Resumen

La dinámica de epidemias en redes complejas ha sido ampliamente estudiada. Debido a la similitud entre la difusión de información y de enfermedades, la mayoría de los estudios sobre dinámicas de información utilizan modelos epidémicos y simplemente consideran las características de las redes sociales en línea y la cognición de los individuos. En este artículo, proponemos un modelo de difusión de información en redes sociales en línea (OSIS) que combina modelos epidémicos y la psicología cognitiva de los individuos. Luego diseñamos un método de autómatas celulares (CA) para proporcionar un método computacional para OSIS. Finalmente, utilizamos OSIS y CA para simular la difusión y evolución de la información en redes sociales en línea. Los resultados experimentales indican que OSIS es efectivo. En primer lugar, la cognición de los individuos afecta la difusión de información en línea. Cuando la tasa de infección es baja, previene la difusión, mientras que cuando la tasa de infección es lo suficientemente alta, promueve la transmisión

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Dinámica de epidemias; Redes complejas; Propagación de información; Redes sociales en línea; Psicología cognitiva de individuos; Autómatas celulares
• Keywords:Epidemic dynamics; Complex networks; Information spreading; Online social networks; Individuals cognitive psychology; Cellular automata