基于社会网络的创新扩散研究

一种创新产生后并不会马上被掌握,而是通过社会网络逐步扩散。基于社会网络分析,建立了单个用户面对创新决策时的双向概率模型。此外,引入势函数,分析了创新扩散过程中网络整体收益,得出创新扩散过程最终稳定状态的势函数数值比初始状态增加的结论。最后,将建立的数学模型在Von Neumann邻居型网络、Moore邻居型网络和小世界网络3种典型网络中进行仿真验证,并对仿真结果进行比较分析,得出在初始支持者相同的条件下,不支持者与支持者间的距离总和越小,以及所有关联不支持者的边的权重总和越小对创新扩散越有利的另一结论。