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基于复杂社会网络的创新扩散多智能体仿真研究

黄玮强  姚爽  庄新田  
【摘要】:创新扩散是由潜在采纳者的微观采纳决策所共同涌现出的宏观动力学行为。以复杂社会网络为创新扩散建模载体,通过建立潜在采纳者在社会学习和规范压力双重影响下的创新采纳决策及扩散机制,运用基于多智能体的仿真研究方法,研究微观层面因素是如何影响创新的宏观扩散。研究发现:无标度社会网络下的创新扩散深度最大及扩散速度最快;潜在采纳者的创新信息评价策略会显著地影响创新扩散深度;初始采纳者比例的提高可加快创新扩散速度,但无法持续提高扩散深度;过强或过弱的观念领导者创新性,均不利于创新扩散的深度;不同的初始采纳者类型对创新扩散深度、以及观念领导者创新性的强弱对创新扩散速度的影响取决于社会网络的拓扑结构。研究结果对于制定创新推广策略具有一定的指导意义。

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