基于多Agent的在線口碑信息傳播建模與仿真

李園偉,趙 軍

(寧夏大學(xué)信息工程學(xué)院,寧夏 銀川 750000)

1 引言

社交媒體的蓬勃發(fā)展,為企業(yè)社會化營銷提供了新的發(fā)展方向,企業(yè)可以利用社交媒體向消費者推廣產(chǎn)品和服務(wù),并通過消費者的自發(fā)傳播使營銷信息獲得爆發(fā)性的擴散。這種企業(yè)作為幕后推手,依托社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò),將商品信息精準傳達給消費者,從而達到企業(yè)營銷目的的信息,稱為在線口碑信息。在線口碑已經(jīng)成為消費者之間、消費者與企業(yè)之間互動、交流、聯(lián)系的新形式[1,2]。因此,迫切需要對口碑傳播機制和規(guī)律進行研究,從而可以對口碑傳播進行合理的預(yù)測以及管理控制。

口碑信息本質(zhì)上是信息,研究信息傳播模型對口碑信息傳播模型的探討具有極大的參考價值。傳染病模型由于其不需要設(shè)定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、基于用戶交互、主要研究宏觀效應(yīng)以及分析預(yù)測信息傳播規(guī)模等特點[3],被廣泛應(yīng)用于信息傳播模型的研究。經(jīng)典的傳染病模型包含SI模型[4]、SIS模型[5]以及SIR模型[6]等。Garg等人以SI模型為基礎(chǔ),分析了社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播行為[7];魏靜等人改進了SIR模型,探究微博網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播特點,發(fā)掘輿情傳播過程的影響因素[8]。除口碑傳播模型本身以外,傳播過程中消費者特性以及社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同樣對口碑信息的傳播結(jié)果有著重大影響。劉曉君構(gòu)建了考慮消費者個體從眾行為的口碑信息傳播模型,探討口碑信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播[3];黃逸磊等人考慮了消費者自身性格、表達欲、影響力等特性對信息傳播的影響,研究不實信息的傳播規(guī)律[9];Pin Luarn 等人通過研究網(wǎng)絡(luò)度和網(wǎng)絡(luò)集群對信息傳播的影響,探討網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對社交網(wǎng)站信息傳播的影響[10]。

口碑信息傳播過程中,消費者個體之間的交互是必不可少的。在模型構(gòu)建過程中,個體交互的可視化表現(xiàn)為消費者對口碑信息觀點值的變化或認知狀態(tài)的轉(zhuǎn)變。研究發(fā)現(xiàn),個體會對新發(fā)布的信息產(chǎn)生一個初始觀點,并且在和其他個體的交流互動過程中不斷進行觀點的調(diào)整[11,12],因此,借助觀點演化模型設(shè)計口碑信息傳播過程中的個體交互機制是完全可行的。王潤等基于改進的Deffaunt模型建立多Agent交互機制,分析了不同因素對信息傳播的影響[13];Li Q 等人結(jié)合了HK模型和SEIR模型,探究微博中輿論信息傳播規(guī)律[14]。

現(xiàn)有關(guān)于口碑信息傳播的研究大多通過改進不同的傳染病模型以及狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率,研究口碑信息傳播的規(guī)律及其影響因素。模型中交互機制的設(shè)計始終是基于概率轉(zhuǎn)換層面的,結(jié)合觀點動力學(xué)模型對口碑信息傳播過程進行研究少之又少。針對現(xiàn)有研究的不足,本文結(jié)合實際口碑信息傳播過程,改進SIR傳染病模型,同時融合了Deffuant觀點交互模型,構(gòu)建了一種新的在線口碑信息傳播模型——De-SHIR模型,并通過多Agent建模仿真,分析消費者異質(zhì)性和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對口碑信息傳播的影響,以了解掌握口碑信息傳播的規(guī)律,進而為企業(yè)對口碑傳播的預(yù)測和管理提供理論支持,同時也為解決社會網(wǎng)絡(luò)中的其他傳播問題提供方法和思路。

2 De-SHIR口碑信息傳播模型構(gòu)建

2.1 SHIR信息傳播模型

傳染病模型是基于人群完全混合的均場假設(shè)下[15],對傳染病傳播機理進行研究的數(shù)學(xué)方法之一。本文基于傳染病模型中的SIR模型,結(jié)合實際社交網(wǎng)絡(luò)中的口碑信息傳播過程,構(gòu)建了更能反映消費者對口碑信息認知狀態(tài)的SHIR模型,分析在線口碑信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播。SHIR模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 口碑信息認知狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖

該模型中消費者對在線口碑信息的認知狀態(tài)主要分為以下四類:

①S(Susceptible):未知態(tài),表示消費者不知曉口碑信息,當(dāng)有新的口碑信息在社交網(wǎng)絡(luò)中傳播時,此類消費者一旦接觸,立馬轉(zhuǎn)換為猶豫態(tài)或傳播態(tài);

②H(Hesitant):猶豫態(tài),表示消費者接收到了口碑信息,但對此口碑信息并未進行傳播;

③I(Infective):傳播態(tài),表示消費者接收到了口碑信息,且對此口碑信息進行了傳播;

④R(Recovered):放棄態(tài),表示消費者接收到了口碑信息,但對該口碑信息不感興趣,停止傳播該口碑信息。

2.2 交互機制

本文采用改進的Deffuant交互模型作為各消費者Agent之間的交互機制,當(dāng)消費者兩兩交互時,根據(jù)改進的觀點動力學(xué)模型改變觀點值,從而改變對口碑信息的認知狀態(tài)。

2.2.1 Deffuant模型

Deffuant模型是一種連續(xù)觀點交互模型,遵從有限信任原則[16]。在某一時刻,隨機兩個個體根據(jù)如下規(guī)則進行觀點交互:若兩個個體之間的觀點差異值小于或等于給定的閾值d,則可以發(fā)生交互,兩個個體根據(jù)設(shè)定的規(guī)則改變觀點值;否則交互行為不會發(fā)生,兩個個體維持原來的觀點值。

假設(shè)個體i和j為社群中的兩個隨機個體,個體i在t時刻的觀點值為opt(i),個體j在t時刻的觀點值為opt(j),且opt(i),opt(j)∈[0,1],給定閾值d∈[0,1],若|opt(i)-opt(j)|≤d,則

(1)

否則

(2)

其中,μ為收斂參數(shù),μ∈[0,0.5]。

2.2.2 改進Deffuant模型

本文結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)中口碑信息的傳播對Deffuant模型進行了改進,將恒定值μ改為消費者對口碑信息的接受度函數(shù),以反映不同消費者對口碑信息的不同態(tài)度。本文中涉及的消費者特性包括對口碑信息的接受意愿、從眾性以及消費者權(quán)威度。

接受意愿(will):反映消費者對該口碑信息的內(nèi)容、形式等感興趣程度,接受意愿越高,傳播概率越大;

從眾性(con):反映消費者受到群眾觀點影響,懷疑并改變自己觀點的傾向,從眾性越高,消費者越容易改變自己的觀點;

權(quán)威度(aut):由消費者鄰居節(jié)點數(shù)占社區(qū)總節(jié)點數(shù)的比例決定,比例越高,消費者權(quán)威度越大,越容易促使與之交互的個體改變觀點值。

權(quán)威度函數(shù)定義如下

(3)

其中neighbor(j)代表節(jié)點j的鄰居節(jié)點數(shù)目,total代表整個社區(qū)的節(jié)點數(shù)目。為了防止權(quán)威度數(shù)值過小,對權(quán)威度函數(shù)進行Min-Max標準化處理,將權(quán)威度數(shù)值映射到[0,1]區(qū)間內(nèi),以方便觀察后續(xù)實驗中權(quán)威度對口碑信息傳播的影響。

消費者對口碑信息的接受度函數(shù)定義為

f(i,j)=α·willi+

(4)

其中,f(i,j)代表個體i與個體j進行交互時,個體i改變觀點值的概率,α、β、γ分別代表接受意愿、從眾性以及權(quán)威度在接受度函數(shù)中的權(quán)重。autj代表個體j的權(quán)威度,mi為種群中節(jié)點最小權(quán)威度值,ma為最大權(quán)威度值。

綜上,改進Deffuant模型的觀點交互函數(shù)定義如下:若節(jié)點i與節(jié)點j是鄰居節(jié)點,則

(5)

綜上,本文通過改進SIR模型以及Deffuant觀點交互模型,使其更符合實際在線口碑信息的傳播狀態(tài),并將兩個模型融合,構(gòu)建了De-SHIR模型,以探究口碑信息傳播的宏觀規(guī)律及其影響因素。

3 多Agent建模

3.1 多Agent總體模型

在線口碑信息傳播過程是典型的復(fù)雜系統(tǒng)演化過程,目前對于口碑信息傳播的研究方法主要有傳染病模型、試驗方法和多Agent仿真法。傳染病模型主要用于口碑信息傳播模型的構(gòu)建;試驗方法主要是利用爬蟲技術(shù)獲取網(wǎng)絡(luò)真實數(shù)據(jù)并進行分析;多Agent仿真則是通過微觀主體模型的構(gòu)建與演化體現(xiàn)宏觀模型的特性。在線口碑信息傳播模型注重消費者個體異質(zhì)性的研究,需要精確構(gòu)建微觀個體模型,因此,本文在De-SHIR模型構(gòu)建完成之后,利用多Agent仿真分析口碑信息整體傳播特性以及各因素對口碑信息傳播的影響。

本文設(shè)計的多Agent總體模型主要由企業(yè)Agent、環(huán)境Agent、消費者Agent以及它們之間的交互關(guān)系組成。企業(yè)Agent是口碑信息的發(fā)布方;環(huán)境Agent是所有Agent的生存空間;消費者Agent是口碑信息傳播的主體,也是整個模型的主要觀察對象;交互關(guān)系則主要探究口碑信息如何在消費者Agent之間進行傳播。多Agent總體結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

圖2 多Agent總體結(jié)構(gòu)模型

其中,黑色實線代表口碑信息傳播方向,紅色實線代表各消費者Agent狀態(tài)轉(zhuǎn)換方向。

3.2 多Agent交互機制

本文設(shè)計的多Agent交互機制主要體現(xiàn)為各類消費者Agent之間的交互規(guī)則與狀態(tài)改變規(guī)律,對消費者Agent的描述可以表示為。消費者Agent除了屬性和行為,還引入了組織符號學(xué)中規(guī)范的概念,以描述各個狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則和交互規(guī)則,消費者Agent的屬性主要包括接受意愿、從眾性、影響力、關(guān)于口碑信息的觀點值以及對口碑信息的認知狀態(tài),消費者的行為主要體現(xiàn)為狀態(tài)轉(zhuǎn)換。

規(guī)范是各Agent交互過程中需要遵循的一系列行為準則,Stamper和Liu定義了規(guī)范的表達方式如下所示[17,18]:

Whenever〈條件集〉If〈狀態(tài)集〉 Then〈主體〉 Is〈義務(wù)邏輯操作符〉 To〈行動集〉。

根據(jù)多Agent總體模型以及改進的Deffuant模型的交互機制,本文設(shè)計的多Agent的整體交互機制如表1所示。

表1 多Agent交互機制

4 仿真實現(xiàn)與仿真結(jié)果分析

4.1 仿真實例描述

某化妝品公司最新推出一款美白產(chǎn)品,為了提升該產(chǎn)品的知名度,該公司欲在微博上進行產(chǎn)品營銷活動。于是,該公司和微博中一些具有粉絲基礎(chǔ)的美妝博主以及明星大V進行合作,使其幫忙宣傳該美白產(chǎn)品,擴散口碑信息,以期更快打開市場。

4.2 仿真實現(xiàn)

4.2.1 建立仿真網(wǎng)絡(luò)

在微博網(wǎng)絡(luò)中,人與人之間認識的關(guān)系很少,但可以很容易的找到實際距離很遠的其他人,也就是說,任意兩個節(jié)點之間有一條相當(dāng)近的路徑,這體現(xiàn)了小世界網(wǎng)絡(luò)的特性。此外,新進入微博的用戶在關(guān)注陌生人時,總是優(yōu)先關(guān)注知名度高的明星大V,即少量的節(jié)點擁有大量的連接。因此,本文為了更好的模擬微博網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),采用具有無標度網(wǎng)絡(luò)特性的優(yōu)先連接式小世界網(wǎng)絡(luò)作為仿真網(wǎng)絡(luò),其構(gòu)造算法為:

STEP1:形成N最近鄰網(wǎng)絡(luò)——考慮含有N個節(jié)點的最近鄰耦合網(wǎng)絡(luò),其中每個節(jié)點都與其最近的k/2個節(jié)點連接;

STEP2:優(yōu)先連接式重連——兩個節(jié)點之間的連邊依賴于節(jié)點度的大小,未連接到網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點優(yōu)先選擇度大的節(jié)點進行連接,直到到達網(wǎng)絡(luò)的設(shè)定的連邊總數(shù)。

且仿真在以下假設(shè)條件下進行:

1)實驗中消費者總數(shù)保持不變,恒定為N;

2)實驗中未知態(tài)、猶豫態(tài)、傳播態(tài)、放棄態(tài)消費者在某一時刻占總消費者數(shù)量的比例分別為s(t)、h(t)、i(t)、r(t),則有s(t)+h(t)+i(t)+r(t)=1;

3)消費者只有在和其他消費者交互的過程中,才有觀點值的改變。

實驗選取800個節(jié)點作為消費者總數(shù),建立優(yōu)先連接式的小世界網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示,該網(wǎng)絡(luò)平均度為10,總邊數(shù)為(平均度*節(jié)點數(shù))/2,藍色節(jié)點代表各個消費者,白色連邊表示消費者之間的連接關(guān)系。

圖3 仿真網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

4.2.2 口碑信息傳播仿真

本實驗在所建立的仿真網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進行仿真,分別用藍色、黃色、紅色以及灰色代表未知態(tài)、猶豫態(tài)、傳播態(tài)以及放棄態(tài)消費者,通過顏色的變化體現(xiàn)消費者對口碑信息認知狀態(tài)的變化。在仿真初始階段,設(shè)置s(t)=95%,h(t)=0,i(t)=5%,r(t)=0,α=0.3,β=0.3,γ=0.4,will,con,aut在[0,1]上隨機分布?？诒畔鞑ミ^程仿真結(jié)果如圖4(a)、(b)、(c)所示。

圖4 仿真網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)圖

口碑信息傳播初期,大部分消費者處于未知態(tài),傳播態(tài)消費者開始傳播信息,未知態(tài)消費者迅速減少,說明消費者接收到口碑信息后轉(zhuǎn)為其它狀態(tài);傳播態(tài)消費者增加至頂點后逐漸減少,說明傳播態(tài)消費者一開始對該口碑信息進行了傳播,但隨著時間的推移,逐漸放棄傳播該口碑信息;猶豫態(tài)消費者增加至頂點后也逐漸減少,他們一部分轉(zhuǎn)為了傳播態(tài),對該口碑信息進行傳播,另一部分直接轉(zhuǎn)為了免疫態(tài),對該口碑信息失去了興趣;免疫態(tài)消費者逐漸增多,口碑信息傳播后期,絕大多數(shù)消費者都會轉(zhuǎn)為免疫態(tài),該口碑信息傳播結(jié)束。

口碑信息傳播過程中,消費者屬性以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均會影響傳播效果,口碑信息傳播效果常以傳播規(guī)模以及傳播速度作為衡量標準。本實驗定義傳播規(guī)模為到傳播結(jié)束為止,多少消費者得知了該口碑信息,即傳播態(tài)、猶豫態(tài)以及免疫態(tài)消費者總和占總消費者人數(shù)的比重;傳播速度定義為傳播態(tài)消費者所到達的頂點以及到達頂點時間的比值。接下來分別探究消費者接受意愿、從眾性、權(quán)威度以及網(wǎng)絡(luò)平均度對口碑信息傳播的影響。

1)接受意愿對口碑信息傳播過程的影響

實驗仿真過程中,分別設(shè)置消費者接受意愿取值范圍為[0,0.3],[0.3,0.6],[0.6,0.9],探究消費者接受意愿高低對口碑信息傳播的影響,仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 消費者接受意愿對口碑信息傳播的影響

從以上仿真結(jié)果可以看出,消費者接受意愿和傳播規(guī)模、傳播速度成正相關(guān),消費者接受意愿越高,傳播規(guī)模越大,傳播態(tài)消費者峰值越高,在一定時間內(nèi)傳播態(tài)消費者人數(shù)越多,這說明消費者接受意愿高有利于口碑信息的傳播。

2)從眾性對口碑信息傳播過程的影響

實驗仿真過程中,分別設(shè)置消費者從眾性取值范圍為[0,0.3],[0.3,0.6],[0.6,0.9],探究消費者從眾性高低對口碑信息傳播的影響,仿真結(jié)果如圖6所示。

圖6 消費者從眾性對口碑信息傳播的影響

從以上仿真結(jié)果可以看出,消費者從眾性和傳播規(guī)模成負相關(guān),消費者從眾性越高,傳播規(guī)模越小,傳播態(tài)消費者峰值越低,在一定時間內(nèi)傳播態(tài)消費者人數(shù)越少。這是由于口碑信息傳播初期,消費者均不知曉該口碑信息,根據(jù)從眾性原則,消費者拒絕傳播該口碑信息,隨著時間推移,傳播態(tài)消費者逐漸增多,但是傳播態(tài)消費者占總?cè)藬?shù)的比例不超過35%,大多數(shù)消費者處于猶豫態(tài)或者免疫態(tài),仍不會傳播該口碑信息。

3)權(quán)威度對口碑信息傳播過程的影響

實驗仿真過程中,分別選取40個度最大的消費者和40個隨機消費者作為初始傳播源,探究傳播源的權(quán)威度對口碑信息傳播過程的影響,仿真結(jié)果如圖7所示。

圖7 消費者權(quán)威度對口碑信息傳播的影響

從以上仿真結(jié)果可以看出,初始傳播節(jié)點的權(quán)威度越大,口碑信息傳播規(guī)模越大,傳播態(tài)個體密度的峰值越高,在一定時間內(nèi)成為傳播態(tài)個體數(shù)目越多。

4)網(wǎng)絡(luò)平均度對口碑信息傳播過程的影響

實驗仿真過程中,分別設(shè)置網(wǎng)絡(luò)平均度為5、10、15,探究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對口碑信息傳播的影響,其中,平均度越大,代表網(wǎng)絡(luò)連接越緊密。仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 網(wǎng)絡(luò)平均度對口碑信息傳播的影響

通過以上仿真結(jié)果可以看到,網(wǎng)絡(luò)平均度和傳播規(guī)模具有明顯的正相關(guān)性,平均度越大,傳播規(guī)模越大;且平均度越大,傳播速度越快,達到傳播頂點的時間越短。

5)SHIR模型與SIR模型對比

本實驗在SIR模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際口碑信息傳播過程,加入猶豫態(tài)消費者,構(gòu)建了SHIR模型,比較在線口碑信息在SHIR模型與SIR模型中的傳播規(guī)模與傳播速度,對比結(jié)果如圖9所示。

圖9 SHIR模型與SIR模型對比結(jié)果圖

圖9中,前半部分為在線口碑信息在SHIR模型中傳播效果,后半部分為在線口碑信息在SIR模型中的傳播效果。從圖中可以看出,在線口碑信息傳播規(guī)模無較大波動,但傳播態(tài)人數(shù)在SIR模型中明顯增多,這是由于SHIR模型中H(猶豫態(tài))的存在,使得消費者在轉(zhuǎn)為傳播態(tài)之前有一個思考的過程。SIR模型是一種理想模型,而SHIR模型更貼近實際,且傳播規(guī)模未發(fā)生較大變化。

5 結(jié)論

本文針對企業(yè)社會化營銷中的口碑信息傳播問題進行了研究,融合改進的傳染病模型和Deffuant觀點交互模型,構(gòu)建了新的口碑信息傳播模型De-SHIR,同時進行多Agent仿真,探究口碑信息傳播的宏觀規(guī)律以及消費者異質(zhì)性和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對口碑信息傳播的影響。通過仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn),消費者接受意愿、權(quán)威度以及網(wǎng)絡(luò)平均度與口碑信息傳播速度與規(guī)模成正相關(guān),而從眾性與口碑信息傳播效果成負相關(guān)。對于從眾性與口碑信息傳播效果的結(jié)論似乎與直覺矛盾,但正是由于口碑信息傳播基數(shù)大,傳播率一直達不到半數(shù)以上造成的。

本文研究重點針對消費者之間的口碑信息傳播,然而在實際生活中,環(huán)境中也存在著在線口碑信息,如微博中的廣告機制等,加入環(huán)境機制綜合探討在線口碑信息傳播機制與規(guī)律將是下一步的研究重點。