2.3.2 信息传播模型
1.UAU 模型
一般地，在经典的信息传播模型中，系统内的个体必处于以下两个状态之一：
（1）未知信息状态U（Unaware）；
（2）已知信息状态A（Aware）。
信息传播通常发生在复杂网络中。已知态A 个体以一定概率λ 将信息传递给其未知态U 的邻居，未知态U 成功接收信息后变为已知态A。由于已知态A 个体会遗忘该信息或者对信息失去兴趣，A 个体以一定概率δ转化为U 个体。
2.阈值模型
信息传播通常存在社会加强效应，即个体对该信息的采纳可能性受其邻居影响。一般情况下，如果多个邻居信任并采纳某条信息，则该个体也倾向于采纳这条信息，这与人们的实际体会是一致的。所谓阈值模型，即设置一个阈值T，如果周围接受该信息的邻居比例超过阈值T，或者收到邻居发来信息的数目超过阈值T（建立模型中，可选择两条规则之一，接下来的内容按照后者来讲），那么该个体采纳该信息。
在阈值模型中，每个时刻，节点必处于以下三种状态之一：(https://www.daowen.com)
（1）易感状态S（Susceptible）；
（2）采纳状态A（Adopted）；
（3）恢复状态R（Recovered）。
易感状态的个体不采纳该信息。采纳状态的个体采纳该信息，并向其易感的邻居节点以一定概率λ扩散信息。当易感个体收到的信息数目超过阈值T，则采纳信息，同时成为采纳状态。当个体对信息不再感兴趣、知道该消息为假消息或者遗忘了该条信息时，便进入恢复状态，此后将不再参与信息的传播过程，即：不扩散消息给邻居，也不从易感状态变为采纳状态。当所有的个体进入恢复状态，传播动力学终止。图2-6 给出了一般信息传播模型和阈值模型示例图。
图2-6 一般信息传播模型和阈值模型
3.其他
在阈值模型的基础上，也有许多其他信息传播模型。比如，《具有局部趋势模仿的传播动力学》中建立了具有帐篷式采纳概率的信息传播模型，《社会传染动力学中的最优模仿能力和交叉现象》中建立了具有门型采纳概率的信息传播模型，这些都将在第9章的内容中详细介绍。