殷复莲，中国传媒大学信息与通信工程学院教授，博士生导师，从事传媒、舆情等交叉学科领域大数据分析与挖掘的教学与科研工作。主持国家自然科学基金、国家新闻出版广电总局、北京市教委、国家互联网信息办公室网络社会工作局等科研项目20余项，发表SCI、EI等检索论文60余篇，荣获国家发明专利10余项。荣获2017年北京市科学技术奖三等奖，广播影视科技创新奖突出贡献奖、一等奖，中国电影电视技术学会科学进步奖一等奖，二等奖等多项科技奖励；相关论文荣获中国新闻技术工作者联合会、国家新闻出版广电总局电影专业委等优秀论文奖等近10项。

  本书将动力学理论引入舆情传播领域，构建不同环境下的舆情传播动力学模型，包括单信息传播SFI模型、交叉信息同步传播CT-SFI动力学模型、延迟信息传播DT-SFI动力学模型、考虑主动因素的单信息传播P-SFI动力学模型、考虑意见领袖的单信息传播OL-SFI动力学模型、衍生信息传播D-SFI动力学模型、基于阅读量的多信息传播SRI动力学模型、基于讨论量的信息传播SDI动力学模型、基于阅读量和讨论量的多信息传播SRDI动力学模型。本书采集中国新浪微博社交网络平台数据，对真实案例进行参数估计和敏感性分析，本书提出的模型可以实现舆情早期预测功能并获取舆情关键要素，可提供有效的舆情控制与引导策略。

目　录

１　概述　/１

１.１　网络信息传播平台　/１

１.２　网络信息传播模式　/７

１.３　国内外研究现状及发展趋势　/１７

２　单信息传播ＳＦＩ动力学模型　/４２

２.１　ＳＦＩ动力学模型　/４２

２.２　基于转发的单信息传播指数　/４６

２.３　数值拟合　/５０

２.４　参数敏感性分析　/６０

２.５　信息传播预测　/６８

３　交叉信息同步传播ＣＴ－ＳＦＴ动力学模型　/７５

３.１　ＣＴ－ＳＦＴ动力学模型　/７５

３.２　基于转发的交叉同步信息传播指数　/９０

３.３　数值拟合　/９５

３.４　参数敏感性分析　/１０５

４　延迟交叉信息传播ＤＴ－ＳＦＩ动力学模型　/１１４

４.１　ＤＴ－ＳＦＩ动力学模型　/１１４

４.２　基于转发的延迟交叉信息传播指数　/１３０

４.３　数值拟合　/１３３

４.４　参数敏感性分析　/１４２

５　意见领袖参与的单信息传播ＯＬ－ＳＦＩ动力学模型　/１５７

５.１　ＯＬ－ＳＦＩ动力学模型　/１５７

５.２　基于转发意见领袖参与的单信息传播指数　/１６５

５.３　数值拟合　/１６７

５.４　参数敏感性分析　/１７７

６　多信息传播Ｍ－ＳＲＩ动力学模型　/１８６

６.１　Ｍ－ＳＲＩ动力学模型　/１８６

６.２　基于阅读的多信息传播指数　/１８９

６.３　数值拟合　/１９３

６.４　参数敏感性分析　/１９８

６.５　信息传播预测　/２０５

７　多信息传播Ｍ－ＳＦＩ动力学模型　/２１２

７.１　Ｍ－ＳＦＩ动力学模型　/２１２

７.２　基于转发的多信息传播指数　/２１６

７.３　数值拟合　/２２０

７.４　参数敏感性分析　/２２５

７.５　信息传播预测　/２３４

８　多信息传播Ｍ－ＳＲＦＩ动力学模型　/２４０

８.１　Ｍ－ＳＲＦＩ动力学模型　/２４０

８.２　基于阅读和转发的多信息传播指数　/２４５

８.３　数值拟合　/２４８

８.４　参数敏感性分析　/２５５

８.５　信息传播预测　/２６９

参考文献　/２７８