和時(shí)空特征；其次，通過群體通信拓?fù)潢P(guān)系的深度優(yōu)先遍歷，模擬并揭示社會集群演化過程中的聚集、螺旋和分叉等現(xiàn)象；最后，分別采用社會集群模擬的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘和通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖挖掘，說明社會集群中的個體和群體在現(xiàn)實(shí)空間和虛擬空間的互動作用和演化機(jī)制。模擬社會集群的演化過程并分析其時(shí)空特征，有助于拆解社會集群的演化，為建立社會集群引發(fā)的群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件的防控性預(yù)案，提供理論依據(jù)。
社會集群；通信拓?fù)?；深度?yōu)先遍歷；圖挖掘；時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘
由社會集群引發(fā)的群體性事件，是社會發(fā)展迫切需要解決的關(guān)鍵問題。針對群體性事件等社會問題，習(xí)近平同志2016年就政法工作作出重要指示強(qiáng)調(diào)［1］：“全國政法機(jī)關(guān)要增強(qiáng)憂患意識、責(zé)任意識，防控風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)發(fā)展，破解難題、補(bǔ)齊短板，提高維護(hù)國家安全和社會穩(wěn)定的能力水平，履行好維護(hù)社會大局穩(wěn)定、促進(jìn)社會公平正義、保障人民安居樂業(yè)的職責(zé)使命”。由社會集群形成的網(wǎng)絡(luò)群體性事件，同樣是影響社會穩(wěn)定的關(guān)鍵問題。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和社會信息化造福于人類，是人類社會發(fā)展的必然結(jié)果。然而，網(wǎng)絡(luò)虛擬空間中的群體性事件比起現(xiàn)實(shí)空間的群體性事件，更容易或更加頻繁地發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)群體性事件甚至可在虛擬和現(xiàn)實(shí)空間之間相互作用和轉(zhuǎn)換，引發(fā)現(xiàn)實(shí)群體性事件。為了防控網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生而關(guān)斷網(wǎng)絡(luò)、屏蔽通信，將影響工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、事業(yè)和商業(yè)運(yùn)行、軍事和國防安全、人民和群眾生活。如何走出這一悖論，正如習(xí)近平主席在“網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作座談會”上指出的那樣：“要適應(yīng)人民期待和需求，加快信息化服務(wù)普及，降低應(yīng)用成本”的同時(shí)，“對建設(shè)性意見要及時(shí)吸納，對困難要及時(shí)幫助，對不了解情況的要及時(shí)宣介，對模糊認(rèn)識要及時(shí)廓清，對怨氣怨言要及時(shí)化解，對錯誤看法要及時(shí)引導(dǎo)和糾正，讓互聯(lián)網(wǎng)成為我們同群眾交流溝通的新平臺，成為了解群眾、貼近群眾、為群眾排憂解難的新途徑，成為發(fā)揚(yáng)人民民主、接受人民監(jiān)督的新渠道”［2］。因此，深入探討基于通信拓?fù)涞纳鐣悍抡嫜芯渴潜匾摹?/p>
1 社會集群的研究方法
1.1 社會群體的心理與認(rèn)同
社會集群引發(fā)的群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件關(guān)系到政治生態(tài)、國家安全和社會穩(wěn)定。國外社會集群的研究熱點(diǎn)主要是社會輿情對政治生態(tài)的影響。在輿情對政治的影響方面，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新媒體信息傳播速度和廣度，極大地沖擊了人類的社會秩序和大眾的行為規(guī)范。因此，文獻(xiàn)［3］從媒體和政治的角度對美國政治的幕后活動作了深入剖析，研究涉及了媒體和政治的關(guān)系如何影響公共信息和大眾文化等各個方面。文獻(xiàn)［4］探討了在互聯(lián)網(wǎng)媒體環(huán)境下當(dāng)代民主政治的變化，包括大眾輿論的新形態(tài)和政治生態(tài)的轉(zhuǎn)化形式。在輿情來源和制約方面，文獻(xiàn)［5］指出了社會大眾對輿情的影響，可形成公共媒體、意見領(lǐng)袖和社會大眾三種輿情渠道。文獻(xiàn)［6］說明了輿情影響政策，同時(shí)政策也影響輿情，因而構(gòu)成了雙向閉環(huán)結(jié)構(gòu)。在輿情可能引發(fā)社會集群方面，文獻(xiàn)［7］具體闡述了社會個體和群體在日常生活感受下的輿情最終將影響行政政策的制訂；反之，行政政策的宣傳和傳播又將激發(fā)社會個體和群體期望和訴求的輿情。文獻(xiàn)［8］研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)使得社會媒體變得無序，例如媒體通過臉書和推特影響了2012年的美國大選；各類對抗情緒充斥著媒體空間，因此研究可重新審視社會媒體與政治生態(tài)的信息關(guān)聯(lián)。
改革開放以來，針對群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件的頻繁發(fā)生，我國也開始了社會集群的專題研究［9］。在社會集群成因研究方面，文獻(xiàn)［10］認(rèn)為群體認(rèn)同、情緒和效能感等特定的心理狀態(tài)決定了社會集群事件發(fā)生前后的整個過程。文獻(xiàn)［11］將抗?fàn)幹黧w衍生的社會心理、文化認(rèn)同、資源分配和政權(quán)合法性等四項(xiàng)危機(jī)，作為引發(fā)事件的動員規(guī)模、策略選擇和組織水平的綜合因素。文獻(xiàn)［12］說明了社會集群中集體抗?fàn)幮袨槭鞘录后w利益訴求的失范表達(dá)，群體行為并非單一，通常是情景下的瞬間情緒爆發(fā)。文獻(xiàn)［13］通過評估表研究了網(wǎng)絡(luò)謠言事件的輿情對網(wǎng)民的心理影響，提出了網(wǎng)民心理疏導(dǎo)策略。文獻(xiàn)［14］從網(wǎng)絡(luò)心理學(xué)視角出發(fā)，將網(wǎng)絡(luò)社會集群的主要成因歸結(jié)為群體名譽(yù)和壓力、缺乏共同經(jīng)驗(yàn)、內(nèi)部沉默螺旋和外部長尾效應(yīng)。而文獻(xiàn)［15］從社會心理學(xué)視角出發(fā)，認(rèn)為歸屬、尊重和公正的追求是參與事件的心理動力；注意、認(rèn)同、互動和極化構(gòu)成了深入事件的心理過程；刻板、匿名、同情和逆反是事件演化和擴(kuò)展過程中發(fā)揮作用的心理效應(yīng)。文獻(xiàn)［16］強(qiáng)調(diào)事件集群行為的動員機(jī)制主要包括群體剝奪、認(rèn)同、情緒和效能；而組織機(jī)制主要包括速生規(guī)范、謠言和去個體化，前者中群體情緒和效能同時(shí)又在組織機(jī)制中發(fā)揮作用。文獻(xiàn)［17］將網(wǎng)絡(luò)事件爆發(fā)機(jī)理分為傳播和事件兩個屬性，通過195例樣本案例量化分析，認(rèn)為事件的關(guān)鍵成因是利益訴求、事件發(fā)生地、首發(fā)媒體、首發(fā)位置和央媒參與等五大因素。文獻(xiàn)［18］通過社科基金群體事件研究的回顧，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)關(guān)注點(diǎn)在于宏觀層面、網(wǎng)絡(luò)群體、環(huán)境群體、民族群體和事件法學(xué)等五個方面。顯然，社會集群的成因繁雜，研究呈現(xiàn)復(fù)雜多樣、交叉綜合的趨勢。
社會集群的演化過程與社會個體和事件群體的行為特征，可根據(jù)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的演化模擬來體現(xiàn)。在社會網(wǎng)絡(luò)通信拓?fù)涮卣餮芯糠矫妫墨I(xiàn)［19］根據(jù)群體通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同，研究了社會集群時(shí)信息傳播具有信息匱乏、過剩和虛假等復(fù)雜特征，且與事件群體利益的博弈關(guān)系。文獻(xiàn)［20］根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞣治?，揭示了群體性事件的演化機(jī)理，建立了事件社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與策略的協(xié)同演化模型，說明了理性、利他和機(jī)會行為特征等三種社會網(wǎng)絡(luò)的社會個體和事件群體，分別具有不同的臨界人數(shù)。文獻(xiàn)［21］指出社會個體從經(jīng)濟(jì)和社會活動中獲得的利益主要取決于自身的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整關(guān)系連接可改善自己的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，因此可解釋社會集群的一類交互問題。文獻(xiàn)［22］考慮了修正的經(jīng)典社會網(wǎng)絡(luò)JW模型的社會集群特征，說明集群連接模型中管理越位關(guān)鍵因素是連接收益和成本的權(quán)衡。
社會集群過程中群體認(rèn)同是關(guān)鍵因素之一。在社會集群機(jī)理分析方面，諸多研究特別關(guān)注到個體和群體認(rèn)同這一行為特征。文獻(xiàn)［23］研究發(fā)現(xiàn)事件群體的情緒與認(rèn)知傷害程度正相關(guān)。當(dāng)群體認(rèn)同度高時(shí)易產(chǎn)生群體內(nèi)疚情緒，而認(rèn)同度低時(shí)易誘發(fā)群體憤怒情緒。因?yàn)閭€體的認(rèn)知差異化產(chǎn)生了社會群體的認(rèn)同問題，消除這種差異的行為也是人類認(rèn)知的基本過程［24］。文獻(xiàn)［25］以自發(fā)形成網(wǎng)絡(luò)群體事件的同步輿論為研究對象，建立了基于元胞自動機(jī)復(fù)雜系統(tǒng)集群行為的非線性涌現(xiàn)模型，揭示了個體從眾心理對網(wǎng)絡(luò)輿論演化動力學(xué)的影響，包括網(wǎng)絡(luò)輿論同步、分叉等復(fù)雜特征。文獻(xiàn)［26］認(rèn)為群體認(rèn)同在集群行為中的作用機(jī)制是對個體的直接動員作用，對群體調(diào)節(jié)情緒、效能與行為意愿之間的關(guān)系。文獻(xiàn)［27］討論了社會認(rèn)同理論作為社會集群行為的理論支撐，可分析社會集群個體對歧視的認(rèn)知過程和行為反應(yīng)。文獻(xiàn)［28］給出了基于群體認(rèn)同的網(wǎng)絡(luò)集群事件風(fēng)險(xiǎn)識別的四個節(jié)點(diǎn)的時(shí)間特征，即事件在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)、生成網(wǎng)絡(luò)輿論、生成社會輿論和出現(xiàn)社會行動。文獻(xiàn)［29］研究認(rèn)為信念認(rèn)同促成了集群行為的組織生成，情緒動員推進(jìn)了集群行為的深入發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)形成了集群行為的策略選擇。
1.2 集群過程的模擬與仿真
在集群演化模擬和仿真研究方面，文獻(xiàn)［30］通過小世界和個體選擇價(jià)值函數(shù)相結(jié)合的雙重網(wǎng)絡(luò)演化模型，研究了集群網(wǎng)絡(luò)的演化特征和從形成期到成熟期的演化過程。研究表明小世界模型模擬具有集群形成期網(wǎng)絡(luò)整體密集性和連通性劇烈變化的特征；而個體選擇價(jià)值函數(shù)模型可以解釋成長期、成熟期的密集性和連通性趨于穩(wěn)定的特征；兩種演化規(guī)則相結(jié)合可以反映集群網(wǎng)絡(luò)從形成期到成熟期的各生命周期特征。文獻(xiàn)［31］構(gòu)建了意見領(lǐng)袖和官方微博競爭與依存的模型，通過數(shù)值模擬與仿真分析，指出了意見領(lǐng)袖在突發(fā)事件傳播過程中與官方微博形成了雙議程設(shè)置的博弈，其傳播信息的性質(zhì)決定了輿論管理策略的選擇：對不實(shí)信息和網(wǎng)絡(luò)謠言等選擇競爭策略消除其負(fù)面影響；對于正能量信息選擇依存策略促進(jìn)信息傳播。文獻(xiàn)［32］以微博為研究平臺，通過構(gòu)建交互演化模型刻畫了網(wǎng)絡(luò)群體性事件中兩個輿論場之間相互影響的機(jī)理。文獻(xiàn)［33］將網(wǎng)絡(luò)群體性事件在網(wǎng)絡(luò)信息傳播過程分為潛伏、爆發(fā)和消亡三個階段，給出了政府與網(wǎng)民和意見代表三者間的博弈關(guān)系，并通過不同時(shí)期博弈主體的期望收益，分析了各參與主體的演化穩(wěn)定策略。文獻(xiàn)［34］結(jié)合社會環(huán)境以及各類影響因素，根據(jù)SIS傳染病模型，進(jìn)行了群體性事件網(wǎng)絡(luò)傳播的數(shù)學(xué)建模。通過模型分析表明，事件的參與者和未參與者可相互轉(zhuǎn)換；根據(jù)事件爆發(fā)三段模型仿真研究發(fā)現(xiàn)事件傳播過程存在閾值。文獻(xiàn)［35］仍以微博為例，分析了網(wǎng)絡(luò)集群行為意向影響要素及內(nèi)嵌規(guī)律，以防控其產(chǎn)生、擴(kuò)散與次生危機(jī)迭加；并指出微博已成為社會危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)集群行為的重要平臺，在非理性情境中不確定信息的影響和群際情緒的感染，對社會個體的行為意向起主導(dǎo)作用。
然而，在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，社會集群演化過程的研究必須依靠大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如圖挖掘和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在大數(shù)據(jù)計(jì)算社會科學(xué)研究方面，Watts在文獻(xiàn)［36］中提到，21世紀(jì)的社會科學(xué)通過互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展可實(shí)現(xiàn)定量化研究，可開展以數(shù)據(jù)處理為核心的數(shù)據(jù)思維領(lǐng)域的計(jì)算社會科學(xué)。文獻(xiàn)［37］也指出，根據(jù)特定的社會需求和特定的社會理論意義下，計(jì)算社會科學(xué)是在進(jìn)行收集、分析和跟蹤數(shù)據(jù)軌跡，并進(jìn)一步進(jìn)行監(jiān)控、說明、預(yù)測和規(guī)劃社會活動和過程。很明顯，大數(shù)據(jù)改變了人們的生活方式，包括思維、行為和社會組織，根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可預(yù)測社會集群的發(fā)生，可為行政預(yù)警和科學(xué)決策提供依據(jù)［38］。同樣，文獻(xiàn)［39］提出了大數(shù)據(jù)思維治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的新方法，并分析了必然性和可能性。
在圖挖掘和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面，文獻(xiàn)［40］說明了通過圖挖掘進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)異常節(jié)點(diǎn)或邊的檢測，可揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)聯(lián)的自然屬性；可發(fā)揮圖結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)形式；可發(fā)現(xiàn)問題的相關(guān)特征；可利用圖結(jié)構(gòu)的魯棒性質(zhì)。例如，文獻(xiàn)［41］根據(jù)掃描對象的時(shí)空數(shù)據(jù)給出軌跡信息表和映射圖，并深度優(yōu)先遍歷映射圖以尋找頻繁軌跡，設(shè)計(jì)了一種圖挖掘算法。文獻(xiàn)［42］綜述了面向大數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘，指出時(shí)空序列數(shù)據(jù)中不僅包括移動對象的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，還包括時(shí)空事件數(shù)據(jù)。通過時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘，可找出移動對象的時(shí)空頻繁模式，從而分析和預(yù)測移動對象的演化過程；在時(shí)間和空間約束下，可尋找在一定時(shí)間間隔和空間位置關(guān)聯(lián)的時(shí)空關(guān)聯(lián)模式；根據(jù)空間的距離關(guān)系和拓?fù)潢P(guān)系，可進(jìn)行移動對象的時(shí)空異常檢測；例如通過互聯(lián)網(wǎng)文字、音頻、視頻，監(jiān)控?cái)z像頭等信息，可進(jìn)行時(shí)空數(shù)據(jù)的深度融合。
2 社會集群時(shí)空模擬研究
社會集群是人類社會發(fā)展過程中的自然現(xiàn)象，它體現(xiàn)在人類社會的政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、文化等各個方面。在社會轉(zhuǎn)型時(shí)期，社會利益格局頻繁調(diào)整，使得社會矛盾和社會問題日益突出。由此引發(fā)社會集群形式的群體性事件集中表現(xiàn)為弱勢群體的利益訴求。特別是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)虛擬空間中的群體性事件此起彼伏，或可成為現(xiàn)實(shí)群體性事件的前奏。無論是現(xiàn)實(shí)空間的群體性事件，還是虛擬空間的網(wǎng)絡(luò)群體性事件，都以社會集群形式體現(xiàn)。社會集群重要環(huán)節(jié)之一是信息傳遞，即通信聯(lián)絡(luò)。如果不正確引導(dǎo)，所形成的兩類群體性事件，將危害社會穩(wěn)定和國家安全。因此，防控和抑制兩類群體性事件的發(fā)生，必須在理論上了解社會集群的形成機(jī)理和演化過程。
2.1 社會集群的行為特征
社會集群的驅(qū)動因素錯綜復(fù)雜。盡管利益訴求、心理因素和行為傾向構(gòu)成了社會集群的基本條件［10-12］，但本質(zhì)上當(dāng)社會個體在非主流社會意識形態(tài)影響下，其信仰和價(jià)值觀或缺失或扭曲，極易被負(fù)能量的群體認(rèn)同所裹脅［13-16］。社會個體或自身利益驅(qū)使或興趣情緒使然，在約束缺失情況下可能關(guān)注和參與社會集群前的輿論，進(jìn)而毫無關(guān)聯(lián)小事件或可轉(zhuǎn)而引發(fā)重大社會集群事件，這在互聯(lián)網(wǎng)普及的今天已不鮮見［17-18］。社會輿情已對政治生態(tài)產(chǎn)生了巨大的影響［3-4］，而且輿情來源形式多種多樣［5-8］。形成社會集群的關(guān)鍵之一在于事件群體的動態(tài)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)［19-22］。即便在信息通道暢通、沒有延時(shí)的情況下，事件群體形成認(rèn)同也非易事［23-27］。這與社會個體、群體、信息和事件的時(shí)空特征等因素有關(guān)［10，19，28-29，42］。例如，社會個體是否參與社會集群、成為事件群體的一份子，不僅與其現(xiàn)實(shí)空間行為特征有關(guān)，而且與其自身的歷史空間和未來空間數(shù)據(jù)有關(guān)。通過事件群體動態(tài)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，時(shí)空模擬社會集群演化過程［30-34］，分析事件個體和事件群體現(xiàn)實(shí)和虛擬空間的互動作用和行為特征［23-25，35］，是有效的研究方法之一。目前，通過時(shí)空模擬和仿真分析社會集群的演化過程，多采用各類網(wǎng)絡(luò)模型模擬集群演化由形成到成熟的生命周期，并解釋其內(nèi)在博弈的機(jī)理特征［19-20，30，32-34］。然而，現(xiàn)實(shí)空間和互聯(lián)網(wǎng)虛擬空間所隱含社會集群的時(shí)空數(shù)據(jù)，特別是利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和圖論分析社會集群網(wǎng)絡(luò)圖形數(shù)據(jù)，必須采用大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算社會科學(xué)研究方法來處理［36-39］。具體應(yīng)采用圖像數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)［40-42］，進(jìn)一步挖掘社會集群過程深層次的演化機(jī)理和隱匿的行為特征。
2.2 社會集群的演化過程
針對社會集群問題，在群體性事件防控研究方面，文獻(xiàn)［43］探討了通過大數(shù)據(jù)采集建立群體性事件的網(wǎng)絡(luò)化動態(tài)模型，模擬了防控個體在混合群體意識與行為自組織過程中的防控作用，設(shè)計(jì)并優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)化動態(tài)模型的防控結(jié)構(gòu)。在集群過程研究方面，文獻(xiàn)［44-46］借鑒了生物群體的自組織集群行為，提煉出自組織集群行為的一般性規(guī)律，即通過集群行為的不同偏好數(shù)據(jù)，建立了個體之間的交互規(guī)則，分析了集群行為的涌現(xiàn)條件和運(yùn)行機(jī)理。特別地，通過增減個體數(shù)量使得群體再現(xiàn)自組織現(xiàn)象，證明了群體通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的調(diào)整可改變集群的演化過程。另外，文獻(xiàn)［47-48］針對行為安全管理系統(tǒng)中個體意識與行為的關(guān)系，進(jìn)行了安全意識涌現(xiàn)過程的模擬仿真研究；文獻(xiàn)［49］針對虛擬個體進(jìn)入群體形成的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了任務(wù)目標(biāo)的指派協(xié)調(diào)研究；文獻(xiàn)［50］群體網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)延時(shí)魯棒控制的研究。這些研究工作均可作為社會集群時(shí)空模擬進(jìn)一步研究的理論基礎(chǔ)。
基于社會集群的利益訴求、心理因素和行為傾向等要素，時(shí)空模擬研究的關(guān)鍵問題：在于隱藏在社會集群過程中的演化機(jī)理和行為特征。根據(jù)社會集群一類特定驅(qū)動因素建立的時(shí)空演化模型，通過群體通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)初步的遍歷分析，可研究發(fā)現(xiàn)：
（1）社會個體不同的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使得社會集群的演化過程分別呈現(xiàn)出聚集、螺旋和分叉等現(xiàn)象，如圖1所示。
（2）每一社會個體在少于特定通信互聯(lián)個體數(shù)的約束下，群體行為混亂，達(dá)不成共識，因而難以形成社會集群，如圖2所示。
因此，經(jīng)過群體空間認(rèn)同距離、通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度遍歷以及深度優(yōu)先遍歷后，進(jìn)一步社會集群演化模型的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)一步的社會集群演化過程的圖挖掘，將有助于挖掘出社會集群過程的內(nèi)隱演化機(jī)理，以及社會個體和事件群體的隔空行為特征。
圖1 社會集群演化時(shí)空模擬的聚集、螺旋和分叉現(xiàn)象Fig.1 Aggregation，spiral and divaricating phenomena in a social aggregation evolution spatiotemporal simulation process
圖2 個體某一特定通信互聯(lián)個體數(shù)遍歷前后社會集群演化的時(shí)空模擬Fig.2 Social aggregation evolution spatiotemporal simulation process before，in and after some a communication topology number traversal
3 社會集群時(shí)空演化模擬步驟
3.1 社會集群時(shí)空演化的建模
首先，提煉社會個體集群的核心驅(qū)動因素。根據(jù)社交心理和認(rèn)知失調(diào)理論，實(shí)證分析和統(tǒng)計(jì)社會個體利益、興趣和情緒等參與社會集群的驅(qū)動因素；采用虛實(shí)空間社交心理轉(zhuǎn)換方法，再聚類分析相關(guān)的驅(qū)動因素；通過結(jié)構(gòu)方程模型或受限生成模型，合理選擇社會個體參與社會集群的核心驅(qū)動因素。
其次，確定社會集群模擬空間和空間維度。設(shè)第i個社會個體vi=(xi1，xi2，…，xin)T∈Ω。其中，xik，狀態(tài)變量xik(t)的簡寫，k=1,2,…,n，是vi參與社會集群的驅(qū)動因素；Ω為vi所在的位形空間。第i個和第 j個社會個體vi和vj的空間距離為‖‖vi-vj2。其中，‖‖·2是vi，vj∈Rn的2范數(shù)。位形空間Ω為可視空間，即Ω∈Rn，維度n≤3，一般有n=3。
然后，建立社會集群的時(shí)空演化模型。設(shè)社會集群的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為D=(V(D),A(D))。其中，D為動態(tài)加權(quán)有向圖；V(D)為社會個體集{v1，v2,…,vN}；A(D)為有向通信關(guān)聯(lián)集（vi，vj），方向由 vi到 vj，i,j∈N={1,2,…,N},i≠j。 A(D)的有向通信關(guān)聯(lián)矩陣為 A=(aij),i,j∈N={1,2,…,N},i≠j。則 vi在Ω隨時(shí)間 t的演化過程 vi=f(xik(t),t)∈Ω ，表示社會個體i參與集群的演化過程，其中 f(·)為交互規(guī)則。當(dāng) i∈N={1,2,…,N}，k∈n={1,2,3}時(shí)，vi=f(xik(t),t)∈Ω，表示社會集群演化過程。進(jìn)一步，實(shí)時(shí)補(bǔ)充網(wǎng)絡(luò)集群特例的實(shí)證研究，修正時(shí)空演化模型的狀態(tài)變量。
3.2 社會集群演化的時(shí)空模擬
首先，基于空間認(rèn)同距離集群的時(shí)空模擬。引入空間認(rèn)同距離關(guān)系矩陣其中 i,j∈N={1,2,…,N}，i≠j，vi≠vj，描述 n=3時(shí)集群過程中個體 vi=(xi1，xi2，xi3)T∈R3的寬松空間。定義序列，表示對于每一個體vi在P的第i個行向量Pi上關(guān)聯(lián)由小到大相鄰個體的集合，有。定義個體 vi最近鄰集合表示在特定認(rèn)同距離內(nèi)所有臨近個體與v保i
持互聯(lián)，其空間認(rèn)同距離關(guān)系模型為
其中，r為個體之間的實(shí)際認(rèn)同距離。
根據(jù)有向圖D=(V(D)，A(D))，通過深度遍歷關(guān)系模型（1），可得到空間認(rèn)同距離關(guān)系圖集DI={DIm}，m=1,2,…；DIm為 DI的圖元。將圖元 DIm對應(yīng)的集群演化過程，i∈N={1,2,…,N}，m=1,2,…,k∈n={1,2,3}作為模擬元，構(gòu)成空間認(rèn)同距離關(guān)系的社會集群時(shí)空模擬集ΦI={ΦIm}，m=1,2,…，ΦIm為ΦI的模擬元。
其次，基于通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)集群的時(shí)空模擬。同上，定義個體vi最近鄰集合NTi，表示特定最近鄰個體與vi保持通信互聯(lián)，其通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系模型為
其中，m∈N為社會個體數(shù)，K為個體最近鄰個數(shù)。
根據(jù)有向圖D=(V(D),A(D))，通過深度遍歷關(guān)系模型（2），可得到通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系圖集DII={DIIl}，l=1,2,…；DIIl為DII的圖元。將圖元DIIl對應(yīng)的集群演化過程{1,2,…,N}，l=1,2,…,k∈n={1,2,3}作為模擬元，構(gòu)成通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系的社會集群時(shí)空模擬集DII={DIIl}，l=1,2,…，DIIl為 DII的模擬元。
然后，社會集群演化過程的初步分析。根據(jù)時(shí)空模擬演化過程現(xiàn)象，將集合DI和DII中集群模擬元聚類。觀察每一類過程的特殊現(xiàn)象和關(guān)鍵參數(shù)，如：運(yùn)動方向、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、振蕩幅值、振蕩頻率、穩(wěn)定狀態(tài)等。分析具體深度遍歷兩類關(guān)系模型（1）和（2）對觀察參數(shù)和集群形態(tài)的影響，歸納各類過程的普適規(guī)律，比較各類過程的顯著差異。
例1 圖1是一社會集群的時(shí)空模擬。在初始條件相同的情況下，設(shè)置三種不同的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系，分別得到如下集群過程：圖1a是社會群體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為全聯(lián)通狀態(tài)，即K=N-1，集群過程呈現(xiàn)為聚集、穩(wěn)定的形態(tài)；圖1b是社會群體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為強(qiáng)連接狀態(tài)，即K＞N/2的某一數(shù)值，集群過程呈現(xiàn)為聚集、緩慢螺旋延伸的形態(tài)；圖1c是社會群體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為弱連接狀態(tài)，即K＜N/2的某一數(shù)值，集群過程呈現(xiàn)為分叉，其中一部分直線延伸、一部分急速螺旋的形態(tài)。
例2 圖2為同例1社會集群的時(shí)空模擬。在初始條件相同的情況下，K=m＜N/2，m為某確定一數(shù)值，圖2a～圖2c分別表示K=m-1，K=m和K=m+1時(shí)的集群過程。圖2說明m是此社會集群通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系的一個互聯(lián)閾值。
3.3 社會集群時(shí)空模擬的深度分析
首先，圖挖掘和深度優(yōu)先遍歷。對應(yīng)圖集DI和DII，分別定義動態(tài)圖集DI(t)={DIm(t)}，m=1,2,… ；DII(t)={DIIl(t)}，l=1,2,… 。 其 中 ，DIm(t)和DIIl(t)分別為動態(tài)圖元。對應(yīng)動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)，分別定義動態(tài)集群模擬集ΦI(t)={ΦIm(t)}，m=1,2,… ；ΦII(t)={ΦIIl(t)}，l=1,2,… 。 其 中 ，ΦIm(t)和ΦIIl(t)分別為動態(tài)模擬元，分別有演化過程l=1,2,…；但i∈N(t)={1,2,…,N(t)}，k∈n={1,2,3}。
設(shè)計(jì)圖挖掘算法：令靜態(tài)圖元 DN∈D=(V(D),A(D))，V(D)={v1,v2,…,vi,…,vN}，為標(biāo)稱圖元；且令參與集群的動態(tài)個體數(shù)N(t)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)Δtj，j=1,2,…,N,…；則在集群模擬過程中，算法可快 速 識 別 動 態(tài) 圖 元 序 列 DN(Δt1),DN(Δt2),…,DN(ΔtN),…，分別與標(biāo)稱圖元Di的差異。
當(dāng) N(Δtj)＞N 時(shí)，針對動態(tài)圖元 DN(Δtj)，分別深度優(yōu)先遍歷兩類關(guān)系模型（1）和（2）中增加到個體 vN(Δtj)的部分，分別存入圖集 DI(t)和 DII(t)，作為集群模擬深度分析的圖挖掘數(shù)據(jù)儲備。
當(dāng) N(Δtj)＜N 時(shí)，針對動態(tài)圖元 DN(Δtj)，分別深度優(yōu)先遍歷兩類關(guān)系模型（1）和（2）中減少至個體 vN(Δtj)的部分，分別存入圖集 DI(t)和 DII(t)，作為集群模擬深度分析的圖挖掘數(shù)據(jù)儲備。
根據(jù)社會集群性質(zhì)，注意到：（1）隨集群過程時(shí)間推移，個體之間實(shí)際的空間認(rèn)同距離r已經(jīng)減??；（2）進(jìn)入或退出集群個體vN(Δtj)的初始或終端狀態(tài) xN(Δtj)k(Δtj),k=1,2,3已經(jīng)確定。
其次，時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘隱匿特征。設(shè)在位形空間Ω中集群模擬初始時(shí)刻為t0=0，集群動態(tài)初始個體數(shù) N(Δtj)=N，定義個體 vi的現(xiàn)在空間為Ωi(t)=Ω ；vi的過去空間為 Ωi(t)，t＜t0；vi的將來（虛擬）空間為Ωi(t)，t＞Δtj，N(Δtj)＜N，i=1,2,…,N。
當(dāng)個體vi在過去空間Ωi(t*)，t*＜0，對應(yīng)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖元為Di(t*)，i=1,2,…,N時(shí)，根據(jù)圖挖掘算法分別在動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)中識別與Di(t*)差異最小的圖元，由此考察個體vi的過去時(shí)空特征及其對集群的影響。
當(dāng)個體vi在將來空間Ωi(t#)，t#＞Δtj，N(Δtj)＜N，對應(yīng)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖元為Di(t#)，i=1,2,…,N時(shí)，根據(jù)圖挖掘算法分別在動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)中識別與Di(t#)差異最大的圖元，由此揭示個體vi的將來時(shí)空特征及其對集群的影響。
注意到：（1）vi的過去時(shí)空特征將決定vi參與社會集群的初始狀態(tài)；（2）vi的將來行為特征將影響vi在虛實(shí)空間的轉(zhuǎn)化。
然后，空間互動和演化機(jī)制內(nèi)因。在上述基礎(chǔ)上，遍歷vi，i=1,2,…,N(t)，得到群體過去時(shí)空特征和將來特征，可深度挖掘集群空間互動機(jī)制。通過圖聚類分析，對應(yīng)動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)中的動態(tài)圖元，分別深度圖挖掘動態(tài)集群模擬集ΦI(t)和ΦII(t)中的典型動態(tài)模擬元ΦIm(t)和ΦIIl(t)，歸納為若干典型集群模擬過程。由顯現(xiàn)的和挖掘出隱匿的個體和群體的行為特征，技術(shù)解釋社會集群時(shí)空模擬演化過程的特殊現(xiàn)象和關(guān)鍵參數(shù)。比較和分析實(shí)證研究與時(shí)空模擬研究的結(jié)果。政策啟示性的技術(shù)建議：設(shè)置受限空間；個體時(shí)空錯位；網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)調(diào)控等。
4 結(jié)語
通過對社會個體通信交互規(guī)律和事件群體通信拓?fù)涞忍卣鞯难芯?，對社會集群現(xiàn)實(shí)空間和虛擬空間的互動作用、演化過程及其時(shí)空特征的模擬和分析，可提供社會集群演化的機(jī)理信息和時(shí)空節(jié)點(diǎn)，針對群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件可建立防控預(yù)案，并提供內(nèi)因解釋和政策啟示。
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Prospect for social aggregation based on simulation of communication topology
CHEN Xuebo1，SUN Qiubai2，HUANG Tianyun3
（1.Graduate School，University of Science and Technology Liaoning，Anshan 114051，China；2.School of Business Administration，University of Science and Technology Liaoning，Anshan 114051，China；3.Center for Engineering Science and Advanced Technology，Peking University，Beijing 100871，China）
Mass disturbances and inter-net mass disturbances are both of a social aggregation property，which severely impair social stability and national security.Technically，the convenient inter-net communication means egregiously further repeating occurrences of the social aggregation in the social real space and especially in the network virtual space.Firstly，based on the self-organizing theory of group systems，this paper considers that driving by some unified or similar factors，social individuals interact and form a special group under communication，and gradually formed the special behavioral characters and spatiotemporal characters in the gathering evolution process.Secondly，some phenomena such as aggregation，spiral and divaricating in the process of the social aggregation evolution are simulated and studied by the depth priority traversal of group communication topology relationships.Finally，the interaction and the evolution mechanism of the individuals and groups of the social aggregation are investigated，in the real and virtual spaces，by using the spatiotemporal data mining of social aggregation simulations and the image data mining of communication topology constructions，respectively.The simulation for the process of social gathering evolution and the analysis its spatiotemporal characters，can help to disrupt the evolution of the social aggregation，and to afford a theoretical basis for the preparative scheme of preventing and controlling mass disturbances and inter-net mass disturbances induced by the social aggregation.
social aggregation；communication topology；depth priority traversal；image data mining；spatiotemporal data mining
July 14，2017）
D631
A
1674-1048（2017）04-0311-10
10.13988/j.ustl.2017.04.013
2017-07-14。
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（71771112，71571091，71371092）。
陳雪波（1960—），男，福建莆田人，教授。
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陳雪波，孫秋柏，黃天云
（1.遼寧科技大學(xué) 研究生院，遼寧 鞍山 114051；2.遼寧科技大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 鞍山 114051；3.北京大學(xué) 工程科學(xué)與新興技術(shù)高精尖中心，北京 100871）
基于通信拓?fù)涞纳鐣悍抡嫜芯空雇?/p>
陳雪波1，孫秋柏2，黃天云3
（1.遼寧科技大學(xué) 研究生院，遼寧 鞍山 114051；2.遼寧科技大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 鞍山 114051；3.北京大學(xué) 工程科學(xué)與新興技術(shù)高精尖中心，北京 100871）
群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件均有社會集群性質(zhì)，既危害社會穩(wěn)定又危及國家安全。在技術(shù)上，互聯(lián)網(wǎng)便利的通信方式，極大地助長了社會現(xiàn)實(shí)空間、特別是網(wǎng)絡(luò)虛擬空間社會集群的頻繁發(fā)生。首先，本文根據(jù)群體系統(tǒng)自組織理論，在若干相同或相似因素的驅(qū)動下，分析基于通信的社會個體交互形成的特殊群體，并在其集群演化過程中所具有特定的行為特征和時(shí)空特征；其次，通過群體通信拓?fù)潢P(guān)系的深度優(yōu)先遍歷，模擬并揭示社會集群演化過程中的聚集、螺旋和分叉等現(xiàn)象；最后，分別采用社會集群模擬的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘和通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖挖掘，說明社會集群中的個體和群體在現(xiàn)實(shí)空間和虛擬空間的互動作用和演化機(jī)制。模擬社會集群的演化過程并分析其時(shí)空特征，有助于拆解社會集群的演化，為建立社會集群引發(fā)的群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件的防控性預(yù)案，提供理論依據(jù)。
社會集群；通信拓?fù)?；深度?yōu)先遍歷；圖挖掘；時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘
由社會集群引發(fā)的群體性事件，是社會發(fā)展迫切需要解決的關(guān)鍵問題。針對群體性事件等社會問題，習(xí)近平同志2016年就政法工作作出重要指示強(qiáng)調(diào)［1］：“全國政法機(jī)關(guān)要增強(qiáng)憂患意識、責(zé)任意識，防控風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)發(fā)展，破解難題、補(bǔ)齊短板，提高維護(hù)國家安全和社會穩(wěn)定的能力水平，履行好維護(hù)社會大局穩(wěn)定、促進(jìn)社會公平正義、保障人民安居樂業(yè)的職責(zé)使命”。由社會集群形成的網(wǎng)絡(luò)群體性事件，同樣是影響社會穩(wěn)定的關(guān)鍵問題。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和社會信息化造福于人類，是人類社會發(fā)展的必然結(jié)果。然而，網(wǎng)絡(luò)虛擬空間中的群體性事件比起現(xiàn)實(shí)空間的群體性事件，更容易或更加頻繁地發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)群體性事件甚至可在虛擬和現(xiàn)實(shí)空間之間相互作用和轉(zhuǎn)換，引發(fā)現(xiàn)實(shí)群體性事件。為了防控網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生而關(guān)斷網(wǎng)絡(luò)、屏蔽通信，將影響工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、事業(yè)和商業(yè)運(yùn)行、軍事和國防安全、人民和群眾生活。如何走出這一悖論，正如習(xí)近平主席在“網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作座談會”上指出的那樣：“要適應(yīng)人民期待和需求，加快信息化服務(wù)普及，降低應(yīng)用成本”的同時(shí)，“對建設(shè)性意見要及時(shí)吸納，對困難要及時(shí)幫助，對不了解情況的要及時(shí)宣介，對模糊認(rèn)識要及時(shí)廓清，對怨氣怨言要及時(shí)化解，對錯誤看法要及時(shí)引導(dǎo)和糾正，讓互聯(lián)網(wǎng)成為我們同群眾交流溝通的新平臺，成為了解群眾、貼近群眾、為群眾排憂解難的新途徑，成為發(fā)揚(yáng)人民民主、接受人民監(jiān)督的新渠道”［2］。因此，深入探討基于通信拓?fù)涞纳鐣悍抡嫜芯渴潜匾摹?/p>
1 社會集群的研究方法
1.1 社會群體的心理與認(rèn)同
社會集群引發(fā)的群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件關(guān)系到政治生態(tài)、國家安全和社會穩(wěn)定。國外社會集群的研究熱點(diǎn)主要是社會輿情對政治生態(tài)的影響。在輿情對政治的影響方面，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新媒體信息傳播速度和廣度，極大地沖擊了人類的社會秩序和大眾的行為規(guī)范。因此，文獻(xiàn)［3］從媒體和政治的角度對美國政治的幕后活動作了深入剖析，研究涉及了媒體和政治的關(guān)系如何影響公共信息和大眾文化等各個方面。文獻(xiàn)［4］探討了在互聯(lián)網(wǎng)媒體環(huán)境下當(dāng)代民主政治的變化，包括大眾輿論的新形態(tài)和政治生態(tài)的轉(zhuǎn)化形式。在輿情來源和制約方面，文獻(xiàn)［5］指出了社會大眾對輿情的影響，可形成公共媒體、意見領(lǐng)袖和社會大眾三種輿情渠道。文獻(xiàn)［6］說明了輿情影響政策，同時(shí)政策也影響輿情，因而構(gòu)成了雙向閉環(huán)結(jié)構(gòu)。在輿情可能引發(fā)社會集群方面，文獻(xiàn)［7］具體闡述了社會個體和群體在日常生活感受下的輿情最終將影響行政政策的制訂；反之，行政政策的宣傳和傳播又將激發(fā)社會個體和群體期望和訴求的輿情。文獻(xiàn)［8］研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)使得社會媒體變得無序，例如媒體通過臉書和推特影響了2012年的美國大選；各類對抗情緒充斥著媒體空間，因此研究可重新審視社會媒體與政治生態(tài)的信息關(guān)聯(lián)。
改革開放以來，針對群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件的頻繁發(fā)生，我國也開始了社會集群的專題研究［9］。在社會集群成因研究方面，文獻(xiàn)［10］認(rèn)為群體認(rèn)同、情緒和效能感等特定的心理狀態(tài)決定了社會集群事件發(fā)生前后的整個過程。文獻(xiàn)［11］將抗?fàn)幹黧w衍生的社會心理、文化認(rèn)同、資源分配和政權(quán)合法性等四項(xiàng)危機(jī)，作為引發(fā)事件的動員規(guī)模、策略選擇和組織水平的綜合因素。文獻(xiàn)［12］說明了社會集群中集體抗?fàn)幮袨槭鞘录后w利益訴求的失范表達(dá)，群體行為并非單一，通常是情景下的瞬間情緒爆發(fā)。文獻(xiàn)［13］通過評估表研究了網(wǎng)絡(luò)謠言事件的輿情對網(wǎng)民的心理影響，提出了網(wǎng)民心理疏導(dǎo)策略。文獻(xiàn)［14］從網(wǎng)絡(luò)心理學(xué)視角出發(fā)，將網(wǎng)絡(luò)社會集群的主要成因歸結(jié)為群體名譽(yù)和壓力、缺乏共同經(jīng)驗(yàn)、內(nèi)部沉默螺旋和外部長尾效應(yīng)。而文獻(xiàn)［15］從社會心理學(xué)視角出發(fā)，認(rèn)為歸屬、尊重和公正的追求是參與事件的心理動力；注意、認(rèn)同、互動和極化構(gòu)成了深入事件的心理過程；刻板、匿名、同情和逆反是事件演化和擴(kuò)展過程中發(fā)揮作用的心理效應(yīng)。文獻(xiàn)［16］強(qiáng)調(diào)事件集群行為的動員機(jī)制主要包括群體剝奪、認(rèn)同、情緒和效能；而組織機(jī)制主要包括速生規(guī)范、謠言和去個體化，前者中群體情緒和效能同時(shí)又在組織機(jī)制中發(fā)揮作用。文獻(xiàn)［17］將網(wǎng)絡(luò)事件爆發(fā)機(jī)理分為傳播和事件兩個屬性，通過195例樣本案例量化分析，認(rèn)為事件的關(guān)鍵成因是利益訴求、事件發(fā)生地、首發(fā)媒體、首發(fā)位置和央媒參與等五大因素。文獻(xiàn)［18］通過社科基金群體事件研究的回顧，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)關(guān)注點(diǎn)在于宏觀層面、網(wǎng)絡(luò)群體、環(huán)境群體、民族群體和事件法學(xué)等五個方面。顯然，社會集群的成因繁雜，研究呈現(xiàn)復(fù)雜多樣、交叉綜合的趨勢。
社會集群的演化過程與社會個體和事件群體的行為特征，可根據(jù)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的演化模擬來體現(xiàn)。在社會網(wǎng)絡(luò)通信拓?fù)涮卣餮芯糠矫妫墨I(xiàn)［19］根據(jù)群體通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同，研究了社會集群時(shí)信息傳播具有信息匱乏、過剩和虛假等復(fù)雜特征，且與事件群體利益的博弈關(guān)系。文獻(xiàn)［20］根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞣治?，揭示了群體性事件的演化機(jī)理，建立了事件社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與策略的協(xié)同演化模型，說明了理性、利他和機(jī)會行為特征等三種社會網(wǎng)絡(luò)的社會個體和事件群體，分別具有不同的臨界人數(shù)。文獻(xiàn)［21］指出社會個體從經(jīng)濟(jì)和社會活動中獲得的利益主要取決于自身的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整關(guān)系連接可改善自己的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，因此可解釋社會集群的一類交互問題。文獻(xiàn)［22］考慮了修正的經(jīng)典社會網(wǎng)絡(luò)JW模型的社會集群特征，說明集群連接模型中管理越位關(guān)鍵因素是連接收益和成本的權(quán)衡。
社會集群過程中群體認(rèn)同是關(guān)鍵因素之一。在社會集群機(jī)理分析方面，諸多研究特別關(guān)注到個體和群體認(rèn)同這一行為特征。文獻(xiàn)［23］研究發(fā)現(xiàn)事件群體的情緒與認(rèn)知傷害程度正相關(guān)。當(dāng)群體認(rèn)同度高時(shí)易產(chǎn)生群體內(nèi)疚情緒，而認(rèn)同度低時(shí)易誘發(fā)群體憤怒情緒。因?yàn)閭€體的認(rèn)知差異化產(chǎn)生了社會群體的認(rèn)同問題，消除這種差異的行為也是人類認(rèn)知的基本過程［24］。文獻(xiàn)［25］以自發(fā)形成網(wǎng)絡(luò)群體事件的同步輿論為研究對象，建立了基于元胞自動機(jī)復(fù)雜系統(tǒng)集群行為的非線性涌現(xiàn)模型，揭示了個體從眾心理對網(wǎng)絡(luò)輿論演化動力學(xué)的影響，包括網(wǎng)絡(luò)輿論同步、分叉等復(fù)雜特征。文獻(xiàn)［26］認(rèn)為群體認(rèn)同在集群行為中的作用機(jī)制是對個體的直接動員作用，對群體調(diào)節(jié)情緒、效能與行為意愿之間的關(guān)系。文獻(xiàn)［27］討論了社會認(rèn)同理論作為社會集群行為的理論支撐，可分析社會集群個體對歧視的認(rèn)知過程和行為反應(yīng)。文獻(xiàn)［28］給出了基于群體認(rèn)同的網(wǎng)絡(luò)集群事件風(fēng)險(xiǎn)識別的四個節(jié)點(diǎn)的時(shí)間特征，即事件在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)、生成網(wǎng)絡(luò)輿論、生成社會輿論和出現(xiàn)社會行動。文獻(xiàn)［29］研究認(rèn)為信念認(rèn)同促成了集群行為的組織生成，情緒動員推進(jìn)了集群行為的深入發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)形成了集群行為的策略選擇。
1.2 集群過程的模擬與仿真
在集群演化模擬和仿真研究方面，文獻(xiàn)［30］通過小世界和個體選擇價(jià)值函數(shù)相結(jié)合的雙重網(wǎng)絡(luò)演化模型，研究了集群網(wǎng)絡(luò)的演化特征和從形成期到成熟期的演化過程。研究表明小世界模型模擬具有集群形成期網(wǎng)絡(luò)整體密集性和連通性劇烈變化的特征；而個體選擇價(jià)值函數(shù)模型可以解釋成長期、成熟期的密集性和連通性趨于穩(wěn)定的特征；兩種演化規(guī)則相結(jié)合可以反映集群網(wǎng)絡(luò)從形成期到成熟期的各生命周期特征。文獻(xiàn)［31］構(gòu)建了意見領(lǐng)袖和官方微博競爭與依存的模型，通過數(shù)值模擬與仿真分析，指出了意見領(lǐng)袖在突發(fā)事件傳播過程中與官方微博形成了雙議程設(shè)置的博弈，其傳播信息的性質(zhì)決定了輿論管理策略的選擇：對不實(shí)信息和網(wǎng)絡(luò)謠言等選擇競爭策略消除其負(fù)面影響；對于正能量信息選擇依存策略促進(jìn)信息傳播。文獻(xiàn)［32］以微博為研究平臺，通過構(gòu)建交互演化模型刻畫了網(wǎng)絡(luò)群體性事件中兩個輿論場之間相互影響的機(jī)理。文獻(xiàn)［33］將網(wǎng)絡(luò)群體性事件在網(wǎng)絡(luò)信息傳播過程分為潛伏、爆發(fā)和消亡三個階段，給出了政府與網(wǎng)民和意見代表三者間的博弈關(guān)系，并通過不同時(shí)期博弈主體的期望收益，分析了各參與主體的演化穩(wěn)定策略。文獻(xiàn)［34］結(jié)合社會環(huán)境以及各類影響因素，根據(jù)SIS傳染病模型，進(jìn)行了群體性事件網(wǎng)絡(luò)傳播的數(shù)學(xué)建模。通過模型分析表明，事件的參與者和未參與者可相互轉(zhuǎn)換；根據(jù)事件爆發(fā)三段模型仿真研究發(fā)現(xiàn)事件傳播過程存在閾值。文獻(xiàn)［35］仍以微博為例，分析了網(wǎng)絡(luò)集群行為意向影響要素及內(nèi)嵌規(guī)律，以防控其產(chǎn)生、擴(kuò)散與次生危機(jī)迭加；并指出微博已成為社會危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)集群行為的重要平臺，在非理性情境中不確定信息的影響和群際情緒的感染，對社會個體的行為意向起主導(dǎo)作用。
然而，在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，社會集群演化過程的研究必須依靠大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如圖挖掘和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在大數(shù)據(jù)計(jì)算社會科學(xué)研究方面，Watts在文獻(xiàn)［36］中提到，21世紀(jì)的社會科學(xué)通過互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展可實(shí)現(xiàn)定量化研究，可開展以數(shù)據(jù)處理為核心的數(shù)據(jù)思維領(lǐng)域的計(jì)算社會科學(xué)。文獻(xiàn)［37］也指出，根據(jù)特定的社會需求和特定的社會理論意義下，計(jì)算社會科學(xué)是在進(jìn)行收集、分析和跟蹤數(shù)據(jù)軌跡，并進(jìn)一步進(jìn)行監(jiān)控、說明、預(yù)測和規(guī)劃社會活動和過程。很明顯，大數(shù)據(jù)改變了人們的生活方式，包括思維、行為和社會組織，根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可預(yù)測社會集群的發(fā)生，可為行政預(yù)警和科學(xué)決策提供依據(jù)［38］。同樣，文獻(xiàn)［39］提出了大數(shù)據(jù)思維治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的新方法，并分析了必然性和可能性。
在圖挖掘和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面，文獻(xiàn)［40］說明了通過圖挖掘進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)異常節(jié)點(diǎn)或邊的檢測，可揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)聯(lián)的自然屬性；可發(fā)揮圖結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)形式；可發(fā)現(xiàn)問題的相關(guān)特征；可利用圖結(jié)構(gòu)的魯棒性質(zhì)。例如，文獻(xiàn)［41］根據(jù)掃描對象的時(shí)空數(shù)據(jù)給出軌跡信息表和映射圖，并深度優(yōu)先遍歷映射圖以尋找頻繁軌跡，設(shè)計(jì)了一種圖挖掘算法。文獻(xiàn)［42］綜述了面向大數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘，指出時(shí)空序列數(shù)據(jù)中不僅包括移動對象的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，還包括時(shí)空事件數(shù)據(jù)。通過時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘，可找出移動對象的時(shí)空頻繁模式，從而分析和預(yù)測移動對象的演化過程；在時(shí)間和空間約束下，可尋找在一定時(shí)間間隔和空間位置關(guān)聯(lián)的時(shí)空關(guān)聯(lián)模式；根據(jù)空間的距離關(guān)系和拓?fù)潢P(guān)系，可進(jìn)行移動對象的時(shí)空異常檢測；例如通過互聯(lián)網(wǎng)文字、音頻、視頻，監(jiān)控?cái)z像頭等信息，可進(jìn)行時(shí)空數(shù)據(jù)的深度融合。
2 社會集群時(shí)空模擬研究
社會集群是人類社會發(fā)展過程中的自然現(xiàn)象，它體現(xiàn)在人類社會的政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、文化等各個方面。在社會轉(zhuǎn)型時(shí)期，社會利益格局頻繁調(diào)整，使得社會矛盾和社會問題日益突出。由此引發(fā)社會集群形式的群體性事件集中表現(xiàn)為弱勢群體的利益訴求。特別是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)虛擬空間中的群體性事件此起彼伏，或可成為現(xiàn)實(shí)群體性事件的前奏。無論是現(xiàn)實(shí)空間的群體性事件，還是虛擬空間的網(wǎng)絡(luò)群體性事件，都以社會集群形式體現(xiàn)。社會集群重要環(huán)節(jié)之一是信息傳遞，即通信聯(lián)絡(luò)。如果不正確引導(dǎo)，所形成的兩類群體性事件，將危害社會穩(wěn)定和國家安全。因此，防控和抑制兩類群體性事件的發(fā)生，必須在理論上了解社會集群的形成機(jī)理和演化過程。
2.1 社會集群的行為特征
社會集群的驅(qū)動因素錯綜復(fù)雜。盡管利益訴求、心理因素和行為傾向構(gòu)成了社會集群的基本條件［10-12］，但本質(zhì)上當(dāng)社會個體在非主流社會意識形態(tài)影響下，其信仰和價(jià)值觀或缺失或扭曲，極易被負(fù)能量的群體認(rèn)同所裹脅［13-16］。社會個體或自身利益驅(qū)使或興趣情緒使然，在約束缺失情況下可能關(guān)注和參與社會集群前的輿論，進(jìn)而毫無關(guān)聯(lián)小事件或可轉(zhuǎn)而引發(fā)重大社會集群事件，這在互聯(lián)網(wǎng)普及的今天已不鮮見［17-18］。社會輿情已對政治生態(tài)產(chǎn)生了巨大的影響［3-4］，而且輿情來源形式多種多樣［5-8］。形成社會集群的關(guān)鍵之一在于事件群體的動態(tài)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)［19-22］。即便在信息通道暢通、沒有延時(shí)的情況下，事件群體形成認(rèn)同也非易事［23-27］。這與社會個體、群體、信息和事件的時(shí)空特征等因素有關(guān)［10，19，28-29，42］。例如，社會個體是否參與社會集群、成為事件群體的一份子，不僅與其現(xiàn)實(shí)空間行為特征有關(guān)，而且與其自身的歷史空間和未來空間數(shù)據(jù)有關(guān)。通過事件群體動態(tài)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，時(shí)空模擬社會集群演化過程［30-34］，分析事件個體和事件群體現(xiàn)實(shí)和虛擬空間的互動作用和行為特征［23-25，35］，是有效的研究方法之一。目前，通過時(shí)空模擬和仿真分析社會集群的演化過程，多采用各類網(wǎng)絡(luò)模型模擬集群演化由形成到成熟的生命周期，并解釋其內(nèi)在博弈的機(jī)理特征［19-20，30，32-34］。然而，現(xiàn)實(shí)空間和互聯(lián)網(wǎng)虛擬空間所隱含社會集群的時(shí)空數(shù)據(jù)，特別是利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和圖論分析社會集群網(wǎng)絡(luò)圖形數(shù)據(jù)，必須采用大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算社會科學(xué)研究方法來處理［36-39］。具體應(yīng)采用圖像數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)［40-42］，進(jìn)一步挖掘社會集群過程深層次的演化機(jī)理和隱匿的行為特征。
2.2 社會集群的演化過程
針對社會集群問題，在群體性事件防控研究方面，文獻(xiàn)［43］探討了通過大數(shù)據(jù)采集建立群體性事件的網(wǎng)絡(luò)化動態(tài)模型，模擬了防控個體在混合群體意識與行為自組織過程中的防控作用，設(shè)計(jì)并優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)化動態(tài)模型的防控結(jié)構(gòu)。在集群過程研究方面，文獻(xiàn)［44-46］借鑒了生物群體的自組織集群行為，提煉出自組織集群行為的一般性規(guī)律，即通過集群行為的不同偏好數(shù)據(jù)，建立了個體之間的交互規(guī)則，分析了集群行為的涌現(xiàn)條件和運(yùn)行機(jī)理。特別地，通過增減個體數(shù)量使得群體再現(xiàn)自組織現(xiàn)象，證明了群體通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的調(diào)整可改變集群的演化過程。另外，文獻(xiàn)［47-48］針對行為安全管理系統(tǒng)中個體意識與行為的關(guān)系，進(jìn)行了安全意識涌現(xiàn)過程的模擬仿真研究；文獻(xiàn)［49］針對虛擬個體進(jìn)入群體形成的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了任務(wù)目標(biāo)的指派協(xié)調(diào)研究；文獻(xiàn)［50］群體網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)延時(shí)魯棒控制的研究。這些研究工作均可作為社會集群時(shí)空模擬進(jìn)一步研究的理論基礎(chǔ)。
基于社會集群的利益訴求、心理因素和行為傾向等要素，時(shí)空模擬研究的關(guān)鍵問題：在于隱藏在社會集群過程中的演化機(jī)理和行為特征。根據(jù)社會集群一類特定驅(qū)動因素建立的時(shí)空演化模型，通過群體通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)初步的遍歷分析，可研究發(fā)現(xiàn)：
（1）社會個體不同的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使得社會集群的演化過程分別呈現(xiàn)出聚集、螺旋和分叉等現(xiàn)象，如圖1所示。
（2）每一社會個體在少于特定通信互聯(lián)個體數(shù)的約束下，群體行為混亂，達(dá)不成共識，因而難以形成社會集群，如圖2所示。
因此，經(jīng)過群體空間認(rèn)同距離、通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度遍歷以及深度優(yōu)先遍歷后，進(jìn)一步社會集群演化模型的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)一步的社會集群演化過程的圖挖掘，將有助于挖掘出社會集群過程的內(nèi)隱演化機(jī)理，以及社會個體和事件群體的隔空行為特征。
圖1 社會集群演化時(shí)空模擬的聚集、螺旋和分叉現(xiàn)象Fig.1 Aggregation，spiral and divaricating phenomena in a social aggregation evolution spatiotemporal simulation process
圖2 個體某一特定通信互聯(lián)個體數(shù)遍歷前后社會集群演化的時(shí)空模擬Fig.2 Social aggregation evolution spatiotemporal simulation process before，in and after some a communication topology number traversal
3 社會集群時(shí)空演化模擬步驟
3.1 社會集群時(shí)空演化的建模
首先，提煉社會個體集群的核心驅(qū)動因素。根據(jù)社交心理和認(rèn)知失調(diào)理論，實(shí)證分析和統(tǒng)計(jì)社會個體利益、興趣和情緒等參與社會集群的驅(qū)動因素；采用虛實(shí)空間社交心理轉(zhuǎn)換方法，再聚類分析相關(guān)的驅(qū)動因素；通過結(jié)構(gòu)方程模型或受限生成模型，合理選擇社會個體參與社會集群的核心驅(qū)動因素。
其次，確定社會集群模擬空間和空間維度。設(shè)第i個社會個體vi=(xi1，xi2，…，xin)T∈Ω。其中，xik，狀態(tài)變量xik(t)的簡寫，k=1,2,…,n，是vi參與社會集群的驅(qū)動因素；Ω為vi所在的位形空間。第i個和第 j個社會個體vi和vj的空間距離為‖‖vi-vj2。其中，‖‖·2是vi，vj∈Rn的2范數(shù)。位形空間Ω為可視空間，即Ω∈Rn，維度n≤3，一般有n=3。
然后，建立社會集群的時(shí)空演化模型。設(shè)社會集群的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為D=(V(D),A(D))。其中，D為動態(tài)加權(quán)有向圖；V(D)為社會個體集{v1，v2,…,vN}；A(D)為有向通信關(guān)聯(lián)集（vi，vj），方向由 vi到 vj，i,j∈N={1,2,…,N},i≠j。 A(D)的有向通信關(guān)聯(lián)矩陣為 A=(aij),i,j∈N={1,2,…,N},i≠j。則 vi在Ω隨時(shí)間 t的演化過程 vi=f(xik(t),t)∈Ω ，表示社會個體i參與集群的演化過程，其中 f(·)為交互規(guī)則。當(dāng) i∈N={1,2,…,N}，k∈n={1,2,3}時(shí)，vi=f(xik(t),t)∈Ω，表示社會集群演化過程。進(jìn)一步，實(shí)時(shí)補(bǔ)充網(wǎng)絡(luò)集群特例的實(shí)證研究，修正時(shí)空演化模型的狀態(tài)變量。
3.2 社會集群演化的時(shí)空模擬
首先，基于空間認(rèn)同距離集群的時(shí)空模擬。引入空間認(rèn)同距離關(guān)系矩陣其中 i,j∈N={1,2,…,N}，i≠j，vi≠vj，描述 n=3時(shí)集群過程中個體 vi=(xi1，xi2，xi3)T∈R3的寬松空間。定義序列，表示對于每一個體vi在P的第i個行向量Pi上關(guān)聯(lián)由小到大相鄰個體的集合，有。定義個體 vi最近鄰集合表示在特定認(rèn)同距離內(nèi)所有臨近個體與v保i
持互聯(lián)，其空間認(rèn)同距離關(guān)系模型為
其中，r為個體之間的實(shí)際認(rèn)同距離。
根據(jù)有向圖D=(V(D)，A(D))，通過深度遍歷關(guān)系模型（1），可得到空間認(rèn)同距離關(guān)系圖集DI={DIm}，m=1,2,…；DIm為 DI的圖元。將圖元 DIm對應(yīng)的集群演化過程，i∈N={1,2,…,N}，m=1,2,…,k∈n={1,2,3}作為模擬元，構(gòu)成空間認(rèn)同距離關(guān)系的社會集群時(shí)空模擬集ΦI={ΦIm}，m=1,2,…，ΦIm為ΦI的模擬元。
其次，基于通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)集群的時(shí)空模擬。同上，定義個體vi最近鄰集合NTi，表示特定最近鄰個體與vi保持通信互聯(lián)，其通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系模型為
其中，m∈N為社會個體數(shù)，K為個體最近鄰個數(shù)。
根據(jù)有向圖D=(V(D),A(D))，通過深度遍歷關(guān)系模型（2），可得到通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系圖集DII={DIIl}，l=1,2,…；DIIl為DII的圖元。將圖元DIIl對應(yīng)的集群演化過程{1,2,…,N}，l=1,2,…,k∈n={1,2,3}作為模擬元，構(gòu)成通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系的社會集群時(shí)空模擬集DII={DIIl}，l=1,2,…，DIIl為 DII的模擬元。
然后，社會集群演化過程的初步分析。根據(jù)時(shí)空模擬演化過程現(xiàn)象，將集合DI和DII中集群模擬元聚類。觀察每一類過程的特殊現(xiàn)象和關(guān)鍵參數(shù)，如：運(yùn)動方向、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、振蕩幅值、振蕩頻率、穩(wěn)定狀態(tài)等。分析具體深度遍歷兩類關(guān)系模型（1）和（2）對觀察參數(shù)和集群形態(tài)的影響，歸納各類過程的普適規(guī)律，比較各類過程的顯著差異。
例1 圖1是一社會集群的時(shí)空模擬。在初始條件相同的情況下，設(shè)置三種不同的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系，分別得到如下集群過程：圖1a是社會群體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為全聯(lián)通狀態(tài)，即K=N-1，集群過程呈現(xiàn)為聚集、穩(wěn)定的形態(tài)；圖1b是社會群體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為強(qiáng)連接狀態(tài)，即K＞N/2的某一數(shù)值，集群過程呈現(xiàn)為聚集、緩慢螺旋延伸的形態(tài)；圖1c是社會群體的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為弱連接狀態(tài)，即K＜N/2的某一數(shù)值，集群過程呈現(xiàn)為分叉，其中一部分直線延伸、一部分急速螺旋的形態(tài)。
例2 圖2為同例1社會集群的時(shí)空模擬。在初始條件相同的情況下，K=m＜N/2，m為某確定一數(shù)值，圖2a～圖2c分別表示K=m-1，K=m和K=m+1時(shí)的集群過程。圖2說明m是此社會集群通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系的一個互聯(lián)閾值。
3.3 社會集群時(shí)空模擬的深度分析
首先，圖挖掘和深度優(yōu)先遍歷。對應(yīng)圖集DI和DII，分別定義動態(tài)圖集DI(t)={DIm(t)}，m=1,2,… ；DII(t)={DIIl(t)}，l=1,2,… 。 其 中 ，DIm(t)和DIIl(t)分別為動態(tài)圖元。對應(yīng)動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)，分別定義動態(tài)集群模擬集ΦI(t)={ΦIm(t)}，m=1,2,… ；ΦII(t)={ΦIIl(t)}，l=1,2,… 。 其 中 ，ΦIm(t)和ΦIIl(t)分別為動態(tài)模擬元，分別有演化過程l=1,2,…；但i∈N(t)={1,2,…,N(t)}，k∈n={1,2,3}。
設(shè)計(jì)圖挖掘算法：令靜態(tài)圖元 DN∈D=(V(D),A(D))，V(D)={v1,v2,…,vi,…,vN}，為標(biāo)稱圖元；且令參與集群的動態(tài)個體數(shù)N(t)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)Δtj，j=1,2,…,N,…；則在集群模擬過程中，算法可快 速 識 別 動 態(tài) 圖 元 序 列 DN(Δt1),DN(Δt2),…,DN(ΔtN),…，分別與標(biāo)稱圖元Di的差異。
當(dāng) N(Δtj)＞N 時(shí)，針對動態(tài)圖元 DN(Δtj)，分別深度優(yōu)先遍歷兩類關(guān)系模型（1）和（2）中增加到個體 vN(Δtj)的部分，分別存入圖集 DI(t)和 DII(t)，作為集群模擬深度分析的圖挖掘數(shù)據(jù)儲備。
當(dāng) N(Δtj)＜N 時(shí)，針對動態(tài)圖元 DN(Δtj)，分別深度優(yōu)先遍歷兩類關(guān)系模型（1）和（2）中減少至個體 vN(Δtj)的部分，分別存入圖集 DI(t)和 DII(t)，作為集群模擬深度分析的圖挖掘數(shù)據(jù)儲備。
根據(jù)社會集群性質(zhì)，注意到：（1）隨集群過程時(shí)間推移，個體之間實(shí)際的空間認(rèn)同距離r已經(jīng)減??；（2）進(jìn)入或退出集群個體vN(Δtj)的初始或終端狀態(tài) xN(Δtj)k(Δtj),k=1,2,3已經(jīng)確定。
其次，時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘隱匿特征。設(shè)在位形空間Ω中集群模擬初始時(shí)刻為t0=0，集群動態(tài)初始個體數(shù) N(Δtj)=N，定義個體 vi的現(xiàn)在空間為Ωi(t)=Ω ；vi的過去空間為 Ωi(t)，t＜t0；vi的將來（虛擬）空間為Ωi(t)，t＞Δtj，N(Δtj)＜N，i=1,2,…,N。
當(dāng)個體vi在過去空間Ωi(t*)，t*＜0，對應(yīng)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖元為Di(t*)，i=1,2,…,N時(shí)，根據(jù)圖挖掘算法分別在動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)中識別與Di(t*)差異最小的圖元，由此考察個體vi的過去時(shí)空特征及其對集群的影響。
當(dāng)個體vi在將來空間Ωi(t#)，t#＞Δtj，N(Δtj)＜N，對應(yīng)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖元為Di(t#)，i=1,2,…,N時(shí)，根據(jù)圖挖掘算法分別在動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)中識別與Di(t#)差異最大的圖元，由此揭示個體vi的將來時(shí)空特征及其對集群的影響。
注意到：（1）vi的過去時(shí)空特征將決定vi參與社會集群的初始狀態(tài)；（2）vi的將來行為特征將影響vi在虛實(shí)空間的轉(zhuǎn)化。
然后，空間互動和演化機(jī)制內(nèi)因。在上述基礎(chǔ)上，遍歷vi，i=1,2,…,N(t)，得到群體過去時(shí)空特征和將來特征，可深度挖掘集群空間互動機(jī)制。通過圖聚類分析，對應(yīng)動態(tài)圖集DI(t)和DII(t)中的動態(tài)圖元，分別深度圖挖掘動態(tài)集群模擬集ΦI(t)和ΦII(t)中的典型動態(tài)模擬元ΦIm(t)和ΦIIl(t)，歸納為若干典型集群模擬過程。由顯現(xiàn)的和挖掘出隱匿的個體和群體的行為特征，技術(shù)解釋社會集群時(shí)空模擬演化過程的特殊現(xiàn)象和關(guān)鍵參數(shù)。比較和分析實(shí)證研究與時(shí)空模擬研究的結(jié)果。政策啟示性的技術(shù)建議：設(shè)置受限空間；個體時(shí)空錯位；網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)調(diào)控等。
4 結(jié)語
通過對社會個體通信交互規(guī)律和事件群體通信拓?fù)涞忍卣鞯难芯?，對社會集群現(xiàn)實(shí)空間和虛擬空間的互動作用、演化過程及其時(shí)空特征的模擬和分析，可提供社會集群演化的機(jī)理信息和時(shí)空節(jié)點(diǎn)，針對群體性事件和網(wǎng)絡(luò)群體性事件可建立防控預(yù)案，并提供內(nèi)因解釋和政策啟示。
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Prospect for social aggregation based on simulation of communication topology
CHEN Xuebo1，SUN Qiubai2，HUANG Tianyun3
（1.Graduate School，University of Science and Technology Liaoning，Anshan 114051，China；2.School of Business Administration，University of Science and Technology Liaoning，Anshan 114051，China；3.Center for Engineering Science and Advanced Technology，Peking University，Beijing 100871，China）
Mass disturbances and inter-net mass disturbances are both of a social aggregation property，which severely impair social stability and national security.Technically，the convenient inter-net communication means egregiously further repeating occurrences of the social aggregation in the social real space and especially in the network virtual space.Firstly，based on the self-organizing theory of group systems，this paper considers that driving by some unified or similar factors，social individuals interact and form a special group under communication，and gradually formed the special behavioral characters and spatiotemporal characters in the gathering evolution process.Secondly，some phenomena such as aggregation，spiral and divaricating in the process of the social aggregation evolution are simulated and studied by the depth priority traversal of group communication topology relationships.Finally，the interaction and the evolution mechanism of the individuals and groups of the social aggregation are investigated，in the real and virtual spaces，by using the spatiotemporal data mining of social aggregation simulations and the image data mining of communication topology constructions，respectively.The simulation for the process of social gathering evolution and the analysis its spatiotemporal characters，can help to disrupt the evolution of the social aggregation，and to afford a theoretical basis for the preparative scheme of preventing and controlling mass disturbances and inter-net mass disturbances induced by the social aggregation.
social aggregation；communication topology；depth priority traversal；image data mining；spatiotemporal data mining
July 14，2017）
D631
A
1674-1048（2017）04-0311-10
10.13988/j.ustl.2017.04.013
2017-07-14。
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（71771112，71571091，71371092）。
陳雪波（1960—），男，福建莆田人，教授。
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