信息传播过程中的盲区效应

近年来，信息传播是复杂网络传播动力学研究的一大热点。越来越多的实证和模型被提出来解释信息传播的特征和机制。然而，我们在利用传统的SIR模型进行实验时，发现只要移除概率大于0，就会出现感染范围小于1的情况（如图1）。而且这一结果是不依赖于网络结构的。

图1 经典网络上的传播效果

进一步地， 为了理解这行发生情况的原因。我们假设在传播的过程中，已移除的R节点会形成“护盾“，将它们“辖区”内的S节点包围起来，形成”信息盲区“。从而防止被网络流言传播感染到（如图2所示两种可能的信息盲区结构）。

图2 两种可能的信息盲区结构

为了验证这种想法，首先我们考察下模拟情况下,如图3 所示，不同的网络结构，确实都会出现被保护起来的“幸运儿“们。

图3 各种网络实验对应的信息盲区效果图

更深入的定量化分析显示，这种信息盲区的分布性态和点渗流结果非常相似（如图4所示），但是临界点性质却完全相反。在点渗流过程中，由于不考虑网络传播效应，临界点大小顺序是BA>ER>WS,而网络传播中信息盲区的出现临界点大小顺序是BA<ER<WS.

图4 点渗流和信息盲区结果对比图

本文的模型简洁，对网络传播的理论有一定的补充作用，对利用网络传播的应用有着较强的指导意义，尤其是对于在识别和判定网络有影响力节点时，考虑到盲区效应对传播源头的影响，有望能给出更合理有效的建议.

论文信息： Zi-Ke Zhang, Chu-Xu Zhang, Xiao-Pu Han,Chuang Liu. Emergence of Blind Areas in Information Spreading. PLoS ONE. 9(3)( 2014) e95785.

网址 http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0095785

本地下载：　2014PO-Emergence of Blind Areas in Information Spreading.pdf

Solidot的报道： 信息传播中的盲区