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        基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散機(jī)理研究

        2014-02-13 19:42:32周琦萍徐迪楊芳
        軟科學(xué) 2014年1期
        關(guān)鍵詞:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

        周琦萍 徐迪 楊芳

        摘要:采用基于Agent的建模思想和方法,結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散的微觀機(jī)理和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征,研究基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散與Bass模型的內(nèi)在聯(lián)系,建立基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散模型,并通過(guò)計(jì)算實(shí)驗(yàn),研究網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、內(nèi)部因素和外部因素影響下的微觀創(chuàng)新擴(kuò)散機(jī)理。研究結(jié)果表明,當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性最有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散。隨著外部因素影響力的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小。此外,內(nèi)外部因素影響力的增大都有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。

        關(guān)鍵詞:基于Agent建模;創(chuàng)新擴(kuò)散;Bass模型;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

        中圖分類號(hào):F540.33;F124.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1001-8409(2014)01-0006-05

        1引言

        創(chuàng)新擴(kuò)散是創(chuàng)新以一定的方式通過(guò)某種渠道隨著時(shí)間推移在社會(huì)系統(tǒng)的成員中傳播的過(guò)程,一個(gè)創(chuàng)新的擴(kuò)散程度取決于它最終被社會(huì)系統(tǒng)成員采納的情況,而社會(huì)系統(tǒng)中的成員個(gè)體決策是否采納某一創(chuàng)新受到外部影響因素(如廣告)和人際交互(如口碑)的影響。創(chuàng)新擴(kuò)散理論的研究近年來(lái)一直是管理科學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)并取得一些卓有成效的成果,該理論的研究主要關(guān)注創(chuàng)新信息在社會(huì)系統(tǒng)中的傳播或交流的方式,如通過(guò)大眾傳媒和人際關(guān)系[1]。創(chuàng)新擴(kuò)散的最佳傳播渠道是“雙管齊下”將大眾傳媒和人際關(guān)系渠道結(jié)合起來(lái)加以應(yīng)用[2] 。

        目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究擴(kuò)散問(wèn)題的模型主要有宏觀層面的數(shù)學(xué)模型和微觀層面的仿真模型兩種,從不同角度對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響因素、擴(kuò)散速度和擴(kuò)散程度等問(wèn)題進(jìn)行了大量的研究,并取得了豐碩的成果。在創(chuàng)新擴(kuò)散領(lǐng)域,宏觀數(shù)學(xué)模型最早由Bass等人建立,其中Bass模型[3]及其擴(kuò)展型(統(tǒng)稱Bass模型族)是這類模型的代表。Bass模型族探究若干宏觀變量隨時(shí)間變化的規(guī)律以及各宏觀變量之間的關(guān)系,很好地描述和預(yù)測(cè)了創(chuàng)新的擴(kuò)散,并定性給出了經(jīng)典的S曲線,確定了創(chuàng)新擴(kuò)散行為的一般性特征。Bass模型雖能很好地對(duì)擴(kuò)散進(jìn)行預(yù)測(cè),但仍有不足之處。首先,它往往需要大量充足的數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)的收集難度和波動(dòng)性容易產(chǎn)生評(píng)估有效性和及時(shí)性問(wèn)題[4]。其次,Bass模型把所有個(gè)體不作區(qū)別視為一個(gè)整體來(lái)研究,得到的是整體的變化關(guān)系,雖然能夠得到擴(kuò)散的整體結(jié)果,卻難以探究擴(kuò)散的具體過(guò)程和方式,而且每增加一個(gè)變量都將使模型變得極其復(fù)雜甚至難以求解[5],因此,不得不依靠大量假設(shè)進(jìn)行簡(jiǎn)化,如忽略消費(fèi)者之間的異質(zhì)性,假設(shè)個(gè)體都是同質(zhì)的,個(gè)體都受到同等程度的內(nèi)外部影響且不考慮成員的社會(huì)關(guān)系,這與現(xiàn)實(shí)情況嚴(yán)重不符,從而使得研究的問(wèn)題有很大局限性。在微觀的仿真模擬研究方法中,滲透模型(Percolation)[6]、元胞自動(dòng)機(jī)模型[7]、基于Agent模型[8,9]都更細(xì)致地考慮了現(xiàn)實(shí)中的消費(fèi)者對(duì)大眾傳媒和社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)偏好程度的不同、消費(fèi)者行為的異質(zhì)性等因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的速度和程度的重要影響,克服了同質(zhì)市場(chǎng)假設(shè)的缺陷,把內(nèi)外部因素具體化為社會(huì)關(guān)系網(wǎng)和大眾傳媒網(wǎng)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,揭示了創(chuàng)新擴(kuò)散的微觀市場(chǎng)機(jī)制,大大拓展了Bass模型的適用范圍。

        近年來(lái),隨著人工智能領(lǐng)域中Agent理論與技術(shù)的發(fā)展,基于Agent建模方法(Agent-based Modeling, ABM)為描述和研究社會(huì)系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)和交通系統(tǒng)等復(fù)雜系統(tǒng)提供了更符合客觀現(xiàn)實(shí)、更有效的建??蚣?。在創(chuàng)新擴(kuò)散的研究領(lǐng)域中,基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散模型以其獨(dú)特的微觀視角揭示了各種因素,如Rahmandad等考查了個(gè)體異質(zhì)性和不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(包括隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)等)對(duì)擴(kuò)散的影響[10],Valente研究了采納者所處的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)創(chuàng)新采納行為的影響[11], Bohlmann等探索了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和人與人之間的鏈接強(qiáng)度對(duì)采納決策的影響[1],Delre研究了在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中,個(gè)人偏好和不同權(quán)重的鄰居(包括直接鄰居和間接鄰居)的采納行為對(duì)Agent決策的影響[12]。鮮于波等研究發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性主體的加入能夠加快標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)散過(guò)程,減少擴(kuò)散所需要的最小用戶數(shù)量[13]。趙良杰等運(yùn)用演化經(jīng)濟(jì)理論研究消費(fèi)者感知質(zhì)量差異對(duì)網(wǎng)絡(luò)外部性市場(chǎng)結(jié)構(gòu)演化的影響[14]。這些研究成果從微觀視角探究個(gè)體的異質(zhì)性和社會(huì)關(guān)系的特征對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,并促進(jìn)創(chuàng)新擴(kuò)散理論的實(shí)際應(yīng)用,如Tran用基于Agent的擴(kuò)散模型研究了個(gè)體行為和網(wǎng)絡(luò)影響對(duì)新能源創(chuàng)新擴(kuò)散的影響[15]。

        微觀視角的擴(kuò)散研究充分考慮了個(gè)體的異質(zhì)性特征,取得了一定的研究成果,然而從微觀視角來(lái)研究擴(kuò)散模型的文獻(xiàn)較少,至今還缺少一個(gè)統(tǒng)一的分析框架和一條基本的發(fā)展線索[16]。本文將應(yīng)用基于Agent建模方法探析創(chuàng)新擴(kuò)散的微觀機(jī)理,并研究它與Bass模型的內(nèi)在聯(lián)系,建立基于Agent建模的創(chuàng)新擴(kuò)散模型,并通過(guò)數(shù)值計(jì)算模擬研究其擴(kuò)散機(jī)理。

        2基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散機(jī)理

        創(chuàng)新理論和大部分的擴(kuò)散模型表明創(chuàng)新在社會(huì)系統(tǒng)中的擴(kuò)散主要是基于潛在采納者之間的相互交互。就現(xiàn)有的研究情況來(lái)看,一個(gè)潛在采納者要轉(zhuǎn)化為采納者主要受到外部因素和內(nèi)部因素的作用,其中外部因素是創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的營(yíng)銷活動(dòng),如廣告、促銷活動(dòng)和大眾媒體,用p表示;內(nèi)部因素是消費(fèi)者之間的交互,通常是通過(guò)人際關(guān)系渠道的口碑傳播,用q表示。其實(shí),社會(huì)系統(tǒng)中的口碑傳播本身就是一個(gè)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng),即在該系統(tǒng)中有大量個(gè)體之間相互交互,最終產(chǎn)生整體的宏觀集聚行為[17]?;贏gent的創(chuàng)新擴(kuò)散仿真將每個(gè)消費(fèi)者個(gè)體視為一個(gè)agent,將消費(fèi)者的個(gè)體特征映射為agent的屬性,將消費(fèi)者的個(gè)體采納決策行為映射為agent的方法,通過(guò)模擬消費(fèi)者個(gè)體間相互獨(dú)立又交互作用的過(guò)程,從而發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的宏觀涌現(xiàn)現(xiàn)象[18]?;趹?yīng)用ABM的基本框架可以較易展示外部因素和內(nèi)部因素在社會(huì)系統(tǒng)中如何產(chǎn)生多主體的整體集聚采納行為模式,本文將進(jìn)一步探索基于Agent建模的擴(kuò)散機(jī)理。本文中的agent通過(guò)特定連接規(guī)則建立自己的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),各agent的采納決策行為除了受到外部因素的影響外,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中有關(guān)系的agent之間也相互影響,每個(gè)agent的采納決策受到與其相連的鄰居agent的采納狀態(tài)集合的影響,而每個(gè)鄰居agent的采納決策又是受其鄰居agent的采納狀態(tài)集合的影響。社會(huì)中的個(gè)體agent可視為二維網(wǎng)格中的每一個(gè)格點(diǎn),如圖1所示。

        圖1中分別用1,0代表每個(gè)agent對(duì)創(chuàng)新的采納與否。ABM的主要思想是每一個(gè)agent會(huì)根據(jù)當(dāng)前的內(nèi)外部情況決定下一時(shí)刻自身的行為。若從時(shí)間連續(xù)的觀點(diǎn)來(lái)看,那么在一個(gè)很小的時(shí)間間隔dt內(nèi),主體i由未采納轉(zhuǎn)變?yōu)椴杉{是以一定的概率fi(t)dt出現(xiàn)的,表示為:

        fi(t)dt=1-(1-pdt)(1-qdt)ni(t)(1)

        其中fi(t)稱為t時(shí)刻作用在i個(gè)體上的市場(chǎng)力。對(duì)于式(1)可以這樣理解:在dt時(shí)刻,外部作用促使第i個(gè)主體采納的概率為pdt,則不采納的概率為(1-pdt),而一個(gè)已采納的鄰居勸說(shuō)其采納的概率為qdt,則拒絕采納的概率為(1-qdt),ni(t)為該時(shí)刻主體i的已采納鄰居的個(gè)數(shù)。由于外部因素和內(nèi)部各個(gè)鄰居采納行為的影響都是相互獨(dú)立的,根據(jù)獨(dú)立事件相乘原理,i拒絕采納的總概率為(1-pdt)(1-qdt)ni(t),那么1-(1-pdt)(1-qdt)ni(t)則為不拒絕的概率。

        由于dt是一個(gè)無(wú)窮小量,故式(1)可以進(jìn)行以下改寫(xiě):

        fi(t)dt≈1-(1-pdt)[1-qni(t)dt]

        =1-[1-pdt-qni(t)dt+pqni(t)(dt)2]

        =pdt+qni(t)dt-pqni(t)(dt)2(2)

        略去高階小量,最終得到:

        fi(t)dt≈pdt+qni(t)dt(3)

        假設(shè)圖1所示的社區(qū)共有M個(gè)agent,在t時(shí)刻已采納的個(gè)數(shù)為N(t),則對(duì)于(M-N)個(gè)未采納者而言,其中將有dN(t)轉(zhuǎn)變?yōu)椴杉{者,可寫(xiě)為:

        dN(t)=M-N1i=1[fi(t)dt×1)]=M-N1i=1[pdt+qni(t)dt]

        =[p(M-N)+qM-N1i=1ni(t)]dt(4)

        若設(shè)網(wǎng)格中每個(gè)格點(diǎn)的鄰居數(shù)量為k(如k=4對(duì)應(yīng)于馮·諾伊曼鄰域,k=8對(duì)應(yīng)于摩爾鄰域等),則有:

        M-N1i=1ni(t)=kN(t)-kMN(t)1M2(5)

        式(5)是計(jì)算所有未采納者的已采納鄰居數(shù)量的總和,該數(shù)值并不等于N(t),因?yàn)閷?duì)于任意一個(gè)已采納者而言,若他有不止一個(gè)未采納鄰居,則他在計(jì)數(shù)時(shí)將被重復(fù)計(jì)算,重復(fù)的最大次數(shù)為k,但是對(duì)于kN(t)這個(gè)總量,又必須扣除對(duì)已采納者的已采納鄰居數(shù)量的統(tǒng)計(jì),即式(5)右邊的第二項(xiàng)。本文用圖2來(lái)做一解釋。

        圖2中1、2、3、6、7、8為未采納者,4、5為已采納者,對(duì)于4而言,他將在與1、2、3、5鄰接時(shí)被重復(fù)計(jì)數(shù)4次,其中1、2、3為有效計(jì)數(shù),與5的鄰接計(jì)數(shù)必須扣除,對(duì)于5而言情況類似,所以扣除的計(jì)數(shù)量應(yīng)為2×μ(t),其中μ(t)是網(wǎng)格中出現(xiàn)兩個(gè)已采納者鄰接的數(shù)量。對(duì)于總數(shù)為M的網(wǎng)格,若考慮周期性邊界,網(wǎng)格鄰接的總量為kM/2。而一個(gè)鄰接對(duì)應(yīng)兩個(gè)網(wǎng)格,每個(gè)網(wǎng)格為已采納者的概率均為N(t)/M,所以:

        2×μ(t)=kM×N(t)1M×N(t)1M(6)

        將式(5)代入式(4),可得:

        dN(t)1dt=p(M-N(t))+qkN(t)1M(M-N(t))(7)

        另一方面,在宏觀的創(chuàng)新擴(kuò)散理論中,Bass模型[3]描述的擴(kuò)散率定義如下:

        dN(t)1dt=P(M-N(t))+QN(t)1M(M-N(t))(8)

        對(duì)比式(7)、式(8)易知:P=p,Q=qk,式(8)的解為:

        N(t)=Me(P+Q)t-PMM-N01PM+QN01e(P+Q)t+QM-N01PM+QN0(9)

        其中N(t=0)=N0。

        3基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散模型描述

        由上述基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散機(jī)理與Bass模型之間的內(nèi)在聯(lián)系得知,基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散模型從微觀角度刻畫(huà)個(gè)體采納行為之間的相互影響,采納個(gè)體的決策受到創(chuàng)新外部環(huán)境因素和個(gè)體內(nèi)部因素的影響,因此,基于Agent建模的創(chuàng)新擴(kuò)散模型為:

        Prob(t)=1-(1-p)(1-q)mi(t)si=0

        0si=1 (10)

        式(10)中,Prob(t)是agent在t時(shí)刻的采納概率,mi(t)是與采納主體i所處社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的鄰居中已經(jīng)采納該創(chuàng)新的人數(shù),而p和q與Bass模型中的外部因素P和內(nèi)部因素Q的關(guān)系分別是P=p和Q=qk,其中k代表網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度,即鄰居總數(shù),是主體agent與鄰居的連接人數(shù)。si表示個(gè)體在t時(shí)刻的采納狀態(tài),si=0表示未采納,si=1表示已采納。創(chuàng)新在復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散過(guò)程如下:

        (1)在擴(kuò)散的初始階段,即t=0時(shí),社會(huì)系統(tǒng)尚未有采納者,所有agent的采納狀態(tài)si=0。

        (2)在擴(kuò)散啟動(dòng)的第一周期,即t=1時(shí),式(10)適用于每個(gè)agent,在此階段,由于網(wǎng)絡(luò)中尚未有采納者,內(nèi)部因素尚不能形成口碑效應(yīng),此時(shí)廣告是唯一的影響因素。由式(10)可知,此agent的采納概率Prob(t)=p。為了考查主體異質(zhì)性特征對(duì)擴(kuò)散的影響,引入隨機(jī)數(shù)U,U服從[0,1]均勻分布,對(duì)于每個(gè)未采納agent,如果其采納概率Prob(t)>U,則主體i采納該創(chuàng)新,并修改其采納狀態(tài)使si=1;否則,主體i繼續(xù)保持不采納,si=0。

        (3)在擴(kuò)散的第二周期,即t=2時(shí),已采納的agent對(duì)其周圍鄰居中未采納者產(chǎn)生口碑效應(yīng),未采納者綜合其內(nèi)外部影響因素重新計(jì)算采納概率,如果Prob(t)>U,則采納該創(chuàng)新且si=1;否則,si=0。

        (4)在擴(kuò)散的第t周期,擴(kuò)散過(guò)程重復(fù)(3)中步驟,直到擴(kuò)散率達(dá)到某一比例(如95%)[4]。

        4計(jì)算實(shí)驗(yàn)分析

        由于不同群體組成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征不同,本文主要考慮規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界(Small-World)網(wǎng)絡(luò)[19]和無(wú)標(biāo)度(Scale-Free)網(wǎng)絡(luò)[20]這四種不同復(fù)雜社會(huì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。所有網(wǎng)絡(luò)規(guī)模均為2000個(gè)節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)的平均度為6,所有計(jì)算實(shí)驗(yàn)結(jié)果均是運(yùn)行了100次仿真的平均值,所有擴(kuò)散過(guò)程計(jì)算實(shí)驗(yàn)均是在NetBeans IDE 7.1.2的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。

        4.1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散程度的影響

        圖3給出了不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,所涉及到的參數(shù)設(shè)計(jì)是外部因素p=0.005,內(nèi)部因素q=0.05,小世界網(wǎng)絡(luò)中的重連概率為r=0.06,為了去除個(gè)別度極較小的節(jié)點(diǎn)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散速度的影響,本文截取擴(kuò)散40個(gè)周期時(shí)的擴(kuò)散曲線。從圖3可以看出不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散程度F(t)影響不同。在同樣的擴(kuò)散周期(t=40)中,無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)由于存在度分布的異質(zhì)性,節(jié)點(diǎn)的度呈冪律分布,即大部分節(jié)點(diǎn)的度很小,而有極少的節(jié)點(diǎn)度非常高,使得創(chuàng)新的擴(kuò)散程度最高。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)由于具有節(jié)點(diǎn)間的特征路徑長(zhǎng)度短、聚合系數(shù)低的特征,使得創(chuàng)新的擴(kuò)散程度次之。而具有聚合系數(shù)高、特征路徑長(zhǎng)度長(zhǎng)的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(RN)的擴(kuò)散程度卻最低。小世界網(wǎng)絡(luò)介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間,具有節(jié)點(diǎn)間特征路徑長(zhǎng)度小、聚合系數(shù)高的特征,在此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,創(chuàng)新擴(kuò)散的程度也介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間。

        為了繼續(xù)考查外部因素和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,本文假定q=0.05保持不變。從圖4可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素,即當(dāng)p值遠(yuǎn)小于q值時(shí),如p=0.005,創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中的擴(kuò)散速度大于小世界網(wǎng)絡(luò)(SW)中的擴(kuò)散速度,且隨著p值的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小,當(dāng)p=q=0.05時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。

        結(jié)論1:當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響明顯不同,創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散速度大于小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散速度,此時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散,而隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的短路徑低聚集的特征比小世界網(wǎng)絡(luò)的短路徑高聚集的特征更有利于創(chuàng)新擴(kuò)散,在長(zhǎng)路徑高聚集的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新擴(kuò)散的效果最差。隨著p值的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小,當(dāng)p=q時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。

        4.2內(nèi)部因素q對(duì)擴(kuò)散速度的影響

        圖5反映了當(dāng)p值保持不變,在小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)這兩種不同復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,創(chuàng)新的擴(kuò)散率要達(dá)到95%[4]所需要的擴(kuò)散周期與內(nèi)部系數(shù)q的變化關(guān)系。其中創(chuàng)新擴(kuò)散的外部影響系數(shù)p=0.005,小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的平均度均為6,從圖5可以看到隨著q的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散要達(dá)到95%所需的時(shí)間顯著減少,q的增大意味著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的關(guān)系越緊密,其相互影響越大,從而促進(jìn)人與人之間的交流,有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。此外,在不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,當(dāng)q<0.11時(shí),在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中所需要的擴(kuò)散周期大于在小世界網(wǎng)絡(luò)(SW)中所需要的時(shí)間,而當(dāng)q>0.11,情況相反。

        結(jié)論2:內(nèi)部因素q的增大有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中創(chuàng)新的擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期較之小世界網(wǎng)絡(luò)(SW),內(nèi)部因素q的取值存在峰值。

        4.3外部因素p在不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散速度的影響

        為了考查在q值保持不變,外部因素p在不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,假設(shè)q=0.05。從圖6可以看到,擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著p值的增大而明顯縮短。此外,在無(wú)標(biāo)度和小世界這兩種不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,隨著p值的增大,在p<0.025時(shí),小世界網(wǎng)絡(luò)中所需的擴(kuò)散周期大于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中所需的時(shí)間,而當(dāng)p>0.025時(shí),情況恰恰相反。

        結(jié)論3:擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著p值的增大而明顯縮短。當(dāng)p值相對(duì)較小時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)更有利于提高創(chuàng)新的擴(kuò)散速度,而當(dāng)p值相對(duì)較大時(shí),則是小世界網(wǎng)絡(luò)更有利于提高創(chuàng)新的擴(kuò)散速度。

        5結(jié)論

        本文采用基于Agent的建模思想和方法,從微觀層面對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散進(jìn)行了研究,通過(guò)研究基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散與Bass模型之間的內(nèi)在聯(lián)系,建立基于Agent建模的創(chuàng)新擴(kuò)散模型,并通過(guò)數(shù)值計(jì)算實(shí)驗(yàn),研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、外部影響因素和內(nèi)部影響因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。研究表明,當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響明顯不同,無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散。隨著外部因素影響力的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小。當(dāng)內(nèi)外部影響力相同時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。此外,創(chuàng)新擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著外部因素影響力的增大而明顯縮短,而內(nèi)部因素影響力的增大則有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Bohlmann J D, Calantone R J, Zhao M. The Effects of Market Network Heterogeneity on Innovation Diffusion: An Agent-based Modeling Approach[J]. Journal of Production Innovation Management, 2010, 27(5): 741-760.

        [2]Rogers E M. Diffusion of Innovations[M]. New York: The Free Press, 1995.

        [3]Bass F M. A New Product Growth for Model Consumer Durables[J]. Management Science, 1969, 15(5): 215-227.

        [4]Goldenberg J, Shapira D. Marketing: Complexity Modeling, Theory and Applications[A]. Meyers R A. Encyclopedia of Complexity and Systems Science[M]. Spinger-Verlag, 2009: 5377-5392.

        [5]高寶俊, 徐緒松. 擴(kuò)散問(wèn)題的微觀仿真——個(gè)體異質(zhì)性的處理[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2010, 29(7): 36-41.

        [6]Goldenberg J, Libai B, Solomon S, et al. Marketing Percolation[J]. Physica A, 2000, 284(1): 335-347.

        [7]Goldenberg J, Libai B, Muller E. Talk of the Network: A Complex System Look at the Underlying Process of Word-of-Mouth[J]. Marketing Letters, 2001, 12(3): 211-223.

        [8]Garcia R. Uses of Agent-based Modeling in Innovation/New Product Development Research[J]. Journal of Product Innovation Management, 2005, 22(5): 380-398.

        [9]Deffuant G, Huet S, Amblard F. An Individual-based Model of Innovation Diffusion Mixing Social Value and Individual Benefit[J]. The American Journal of Sociology, 2005, 110(4): 1041-1069.

        4.1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散程度的影響

        圖3給出了不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,所涉及到的參數(shù)設(shè)計(jì)是外部因素p=0.005,內(nèi)部因素q=0.05,小世界網(wǎng)絡(luò)中的重連概率為r=0.06,為了去除個(gè)別度極較小的節(jié)點(diǎn)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散速度的影響,本文截取擴(kuò)散40個(gè)周期時(shí)的擴(kuò)散曲線。從圖3可以看出不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散程度F(t)影響不同。在同樣的擴(kuò)散周期(t=40)中,無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)由于存在度分布的異質(zhì)性,節(jié)點(diǎn)的度呈冪律分布,即大部分節(jié)點(diǎn)的度很小,而有極少的節(jié)點(diǎn)度非常高,使得創(chuàng)新的擴(kuò)散程度最高。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)由于具有節(jié)點(diǎn)間的特征路徑長(zhǎng)度短、聚合系數(shù)低的特征,使得創(chuàng)新的擴(kuò)散程度次之。而具有聚合系數(shù)高、特征路徑長(zhǎng)度長(zhǎng)的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(RN)的擴(kuò)散程度卻最低。小世界網(wǎng)絡(luò)介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間,具有節(jié)點(diǎn)間特征路徑長(zhǎng)度小、聚合系數(shù)高的特征,在此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,創(chuàng)新擴(kuò)散的程度也介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間。

        為了繼續(xù)考查外部因素和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,本文假定q=0.05保持不變。從圖4可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素,即當(dāng)p值遠(yuǎn)小于q值時(shí),如p=0.005,創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中的擴(kuò)散速度大于小世界網(wǎng)絡(luò)(SW)中的擴(kuò)散速度,且隨著p值的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小,當(dāng)p=q=0.05時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。

        結(jié)論1:當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響明顯不同,創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散速度大于小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散速度,此時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散,而隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的短路徑低聚集的特征比小世界網(wǎng)絡(luò)的短路徑高聚集的特征更有利于創(chuàng)新擴(kuò)散,在長(zhǎng)路徑高聚集的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新擴(kuò)散的效果最差。隨著p值的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小,當(dāng)p=q時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。

        4.2內(nèi)部因素q對(duì)擴(kuò)散速度的影響

        圖5反映了當(dāng)p值保持不變,在小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)這兩種不同復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,創(chuàng)新的擴(kuò)散率要達(dá)到95%[4]所需要的擴(kuò)散周期與內(nèi)部系數(shù)q的變化關(guān)系。其中創(chuàng)新擴(kuò)散的外部影響系數(shù)p=0.005,小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的平均度均為6,從圖5可以看到隨著q的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散要達(dá)到95%所需的時(shí)間顯著減少,q的增大意味著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的關(guān)系越緊密,其相互影響越大,從而促進(jìn)人與人之間的交流,有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。此外,在不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,當(dāng)q<0.11時(shí),在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中所需要的擴(kuò)散周期大于在小世界網(wǎng)絡(luò)(SW)中所需要的時(shí)間,而當(dāng)q>0.11,情況相反。

        結(jié)論2:內(nèi)部因素q的增大有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中創(chuàng)新的擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期較之小世界網(wǎng)絡(luò)(SW),內(nèi)部因素q的取值存在峰值。

        4.3外部因素p在不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散速度的影響

        為了考查在q值保持不變,外部因素p在不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,假設(shè)q=0.05。從圖6可以看到,擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著p值的增大而明顯縮短。此外,在無(wú)標(biāo)度和小世界這兩種不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,隨著p值的增大,在p<0.025時(shí),小世界網(wǎng)絡(luò)中所需的擴(kuò)散周期大于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中所需的時(shí)間,而當(dāng)p>0.025時(shí),情況恰恰相反。

        結(jié)論3:擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著p值的增大而明顯縮短。當(dāng)p值相對(duì)較小時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)更有利于提高創(chuàng)新的擴(kuò)散速度,而當(dāng)p值相對(duì)較大時(shí),則是小世界網(wǎng)絡(luò)更有利于提高創(chuàng)新的擴(kuò)散速度。

        5結(jié)論

        本文采用基于Agent的建模思想和方法,從微觀層面對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散進(jìn)行了研究,通過(guò)研究基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散與Bass模型之間的內(nèi)在聯(lián)系,建立基于Agent建模的創(chuàng)新擴(kuò)散模型,并通過(guò)數(shù)值計(jì)算實(shí)驗(yàn),研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、外部影響因素和內(nèi)部影響因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。研究表明,當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響明顯不同,無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散。隨著外部因素影響力的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小。當(dāng)內(nèi)外部影響力相同時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。此外,創(chuàng)新擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著外部因素影響力的增大而明顯縮短,而內(nèi)部因素影響力的增大則有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Bohlmann J D, Calantone R J, Zhao M. The Effects of Market Network Heterogeneity on Innovation Diffusion: An Agent-based Modeling Approach[J]. Journal of Production Innovation Management, 2010, 27(5): 741-760.

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        [5]高寶俊, 徐緒松. 擴(kuò)散問(wèn)題的微觀仿真——個(gè)體異質(zhì)性的處理[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2010, 29(7): 36-41.

        [6]Goldenberg J, Libai B, Solomon S, et al. Marketing Percolation[J]. Physica A, 2000, 284(1): 335-347.

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        4.1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散程度的影響

        圖3給出了不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,所涉及到的參數(shù)設(shè)計(jì)是外部因素p=0.005,內(nèi)部因素q=0.05,小世界網(wǎng)絡(luò)中的重連概率為r=0.06,為了去除個(gè)別度極較小的節(jié)點(diǎn)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散速度的影響,本文截取擴(kuò)散40個(gè)周期時(shí)的擴(kuò)散曲線。從圖3可以看出不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散程度F(t)影響不同。在同樣的擴(kuò)散周期(t=40)中,無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)由于存在度分布的異質(zhì)性,節(jié)點(diǎn)的度呈冪律分布,即大部分節(jié)點(diǎn)的度很小,而有極少的節(jié)點(diǎn)度非常高,使得創(chuàng)新的擴(kuò)散程度最高。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)由于具有節(jié)點(diǎn)間的特征路徑長(zhǎng)度短、聚合系數(shù)低的特征,使得創(chuàng)新的擴(kuò)散程度次之。而具有聚合系數(shù)高、特征路徑長(zhǎng)度長(zhǎng)的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(RN)的擴(kuò)散程度卻最低。小世界網(wǎng)絡(luò)介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間,具有節(jié)點(diǎn)間特征路徑長(zhǎng)度小、聚合系數(shù)高的特征,在此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,創(chuàng)新擴(kuò)散的程度也介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間。

        為了繼續(xù)考查外部因素和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,本文假定q=0.05保持不變。從圖4可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素,即當(dāng)p值遠(yuǎn)小于q值時(shí),如p=0.005,創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中的擴(kuò)散速度大于小世界網(wǎng)絡(luò)(SW)中的擴(kuò)散速度,且隨著p值的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小,當(dāng)p=q=0.05時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。

        結(jié)論1:當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響明顯不同,創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散速度大于小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散速度,此時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散,而隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的短路徑低聚集的特征比小世界網(wǎng)絡(luò)的短路徑高聚集的特征更有利于創(chuàng)新擴(kuò)散,在長(zhǎng)路徑高聚集的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新擴(kuò)散的效果最差。隨著p值的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小,當(dāng)p=q時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。

        4.2內(nèi)部因素q對(duì)擴(kuò)散速度的影響

        圖5反映了當(dāng)p值保持不變,在小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)這兩種不同復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,創(chuàng)新的擴(kuò)散率要達(dá)到95%[4]所需要的擴(kuò)散周期與內(nèi)部系數(shù)q的變化關(guān)系。其中創(chuàng)新擴(kuò)散的外部影響系數(shù)p=0.005,小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的平均度均為6,從圖5可以看到隨著q的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散要達(dá)到95%所需的時(shí)間顯著減少,q的增大意味著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的關(guān)系越緊密,其相互影響越大,從而促進(jìn)人與人之間的交流,有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。此外,在不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,當(dāng)q<0.11時(shí),在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中所需要的擴(kuò)散周期大于在小世界網(wǎng)絡(luò)(SW)中所需要的時(shí)間,而當(dāng)q>0.11,情況相反。

        結(jié)論2:內(nèi)部因素q的增大有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SF)中創(chuàng)新的擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期較之小世界網(wǎng)絡(luò)(SW),內(nèi)部因素q的取值存在峰值。

        4.3外部因素p在不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散速度的影響

        為了考查在q值保持不變,外部因素p在不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,假設(shè)q=0.05。從圖6可以看到,擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著p值的增大而明顯縮短。此外,在無(wú)標(biāo)度和小世界這兩種不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,隨著p值的增大,在p<0.025時(shí),小世界網(wǎng)絡(luò)中所需的擴(kuò)散周期大于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中所需的時(shí)間,而當(dāng)p>0.025時(shí),情況恰恰相反。

        結(jié)論3:擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著p值的增大而明顯縮短。當(dāng)p值相對(duì)較小時(shí),無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)更有利于提高創(chuàng)新的擴(kuò)散速度,而當(dāng)p值相對(duì)較大時(shí),則是小世界網(wǎng)絡(luò)更有利于提高創(chuàng)新的擴(kuò)散速度。

        5結(jié)論

        本文采用基于Agent的建模思想和方法,從微觀層面對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散進(jìn)行了研究,通過(guò)研究基于Agent的創(chuàng)新擴(kuò)散與Bass模型之間的內(nèi)在聯(lián)系,建立基于Agent建模的創(chuàng)新擴(kuò)散模型,并通過(guò)數(shù)值計(jì)算實(shí)驗(yàn),研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、外部影響因素和內(nèi)部影響因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。研究表明,當(dāng)外部因素對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響力遠(yuǎn)小于內(nèi)部因素時(shí),不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響明顯不同,無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)度分布的異質(zhì)性有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散。隨著外部因素影響力的增大,創(chuàng)新擴(kuò)散曲線在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的差異逐漸減小。當(dāng)內(nèi)外部影響力相同時(shí),創(chuàng)新在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散曲線幾乎重疊,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響不明顯。此外,創(chuàng)新擴(kuò)散率要達(dá)到95%所需要的擴(kuò)散周期隨著外部因素影響力的增大而明顯縮短,而內(nèi)部因素影響力的增大則有利于創(chuàng)新的有效擴(kuò)散。

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