《不看后悔系列》建模比赛经验贴

目录

1. 建模比赛的简要了解

建模目的：

建模流程：

建模需要的能力：

2. 2022东北三省建模比赛A题问题二思路阐述

传统SIR模型

第一步，分析当前模型的基本框架。

第二步，分析题目信息。

第三步，进一步完善模型

第四步，针对问题，设计整体流程

3. 推荐的辅助工具

1. 建模比赛的简要了解

建模目的：

给你一个现象或问题，通过几个问题，反映你分析问题，解决问题的思路和能力。

建模流程：

1.针对问题中的关键字进行搜索，在知网或谷歌学术上搜寻相关论文，了解论文中使用的模型及一系列设定。

2.将题目所给现象的具体内容抽象为一系列的规则，结合上一步寻找到的论文模型进行结合。

3.根据所寻找的论文内容（具体如何使用该模型，引入了哪些变量情况，通过什么方法得出结果，如何证明结果可靠性等等）进行整体流程的设定（针对给定的问题进行模型整体的构建，如何利用模型对问题进行分析等等）

建模需要的能力：

1.代码编译能力，能够构建所需的模型

2.制作图片的能力，利用excel,ppt等等软件制作流程图，结果显示图等等。

3.数据收集能力（如在统计年鉴或相关论文中寻找）

---

2. 2022东北三省建模比赛A题问题二思路阐述

 通过对论文的寻找，舆论传播方面往往使用SIR传染病模型，而针对“信息茧房”往往使用舆论动力学模型。由于SIR模型部分代码更容易寻找，最终选择以SIR模型为基础，将舆论动力学模型部分内容与其进行结合。

传统SIR模型

经典SIR模型是一种传染病模型，此模型能够简单地展现出一种传染病从出现到扩散再到最后逐渐被消灭的过程。该模型假设总节点数保持不变，且每个个体存在于三种可能的人群状态之中，分别为：S，代表易感人群；I，代表感染人群；R，代表恢复人群（假定恢复人群不会再次被感染）。

三类人群状态之间的转换规则如图5-1所示：

SIR模型中除了上述三种人群状态外，还设定了两个常值，分别为感染概率a和恢复概率b。每个时间单位，每个状态为易感人群S的节点若和系统网络中的感染人群I中的节点存在连接，则有a的概率受到感染人群I影响，被感染转换状态，成为感染人群I中的节点。而感染人群I中的节点，在每个单位时间下，则有b的概率，转换自身状态，成为恢复人群R中的节点。

S（t），I（t），R（t）分别代表了当前时间点下，易感人群S总人数，感染人群I总人数及恢复人群R总人数。通过不同人群的占比，我们可以得到当前时刻，感染状态的人群所占总人群的比例，从而了解当前传染病的蔓延程度如何。

第一步，分析当前模型的基本框架。

1.三类身份群体

2.每个节点存在若干连接节点

3.S可以转化为I,I可以转化为R

4.S转化为I和I转化为R的概率固定不变

第二步，分析题目信息。

考虑到第二问所建立的模型还要能够用来分析“尖叫效应”，“回声室效应”，“信息茧房”的形成，因此模型的基本规则设定应该包含以上述三者的抽象规律。

根据分析题目中所给定的“尖叫效应”，“回声室效应”的定义，进行逐一分析，具体过程如下：

1.“网络平台利用大数据。。。分析用户。。信息”，因此模型应体现出“接触信息”这个动作，且个体接触到的信息是受控的，并非完全随机。模型引入连边机制，根据用户所持态度，将其与其他个体进行连边。

2.“大量推送。。。等低俗内容”，因此模型应体现出推送这一举动，且对个体接触的信息类别进行分类并制定不同规则。模型将针对普通信息和低俗信息两类，对用户的初始感染阶段进行分析。

3.“满足人们猎奇心理，还是引发人们的指责批评”，因此个体对待信息会持有正反两个态度。将原先SIR模型中的I,R定义为对某一类信息持消极或积极的两个群体。

1.“在一个相对封闭的媒体环境中，一些意见相似的声音不断重复”，因此SIR模型结合舆论动力学模型中的社区与信任阈值的概念，将I，R群体视为持有不同态度的两个社区，两个社区内部设有相同的较大的信任阈值（更容易受社区内部个体态度的干扰），两个社区之间也设有较小的信任阈值（不容易受到社区外部个体态度的干扰）

2.“走向故步自封甚至偏执极化”，因此模型中设定了态度指数，将个体的态度从0-1进行划分等级，0-0.5为I群体范围，0.5-1为R群体范围。

3.“不知不觉中窄化自己的眼界和理解”，因此模型中设定了改变个体态度指数的机制，每个个体会受到自身所连接的其他个体的态度的影响。

4.“部分商业网站会分析。。用户。。将。。。喜欢的内容提供给用户”，因此模型中设定了基于态度指数相似度为优先的连接机制。

综上所述，此时结合了部分舆论动力学模型理论的SIR模型的基本框架如下：

1.S群体，即尚未接触信息的群体；I群体，即接触信息后持消极态度的群体；R群体，即接触信息后持积极态度的群体。

2.I，R群体中的成员组成了两个持有相悖态度的社区。社区内部信任阈值较高，两个社区之间信任阈值较低。

3.模型中设定了改变个体态度指数的机制，I，R群体中的每个个体都有自己的态度指数，0-0.5为I群体范围，0.5-1为R群体范围。

4.每个个体会受到自身所连接的其他个体的态度的影响，进而存在I,R群体中成员的相互转化。

5.模型中设定了基于态度指数相似度为优先的连接机制，I,R群体中的个体在每个时间单位下会有更大概率与其他持相似态度指数的节点建立连接。

6.在个体接触信息并获得初始态度阶段，应针对低俗类信息和正常信息应制定不同的规则。

第三步，进一步完善模型

通过对题目所给的两个效应的具体规则逻辑化的流程后，已经有了大致的建模思路，但是具体细节仍不完善。

1.设定每个个体态度指数变化的影响因素

考虑到现实网络中，每个人的话语的影响力是不同的，因此根据收集的用户的粉丝量多少引人了节点自身权重的概念。自身权重越大，对其他链接节点的态度指数的影响程度也越高。

2.设定对于低俗信息与普通信息的不同处理方式

定义了影响函数 f(i，j，t)，即在 t 时刻，i 类低俗信息对 j 类别（默认不考虑个体的网络用户身份的影响，统一视为一个类别）的节点最终态度的选择造成的影响函数。

3.设定了三类具有不同影响力的节点

本信息传播模型中共设定200个节点，其中180个节点设定为普通大众，每个节点的个人社交圈子中随机设有5-9个初始连接节点；其中16个节点设为普通“大V”，每个节点的个人社交圈子中随机设有10-19个初始连接节点；其中4个节点设为超级“大V”，每个节点的个人社交圈子中随机设有20-30个初始连接节点。

第四步，针对问题，设计整体流程

 问题二共有3个小问题

1.如何刻画中立共识和观点极化的产生机制

随机设定初始情况，观察I，R群体个数可得最终观点大致分为两类情况，即统一或两极分化。

2.探索“尖叫效应”，“回声室效应”，“信息茧房”形成机制

由于模型中包含上述效应的逻辑规则，因此只需要改变相应初始条件，突出涉及到其中某一效应的对应影响变量的作用即可。最终结果通过图片呈现。

3.讨论各种因素对现象的影响

可以根据现有模型进行适当联系（即将题目中提到的变量与模型中应用的影响因素联系在一起，言之有理即可）。也可以单纯通过文字进行解释，或者查阅相关论文，将其中的点与本模型进行结合。

---

3. 推荐的辅助工具

1.谷歌学术的镜像网站

谷歌学术镜像网站

由于国内论文内容涉及查重问题，用国外论文还是很香的（不是让你直接翻译过来就用啊。。）。

2. 飞书平台

飞书平台直达链接

可以邀请队友建立共享空间，可以实时更改里面的文件，队友也能看得到互相之间的进度，共享信息也很方便。