Vi introducerar en allmän stokastisk modell för spridning av rykten, och härleda medelfältsekvationer som beskriver dynamiken i modellen på komplexa sociala nätverk (i synnerhet de som förmedlas av Internet). Vi använder analytiska och numeriska lösningar av dessa ekvationer för att undersöka modellens tröskelbeteende och dynamik på flera modeller av sådana nätverk: slumpmässiga grafer, okorrelerade skalfria nätverk och skalfria nätverk med olika graders korrelationer. Vi visar att i både homogena nätverk och slumpmässiga grafer uppvisar modellen en kritisk tröskel i ryktesspridningen under vilken ett rykte inte kan spridas i systemet. När det gäller skalfria nät, å andra sidan, blir denna tröskel allt mindre när det gäller den oändliga systemstorleken. Vi finner att den initiala takt med vilken ett rykte sprider sig är mycket högre i skalfria nätverk än i slumpmässiga diagram, och att den takt med vilken spridningen sker på skalfria nätverk ökas ytterligare när olika graders korrelationer införs. Effekterna av grad korrelationer på den sista bråkdelen av noder som någonsin hör ett rykte, beror dock på samspelet mellan nätverk topologi och rykte spridningsfrekvens. Våra resultat visar att skalfria sociala nätverk är benägna att sprida rykten, precis som de är för att sprida infektioner. De är relevanta för spridningen av kedjemeddelanden, virusreklam och storskaliga algoritmer för informationsspridning på Internet.
Nekovee et al REF ) införde en allmän stokastisk modell för spridning av rykten, och härleda medelfält ekvationer som beskriver dynamiken i modellen på komplexa sociala nätverk.
Theory of Rumour Spreading in Complex Social Networks
{'venue': 'Physica A, Vol 374, 457 (2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}