【技術亮點】數學模型預測資訊傳播途徑
網路世代下的假訊息擴散與認知操控
在數位網路時代，資訊傳播高度依賴社群媒體與即時通訊平台，且訊息生成與擴散門檻大幅降低，造成資訊量暴增且傳播速度極快，其中涵蓋大量的假訊息，透過AI生成技術，假訊息不僅容易製造，更在網路社群幫助下得以在短時間內跨社群、跨地域快速傳播。此類資訊往往以民眾情感驅動為導向，透過真偽難辨的片段事實與刻意操弄的敘事邏輯，影響大眾對公共議題的理解與判斷，逐步形成對特定立場或行為的認知操控。當演算法推播機制指數放大資訊受眾，加上民眾媒體識讀能力參差不齊，假訊息不僅干擾個人決策，更可能侵蝕社會信任、影響公共治理與民主運作，形成社會在數位環境下的隱形風險。
數學模型模擬訊息擴散路徑，偵測關鍵傳播節點
本技術以數學理論模型為核心，結合NLP分析，用以模擬與預測資訊傳播的途徑與擴散方式，並由數學實驗驗證可行性。透過公開社群平台的互動數據，以動態系統與機率論為理論基礎並搭配模式辨識技術找出訊息傳播的「pattern」，達成在資訊全面擴散前就能推測未來可能的擴散趨勢，建立訊息傳遞預警系統。本技術更進一步透過數學模型找出資訊網路中的「超級傳播者」節點，以建立「干預機制」，透過封鎖或限制關鍵節點來有效降低錯誤訊息覆蓋率。
從正向應用的市場行銷、政策推廣，到風險規避的假消息與輿論預警
本技術可被廣泛應用於不同產業情境，從政府公共政策制定到企業行銷策略與媒體分析，從疫情的病毒傳播推演到假消息認知作戰預防，任何人與人間的互動，都可視為節點，從廣告推播到社群分享，都能被模型納入分析模擬。以俄烏戰爭與川普關稅等議題，本技術可模擬正反意見的擴散過程，並發現即使在不同情境下，模型依然能收斂至穩定的分布狀態。又或是社群上廣為流傳的日本大地震假消息，其在短時間內造成日本機票價格劇烈波動，本技術可找出「超級傳播者」，如大量分享該資訊的人物或帳號，進而透過資訊校正、提示標籤或限制擴散來降低錯誤訊息的影響。
相關技術文件：
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˙Jung-Chao Ban; Jyy-I Hong; Cheng-Yu Tsai; Chu-Yang Tsou, 2024.12, 'Survival Properties and Spread Rates in Non-autonomous Spread Models,' Chaos, Vol.35, pp.013115.
˙Jung-Chao Ban; Jyy-I Hong; Cheng-Yu Tsai; Yu-Liang Wu, 2023.06, 'Topological and random spread models with frozen symbols,' Chaos, Vol.33, No.6, pp.063144.
˙Jung-Chao Ban; Jyy-I Hong ; Yu-Liang Wu, 2023.01, 'Mathematical analysis of topological and random m-order spread models,' Journal of Mathematical Biology, Vol.86, No.3, pp.40.
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˙Jung-Chao Ban; Chih-Hung Chang; Jyy-I Hong; Yu-Liang Wu, 2021.05, 'Mathematical analysis of spread models: From the viewpoints of deterministic and random cases,' Chaos, Solitons and Fractals, Vol.150, pp.111106.
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