[论文解读] Rumor Evolution in Social Networks

Yichao Zhang, Shi Zhou+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2011

Misinformation and Its Impacts参考文献 2被引用 5

一句话总结

本文提出了一种社交媒体网络中的新型谣言传播模型，其中个体在传播谣言时可选择原样转发或修改后传播，从而导致谣言演化。关键发现是，随着修改者比例的增加，原始谣言的影响力迅速下降——尤其在规则网络中——而多版修订后的谣言则占据主导，凸显谣言演化是现实世界信息动态中的关键因素。

ABSTRACT

Social network is a main tunnel of rumor spreading. Previous studies are concentrated on a static rumor spreading. The content of the rumor is invariable during the whole spreading process. Indeed, the rumor evolves constantly in its spreading process, which grows shorter, more concise, more easily grasped and told. In an early psychological experiment, researchers found about 70% of details in a rumor were lost in the first 6 mouth-to-mouth transmissions \cite{TPR}. Based on the facts, we investigate rumor spreading on social networks, where the content of the rumor is modified by the individuals with a certain probability. In the scenario, they have two choices, to forward or to modify. As a forwarder, an individual disseminates the rumor directly to its neighbors. As a modifier, conversely, an individual revises the rumor before spreading it out. When the rumor spreads on the social networks, for instance, scale-free networks and small-world networks, the majority of individuals actually are infected by the multi-revised version of the rumor, if the modifiers dominate the networks. Our observation indicates that the original rumor may lose its influence in the spreading process. Similarly, a true information may turn to be a rumor as well. Our result suggests the rumor evolution should not be a negligible question, which may provide a better understanding of the generation and destruction of a rumor.

研究动机与目标

• 为解决以往谣言模型在传播过程中假设谣言内容静态的局限性。
• 探究个体行为（转发与修改）如何驱动社交媒体网络中谣言的演化。
• 理解网络拓扑对原始谣言与修订版本谣言分布及生存的影响。
• 量化修改者比例对最终修订频率及演化谣言形态主导性的影响。

提出的方法

• 提出一种动态模型，其中个体被划分为转发者（原样传播）或修改者（传播前进行修改）。
• 在四类网络上建模谣言传播：Barabási-Albert（无标度网络）、Watts-Strogatz（小世界网络）、Erdős–Rényi（随机网络）以及规则图。
• 追踪每个个体的修订频率 R，定义为谣言在到达该个体前被修改的次数。
• 使用蒙特卡洛模拟测量节点度 k 和整体转发者比例 F 的函数关系下，平均修订频率 ⟨Rk⟩。
• 应用归一化与平均场近似方法，分析无知、传播与抑制状态的动力学。
• 在不同拓扑结构间比较结果，揭示谣言演化模式中的结构依赖性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同网络拓扑中，修改者的存在如何影响原始谣言的生存与传播？
• RQ2 节点度与其接收到高度修订版本谣言的可能性之间存在何种关系？
• RQ3 转发者比例（F）如何影响网络中平均修订频率？
• RQ4 为何在规则网络中原始谣言的影响力比在无标度或小世界网络中衰减得更快？
• RQ5 由人类修改驱动的谣言演化，在多大程度上改变了谣言变体的最终分布？

主要发现

• 当转发者比例较高（F > 0.7）时，原始谣言在无标度网络和小世界网络中仍保有显著影响力。
• 随着 F 降低，修订频率 R 的分布向左移动，表明大多数个体感染的是多次修订后的谣言版本。
• 在规则图中，最终平均修订频率 ⟨R(∞)⟩ 随 F 增加而急剧下降，其下降斜率比其他拓扑结构更陡峭。
• 在 Barabási-Albert 无标度网络中，⟨Rk⟩ 与度为 k 的节点数量成正比，表明高阶节点更可能接收到修订后的谣言。
• 在 Watts-Strogatz 小世界网络和随机网络中，⟨Rk⟩ 几乎与度分布无关，表明在这些网络中节点度对修订频率的预测能力较弱。
• 该模型表明，即使信息原本真实，通过反复修改也可能演变为谣言，凸显演化在谣言形成中的生成性作用。