Resumen

La información sobre riesgos financieros se difunde a través de diversos tipos de redes sociales, como Twitter y Facebook. Los individuos transmiten la información sobre riesgos financieros que puede migrar entre diferentes plataformas o foros. En este documento, proponemos un modelo de propagación de información sobre riesgos financieros en redes de metapoblación. La subpoblación representa una plataforma o foro, y los individuos migran entre ellos para transmitir la información. Utilizamos un enfoque de cadena de Markov en tiempo discreto para describir la evolución de la dinámica de propagación y deducir el punto de umbral de brote. Realizamos simulaciones numéricas en redes artificiales y descubrimos que la información sobre riesgos financieros puede ser promovida al aumentar la probabilidad de transmisión de información y la fracción de subpoblación activa. La varianza de peso y la probabilidad de migración no pueden afectar significativamente el tamaño de la propagación de riesgos financieros. El enfoque de cadena de Markov en tiempo discreto puede predecir razonablemente los fenó

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Riesgo financiero; Difusión de información; Redes sociales; Twitter; Facebook; Cadena de Markov
• Keywords:Financial risk; Information spreading; Social networks; Twitter; Facebook; Markov chain