舆论演化预测与控制

论文题目： 在线社交网络舆论演化
智能预测与引导技术

一、学位论文选题的立论依据
1.1课题来源
本课题来源于国防科大自主创新科学基金金点子项目“模型数据xxxx预测研究”。
1.2研究背景和选题依据
随着信息技术的飞速发展，社交网络已成为现代社会中信息传播和舆论形成的主要平台。社交网络的广泛应用不仅改变了人们的交流方式，还深刻影响了社会组织结构和公共决策过程[1][2]。在这种背景下，舆论演化规律的研究显得尤为重要。深入理解舆论在复杂网络环境中的演化机制，不仅可以揭示公众意见的形成与变化过程，还为社会治理、公共政策制定以及国家安全提供了科学依据。因此，有必要研究在线社交网络舆论演化规律，探索舆论演化的动力学过程并预测和控制舆论走势，从而进行针对性的舆论引导，维护社会安定。然而，当前舆论演化研究仍面临诸多理论和实践挑战，亟需进一步挖掘舆论动力学的机理、提升模型预测能力和优化舆论控制效率，归纳起来，有以下要求和挑战：
（1）需要探察“舆论态势-网络结构-传播行为”作用机理，构建更加符合客观实际的舆论动力模型
当前关于舆论演化机理的研究，虽然取得了一定进展，但在描述复杂网络环境下的舆论动态演化时仍存在诸多不足。在描述复杂网络环境下的舆论动态演化时，往往没有充分考虑网络结构[3]的多样性、节点之间的差异性以及群体压力[4]的动态影响，这使得这些模型难以准确反映现实社交网络中的舆论演化规律。现实中的舆论演化不仅受网络拓扑结构的影响，还受到意见领袖、信息噪声和群体心理等多种因素的调控。因此，有必要研究基于网络中心性与群体压力耦合的舆论演化机理，构建能够全面反映舆论演化规律的动力学模型，为深入理解舆论演化机制提供更加精准的理论支持。
（2）需要探索数据驱动与模型融合的方式，提高舆论演化预测精度
在提升舆论预测能力方面，当前研究主要分为模型驱动方法和数据驱动方法两大类，但两者均存在显著的不足。模型驱动方法以数学模型为基础，依赖明确的假设条件和逻辑推演，能够提供理论解释性，但因其对实际网络数据的利用有限，在应对现实中动态复杂的舆论环境时表现出适应性不足，尤其是在处理异质性网络和非线性动态变化时，预测精度较低。另一方面，数据驱动方法通过大规模社交媒体数据训练机器学习或深度学习模型，能够捕获复杂的舆论变化模式并具有较高的预测精度，但其依赖大量高质量数据，且往往缺乏理论模型的指导，导致可解释性和泛化能力较弱。因此，有必要将模型和数据相结合，综合集成各自优势，形成模型数据协同驱动的新方法，为社交网络舆论演化预测研究提供有力的支撑。
（3）需要探索网络结构解析与动态策略自适应调控在舆论控制中的应用路径，实现低成本高效舆论控制。
传统的舆论控制方法多基于网络结构特性，如通过识别高中心性节点或关键桥接节点施加干预。这些方法虽然在静态网络环境中能够取得一定成效，但在动态、复杂的社交网络中往往缺乏灵活性。此外，基于规则的启发式方法大多以经验为基础，难以应对网络环境的快速变化和舆论演化过程的非线性特征。在动态舆论控制方面，基于强化学习的智能化方法虽然逐渐受到关注，但目前研究多集中于简单环境中的策略优化，在高维动态网络中依然存在动作空间过大、节点选择效率低、干预成本高等问题。因此，有必要借助图神经网络在研究网络拓扑结构方面的显著优势，将其引入强化学习框架，对动态复杂的社交网络拓扑进行精准建模。在此基础上，通过动态学习优化关键节点干预策略，综合考虑多个方面设计奖励函数，提升舆论控制的效率与适应性。
上述分析表明，要实现有效的舆论演化预测和引导，需要从机理上探究舆论演化的动力学规律，融合数据和模型进行预测,以及融入强化学习对舆论进行干预。因此，本研究将建立基于网络结构与群体压力耦合的舆论演化模型，开发模型数据协同驱动的预测方法，并引入强化学习和图神经网络优化舆论控制策略，有效提升舆论预测的精度和干预效率，助力于现代社会的舆情管理和决策支持，提供强有力的理论基础和技术支撑。
1.3研究意义
开展在线社交网络舆论演化智能预测与控制技术研究，对于深入理解舆论演化机制、提升舆论预测与控制能力，推动相关理论发展及实际应用具有十分重要的理论意义和应用价值：
在理论层面，本研究通过引入网络中心性与群体压力的耦合机制，扩展了现有的舆论演化模型，显著提升了模型在复杂社交网络环境中对舆论动态的描述能力。这一创新不仅丰富了舆论动力学理论，为理解和模拟现实中多样化的舆论传播现象提供了更为精准的工具，还为跨学科研究提供了新的方法论。研究中融合了深度学习和强化学习等先进的人工智能技术，探索了将理论模型与数据驱动方法相结合的创新路径。这种融合方法既保留了舆论演化模型的可解释性，又提升了预测精度，为复杂社会现象的建模提供了新的思路和技术手段。此外，本研究所提出的耦合机制为进一步研究社会网络中其他复杂现象（如极化现象、群体行为等）提供了理论基础，推动了社会科学与计算机科学、人工智能等领域的深度融合。
在现实应用方面，研究所提出的舆论演化与控制模型具有广泛的实际应用价值。首先，该模型能够为政府和相关部门提供科学的舆情监测与干预策略，帮助及时发现和应对潜在的舆论风险，提升社会治理能力，维护社会稳定。例如，在重大公共事件或危机情况下，模型可以帮助决策者识别关键舆情节点，制定精准的舆论引导措施，防止舆论失控。其次，优化的舆论演化策略能够减少虚假信息和极端观点的扩散，有助于营造健康、理性的公共信息环境，促进社会和谐与共识的形成。总体而言，本研究不仅在理论上具有重要的创新意义，在实际应用中也具备广泛的社会价值，为应对信息时代的舆论管理挑战提供了有力的技术支持和决策依据。

二、文献综述
2.1国内外研究现状
在现代社会中，舆论演化与引导成为舆论动力学研究中的重要课题。本文将从舆论演化机制、融合数据的舆论演化预测研究及舆论引导策略等三个方面展开综述，系统梳理现有文献中的主要理论成果与研究进展，旨在为进一步的理论探讨与实际应用提供参考与借鉴。
2.1.1舆论演化机制研究现状及发展动态分析
舆论动力学研究的核心之一是探索个体和群体意见如何通过社会互动逐渐演化为共识、聚类或极化现象。通过建立数学模型和数值模拟，研究者从经典的理论框架出发，不断结合网络拓扑结构、社会心理学理论与数据分析技术，揭示复杂社交网络中的舆论演化规律。以下将分别从离散模型、连续模型、其他学科结合的模型以及共识和极化机制的研究四个方面展开综述。
离散舆论演化模型将个体意见表示为离散状态，适用于意见明确的情形。经典的离散模型包括Ising模型[5]、Voter模型[6]和Sznajd模型[7]。这些模型通过模拟个体之间的意见交换机制，揭示了意见如何在网络中演化。例如，Voter模型通过随机选择两个相邻节点，并让一个节点的意见向另一个节点靠拢，展示了意见在网络中的演化过程。然而，离散模型往往简化了个体意见的复杂性，难以捕捉现实中意见的多样性和连续性变化。
连续舆论演化模型使用实数表示个体意见，更详细地描述了意见的强度和变化。DeGroot模型[8]和有限信任模型（BCM）[9]是连续模型的代表。DeGroot模型假设个体根据邻居的平均意见调整自身观点，逐渐达成一致。然而，该模型未考虑个体固有偏见的影响。Friedkin和Johnsen提出的Friedkin-Johnsen模型[10]对此进行了扩展，引入了个体对初始意见的固执程度，从而更准确地模拟现实中的观点演化过程。此外，Hegselmann-Krause模型（HK模型）[11][12]和Deffuant-Weisbuch模型（DW模型）[13]进一步丰富了连续模型的研究。HK模型中，个体考虑所有在其信任范围内的邻居的意见，通过计算邻居意见的平均值来更新自己的意见；而DW模型则通过随机配对的方式让个体互动，仅在意见差距小于一定阈值时才更新意见。这些模型展示了信任范围和互动规则对舆论演化的显著影响。然而，尽管连续模型在细化意见变化方面有所进步，但大多数模型仍未充分考虑人的心理作用、舆论态势等因素，限制了其在复杂网络环境中的应用效果。
为了更好地反映现实社会中的舆论演化过程，研究人员开始将舆论动力学模型与其他学科的理论相结合。例如，Di Mare等人[14]首次将进化博弈理论与舆论动力学结合，探讨了个体通过互动和模仿学习找到最优策略并达到动态平衡。Yang等人[15]基于社会从众理论构建了演化博弈模型，研究发现个体在持相似观点时能够获得更多收益，反之则需付出代价，从而影响意见的演化路径。这些研究丰富了舆论演化模型的理论基础，提升了模型的现实适应性。此外，Ye等人[16]提出的影响网络模型，研究了外在意见与个人真实意见之间的差异。该模型引入了内在与外在观点的概念，考虑到个体可能会在社会压力下表达不同于自己真实信仰的意见，导致公共意见与私人意见之间的差异。这种结合心理学和社会学理论的模型，为理解个体在社会压力下的舆论行为提供了新的视角。尽管多学科结合的方法在一定程度上提升了舆论演化模型的复杂性和现实适应性，但大多聚焦个体层面，未充分考量群体行为对舆论演化的关键作用。
除此之外，研究者开始关注于共识和极化的形成原因，探讨了信任范围、同质性偏好、排斥性互动等因素对舆论演化的影响。Su[17]的研究指出，当信任范围较小时，个体仅与极少数邻居互动，意见可能收敛到多个孤立的群体，形成极化格局。Axelrod[18]的模型显示，同质性偏好会促进群体内部意见的一致性，但也可能导致不同群体间的分裂。Martins等人[19]提出的包含排斥性互动的模型，假设个体不仅受到相似意见的吸引，还会主动排斥与自身观点差异较大的意见，这种机制可能导致多个孤立的极化团体[20]。回音室效应[21]和网络模块化结构被认为是推动舆论演化的重要因素。Sunstein[22]提出的回音室效应表明，个体在社交网络中倾向于接触与自身观点一致的信息，进一步强化其立场。Sasahara等人[23]的研究验证了回音室效应与模块化网络结构的共同作用，尤其在社交媒体环境中，极化现象更加显著。情绪演化在舆论演化中也起到重要作用，Gonzalez-Bailon等人[24]发现，负面情绪（如愤怒、恐惧）比正面情绪传播更快，且更容易激发个体采取极端立场，从而推动群体间的对立。Dong等人[25]进一步研究了激进化动态的演化，发现讨论话题的争议性是极化状态出现的重要因素。尽管已有大量研究深入探讨了共识与极化的形成机制，部分研究也开始考虑群体压力在其中的作用，但群体压力与网络结构的耦合机制及其在复杂社交网络中的动态影响尚不清晰。
2.1.2融合数据的舆论演化预测研究现状及发展动态分析
随着舆论动力学研究的不断发展[26]，传统理论模型因其理论框架清晰、发展历史悠久而较为成熟，为理解舆论形成与演化提供了重要的数学工具。然而，随着大数据和深度学习技术的兴起，数据驱动的方法开始受到关注，这类方法通过从大规模社交媒体数据中自动学习复杂交互模式，显著提高了预测精度。近年来提出的模型数据协同驱动方法，尝试将理论模型与深度学习结合，充分发挥理论模型的可解释性与深度学习的强大表征能力，为舆论动力学研究开辟了新的方向。以下将分别从数据驱动和数据模型双驱动的模型两个方面展开综述。
随着大数据和深度学习技术的快速发展，研究人员开始应用深度学习方法来建模舆论动力学。这些方法能够自动从大规模社交媒体数据中学习个体之间复杂的互动模式和观点演化。例如，De等人提出了AsLM[27]和SLANT模型[28]，通过线性回归和多维点过程描述意见形成的动力学。Kulkarni等人[29]引入了SLANT+模型，进一步考虑了个体之间的非线性互动和外部影响，为舆论演化提供了更全面的理解。同样，Zhu等人[30]应用递归神经网络（RNN）预测用户意见随时间的变化，利用序列数据捕捉舆论动态中的时间依赖性。Zhao 等人[31]提出了结合门控循环单元（GRU）和图卷积网络（GCN）的模型，用于预测网络数据中的动态意见，克服了理论模型在处理大规模网络和异质数据时的局限性。Vargas-Pérez等人[32]利用图神经网络推断Hegselmann-Krause模型中个体的信任阈值，减少了在新案例中进行额外模拟的需求。Jain等人[33]提出了GOLI模型，利用GNN识别在线社交网络中的意见领袖，分析其在舆论演化中的影响力。Du等人[34]提出了一种基于图嵌入的意见动力学方法，通过图嵌入技术有效地保留图数据的结构和属性信息，在多个数据集上表现出色。这些方法在提高预测准确性方面取得了显著进展。然而，这些数据驱动的方法往往缺乏理论模型的指导，导致可解释性和泛化能力较弱，难以在不同网络结构和舆论动态下保持稳定的预测性能。
为弥补理论模型与数据驱动方法的不足，研究者逐渐探索将两者相结合的创新方法。物理启发神经网络（PINN）[35]将领域知识嵌入深度学习框架，通过在损失函数中加入物理方程残差，实现知识嵌入与发现的闭环。这一思想被 Okawa 等人[36]引入舆论动力学领域，提出了社会学知识嵌入神经网络（SINN）模型，将传统舆论动力学模型转化为常微分方程（ODE）嵌入神经网络，结合社交媒体数据进行端到端训练，并通过矩阵分解与语言模型捕捉社会网络的结构信息。在此基础上，Wang 等人[37]提出了神经概率有限信任模型（NPBC），利用 LSTM 模型捕捉时间序列特征，进一步改进了模型性能并提升了预测精度。这种融合利用理论模型的可解释性与深度学习的强大表征能力，不仅有效降低了对大规模高质量数据的依赖，还在一定程度上提升了模型的预测精度和鲁棒性。然而，尽管这些协同驱动方法在一定程度上提升了预测能力，但是预测准确率仍然有待进一步提高，理论模型与神经网络结合的方式也可以进一步优化。
2.1.3舆论控制策略研究现状及发展动态分析
随着社交网络的快速发展，舆论极化、意见分裂等问题对社会稳定带来了深远影响。舆论控制作为舆论动力学研究的重要方向，旨在通过干预舆论演化的过程，引导社会意见向稳定、共识或非极化方向发展。以下将从基于关键节点控制和基于边控制两个方面进行详细综述。
目前绝大多数的研究都是基于关键节点的控制。早期的舆论控制研究主要集中于基于网络结构特性的干预策略[38]。研究表明，社交网络中的关键节点（如高中心性节点）对舆论演化具有重要影响。通过对关键节点施加干预，可以有效引导舆论的演化过程。Kiss等人[39]研究了基于网络中心性的舆论控制策略，发现通过干预网络中度中心性和介数中心性较高的节点，可以显著降低舆论极化程度。这些节点因其在网络中的高连接性，能够最大化信息的舆论演化效应。此外，近期的研究提出了一种基于双指标香农熵的关键节点识别方法[40]，综合考虑节点在全局网络和局部网络拓扑结构中的重要性。通过计算节点的信息熵，识别出在舆情演化中起关键作用的节点。仿真实验结果显示，干预这些关键节点可以有效降低舆情演化的速度和范围。然而，这些基于网络结构的干预策略通常依赖于静态网络模型，缺乏对动态网络环境中舆论演化的灵活适应，限制了其在实际复杂社交网络中的应用效果。
启发式规则方法通过设计简单的规则来调整舆论演化过程，通常用于模拟和控制网络中观点演化和分布的动态过程。这类方法强调经验性和规则设计的灵活性。Yildiz等人[41]基于社会影响理论设计了一种舆论演化规则，利用少数“坚持节点”的意见不变性，成功实现了对极化舆论的引导。研究发现，在不同网络结构下，增加坚持节点的数量能够显著减少舆论分裂。Wang等人提出了一种通过注入中立意见的启发式规则，模拟了中立信息对舆论演化的影响。研究表明，外部中立意见的加入可以削弱极端意见的影响力，从而降低极化程度[42]。李林姣等人[43]在社交网络中调整社区结构，设计了通过弱化群体内部联系、增强跨社区连接的策略来减少意见极化。这些研究表明，通过启发式规则设计的干预方法可以在一定程度上有效引导舆论演化，但缺乏动态调整能力和全局最优性，难以应对复杂动态网络环境中的多变舆论演化过程。
近年来，强化学习方法因其在动态决策问题中的优越表现，逐渐被引入舆论演化控制领域[44][45][46]。通过构建舆论演化的状态空间、动作和奖励机制，强化学习方法能够自适应地调整控制策略，实现对舆论演化过程的有效引导。Zhang等人[47]提出了一种基于多智能体强化学习的舆论演化模型，该模型研究了舆论在复杂媒体与个体间的互动机制，智能体通过协作学习有效抑制极化现象，并促进舆论的一致性发展。Yang等人[48]提出了一种平衡性舆论影响最大化方法，通过深度强化学习框架，在多方舆论主体间实现均衡的舆论引导，避免出现单一意见占据主导的问题。Ghosh等人[49]通过强化学习模型设计了一种增强舆论群体间影响力的控制方法，有效解决了不同意见群体间的不对称影响问题，减少了舆论演化过程中的群体对立。Tian等人[50]进一步拓展了强化学习的应用，提出了一种主题感知的舆论控制策略，通过动态调整干预点与方式，优化舆论在网络中的演化路径。尽管强化学习方法在舆论控制方面有潜力，但现有研究多集中于简单场景，难以满足复杂动态网络的实际需求。复杂社交网络中，结构的多样性会改变舆论传播与群体互动模式，忽略此因素会使该方法在实际复杂网络中无法准确定位关键节点和路径，难以实施有效干预，削弱其在复杂网络环境下的舆论控制能力。更为重要的是，基于节点的控制方法在实施过程中面临更高的成本和操作难度，尤其在大规模社交网络中，节点干预不仅耗费资源，而且难以达到预期的控制效果。
为了克服基于节点控制方法的不足，研究者们开始探索通过控制网络中的边来引导舆论演化。Nugent等人[54]提出了一种通过调整社交网络中连接强度来引导群体朝向目标意见的方法。该方法并不直接影响个体的观点，而是通过改变个体之间的连接强度，进而影响整个网络的舆论演化过程。这种方法强调了网络结构在舆论动力学控制中的重要性，表明通过优化网络连接，可以有效地引导群体意见朝预定方向发展。Piccoli和Pouradier Duteil[55]则提出了一种时变权重控制策略，通过分配控制约束，将个体引导至目标状态。该策略通过动态调整网络中边的权重，影响信息传播的速度和范围，从而实现对舆论的有效控制。这些研究表明，通过控制边的存在与否或边权重，可以更加灵活和精准地引导舆论演化，避免了仅依赖节点控制所带来的局限性。然而，这些边控制方法在实施过程中仍存在操作复杂性和成本控制等问题，如高精度的网络权重调整机制、对实时网络变化的快速响应能力以及干预成本与控制效果之间的最佳平衡
2.2研究现状总结
综上所述，国内外研究者针对网络舆论演化机制与预测控制技术开展了大量的相关研究，对本项目工作具有重要的参考价值。然而，现有研究仍存在以下几个方面的问题：
（1）群体压力与动态交互耦合机制及动态影响研究欠缺
在舆论演化过程中，群体压力和个体之间的动态交互对舆论动态的影响被视为关键因素。然而，现有研究存在明显缺陷，未深入分析群体压力引起的交互的变化，也未精确量化其对舆论走向的推动或抑制程度。个体在受到群体压力时，可能会改变其交互对象，例如选择不再与某些用户沟通，这种动态交互的变化在现有模型中尚未得到充分体现。此外，群体压力与个体交互的耦合机制及其对舆论传播的动态反馈作用尚不清晰。这些不足导致难以全面呈现群体压力与个体动态交互在舆论演化中的复杂互动，阻碍了对“舆论态势 - 动态交互”相互作用规律的深入理解。
（2）数据驱动与模型融合方法研究较少且准确率有限
数据模型协同驱动方法在舆论演化预测领域已初显潜力，为捕捉复杂多变的舆论动态提供了新途径，但相关成果较为稀缺。在融合策略的探索上，目前仅涉及有限的技术手段和理论框架，未能充分挖掘二者结合的多种可能性。现有的数据与模型融合方法在预测准确率方面存在瓶颈。在复杂舆论环境下，面对舆论的非线性发展、多因素干扰以及数据的高噪声等问题，这些方法难以精准地解析舆论走势，其预测精度与实际应用所要求的高精度标准存在差距，无法为舆论的精准把控提供可靠的依据。
（3）舆论控制策略场景简单且效率低
当前舆论控制研究主要集中于基于关键节点的控制方法，这类方法通过识别和干预高中心性节点或关键桥接节点，虽然在静态网络环境中能够取得一定成效，但在动态复杂的社交网络中往往表现出适应性不足。此外，基于节点的控制方法存在干预成本高、操作难度大等问题，尤其在大规模社交网络中，节点干预不仅耗费大量资源，而且难以实现预期的控制效果。相比之下，基于边的控制可以解决上述问题，但是研究较少，现有的基于边的控制方法在灵活性和效率方面仍存在不足，如边权重调整机制复杂、对实时网络变化响应能力有限和效率不高等。
上述问题的存在，使得当前研究无法全面满足社交网络舆论演化预测与控制的实际需要，亟待开展模型与数据协同驱动的舆论演化预测与控制方法研究。通过建立更加完善的舆论动力模型、探索高效的模型数据融合技术以及设计综合考虑成本与效益的强化学习控制策略等一系列工作，旨在为社交网络舆论演化的精准预测与智能控制提供理论支持和技术保障。这不仅有助于深入理解社交网络中微观主体的交互及其涌现现象，还能有效提升舆情态势预测能力，助力于社交网络的认知合理引导与精准管控，为提高国家治理能力水平贡献力量。

三、研究内容
3.1研究目标
为满足现代社交网络中舆论演化与引导对高精度预测、实时监测和高效干预策略的需求，针对舆论演化过程中交互动态与群体压力相互作用的机理尚不完全清晰、舆论演化预测的准确性不足以及舆论引导策略的效率有待提高等问题，研究社会网络舆论演化与引导的综合技术方法。包括：构建基于交互动态与群体压力耦合的舆论演化模型，揭示交互动态与群体压力在舆论动态中的协同作用机制；设计模型数据协同驱动的舆论预测框架，融合理论模型与深度学习技术，提升舆论预测的准确性与可解释性；开发基于强化学习的舆论引导策略，实现动态、智能的舆论干预与引导，优化关键边的选择与干预效率。通过这些研究，全面提升舆论动态系统的模拟、预测与干预能力，为社会治理和国家安全提供科学的技术支持和决策依据。
3.2 主要研究内容、需要解决的关键科学问题
3.2.1主要研究内容
本论文的研究内容涵盖舆论演化机理的深入挖掘、模型与数据的协同驱动预测方法以及基于强化学习的舆论控制策略的优化。如图3-1所示，这三个研究点相互关联，形成了一个从机理理解、预测到控制的完整舆论演化与控制研究体系。

图3-1 研究内容之间的关系图
（1）基于网络结构与群体压力的舆论演化模型研究
现代社交网络中，舆论的演化及其极化现象对社会稳定产生了深远影响。然而，现有的舆论演化模型主要集中于个体间的直接互动，未能充分考虑网络结构与群体压力[51][52]对舆论动态的关键影响。这使得这些模型在解释现实中的舆论演化过程及其复杂的动态规律时显得力不从心。因此，本研究将基于网络结构与群体压力的耦合机制，构建一个能够全面反映舆论演化规律的动态模型。首先，将引入网络中心性参数以量化关键节点的社交影响力，同时融入群体压力驱动机制，以刻画个体在整体舆论环境下的压力响应特性。通过建立舆论演化的动力学方程，并结合数值模拟，揭示网络结构、意见相似性和群体压力在舆论动态过程中的协同作用。本研究不仅关注舆论演化的整体过程，还将重点探讨舆论极化的形成与发展机制，从而为理解舆论演化和极化现象提供更为全面的理论支持。
（2）融合舆论演化与神经网络的舆论预测方法研究
在复杂的社交网络中，舆论的演化受到多种因素的影响，传统的舆论动力学模型在处理实际社交数据时预测精度较低，且缺乏对非线性交互作用的捕捉能力。虽然神经网络在数据处理方面具有优势，但其缺乏可解释性，难以揭示社会认知演化的内在机制。因此，本研究提出一种融合舆论演化理论与神经网络的舆论预测方法。本研究在传统舆论演化模型的基础上同时结合深度学习技术，从社交数据中自动学习潜在模式，提升预测精度。通过构建理论模型与神经网络的数据驱动能力的协同框架，既保留了理论模型的可解释性，又充分发挥了神经网络的预测优势，能够更好地适应复杂社交网络中的舆论动态变化。这一方法为舆论预测与控制提供了新的技术路径，并为社会治理提供了科学的决策支持。
（3）基于强化学习和图神经网络的舆论极化控制策略研究
舆论演化过程中，极化现象的加剧不仅阻碍了社会共识的形成，还可能引发群体对立与社会分裂，因此，研究如何动态控制舆论演化具有重要意义。现有研究多采用基于启发式规则或简单中心性算法的静态控制方法，难以应对舆论演化过程中复杂的动态变化与非线性特征。针对这一问题，本研究提出一种结合深度强化学习与图神经网络（GNN）的智能控制方法，通过动态捕捉网络结构变化与舆论演化特征，实现关键节点的精准干预与优化。具体而言，本研究构建一个强化学习框架，集成图神经网络对社交网络的复杂拓扑结构及节点间的交互特性进行建模，同时设计综合考虑极化程度、干预成本与信息多样性的多目标奖励机制。模型不仅优化干预节点的选择，还智能调整干预的时机和力度，以提高舆论引导的效率和适应性。通过数值模拟与真实社交网络数据的实验验证，研究将探索强化学习与网络特性结合在舆论控制中的潜力，为舆论动态演化的智能干预提供理论支持与技术创新。
3.2.2拟解决的关键科学问题
本课题拟解决的关键问题包括：
（1）节点中心性与群体压力的非线性耦合适配问题
针对现有舆论演化模型难以充分考虑节点中心性与群体压力在不同网络结构中的作用且群体压力对个体意见作用呈现非线性特征的情况，如何合理将二者耦合并适配不同网络结构，以精准描述舆论演化态势，是本课题需要解决的一个关键科学问题。
（2）舆论演化模型与神经网络的融合及参数可学习性问题
鉴于舆论演化模型以离散形式定义无法通过神经网络进行参数更新、使用传统的参数校准耗时较长，如何在将舆论演化模型与神经网络结合过程中，实现舆论演化模型参数在神经网络训练中的动态更新，从而达成数据驱动与社会科学知识的有机融合，是本课题需要解决的一个关键科学问题。
（3）高维动态网络中的奖励函数设定与动作空间优化问题
由于在舆论演化控制研究中强化学习方法面临高维状态和动作空间挑战，不同网络拓扑结构下舆论演化特性差异大，如何设计合理的奖励函数以平衡抑制极化与控制干预成本，并优化动作空间降低搜索难度和计算成本，提升策略泛化能力，是本课题需要解决的一个关键科学问题。
3.3 工作方案（研究方法、技术路线等）及可行性分析
3.3.1 技术路线和研究方案
本课题的总体技术路线是：针对现代社交网络中舆论演化的复杂性，结合理论模型与数据驱动方法，提出一套综合的舆论预测与控制技术方案。首先，在舆论演化模型中引入网络结构与群体压力的耦合机制，构建动态舆论演化模型，揭示个体意见在社交网络中的演化规律。其次，针对传统模型在高维数据中的适应性和预测精度不足的问题，结合深度学习技术，设计舆论预测框架，利用神经网络从大规模社交数据中挖掘潜在模式并提升预测准确性。最后，基于强化学习的方法，提出舆论控制策略，通过动态干预关键节点，抑制舆论的极化趋势，优化干预效率和控制效果。通过这些研究，本课题旨在提供一种高效的舆论演化预测与干预体系，提升舆论管理的精度与实用性，为社会治理提供科学支持。本课题三个研究内容的具体实施方案如下。
3.3.1.1基于网络结构与群体压力的舆论演化模型研究
本研究旨在探索社交网络中个体意见的演化过程，重点分析在网络结构和群体影响的共同作用下，个体意见如何从分散走向一致（共识）、两极分化（极化）或分裂（分裂化）。基于已有的舆论动力学模型，引入个体异质性参数来描述不同个体对群体压力的敏感性差异，从而构建更贴近现实的舆论演化模型。模型的核心思想是通过网络中个体的局部交互效应（邻居之间的直接影响）和群体整体压力效应（邻居意见的平均值）共同决定个体意见的动态变化，同时赋予个体对群体压力反应的敏感性差异，以反映个体在社会网络中的异质性行为特征。基本架构如图3-2所示。

图3-2 舆论演化机制框架图
1.模型的基本结构
基于與论动力学模型，提出了能够反映个体异质性和群体压力的观点演化公式。模型的核心方程如下:

描述了个体在时间上的意见变化，主要由三个部分决定：意见的自然衰减、个体之间的直接交互和群体压力的影响。以下对每一部分进行详细说明。
（1）意见的自然衰减
表示个体意见的自然衰减趋势。若个体未受到外部影响，其意见值会逐渐回归到中立状态（即 ）。这项机制反映了个体在舆论演化中的认知特点：随着时间推移，个体可能对某一议题逐渐失去关注或兴趣。
（2）个体之间的交互

描述了个体 与其邻居节点 的直接交互作用。个体 的意见值会受到与其直接相连的邻居节点 的意见影响。
：网络邻接矩阵，表示个体 和 是否直接相连。如果 ，则 是 的邻居；如果 ，则两者之间没有直接交互。
表示节点 的中心性，表示其在网络中的重要性。中心性越高的节点对其邻居的影响越大。
：非线性演化函数，用于限制观点演化的强度在 区间内。参数 控制演化的非线性程度。较大的 使得极端意见（接近 ）的演化更为显著，而中间意见的演化较弱。
（3）群体压力的影响

描述了群体压力对个体意见的影响。个体 的意见值 会受到邻居群体意见 的整体趋势影响，表现为趋近或远离邻居群体意见的动态。表示邻居群体意见的加权平均值，这一值反映了个体 的邻居整体意见倾向。

：个体对群体压力的敏感性，刻画了个体在群体舆论影响下的异质性反应。通过设计 的分布，可以模拟个体在群体压力下的不同反应：
当 时，表示个体倾向于妥协，调整自己的意见向群体意见靠近。
当 时，表示个体倾向于反抗，调整自己的意见远离群体意见。
当 时，表示个体对群体压力无反应。
通过 的异质性，可以模拟个体对群体压力的不同反应倾向，增强模型对现实场景的适应性。
2.分析的基本步骤
（1）实验设置
研究分别设置个体对群体压力的敏感性 、观点演化的非线性程度参数 和网络结构特征等关键变量的取值范围。个体敏感性 通过正态分布随机生成，均值为，方差为，以模拟现实中个体对群体压力反应的差异性。在数值仿真中，通过调节 的值来分析不同敏感性分布对與论演化模式的影响。非线性演化参数 的取值范围为 0 至 5 ，用以探索从线性演化到非线性演化条件下，极端意见对與论演化的放大效应。此外，网络结构通过随机网络、小世界网络和无标度网络三种典型网络模型进行模拟，邻接矩阵 根据不同网络结构生成。在数值求解与仿真中，采用 Runge-Kutta 四阶方法对动力学方程进行数值求解。
（2）敏感性和鲁棒性分析
通过调整模型中的关键参数（如 ,网络拓扑结构）来研究舆论演化对这些变量的依赖性。例如，通过改变 的分布方差 ，可以探讨个体异质性对最终舆论分布形态的影响。对于网络结构，通过随机移除部分节点或随机扰动初始意见分布，测试模型在结构变化和初始条件下的稳健性。敏感性分析和鲁棒性测试的结果将进一步验证模型的可靠性和适用性，并为舆论干预策略的设计提供参考。
3.3.1.2融合舆论演化与神经网络的舆论预测方法
该研究点聚焦于结合经典舆论动力学模型与神经网络的优势，进一步提升对舆论演化复杂动态的预测能力。在现有的舆论动力学模型的基础上，引入神经网络，以解决传统模型在捕获长程依赖和复杂交互模式上的局限性。通过自注意力机制，模型可以识别舆论演化过程中的复杂交互关系和时间动态特征。同时，将经典模型的微分方程作为约束嵌入网络训练过程，兼顾模型的预测性能与解释性。该研究将为更加准确地模拟复杂社交网络中的舆论演化提供理论支持和技术工具。基本架构如图3-3所示。

图3-3 演化模型数据双驱动架构图
1.模型的基本结构
（1）舆论演化模型的嵌入
基于上面提到的舆论演化模型，每个个体的观点演化由以下微分方程描述：

其中， 表示个体 与 在时间 的交互权重，通过Gumbel-Softmax方法实现连续化,使其可微分并适用于神经网络优化：

其中 定义了个体间的交互概率，反映了相似意见个体间更倾向于互动的现象。
（2）数据驱动模块
通过嵌入层分别对用户和时间进行特征映射，生成嵌入向量 和 ，并融合得到联合表示：

再通过多头自注意力机制捕获复杂的交互模式和长程依赖：

其中 分别为查询、键和值的线性变换矩阵，多头注意力的输出通过残差连接和归一化后输入全连接层。融合后的表示通过全连接层输出个体在未来时间的意见预测值：

总损失函数结合数据损失、ODE约束损失与正则化项，其中，衡量模型预测值与真实值的差异；约束模型输出遵从舆论动力学方程；正则化项 限制模型参数的复杂度。

2.分析的基本步骤
（1）实验设置
本研究将使用合成数据集和真实社交网络数据集进行实验。合成数据集将包括三种典型的舆论模式：共识、极化和分裂化，用以验证模型在不同舆论演化情景中的表现。真实数据集将选择社交媒体数据（如 Twitter 数据集），模拟复杂真实场景下的舆论动态。
模型的关键参数将根据实验需求进行设置与优化，例如，交互权重相关参数，包括个体相似性权重指数 和 Gumbel-Softmax 温度参数 ，用于调整个体间交互的动态权重；动力学模型参数，包括观点演化敏感性参数 和个体敏感性分布参数，用于控制與论演化与个体反应的非线性特性；神经网络超参数，如注意力头数、嵌入维度及网络深度，用以优化网络捕获长程依赖与复杂交互关系的能力。
（2）实验分析
舆论动态特征分析
通过时间序列仿真，模拟舆论演化的动态过程，绘制舆论分布随时间变化的曲线，分析模型在捕获舆论演化路径中的表现；探索舆论在不同时间步的动态轨迹，关注模型在再现共识、极化和分裂化模式中的有效性。
模型预测能力评估
对比基线模型（如 Voter 模型、DeGroot 模型），验证融合动力学约束的模型在舆论预测中的准确性；评估模型在时间序列预测中的表现，计算预测误差（如均方误差 MSE）以量化预测性能。
模型鲁棒性分析
加入随机噪声，测试模型对舆论演化稳定性的适应能力；设置不同的初始舆论分布（如随机分布和双峰分布），分析系统从不同初始条件到稳态分布的演化路径。
3.3.1.3基于强化学习与图神经网络的舆论控制策略研究
针对上述研究点提出的舆论动力学模型，利用强化学习（RL）方法对舆论演化进行干预与控制，目的是通过对关键边的动态干预，降低舆论的极化程度，最终促使网络中个体的意见值趋向一致，避免舆论的两极分化。具体方法结合舆论动力学模型的特点，设计强化学习的核心要素，包括状态表示、动作定义、奖励函数及模型优化等，通过策略网络预测最佳干预边，并结合目标网络优化干预策略，构建针对舆论演化的动态控制方法。基本架构如图3-4所示。
图3-4 舆论控制框架图
1.模型的基本结构
为了将强化学习方法应用到舆论极化控制中，需要结合模型的特点设计强化学习的状态表示、动作定义、奖励函数等，下面详细说明强化学习的四个参数。
（1）状态定义
状态表示是舆论网络在某一时间步的全局描述，包含以下要素：为每个节点的当前意见值；表示持有极端意见的邻居数量；为邻接矩阵，表示网络中节点间的连接关系。状态用矩阵 表示，其中 是节点特征，是邻接矩阵。
（2）动作定义
动作表示在当前状态下选择的干预边集合，定义为：

其中 是被干预的边，干预方式为移除边 ，以减弱整体的极化程度。同时会进行动作的约束，动作预算设定为 ，每个时间步最多可以干预 条边。
（3）奖励函数
奖励函数需要结合舆论动力学模型的具体特性进行设计，既要反映极化程度的变化，也要考虑干预的成本。奖励函数将会从成本和效果两方面考虑。以节点意见值的方差衡量极化程度，方差越小说明极化越低。定义奖励为:

干预成本的衡量: 干预成本与被干预的边数量相关，其中 是成本权重，定义成本奖励为：

最终奖励结合极化减少和干预成本，定义为:

通过该奖励函数，RL智能体在不断的状态转移和动作执行后，会尝试最小化意见方差并减少控制消耗，从而学得高效的控制策略。
（4）策略网络与目标网络
策略网络用于预测在当前状态 下的干预效果，采用图神经网络 (GCN)实现：

目标网络用于计算目标值，辅助优化策略网络的参数：

策略网络通过最小化均方误差（MSE）损失函数优化，损失函数定义如下：

2.分析的基本步骤
（1）参数设置与模型初始化
舆论网络的拓扑结构采用小世界网络或无标度网络，模拟真实社会中的舆论演化场景。网络中每个节点的意见值随机初始化在[−1,1]的范围内，用以代表个体对某一事件的初始态度，网络中每条边的存在与否随机初始化，用以代表边的初始影响力。强化学习的关键超参数需要设定，包括折扣因子、干预成本系数以及动作预算等。策略网络和目标网络的权重通过随机方式初始化，并保证两者的初始状态一致，以提供稳定的训练起点。
（2）强化学习训练
训练过程依托舆论动力学模型与强化学习框架展开。通过舆论网络的初始状态构建节点特征矩阵和邻接关系，为后续模型训练提供基础。在每个时间步内，依据 ∈-贪婪策略选取干预边集合，利用策略网络预测的干预效果值确定最佳动作，随后依据舆论动力学方程模拟舆论的演化过程并更新网络状态。
即时奖励由奖励函数计算得出，同时考虑舆论极化程度的降低幅度与干预操作的成本影响。每轮模拟生成的四元组（当前状态、动作、即时奖励、下一状态）存储至经验回放缓冲区，用于后续批量采样训练策略网络。在此过程中，目标网络与策略网络的参数以固定时间间隔同步，从而提升训练的稳定性和收敛效率。
（3）测试与评估
强化学习模型经过训练后，需要通过多场景的仿真实验进行评估。首先，模拟舆论网络的动态演化过程，绘制舆论分布随时间变化的轨迹，分析模型在舆论极化抑制中的效果。通过计算最终意见方差、极端节点数量和舆论收敛时间，评估模型对不同舆论状态的控制能力。
为了验证模型的鲁棒性，加入随机噪声或改变初始舆论分布（如双峰分布），观察舆论网络在干预过程中的稳定性和适应能力。此外，与传统干预策略（如随机干预或高中心性节点优先干预）进行对比，验证强化学习控制方法在干预效果、收敛速度和干预成本等方面的优越性。
3.4 预期创新点
（1）针对现有舆论演化模型在考虑节点中心性与群体压力对舆论动态影响方面存在不足，难以适配不同网络结构，且不能很好处理群体压力非线性作用以精准描述舆论演化态势的问题，本课题提出结合网络中心性与群体压力的舆论演化模型。通过非线性耦合机制量化局部网络结构与全局舆论压力的交互作用，允许个体在群体压力下表现出妥协或反抗行为，以此解决现有模型在描述异质性网络结构和动态舆论极化现象上的缺陷，增强模型解释性和对复杂社交网络环境的动态适应能力。
（2）鉴于传统舆论演化模型离散定义、参数校准耗时，以及神经网络缺乏社会互动机制建模能力导致预测结果缺乏解释性，且在二者结合时舆论演化模型参数难以在神经网络训练中动态更新的情况，本课题构建融合舆论演化模型与神经网络的预测框架。将舆论演化模型重构为微分方程形式，引入 Gumbel - Softmax 方法实现社会互动的连续化建模，并设计联合训练机制，让神经网络能够同时学习舆论动态特征和优化模型参数，提升模型的参数可学习性与数据拟合能力，兼顾预测性能与模型的物理解释性。
（3）由于在舆论极化抑制研究中强化学习方法面临高维状态和动作空间挑战，不同网络拓扑结构下舆论演化特性差异大，奖励函数设计难以平衡抑制极化与控制干预成本，动作空间搜索难度和计算成本高且策略泛化能力不足的现状，本课题开发基于强化学习和图神经网络的舆论极化控制策略。引入图神经网络这种能有效表达网络拓扑结构的模型，将其集成到强化学习框架中，对社交网络的复杂拓扑结构及节点间的交互特性进行建模。在此基础上，通过设计多层次的奖励函数机制，平衡极化抑制效果与干预成本，同时利用关键节点筛选和动作空间优化技术，实现高效且成本低廉的舆论干预方法，提升在复杂网络环境中的舆论控制效果和策略适应性。
上面是我的硕士开题报告，我有以下几个方面的内容需要你修改
1.请对我的研究内容和技术路线中基于网络结构与群体压力的舆论演化模型研究这个点进行修改，因为我调整了这个点，从网络结构与群体压力的耦合机制改为交互动态于群体压力的耦合机制，基本思想是分析群体压力引起的交互的变化，精确量化其对舆论走向的推动或抑制程度。个体在受到群体压力时，可能会改变其交互对象，例如选择不再与某些用户沟通。请你对研究内容这部分进行修改，使其充分体现这个思想。
2.我已经将第三个研究点基于强化学习和图神经网络的研究进行了修改从节点的控制改为了边的控制，但是我的修改并不彻底，在技术路线和文献综述部分改了，但是其他部分例如研究内容，创新点等部分没有改，请你辅助我修改其余部分，思路还是按照之前的思路，只需要修改内容

密级： 公开
编号：

国防科技大学

硕士研究生学位论文
开题报告

论文题目： 在线社交网络舆论演化
智能预测与引导技术
学 号： 23063002 姓名： 罗娇
学科专业： 电子信息
研究方向： 人工智能
指导教师： 姚益平 职称： 研究员
协助指导教师： 唐文杰 职称： 副研究员
学 院： 系统工程学院
开题时间： 年 月 日

国防科技大学研究生院制
二〇二三年六月
说 明
一、开题报告应按下述要求打印后装订成册：
1.使用A4白纸，双面打印；
2.封面中填写内容使用三号仿宋字体；
3.表中填写内容使用小四号宋体字体。

二、编号由学院教学科研处（教务处）填写，由9位数字组成。
2311 02 001 计算机学院于2023年11月审批的第1份开题报告
① ② ③
①：审批时间代码。精确到年月，如2311表示审批时间为2023年11月；
②：审批单位代码。01-理学院，02-计算机学院，03-电子科学学院，04-前沿交叉学科学院，05-智能科学学院，06-系统工程学院，07-空天科学学院，08-国际关系学院，09-信息通信学院，10-电子对抗学院，11-气象海洋学院，12-军政基础教育学院，00-其他单位；
③：审批流水号代码。

一、学位论文选题的立论依据
1.1课题来源
本课题来源于国防科大自主创新科学基金金点子项目“模型数据xxxx预测研究”。
1.2研究背景和选题依据
随着信息技术的飞速发展，社交网络已成为现代社会中信息传播和舆论形成的主要平台。社交网络的广泛应用不仅改变了人们的交流方式，还深刻影响了社会组织结构和公共决策过程[1][2]。在这种背景下，舆论演化规律的研究显得尤为重要。深入理解舆论在复杂网络环境中的演化机制，不仅可以揭示公众意见的形成与变化过程，还为社会治理、公共政策制定以及国家安全提供了科学依据。因此，有必要研究在线社交网络舆论演化规律，探索舆论演化的动力学过程并预测和控制舆论走势，从而进行针对性的舆论引导，维护社会安定。然而，当前舆论演化研究仍面临诸多理论和实践挑战，亟需进一步挖掘舆论动力学的机理、提升模型预测能力和优化舆论控制效率，归纳起来，有以下要求和挑战：
（1）需要探察“舆论态势-网络结构-传播行为”作用机理，构建更加符合客观实际的舆论动力模型
当前关于舆论演化机理的研究，虽然取得了一定进展，但在描述复杂网络环境下的舆论动态演化时仍存在诸多不足。在描述复杂网络环境下的舆论动态演化时，往往没有充分考虑网络结构[3]的多样性、节点之间的差异性以及群体压力[4]的动态影响，这使得这些模型难以准确反映现实社交网络中的舆论演化规律。现实中的舆论演化不仅受网络拓扑结构的影响，还受到意见领袖、信息噪声和群体心理等多种因素的调控。因此，有必要研究基于网络中心性与群体压力耦合的舆论演化机理，构建能够全面反映舆论演化规律的动力学模型，为深入理解舆论演化机制提供更加精准的理论支持。
（2）需要探索数据驱动与模型融合的方式，提高舆论演化预测精度
在提升舆论预测能力方面，当前研究主要分为模型驱动方法和数据驱动方法两大类，但两者均存在显著的不足。模型驱动方法以数学模型为基础，依赖明确的假设条件和逻辑推演，能够提供理论解释性，但因其对实际网络数据的利用有限，在应对现实中动态复杂的舆论环境时表现出适应性不足，尤其是在处理异质性网络和非线性动态变化时，预测精度较低。另一方面，数据驱动方法通过大规模社交媒体数据训练机器学习或深度学习模型，能够捕获复杂的舆论变化模式并具有较高的预测精度，但其依赖大量高质量数据，且往往缺乏理论模型的指导，导致可解释性和泛化能力较弱。因此，有必要将模型和数据相结合，综合集成各自优势，形成模型数据协同驱动的新方法，为社交网络舆论演化预测研究提供有力的支撑。
（3）需要探索网络结构解析与动态策略自适应调控在舆论控制中的应用路径，实现低成本高效舆论控制。
传统的舆论控制方法多基于网络结构特性，如通过识别高中心性节点或关键桥接节点施加干预。这些方法虽然在静态网络环境中能够取得一定成效，但在动态、复杂的社交网络中往往缺乏灵活性。此外，基于规则的启发式方法大多以经验为基础，难以应对网络环境的快速变化和舆论演化过程的非线性特征。在动态舆论控制方面，基于强化学习的智能化方法虽然逐渐受到关注，但目前研究多集中于简单环境中的策略优化，在高维动态网络中依然存在动作空间过大、节点选择效率低、干预成本高等问题。因此，有必要借助图神经网络在研究网络拓扑结构方面的显著优势，将其引入强化学习框架，对动态复杂的社交网络拓扑进行精准建模。在此基础上，通过动态学习优化关键节点干预策略，综合考虑多个方面设计奖励函数，提升舆论控制的效率与适应性。
上述分析表明，要实现有效的舆论演化预测和引导，需要从机理上探究舆论演化的动力学规律，融合数据和模型进行预测,以及融入强化学习对舆论进行干预。因此，本研究将建立基于网络结构与群体压力耦合的舆论演化模型，开发模型数据协同驱动的预测方法，并引入强化学习和图神经网络优化舆论控制策略，有效提升舆论预测的精度和干预效率，助力于现代社会的舆情管理和决策支持，提供强有力的理论基础和技术支撑。
1.3研究意义
开展在线社交网络舆论演化智能预测与控制技术研究，对于深入理解舆论演化机制、提升舆论预测与控制能力，推动相关理论发展及实际应用具有十分重要的理论意义和应用价值：
在理论层面，本研究通过引入网络中心性与群体压力的耦合机制，扩展了现有的舆论演化模型，显著提升了模型在复杂社交网络环境中对舆论动态的描述能力。这一创新不仅丰富了舆论动力学理论，为理解和模拟现实中多样化的舆论传播现象提供了更为精准的工具，还为跨学科研究提供了新的方法论。研究中融合了深度学习和强化学习等先进的人工智能技术，探索了将理论模型与数据驱动方法相结合的创新路径。这种融合方法既保留了舆论演化模型的可解释性，又提升了预测精度，为复杂社会现象的建模提供了新的思路和技术手段。此外，本研究所提出的耦合机制为进一步研究社会网络中其他复杂现象（如极化现象、群体行为等）提供了理论基础，推动了社会科学与计算机科学、人工智能等领域的深度融合。
在现实应用方面，研究所提出的舆论演化与控制模型具有广泛的实际应用价值。首先，该模型能够为政府和相关部门提供科学的舆情监测与干预策略，帮助及时发现和应对潜在的舆论风险，提升社会治理能力，维护社会稳定。例如，在重大公共事件或危机情况下，模型可以帮助决策者识别关键舆情节点，制定精准的舆论引导措施，防止舆论失控。其次，优化的舆论演化策略能够减少虚假信息和极端观点的扩散，有助于营造健康、理性的公共信息环境，促进社会和谐与共识的形成。总体而言，本研究不仅在理论上具有重要的创新意义，在实际应用中也具备广泛的社会价值，为应对信息时代的舆论管理挑战提供了有力的技术支持和决策依据。

二、文献综述
2.1国内外研究现状
在现代社会中，舆论演化与引导成为舆论动力学研究中的重要课题。本文将从舆论演化机制、融合数据的舆论演化预测研究及舆论引导策略等三个方面展开综述，系统梳理现有文献中的主要理论成果与研究进展，旨在为进一步的理论探讨与实际应用提供参考与借鉴。
2.1.1舆论演化机制研究现状及发展动态分析
舆论动力学研究的核心之一是探索个体和群体意见如何通过社会互动逐渐演化为共识、聚类或极化现象。通过建立数学模型和数值模拟，研究者从经典的理论框架出发，不断结合网络拓扑结构、社会心理学理论与数据分析技术，揭示复杂社交网络中的舆论演化规律。以下将分别从离散模型、连续模型、其他学科结合的模型以及共识和极化机制的研究四个方面展开综述。
离散舆论演化模型将个体意见表示为离散状态，适用于意见明确的情形。经典的离散模型包括Ising模型[5]、Voter模型[6]和Sznajd模型[7]。这些模型通过模拟个体之间的意见交换机制，揭示了意见如何在网络中演化。例如，Voter模型通过随机选择两个相邻节点，并让一个节点的意见向另一个节点靠拢，展示了意见在网络中的演化过程。然而，离散模型往往简化了个体意见的复杂性，难以捕捉现实中意见的多样性和连续性变化。
连续舆论演化模型使用实数表示个体意见，更详细地描述了意见的强度和变化。DeGroot模型[8]和有限信任模型（BCM）[9]是连续模型的代表。DeGroot模型假设个体根据邻居的平均意见调整自身观点，逐渐达成一致。然而，该模型未考虑个体固有偏见的影响。Friedkin和Johnsen提出的Friedkin-Johnsen模型[10]对此进行了扩展，引入了个体对初始意见的固执程度，从而更准确地模拟现实中的观点演化过程。此外，Hegselmann-Krause模型（HK模型）[11][12]和Deffuant-Weisbuch模型（DW模型）[13]进一步丰富了连续模型的研究。HK模型中，个体考虑所有在其信任范围内的邻居的意见，通过计算邻居意见的平均值来更新自己的意见；而DW模型则通过随机配对的方式让个体互动，仅在意见差距小于一定阈值时才更新意见。这些模型展示了信任范围和互动规则对舆论演化的显著影响。然而，尽管连续模型在细化意见变化方面有所进步，但大多数模型仍未充分考虑人的心理作用、舆论态势等因素，限制了其在复杂网络环境中的应用效果。
为了更好地反映现实社会中的舆论演化过程，研究人员开始将舆论动力学模型与其他学科的理论相结合。例如，Di Mare等人[14]首次将进化博弈理论与舆论动力学结合，探讨了个体通过互动和模仿学习找到最优策略并达到动态平衡。Yang等人[15]基于社会从众理论构建了演化博弈模型，研究发现个体在持相似观点时能够获得更多收益，反之则需付出代价，从而影响意见的演化路径。这些研究丰富了舆论演化模型的理论基础，提升了模型的现实适应性。此外，Ye等人[16]提出的影响网络模型，研究了外在意见与个人真实意见之间的差异。该模型引入了内在与外在观点的概念，考虑到个体可能会在社会压力下表达不同于自己真实信仰的意见，导致公共意见与私人意见之间的差异。这种结合心理学和社会学理论的模型，为理解个体在社会压力下的舆论行为提供了新的视角。尽管多学科结合的方法在一定程度上提升了舆论演化模型的复杂性和现实适应性，但大多聚焦个体层面，未充分考量群体行为对舆论演化的关键作用。
除此之外，研究者开始关注于共识和极化的形成原因，探讨了信任范围、同质性偏好、排斥性互动等因素对舆论演化的影响。Su[17]的研究指出，当信任范围较小时，个体仅与极少数邻居互动，意见可能收敛到多个孤立的群体，形成极化格局。Axelrod[18]的模型显示，同质性偏好会促进群体内部意见的一致性，但也可能导致不同群体间的分裂。Martins等人[19]提出的包含排斥性互动的模型，假设个体不仅受到相似意见的吸引，还会主动排斥与自身观点差异较大的意见，这种机制可能导致多个孤立的极化团体[20]。回音室效应[21]和网络模块化结构被认为是推动舆论演化的重要因素。Sunstein[22]提出的回音室效应表明，个体在社交网络中倾向于接触与自身观点一致的信息，进一步强化其立场。Sasahara等人[23]的研究验证了回音室效应与模块化网络结构的共同作用，尤其在社交媒体环境中，极化现象更加显著。情绪演化在舆论演化中也起到重要作用，Gonzalez-Bailon等人[24]发现，负面情绪（如愤怒、恐惧）比正面情绪传播更快，且更容易激发个体采取极端立场，从而推动群体间的对立。Dong等人[25]进一步研究了激进化动态的演化，发现讨论话题的争议性是极化状态出现的重要因素。尽管已有大量研究深入探讨了共识与极化的形成机制，部分研究也开始考虑群体压力在其中的作用，但群体压力与网络结构的耦合机制及其在复杂社交网络中的动态影响尚不清晰。
2.1.2融合数据的舆论演化预测研究现状及发展动态分析
随着舆论动力学研究的不断发展[26]，传统理论模型因其理论框架清晰、发展历史悠久而较为成熟，为理解舆论形成与演化提供了重要的数学工具。然而，随着大数据和深度学习技术的兴起，数据驱动的方法开始受到关注，这类方法通过从大规模社交媒体数据中自动学习复杂交互模式，显著提高了预测精度。近年来提出的模型数据协同驱动方法，尝试将理论模型与深度学习结合，充分发挥理论模型的可解释性与深度学习的强大表征能力，为舆论动力学研究开辟了新的方向。以下将分别从数据驱动和数据模型双驱动的模型两个方面展开综述。
随着大数据和深度学习技术的快速发展，研究人员开始应用深度学习方法来建模舆论动力学。这些方法能够自动从大规模社交媒体数据中学习个体之间复杂的互动模式和观点演化。例如，De等人提出了AsLM[27]和SLANT模型[28]，通过线性回归和多维点过程描述意见形成的动力学。Kulkarni等人[29]引入了SLANT+模型，进一步考虑了个体之间的非线性互动和外部影响，为舆论演化提供了更全面的理解。同样，Zhu等人[30]应用递归神经网络（RNN）预测用户意见随时间的变化，利用序列数据捕捉舆论动态中的时间依赖性。Zhao 等人[31]提出了结合门控循环单元（GRU）和图卷积网络（GCN）的模型，用于预测网络数据中的动态意见，克服了理论模型在处理大规模网络和异质数据时的局限性。Vargas-Pérez等人[32]利用图神经网络推断Hegselmann-Krause模型中个体的信任阈值，减少了在新案例中进行额外模拟的需求。Jain等人[33]提出了GOLI模型，利用GNN识别在线社交网络中的意见领袖，分析其在舆论演化中的影响力。Du等人[34]提出了一种基于图嵌入的意见动力学方法，通过图嵌入技术有效地保留图数据的结构和属性信息，在多个数据集上表现出色。这些方法在提高预测准确性方面取得了显著进展。然而，这些数据驱动的方法往往缺乏理论模型的指导，导致可解释性和泛化能力较弱，难以在不同网络结构和舆论动态下保持稳定的预测性能。
为弥补理论模型与数据驱动方法的不足，研究者逐渐探索将两者相结合的创新方法。物理启发神经网络（PINN）[35]将领域知识嵌入深度学习框架，通过在损失函数中加入物理方程残差，实现知识嵌入与发现的闭环。这一思想被 Okawa 等人[36]引入舆论动力学领域，提出了社会学知识嵌入神经网络（SINN）模型，将传统舆论动力学模型转化为常微分方程（ODE）嵌入神经网络，结合社交媒体数据进行端到端训练，并通过矩阵分解与语言模型捕捉社会网络的结构信息。在此基础上，Wang 等人[37]提出了神经概率有限信任模型（NPBC），利用 LSTM 模型捕捉时间序列特征，进一步改进了模型性能并提升了预测精度。这种融合利用理论模型的可解释性与深度学习的强大表征能力，不仅有效降低了对大规模高质量数据的依赖，还在一定程度上提升了模型的预测精度和鲁棒性。然而，尽管这些协同驱动方法在一定程度上提升了预测能力，但是预测准确率仍然有待进一步提高，理论模型与神经网络结合的方式也可以进一步优化。
2.1.3舆论控制策略研究现状及发展动态分析
随着社交网络的快速发展，舆论极化、意见分裂等问题对社会稳定带来了深远影响。舆论控制作为舆论动力学研究的重要方向，旨在通过干预舆论演化的过程，引导社会意见向稳定、共识或非极化方向发展。以下将从基于关键节点控制和基于边控制两个方面进行详细综述。
目前绝大多数的研究都是基于关键节点的控制。早期的舆论控制研究主要集中于基于网络结构特性的干预策略[38]。研究表明，社交网络中的关键节点（如高中心性节点）对舆论演化具有重要影响。通过对关键节点施加干预，可以有效引导舆论的演化过程。Kiss等人[39]研究了基于网络中心性的舆论控制策略，发现通过干预网络中度中心性和介数中心性较高的节点，可以显著降低舆论极化程度。这些节点因其在网络中的高连接性，能够最大化信息的舆论演化效应。此外，近期的研究提出了一种基于双指标香农熵的关键节点识别方法[40]，综合考虑节点在全局网络和局部网络拓扑结构中的重要性。通过计算节点的信息熵，识别出在舆情演化中起关键作用的节点。仿真实验结果显示，干预这些关键节点可以有效降低舆情演化的速度和范围。然而，这些基于网络结构的干预策略通常依赖于静态网络模型，缺乏对动态网络环境中舆论演化的灵活适应，限制了其在实际复杂社交网络中的应用效果。
启发式规则方法通过设计简单的规则来调整舆论演化过程，通常用于模拟和控制网络中观点演化和分布的动态过程。这类方法强调经验性和规则设计的灵活性。Yildiz等人[41]基于社会影响理论设计了一种舆论演化规则，利用少数“坚持节点”的意见不变性，成功实现了对极化舆论的引导。研究发现，在不同网络结构下，增加坚持节点的数量能够显著减少舆论分裂。Wang等人提出了一种通过注入中立意见的启发式规则，模拟了中立信息对舆论演化的影响。研究表明，外部中立意见的加入可以削弱极端意见的影响力，从而降低极化程度[42]。李林姣等人[43]在社交网络中调整社区结构，设计了通过弱化群体内部联系、增强跨社区连接的策略来减少意见极化。这些研究表明，通过启发式规则设计的干预方法可以在一定程度上有效引导舆论演化，但缺乏动态调整能力和全局最优性，难以应对复杂动态网络环境中的多变舆论演化过程。
近年来，强化学习方法因其在动态决策问题中的优越表现，逐渐被引入舆论演化控制领域[44][45][46]。通过构建舆论演化的状态空间、动作和奖励机制，强化学习方法能够自适应地调整控制策略，实现对舆论演化过程的有效引导。Zhang等人[47]提出了一种基于多智能体强化学习的舆论演化模型，该模型研究了舆论在复杂媒体与个体间的互动机制，智能体通过协作学习有效抑制极化现象，并促进舆论的一致性发展。Yang等人[48]提出了一种平衡性舆论影响最大化方法，通过深度强化学习框架，在多方舆论主体间实现均衡的舆论引导，避免出现单一意见占据主导的问题。Ghosh等人[49]通过强化学习模型设计了一种增强舆论群体间影响力的控制方法，有效解决了不同意见群体间的不对称影响问题，减少了舆论演化过程中的群体对立。Tian等人[50]进一步拓展了强化学习的应用，提出了一种主题感知的舆论控制策略，通过动态调整干预点与方式，优化舆论在网络中的演化路径。尽管强化学习方法在舆论控制方面有潜力，但现有研究多集中于简单场景，难以满足复杂动态网络的实际需求。复杂社交网络中，结构的多样性会改变舆论传播与群体互动模式，忽略此因素会使该方法在实际复杂网络中无法准确定位关键节点和路径，难以实施有效干预，削弱其在复杂网络环境下的舆论控制能力。更为重要的是，基于节点的控制方法在实施过程中面临更高的成本和操作难度，尤其在大规模社交网络中，节点干预不仅耗费资源，而且难以达到预期的控制效果。
为了克服基于节点控制方法的不足，研究者们开始探索通过控制网络中的边来引导舆论演化。Nugent等人[54]提出了一种通过调整社交网络中连接强度来引导群体朝向目标意见的方法。该方法并不直接影响个体的观点，而是通过改变个体之间的连接强度，进而影响整个网络的舆论演化过程。这种方法强调了网络结构在舆论动力学控制中的重要性，表明通过优化网络连接，可以有效地引导群体意见朝预定方向发展。Piccoli和Pouradier Duteil[55]则提出了一种时变权重控制策略，通过分配控制约束，将个体引导至目标状态。该策略通过动态调整网络中边的权重，影响信息传播的速度和范围，从而实现对舆论的有效控制。这些研究表明，通过控制边的存在与否或边权重，可以更加灵活和精准地引导舆论演化，避免了仅依赖节点控制所带来的局限性。然而，这些边控制方法在实施过程中仍存在操作复杂性和成本控制等问题，如高精度的网络权重调整机制、对实时网络变化的快速响应能力以及干预成本与控制效果之间的最佳平衡
2.2研究现状总结
综上所述，国内外研究者针对网络舆论演化机制与预测控制技术开展了大量的相关研究，对本项目工作具有重要的参考价值。然而，现有研究仍存在以下几个方面的问题：
（1）群体压力与动态交互耦合机制及动态影响研究欠缺
在舆论演化过程中，群体压力和个体之间的动态交互对舆论动态的影响被视为关键因素。然而，现有研究存在明显缺陷，未深入分析群体压力引起的交互的变化，也未精确量化其对舆论走向的推动或抑制程度。个体在受到群体压力时，可能会改变其交互对象，例如选择不再与某些用户沟通，这种动态交互的变化在现有模型中尚未得到充分体现。此外，群体压力与个体交互的耦合机制及其对舆论传播的动态反馈作用尚不清晰。这些不足导致难以全面呈现群体压力与个体动态交互在舆论演化中的复杂互动，阻碍了对“舆论态势 - 动态交互”相互作用规律的深入理解。
（2）数据驱动与模型融合方法研究较少且准确率有限
数据模型协同驱动方法在舆论演化预测领域已初显潜力，为捕捉复杂多变的舆论动态提供了新途径，但相关成果较为稀缺。在融合策略的探索上，目前仅涉及有限的技术手段和理论框架，未能充分挖掘二者结合的多种可能性。现有的数据与模型融合方法在预测准确率方面存在瓶颈。在复杂舆论环境下，面对舆论的非线性发展、多因素干扰以及数据的高噪声等问题，这些方法难以精准地解析舆论走势，其预测精度与实际应用所要求的高精度标准存在差距，无法为舆论的精准把控提供可靠的依据。
（3）舆论控制策略场景简单且效率低
当前舆论控制研究主要集中于基于关键节点的控制方法，这类方法通过识别和干预高中心性节点或关键桥接节点，虽然在静态网络环境中能够取得一定成效，但在动态复杂的社交网络中往往表现出适应性不足。此外，基于节点的控制方法存在干预成本高、操作难度大等问题，尤其在大规模社交网络中，节点干预不仅耗费大量资源，而且难以实现预期的控制效果。相比之下，基于边的控制可以解决上述问题，但是研究较少，现有的基于边的控制方法在灵活性和效率方面仍存在不足，如边权重调整机制复杂、对实时网络变化响应能力有限和效率不高等。
上述问题的存在，使得当前研究无法全面满足社交网络舆论演化预测与控制的实际需要，亟待开展模型与数据协同驱动的舆论演化预测与控制方法研究。通过建立更加完善的舆论动力模型、探索高效的模型数据融合技术以及设计综合考虑成本与效益的强化学习控制策略等一系列工作，旨在为社交网络舆论演化的精准预测与智能控制提供理论支持和技术保障。这不仅有助于深入理解社交网络中微观主体的交互及其涌现现象，还能有效提升舆情态势预测能力，助力于社交网络的认知合理引导与精准管控，为提高国家治理能力水平贡献力量。

三、研究内容
3.1研究目标
为满足现代社交网络中舆论演化与引导对高精度预测、实时监测和高效干预策略的需求，针对舆论演化过程中交互动态与群体压力相互作用的机理尚不完全清晰、舆论演化预测的准确性不足以及舆论引导策略的效率有待提高等问题，研究社会网络舆论演化与引导的综合技术方法。包括：构建基于交互动态与群体压力耦合的舆论演化模型，揭示交互动态与群体压力在舆论动态中的协同作用机制；设计模型数据协同驱动的舆论预测框架，融合理论模型与深度学习技术，提升舆论预测的准确性与可解释性；开发基于强化学习的舆论引导策略，实现动态、智能的舆论干预与引导，优化关键边的选择与干预效率。通过这些研究，全面提升舆论动态系统的模拟、预测与干预能力，为社会治理和国家安全提供科学的技术支持和决策依据。
3.2 主要研究内容、需要解决的关键科学问题
3.2.1主要研究内容
本论文的研究内容涵盖舆论演化机理的深入挖掘、模型与数据的协同驱动预测方法以及基于强化学习的舆论引导策略的优化。如图3-1所示，这三个研究点相互关联，形成了一个从机理理解、预测到引导的完整舆论演化与控制研究体系。

图3-1 研究内容之间的关系图
（1）基交互动态与群体压力的舆论演化模型研究
现代社交网络中，舆论的演化及其极化现象对社会稳定产生了深远影响。然而，现有的舆论演化模型主要集中于个体间的直接互动，未能充分考虑交互动态与群体压力对舆论动态的关键影响。这使得这些模型在解释现实中的舆论演化过程及其复杂的动态规律时显得力不从心。因此，本研究将基于交互动态与群体压力[51][52]的耦合机制，构建一个能够全面反映舆论演化规律的动态模型。基本思想是分析群体压力引起的交互变化，精确量化其对舆论走向的推动或抑制程度。个体在受到群体压力时，可能会改变其交互对象，例如选择不再与某些用户沟通。首先，将引入交互动态参数，以量化个体在群体压力下的交互行为变化，同时融入群体压力驱动机制，以刻画个体在整体舆论环境下的压力响应特性。通过建立舆论演化的动力学方程，并结合数值模拟，揭示交互动态、意见相似性和群体压力在舆论动态过程中的协同作用。本研究不仅关注舆论演化的整体过程，还将重点探讨舆论极化的形成与发展机制，从而为理解舆论演化和极化现象提供更为全面的理论支持。
（2）融合舆论演化与神经网络的舆论预测方法研究
在复杂的社交网络中，舆论的演化受到多种因素的影响，传统的舆论动力学模型在处理实际社交数据时预测精度较低，且缺乏对非线性交互作用的捕捉能力。虽然神经网络在数据处理方面具有优势，但其缺乏可解释性，难以揭示社会认知演化的内在机制。因此，本研究提出一种融合舆论演化理论与神经网络的舆论预测方法。本研究在传统舆论演化模型的基础上同时结合深度学习技术，从社交数据中自动学习潜在模式，提升预测精度。通过构建理论模型与神经网络的数据驱动能力的协同框架，既保留了理论模型的可解释性，又充分发挥了神经网络的预测优势，能够更好地适应复杂社交网络中的舆论动态变化。这一方法为舆论预测与控制提供了新的技术路径，并为社会治理提供了科学的决策支持。
（3）基于强化学习和图神经网络的舆论极化控制策略研究
舆论演化过程中，极化现象的加剧不仅阻碍了社会共识的形成，还可能引发群体对立与社会分裂，因此，研究如何动态控制舆论演化具有重要意义。现有研究多采用基于节点控制的方法，但在动态复杂的社交网络中，这类方法往往适应性不足，且干预成本高、操作难度大。针对这一问题，本研究提出基于强化学习与图神经网络（GNN）的边控制策略，通过动态调整网络中边的存在与权重，实现对舆论演化过程的有效引导。具体方法结合舆论动力学模型的特点，设计强化学习的核心要素，包括状态表示、动作定义（边的选择与调整）、奖励函数及模型优化等，通过策略网络预测最佳干预边，并结合目标网络优化干预策略，构建针对舆论演化的动态控制方法。通过数值模拟与真实社交网络数据的实验验证，研究将探索强化学习与网络特性结合在舆论控制中的潜力，为舆论动态演化的智能干预提供理论支持与技术创新。
3.2.2拟解决的关键科学问题
本课题拟解决的关键问题包括：
（1）交互动态与群体压力的非线性耦合适配问题
针对现有舆论演化模型难以充分考虑节点中心性与群体压力在不同网络结构中的作用且群体压力对个体意见作用呈现非线性特征的情况，如何合理将二者耦合并适配不同网络结构，以精准描述舆论演化态势，是本课题需要解决的一个关键科学问题。
（2）舆论演化模型与神经网络的融合及参数可学习性问题
鉴于舆论演化模型以离散形式定义无法通过神经网络进行参数更新、使用传统的参数校准耗时较长，如何在将舆论演化模型与神经网络结合过程中，实现舆论演化模型参数在神经网络训练中的动态更新，从而达成数据驱动与社会科学知识的有机融合，是本课题需要解决的一个关键科学问题。
（3）高维动态网络中的奖励函数设定与动作空间优化问题
由于在舆论演化控制研究中强化学习方法面临高维状态和动作空间挑战，不同网络拓扑结构下舆论演化特性差异大，如何设计合理的奖励函数以平衡抑制极化与控制干预成本，并优化动作空间降低搜索难度和计算成本，提升策略泛化能力，是本课题需要解决的一个关键科学问题。
3.3 工作方案（研究方法、技术路线等）及可行性分析
3.3.1 技术路线和研究方案
本课题的总体技术路线是：针对现代社交网络中舆论演化的复杂性，结合理论模型与数据驱动方法，提出一套综合的舆论预测与引导技术方案。首先，在舆论演化模型中引入交互动态与群体压力的耦合机制，构建动态舆论演化模型，揭示个体意见在社交网络中的演化规律。其次，针对传统模型在高维数据中的适应性和预测精度不足的问题，结合深度学习技术，设计舆论预测框架，利用神经网络从大规模社交数据中挖掘潜在模式并提升预测准确性。最后，基于强化学习的方法，提出舆论控制策略，通过动态干预关键边，抑制舆论的极化趋势，优化干预效率和引导效果。通过这些研究，本课题旨在提供一种高效的舆论演化预测与干预体系，提升舆论管理的精度与实用性，为社会治理提供科学支持。本课题三个研究内容的具体实施方案如下。
3.3.1.1基于网络结构与群体压力的舆论演化模型研究
本研究旨在探索社交网络中个体意见的演化过程，重点分析在网络结构和群体影响的共同作用下，个体意见如何从分散走向一致（共识）、两极分化（极化）或分裂（分裂化）。基于已有的舆论动力学模型，引入个体异质性参数来描述不同个体对群体压力的敏感性差异，从而构建更贴近现实的舆论演化模型。模型的核心思想是通过网络中个体的局部交互效应（邻居之间的直接影响）和群体整体压力效应（邻居意见的平均值）共同决定个体意见的动态变化，同时赋予个体对群体压力反应的敏感性差异，以反映个体在社会网络中的异质性行为特征。基本架构如图3-2所示。

图3-2 舆论演化机制框架图
1.模型的基本结构
基于與论动力学模型，提出了能够反映个体异质性和群体压力的观点演化公式。模型的核心方程如下:

描述了个体在时间上的意见变化，主要由三个部分决定：意见的自然衰减、个体之间的直接交互和群体压力的影响。以下对每一部分进行详细说明。
（1）意见的自然衰减
表示个体意见的自然衰减趋势。若个体未受到外部影响，其意见值会逐渐回归到中立状态（即 ）。这项机制反映了个体在舆论演化中的认知特点：随着时间推移，个体可能对某一议题逐渐失去关注或兴趣。
（2）个体之间的交互

描述了个体 与其邻居节点 的直接交互作用。个体 的意见值会受到与其直接相连的邻居节点 的意见影响。
：网络邻接矩阵，表示个体 和 是否直接相连。如果 ，则 是 的邻居；如果 ，则两者之间没有直接交互。
表示节点 的中心性，表示其在网络中的重要性。中心性越高的节点对其邻居的影响越大。
：非线性演化函数，用于限制观点演化的强度在 区间内。参数 控制演化的非线性程度。较大的 使得极端意见（接近 ）的演化更为显著，而中间意见的演化较弱。
（3）群体压力的影响

描述了群体压力对个体意见的影响。个体 的意见值 会受到邻居群体意见 的整体趋势影响，表现为趋近或远离邻居群体意见的动态。表示邻居群体意见的加权平均值，这一值反映了个体 的邻居整体意见倾向。

：个体对群体压力的敏感性，刻画了个体在群体舆论影响下的异质性反应。通过设计 的分布，可以模拟个体在群体压力下的不同反应：
当 时，表示个体倾向于妥协，调整自己的意见向群体意见靠近。
当 时，表示个体倾向于反抗，调整自己的意见远离群体意见。
当 时，表示个体对群体压力无反应。
通过 的异质性，可以模拟个体对群体压力的不同反应倾向，增强模型对现实场景的适应性。
2.分析的基本步骤
（1）实验设置
研究分别设置个体对群体压力的敏感性 、观点演化的非线性程度参数 和网络结构特征等关键变量的取值范围。个体敏感性 通过正态分布随机生成，均值为，方差为，以模拟现实中个体对群体压力反应的差异性。在数值仿真中，通过调节 的值来分析不同敏感性分布对與论演化模式的影响。非线性演化参数 的取值范围为 0 至 5 ，用以探索从线性演化到非线性演化条件下，极端意见对與论演化的放大效应。此外，网络结构通过随机网络、小世界网络和无标度网络三种典型网络模型进行模拟，邻接矩阵 根据不同网络结构生成。在数值求解与仿真中，采用 Runge-Kutta 四阶方法对动力学方程进行数值求解。
（2）敏感性和鲁棒性分析
通过调整模型中的关键参数（如 ,网络拓扑结构）来研究舆论演化对这些变量的依赖性。例如，通过改变 的分布方差 ，可以探讨个体异质性对最终舆论分布形态的影响。对于网络结构，通过随机移除部分节点或随机扰动初始意见分布，测试模型在结构变化和初始条件下的稳健性。敏感性分析和鲁棒性测试的结果将进一步验证模型的可靠性和适用性，并为舆论干预策略的设计提供参考。
3.3.1.2融合舆论演化与神经网络的舆论预测方法
该研究点聚焦于结合经典舆论动力学模型与神经网络的优势，进一步提升对舆论演化复杂动态的预测能力。在现有的舆论动力学模型的基础上，引入神经网络，以解决传统模型在捕获长程依赖和复杂交互模式上的局限性。通过自注意力机制，模型可以识别舆论演化过程中的复杂交互关系和时间动态特征。同时，将经典模型的微分方程作为约束嵌入网络训练过程，兼顾模型的预测性能与解释性。该研究将为更加准确地模拟复杂社交网络中的舆论演化提供理论支持和技术工具。基本架构如图3-3所示。

图3-3 演化模型数据双驱动架构图
1.模型的基本结构
（1）舆论演化模型的嵌入
基于上面提到的舆论演化模型，每个个体的观点演化由以下微分方程描述：

其中， 表示个体 与 在时间 的交互权重，通过Gumbel-Softmax方法实现连续化,使其可微分并适用于神经网络优化：

其中 定义了个体间的交互概率，反映了相似意见个体间更倾向于互动的现象。
（2）数据驱动模块
通过嵌入层分别对用户和时间进行特征映射，生成嵌入向量 和 ，并融合得到联合表示：

再通过多头自注意力机制捕获复杂的交互模式和长程依赖：

其中 分别为查询、键和值的线性变换矩阵，多头注意力的输出通过残差连接和归一化后输入全连接层。融合后的表示通过全连接层输出个体在未来时间的意见预测值：

总损失函数结合数据损失、ODE约束损失与正则化项，其中，衡量模型预测值与真实值的差异；约束模型输出遵从舆论动力学方程；正则化项 限制模型参数的复杂度。

2.分析的基本步骤
（1）实验设置
本研究将使用合成数据集和真实社交网络数据集进行实验。合成数据集将包括三种典型的舆论模式：共识、极化和分裂化，用以验证模型在不同舆论演化情景中的表现。真实数据集将选择社交媒体数据（如 Twitter 数据集），模拟复杂真实场景下的舆论动态。
模型的关键参数将根据实验需求进行设置与优化，例如，交互权重相关参数，包括个体相似性权重指数 和 Gumbel-Softmax 温度参数 ，用于调整个体间交互的动态权重；动力学模型参数，包括观点演化敏感性参数 和个体敏感性分布参数，用于控制與论演化与个体反应的非线性特性；神经网络超参数，如注意力头数、嵌入维度及网络深度，用以优化网络捕获长程依赖与复杂交互关系的能力。
（2）实验分析
舆论动态特征分析
通过时间序列仿真，模拟舆论演化的动态过程，绘制舆论分布随时间变化的曲线，分析模型在捕获舆论演化路径中的表现；探索舆论在不同时间步的动态轨迹，关注模型在再现共识、极化和分裂化模式中的有效性。
模型预测能力评估
对比基线模型（如 Voter 模型、DeGroot 模型），验证融合动力学约束的模型在舆论预测中的准确性；评估模型在时间序列预测中的表现，计算预测误差（如均方误差 MSE）以量化预测性能。
模型鲁棒性分析
加入随机噪声，测试模型对舆论演化稳定性的适应能力；设置不同的初始舆论分布（如随机分布和双峰分布），分析系统从不同初始条件到稳态分布的演化路径。
3.3.1.3基于强化学习与图神经网络的舆论控制策略研究
针对上述研究点提出的舆论动力学模型，利用强化学习（RL）方法对舆论演化进行干预与控制，目的是通过对关键边的动态干预，降低舆论的极化程度，最终促使网络中个体的意见值趋向一致，避免舆论的两极分化。具体方法结合舆论动力学模型的特点，设计强化学习的核心要素，包括状态表示、动作定义、奖励函数及模型优化等，通过策略网络预测最佳干预边，并结合目标网络优化干预策略，构建针对舆论演化的动态控制方法。基本架构如图3-4所示。
图3-4 舆论控制框架图
1.模型的基本结构
为了将强化学习方法应用到舆论极化控制中，需要结合模型的特点设计强化学习的状态表示、动作定义、奖励函数等，下面详细说明强化学习的四个参数。
（1）状态定义
状态表示是舆论网络在某一时间步的全局描述，包含以下要素：为每个节点的当前意见值；表示持有极端意见的邻居数量；为邻接矩阵，表示网络中节点间的连接关系。状态用矩阵 表示，其中 是节点特征，是邻接矩阵。
（2）动作定义
动作表示在当前状态下选择的干预边集合，定义为：

其中 是被干预的边，干预方式为移除边 ，以减弱整体的极化程度。同时会进行动作的约束，动作预算设定为 ，每个时间步最多可以干预 条边。
（3）奖励函数
奖励函数需要结合舆论动力学模型的具体特性进行设计，既要反映极化程度的变化，也要考虑干预的成本。奖励函数将会从成本和效果两方面考虑。以节点意见值的方差衡量极化程度，方差越小说明极化越低。定义奖励为:

干预成本的衡量: 干预成本与被干预的边数量相关，其中 是成本权重，定义成本奖励为：

最终奖励结合极化减少和干预成本，定义为:

通过该奖励函数，RL智能体在不断的状态转移和动作执行后，会尝试最小化意见方差并减少控制消耗，从而学得高效的控制策略。
（4）策略网络与目标网络
策略网络用于预测在当前状态 下的干预效果，采用图神经网络 (GCN)实现：

目标网络用于计算目标值，辅助优化策略网络的参数：

策略网络通过最小化均方误差（MSE）损失函数优化，损失函数定义如下：

2.分析的基本步骤
（1）参数设置与模型初始化
舆论网络的拓扑结构采用小世界网络或无标度网络，模拟真实社会中的舆论演化场景。网络中每个节点的意见值随机初始化在[−1,1]的范围内，用以代表个体对某一事件的初始态度，网络中每条边的存在与否随机初始化，用以代表边的初始影响力。强化学习的关键超参数需要设定，包括折扣因子、干预成本系数以及动作预算等。策略网络和目标网络的权重通过随机方式初始化，并保证两者的初始状态一致，以提供稳定的训练起点。
（2）强化学习训练
训练过程依托舆论动力学模型与强化学习框架展开。通过舆论网络的初始状态构建节点特征矩阵和邻接关系，为后续模型训练提供基础。在每个时间步内，依据 ∈-贪婪策略选取干预边集合，利用策略网络预测的干预效果值确定最佳动作，随后依据舆论动力学方程模拟舆论的演化过程并更新网络状态。
即时奖励由奖励函数计算得出，同时考虑舆论极化程度的降低幅度与干预操作的成本影响。每轮模拟生成的四元组（当前状态、动作、即时奖励、下一状态）存储至经验回放缓冲区，用于后续批量采样训练策略网络。在此过程中，目标网络与策略网络的参数以固定时间间隔同步，从而提升训练的稳定性和收敛效率。
（3）测试与评估
强化学习模型经过训练后，需要通过多场景的仿真实验进行评估。首先，模拟舆论网络的动态演化过程，绘制舆论分布随时间变化的轨迹，分析模型在舆论极化抑制中的效果。通过计算最终意见方差、极端节点数量和舆论收敛时间，评估模型对不同舆论状态的控制能力。
为了验证模型的鲁棒性，加入随机噪声或改变初始舆论分布（如双峰分布），观察舆论网络在干预过程中的稳定性和适应能力。此外，与传统干预策略（如随机干预或高中心性节点优先干预）进行对比，验证强化学习控制方法在干预效果、收敛速度和干预成本等方面的优越性。
3.4 预期创新点
（1）针对现有舆论演化模型在考虑节点中心性与群体压力对舆论动态影响方面存在不足，难以适配不同网络结构，且不能很好处理群体压力非线性作用以精准描述舆论演化态势的问题，本课题提出结合网络中心性与群体压力的舆论演化模型。通过非线性耦合机制量化局部网络结构与全局舆论压力的交互作用，允许个体在群体压力下表现出妥协或反抗行为，以此解决现有模型在描述异质性网络结构和动态舆论极化现象上的缺陷，增强模型解释性和对复杂社交网络环境的动态适应能力。
（2）鉴于传统舆论演化模型离散定义、参数校准耗时，以及神经网络缺乏社会互动机制建模能力导致预测结果缺乏解释性，且在二者结合时舆论演化模型参数难以在神经网络训练中动态更新的情况，本课题构建融合舆论演化模型与神经网络的预测框架。将舆论演化模型重构为微分方程形式，引入 Gumbel - Softmax 方法实现社会互动的连续化建模，并设计联合训练机制，让神经网络能够同时学习舆论动态特征和优化模型参数，提升模型的参数可学习性与数据拟合能力，兼顾预测性能与模型的物理解释性。
（3）由于在舆论极化抑制研究中强化学习方法面临高维状态和动作空间挑战，不同网络拓扑结构下舆论演化特性差异大，奖励函数设计难以平衡抑制极化与控制干预成本，动作空间搜索难度和计算成本高且策略泛化能力不足的现状，本课题开发基于强化学习和图神经网络的舆论极化控制策略。引入图神经网络这种能有效表达网络拓扑结构的模型，将其集成到强化学习框架中，对社交网络的复杂拓扑结构及节点间的交互特性进行建模。在此基础上，通过设计多层次的奖励函数机制，平衡极化抑制效果与干预成本，同时利用关键节点筛选和动作空间优化技术，实现高效且成本低廉的舆论干预方法，提升在复杂网络环境中的舆论控制效果和策略适应性。

上面是我的硕士开题报告，我有以下几个方面的内容需要你修改
1.请你修改技术路线3.3.1.1基于网络结构与群体压力的舆论演化模型研究，第一个研究点的技术路线，请修改相关的建模公式和文字，因为我调整了这个点，从网络结构与群体压力的耦合机制改为交互动态于群体压力的耦合机制，基本思想是分析群体压力引起的交互的变化，精确量化其对舆论走向的推动或抑制程度。个体在受到群体压力时，可能会改变其交互对象，例如选择不再与某些用户沟通。请你对研究内容这部分进行修改，使其充分体现这个思想。请尽可能的详细
2.请修改3.2.2拟解决的关键科学问题中（1）交互动态与群体压力的非线性耦合适配问题 这部分内容
3.请修改3.4 预期创新点中下面这一段，依据我的内容
（1）针对现有舆论演化模型在考虑节点中心性与群体压力对舆论动态影响方面存在不足，难以适配不同网络结构，且不能很好处理群体压力非线性作用以精准描述舆论演化态势的问题，本课题提出结合网络中心性与群体压力的舆论演化模型。通过非线性耦合机制量化局部网络结构与全局舆论压力的交互作用，允许个体在群体压力下表现出妥协或反抗行为，以此解决现有模型在描述异质性网络结构和动态舆论极化现象上的缺陷，增强模型解释性和对复杂社交网络环境的动态适应能力。

问题如下 有一天，一个女孩参加数学考试只得了38分。她心里对父亲的惩罚充满恐惧，于是偷偷把分数改成了 88分。她的父亲看到试卷后，怒发冲冠，狠狠地给了她一巴掌，怒吼道:“你这8怎么一半是绿的一半是红的，你以为我是傻子吗?”女孩被打后，委屈地哭了起来，什么也没说。过了一会儿，父亲突然崩溃了。问：父亲为什么崩溃了？