公众恐慌的计算实验方法研究

公众恐慌现象已成为应急管理中的重要问题，多年来一直缺乏有效的实验方法对其进行研究。近年来在复杂系统研究领域，计算实验方法正日渐兴起，为解决这一问题提供了新的思路。本项目拟引入计算实验方法来研究公众恐慌现象，主要研究内容包括：1）以地震造成的公众恐慌为例，建立基于Agent的恐慌信息传播人工系统原型平台。原型平台包括恐慌信息传播的多重边复杂网络和环境模型，模拟个体接受恐慌信息的模糊信息融合算法以及模拟个体从认知到反应行为的基于BDI的主体思维过程模型；2）研究一种基于信息熵理论和数据挖掘技术的公众恐慌信息动态度量方法，用于分析公众恐慌的程度。该方法通过建立不同角度和层次的挖掘规则来发掘恐慌信息的不同特征组群，并利用信息熵理论对公众恐慌信息进行动态度量；3）设计实验探索研究公众恐慌信息传播和蔓延的机制。上述研究工作将为公众恐慌的机理研究提供了新的实验理论和方法，以及切实有效的的实现途径。

针对公众恐慌现象难以获取数据、进行实验和重复研究的特点，本项目在Agent建模、复杂网络等理论和技术的基础上，结合社会学、心理学知识，提出了一套对公众恐慌信息（谣言）传播机制进行量化研究的计算实验方法研究框架，开发了谣言传播计算实验原型系统，并对若干谣言的传播机制进行了模拟验证，取得了一系列成果，完成了项目预期的研究任务。1）对消息传播中两个重要因素-个体和传播环境进行建模研究。提出了基于公众权威的PA-BDI模型和人际关系网络模型。在传统BDI模型基础之上，引入对个体谣言传播行为影响很大的公共权威（Public Authority，PA）概念建立了PA-BDI模型，对消息传播个体agent进行了思维和行为逻辑推理建模；提出了中国特色熟人关系形成过程中的遗传连接、变异连接、基于相似性断边等3种社会网络演化机制，研究了符合我国国情的人际关系网络模型，并根据个体特性研究了人际关系划分模型，以模拟谣言消息的传播环境。2）自主研制了谣言传播计算实验原型系统，支持实验情景（包括个体、社会环境以及初始消息和辟谣消息等内容）的灵活设置，实现了谣言消息传播的计算实验。3）在信息熵理论的基础上，根据谣言传播特性和个体属性设计了多种信息熵，对计算实验中产生的大量交互信息进行特征提取和分析，实现了对谣言消息传播情况的多层次、多角度动态度量。4）本项目对无辟谣和有辟谣等情况下的谣言传播过程进行了多次计算实验，积累了大量数据，验证了谣言传播的周期性等特性，并对公众权威对辟谣效果的影响进行了研究。. 该项目对于推动公众恐慌的研究工作，促进管理科学、社会科学与信息科学的交叉融合创新，具有重要的理论和现实意义。同时，本项目为谣言传播的实验及评估提供了新理论和新方法，有利于发现和探索谣言传播的潜在规律和可能的干预措施，为公众恐慌预防和管理工作提供依据。另外，在该领域取得的研究成果还可为其他人类复杂行为的研究工作提供新思路和新方法。