基于SIS模型的网络群体性事件传播及防控研究

[目的/意义]网络群体性事件爆发性强,社会影响大,是近年来众多学者关注的焦点。研究网络群体性事件的传播规律,对政府进一步完善网络治理有一定的理论价值及现实意义。[方法/过程]利用SIS传染病模型中的动力学原理,综合考虑社会环境和各种影响因素,构建网络群体性事件传播的数学模型。模型可转化为一个可分离变量的微分方程,利MATLAB求解出网络群体性事件参与人数的变化轨迹。[结果/结论]模型表明,在促进函数和阻止函数的作用下,网络群体性事件的参与者和未参与者可以相互转换;根据网络群体性事件爆发前、爆发时、爆发后模型的仿真研究结果,认为在事件传播过程中存在着阈值;政府及相关职能部门可以参照阈值采取不同干预措施,有效控制网络群体性事件的发展。