Исследование задач диффузии информации

Объектом исследования является процесс распространения информации в социальных сетях.
Предметом исследования являются математические модели и вычислительные алгоритмы для решения задач анализа и прогнозирования распространения информации в социальных сетях.
Целью исследования является разработка математического и программного обеспечения для компьютерного моделирования пространственно-временной эволюции процесса диффузионного переноса информации в социальных сетях.
Задачи исследования:
проведение анализа существующих подходов к математическому моделированию процесса распространения информации в социальных сетях;
разработка математической модели процесса распространения информации в социальных сетях на основе диффузионного дифференциального уравнения с логистической функцией;
разработка вычислительного алгоритма решения задачи определения и прогнозирования характеристик процесса распространения информации в социальных сетях;
разработка программного средства для компьютерного моделирования пространственно-временной эволюции процесса распространения информации в социальных сетях.
Методы исследования. В ходе исследования применялись методы математической статистики, вычислительной математики, математического и компьютерного моделирования, а также технологии объектно-ориентированного программирования.
Обзор научных исследований по теме диссертации¹. Изучению информационных процессов, происходящих в соцсетях, уделяют пристальное внимание многие ученые, круг научных интересов которых лежит в области
системного анализа, математического моделирования, теории информации и т.д., в том числе A. Nowak, S. Wasserman, N. Chen, D. Watts, В.А. Дaвыденко, М.И. Ломакин, И.Д. Зайцев и другие.
В странах СНГ, системный подход к анализу особенностей процесса информационного взаимодействия в социальных системах и информационного управления такими системами изложен в работах Д.А. Новикова, В.А. Трапезникова, Д.А. Губанова, А.Г. Чхартишвили и других.
Нужно отметить, что при моделировании диффузии информации в соцсетях подавляющее большинство авторов, так или иначе, используют подходы, заимствованные из теорий популяционной динамики распространения эпидемий. Сюда можно отнести работы G. Caldarelli, R. Pastor-Satorras, A. Vespignani, M. Newman, Н.М. Радько, В.В. Исмагуловой, Е.С. Соколовой и др.
Опыт разработки математических моделей на основе мультиагентного подхода и методики проектирования мультиагентных систем представлены в работах А.А. Арзамасцева, А.Г. Кравец, Ф.А. Мурзина, Н.С. Копыловой и других исследователей.
В целом, анализ научных работ, опубликованных за последние годы, показывает, что большинство авторов сосредотачивались на понимании сетевой структуры, взаимодействиях между пользователями и характеристиках трафика. К числу таких работ можно отнести исследования, например, J. Jiang, F. Schneider, F. Benevenuto, A. Nazir.
Также внимание уделяется изучению характеристик распространения информации в социальных сетях с использованием эмпирических подходов (например, работы K. Lerman, G. Steeg, S. Ye, M. Cha и других) для определения количества голосов или комментариев к информации с течением времени или среднего количества ссылок в соцсетях, по которым прошла информация. В некоторых недавних работах используются математические модели для прогнозирования распространения информации в соцсетях в течение определенного периода времени.
Однако, целенаправленные исследования в направлении математического моделирования процесса распространения информации как во временном, так и в пространственном измерениях до сих весьма малочисленны и скудно представлены в научной печати.