随着网络的发展，人们的社交网络范围不断扩展，但与此同时，虚假信息也日益成为影响社会发展的不可忽视的风险，如何治理网络谣言成为亟待研究的重大课题。针对网络谣言的治理问题，中国科学院大学朱建明教授作了题为《社交网络虚假信息治理中的数学问题》的报告。他介绍了社交网络的发展现状及虚假信息的产生，阐述了虚假信息治理中的科学难题及解决方法，进行了总结与展望。

首先，朱教授指出社交媒体的信息传播影响力目前达到了历史最大化，而由于社交媒体信息传播的低门槛和难把关也导致了虚假信息的滋生蔓延，以此来引出虚假信息治理的重要性这一命题。

图 朱建明教授做主题报告

其次，朱教授重点讲解了虚假信息治理中的关键科学难题，他指出社交网络中信息的传播是一个复杂的马尔科夫随机过程，信息扩散范围的计算复杂性是#P-困难，这是第一大难题。而相应的治理策略的建模通常采用图理论方法，构建非线性组合优化模型，该类数学模型计算复杂性是NP-困难，这是第二大难题。朱教授向与会人员展示了网络信息的传播过程模型、基于图论进行建模的过程，重点提到了基于第一大难题的四大研究问题，包括从众效应下的影响力最大化问题、社群虚假信息传播问题、虚假信息源头定位问题、辟谣信息发布策略问题，并指出了问题解决的核心点，一是关键节点的选择，二是虚假信息阻断种的策略选择。讲解到第二大难题时，朱教授展示了其团队最新的研究成果，证明了优化问题的复杂性、目标函数是非次模函数以及非次模函数的优化方法等，展示了其团队的建模过程及简单的推导过程。

最后，朱教授总结了其研究成果以及未来的研究方向，他指出网络虚假信息的治理是一个复杂的研究领域。他的团队采用非线性组合优化以及抽样近似方法等进行研究，已经取得了一定的成果，未来的研究方向则是利用动态社交网络模型、群效应、虚假信息检测等方法来研究这一问题。

曹伟光

2021年12月13日