中文摘要：

为了探索社会化媒体中信息传播的行为模式和规律，本项目分析实际数据，并用建模和模拟方法对其进行研究。从互联网上定期抓取数据，进行基于统计分析的实证研究，探究信息传播相关的因素和模式。基于多智能体建模，用社会网络上的演化博弈来描述信息传播；用数据驱动的贝叶斯网络建立演化博弈中的策略更新、社会网络演化以及两者协同的推理机制；模拟输出则与实证研究结果对比，进行模型验证。开发模拟系统，运行虚拟实验，研究社会化媒体中信息阻截、推广或者干预的策略，并以网络营销为例，探索模型的应用。本项目在模型与数据动态结合、个体动态学习以及社会网络与信息传播协同上有所创新，所建模型更切合实际，为研究信息传播提供了一个实证与模拟研究相结合的新框架，具有重要的理论意义。社会化媒体作为新兴的信息平台在国内外都受到热捧，弄清楚社会化媒体信息的传播规律和行为模式，对网络营销和网络突发事件应急管理等都很有帮助，具有深远的现实意义。

结论摘要：

项目完成了基于多智能体的信息传播模型的构建，完成了实验所需的主要数据的收集工作，完成了最大化信息传播效果的计算实验，研究了经典的相对协议模型并且应用到观点的形成。我们还对信息传播中姓名通常存在很多的二义性进行了研究，相关的成果也发表在顶尖的信息计量的国际期刊上。我们对相关理论和方法进行了梳理，在仿真验证的理论上找到了突破，基本建立信息传播简单模型并应用到网络营销中，基本完成了系统原型开发。我们还基于实际的微博传播数据对信息传播的影响因素以及微博信息的服务质量进行实证研究。在专著中，我们深入阐述了将实证与仿真研究紧密结合的集成方法。项目共计发表了SCI/SSCI收录的英文期刊文章共计7篇；发表了CSSCI中文期刊论文2篇；撰写社会化媒体信息传播分析报告1份；在武汉大学出版社出版了个人研究专著1部；