动态自适应社会系统中创新扩散的实证、建模及干预研究

Diffusion of innovation is the process of an innovation spreading in a social system. In such a process, the network structure of the social system can affect the rate of the diffusion; meanwhile the adoption of innovation can also alter the social network structure. Past research in diffusion of innovation has paid little attention on the adaptive co-evolutionary mechanism between the social system and the diffusion process. This project aims at characterizing this mechanism by employing theoretical tools from complex network science, and eventually control the rate of diffusion by means of network intervention. First, we analyze the diffusion of scientific innovation throught empirical data, in order to find the trace of diffusion in the social system. Then, the interaction between scientific collaboration network and citation network is investigated, hence the adaptive co-evolution mechanism between social system and the diffusion process explained. Next, we build theoretical models of scientific innovation diffusion based on the adaptive co-evolution models of social system. Finally, we propose solutions to control the rate of innovation diffusion in respects of individual and team strategies based on network intervention methodologies on adaptive networks. The results of this project can be easily applied to other social diffusion problems similar to the diffusion of innovation.

创新扩散是指一项创新在某一社会团体中传播的过程。在这个过程中,社会网络的结构决定了创新的扩散速度，同时社会对创新的采纳也会对社会网络的结构产生影响。以往对创新扩散的研究较少关注社会系统的这种适应性演化特征。本项目拟运用网络科学的理论工具揭示社会系统结构与创新扩散之间的适应性演化机制，并通过网络干预的手段达到控制创新扩散速度的目的。首先，本项目对科学界中的创新扩散进行实证研究，找出科学创新在社会系统中的传播途径。然后，我们探索科学家合作网络与科学家互引网络间的关系，阐明社会的网络结构与社会传播过程共同演化的机制。接下来，本项目基于适应性演化网络对科学界的创新扩散进行建模。最后，结合网络干预的手段，本项目将从个人和团队策略等方面，提出在自适应网络中控制创新扩散速度的办法。本项目的研究成果可在与创新扩散类似的其他社会传播现象的研究中发挥重要作用。

本项目主要围绕以社交网络为代表的动态复杂网络上的动力学过程展开广泛的探索，尤其是针对复杂网络的动态拓扑结构与网络动力学的适应性演化机制开展针对性的研究。.　　首先，我们通过对社会网络中共识形成的过程以及网络拓扑结构对共识形成速度的影响进行分析，发现了网络度分布和网络度混合这两个简单的结构变量对社会共识形成的最终结果、形成速度产生的影响。然后，我们通过人才流动网络的拓扑结构和动力学过程对人才所在机构的效益的分析，将网络节点的拓扑性质与网络节点的功能性指标联系在一起。最后，我们以科学家合作和互相引用两个网络为例，研究社交网络中创新扩散的现象，揭示了网络适应性演化的机制，并首次提出了多层超图的适应性演化物理模型。.　　本项目发展出了一个通过实证、建模等手段量化研究网络拓扑结构和网络动力学的相互作用对复杂网络所在真实系统的功能所产生影响的研究框架。项目执行期间共出版论著1本、期刊论文3篇（其中SCI检索2篇），正在投稿期刊论文1篇。本项目成果的理论意义在于将复杂网络拓扑结构特征的研究和复杂网络上的动力学研究结合起来，揭示了科学家在实际数据中观察到的网络现象背后的机理。.　　社交网络中的创新扩散问题可以拓展到消息传播、舆情扩散等场景中，在用户社交关系分析、舆情分析等领域中有广泛的应用前景。项目组在理论研究的基础上，还积极开展相关的应用型研究，编写社交网络大数据分析软件1套、申请专利1项。项目组所编写的软件已在有关部门部署，在打击暴恐、犯罪分子的工作中取得了积极的社会成效。