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图神经网络在观点动力学中的应用

news 2025/10/27 9:19:26

文献综述

前言

随着社交媒体平台的迅速发展，信息在复杂网络中的传播机制成为计算社会科学与模型交叉领域的重要研究议题。观点动力学（Opinion Dynamics）作为理解个体间信念演化与群体共识形成的核心理论框架，长期以来依赖于抽象数学模型，如DeGroot模型、Friedkin-Johnsen模型以及有界置信度（bounded confidence）模型等，用以刻画个体如何通过局部交互更新其立场 [1]。传统模型通常假设网络结构静态且同质化，难以应对现实社交网络中高度异构、动态演化的拓扑特性。相关工具（如 VersaBot）也为研究者提供了便捷的语料管理与分析支持。

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）因其在处理非欧几里得数据方面的卓越能力而受到广泛关注。GNN通过消息传递机制聚合邻居节点的信息，实现对图结构中节点状态的嵌入学习，已在推荐系统、社交影响预测和社区检测等多个任务中展现出强大性能。GNN的消息更新机制与观点动力学中个体受邻居影响调整自身观点的过程存在形式上的相似性——二者均涉及基于邻域信息的状态迭代更新。这一共性激发了研究者将GNN与观点动力学融合的研究路径：一方面利用GNN提升传统观点模型的表达能力；另一方面借助社会学理论增强GNN的可解释性与建模合理性。

当前围绕“图神经网络在观点动力学中的应用”已涌现出一系列探索性工作，涵盖从基础建模范式到具体应用场景的多层次创新。部分研究尝试将经典观点模型嵌入GNN架构之中，使其参数具备可学习性；另一些则反向构建受观点动力学启发的消息传播规则，以优化GNN在长距离依赖建模与过平滑问题上的表现。尽管已有初步成果，但该交叉领域的理论整合尚不充分，不同方法之间缺乏统一的形式化表述，且对于何种社会机制最适合指导GNN设计仍存在争议。

本研究旨在系统梳理近两三年内图神经网络与观点动力学融合发展的主要脉络，重点分析代表性模型的设计思想、技术实现及其在真实社会网络中的验证效果。通过比较不同范式的优劣，揭示当前研究的关键突破点与潜在局限，并探讨未来可能的发展方向。综述聚焦于五类典型研究路径：基于有界置信度的消息加权机制、多尺度扩散建模、连续时间动态扩展、异质影响建模以及社会困境下的集体行为预测。所有讨论严格依据所附文献展开，力求呈现一个兼具深度与广度的学术图景。

主体

观点动力学与图神经网络的形式类比

图神经网络的基本操作可以归结为两个阶段：消息生成与聚合。设 $G = (V, E)$ 为一无向图，其中$ V $表示节点集合，$ E $为边集。在第$ l $层，每个节点 $v_i \in$ 的状态更新公式通常写作：

$h_i^{(l)} = \sigma\left(W^{(l)} \cdot \text{AGGREGATE}\left({h_j^{(l-1)} | j \in \mathcal{N}(i)}\right)\right),$

其中 $h_i^{(l)}$ 为节点$ i $在第$ l $层的隐藏状态， $\mathcal{N}(i)$ 为其邻居集合，AGGREGATE函数负责收集并整合来自邻居的信息， $W^{(l)}$ 为可训练权重矩阵， $\sigma$ 为非线性激活函数。

与此相对，在典型的观点动力学模型中，个体观点的演化也遵循类似的迭代过程。例如，在DeGroot模型中，个体$ i $在时刻$ t+1 $的观点$ x_i(t+1) $由其邻居观点的加权平均决定：

$x_i(t+1) = \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} w_{ij} x_j(t),$

权重 $w_{ij}$ 常被设定为邻接关系的归一化程度或信任度。这种线性更新机制与GNN中未引入非线性变换的简单图卷积具有高度一致性。事实上，若令 $H^{(t)}$ 表示所有节点在时间步$ t $的观点向量，则DeGroot过程可视为在固定权重矩阵$ W $作用下的线性传播，恰好对应浅层GCN在无参数学习情况下的特例。

现实中的观点更新并非完全理性或均匀加权。Friedkin-Johnsen模型引入了个体固守先验立场的“锚定效应”，即当前观点是邻居影响与初始偏好的加权组合；而HK模型（Hegselmann-Krause）进一步提出“有界置信度”概念：只有当他人观点与自身差异小于某一阈值时，才会产生影响。这些机制打破了全局一致的影响假设，增强了模型对极化、共识分裂等现象的解释力。

正是在这种背景下，研究者开始思考：能否将这些社会学驱动的更新规则融入GNN的消息传递机制，从而提升模型在社交场景下的语义合理性和预测准确性？Lv等人提出的ODNet正是这一思路的直接体现 [2]。该模型明确借鉴有界置信度原理，在每一轮消息传递中设置相似性阈值，仅允许观点相近的邻居参与信息聚合。具体而言，他们定义了一个基于节点初始特征距离的截断函数，过滤掉超出置信区间的消息源，并据此动态调整影响权重。实验结果显示，这种社会感知的消息筛选策略不仅提升了节点分类任务的表现，还在一定程度上缓解了深层GNN常见的过平滑问题——即随着层数增加，节点表征趋于收敛至同一向量的现象。

这一发现暗示，传统的GNN设计虽在数学上简洁高效，但在建模复杂社会互动时可能存在结构性偏差。纯粹的数据驱动方式容易忽略人类决策的心理边界和社会规范的约束条件，导致学到的表示偏离真实行为逻辑。相反，引入来自观点动力学的先验知识，相当于为GNN注入了“社会认知先验”，使其更贴近现实世界的运行规律。

从离散快照到连续演化：时间维度的深化

多数早期基于GNN的信息扩散研究采用离散时间切片的方式处理动态网络，即将整个传播过程划分为若干结构快照，并在每一时刻独立执行图卷积操作 [3]。这种方法虽然便于实现，却割裂了时间上的连续性，忽略了用户偏好在微观时间尺度内的渐变轨迹。此外，由于采样频率有限，部分关键过渡状态可能被遗漏，进而影响对未来感染路径的推断精度。

针对这一缺陷，Wang等人提出图神经常微分方程网络（GODEN），将神经ODE（Neural Ordinary Differential Equations）引入信息扩散预测任务 [3]。不同于传统递归式更新，GODEN通过构造连续时间的动力系统来描述节点与边状态的联合演化。模型内部设有两个耦合的ODE函数，分别控制节点状态 $z_v(t)$ 和边权重 $e_{uv}(t)$ 的变化速率：

$\frac{dz_v}{dt} = f_\theta(z_v, {z_u, e_{uv}}{u \in \mathcal{N}(v)}), \quad \frac{de{uv}}{dt} = g_\phi(e_{uv}, z_u, z_v).$

上述微分方程由神经网络参数化，可通过数值求解器（如Runge-Kutta法）获得任意时刻的状态解。由此，模型无需预设时间步长即可捕捉用户兴趣的细粒度演变过程，并基于历史轨迹外推未来潜在参与者。更为重要的是，连续建模避免了因离散化造成的结构信息损失，使得跨时间段的潜在关联得以保留。

同样地，Hevapathige等人提出的GODNF框架进一步拓展了这一思想，构建了一个广义的意见动力学神经框架，统合多种经典观点模型（如DeGroot、HK等）于单一可训练机制之下 [4]。GODNF允许每个节点拥有个性化的更新规则，包括不同的收敛速度、信任阈值和记忆衰减系数，从而实现对异质扩散模式的精细刻画。特别地，该模型通过对节点行为函数的参数化学习，实现了从静态图到动态过程的跨越，且理论分析证明其具备多样化的收敛配置能力。

这两项研究表明，将时间视为连续变量而非离散标签，有助于提升模型对长期依赖和隐性传播路径的敏感度。尤其在病毒式营销或舆情监控等需精准预测扩散范围的应用中，连续动态建模提供了更强的时间解析能力。此类方法也面临挑战：ODE求解计算开销较大，限制了其在超大规模网络上的部署效率；同时，缺乏足够的观测数据可能导致微分方程解的不确定性上升，影响泛化性能。

多尺度建模与层级推理机制

信息扩散并非单一粒度的过程。在宏观层面，我们关注整体传播规模与爆发趋势；而在微观层面，则需识别关键转发者、预测下一跳接收者。现有方法往往侧重某一层级，导致预测结果缺乏系统性。为克服这一局限，Wang等人提出最小替代神经网络（MSNN），通过引入“最小替代”（Minimal Substitution, MS）理论建立跨尺度关联 [5]。

MS理论认为，在信息流中，新出现的内容往往会部分取代原有话题的关注度，形成交替或依存关系。MSNN利用这一洞察，设计了一种双轨训练机制：一方面构建基于MS的微观预测模块，用于估计单个用户是否会被激活；另一方面开发宏观预测分支，建模整体级联的增长趋势。两个子任务共享底层编码器，但各自配备专用解码头，并通过联合损失函数同步优化。实证分析表明，这种多尺度协同学习策略显著优于单独训练各模块的方法，尤其在具有周期性波动特征的数据集中表现突出。

相对而言，Santos等人提出的IP-GNN则专注于微观机制的精确复现 [6]。该模型致力于模拟线性阈值模型（Linear Threshold Model, LTM）下的信息传播过程，其中每个节点维护一个激活阈值，一旦累计影响力超过该阈值即进入活跃状态。IP-GNN采用改进的图卷积架构，结合自适应扩散核与熵正则化的混合损失函数，成功再现了LTM的逐轮激活序列。在四个真实世界数据集上的测试显示，其平均预测准确率超过90%，验证了深度学习框架在复制经典社会传播模型方面的可行性。

这两种路径反映了当前研究在尺度选择上的分化：MSNN强调高层抽象与系统级预测，适合政策制定与市场干预场景；而IP-GNN注重底层机制忠实还原，适用于机理探究与仿真建模。理想情况下，未来的模型应能在这两种目标之间取得平衡，既能解释“为什么发生”，也能回答“会发生多少”。

异质影响与角色识别

在真实社交网络中，个体影响力远非均匀分布。某些用户凭借专业知识或社交资本成为“意见领袖”，能够显著引导舆论走向。Jain等人提出的GOLI模型专门针对这一现象，设计了一种基于声誉与中心性的复合指标来识别关键传播者 [7]。该模型首先量化每个节点的$n$阶邻居声誉，再结合修正后的中心性测度替代原始节点嵌入，最终通过GNN分类器判定其是否属于意见领袖。

GOLI并未依赖外部标注数据，而是依据信息扩散的实际路径反推影响力等级。作者在六个大型在线社交网络上进行了验证，结果表明基于GNN的方法在准确率与精确率上均优于传统社会网络分析（SNA）指标，如度中心性、接近中心性和介数中心性。这说明，单纯依靠拓扑位置不足以全面刻画影响力，必须结合传播过程中的实际作用才能做出有效判断。

Zang的研究聚焦数字经济背景下的社交影响评估，采用GCN提取节点的社会关系特征，并计算其影响力得分 [8]。实验结果显示，该得分随时间稳步上升，反映出模型在捕捉动态影响力的稳定性。更重要的是，该研究强调了数据准备与图构建环节的重要性，指出高质量输入是保障后续分析可靠性的前提。

另一项颇具启发性的工作来自Manurung等人，他们构建了一个融合用户属性、内容特征与网络结构的综合性谣言控制模型 [9]。该模型置于一个包含信息扩散理论、用户行为模式与网络动力学的统一框架之内，强调多源信息融合对于提升预测鲁棒性的必要性。尽管其主要目标是遏制虚假信息传播，但其所采用的多维度建模思路同样适用于正面观点的扩散分析。

这些研究共同指向一个趋势：未来的影响力建模不应局限于单一维度，而应综合考虑个体特质、内容属性与网络上下文的交互效应。唯有如此，才能准确识别不同类型的角色——不仅是意见领袖，还包括桥接传播者（bridge communicators）、孤立节点（isolates）乃至恶意操纵者。

社会困境中的集体行为预测

除了常规的信息扩散，一些前沿研究已将目光投向社会更为复杂的博弈情境。Tan等人探讨了在网络化人群中预测社会困境下集体行为的可能性，提出拓扑边际信息特征提取（TMIFE）方法，用以捕获代理级别的动态信息 [10]。在此基础上，他们利用GNN编码网络结构与互动历史，预测合作比例的宏观演化趋势。

研究团队通过囚徒困境实验验证了模型的有效性，结果显示其能可靠预测人群中的合作水平。这一成果的意义在于，它超越了简单的二元传播判断，转而关注深层次的社会动机与策略选择。特别是在公共资源管理、公共品供给等政策相关领域，提前预判群体合作意愿具有重要现实价值。

Kashikar提出将强化学习（RL）与GNN结合，用于分析多尺度、富含标签的互联网络 [11]。RL代理负责优化注意力分配与标签编码策略，以适应不断变化的网络动态。该框架在基因-蛋白互作网络、社交媒体影响力追踪和高级持续威胁检测等多个领域展示了良好的迁移能力，显示出跨域分析的巨大潜力。

这些探索标志着图神经网络在观点动力学中的应用正从“描述性建模”迈向“干预性设计”。当模型不仅能预测行为，还能建议最优干预策略（如选择最具说服力的劝说者或设计激励机制），其应用边界将进一步拓宽至社会治理与组织决策层面。

总结

图神经网络与观点动力学的交汇构成了当前复杂网络传播研究的一个核心增长点。通过对所列文献的系统梳理可见，这一交叉方向已从最初的形式类比发展为深度融合，逐步建立起兼具理论严谨性与工程实用性的方法体系。

现有研究大致可分为五个方向：一是将经典观点模型（如有界置信度）嵌入GNN架构，提升消息传递的社会合理性；二是引入连续时间建模工具（如神经常微分方程），弥补离散快照带来的信息缺失；三是构建多尺度预测框架，兼顾微观个体行为与宏观传播趋势；四是识别异质影响主体，特别是意见领袖与关键中介者；五是延伸至社会困境等高阶博弈场景，预测集体合作行为。这些进展共同推动了从“黑箱预测”向“机理驱动”的范式转变。

若干问题仍未得到充分解决。其一，大多数模型仍假设网络结构固定或缓慢变化，未能充分应对现实中频繁发生的链接增删与社区重组。其二，关于“社会先验”应如何形式化编码仍缺乏统一标准，不同研究采用的机制差异较大，阻碍了横向比较与理论积累。其三，尽管部分工作声称改善了过平滑问题，但其根本原因——即过度平滑与表达能力之间的权衡——尚未在理论上彻底澄清。

以下几个方向值得深入探索：第一，发展更具动态适应性的GNN架构，能够实时响应网络拓扑与节点状态的双重演化；第二，构建标准化的评测基准，涵盖多种社会机制（如权威服从、从众心理、回音室效应）的合成与真实数据集；第三，加强因果推理能力，区分相关性与因果性，避免将统计关联误读为影响路径；第四，重视伦理考量，防止技术滥用导致舆论操控或隐私侵犯。

真正的突破或将出现在“可解释性”与“可控性”的交汇处。理想的模型不仅应准确预测观点演化路径，还应提供清晰的解释链条，说明为何某些个体更具影响力、哪些机制主导了极化过程。在此基础上，若能结合干预设计（如最优种子选择、反极化策略推荐），则有望实现从被动观察到主动治理的能力跃迁。

图神经网络为观点动力学注入了强大的计算工具，而后者也为前者提供了丰富的语义约束。二者的协同进化将持续重塑我们对社会信息系统本质的理解。

参考文献

[1] Jain, Lokesh, R. Katarya, and Shelly Sachdeva. 2023. "Opinion Leaders for Information Diffusion Using Graph Neural Network in Online Social Networks." ACM Transactions on the Web 17: 1–37. https://doi.org/10.1145/3580516.

[2] Lv, Outongyi, Bingxin Zhou, Jing Wang, Xiang Xiao, Weishu Zhao, and Lirong Zheng. 2023. "A Unified View on Neural Message Passing with Opinion Dynamics for Social Networks." ArXiv abs/2310.01272. https://arxiv.org/abs/2310.01272.

[3] Wang, Ding, Wei Zhou, and Songiln Hu. 2024. "Information Diffusion Prediction with Graph Neural Ordinary Differential Equation Network." In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia. New York: ACM. https://doi.org/10.1145/3664647.3681363.

[4] Hevapathige, Asela, Asiri Wijesinghe, and Ahad N. Zehmakan. 2025. "Graph Neural Diffusion via Generalized Opinion Dynamics." ArXiv abs/2508.11249. https://arxiv.org/abs/2508.11249.

[5] Wang, Ranran, Yin Zhang, Wenchao Wan, Xiong Li, and Min Chen. 2024. "Predicting Multi-Scale Information Diffusion via Minimal Substitution Neural Networks." In IEEE INFOCOM 2024 - IEEE Conference on Computer Communications, 1890–1899. Piscataway: IEEE. https://doi.org/10.1109/INFOCOM52122.2024.10621418.

[6] Santos, Francisco, Anna Stephens, Pang-Ning Tan, and A. Esfahanian. 2023. "Influence Propagation for Linear Threshold Model with Graph Neural Networks." In 2023 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 1141–1148. Piscataway: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICDMW60847.2023.00149.

[7] Jain, Lokesh, R. Katarya, and Shelly Sachdeva. 2023. "Opinion Leaders for Information Diffusion Using Graph Neural Network in Online Social Networks." ACM Transactions on the Web 17: 1–37. https://doi.org/10.1145/3580516.

[8] Zang, Zhen. 2024. "Influence of Social Networks in the Digital Economy Using Graph Neural Networks." In 2024 International Conference on Integrated Intelligence and Communication Systems (ICIICS), 1–5. Piscataway: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICIICS63763.2024.10859368.

[9] Manurung, Jonson, Poltak Sihombing, Mohammad Andri Budiman, and Sawaluddin Sawaluddin. 2025. "Deep Learning Approaches for Analyzing and Controlling Rumor Spread in Social Networks Using Graph Neural Networks." Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. https://doi.org/10.11591/eei.v14i1.8143.

[10] Tan, Huaiyu, Yikang Lu, Alfonso de Miguel-Arribas, and Lei Shi. 2024. "Prediction of Social Dilemmas in Networked Populations via Graph Neural Networks." ArXiv abs/2412.11775. https://arxiv.org/abs/2412.11775.

[11] Kashikar, Raj. 2024. "Reinforcement Learning-Enhanced Graph Neural Networks for Multi-Scale, Richly Labeled Networks in Interconnected Systems." In 2024 International Conference on Engineering and Emerging Technologies (ICEET), 1–6. Piscataway: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICEET65156.2024.10913818.

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