基于多Agent的企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷信息傳播建模與仿真研究論文設(shè)計(jì)

摘要隨著社會(huì)化媒體的興起和人們生活觀念的變化，社會(huì)化營(yíng)銷已經(jīng)成為了企業(yè)重要的營(yíng)銷方式。企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷過(guò)程中存在用戶對(duì)信息從未知到已知再到傳播的過(guò)程，它反映的是用戶對(duì)企業(yè)從接觸到接納的過(guò)程。研究企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息動(dòng)態(tài)傳播與演化過(guò)程、掌握傳播規(guī)律，對(duì)于企業(yè)制定營(yíng)銷策略、進(jìn)行潛在客戶挖掘、輿情監(jiān)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷等活動(dòng)有著重要意義。信息傳播過(guò)程的本質(zhì)是個(gè)體對(duì)于信息處理的行為決策，是一個(gè)基于個(gè)體交互、并以內(nèi)部觀點(diǎn)的變化為驅(qū)動(dòng)力而形成的復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過(guò)程，傳播演化的趨勢(shì)和規(guī)律受到參與個(gè)體的自主性、個(gè)體異質(zhì)性、個(gè)體間的復(fù)雜交互等多方面的影響。經(jīng)常用于信息傳播研究的經(jīng)典傳染動(dòng)力學(xué)模型默認(rèn)個(gè)體同質(zhì)，對(duì)傳播過(guò)程的假設(shè)過(guò)于簡(jiǎn)單，相關(guān)研究中的改進(jìn)模型雖然通過(guò)考慮個(gè)體自身的影響力和個(gè)體間的相互影響力而建立了更加合理的傳播機(jī)制，但仍然忽略了個(gè)體本身的異質(zhì)屬性以及多種信息傳播渠道對(duì)信息傳播過(guò)程的影響，難以真實(shí)反映企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息動(dòng)態(tài)傳播與演化。針對(duì)存在的問(wèn)題，本文運(yùn)用多Agent建模與仿真方法細(xì)粒度地刻畫了個(gè)體異質(zhì)特性和個(gè)體間的交互，構(gòu)建了能夠模擬信息動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的多Agent模型。本文首先分析了企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播過(guò)程和影響因素，并基于傳播過(guò)程給出了相應(yīng)的傳染動(dòng)力學(xué)模型。然后運(yùn)用多Agent理論，建立了基于多Agent的信息傳播模型，分析了模型中的交互關(guān)系，并基于改進(jìn)的觀點(diǎn)交互模型理論構(gòu)建了Agent之間的交互規(guī)則，建立了計(jì)算實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，進(jìn)一步深入到對(duì)個(gè)體、個(gè)體之間及個(gè)體與環(huán)境之間的交互行為進(jìn)行分析研究。最后基于Swarm平臺(tái)對(duì)信息傳播的復(fù)雜動(dòng)態(tài)交互過(guò)程進(jìn)行計(jì)算實(shí)驗(yàn)研究，在微觀的層面，研究具有個(gè)體交互行為的信息傳播過(guò)程，揭示社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)個(gè)體間信息傳播的一般規(guī)律。通過(guò)與動(dòng)力學(xué)模型的仿真結(jié)果對(duì)比和分析，證明了本文多Agent信息傳播模型設(shè)計(jì)和交互機(jī)制研究的有效性。關(guān)鍵詞：社會(huì)化營(yíng)銷，信息傳播，傳播動(dòng)力學(xué)，多Agent建模，仿真AbstractWiththeriseofsocialmediaandchangesinpeople'slifeconcepts,socialmarketinghasbecomeanimportantmarketingmethodforenterprises.Intheprocessofenterprisessocialmarketing,thereisanprocessfromunknowntoknownandthentheuser'sdisseminationofinformation,whichreflectstheprocessfromusercontacttoacceptanceoftheenterprise.Studyingthedynamicinformationdisseminationandevolutionprocessandgraspingthelawofcommunicationinthecontextofenterprisessocialmarketingisofgreatsignificanceforcompaniestoformulatemarketingstrategies,potentialcustomermining,publicopinionmonitoringandprecisemarketing.Theessenceoftheinformationdisseminationprocessistheindividual'sdecisiononinformationprocessing.Itisacomplexdynamicprocessbasedonindividualinteractionsanddrivenbychangesininternalperspectives.Thetrendsandlawsareinfluencedbytheautonomy,heterogeneity,complexinteractionsamongindividuals,etc.Classicalinfectiondynamicsmodelsoftenusedininformationtransmissionresearchassumethatindividualsarehomogeneous,andtheassumptionofthetransmissionprocessistoosimple.Althoughtheimprovedmodelsinrelatedstudieshavebeenestablishedreasonablecommunicationmechanismbyconsideringtheindividual'sowninfluenceandtheinteractionbetweenindividuals,butstillignoretheimpactofindividual'sownheterogeneousattributesandmultipleinformationtransmissionchannels,sodifficulttoreflectthedynamictransmissionandevolutionofinformationinthecontextofenterprisesocialmarketing.Aimingattheexistingproblems,thispaperusesmulti-agentmodelingandsimulationmethodstodescribetheindividualheterogeneouscharacteristicsandinteractionbetweenindividualsinafine-grainedmanner,andbuildsamulti-agentmodelthatcansimulatethedynamicevolutionofinformation.Firstly,itanalyzestheinformationdisseminationprocessandinfluencingfactorsinenterprisesocialmarketing,andgivesthecorrespondinginfectiondynamicsmodelbasedonthedisseminationprocess.Secondly,buildsamulti-agentbasedinformationdisseminationmodelbasedonthemulti-agenttheoryandtheinteractionrelationshipsinthemodelareanalyzed,andtheinteractionrulesbetweentheagentsareconstructedbasedontheimprovedperspectiveinteractionmodeltheory,theexperimentalmodelofcalculationisestablished.Analyzeandstudytheinteractionbetweenindividuals,individualsandtheenvironment.Finally,thecomplexdynamicinteractionprocessofinformationdisseminationisstudiedbasedontheSwarmplatform,theinformationdisseminationprocesswithindividualinteractionbehaviorisstudiedatthemicrolevel,thegenerallawofinformationdisseminationamongheterogeneousindividualsinthesocialrelationshipnetworkisrevealed.Bycomparisonandanalysiswiththesimulationresultsofthedynamicmodel,thevalidityofthemulti-agentinformationdisseminationmodeldesignandinteractionmechanismresearchinthispaperisproved.Keywords:Socialmarketing,Statustransition,Infectiondynamics,Multi-agentmodeling,Simulation第一章緒論-18-第一章緒論1.1研究背景與意義隨著網(wǎng)絡(luò)社群人數(shù)急速增加，國(guó)內(nèi)外社交媒體不斷推陳出新，其中以微博、Twitter等社會(huì)化媒體平臺(tái)用戶人數(shù)最多，當(dāng)代社會(huì)化媒體呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展趨勢(shì)。社會(huì)化媒體具有良好的社會(huì)性和互動(dòng)性，能夠提高信息傳播的廣泛度和促進(jìn)傳播深度[1]，這些特點(diǎn)結(jié)合數(shù)量繁多的使用人群為企業(yè)打開了一個(gè)新的營(yíng)銷市場(chǎng)，為企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)提供了良好的溝通、服務(wù)實(shí)時(shí)平臺(tái)[2]，能夠讓企業(yè)充分利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)而展開各種營(yíng)銷活動(dòng)。根據(jù)微博提供的微數(shù)據(jù)顯示，截至2018年8月，微博企業(yè)賬號(hào)達(dá)到140萬(wàn)，覆蓋行業(yè)超過(guò)60個(gè)[3]，從社會(huì)化媒體的用戶人數(shù)激增、廣告營(yíng)銷功能擴(kuò)展等發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，社會(huì)化媒體已然成為各企業(yè)開展?fàn)I銷活動(dòng)、提高企業(yè)知名度、提升企業(yè)績(jī)效的一個(gè)不容忽視的平臺(tái)，基于社交網(wǎng)絡(luò)和多元內(nèi)容的社交媒體平臺(tái)受到越來(lái)越多企業(yè)的關(guān)注，社會(huì)化媒體營(yíng)銷成為企業(yè)的主要營(yíng)銷方式之一。企業(yè)社會(huì)化媒體營(yíng)銷最大的特點(diǎn)是以用戶為中心的、社會(huì)性的營(yíng)銷，且在以提高企業(yè)績(jī)效為最終目的的前提下，期望借助社會(huì)化媒體平臺(tái)來(lái)提高企業(yè)及產(chǎn)品知名度，增長(zhǎng)客戶數(shù)量，并通過(guò)互動(dòng)性的營(yíng)銷手段保持客戶對(duì)企業(yè)和產(chǎn)品的好感。在整個(gè)營(yíng)銷過(guò)程中，用戶對(duì)于企業(yè)的認(rèn)知、對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的認(rèn)知會(huì)發(fā)生一系列改變，改變體現(xiàn)在用戶對(duì)信息的處理上，從對(duì)信息的獲知到對(duì)信息的傳播，整個(gè)信息傳播過(guò)程體現(xiàn)的是用戶對(duì)企業(yè)從接觸到接納的過(guò)程，因此掌握信息傳播過(guò)程規(guī)律成為企業(yè)挖掘潛在客戶、增加客戶數(shù)量、提升企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷能力的關(guān)鍵。由于企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷處于復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之中，社會(huì)化媒體提供的多種信息傳播渠道和靈活的個(gè)體交互方式讓信息傳播成為一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，信息傳播受到復(fù)雜系統(tǒng)中的環(huán)境、個(gè)體異質(zhì)性以及個(gè)體交互的綜合影響。因此，要準(zhǔn)確描述社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播過(guò)程，需要從微觀角度出發(fā)，研究個(gè)體的異質(zhì)特征和異質(zhì)個(gè)體間的交互機(jī)制，并綜合考慮信息傳播的環(huán)境，從而更為真實(shí)地描述復(fù)雜信息傳播過(guò)程。多Agent建模方法是一種自底向上的建模方法，能夠建立微觀異質(zhì)個(gè)體模型，探索個(gè)體交互機(jī)制，從復(fù)雜系統(tǒng)的角度研究信息傳播的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。通過(guò)對(duì)整個(gè)信息傳播過(guò)程進(jìn)行模擬仿真，可以展現(xiàn)由于異質(zhì)個(gè)體交互而在信息傳播過(guò)程中涌現(xiàn)出的宏觀規(guī)律，能夠認(rèn)識(shí)個(gè)體在信息傳播和擴(kuò)散中的推動(dòng)作用，有助于深入理解傳播機(jī)理，進(jìn)而為企業(yè)制定營(yíng)銷策略、調(diào)整營(yíng)銷方式提供決策支持，使企業(yè)能通過(guò)影響信息傳播過(guò)程的方式提高營(yíng)銷有效性。本課題通過(guò)運(yùn)用多Agent建模與仿真方法，對(duì)企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的復(fù)雜信息傳播過(guò)程進(jìn)行仿真和分析，旨在對(duì)信息傳播問(wèn)題的研究方法與技術(shù)上做出進(jìn)一步的嘗試。1.2國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀 1.2.1信息傳播動(dòng)力學(xué)基于傳染病的動(dòng)力學(xué)模型是經(jīng)常用于研究信息傳播的模型，因?yàn)榕c傳染病傳播的過(guò)程相似，所以依照病毒傳染的過(guò)程構(gòu)建了傳染病動(dòng)力學(xué)模型來(lái)刻畫信息傳播擴(kuò)散過(guò)程。信息傳播過(guò)程及機(jī)理一直是一個(gè)熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容，通常利用傳染病模型探究信息傳播機(jī)理，發(fā)現(xiàn)和總結(jié)某種背景下群體活動(dòng)的一般規(guī)律。針對(duì)不同的情形有不同的研究，主要包括了復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)下的信息[4-6]、謠言[7-8]等。另外，傳染病學(xué)在營(yíng)銷領(lǐng)域的信息傳播方面也應(yīng)用得較為普遍，主要研究集中在病毒營(yíng)銷有效性預(yù)測(cè)模型[9]、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中營(yíng)銷信息的傳播和滲透[10]、社交媒體營(yíng)銷傳播機(jī)理[11]、信息源隨時(shí)間的變化和信息傳播幅度范圍等傳播規(guī)律[12]這樣幾方面。多方面的研究對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響力節(jié)點(diǎn)識(shí)別、輿情演化、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化等都有重要意義。動(dòng)力學(xué)模型包括了SI、SIS、SIR等多個(gè)模型，模型中主要包含了未感染、易感染和免疫三種狀態(tài)，模型用不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換來(lái)描述信息傳播過(guò)程。該模型運(yùn)用了平均場(chǎng)理論，忽略了局部的不同，把外界對(duì)個(gè)體的作用做集體處理，通常以求解個(gè)體密度隨時(shí)間變化的微分方程組的形式來(lái)刻畫信息傳播過(guò)程。傳統(tǒng)的傳播模型考慮的情況較為簡(jiǎn)單，并且對(duì)于個(gè)體和其他因素的假設(shè)較為理想，所以難以準(zhǔn)確描述復(fù)雜傳播過(guò)程，只能展現(xiàn)一個(gè)傳播過(guò)程的宏觀規(guī)律。但是作為經(jīng)典的傳播模型，其研究思想和方法依然被廣大研究者借鑒和運(yùn)用，在傳統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多方面的改進(jìn)和創(chuàng)新，并應(yīng)用到信息傳播的多方面研究中。Garg等人基于SI傳染病模型對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程進(jìn)行了分析[13]；Leskovec等基于SIS模型，針對(duì)博客中的鏈接關(guān)系分析問(wèn)題，提出了級(jí)聯(lián)式社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型[14]；Woo等人基于SIR模型提出了線上話題傳播模型，用以評(píng)估論壇中一個(gè)話題對(duì)整個(gè)論壇的傳染力度[15]。對(duì)于當(dāng)前各種各樣的復(fù)雜情境，三種狀態(tài)顯然不足以概括信息傳播過(guò)程中所有的個(gè)體，因此在后面的研究中，學(xué)者們針對(duì)不同的情形在原模型的基礎(chǔ)上增添了不同的狀態(tài)將模型運(yùn)用于社交網(wǎng)絡(luò)傳播的相關(guān)研究中。Wang等人在SIR模型的基礎(chǔ)上，考慮到社會(huì)加強(qiáng)因素對(duì)傳播的影響，提出了在線社交網(wǎng)絡(luò)中的謠言傳播模型CSR(credulousspreaderrationals)[16]；顧亦然等人對(duì)微博上的謠言抑制問(wèn)題展開研究，考慮到用戶看到信息的不及時(shí)性，將潛伏態(tài)節(jié)點(diǎn)引入到經(jīng)典的SIR模型中，提出了新的SEIR模型，用以研究微博中的謠言抑制問(wèn)題[17]；丁學(xué)君通過(guò)對(duì)微博中的互動(dòng)機(jī)制進(jìn)行分析，在經(jīng)典模型的基礎(chǔ)上引入了新的接觸態(tài)，構(gòu)建了描述微博輿情傳播的SCIR模型，并研究了不同概率對(duì)信息傳播過(guò)程的影響[18]。信息傳播是人們以符號(hào)或者其他信號(hào)為載體，彼此進(jìn)行思想溝通、意見交換和情感交流的過(guò)程，通過(guò)一系列信息的反饋達(dá)到相互了解和影響的目的，信息傳播過(guò)程受到多種因素影響。傳統(tǒng)信息傳播模型設(shè)定一種狀態(tài)以一定的概率向另一種狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，并且概率的取值是固定的，這樣的設(shè)定顯然和實(shí)際的信息傳播有所差距。針對(duì)該問(wèn)題，學(xué)者們考慮到不同因素對(duì)傳播過(guò)程的影響，通過(guò)對(duì)感染概率和傳播概率的重新定義，設(shè)計(jì)了更加合理的傳播機(jī)制。王金龍等人在SIR模型的基礎(chǔ)上考慮了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的不同的權(quán)威性，用相對(duì)影響力函數(shù)來(lái)代替固定的傳播概率，提出一種基于用戶相對(duì)權(quán)重的線上信息傳播模型[19]；Borge-Holthoefer等人考慮到用戶的活躍度，改進(jìn)了信息傳播概率，使模型的傳播機(jī)制更為合理[20]；張彥超等人考慮了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間不同的影響力，基于傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)造了一個(gè)在線社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型[21]。從文獻(xiàn)中來(lái)看，傳染病動(dòng)力學(xué)模型在社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)輿情以及營(yíng)銷學(xué)等多方面都有廣泛的研究適用性，學(xué)者們對(duì)于模型的改進(jìn)方式對(duì)本文在研究方法上也有所啟發(fā)。對(duì)于信息傳播過(guò)程的研究，首先可以針對(duì)具體的情境進(jìn)行過(guò)程分析，用適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)狀態(tài)的轉(zhuǎn)變過(guò)程對(duì)信息傳播過(guò)程加以描述，其次信息傳播過(guò)程受到多種外界或者節(jié)點(diǎn)相互作用的影響，在研究過(guò)程中應(yīng)當(dāng)考慮到多方面的影響。1.2.2基于多Agent的建模與仿真多Agent建模方法作為一種自底向上的方法，能夠準(zhǔn)確描述個(gè)體的異質(zhì)性，并從微觀視角探究不同的環(huán)境因素、個(gè)體屬性因素對(duì)個(gè)體觀點(diǎn)、行為、狀態(tài)的影響，能夠捕捉個(gè)體交互的非線性關(guān)系，在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。多Agent建模方法通過(guò)設(shè)定Agent間的交互規(guī)則描述個(gè)體交互過(guò)程，研究個(gè)體交互產(chǎn)生的宏觀涌現(xiàn)現(xiàn)象，從而發(fā)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的演化機(jī)理[22]?；诙郃gent建模方法的研究基本思想均為用Agent的智能性來(lái)模擬人類社會(huì)的行為，Agent建模也因此被認(rèn)為是一種用來(lái)理解人類社會(huì)的工具[23]，因而對(duì)于人類行為上的研究許多也都基于多Agent建模方法進(jìn)行。Agent建模方法可以從微觀的角度考慮個(gè)體層面的差異，很好地考察個(gè)體異質(zhì)性，可以對(duì)一個(gè)場(chǎng)景下的多個(gè)不同的個(gè)體進(jìn)行異質(zhì)性建模，避免群體同質(zhì)，進(jìn)而讓主體的溝通過(guò)程與實(shí)際情境更為相似。個(gè)體的異質(zhì)性既體現(xiàn)在個(gè)體本身的屬性、特點(diǎn)上，比如年齡、選擇偏好等等，又體現(xiàn)在個(gè)體在一定環(huán)境中的表現(xiàn)出的特質(zhì)和行為。對(duì)個(gè)體異質(zhì)性建模的支持，使多Agent建模方法在復(fù)雜性科學(xué)的研究上具有突出優(yōu)勢(shì)。段偉考慮了疾病傳播的異質(zhì)隨機(jī)特性和個(gè)體的微觀行為交互，構(gòu)建了多Agent疾病傳播模型，對(duì)真實(shí)疾病傳播過(guò)程進(jìn)行了模擬[24]；Edmonds運(yùn)用多Agent方法研究了個(gè)體在學(xué)習(xí)和溝通過(guò)程中體現(xiàn)出來(lái)的異質(zhì)性[25]。作為復(fù)雜系統(tǒng)的研究方法，多Agent建模還提供了良好的主體交互機(jī)制，可用于多主體間交互的研究。在Agent建模領(lǐng)域，交互被認(rèn)為有兩層含義，一個(gè)是Agent與環(huán)境以及Agent之間的信息交互；另一個(gè)是Agent之間進(jìn)行觀點(diǎn)、需求或者評(píng)價(jià)準(zhǔn)則等方面的交互[26]?；贏gent的建模與仿真技術(shù)通過(guò)設(shè)定個(gè)體之間以及個(gè)體與環(huán)境之間的交互規(guī)則，來(lái)模擬實(shí)現(xiàn)所研究情境下的個(gè)體交互的動(dòng)態(tài)過(guò)程。CollingsD通過(guò)模擬仿真口碑相傳的交互方式，來(lái)研究一個(gè)服務(wù)品牌被消費(fèi)者的接納過(guò)程[27]；危小超等人通過(guò)建立多Agent模型，模擬了創(chuàng)新產(chǎn)品擴(kuò)散過(guò)程中的消費(fèi)者交互，并探索了微觀個(gè)體交互引起的宏觀涌現(xiàn)規(guī)律[28]；袁愛(ài)進(jìn)等人提出了一種基于博弈論的多Agent交互模型，研究復(fù)雜系統(tǒng)中的多人交互的協(xié)調(diào)決策問(wèn)題[29]；因?yàn)樵诮换パ芯可暇哂辛己眠m用性，多Agent建模與仿真方法也通常被用于過(guò)程性的研究[30]。1.2.3問(wèn)題和研究方法分析從以上文獻(xiàn)可以看出，對(duì)于信息傳播模型、多Agent建模的理論與技術(shù)研究均取得了豐碩的成果，為后續(xù)相關(guān)研究提供了豐厚的理論基礎(chǔ)和技術(shù)借鑒。本文通過(guò)文獻(xiàn)學(xué)習(xí)，總結(jié)了相關(guān)研究領(lǐng)域現(xiàn)有理論與技術(shù)的特點(diǎn)，分析出目前還存在的一些需要改進(jìn)的問(wèn)題，并提出問(wèn)題的解決方法。對(duì)于信息傳播問(wèn)題，多數(shù)是基于傳播動(dòng)力學(xué)模型的研究，對(duì)個(gè)體設(shè)定不同的狀態(tài)，并用不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換來(lái)刻畫信息傳播過(guò)程。針對(duì)傳統(tǒng)模型中固定概率的缺陷，學(xué)者們提出了眾多改進(jìn)模型，將節(jié)點(diǎn)權(quán)威性、節(jié)點(diǎn)間的相互影響力等多種因素考慮到了信息傳播過(guò)程中，對(duì)傳播概率進(jìn)行改進(jìn)，從而設(shè)置更為合理的傳播機(jī)制。但目前基于動(dòng)力學(xué)模型對(duì)信息傳播過(guò)程進(jìn)行研究還存在這樣幾個(gè)問(wèn)題：1.企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息傳播過(guò)程是個(gè)體間相互交互、個(gè)體與環(huán)境交互、相互影響的復(fù)雜過(guò)程，傳播動(dòng)力學(xué)模型通常是從宏觀角度出發(fā)，研究信息傳播過(guò)程的一般性規(guī)律，在仿真時(shí)通常沒(méi)有體現(xiàn)出個(gè)體間的動(dòng)態(tài)交互以及多種交互方式，導(dǎo)致仿真結(jié)果不能反映信息傳播過(guò)程中一些微觀上的變化規(guī)律，也不能準(zhǔn)確描述社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播。2.信息傳播過(guò)程除了受到節(jié)點(diǎn)的影響力這些體現(xiàn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)之中的外部異質(zhì)性的影響之外，還受到了節(jié)點(diǎn)作為人所具有的不同自身屬性的影響，這些屬性可以稱為內(nèi)部異質(zhì)性，在目前的研究中，動(dòng)力學(xué)模型基本沒(méi)有考慮內(nèi)部異質(zhì)性對(duì)信息傳播的影響。綜上，要研究在復(fù)雜環(huán)境中的信息傳播過(guò)程，只運(yùn)用動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行描述和刻畫還不足以模擬一個(gè)真實(shí)的信息傳播過(guò)程，所以不能完全依賴傳染病模型，還需要其他能夠從微觀角度考慮個(gè)體內(nèi)部異質(zhì)性，并能反映個(gè)體交互的方法去對(duì)動(dòng)態(tài)的信息傳播過(guò)程做進(jìn)一步的刻畫和描述。Agent建模作為一種能夠進(jìn)行微觀建模的技術(shù)，為個(gè)體異質(zhì)建模的研究提供了思路，能夠解決傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中群體同質(zhì)的問(wèn)題，所具有的描述個(gè)體異質(zhì)屬性的能力也能夠解決改進(jìn)模型中沒(méi)有考慮個(gè)體內(nèi)部異質(zhì)性的問(wèn)題。另外，多Agent技術(shù)廣泛應(yīng)用于過(guò)程性的研究，重視個(gè)體間的交互，因此，對(duì)于信息傳播過(guò)程中個(gè)體交互的研究和實(shí)現(xiàn)也提供了相關(guān)方法。本課題將營(yíng)銷活動(dòng)中的信息傳播看作是一個(gè)受多種因素影響的復(fù)雜過(guò)程，從復(fù)雜系統(tǒng)的角度去研究信息傳播機(jī)理，基于動(dòng)力學(xué)模型的建模思想分析信息傳播過(guò)程，再運(yùn)用多Agent技術(shù)，建立考慮個(gè)體內(nèi)外兩方面異質(zhì)性的Agent模型，建立多Agent交互機(jī)制，旨在對(duì)企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下真實(shí)的信息傳播過(guò)程進(jìn)行更好的模擬。1.3本文的組織結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1具體內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)本文基于企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景，結(jié)合傳染病信息傳播模型思想對(duì)社會(huì)化營(yíng)銷中的用戶進(jìn)行狀態(tài)劃分，基于觀點(diǎn)交互模型設(shè)計(jì)主體交互規(guī)則，并采用多Agent建模與仿真的方法對(duì)用戶狀態(tài)轉(zhuǎn)換過(guò)程進(jìn)行模擬仿真，分析仿真結(jié)果，總結(jié)用戶狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)律，為企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷策略提供借鑒和參考。第一章介紹了課題研究背景和意義，對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)分析，歸納了本文可借鑒的理論方法，并提出了相關(guān)研究領(lǐng)域目前還存在的問(wèn)題，最后介紹了本文的研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線。第二章介紹了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶狀態(tài)轉(zhuǎn)換的相關(guān)理論，包括現(xiàn)有的傳染病動(dòng)力學(xué)模型、觀點(diǎn)交互模型等理論基礎(chǔ)，總結(jié)分析了它們的優(yōu)點(diǎn)和不足之處，為本課題的研究方法和研究?jī)?nèi)容提供了基礎(chǔ)。最后介紹了多Agent建模與仿真方法，為本課題后續(xù)仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)提供了理論和技術(shù)基礎(chǔ)。第三章分析了微博中的信息互動(dòng)模式，研究了社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息傳播過(guò)程，并給出了相應(yīng)的信息傳播動(dòng)力學(xué)模型，最后從環(huán)境和異質(zhì)個(gè)體兩方面分析了信息傳播過(guò)程中影響因素，為多Agent建模與仿真提供理論依據(jù)。第四章基于多Agent建模的相關(guān)理論，以實(shí)際的企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷過(guò)程為原型系統(tǒng)，構(gòu)建了多Agent模型，并且對(duì)不同Agent的屬性和內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。另外還改進(jìn)了觀點(diǎn)交互模型，研究了多Agent交互機(jī)制，制定了信息傳播過(guò)程中的主體交互規(guī)則。第五章將構(gòu)建的多Agent系統(tǒng)在Swarm仿真平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，同時(shí)對(duì)動(dòng)力學(xué)模型也進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)，通過(guò)兩種仿真結(jié)果的對(duì)比分析，證明了多Agent模型能夠反映更為真實(shí)的信息傳播過(guò)程。第六章進(jìn)行了課題研究的總結(jié)歸納，說(shuō)明了課題研究中存在的不足之處，并對(duì)以后的研究方向和內(nèi)容進(jìn)行了展望。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)一、本文結(jié)合SIR模型的建模思想，通過(guò)對(duì)社會(huì)化營(yíng)銷中的信息互動(dòng)模式的分析，增加了節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，提出了社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播過(guò)程，并給出了相應(yīng)的動(dòng)力學(xué)模型。二、本文用多Agent建模與仿真的方法來(lái)研究信息傳播問(wèn)題，考慮了個(gè)體內(nèi)外異質(zhì)性、外部影響因素、個(gè)體互動(dòng)多種信息傳播影響因素，解決了動(dòng)力學(xué)模型沒(méi)有考慮個(gè)體內(nèi)部異質(zhì)性、沒(méi)有考慮多種交互方式、不能體現(xiàn)個(gè)體交互過(guò)程的問(wèn)題。圖1-1技術(shù)路線第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1傳播動(dòng)力學(xué)模型傳染病動(dòng)力學(xué)模型是數(shù)理模型，都是將群體分為不同的狀態(tài)，并假設(shè)同一群體中的個(gè)體同質(zhì)，屬性混合均勻，然后用微分的形式刻畫不同狀態(tài)個(gè)體數(shù)量的變化，從而對(duì)信息傳播過(guò)程進(jìn)行描述[31]，模型中的變量，用來(lái)描述個(gè)體從一種狀態(tài)成為另一種的狀態(tài)的概率。動(dòng)力學(xué)模型運(yùn)用了平均場(chǎng)理論，將個(gè)體受到外界的影響力平均化，同時(shí)對(duì)信息傳播過(guò)程和傳播因素進(jìn)行了一定的簡(jiǎn)化[32]，因此，動(dòng)力學(xué)模型更為關(guān)注信息傳播的宏觀規(guī)律，通過(guò)模型的仿真實(shí)現(xiàn)，能夠?qū)鞑ヅR界值、傳播持續(xù)時(shí)間等進(jìn)行較好的觀察。傳統(tǒng)模型包括了SI、SIS、SIR等模型，其中SIS和SIR模型應(yīng)用最為普遍，而最為經(jīng)典的模型是SIR。下面對(duì)常見的幾種經(jīng)典模型分別進(jìn)行介紹和分析。（一）SI模型SI模型沒(méi)有考慮過(guò)多復(fù)雜情形，只對(duì)傳染過(guò)程做出了簡(jiǎn)單闡釋。模型中將個(gè)體狀態(tài)分為了S（Susceptible）易感個(gè)體和I（Infected）感染個(gè)體兩類[33]，易感個(gè)體以概率α被傳染成為感染個(gè)體I。模型中的信息傳播過(guò)程如圖2-1：圖2-1基于SI模型的信息傳播過(guò)程假設(shè)t時(shí)刻易感個(gè)體和感染個(gè)體的數(shù)量占比分別s(t)、i(t)，所有個(gè)體的總數(shù)記為Nt=s(t)+dstdt=-α（二）SIS模型和SI模型相似，SIS模型將個(gè)體狀態(tài)同樣分為了S（Susceptible）易感個(gè)體和I（Infected）感染個(gè)體兩類但不同的是，SIS模型考慮了傳染病中的重復(fù)感染[34]。在該模型中，感染個(gè)體以概率β恢復(fù)為易感個(gè)體，易感個(gè)體以概率α被傳染成為感染個(gè)體I。模型中的信息傳播過(guò)程如圖2-2：圖2-2基于SIS模型的信息傳播過(guò)程假設(shè)t時(shí)刻易感個(gè)體和感染個(gè)體的數(shù)量占比分別s(t)、i(t)，所有個(gè)體的總數(shù)記為Nt=s(t)+dstdt=-α（三）SIR模型不同于SIS模型，SIR模型考慮了傳染病中感染個(gè)體產(chǎn)生抗體、將不再受到感染而成為免疫個(gè)體的情況，將一個(gè)群體中的個(gè)體狀態(tài)分為了易感個(gè)體（Susceptible）、感染個(gè)體（Infected）和免疫個(gè)體（Recovered）這三類個(gè)體[35]。在該模型中，感染個(gè)體以概率α感染易感個(gè)體，感染個(gè)體以概率β被治愈，成為不再受到感染的免疫個(gè)體R。模型中的信息傳播過(guò)程如圖2-3：圖2-3基于SIR模型的信息傳播過(guò)程假設(shè)t時(shí)刻易感個(gè)體和感染個(gè)體的數(shù)量占比分別s(t)、i(t)、r(t)，所有個(gè)體的總數(shù)記為Nt=s(dstdt=-α從模型建立的思想來(lái)看，SI模型考慮的傳播情況過(guò)于簡(jiǎn)單，而SIS模型不失為一種符合實(shí)際疾病傳播情況的模型，但在實(shí)際信息傳播過(guò)程中，在時(shí)間足夠長(zhǎng)的情況下，信息一般都會(huì)停止傳播，具有重復(fù)傳播機(jī)制的SIS模型中的個(gè)體狀態(tài)種類和信息傳播機(jī)制不足以描述復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播過(guò)程。所以在關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播的研究中，通?；赟IR模型來(lái)展開研究。用模型中的易感、感染、免疫態(tài)對(duì)應(yīng)與信息傳播中未知態(tài)、傳播態(tài)和停止傳播態(tài)，通常用這三種不同狀態(tài)來(lái)表示信息傳播中的個(gè)體，這三種狀態(tài)能夠大致概括大多數(shù)信息傳播過(guò)程中的用戶狀態(tài)，也通常能夠反映普遍的信息傳播過(guò)程。但若要刻畫更為真實(shí)和復(fù)雜的企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息傳播過(guò)程還有些不夠，需要結(jié)合實(shí)際在此基礎(chǔ)上對(duì)狀態(tài)進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分。從動(dòng)力學(xué)模型中可以看到，模型參數(shù)對(duì)信息傳播過(guò)程有重要影響，如果參數(shù)一直固定不變，也就默認(rèn)了個(gè)體的同質(zhì)性，使同種狀態(tài)的個(gè)體以相同的概率進(jìn)行狀態(tài)的轉(zhuǎn)換，這樣的設(shè)定與實(shí)際情況有所差距，因此需要采取一定的方法改進(jìn)模型中的固定的轉(zhuǎn)換概率。2.2個(gè)體觀點(diǎn)交互理論在日常的社會(huì)活動(dòng)中，人們的各種行為或多或少都是由其內(nèi)部觀點(diǎn)所指導(dǎo)而產(chǎn)生的，比如是否要去某個(gè)地方吃飯，同一類商品要選擇哪種品牌，某個(gè)節(jié)假日是否要出游等等，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)然也包括是否要傳播某信息?？梢哉f(shuō)，觀點(diǎn)對(duì)人們的各種行為以及許多社會(huì)現(xiàn)象的產(chǎn)生都有一定的促成作用。因此，觀點(diǎn)形成和演化的研究吸引了計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息系統(tǒng)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多領(lǐng)域的學(xué)者，許多觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)模型也因此誕生。觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)旨在通過(guò)對(duì)觀點(diǎn)演化進(jìn)行建模與仿真，研究引起群體中個(gè)體觀點(diǎn)如何在群體當(dāng)中傳播、以及如何被其他個(gè)體影響而改變自己觀點(diǎn)的當(dāng)前狀態(tài)，從而提示觀點(diǎn)演化的普遍規(guī)律。根據(jù)個(gè)體觀點(diǎn)值的類型來(lái)劃分，觀點(diǎn)演化模型可以分為離散和連續(xù)兩種觀點(diǎn)模型。離散觀點(diǎn)模型中比較典型的有Sznajd模型[36]、Voter模型[41]等等，這一類模型通常認(rèn)為觀點(diǎn)只有正面和反面兩種情況，主要用來(lái)研究群體中個(gè)體的最終選擇結(jié)果而導(dǎo)致的變化規(guī)律。連續(xù)觀點(diǎn)模型中比較典型的有Deffuant模型[37]、HK模型[38]等等，不同于離散觀點(diǎn)模型，該類模型認(rèn)為在正反兩個(gè)端點(diǎn)中間還有中立、偏正、或者偏反的觀點(diǎn)，觀點(diǎn)演化過(guò)程存在著觀點(diǎn)逐漸發(fā)生變化的現(xiàn)象。對(duì)于觀點(diǎn)演化的研究，更多都基于連續(xù)觀點(diǎn)模型展開[31][39]。觀點(diǎn)體現(xiàn)了個(gè)體的選擇傾向性，而個(gè)體的選擇傾向性不是階躍變化的[31]，在復(fù)雜環(huán)境中的個(gè)體往往經(jīng)歷了潛移默化的過(guò)程才會(huì)產(chǎn)生最終是否選擇傳播信息的選擇，連續(xù)觀點(diǎn)更能體現(xiàn)個(gè)體內(nèi)部觀點(diǎn)循序漸進(jìn)的變化過(guò)程，因此，本文也基于連續(xù)觀點(diǎn)模型對(duì)信息傳播過(guò)程中個(gè)體觀點(diǎn)的演化進(jìn)行研究。（一）Deffuant模型Deffuant模型是一種連續(xù)觀點(diǎn)模型中的兩兩交互模型，模型遵循有限信任原則，認(rèn)為兩個(gè)個(gè)體的觀點(diǎn)差值在規(guī)定的范圍內(nèi)才可以進(jìn)行觀點(diǎn)交互，在某一時(shí)刻，一個(gè)個(gè)體與另一個(gè)可交互個(gè)體進(jìn)行交互，并將當(dāng)前時(shí)刻的自身的觀點(diǎn)值與其鄰居觀點(diǎn)值的差值之和作為下一時(shí)刻的觀點(diǎn)值。設(shè)個(gè)體i的觀點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻t表示為opit，另一可交互個(gè)體j的觀點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻t表示為opj(t)，發(fā)生交互后，在t+1時(shí)刻，個(gè)體i的opit+1=opi式中的收斂參數(shù)μ表示個(gè)體i對(duì)鄰居個(gè)體j的信任程度，反映了觀點(diǎn)更新的速度。（二）HK模型HK模型同樣遵循有限信任原則，不同的是個(gè)體i與在交互范圍內(nèi)的所有鄰居個(gè)體進(jìn)行交互，并將當(dāng)前時(shí)刻的自身的觀點(diǎn)值與其鄰居觀點(diǎn)值的加權(quán)平均和作為下一時(shí)刻的觀點(diǎn)值。設(shè)個(gè)體i的觀點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻t表示為opit，其鄰居個(gè)體j的觀點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻t表示為opj(t)，在交互范圍內(nèi)的鄰居個(gè)體數(shù)量為N，Ni(t)為鄰居個(gè)體集合。發(fā)生交互后，在t+1時(shí)刻opit+1=1NDeffuant模型和HK模型的區(qū)別在于前者每次選擇一個(gè)個(gè)體進(jìn)行交流，每交流一次，觀點(diǎn)值更新一次；后者則是一個(gè)個(gè)體同時(shí)和多個(gè)個(gè)體交流，最后將所有交流個(gè)體觀點(diǎn)的平均值作為自己的新觀點(diǎn)。在社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體觀點(diǎn)的演化通?；贒effuant模型進(jìn)行研究[40-42]，所以本文后續(xù)將基于Deffuant模型來(lái)進(jìn)行多Agent模型中的個(gè)體觀點(diǎn)交互研究。μ作為觀點(diǎn)交互的影響力因子，Deffuant模型并未對(duì)其做詳細(xì)區(qū)分，模型無(wú)法展現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的異質(zhì)性，也不能表明除了觀點(diǎn)交互之外、其他因素對(duì)觀點(diǎn)更新所帶來(lái)的影響。本文在后續(xù)將針對(duì)以上問(wèn)題進(jìn)行觀點(diǎn)交互規(guī)則的改進(jìn)。2.3社交網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論在研究信息傳播時(shí)，其所在的網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是必須要考慮到的因素。企業(yè)社會(huì)化媒體營(yíng)銷中的信息傳播處于社交媒體中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之中，因此有必要了解社交網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)概念和結(jié)構(gòu)特性，以便于構(gòu)建仿真網(wǎng)絡(luò)。（一）社交網(wǎng)絡(luò)中的統(tǒng)計(jì)參量社交網(wǎng)絡(luò)屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種，因此網(wǎng)絡(luò)的表示可用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中一些統(tǒng)計(jì)參量來(lái)進(jìn)行。度是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)研究時(shí)不可忽視的統(tǒng)計(jì)參量，被定義為與節(jié)點(diǎn)相連的邊的數(shù)量，用作描述節(jié)點(diǎn)的重要程度。在有向網(wǎng)絡(luò)中度分為入度和出度，入與出的指向相反，入指向某節(jié)點(diǎn)自身，出指向其他節(jié)點(diǎn)，不同指向的邊的數(shù)量成為入度或出度。平均度是所有節(jié)點(diǎn)度的平均值。度分布是研究節(jié)點(diǎn)度的分布規(guī)律的重要參量，若用pn表示度分布，那么pn的含義為度為n的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所占的除了以上幾個(gè)參量，受到關(guān)注的還有聚類系數(shù)和平均路徑。聚類系數(shù)用來(lái)衡量一個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居之間相連的程度，設(shè)節(jié)點(diǎn)i的聚類系數(shù)為Ci，Ci=2mi其中ni是節(jié)點(diǎn)i的度，mi是節(jié)點(diǎn)i的鄰居之間存在的網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間可能存在多條相通的路徑，其中最短的一條為最短路徑，所有節(jié)點(diǎn)最短路徑的平均值則為平均路徑，用D來(lái)表示平均路徑，用dij表示節(jié)點(diǎn)i到j(luò)的最短路徑，n為節(jié)點(diǎn)總數(shù)，平均路徑具體計(jì)算方式D=2n(n（二）社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有多種不同的結(jié)構(gòu)，常見的包括規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)以及無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過(guò)統(tǒng)計(jì)參量的不同來(lái)進(jìn)行區(qū)分。規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的連接規(guī)則相同，并且平均路徑長(zhǎng)度和聚類系數(shù)都較大，度分布呈現(xiàn)伽瑪分布；隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間以一定的概率進(jìn)行隨機(jī)連接，平均路徑長(zhǎng)度和聚類系數(shù)都較小，度分布呈現(xiàn)泊松分布；小世界網(wǎng)絡(luò)介于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則網(wǎng)絡(luò)之間，有較小的平均路徑長(zhǎng)度和較大的聚類系數(shù)，度分布呈現(xiàn)指數(shù)分布；無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)一樣有較小的平均路徑長(zhǎng)度和聚類系數(shù)，不同的是，無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的度分布呈現(xiàn)冪率分布。對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性，包括微博中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有很多學(xué)者通過(guò)獲取真實(shí)數(shù)據(jù)，并對(duì)所形成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)真實(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)基本具有較小的平均路徑長(zhǎng)度和較大的聚類系數(shù)，而度分布一般呈現(xiàn)為冪率分布或近似冪率分布，具有小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的綜合特性[18][41][43]。因此在后續(xù)的研究中，將依照社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)來(lái)構(gòu)建傳播網(wǎng)絡(luò)。2.4多Agent建模與仿真2.4.1多Agent建模多Agent建模與計(jì)算機(jī)仿真方法是由遺傳算法之父約翰?H?霍蘭德教授基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論（CAS）提出的復(fù)雜系統(tǒng)研究方法，該方法所建立的系統(tǒng)模型即為多Agent模型，主要應(yīng)用于對(duì)生物、生態(tài)和社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型研究?；籼m德教授認(rèn)為系統(tǒng)復(fù)雜性的來(lái)源是系統(tǒng)中的具有自治性、適應(yīng)性、交互性的多個(gè)主體，以及主體之間進(jìn)行交互而造成的系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化和發(fā)展，因此，基于這一認(rèn)識(shí)，人們運(yùn)用多Agent建模方法主要對(duì)主體和主體之間的交互進(jìn)行為微觀建模和研究，相應(yīng)的多Agent模型也有了以下兩個(gè)鮮明的特點(diǎn)：（1）Agent作為現(xiàn)實(shí)世界中生命體在仿真世界中的“代理”，具有主動(dòng)性、自治性、社會(huì)性、響應(yīng)性等基本特性，這也是多Agent建模方法和其他方法的關(guān)鍵性區(qū)別，除此之外，Agent根據(jù)情境需要再適當(dāng)增加其他特性。（2）模型中存在主體與主體（包括環(huán)境主體）之間的相互作用和影響。即主體之間存在著非線性交互關(guān)系，交互產(chǎn)生的對(duì)主體的屬性、行為決策上的影響是引起系統(tǒng)演變和進(jìn)化的主要?jiǎng)恿?。多Agent建模方法從個(gè)體內(nèi)部進(jìn)行建模，在考慮了個(gè)體本身的內(nèi)部屬性的同時(shí)，也考慮了主體之間和主體與環(huán)境之間的相互作用，所以多主體建模方法適用于具有異質(zhì)屬性和相似相互關(guān)系的多個(gè)研究領(lǐng)域。2.4.2基于規(guī)范的多Agent交互規(guī)范是來(lái)自組織符號(hào)學(xué)的概念，也被稱為社會(huì)規(guī)范，是一個(gè)具有社會(huì)性的群體中多個(gè)成員的行為規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，起到約束成員行為的作用。組織符號(hào)學(xué)認(rèn)為，組織的本質(zhì)是由人類Agent組成的系統(tǒng)，系統(tǒng)中的個(gè)體按照特定的規(guī)范與約束條件產(chǎn)生相應(yīng)的行為，進(jìn)行交互以及協(xié)作，所以組織可以通過(guò)說(shuō)明Agent、Agent之間的關(guān)系以及Agent所要遵循的行為規(guī)范來(lái)表示[44]。規(guī)范描述了在不同的情境下，不同類型、不同文化背景甚至不同組織下的Agent之間如何進(jìn)行交互以及協(xié)作，規(guī)定了Agent和組織間的交互應(yīng)該采取哪些行為[45]。規(guī)范在組成和表達(dá)上具有鮮明的特點(diǎn)。Wright認(rèn)為，規(guī)范具體由條件、內(nèi)容、特征、權(quán)威、對(duì)象、場(chǎng)合六部分組成，其中，條件、內(nèi)容、特征是規(guī)范的核心[45]，條件是對(duì)規(guī)范被應(yīng)用的情況或狀態(tài)的限制，內(nèi)容是指規(guī)范中規(guī)定的動(dòng)作或事件，特征則表示規(guī)范的應(yīng)用所產(chǎn)生的效果。規(guī)范具有豐富的語(yǔ)義內(nèi)涵，大部分的規(guī)范可以用語(yǔ)言來(lái)描述。Stamper和Liu定義了規(guī)范的表達(dá)方式，如下所示：Whenever<條件集>If<狀態(tài)集>Then<Agent>Is<義務(wù)邏輯操作符>To<行動(dòng)集>[47-48]。其中，<條件集>指明了Agent執(zhí)行指定行為需要滿足的條件；<狀態(tài)集>是對(duì)Agent行為規(guī)范的進(jìn)一步說(shuō)明，表明行為需要在什么狀態(tài)下發(fā)生；<Agent>指的是做出行為的責(zé)任Agent；<義務(wù)邏輯操作符>包括允許、必須、不允許等；<行動(dòng)集>指Agent在滿足條件后要采取的行為。[47-48]Agent之間的交互通常是非線性的，即一對(duì)多的交互，另外，在多Agent系統(tǒng)中通常存在著諸多異質(zhì)個(gè)體，復(fù)雜系統(tǒng)中的個(gè)體，它們之間的交互一般也不會(huì)只遵循同一種規(guī)則。規(guī)范可以為Agent間的交互過(guò)程中的決策提供一種框架，系統(tǒng)中的異質(zhì)個(gè)體可根據(jù)自身的角色、狀態(tài)來(lái)選擇與其相關(guān)的規(guī)范，從而產(chǎn)生不同的行為。規(guī)范的引入，使多Agent系統(tǒng)中的成員不必遵循同一種行為規(guī)則，讓非線性的交互關(guān)系得以實(shí)現(xiàn)，極大地提高了多Agent系統(tǒng)的靈活性，從規(guī)范的角度來(lái)研究信息傳播過(guò)程，可以更好地描述系統(tǒng)中多個(gè)異質(zhì)Agent之間的交互規(guī)則。為了使Agent之間的交互與實(shí)際情況更為相符，更好的模擬現(xiàn)實(shí)情況，通常依據(jù)現(xiàn)有的理論，并結(jié)合對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的認(rèn)識(shí)來(lái)制定交互規(guī)則。個(gè)體信息傳播過(guò)程中的交互是個(gè)體觀點(diǎn)上的交互，因此交互規(guī)則的制定可以在已有的觀點(diǎn)交互模型基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際情況對(duì)其稍作改進(jìn)，讓多Agent之間的觀點(diǎn)交互更符合社會(huì)化營(yíng)銷過(guò)程中真實(shí)的個(gè)體觀點(diǎn)轉(zhuǎn)變過(guò)程。2.3.3多Agent建模與仿真技術(shù)的應(yīng)用多Agent建模是用Agent的方式、思想建立復(fù)雜系統(tǒng)中各個(gè)仿真實(shí)體的模型，試圖通過(guò)研究Agent的行為及其之間的交互關(guān)系來(lái)刻畫和描述復(fù)雜系統(tǒng)，進(jìn)而研究多Agent之間的交互和通過(guò)交互涌現(xiàn)出的宏觀現(xiàn)象。Agent具有學(xué)習(xí)和適應(yīng)性，能夠根據(jù)環(huán)境的實(shí)時(shí)變化而變更自己的行為，這一特點(diǎn)使多Agent建模與仿真方法被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的建模、多主體之間的交互和協(xié)同等的研究中，仿真系統(tǒng)中具有自治性、能動(dòng)性、通信性和反應(yīng)能力的Agent之間依據(jù)規(guī)則進(jìn)行交互協(xié)作，基于溝通機(jī)制相互交換信息和能量，模擬著真實(shí)系統(tǒng)中復(fù)雜的交互作用和關(guān)聯(lián)關(guān)系。作為復(fù)雜系統(tǒng)的研究方法，基于Agent技術(shù)研發(fā)的軟件系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)管理、協(xié)調(diào)和控制等需要進(jìn)行復(fù)雜調(diào)度以及管理的場(chǎng)景，另外在道路交通控制、鐵路運(yùn)輸控制、航空系統(tǒng)控制等過(guò)程控制領(lǐng)域也有基于Agent技術(shù)的相關(guān)研究以及成果應(yīng)用?；诙郃gent建模與仿真技術(shù)的復(fù)雜問(wèn)題研究思路可概括為如下基本步驟：首先由研究者根據(jù)自己的研究意圖和目標(biāo)構(gòu)建一個(gè)由一群智能主體組成的虛擬組織，一般應(yīng)包含成千上萬(wàn)的智能主體以及相應(yīng)的環(huán)境、信息等；其次，研究者結(jié)合實(shí)際去定義這個(gè)虛擬世界中各智能主體交互的規(guī)范和方法等一系列初始條件，交互包括智能主體之間的交互，也包括主體與環(huán)境、信息之間的交互；然后，組織不再受到人為干預(yù)，進(jìn)行自發(fā)互動(dòng)演化；最后，研究者對(duì)系統(tǒng)演化結(jié)果進(jìn)行總結(jié)歸納，并形成相應(yīng)的理論或提出針對(duì)性的政策建議?；贏gent的建模只對(duì)個(gè)體的屬性和行為規(guī)范進(jìn)行設(shè)計(jì)，而不對(duì)整體的行為作過(guò)多干預(yù)和控制，從而使多Agent模型在演化過(guò)程中表現(xiàn)出了自發(fā)行成的整體規(guī)律。本文研究的信息傳播過(guò)程處于社會(huì)化營(yíng)銷的背景之下，存在著異質(zhì)性個(gè)體，也存在著個(gè)體之間的多種交互方式和系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化，所以可以從復(fù)雜系統(tǒng)的角度考慮，運(yùn)用多Agent建模與仿真技術(shù)，對(duì)企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播過(guò)程中所涉及到的個(gè)體進(jìn)行自底向上上的微觀異質(zhì)個(gè)體建模，制定個(gè)體之間的交互規(guī)則、行為方法，刻畫和描述整個(gè)信息傳播過(guò)程。通過(guò)仿真實(shí)現(xiàn)，來(lái)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的一些規(guī)律，從而為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力而提出一些建議。2.4小結(jié)本章節(jié)對(duì)本課題相關(guān)的一些理論的特點(diǎn)、應(yīng)用等進(jìn)行了介紹，分析歸納了它們?cè)诒菊n題中的可用性，另外，結(jié)合本課題的研究背景，針對(duì)理論存在的不足之處，提出了對(duì)于相關(guān)理論的改進(jìn)方向，為后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)。第三章信息傳播過(guò)程研究第三章信息傳播過(guò)程研究3.1信息傳播過(guò)程分析3.1.1企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷廣泛存在于社會(huì)化媒體平臺(tái)中，并且形式多樣。有轉(zhuǎn)發(fā)抽獎(jiǎng)活動(dòng)，也有節(jié)日主題活動(dòng)。總之，都是為了讓廣大用戶都參與進(jìn)來(lái)的具有吸引性的活動(dòng)。社會(huì)化媒體通常提供了不同的信息發(fā)布和傳播方式，企業(yè)也通常會(huì)通過(guò)多種渠道進(jìn)行信息擴(kuò)散，因此有必要選擇一個(gè)具體情境，對(duì)其中用戶接觸信息的模式進(jìn)行分析，從而使多Agent模型能夠與實(shí)際情形更為符合。目前，具有龐大用戶群體的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)基本均為社會(huì)化媒體平臺(tái)，如國(guó)外的Twitter、Facebook，國(guó)內(nèi)的新浪微博等等。據(jù)中商情報(bào)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2018上半年中國(guó)新浪微博用戶規(guī)模為3.37億人，該數(shù)量在整體網(wǎng)民數(shù)量中的比例達(dá)到42.1%，成為國(guó)內(nèi)用戶數(shù)量最高的社會(huì)化媒體，是我國(guó)規(guī)模最大的社會(huì)化平臺(tái)之一，其龐大的用戶群體和多元化的平臺(tái)功能吸引了眾多企業(yè)在微博中開展社會(huì)化營(yíng)銷活動(dòng)。因此，本文以具有代表性的社會(huì)化平臺(tái)——新浪微博為研究情境，并通過(guò)一個(gè)真實(shí)營(yíng)銷案例來(lái)對(duì)信息接觸模式和信息傳播過(guò)程進(jìn)行分析。實(shí)例選自社會(huì)化營(yíng)銷案例庫(kù)網(wǎng)站（/senior/view?id=30772）。2020年3月，護(hù)膚品牌SK-Ⅱ以“春日娃娃”為主要話題在微博平臺(tái)上發(fā)起了一場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)，活動(dòng)以激發(fā)產(chǎn)品口碑、促進(jìn)用戶消費(fèi)為目標(biāo)，由企業(yè)聯(lián)合明星、美妝博主等平臺(tái)中具有一定影響力的用戶共同進(jìn)行相關(guān)信息的發(fā)布，同時(shí)企業(yè)在微博熱搜、發(fā)現(xiàn)頁(yè)大視窗、微博入口等地方投放活動(dòng)相關(guān)硬廣告，增加了信息曝光率。微博中關(guān)注機(jī)制使用戶可以選擇關(guān)注別人，也可以被別人關(guān)注，因此能夠形成單向或雙向的聯(lián)結(jié)關(guān)系，從而進(jìn)行信息的傳遞。隨著活動(dòng)的進(jìn)行，越來(lái)越多的普通用戶通過(guò)關(guān)注的用戶或者硬廣告獲知信息，并通過(guò)與參與用戶的交流互動(dòng)或者在多次接觸到硬廣告后對(duì)活動(dòng)產(chǎn)生興趣，自發(fā)產(chǎn)生內(nèi)容，促進(jìn)了信息傳播?；顒?dòng)期間品牌曝光率顯著上升，品牌口碑大幅提升，微博平臺(tái)中的官方賬號(hào)也獲得了大量粉絲。結(jié)合以上對(duì)關(guān)注機(jī)制和信息發(fā)布方式的分析，整理出企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的微博信息互動(dòng)模式如下圖所示：圖3-1企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的微博信息互動(dòng)模式從實(shí)例來(lái)看，社會(huì)化營(yíng)銷過(guò)程大致可分為以下這樣幾個(gè)階段：首先由企業(yè)發(fā)起社會(huì)化營(yíng)銷活動(dòng)；然后由具有一定影響力少部分人進(jìn)行二次信息傳播，使更多人接收到信息；接收到信息的人傳播信息從而使信息不斷擴(kuò)散；最后活動(dòng)終止，信息停止傳播。整個(gè)社會(huì)化營(yíng)銷過(guò)程中，用戶對(duì)信息有從未知—接收—傳播—停止的一個(gè)接收和傳遞過(guò)程。在獲知信息后，用戶是否傳播信息可以看作是一種決策行為，因此可以將接收到信息的用戶稱為觀望態(tài)，用以描述處于決策階段的用戶狀態(tài)。從信息互動(dòng)模式中可以看到，企業(yè)發(fā)布信息有不同渠道，用戶也有多種獲取信息的方式。企業(yè)和自媒體都可以看作傳播態(tài)個(gè)體，其它的廣告機(jī)制可以統(tǒng)一看作存在于營(yíng)銷環(huán)境中的廣告信息，因此在微博情境下的用戶的信息接觸模式有兩種：接觸傳播態(tài)個(gè)體和接觸環(huán)境中的信息。不同于傳播態(tài)個(gè)體，環(huán)境中的信息不具有自主性，而是在環(huán)境中的某個(gè)地方固定存在。為了更直觀地區(qū)分兩種信息接觸模式，將未知態(tài)的個(gè)體進(jìn)行進(jìn)一步劃分，使信息傳播中存在兩種通過(guò)不同方式獲知信息的未知態(tài)用戶。綜上所述，社會(huì)化營(yíng)銷中用戶的狀態(tài)的變化過(guò)程如圖所示。圖3-2企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷中的信息傳播過(guò)程從觀望態(tài)到傳播態(tài)是一個(gè)個(gè)體是否要傳播信息的決策過(guò)程，通常受到多方面的影響促使個(gè)體發(fā)生內(nèi)在觀點(diǎn)的變化，從而指導(dǎo)產(chǎn)生外在的行為和狀態(tài)的變化。從對(duì)信息傳播動(dòng)力學(xué)模型的分析中，可以看到數(shù)理模型默認(rèn)個(gè)體同質(zhì)，同一狀態(tài)的個(gè)體均以同一種概率進(jìn)行轉(zhuǎn)換。但在現(xiàn)實(shí)世界中，人本身具有很多差異性，比如性別、性格、思維方式等等，這些因素均有可能導(dǎo)致個(gè)體行為上的差異性。這些差異性在學(xué)術(shù)研究中被稱為異質(zhì)性，如果要盡量刻畫一個(gè)真實(shí)的信息傳播過(guò)程的話，那么異質(zhì)性應(yīng)當(dāng)是必須被考慮的因素。對(duì)異質(zhì)性的分析將在后續(xù)研究中進(jìn)行詳細(xì)描述。研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體會(huì)對(duì)新發(fā)布的信息產(chǎn)生一個(gè)初始觀點(diǎn)，并且在和其他個(gè)體的交流互動(dòng)過(guò)程中不斷進(jìn)行觀點(diǎn)的調(diào)整[49-50]。交流互動(dòng)作為社交網(wǎng)絡(luò)的主要特征，必然存在于網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體與個(gè)體之間，而個(gè)體的觀點(diǎn)也會(huì)在交流互動(dòng)的過(guò)程中受到其他個(gè)體的影響而發(fā)生變化，比如在營(yíng)銷實(shí)例中，個(gè)體能夠通過(guò)其他傳播態(tài)個(gè)體獲知信息，并在與其進(jìn)行一定的交流互動(dòng)后傳播信息。將該現(xiàn)象稱為個(gè)體與個(gè)體之間的交互影響，并在信息傳播過(guò)程中加以考慮。除了個(gè)體的異質(zhì)屬性和個(gè)體之間的交互影響，在一個(gè)環(huán)境中，還存在著許多外界影響因素，這些影響因素也會(huì)對(duì)信息傳播過(guò)程中的不同階段造成不同的影響，比如在營(yíng)銷實(shí)例中，企業(yè)在平臺(tái)中投放的硬廣對(duì)個(gè)體接觸和傳播信息都起到了一定的促進(jìn)作用。將該現(xiàn)象稱為個(gè)體與環(huán)境之間的交互影響，外界影響因素也將在后續(xù)研究中進(jìn)行分析。綜上所述，從觀望態(tài)向傳播態(tài)轉(zhuǎn)變的過(guò)程可以看作是受到各種因素影響、以及各主體之間進(jìn)行交互、相互影響的過(guò)程，如下圖所示。圖3-3觀望態(tài)到傳播態(tài)的轉(zhuǎn)變3.1.2信息傳播影響因素研究關(guān)于信息傳播的影響因素，眾學(xué)者通過(guò)實(shí)證等各種方法進(jìn)行過(guò)許多深入研究，也有了眾多研究成果，限于篇幅和研究重點(diǎn)，本文對(duì)此不作深入研究，只基于以往的研究基礎(chǔ)，結(jié)合企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷的特點(diǎn)，分析和歸納出企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷過(guò)程中信息傳播的外部影響因素。（一）外部影響因素外部影響因素是個(gè)體所處的環(huán)境進(jìn)行考慮的、對(duì)信息傳播過(guò)程有影響的因素，具體分析如下。趙蓉英等人對(duì)信息傳播過(guò)程中的影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究，認(rèn)為信息的本身特征對(duì)用戶的傳播行為有重要影響[51]。信息本身有多方面的特征，包括了信息的敘事性、簡(jiǎn)潔性、可信性、吸引力等等，本文根據(jù)社會(huì)化營(yíng)銷通過(guò)發(fā)出營(yíng)銷信息吸引用戶進(jìn)行參與的特點(diǎn)，將信息層面的影響因素定義為信息的吸引力，并認(rèn)為信息的影響力對(duì)信息傳播過(guò)程有一定的影響。從本文所研究的企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷的角度考慮，營(yíng)銷初期信息發(fā)布范圍的廣度能夠影響獲知信息的人數(shù)。廣告覆蓋率越高，信息被用戶獲知的概率也就越大，因此，廣告覆蓋率是信息傳播的重要影響因素，對(duì)信息能被獲知的范圍也有著重要影響。（二）內(nèi)部影響因素內(nèi)部影響因素是從個(gè)體本身進(jìn)行考慮的、對(duì)傳播過(guò)程有影響的因素。真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的不同個(gè)體存在著各個(gè)方面的差異，正是由于這些差異，才形成了個(gè)體對(duì)信息的不同認(rèn)知，繼而形成不同的社會(huì)行為。這些差異被稱為個(gè)體的異質(zhì)性，個(gè)體的異質(zhì)性也是形成復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的原因之一，對(duì)系統(tǒng)演變有著一定的影響作用，所以可以將異質(zhì)性統(tǒng)一認(rèn)為是信息傳播的個(gè)體內(nèi)部影響因素。作為模型中的人類個(gè)體的“代理”，用戶Agent應(yīng)當(dāng)具備一些具有代表性的屬性來(lái)體現(xiàn)個(gè)體的異質(zhì)性。由于人類個(gè)體具有高度復(fù)雜性，在建模的時(shí)候不可能面面俱到，考慮到所有的異質(zhì)性，因此，本文基于異質(zhì)性的概念并結(jié)合課題研究背景的特點(diǎn)，只對(duì)與研究社會(huì)化營(yíng)銷中信息傳播相關(guān)性較大的內(nèi)部因素進(jìn)行分析。異質(zhì)性可以分為兩類，一類是個(gè)體本身自帶的一些不同屬性，稱為內(nèi)部異質(zhì)性，另一類是個(gè)體處于某種環(huán)境中表現(xiàn)出來(lái)的不同，稱為外部異質(zhì)性。具體分析如下。（1）內(nèi)部異質(zhì)性個(gè)體本身固有的年齡、性別、身高、體重、性格、愛(ài)好等屬性，都是個(gè)體的內(nèi)部異質(zhì)性，本文在這些屬性上做一些取舍，主要從性格方面來(lái)分析個(gè)體的內(nèi)部異質(zhì)性。在做出行為之前，不同的個(gè)體通常會(huì)表現(xiàn)出沖動(dòng)型和冷靜型兩種性格特征，冷靜型個(gè)體會(huì)基于理性分析做出行為決策，沖動(dòng)型則不經(jīng)過(guò)理性分析直接做出行為，本文將這種性格特征定義為理性程度，從而用理性和非理性來(lái)區(qū)分冷靜和沖動(dòng)兩種性格特征的個(gè)體。在接觸到某事物時(shí)，個(gè)體會(huì)產(chǎn)生對(duì)事物的初始觀點(diǎn)，不同性格的個(gè)體通常會(huì)對(duì)個(gè)體自身初始觀點(diǎn)的堅(jiān)持度不同，本文將其稱為從眾性，個(gè)體從眾性越高，受到其他交互個(gè)體觀點(diǎn)的影響越大，越容易改變自身的觀點(diǎn)，從眾性越低，則受到的影響越小，越堅(jiān)持自身的初始觀點(diǎn)。（2）外部異質(zhì)性在第一章中，通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的分析可以看到，節(jié)點(diǎn)的影響力是在研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播過(guò)程時(shí)經(jīng)常被考慮到的個(gè)體異質(zhì)因素，不針對(duì)特定情境，在線上社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，不同節(jié)點(diǎn)的影響力不同，對(duì)任何信息傳播過(guò)程都有著重要影響。因此，本文對(duì)節(jié)點(diǎn)影響力也加以考慮，并將其定義為權(quán)威度。權(quán)威度高的個(gè)體通常有著龐大的粉絲基數(shù)，信息受眾面比較廣，權(quán)威度越高，在社會(huì)中的影響力就越高，被民眾的認(rèn)可度也就越高，因此權(quán)威度對(duì)信息傳播過(guò)程有重要影響。3.1.3信息傳播過(guò)程在前文中將社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息傳播過(guò)程中的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)分為了未知態(tài)1，未知態(tài)2，觀望態(tài)，傳播態(tài)，免疫態(tài)五種。另外根據(jù)對(duì)信息傳播影響因素的分析，考慮個(gè)體的理性和非理性決策，對(duì)信息傳播路徑加以改進(jìn)。借鑒傳染病模型的思想，用五種狀態(tài)的轉(zhuǎn)換來(lái)描述信息傳播過(guò)程。五種節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的具體表示如下。S1（Susceptible1）：未知態(tài)；S2（Susceptible2）：未知態(tài)；O（Observe）：觀望態(tài)；I（Infected）：傳播態(tài)；R（Recovered）：免疫態(tài)。不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下圖所示：圖3-4信息傳播過(guò)程本文給出的信息傳播過(guò)程在保留了SIR模型從未知態(tài)直接轉(zhuǎn)變?yōu)閭鞑B(tài)的基礎(chǔ)上，新增加了從未知態(tài)先到觀望態(tài)、再?gòu)挠^望態(tài)到傳播態(tài)的過(guò)程，如圖中虛線所示。兩種傳播路徑的區(qū)別在于個(gè)體有沒(méi)有經(jīng)歷內(nèi)部決策的過(guò)程，如果經(jīng)歷了先到觀望態(tài)、再到傳播態(tài)的過(guò)程，則認(rèn)為是理性個(gè)體進(jìn)行了內(nèi)部決策，反之，則是非理性個(gè)體沒(méi)有進(jìn)行內(nèi)部決策而直接做出傳播行為。3.2動(dòng)力學(xué)模型本課題主要研究異質(zhì)個(gè)體建模和交互，為了驗(yàn)證研究的有效性，在這里基于圖3-4給出的信息傳播過(guò)程，結(jié)合傳染病動(dòng)力學(xué)模型的相關(guān)理論，給出企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷背景下的信息傳播動(dòng)力學(xué)模型作為對(duì)比模型，模型默認(rèn)個(gè)體同質(zhì)，不考慮個(gè)體之間的非線性交互，同一類型的節(jié)點(diǎn)以相同的概率進(jìn)行狀態(tài)的轉(zhuǎn)換，如下圖所示。圖3-5信息傳播過(guò)程模型假定在信息傳播中不存在平臺(tái)中新用戶的加入和老用戶的退出，因此總?cè)藬?shù)保持N，五類狀態(tài)用戶人數(shù)總和滿足下式：S1t+S2t設(shè)s1t、s2t、ot、it、s1t+s2t+結(jié)合經(jīng)典SIR傳播模型的微分方程推導(dǎo)原理，先得到各狀態(tài)人數(shù)變化的微分方程，如式（3-3）：dS1dt=-p4?S1各狀態(tài)人數(shù)密度計(jì)算如式（3-4）：s1=S1Ns2=S2將式（3-4）代入式（3-3），得到人數(shù)密度的微分方程，即本文的動(dòng)力學(xué)信息傳播模型，如式（3-5）所示：d(s1)dt=-p4?s1t3.3小結(jié)本章基于對(duì)實(shí)際的信息互動(dòng)模式的分析，在傳播SIR模型的基礎(chǔ)上增加了狀態(tài)類別，擴(kuò)展了信息傳播路徑。另外，從外部環(huán)境和個(gè)體本身兩方面對(duì)信息傳播過(guò)程的影響因素進(jìn)行了分析。通過(guò)本章節(jié)對(duì)信息傳播過(guò)程的研究，為后續(xù)多Agent建模研究提供理論基礎(chǔ)。第四章多Agent仿真模型設(shè)計(jì)第四章多Agent仿真模型設(shè)計(jì)4.1多Agent總體模型本文用多Agent建模與仿真的方法研究信息傳播，把用戶在現(xiàn)實(shí)世界參與社會(huì)化營(yíng)銷而出現(xiàn)的信息傳播過(guò)程作為原型系統(tǒng)，結(jié)合己有知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)原型系統(tǒng)的分析，確定主體種類，外部環(huán)境以及系統(tǒng)邊界，從而形成一個(gè)初始的系統(tǒng)總體模型。結(jié)合第三章對(duì)信息傳播過(guò)程的分析，本文設(shè)計(jì)多Agent系統(tǒng)模型如下：圖4-1多Agent總體模型多Agent模型繼續(xù)沿用第三章信息傳播過(guò)程中的用戶狀態(tài)分類，另外基于對(duì)企業(yè)社會(huì)化營(yíng)銷原型系統(tǒng)的分析，還考慮到了實(shí)際情況中的信息發(fā)布者—企業(yè)，以及包含了所有企業(yè)和用戶個(gè)體在內(nèi)的環(huán)境。模型中，所有Agent都存在于環(huán)境Agent中，企業(yè)作為信息源，發(fā)布信息到環(huán)境中，不同狀態(tài)的用戶根據(jù)一定的規(guī)則發(fā)生狀態(tài)改變。模型中的實(shí)線表示信息傳播方向，虛線表示狀態(tài)轉(zhuǎn)換?？梢钥吹?，總體模型中各個(gè)離散的系統(tǒng)成員通過(guò)信息傳播機(jī)制被組織起來(lái)，形成相互聯(lián)系的動(dòng)態(tài)松散多Agent組織結(jié)構(gòu)?？傮w模型一共由四部分組成：不同狀態(tài)的用戶個(gè)體Agent；環(huán)境Agent；企業(yè)Agent；主體關(guān)系。主體關(guān)系指模型中存在的不同Agent之間的交互關(guān)系，交互關(guān)系和對(duì)應(yīng)關(guān)系中存在的狀態(tài)轉(zhuǎn)換具體有這樣幾種：（1）企業(yè)與環(huán)境：企業(yè)Agent將信息發(fā)布到環(huán)境中；（2）S1Agent與環(huán)境Agent：S1個(gè)體與環(huán)境交互，接觸其中的信息，并根據(jù)一定的規(guī)則成為O類個(gè)體或者I類個(gè)體；（3）S2Agent與IAgent：S2個(gè)體與I個(gè)體交互，并根據(jù)一定的規(guī)則成為O類個(gè)體或者I類個(gè)體；（4）OAgent與IAgent：O個(gè)體與I個(gè)體交互，根據(jù)一定的規(guī)則成為I類個(gè)體；（5）OAgent與環(huán)境：O個(gè)體與環(huán)境交互，接觸其中的信息，并根據(jù)一定規(guī)則成為I類個(gè)體。（6）IAgent與IAgent：I個(gè)體通過(guò)相同類型的個(gè)體交互，根據(jù)一定的規(guī)則成為R類個(gè)體。限于研究重點(diǎn)，本文對(duì)多Agent模型做以下幾點(diǎn)假設(shè)。（1）本模型不局限于某一特定行業(yè)市場(chǎng)；（2）假設(shè)在整個(gè)過(guò)程中無(wú)新個(gè)體的產(chǎn)生和舊個(gè)體的消失，個(gè)體數(shù)量為恒定值。4.2Agent建模4.2.1用戶Agent（一）用戶Agent結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)信息傳播中的用戶主體作為適應(yīng)性主體，在建模時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮以下幾種基本復(fù)雜適應(yīng)特征。（1）自治性：用戶Agent具有主動(dòng)自發(fā)的活動(dòng)能力，不需要其他外界干預(yù)，而通過(guò)自身具有的控制信息掌控其外部行為。（2）響應(yīng)性：用戶Agent能夠感知環(huán)境中的信息，并通過(guò)行為做出相應(yīng)反應(yīng)。（3）社會(huì)性：用戶Agent之間以及與其他的Agent能夠進(jìn)行交互，可以通過(guò)通信機(jī)制發(fā)生信息交換，進(jìn)而對(duì)自身以及其他Agent產(chǎn)生在內(nèi)部屬性或者外部狀態(tài)、行為上的影響。根據(jù)本課題的研究情境及特點(diǎn)，作為用戶Agent，還具有以下幾種特征。（1）移動(dòng)性：在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體通過(guò)會(huì)對(duì)其他個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)訪問(wèn)，因此，需要讓系統(tǒng)模型中用戶Agent具有移動(dòng)性，從而模擬個(gè)體的隨機(jī)訪問(wèn)行為。（2）情境性：用戶Agent存在與環(huán)境中，且能夠與環(huán)境發(fā)生交互。（3）有限理性：為了更好地模擬人的思維和行為，通過(guò)設(shè)定相關(guān)規(guī)則，使用戶Agent能夠在發(fā)生交互后，產(chǎn)生內(nèi)在觀點(diǎn)的變化，繼而再對(duì)信息進(jìn)行處理，產(chǎn)生相關(guān)行為?？紤]到以上主體特征，并結(jié)合Agent建模理論，給出用戶Agent結(jié)構(gòu)模型，如下圖所示：圖4-2用戶Agent模型（1）信息感知模塊：信息感知模塊負(fù)責(zé)接收來(lái)自環(huán)境和其他Agent的信息，對(duì)信息進(jìn)行解析和判斷后傳送至其他模塊進(jìn)行處理。模塊中包括了信息感知器和信息處理器，其中信息感知器作為Agent內(nèi)部與外界的接口，具有一定的通信能力。信息處理器會(huì)對(duì)信息進(jìn)行分類處理，按照類別將其傳送到反應(yīng)或者慎思模塊。（2）Norm庫(kù)：Norm庫(kù)中存儲(chǔ)了多個(gè)由Agent的類型、狀態(tài)、某事件的前提條件等信息組成的個(gè)體行為規(guī)范，每個(gè)規(guī)范由Agent依據(jù)一定的條件各自進(jìn)行調(diào)用，做出差異性行為。Norm庫(kù)是實(shí)現(xiàn)非線性交互的關(guān)鍵。（3）反應(yīng)模塊：反應(yīng)模塊中的反應(yīng)器用來(lái)處理一些用戶Agent被動(dòng)接受信息的情況，反應(yīng)器依賴Norm庫(kù)中的相應(yīng)規(guī)則，讓信息處理器中的反應(yīng)型信息直接映射為動(dòng)作，而不必經(jīng)過(guò)復(fù)雜決策。（4）慎思模塊：慎思模塊用來(lái)模擬人的理性決策過(guò)程，模塊中的計(jì)劃器依賴Norm庫(kù)中的相應(yīng)規(guī)則，根據(jù)自身屬性、外界環(huán)境做出計(jì)劃，再通過(guò)決策器生成計(jì)劃結(jié)果，最后將結(jié)果傳送至其他執(zhí)行相關(guān)模塊映射為相應(yīng)動(dòng)作。（5）反饋模塊：反饋模塊是生成行為以及對(duì)外界傳送信息、進(jìn)行反饋的模塊，行為管理器負(fù)責(zé)對(duì)行為集合以及動(dòng)作執(zhí)行的管理，效應(yīng)器類似于感知器，也是Agent內(nèi)部與外界環(huán)境的接口，將信息轉(zhuǎn)換為動(dòng)作并向外界形成反饋，向其他Agent傳送信息。不同用戶Agent具有一些相似屬性和方法，因此本文設(shè)計(jì)一種基類Agent，定義用戶Agent的多個(gè)通用功能模塊，不同的用戶Agent都基于基類Agent設(shè)計(jì)，并根據(jù)各自的特點(diǎn)構(gòu)建不同的功能模塊。publicclassBasicAgent{……//Agent的屬性以及相關(guān)變量定義publicvoidperception(Informationinfo){//信息感知voidinfor();//信息處理}publicvoidnorm();//規(guī)范獲取publicvoidreaction(){//反應(yīng)模塊if(條件)…….//反應(yīng)動(dòng)作}publicvoidreflect(){//慎思模塊voiddecision();//綜合Agent的屬性、行為規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)的決策}publicvoidupdate();//Agent的屬性更新publicvoidaction();//行為管理publicvoideffect();//效應(yīng)器}（二）屬性分析Agent屬性通常包括動(dòng)態(tài)屬性和靜態(tài)屬性，靜態(tài)屬性在模型運(yùn)行過(guò)程中恒定不變，動(dòng)態(tài)屬性則是可變的。模型構(gòu)建中需要對(duì)實(shí)體的真實(shí)屬性作一些數(shù)量和特征上的簡(jiǎn)化，具體根據(jù)研究情境以及相關(guān)概念來(lái)進(jìn)行屬性的選擇和設(shè)計(jì)。本文基于研究課題的背景，考慮到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的特征，對(duì)用戶Agent做出以下屬性設(shè)計(jì)。（1）動(dòng)態(tài)屬性狀態(tài)S：狀態(tài)屬性沿用第三章中的狀態(tài)分類。S1代表通過(guò)接觸環(huán)境而獲知信息的個(gè)體；S2代表通過(guò)接觸傳播態(tài)個(gè)體而獲知信息的個(gè)體；O代表已知個(gè)體，已經(jīng)獲知了信息，但還沒(méi)有傳播信息；I代表傳播態(tài)個(gè)體，已經(jīng)對(duì)信息進(jìn)行了傳播；R代表免疫個(gè)體，已經(jīng)對(duì)信息停止傳播，由傳播態(tài)個(gè)體轉(zhuǎn)化而來(lái)。初始觀點(diǎn)op：在信息傳播過(guò)程中，個(gè)體接觸到信息成為O類個(gè)體后會(huì)生成對(duì)信息的初始觀點(diǎn)。以op來(lái)表示O類個(gè)體的初始觀點(diǎn)，根據(jù)第二章中對(duì)觀點(diǎn)演化模型的分析，該屬性在連續(xù)區(qū)間內(nèi)取值。個(gè)體位置point：在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體，具有對(duì)網(wǎng)絡(luò)中其他個(gè)體的訪問(wèn)行為，訪問(wèn)行為的發(fā)生具有隨機(jī)性。在個(gè)體交互的過(guò)程中，個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的訪問(wèn)位置會(huì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化，本文使用個(gè)體位置屬性來(lái)表示訪問(wèn)位置，用來(lái)跟蹤Agent在環(huán)境中的移動(dòng)、信息的獲取以及觸發(fā)一些其他的情況。（2）靜態(tài)屬性從眾性per：從眾性作為個(gè)體的內(nèi)部異質(zhì)屬性，用per來(lái)表示。從眾性與個(gè)體對(duì)自身初始觀點(diǎn)的堅(jiān)持度有關(guān)，從眾性越高，在交互過(guò)程中越容易受到其他個(gè)體觀點(diǎn)的影響，從而改變自身原始觀點(diǎn)；從眾性越低，則對(duì)原始觀點(diǎn)的堅(jiān)持度越高，越不容易受到其他個(gè)體的影響。理性程度dor：人具有有限理性特征，除了能夠進(jìn)行理性決策的一些個(gè)體之外，還存在一些非理性個(gè)體，對(duì)信息不做過(guò)多決策處理而直接有所行動(dòng)。用dor來(lái)表示個(gè)體理性程度，當(dāng)dor=0時(shí)，認(rèn)為個(gè)體為非理性個(gè)體，當(dāng)dor=1時(shí)，則為理性個(gè)體。理性程度是個(gè)體的內(nèi)部異質(zhì)屬性。權(quán)威度aut：權(quán)威度作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中不同個(gè)體影響力的體現(xiàn)，是個(gè)體的外部異質(zhì)屬性?；谝陨蠈?duì)Agent結(jié)構(gòu)和屬性兩方面的論述，并結(jié)合已有的研究，本文給出用戶Agent模型的形式化表達(dá)：Agent=<ID，Name，Attributes，NormBase，Behaviors>。（1）ID：ID是每個(gè)Agent的唯一標(biāo)識(shí)，和Agent一起生成，以此來(lái)對(duì)同一類型的多個(gè)Agent進(jìn)行區(qū)分。（2）Name：Name是Agent的名稱，是系統(tǒng)中扮演不同角色的不同主體的身份標(biāo)識(shí)。（3）Attributes：Attributes是Agent的屬性集，包括了狀態(tài)、觀點(diǎn)、從眾性等多個(gè)屬性。（4）NormBase：NormBase是Agent的規(guī)范庫(kù)，包括了Agent各種的行為規(guī)范。（5）Behaviors：Behaviors是Agent的行為集，指Agent依照一定的規(guī)范，要產(chǎn)生的行為的集合。（三）用戶Agent的基本任務(wù)在信息傳播多Agent模型中，用戶Agent大致包括兩種基本任務(wù)。（1）用戶Agent受到外界信息的刺激，產(chǎn)生對(duì)信息的初始觀點(diǎn)；（2）用戶Agent受到其他用戶Agent或者環(huán)境的交互影響發(fā)生觀點(diǎn)的變化。4.2.2企業(yè)Agent結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)基于對(duì)原型系統(tǒng)的分析，企業(yè)主要承擔(dān)著發(fā)布信息的工作，限于研究重點(diǎn)，企業(yè)Agent在整個(gè)模型中是一個(gè)簡(jiǎn)單的Agent，所以不對(duì)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)做復(fù)雜描述。企業(yè)Agent模型設(shè)計(jì)如圖4-3。圖4-3企業(yè)Agent模型（1）名稱：企業(yè)主體的身份標(biāo)識(shí)。（2）行為集合：企業(yè)Agent所具有的行為的集合。（3）行為管理器：負(fù)責(zé)對(duì)行為集合以及動(dòng)作執(zhí)行的管理。（4）效應(yīng)器：將動(dòng)作執(zhí)行產(chǎn)生的結(jié)果作用于環(huán)境Agent。4.2.3環(huán)境Agent結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)環(huán)境Agent用來(lái)容納企業(yè)發(fā)布的信息，以及為用戶Agent提供交互的場(chǎng)所，Agent的行為通常會(huì)受到環(huán)境的大小、所包含信息量的多少等屬性的影響和制約。環(huán)境Agent不具有自主性，因此將其作為系統(tǒng)中的客體Agent進(jìn)行設(shè)計(jì)，只用屬性和方法來(lái)描述。模型設(shè)計(jì)如下圖。圖4-4環(huán)境Agent模型4.3基于規(guī)范的多Agent交互機(jī)制研究Agent之間的交互研究主要是針對(duì)Agent之間的交互條件以及交互規(guī)則，Agent往往被賦予感知能力、決策能力和行為能力，總是根據(jù)其獲得的輸入信息并遵循其行為規(guī)則行事，通過(guò)交互，使得個(gè)體行為得以根據(jù)一定準(zhǔn)則表現(xiàn)出規(guī)律性。在本文的研究中，多Agent模型的核心是交互，交互機(jī)制是模型設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容。在多Agent系統(tǒng)中，通過(guò)設(shè)定規(guī)范來(lái)對(duì)Agent的交互和行動(dòng)進(jìn)行控制，因此需要研究交互機(jī)制，并對(duì)Agent的規(guī)范庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。4.3.1改進(jìn)的觀點(diǎn)交互模型本課題的研究中，認(rèn)為從觀望態(tài)到傳播態(tài)是內(nèi)在觀點(diǎn)的變化驅(qū)動(dòng)了外在行為的變化，該階段Agent之間的交互主要是觀點(diǎn)上的交互，因此基于觀點(diǎn)交互模型來(lái)研究?jī)深怉gent的交互機(jī)制。在第二章中，對(duì)已有的幾種經(jīng)典觀點(diǎn)交互模型進(jìn)行了分析，對(duì)于本課題的研究，兩兩交互的Deffaunt模型較為合適。但是Deffaunt模型遵循有界信任原則，認(rèn)為觀點(diǎn)差值在一定范圍之內(nèi)才能進(jìn)行交互，這種設(shè)定會(huì)使得系統(tǒng)在觀點(diǎn)演化為若干集合后靜止，不再交互，而實(shí)際上觀點(diǎn)相差較大的兩種個(gè)體并不會(huì)完全沒(méi)有交流。另外，模型設(shè)定交互參數(shù)u為恒定值，而沒(méi)有考慮到個(gè)體間影響不對(duì)等的問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，本文對(duì)觀點(diǎn)交互模型進(jìn)行一定的改進(jìn)，消除有界信任的限制，并考慮個(gè)體間的相互影響，從而建立從O類到I類的觀點(diǎn)交互機(jī)制。（1）信任程度在現(xiàn)實(shí)生活中經(jīng)常存在著“人以群分”的現(xiàn)象，具有一定相似性的個(gè)體彼此通常會(huì)有較高的信任度，所以本文引入信任程度的概念，并參照相關(guān)研究的信任關(guān)系條件[37,52]，從觀點(diǎn)差異的角度研究信任程度。用trust來(lái)表示信任程度，opi表示個(gè)體i的觀點(diǎn)值，opj表示個(gè)體j的觀點(diǎn)值，trust=1-|opi-opj從上式可以看到，個(gè)體間的觀點(diǎn)差異越小，信任程度越大，觀點(diǎn)差異越大，信任程度則越小。（2）觀點(diǎn)堅(jiān)持度不同的個(gè)體具有不同的性格特征，往往對(duì)自身的觀點(diǎn)有著不同的堅(jiān)持度，簡(jiǎn)稱觀點(diǎn)堅(jiān)持度，根據(jù)第三章中對(duì)個(gè)體異質(zhì)性的分析，個(gè)體的從眾性作為性格特征，反映了個(gè)體對(duì)自身觀點(diǎn)的堅(jiān)持程度，因此從從眾性的交互研究觀點(diǎn)堅(jiān)持度。用peri表示個(gè)體i的從眾性，用perj表示個(gè)體j的從眾性，insisti表示個(gè)體i的觀點(diǎn)堅(jiān)持度，insistj表示個(gè)體insisti=1-periinsistj=1-perj從上式可以看到，從眾性越大，觀點(diǎn)堅(jiān)持度越低，從眾性越小，觀點(diǎn)堅(jiān)持度越高。（3）觀點(diǎn)影響力函數(shù)傳統(tǒng)Deffaunt模型中的恒定值u作為收斂參數(shù)，反映了個(gè)體對(duì)另一個(gè)個(gè)體的觀點(diǎn)影響力，而觀點(diǎn)受到個(gè)體屬性的影響，所以異質(zhì)個(gè)體間的觀點(diǎn)影響力并不對(duì)等，因此須考慮多方面因素，給出相應(yīng)的函數(shù)來(lái)更為準(zhǔn)確的描述觀點(diǎn)影響力。個(gè)體的觀點(diǎn)受到影響的程度與個(gè)體之間的信任程度、個(gè)體本身的觀點(diǎn)堅(jiān)持度都有關(guān)，另外還與個(gè)體本身的權(quán)威度有關(guān)，因此在影響力函數(shù)中，應(yīng)當(dāng)考慮加入信任程度、觀點(diǎn)堅(jiān)持度和個(gè)體權(quán)威度。fi,j表示I類個(gè)體j對(duì)O類個(gè)體i的影響，用autj表示I類個(gè)體j的權(quán)威度，其他參數(shù)同上。fi,j=trustMaxtrust函數(shù)中參數(shù)ω表示觀點(diǎn)堅(jiān)持度的影響在整體影響中所占的權(quán)重，參數(shù)φ表示個(gè)體權(quán)威度的影響在整體影響力中所占的權(quán)重。（4）觀點(diǎn)交互函數(shù)通過(guò)以上幾點(diǎn)分析，對(duì)傳統(tǒng)Deffaunt模型中的恒定值u進(jìn)行了改進(jìn)，用相互影響力函數(shù)來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)模型中的u，考慮了異質(zhì)個(gè)體產(chǎn)生的不同影響力。在4.1節(jié)的多Agent模型中，對(duì)O類個(gè)體設(shè)計(jì)了兩種交互關(guān)系，除了與I個(gè)體交互之外，O類個(gè)體還可與環(huán)境交互，通過(guò)環(huán)境中信息的影響，發(fā)生內(nèi)部觀點(diǎn)的轉(zhuǎn)變，所以根據(jù)兩種不同的交互方式，給出兩種觀點(diǎn)交互函數(shù)。當(dāng)與I類個(gè)體交互時(shí)：假設(shè)O類個(gè)體i在t時(shí)刻的觀點(diǎn)值為opit，與其交互的I類個(gè)體j對(duì)其產(chǎn)生的影響力為fi,j，那么在t+1時(shí)刻opit+1=opi當(dāng)與環(huán)境交互時(shí)：假設(shè)O類個(gè)體i在t時(shí)刻的觀點(diǎn)值為opit，信息的吸引力為acn，引入對(duì)信息的信任因子α，在t+1時(shí)刻，opit+1=opi4.3.4信息傳播規(guī)則設(shè)計(jì)整個(gè)信息傳播過(guò)程可以分為不同的階段，不同階段的Agent交互關(guān)系不同，相應(yīng)的交互規(guī)則也就有所不同。本文基于給出的信息傳播過(guò)程和多Agent模型，從以下幾個(gè)階段進(jìn)行交互規(guī)則設(shè)計(jì)。（一）信息獲知階段信息獲知階段是S1和S2兩種未知態(tài)向已知態(tài)O轉(zhuǎn)變的階段，也是一個(gè)被動(dòng)的階段，個(gè)體不需要以觀點(diǎn)作為驅(qū)動(dòng)力發(fā)生狀態(tài)上的變化，即當(dāng)個(gè)體接觸到信息時(shí)，自然而然就成為了信息的獲知者。在這個(gè)過(guò)程中，S1和S2兩類個(gè)體分別以不同的方式獲知信息。S1個(gè)體通過(guò)與環(huán)境Agent進(jìn)行交互，接觸到企業(yè)Agent散布在環(huán)境中的信息，從而成為信息的獲知者。S2個(gè)體則通過(guò)與傳播態(tài)I類個(gè)體交互而獲知信息。用stat