网络社会生态系统中信息流动的模型研究_曹振飞
动态社交网络中的信息传播与演化模型研究
动态社交网络中的信息传播与演化模型研究随着社交媒体的迅猛发展，动态社交网络（Dynamic Social Networks）已经成为了人们交流、获取信息和建立联系的主要平台。
在这个以信息传播为核心的网络中，人们通过发布、分享和转发信息，影响和被影响着其他人。
因此，研究动态社交网络中的信息传播与演化模型就显得尤为重要。
动态社交网络中信息的传播速度和范围是研究的重点之一。
信息传播速度指的是信息在网络中的传播速度，而信息传播范围指的是信息能够传播到多少人。
信息的传播速度和范围取决于网络结构、用户特性和传播方式等因素。
首先，网络结构在动态社交网络中起着重要作用。
网络结构可以影响信息的传播速度和范围。
例如，如果网络中存在着大量的连接，即高度连通的网络结构，信息将很快传播到整个网络。
而如果网络中存在许多相对孤立的小群体，信息的传播速度可能会受到限制。
因此，通过研究网络结构对信息传播的影响，可以有助于优化网络结构，提高信息传播的效果。
其次，用户特性也是影响动态社交网络中信息传播的重要因素。
用户特性包括用户的社交影响力、态度和兴趣等。
社交影响力是指用户在社交网络中的影响力大小。
具有高社交影响力的用户更容易影响其他用户，因此他们在信息传播过程中起到了关键作用。
另外，用户的态度和兴趣也会影响他们对信息的接受和传播程度。
因此，深入研究用户特性对信息传播的影响，可以帮助我们更好地了解信息传播的机制，并设计相应的策略来优化信息传播效果。
最后，传播方式也对动态社交网络中信息传播起着决定性作用。
传统的信息传播方式主要包括广播式传播和社交式传播。
广播式传播是指信息从一个节点开始，通过连接的节点逐渐扩散到整个网络。
而社交式传播则是通过用户之间的社交关系传播信息，更能针对用户的兴趣和特点进行定向传播。
近年来，随着社交媒体的兴起，用户生成内容（User-generated content）已经成为了主要的信息传播方式。
研究不同的传播方式对信息传播的影响，有助于我们更好地理解信息传播的机制，并为优化信息传播效果提供准确的建议。
信息流空间、流动空间与网络社会卡斯特对新马克思主义空间理论的研究与发展
信息流空间、流动空间与网络社会卡斯特对新马克思主义空间理论的研究与发展一、本文概述本文旨在探讨卡斯特（Manuel Castells）对新马克思主义空间理论的研究与发展，特别是他如何通过对信息流空间、流动空间与网络社会的深入分析，将空间理论与信息社会的变迁相结合。
卡斯特作为新马克思主义的重要代表之一，他的理论贡献在于揭示了信息时代下空间的重构与社会结构的变革。
本文将概述卡斯特的理论背景及其在新马克思主义空间理论中的定位。
通过对卡斯特的学术历程和思想脉络的梳理，我们将展示他如何将空间理论与信息社会的发展紧密相连，从而形成了独特的理论视角。
本文将重点介绍卡斯特对信息流空间和流动空间的分析。
卡斯特认为，信息流空间是由电子交换所构成的网络，而流动空间则是由全球范围内的信息流动所塑造的社会空间。
通过对这两种空间的深入剖析，卡斯特揭示了信息时代下空间的动态性和流动性，以及这种流动性如何影响社会结构和权力关系的重塑。
本文将探讨卡斯特对网络社会的论述及其对新马克思主义空间理论的贡献。
卡斯特认为，网络社会是由全球信息流动和信息技术所构建的一种新型社会形态，它具有高度复杂性、开放性和动态性。
卡斯特的网络社会理论不仅丰富了新马克思主义空间理论的内涵，也为我们理解信息时代下社会结构的变迁提供了重要的理论工具。
通过本文的概述，我们将展示卡斯特如何通过对信息流空间、流动空间与网络社会的深入研究，将新马克思主义空间理论推向了一个新的高度，为我们理解信息时代下社会的变迁提供了有力的理论支持。
二、卡斯特的空间理论框架卡斯特作为新马克思主义空间理论的代表人物，其空间理论框架为理解当代社会的空间变革提供了独特的视角。
他提出的信息流空间、流动空间与网络社会理论，不仅深化了我们对空间的理解，也揭示了空间与权力、资本和技术之间的复杂关系。
卡斯特首先界定了信息流空间的概念，强调了信息技术在塑造现代空间形态中的核心作用。
他认为，信息流空间是由电子交换的流动所构成，这些流动构成了信息社会的物质基础。
社交网络中的信息扩散模型研究
社交网络中的信息扩散模型研究随着社交网络的快速发展和普及，信息扩散成为了一个重要的研究领域。
社交网络中的信息扩散模型研究旨在理解信息如何通过网络中的个体传播，进而预测和控制信息传播的路径和速度。
本文将介绍几种常见的社交网络中的信息扩散模型，并探讨它们的优缺点以及应用场景。
一、线性阈值模型线性阈值模型是最常见的信息扩散模型之一。
该模型假设每个个体对于接收到的信息有一个固定的阈值，只有当个体的邻居中大于阈值的比例超过一定比例时，个体才会接受并传播该信息。
线性阈值模型适用于信息传播受到社交影响而形成群体共识的情况。
然而，该模型并未考虑个体本身的属性和兴趣，忽略了个体之间的复杂关系，因此在某些情况下预测结果并不准确。
二、独立级联模型独立级联模型是另一种常见的信息扩散模型。
该模型假设个体对于接收到的信息是独立决策的，即个体在接收到信息后会根据自身的偏好和判断决定是否继续传播。
独立级联模型适用于信息传播受到个体自主选择而形成个体差异的情况。
然而，该模型没有考虑个体之间的社交关系和相互影响，忽略了社交网络的特点，因此在某些情况下预测结果并不准确。
三、影响最大化模型影响最大化模型是一种追求最大化信息影响力的模型。
该模型通过选择一些种子节点，使得信息扩散能够达到最大范围。
影响最大化模型适用于希望通过有限资源实现最大化信息传播效果的情况。
然而，该模型没有考虑信息的内容和质量，只关注传播的覆盖率，因此可能导致低质量信息的扩散或者忽略了一些重要信息。
四、扩散模型的发展趋势当前，研究者们不断探索新的扩散模型，以更好地模拟和预测社交网络中的信息传播。
其中一个重要的发展方向是结合网络特征和个体属性，建立更加准确的模型。
例如，一些研究者将复杂网络结构和个体的兴趣偏好相结合，提出了基于属性的扩散模型，使得传播过程更贴近现实情况。
另外，随着大数据和机器学习的兴起，研究者们也开始运用这些技术来分析和预测信息扩散的路径和速度。
五、社交网络中信息扩散模型的应用社交网络中的信息扩散模型在许多领域都有重要的应用。
社会网络中信息传播模式与动力学仿真方法
社会网络中信息传播模式与动力学仿真方法社会网络的迅猛发展使得信息传播成为社会变革和个体行为的重要驱动力。
了解信息在社会网络中传播的模式和动力学规律，对于社会科学和网络科学的发展具有重要意义。
本文将探讨社会网络中信息传播的模式以及仿真方法，以期提供有关社会网络研究的实用指导。
一、社会网络中的信息传播模式1.扩散模型扩散模型是研究社会网络中信息传播最基础的模型之一。
它描述了信息从一个节点传播到整个网络的方式。
最简单的扩散模型是基于病毒传播的SIR模型，将社会网络中的节点分为易感染者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）三类。
该模型通过建立差分方程或微分方程系统来描述人与人之间的传染关系和康复过程。
通过分析这些方程的解，可以得出关于信息传播的重要性质，如传播速度、传播范围等。
2.影响力模型影响力模型是研究社会网络中信息传播的另一种方式。
它涉及到节点之间的相互作用和影响关系。
经典的影响力模型之一是独立级联模型（Independent Cascade Model），它认为每个节点有一定的概率接受其邻居节点的信息，并以一定的概率将信息传播给它的邻居节点。
该模型基于概率论和图论，通过模拟信息在网络中的传播过程，研究社会网络中信息的扩散规律和影响力。
3.传播路径模型传播路径模型是研究社会网络中信息传播路径的一种模型。
它主要关注信息在网络中的传播路径和传播路径对信息传播效果的影响。
例如，层次模型认为信息在社会网络中是通过不同的层次传播的，不同层次的节点对信息的影响力也不同。
采用传播路径模型可以更加准确地分析信息在社会网络中的传播效果，并提供针对性的策略。
二、社会网络中信息传播的动力学仿真方法1.基于代理人的仿真方法基于代理人的仿真方法是一种常用的研究社会网络中信息传播动力学的方法。
该方法将网络中的个体视为独立的代理人，并通过定义各种行为规则和交互规则，模拟个体之间的相互作用和信息传播过程。
社会网络分析中的影响力传播模型比较
社会网络分析中的影响力传播模型比较社会网络分析是一种研究社会关系网络中信息传播、影响力传播等现象的方法。
而影响力传播模型是用来描述和预测一个人、组织或者观点在社交网络中传播、扩散的过程和效果的模型。
在社交网络的分析中，选择适合的影响力传播模型对于理解和预测信息传播的效果具有重要意义。
本文将比较和探讨几种常见的影响力传播模型，并分析它们的优劣之处。
1. 独立级联模型（Independent Cascade Model，IC Model）独立级联模型是影响力传播模型中应用最广泛的一种模型。
它基于独立级联假设，认为每个节点在决定是否转发信息时是独立进行决策的。
也就是说，每个节点有一定的转发概率，如果接收到信息后，根据这一概率决定是否转发给自己的邻居节点。
优点：- 模型简单明了，易于理解和应用。
- 能够较好地模拟信息在社交网络中的传播过程。
- 可以通过模拟和实验计算的方式来推导影响力的扩散规律。
缺点：- 忽略了节点之间的互动和协作，缺乏现实性。
- 不考虑节点内部的属性和特征，无法充分描述个体对信息传播的影响力。
2. 线性阈值模型（Linear Threshold Model，LT Model）线性阈值模型是另一种常用的影响力传播模型。
它基于节点的阈值设定，认为每个节点对信息的传播有一个阈值，只有当其邻居节点中转发该信息的节点数量超过阈值时，该节点才会转发信息。
优点：- 考虑了节点之间的互动和协作。
- 能够更好地模拟个体对信息传播的影响力。
缺点：- 阈值设定较为复杂，需要精确的参数估计，实际应用中难以获得。
- 忽略了节点内部的属性和特征，无法充分描述个体对信息传播的影响力。
3. 双阈值模型（Threshold Model with Multiple Thresholds）双阈值模型是对线性阈值模型的扩展和改进。
它认为每个节点对信息传播有两个阈值，一个表示接受和传播信息的阈值，一个表示拒绝和忽略信息的阈值。
社交网络中的信息传播模型
社交网络中的信息传播模型社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
同时，人们在社交网络中所产生的全部信息，都会被用户自己、被好友、被陌生人看到，并被传播。
这些信息传播背后的模型也是人们十分关心的一个问题。
在这篇文章中，我们将会从几个不同的角度来探讨社交网络中的信息传播模型。
一、社交网络中的信息扩散模型信息扩散模型是研究信息在社交网络中传播的一种数学方法。
该方法利用数学模型来描述社交网络中的用户和信息，以及他们之间的关系，从而研究信息在社交网络中的传播规律。
这种模型的好处在于能够真实地模拟社交网络中的信息传播，并能够预测信息在社交网络中的传播效果。
在信息扩散模型中，常用的模型有: 独立级联模型、线性阈值模型和非线性阈值模型。
独立级联模型指的是，每个用户以一定的概率独立地转发信息。
该模型的优点在于模拟简单，但研究的对象过于简单，无法反映社交网络中的复杂关系。
线性阈值模型则是指在社交网络中，每个用户有一个阈值，只有当信息在社交网络中传播到达该阈值时，该用户才会将信息转发。
该模型比独立级联模型更接近现实，但也存在一些缺点，比如无法反映用户的心理因素和复杂的社交网络中的关系。
非线性阈值模型是一种能够兼顾以上两种缺点的模型，通过对用户与信息传播的关系进行建模，实现了更加精细的信息传播模型。
二、社交网络中的信息传播路径社交网络是追踪信息传播路径的最佳场所之一。
信息传播路径能够揭示许多有用的信息，比如信息的来源、信息接收者、信息传播过程中的噪声和筛选机制。
此外，研究信息传播路径还能帮助人们理解信息在社交网络中的传播规律，进而实现信息的更精准的传播。
在追踪信息传播路径时，有两种方法:（1）基于网络拓扑结构的路径追踪方法: 该方法主要是通过使用网络分析工具挖掘社交网络中的用户之间的关系，找到信息传播的路径。
这种方法基于社交网络的结构设定，因此无法直接看到信息的传递过程，但可以揭示出信息在社交网络中的各种规律。
社会网络中信息传播与交互的模型研究
社会网络中信息传播与交互的模型研究社交网络早已成为我们日常生活和工作的一部分。
从微博、微信到Facebook、Twitter，社交网络平台的出现不仅极大地方便了人们的交流和信息获取，同时也成为了商业和政治推广的重要手段。
社交网络中信息传播和交互的模型，对个体和整个社会的影响不可忽略。
本文将探讨社交网络中信息传播和交互的模型，从而更好的理解社交网络的本质。
一、社交网络的信息传播社交网络的信息传播是社交网络的核心功能，也是社交网络平台的灵魂。
在社交网络平台上，信息传播主要体现在用户之间的分享、转发和评论，这是信息传播的最常见的方式。
在信息传播中，有以下三个因素对信息的传播起着决定性的作用：1.社交网络中信息的引入者在社交网络平台上，人们可以自由发言和发布信息。
但并不是所有信息都能引起用户的关注和传播。
往往仅有少部分人能够将信息重新构造，制造出更加有趣和用处的表现形式，从而引起广大用户的注意。
这些人在社交网络环节中被称为“贡献者”，他们是社交网络中信息的引入者。
2.社交网络中关系的亲密度在社交网络平台上，用户之间的关系越亲密，则越容易传播信息。
关系亲密度主要体现在用户之间的互动和信任程度。
通过与好友的互动、评论、分享等行为，用户建立起了一种基于信任和良性互动的关系。
当用户分享信息时，好友往往会将这些信息优先性地转发和评论，从而产生更加广泛的传播效果。
3.社交媒体的信息传播规律社交媒体的信息传播规律主要体现在两个方面：信息扩散和信息滞后。
在社交网络中，个体间的信息传播呈现出非对称性的特征，即少数的人产生信息，大多数人接收信息。
这种少数对多数的信息传递方式，导致信息扩散呈现出指数级的增长速度，少数以多数的方式把信息推广出来。
在社交网络中，信息扩散则遵循类似于爆炸式增长的传播规律。
信息滞后指的是信息的广泛传播存在一定程度的滞后性。
具体而言，指的是开始传播信息的贡献者数量虽较少，但是信息的最终扩散需要一定的时间和过程。
社会网络中的社会知识流动性研究
社会网络中的社会知识流动性研究社会网络如今已成为现代社会中不可或缺的一部分，它在推动信息传播、知识共享和社会知识流动方面起到了重要的作用。
社会知识流动性是指知识在社会网络中的传播和交流程度，是网络参与者之间相互传递知识的能力的度量。
本文将从不同角度探讨社会网络中的社会知识流动性的研究。
首先，社会网络中的社会知识流动性受到网络结构的影响。
网络结构是指网络中个体之间连接的方式和模式。
研究表明，网络的结构对于知识在网络中的流动性有着很大的影响。
一种常见的网络结构是“星形”结构，其中一个核心节点连接了其他节点。
在这种结构中，核心节点拥有更多的资源和信息，他们在网络中起到了传播和共享知识的重要作用。
因此，这种结构下的社会知识流动性较高。
其次，社会网络中的社会知识流动性也受到个体力量的影响。
个体力量是指网络参与者在社会网络中的地位和影响力。
研究表明，拥有更高的地位和影响力的个体更容易在社会网络中传播和共享知识。
这是因为他们更容易吸引其他人的关注和信任，从而提高了他们传递知识的能力。
因此，个体的地位和影响力对于社会知识流动性起到了重要的推动作用。
另外，社会网络中的社会知识流动性还受到个体学习能力和信息获取能力的影响。
学习能力是指个体获取、理解和应用知识的能力；信息获取能力是指个体获取和筛选信息的能力。
个体的学习能力和信息获取能力越强，他们在社会网络中传递和分享知识的能力就越高。
因此，学习能力和信息获取能力是社会知识流动性的重要因素。
此外，社会网络中的社会知识流动性还受到个体兴趣和关注领域的影响。
研究表明，个体对特定领域的兴趣和关注程度越高，他们在社会网络中传递和共享该领域知识的能力越强。
这是因为个体对特定领域的兴趣和关注促使他们积累更多的相关知识，并主动在社会网络中推动知识的流动。
因此，个体的兴趣和关注领域对于社会知识流动性具有重要的影响。
总结起来，社会网络中的社会知识流动性受到多方面因素的影响，包括网络结构、个体力量、学习能力和信息获取能力，以及个体兴趣和关注领域等。
社会网络中的信息传播模型与演化机制
社会网络中的信息传播模型与演化机制社会网络已经成为了人们交流、传播信息的重要平台。
通过社会网络，信息可以在短时间内传播到数以百万计的用户，对于群体意识形态、市场营销和政治宣传等方面都有着重要影响。
本文将就社会网络中的信息传播模型与演化机制进行探讨。
一、社会网络中的信息传播模型在社会网络中，信息传播可以使用多种模型来描述。
其中最常见的模型是独立级联模型（independent cascade model）和线性阈值模型（linear threshold model）。
独立级联模型是指信息传播过程中每个节点都独立地选择是否将信息传播给邻居节点的一种模型。
具体来说，每个节点在某个时间步骤中以一定概率将信息传播给其邻居节点，然后邻居节点再以相同的概率传播给它们的邻居节点，如此循环直到信息传播停止。
线性阈值模型是指节点对于接收到的信息有一个阈值，只有当它接收到足够数量的信息时，才会选择将信息传播给其他节点。
节点的阈值是根据其在网络中的影响力来确定的，影响力越大，阈值越高。
以上两种模型虽然简单，但是在解释信息传播过程中有很高的准确性。
研究者通过对真实社会网络的数据进行建模和仿真，验证了这两种模型的有效性。
二、社会网络中的信息传播演化机制社会网络中的信息传播呈现出一定的演化机制，研究这些机制有助于我们更好地理解信息的传播过程。
1. 形成聚集性社会网络中的节点往往会形成聚集性。
当一个节点选择将信息传播给邻居节点时，邻居节点有可能也会将信息传播给它们的邻居节点，从而形成信息在网络中的聚集。
2. 形成“大V”社会网络中存在着一些具有很高影响力的节点，通常被称为“大V”（影响力极大的个体）。
这些节点对于信息的传播具有重要作用，他们的转发和评论行为往往能够引发广泛的关注和分享。
3. 形成网络动力学效应社会网络中的节点对于信息的传播具有正反馈的效应。
当一个节点转发或评论某一信息时，会吸引其他节点的关注和参与，从而形成信息传播的动力学效应。
社会网络模型研究论析
社会网络模型研究论析一、概述社会网络模型研究是社会学、心理学、计算机科学等多个学科交叉的领域，它关注于个体和群体间复杂的互动关系以及这些关系如何影响社会结构和行为。
社会网络模型的核心在于理解和分析社会网络中节点（个体或群体）之间的连接（关系），以及这些连接如何传递信息、资源、影响力和其他形式的社会资本。
随着大数据和复杂网络理论的发展，社会网络模型研究在揭示社会现象、预测社会动态以及优化社会结构等方面发挥着越来越重要的作用。
社会网络模型研究起源于20世纪30年代的社会计量学，经过几十年的发展，逐渐形成了包括社会网络分析、社交网络分析、复杂网络理论等多个分支。
这些分支在方法论和研究重点上有所不同，但都致力于从网络视角揭示社会现象的本质和规律。
近年来，随着大数据技术的普及和计算能力的提升，社会网络模型研究在数据收集、处理和分析方面取得了突破性进展，使得我们能够更准确地刻画和解释复杂的社会网络结构。
在理论上，社会网络模型研究关注于网络结构、网络关系、网络动态等多个方面。
网络结构研究主要关注网络的整体形态和特征，如网络的密度、中心性、聚类系数等网络关系研究则关注节点间的连接模式、关系强度和方向性等网络动态研究则关注网络随时间的变化过程，包括网络的演化、扩散和同步等。
这些研究不仅有助于我们深入理解社会网络的结构和机制，也为解决现实生活中的社会问题提供了理论支持。
在实践上，社会网络模型研究被广泛应用于社会各个领域，如社交网络分析、组织行为学、信息传播、社会治安等。
通过构建和分析社会网络模型，我们可以揭示社会网络中的关键节点和群体，预测社会动态和趋势，优化社会资源配置，提高社会治理效率等。
社会网络模型研究还为政策制定、市场营销、舆论引导等领域提供了有力的决策支持。
社会网络模型研究是一个跨学科的领域，它致力于从网络视角揭示社会现象的本质和规律。
随着大数据和复杂网络理论的发展，社会网络模型研究在理论和实践上都取得了重要进展，为解决现实生活中的社会问题提供了有力支持。
社会网络中信息流传播模型
社会网络中信息流传播模型随着互联网的快速发展，社交媒体等社会网络平台已经成为人们获取信息、传播观点以及与他人互动的重要渠道。
信息在社会网络中的传播呈现出一种独特的模式，研究社会网络中信息流传播模型对于理解和预测信息传播的规律具有重要意义。
社会网络中的信息传播模型可以分为两个主要方面：个体行为和网络结构。
个体行为是指个体在社会网络中对信息的接收、评价和传播过程中所表现出的行为模式。
人们在接收信息时往往会根据自身的兴趣、粉丝圈和朋友圈等因素进行选择。
同时，人们在传播信息时也会受到传播成本、信息热度等因素的影响。
研究人员通过对个体行为的分析，可以揭示出信息传播的机制和规律。
网络结构是指社会网络中个体之间的连接关系。
社会网络的结构决定了信息在网络中的传播路径和速度。
研究人员通常使用图论和复杂网络理论等方法来分析社会网络的结构特征，如节点度中心性、聚类系数和社区结构等。
通过分析网络结构，可以揭示出不同节点之间的联系强度和传播路径，从而对信息传播过程进行建模和预测。
信息在社会网络中的传播模型主要有以下几种：1. 群体传播模型群体传播模型是最常见的信息传播模型之一。
在一个社会网络中，有些节点形成了一个群体，信息在群体内迅速传播。
这种模型下，信息在群体内呈现出指数级增长的趋势。
研究人员通过对群体传播模型的分析，可以预测信息的扩散速度和传播范围。
2. 影响传播模型影响传播模型是指信息在社会网络中通过影响一些重要的节点，进而传播给其他普通用户的模型。
重要节点可以是具有很高传播能力的“意见领袖”，也可以是拥有大量粉丝或朋友的社交媒体大V。
影响传播模型认为，只要成功影响了一小部分高影响力的节点，信息就可以自动在网络中传播。
3. 随机传播模型随机传播模型是一种基于概率的传播模型。
在这种模型下，信息在网络中以一定的概率传播给与之相连接的节点。
这种模型可以很好地解释信息的扩散过程和传播路径。
研究人员通过分析随机传播模型，可以研究影响信息传播速度和范围的因素，并对信息传播过程进行预测。
网络信息传播中的演化模型研究
网络信息传播中的演化模型研究随着互联网技术的发展，网络信息传播的重要性越来越受到人们的关注。
通过互联网，人们可以在秒速之间传递信息，这无疑是传统媒体无法比拟的。
但随着信息传播的速度和规模的增加，网络信息传播中也出现了新的问题和挑战。
为了更好地了解网络信息传播中的规律和规律，人们开始研究网络信息传播中的演化模型。
一、网络信息传播中的演化模型概述网络信息传播演化模型主要是指的是通过网络传播的信息在时间过程中的演化过程。
在网络信息传播中，信息的传递速度非常快，而且传递范围可以非常广泛。
因此，网络信息传播的演化模型具有非常复杂的特点。
研究网络信息传播的演化模型，对于了解网络信息传递中的规律和规律、预测和控制网络信息传播具有重要的意义。
简单来说，网络信息传播的演化模型可以看作是网络节点之间信息传递的过程。
网络节点之间的信息传递是受到很多因素的影响的，比如说节点之间的关系、信息的内容等等。
因此，对于网络信息传播的演化模型的研究，一方面需要考虑信息的社会关系，另一方面还需要考虑信息的内容特征。
下面我们将从这两个方面来对网络信息传播的演化模型进行分析。
二、网络信息传播的社会关系影响因素网络社交关系是网络信息传播起作用的基础。
因此，探讨网络社交关系对网络信息传播演化模型的影响是非常重要的。
1. 网络社交关系的分析网络社交关系是人与人之间建立起来的一种关系。
在网络上，人们可以通过各种方式建立社交关系，比如说好友关系、粉丝关系等。
这些关系对于信息的传播和演化起到了非常重要的作用。
2. 社交网络分析社交网络分析是一种将网络构建成为社会体系模型的技术，其主要是通过分析网络中的社会关系来揭示网络中的信息传播规律和规律。
通过社交网络分析，我们可以把网络划分成为若干个小组。
在小组内部，信息的传播速度较快，范围较广。
而在小组之间的信息传递则会受到很多限制。
因此，通过对社交网络的分析，可以更好地了解网络信息传播的规律和规律。
三、网络信息传播的内容特征影响因素除了社交关系之外，网络信息的内容特征也是影响网络信息传播的关键因素。
社交网络中的信息扩散模型分析
社交网络中的信息扩散模型分析随着互联网的普及和生活方式的改变，社交网络逐渐成为人们生活中必不可少的一部分。
在这个平台上，人们可以与朋友、家人、同事进行实时通信、分享生活，以及获得和传递各种信息。
在社交网络中，信息的传播与扩散是十分常见且重要的现象。
社交网络中的信息扩散模型是社交网络分析中的重要话题，本文将基于不同的信息扩散模型进行分析。
1. SIR 模型SIR 模型是社交网络中最基础的信息扩散模型之一。
SIR 模型中，一旦一个节点被感染，就不能再次感染，但可以将感染的传播给其他节点。
SIR 模型可以被用来研究疾病的传播和信息传播。
在 SIR 模型中，S 代表易感者，I 代表感染节点，R 代表恢复节点。
其中，易感节点会从其他节点接收信息并产生反应；一旦感染，节点将停止接受和发送信息；恢复节点在某个时间点成功恢复，并重新成为一个 S 节点。
SIR 模型可以用来研究信息传播的速度和影响力，以及在社交网络中传播政治信息等敏感话题的可能性。
2. SI 模型SI 模型与 SIR 模型类似，一个节点被感染之后，可以一直保持感染状态，这就意味着传播时间是不受限的。
这个模型可以用来研究像病毒这样的长时间存在的感染性疾病。
在 SI 模型中，唯一的两个类别是易感者和感染节点。
易感者在接收到感染节点的信息后会变成感染节点，并继续传播这个信息。
SI 模型可以用来研究社交网络中进行营销活动的适合理论。
它可以使得企业根据社交网络中社交关系的转化来确定营销策略。
3. SIS 模型SIS 模型与 SIR 模型相似，但是不同的是在 SIS 模型中，感染节点可以经历治疗从而变成易感节点，并重新接收信息。
这个模型可以用来研究循环性感染，例如人类流感。
在 SIS 模型中，易感节点可以接收消息并感染成为感染节点。
感染节点可以接收并传播消息。
发生变化的是感染节点会治疗，并转为易感节点，再次产生感染。
SIS 模型可以应用于社交网络分析中，可以用来研究信息扩散、社交关系的演变等现象。
网络课程的生态系统结构及模型
网络课程的生态系统结构及模型作者：徐飞飞蒋园园来源：《软件导刊》2013年第04期摘要：网络课程的学习是学习者参与网络课程学习环境的过程。
生态学为人们研究网络课程学习环境提供了新的视角。
从生态学的基本概念和原理出发，分析了网络课程学习环境的特点和构成要素，在此基础上设计了网络课程的生态系统结构及模型，通过对模型结构的生态分析，阐述了基于生态学的网络课程特征。
关键词：网络课程；生态系统结构；模型中图分类号：TP3-05文献标识码：A文章编号：16727800（2013）004000403作者简介：徐飞飞（1989-），女，浙江师范大学教师教育学院硕士研究生，研究方向为生态化网络课程；蒋园园（1988-），女，浙江师范大学教师教育学院硕士研究生，研究方向为网络课程建设与应用。
0引言生态学是20世纪初发展起来的一门学科，主要研究生物有机体与其无机环境之间的关系。
随着教育信息化的不断推进，以网络为基础的虚拟学习或在线学习方式正挑战着人类传统的学习方式。
目前，生态学原理已经被应用到各个学科领域。
而网络课程作为虚拟学习或在线学习的实践载体，用生态学的原理和规律去研究，为维持网络课程的和谐、可持续发展提供了一个新的视角。
网络课程的生态系统是指在一定时间和空间内，系统内的生态主体与生态环境组成的一个整体，整体中的各组成要素借助能量流动、信息传递以及物质循环，形成具有自我调节功能的复合体。
网络虽然不向外直接输出物质和能量，但信息本身可以创造财富。
其中的生态主体是指网络课程生态系统中的学生、教师和助学者，生态环境则是指网络课程生态系统中的所有环境因素，如学习资源、学习活动等。
1网络课程的生态系统1.1生态因素对于生态系统结构的研究，首先需要对生态系统的种、种群及群落进行界定，其次需要对生态系统中反映种与种之间、种群与种群之间以及群落与环境之间的相互关系进行界定，同时还需要对生态系统的输入输出进行分析。
只有通过这些分析，生态系统的结构分析才相对完整，基于生态系统构成与结构所建立的生态系统模型也才相对完整＼[1＼]。
社会网络中信息传播模型与行为动力学预测
社会网络中信息传播模型与行为动力学预测社会网络在现代社会中发挥着重要作用，它们不仅是人们交流和互动的平台，而且也是信息传播和行为动力学研究的重要领域。
了解和预测社会网络中的信息传播模型和行为动力学对于理解人类行为、社会变化和市场演化至关重要。
本文将介绍社会网络中的信息传播模型以及行为动力学预测的方法和应用。
首先，社会网络中的信息传播模型是研究信息在网络中传播的数学模型。
最早的模型之一是独立级联模型（Independent Cascade Model），该模型假设网络中每个节点都有一定的概率将信息传递给与自己相连的节点。
这就像是一个疾病传播的过程，某人感染了病毒，然后传染给其它人。
这个模型可以用来研究信息在社交媒体上的传播过程，例如推特上的热门话题如何在用户之间传播。
除了独立级联模型，还有其他几种常见的信息传播模型。
例如，线性阈值模型（Linear Threshold Model）假设每个节点有一个阈值，当其相邻节点中传播该信息的节点数目超过该阈值时，该节点将开始传播信息。
这个模型可以用来研究新产品在市场上的推广过程，例如在社交网络上发布优惠券并观察用户的反应。
另一个重要的概念是行为动力学预测，它是通过社会网络中的数据和模型来预测人们的行为和决策。
行为动力学预测将个体的行为视为受到网络中其他个体和信息传播的影响。
通过对网络中的信息传播模型进行建模，可以预测个体在网络中的行为，例如购买某种产品或参加某项活动的决策。
行为动力学预测在许多领域都有应用，尤其对于市场营销和社交媒体分析非常重要。
例如，在电商平台上，通过分析用户在社交网络上的活动和互动，可以预测他们的购买意愿和偏好，从而提供个性化推荐和营销策略。
在社交媒体分析中，可以通过分析用户的社交网络和话题讨论来预测他们的意见和倾向，从而帮助企业和政府做出决策。
行为动力学预测还可以用于社会政策制定和疫情控制。
例如，通过对社交网络中的信息传播模型进行建模，可以预测疾病的传播趋势和影响范围，并制定相应的紧急措施和防控策略。
社会传播网络中信息扩散的模型与优化
社会传播网络中信息扩散的模型与优化随着社交媒体和互联网的飞速发展，社会传播网络逐渐成为人们获取信息的主要渠道之一。
在社会传播网络中，信息的传播和扩散过程涉及到众多个体之间的相互作用。
了解信息扩散的模型并进行优化，可以帮助我们更好地理解网络中信息传播的规律，并为营销、舆情监测等领域提供指导。
在社会传播网络中，信息扩散的模型有许多种。
其中，最经典的模型是病毒传播模型。
这个模型假设信息的扩散类似于流行病的传播。
在健康人群中，只有少数人接触到感染者，才会患上疾病。
同样，社交媒体上，只有少数人接触到特定信息并转发，才会引起信息的扩散。
这种模型的关键参数是传播系数，代表一个人接触到信息后将其传播给其他人的可能性。
除了病毒传播模型，还有其他几种常见的信息扩散模型，如线性阻尼模型、门槛模型和传统扩散模型等。
线性阻尼模型认为信息的扩散会遇到阻力，随着时间的推移，影响力会逐渐减弱。
门槛模型则认为个体在接受信息后需要达到一定的门槛值才会将其传播给其他人。
传统扩散模型则是根据信息传播的经验法则建立的，如马太效应和里德法则等。
针对不同的信息扩散模型，我们可以进行优化，以实现更好的效果。
首先，优化传播系数是最直接的方法。
传播系数的大小决定了信息扩散的速度和范围。
通过针对性地提高有较高传播系数的个体的曝光率，可以加速信息的传播。
其次，优化网络结构也是一种重要的优化方式。
社会传播网络的拓扑结构对信息扩散有着重要的影响。
研究人员发现，提高社交网络中的群组密度可以促进信息的扩散。
此外，优化网络的中心节点也可以提高信息的传播效果。
除了个体和网络结构的优化，还可以利用推荐算法来优化信息传播。
推荐算法是指根据用户的历史行为和兴趣，推荐相关的信息给用户。
通过精确地推荐感兴趣的信息给用户，可以提高信息传播的效率和准确性。
推荐算法可以根据用户的兴趣和社交网络中其他用户的行为进行个性化推荐，以增加信息被传播的概率。
此外，还可以通过设置奖励机制来促进信息的传播。
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究在当今数字时代，信息传播已经成为了社会生活的一部分。
除了传统的媒体渠道外，人们可以通过互联网快速传播和获取信息。
这种信息传播模式不仅改变了社交交流方式，还对社会、经济、政治等方面产生了深远的影响。
因此，研究复杂网络中的信息传播方式和动力学模型成为了一项重要的研究领域。
复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
节点可以是个体、组织、机构等，边代表它们之间存在的相互作用关系。
通过研究复杂网络，我们可以深入了解信息在网络中的传播方式，并探索影响信息传播的因素。
在研究复杂网络中的信息传播时，一个重要的问题是如何建立动力学模型来描述和预测信息传播过程。
动力学模型可以帮助我们理解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等方面的特征。
一个经典的动力学模型是传染病模型。
传染病模型基于人们之间的传染关系来研究疾病的传播方式。
同样地，我们可以将信息传播类比为一种“传染病”，其中信息的“传染者”是初始发布者，而信息的“受感染者”是其他节点在收到信息后进一步传播的节点。
通过建立合适的动力学模型，我们可以模拟信息传播的传染过程，并利用数学和计算方法分析传播的速度、范围和影响。
除了传染病模型外，还有其他类型的动力学模型可以用于研究复杂网络中的信息传播。
例如，扩散模型可以描述在网络中信息的扩散过程，但它不涉及节点之间的相互作用关系。
反馈模型则更加关注节点之间的相互作用，并研究节点之间的反馈机制对信息传播的影响。
通过研究复杂网络中的信息传播和动力学模型，我们可以获得很多有用的信息。
首先，我们可以深入了解信息传播的特征和行为，从而为我们设计更有效的信息传播策略提供指导。
其次，我们可以预测信息传播的速度和范围，并提前采取措施来控制和调控信息的传播。
此外，我们还可以发现网络结构对信息传播的重要性，并根据这些发现来优化网络拓扑结构。
尽管复杂网络中的信息传播和动力学模型研究具有很多潜在的应用价值，但是在实际领域中的应用还存在一些挑战。
社会网络信息生态系统结构及演化模型研究
社会网络中信息扩散的行为建模
社会网络中信息扩散的行为建模随着社会网络的快速发展，信息扩散成为了网络社交的重要组成部分。
了解信息在社交网络中的传播过程以及影响因素对于个人、组织甚至整个社会都具有重要意义。
本文将讨论社会网络中信息扩散的行为建模，以及一些相关的理论和模型。
一、社交网络与信息扩散社交网络是由一组个体及其相互关系构成的网络系统，在这个系统中，个体通过信息的交流和传播实现社交互动。
信息扩散指的是信息在社交网络中被传播、接收和影响的过程。
社交网络的结构及个体之间的关系对信息的传播具有重要影响。
二、信息扩散的行为建模1. 个体特征模型个体特征模型主要关注个体自身的特征对信息扩散的影响。
个体的社交属性、认知能力以及信息接受倾向等都会对信息的传播起到重要作用。
例如，社交影响力模型将个体的社交地位、影响力大小以及活跃度等作为指标，通过这些指标可以预测个体对信息传播的贡献程度。
2. 信息内容模型信息内容模型考虑到信息本身的特征对信息扩散的影响。
信息的新颖性、情感价值以及语言表达方式等都会对其在社交网络中的传播效果产生影响。
例如，情感扩散模型研究情感信息在社交网络中的传播路径和强度，从而揭示信息内容对于信息扩散的重要性。
3. 网络拓扑模型网络拓扑模型研究网络结构对信息扩散的影响。
网络的连接方式、节点度数以及社区结构等都会影响信息在网络中的传播速度和路径。
例如，病毒传播模型将社交网络看作是一个传染病传播的网络，通过研究网络结构来预测信息在网络中的传播范围和速度。
4. 动力学模型动力学模型主要研究信息扩散的过程和规律。
这些模型涉及到信息传播的传播范围、传播速度以及传播路径等因素。
例如，SIR模型是一种经典的流行病模型，它将信息传播看作是一种传染病的传播过程，通过定义感染率、恢复率等参数来研究信息在网络中的传播特性。
三、信息扩散行为建模的应用信息扩散行为建模不仅仅是学术研究领域的一个重要课题，还有着广泛的应用价值。
首先，在产品推广和市场营销中，利用信息扩散行为建模可以更好地理解消费者对于产品信息的反应，并提高信息传播的效果。
社会网络中动态影响力分析模型及其应用研究
社会网络中动态影响力分析模型及其应用研究随着社交媒体的出现和快速发展，如今我们可以借助社交媒体与全球各地的人们进行互动、交流和分享，建立自己的社交网络。
而这些社交网络也成为了人们获取信息、了解社会风向、影响他人和受他人影响的重要的工具。
在这样的背景下，社会网络中动态影响力分析模型成为了一个备受关注的话题。
社会网络中的动态影响力是指人们在社会网络中影响和被影响的强度和方向。
在社交媒体中，人们的互动行为在网络上形成了复杂的社会网络结构，这些结构的形成使得人们之间的影响关系变得更加显著。
通过对这些结构进行分析，可以有效地评估社会网络中的动态影响力，得到相关的量化指标。
社会网络中动态影响力的分析模型是指基于社交媒体中人们的互动行为，构建出描述社会网络中人们之间影响关系的数学模型。
该模型通常包括社交媒体中各种行为的数据和网络分析技术，可以对社交媒体中信息传播、群体行为和社会动态等方面进行深度分析。
动态影响力分析模型的构建是非常复杂的，需要结合统计学、机器学习、自然语言处理等多学科知识才能完成。
在社会网络中动态影响力分析模型的应用研究方面，主要包括以下三个方面：1. 社会网络中的信息传播社交媒体中的信息传播是指信息在社交媒体上的传递和扩散过程，这个过程受到社会网络结构和用户之间的关系影响。
动态影响力分析模型可以通过分析不同用户之间的关系和互动行为，预测信息在社交媒体上的传播轨迹和影响范围。
这个分析可以用来改善品牌营销和推广计划的制定，或是扩大政治和社会组织的影响力。
2. 社会网络中的群体行为社交媒体上的群体行为是指一组人的行为具有相似性，能够对网络中其他用户产生影响。
动态影响力分析模型可以通过分析不同群体之间的关系和互动行为，预测群体行为的趋势和影响力。
这个分析可以用来优化企业的人力资源和团队管理，或是预测公众对事件的反应和态度。
3. 社会网络中的社会动态社交媒体上的社会动态是指人们在社交媒体上形成的各种趋势和观念，能够对社会产生影响。
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第31卷第6期2010年11月技术与创新管理TECHNOLOGY AND INNOVATION MANAGEMENTVol．31No.6Nov.2010【管理科学】网络社会生态系统中信息流动的模型研究曹振飞（北京交通大学经济管理学院，北京100044）摘要：在网络社会生态系统中，信息在个体、种群和群落间流动，并经过扩散、验证、再挖掘等反复的过程最终才形成网络社会中以知识为基础的信息资源。
为了研究信息在网络社会中流动，可以在布瓦索的信息流动三维框架的基础之上，经合并与修改提出由时间、扩散和信息资源三个维度构成的网络社会信息流动的螺旋模型，并利用该模型分析信息在网络社会生态系统中的流动并成为资源的过程，从而为研究网络社会生态系统中信息的状态变化、创新过程提供一定的参考意义。
关键词：网络社会生态系统；三维框架；螺旋模型中图分类号：G203文献标识码：A文章编号：1672－7312（2010）06－0684－05On the Model of Information Flow in theEco-system of the Cyber SocietyCAO Zhen-fei（School of Economics and Management，Beijing Jiaotong Univers，Beijing100044，China）Abstract：In the eco-system of the cyber society，the information flows among the individuals，populations and communi-ties，and then forms the knowledge that is the core and essence of the cyber society by the repeated process of proliferation，verification，and excavation，etc．Based on Boisot's three-dimensional framework of information flowing，the author propo-ses a new spiral model that is composed of a time dimension，a spread dimension and an information resources dimension．This paper reports the process of the information flowing and generating knowledge in the eco-system of the cyber society，which has certain significance in researching the process of the change of information state and innovation in the cyber soci-ety．Key words：eco-system of Cyber society；three-dimensional framework；spiral model自计算机网络技术出现以来，互联网已经发展到很高的规模，并使计算机从孤独、封闭中解放出来，形成民主开放、自由共享的网络空间，而由互联网带来的社会变革渗透到人们生活的方方面面。
无论是电子政务系统，还是电子商务系统，或者是网络社区等等，这一切的集合就构成了网络社会。
在网络社会中，存在着各种各样的知识，作为网络价值的体现，其就成为网络社会生态系统中的核心内容。
但知识是信息在流动过程经过修改和完善而最终形成的，那么信息的流动就成为网络社会生态系统中的知识的基础。
所以，研究分析信息的流动对整个网络社会生态系统也有着很重要的意义。
1网络社会生态系统1．1网络社会生态系统的定义生态系统是指在一定时间和空间内，生物与其生存环境以及生物与生物之间相互作用，彼此通过物质循环、能量流动和信息交换，形成的一个不可分割的自然整体。
生态系统是一个广义的概念，任何生物群体与其所处的环境组成的统一体都是生态系*收稿日期：2010－04－19作者简介：曹振飞（1985－），男，河北沧州人，硕士研究生，主要从事信息管理、面向对象分析与设计的研究学习．第6期曹振飞：网络社会生态系统中信息流动的模型研究统。
而所谓网络社会，就是指在以计算机和互联网技术为代表的信息技术的推动下产生的新的社会形态，是一个由网络社会资源、网络社会群体和相关社会环境组成并相互作用，以达到动态平衡为趋势的巨大复杂的系统［1］。
在网络社会中，包括资源、群体、环境。
其中群体从微观到宏观分为个体、种群、群落，这与生物群体的层次划分是一致的。
并且网络社会的种群和群落与大自然中的种群和群落具有高度相似的成长性、竞争性、环境适应性等特征。
所以，可以把网络社会群体看作一个生态系统，即网络社会生态系统。
1．2网络社会生态系统的构成网络社会作为一个生态系统，它是由环境、资源、群体（包括个体、种群、群落）三个部分组成的，它们之间相互影响，相互渗透，构成了网络社会生态系统特有的结构（如图1所示）。
在网络社会生态系统中，环境在最外围，将网络社会中的群体和资源联系起来；而网络社会的资源是其发展的物质基础，主要包括信息、技术和服务三种资源；群体作为网络社会中唯一的具有主观能动性的主体，是由个体、种群和群落组成。
图1网络社会生态系统构成图在网络社会生态系统中，最活跃的因素是群体，信息资源是网络的主要价值，也是网络生态系统的核心，网络社会生态系统的优劣能从信息资源的优劣中反映出来。
信息从产生开始，在生态系统中流动中经过群体的接受、扩散、去粗取精，最终形成可供整个网络社会使用的抽象的、有效的、正确的网络社会的知识，只有这样的知识构成的信息资源才能使网络社会生态系统保持平衡状态，不会因为虚假信息、错误信息等影响网络社会的稳定平衡。
1．3网络社会信息资源的形成网络信息资源就是通过计算机网络可以利用的各种信息资源的总和。
信息资源从信息的具体和抽象程度上来分，可以分为基础信息（即信息本身）和知识（即信息抽象）。
信息资源的基础层是信息本身。
从信息表达的内容看，既包括经济信息、科技信息、教育信息、文化信息等社会人文信息，也包括地理信息、气象信息、动植物物种信息以及人类遗传等自然信息。
从信息内容的表达方式看，具有文字、数值、声音、图像、视频等多种存在形式。
从信息的性质和范畴上看，则分为政府信息资源、公益性信息资源和商业性信息资源。
而在网络社会中，真正使网络社会生态系统稳定、平衡运行和发展，更具有价值的是信息资源的核心与精华———知识。
知识是在信息在产生后经历定向的流动过程，被不断予以更新、组合、配置、挑选、利用，内化为具体的个人知识，再经过种群、群落的总结、加工，最后得到大多数人的认同，从而形成了可被网络社会成员所掌握的知识。
由于不同信息的特征和属性不尽相同，因此在对信息的交流、内化和创新进行分析时需要构造一个框架。
在该框架下不仅要反应信息的状态而且还要表现出信息的被接受程度。
只有如此才能清楚地认识到信息的流动、内化以及创新的整个过程，可以帮助我们更好地理解信息的存在周期。
2改进的三维框架构建与分析2．1改进三维框架的构建在20世纪90年代，布瓦索提出了三维框架来研究社会中信息的流动过程，这三个维度分别为编码、抽象和扩散［2］。
其中抽象是指具体信息内化为个人的知识，促使概念的形成；编码是将数据进行分类并通过具体方式将信息记录下来；编码和抽象的共同作用不仅使人的内化知识被清晰的表达，同时也使知识能够更好的传播、扩散，扩大知识的影响。
编码、抽象、扩散分别构成三维立体信息空间中的三个坐标轴，空间里的每个点都体现了信息的存在情况，不同组织的信息与知识资产存在形式都与信息空间的各点相对应。
布瓦索的三维框架是研究社会中信息的流动过程，而网络社会又是社会的新形态，所以该框架在网络社会内也有一定的适用性。
但是，该三维框架给出的信息流动解释仅仅是在信息的状态层次，并没有考虑到时间的因素。
在网络社会生态系统中，个体、种群或是群落在信息的流动过程中既可能完成了概念的抽象又可能进行了信息的总结编码，最终形成了知识，因此将抽象与编码合并为信息资源维，·586·这个信息资源指的是更加具有实用意义的知识。
这样，经过改进的三维框架的三个维度就是时间、扩散与信息资源，更适合于分析网络社会生态系统中信息的流动（如图2所示）。
图2改进的三维框架2．2改进三维框架的分析2．2．1时间维度的增加增加了时间维度，使模型能够动态地反映信息的流动变化。
原模型的扩散、抽象、编码过程虽然使我们能够看到信息在各个阶段的状态，但并不能反映出信息的流动、积累、完善的动态过程。
因此，加入时间维度，就能够清楚地看到信息在时间推移过程中的流动、积累和完善状况。
2．2．2信息资源维度的增加合并抽象维与编码维为信息资源维，系统性地反映了网络社会生态系统的信息资源的变化。
虽然信息的抽象与编码是两个阶段，但在网络社会生态系统中信息的抽象与编码是交叉、反复进行的，经过多次的交叉与反复，才能够形成体系性的知识，作为整个生态系统的信息资源。
并且编码和抽象本来就是知识的基本加工过程，信息资源能够较好地体现编码和抽象的相关性与综合性［3］。
2．2．3时间维与扩散维的结合通过时间维与扩散维的结合，能够反映出信息随时间的推移传播的范围。
信息的扩散是指信息从产生时的小范围延伸到大范围的过程，信源信息在空间上的扩散主要有局部范围和大范围两种形式。
所谓局部范围就是指在网络社会中的种群或群落的内部，以单个或多个个体为信源，按照个体间的紧密程度，逐渐将信息扩散至整个种群；而大范围就是指在网络社会中的不同群落的种群之间或群落之间，以单个种群或多个种群为信源，按照种群间的紧密程度，逐渐将信息扩散到整个网络社会中。
在网络社会中流动的信息并不一定是正确的、被广为接受的，有可能会涉及虚假、错误的内容，从而被绝大多数人所抛弃而缩小了扩散范围，或者是扩散中暂时未能发现信息的错误，从而长时间的被接受并继续传播扩散，直到一段时间后被发现是错误或虚假的，从而又被抛弃而缩小范围。
这样，信息就在不同的个体、种群、群落之间随着时间推移而呈波浪式扩散。
2．2．4时间维与信息资源维的结合将时间维与信息资源维相结合，能够更好地反映网络社会中信息资源随时间推移的丰富程度变化。
作为网络社会价值体现的信息资源，其丰富程度和实用价值越高，就表明它所经过的加工程度越高，反之则表明其加工程度越低。