群体情感演化的动力学建模技术：从Agent-Based到图神经网络？ 热门官方

回答：群体情感演化动力学建模用于描述群体中个体情感的交互与传播，技术路径：①Agent-Based Modeling（ABM）（2000s-2015）：将个体视为Agent，定义Agent的情感状态、交互规则（如“愤怒Agent会影响邻居的情感”），通过仿真模拟群体情感演化（如抗议活动中的情感传播），优点是可解释性强，缺点是难以处理大规模群体（Agent数量>1000时计算量爆炸）；②图神经网络（GNN）（2015至今）：将群体视为图（节点为个体，边为社交关系），用GNN学习个体情感与邻居情感的关联（如GCN模型捕捉“朋友的情感会趋同”的规律），优点是支持大规模群体（节点数>10万），计算效率高，在Twitter情感传播预测任务上的准确率较ABM提升30%。关键技术是动态图构建（实时更新个体间的社交关系）与异质情感交互建模（不同情感类型（如愤怒、喜悦）的传播系数不同）。