社會群體事件演化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角分析

馮景童 吉林大學(xué)

引言:人們在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲研究領(lǐng)域近年來取得了長足的進展，發(fā)現(xiàn)了許多隱藏在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的特征規(guī)律。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)應(yīng)用于各個領(lǐng)域和各個方面。將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于風(fēng)險評估,建立了一套具有運行風(fēng)險快速預(yù)警能力、多級運行風(fēng)險分析能力、全面體現(xiàn)時空間及動靜態(tài)運行風(fēng)險能力的主動配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估體系。 通過簡要闡述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及相關(guān)概念,對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在圖書情報領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用研究進行深入分析與歸納總結(jié),以期為該領(lǐng)域及其他領(lǐng)域內(nèi)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建提供一定的借鑒與參考。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)鏈演化過程,以期推動網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)鏈由無序、低效、不穩(wěn)定的狀態(tài)向有序、高效、穩(wěn)定的狀態(tài)演變,為網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)鏈的模擬仿真和實證分析提供參考。通過解析微博轉(zhuǎn)發(fā)記錄來研究影響信息轉(zhuǎn)發(fā)的因素或特征,把微博信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測問題抽象為鏈路預(yù)測問題,并提出基于最大熵模型的鏈路預(yù)測算法。將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大腦活動中，并用復(fù)合矩陣代替了相關(guān)矩陣。 提出了一種螢火蟲同步算法基于多尺度離散相模型。此外還有一些論文將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在其它方面。

1 拓撲數(shù)據(jù)獲取

CAIDA(Cooperative Association for Internet Data Analysis)是一個參與Internet結(jié)構(gòu)探測及數(shù)據(jù)分析的國際合作機構(gòu)。圖1 (a)為ARK項目IPv4的54個探測節(jié)點在全球的分布情況；(b)為IPv6的16個探測節(jié)點的分布情況。CAIDA部分數(shù)據(jù)可在網(wǎng)上獲取。表1 為IP級數(shù)據(jù)格式。

圖1 IPv4和IPv6探測節(jié)點分布

表1 IP拓撲數(shù)據(jù)格式

2 拓撲數(shù)據(jù)分析

根據(jù)維基百科介紹，埃及革命爆發(fā)于2011年1月25日，日本地震發(fā)生在3.月11日，提取1月25日至4月14日的數(shù)據(jù)，并根據(jù)探測周期對數(shù)據(jù)進行合并。

圖2 節(jié)點數(shù)與邊數(shù)的演化

圖2為埃及革命和日本地震期間的互聯(lián)網(wǎng)IP拓撲數(shù)據(jù)。在2011年1月25日之前，節(jié)點數(shù)除12月31日小幅下降外，其余時間點均呈平緩趨勢。埃及革命爆發(fā)的時間點節(jié)點數(shù)和邊數(shù)均有一個突然下降的過程。而在1月25日爆發(fā)之后的節(jié)點數(shù)和邊數(shù)總體呈上升趨勢，但中間也有小幅度的跳躍過程。

節(jié)點數(shù)與邊數(shù)發(fā)生突變的時間點在12月31日、1月24日、和3月13日是重合的。除去12月31日之外，另外兩個時間點均是本文所篩選的兩個社會事件爆發(fā)的時間點，這在一定程度說明了社會事件同復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度量特征的波動有密切的關(guān)系。綜合節(jié)點數(shù)與邊數(shù)的因素，分析平均度的演化趨勢。

圖3 平均度的演化

在圖3中，平均度在圖中所示時間段內(nèi)經(jīng)歷的四次較大的幅度的改變，除2月15日的時間點外，其余三個時間點與節(jié)點數(shù)和邊數(shù)發(fā)生突變的時間點相同。

綜上所述，根據(jù)各個特征量的離群權(quán)重值，埃及革命爆發(fā)前后和日本地震期間，互聯(lián)網(wǎng)拓撲呈現(xiàn)出典型的常態(tài)演化和突變演化兩種特征，并且突變時間點相同或者相近。驗證了關(guān)于社會事件爆發(fā)階段，互聯(lián)網(wǎng)IP級拓撲更易發(fā)生突變這一推斷。而對于社會事件爆發(fā)時間段外的突變現(xiàn)象，有可能是IP分布密集的局部地區(qū)的拓撲受到了局部社會事件的影響，或者是其它的原因，對于其準(zhǔn)確原因，受限于收集大量數(shù)據(jù)的難度及時間緊迫性暫時不做研究。根據(jù)現(xiàn)有工作可以做出的結(jié)論是：影響力廣泛的社會事件爆發(fā)期間，互聯(lián)網(wǎng)IP級拓撲更易發(fā)生突變現(xiàn)象，在這之外的時間段，拓撲基本呈現(xiàn)常態(tài)演化趨勢。

3 結(jié)束語

本文根據(jù)CAIDA提供的數(shù)據(jù)對埃及革命和日本地震期間的IP拓撲數(shù)據(jù)從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度進行了分析。得出兩者存在某種相關(guān)性，而互聯(lián)網(wǎng)上的搜索行為可以改變動態(tài)路由路徑，因此聯(lián)想到作為互聯(lián)網(wǎng)主體的人類，其搜索行為和習(xí)慣會時刻改變著動態(tài)路由路徑。埃及革命和日本地震都驗證了這一推斷。