近日，湖北大学物理学院讲师陈小杰与北京师范大学等国内外科研机构合作，提出了一种信息传播中社区结构-调节耦合的统一控制框架。该研究成果以“Community structure–regulation coupling reveals optimal information diffusion”为题，在Nature子刊《Nature Communications》（自然·通讯）上发表[1]。湖北大学物理学院为第二完成单位，湖北大学物理学院讲师陈小杰为论文共同第一作者（排第一）；北京师范大学系统科学学院樊京芳教授与德国法兰克福金融管理学院 Jan Nagler 教授为论文共同通讯作者。合作者还包括中国科学院大气物理研究所孟君，北京师范大学系统科学学院谢美龄、方胜、陈晓松教授，以及德国波茨坦气候影响研究所 Jürgen Kurths 教授。

信息在社交网络中的传播受到实际网络结构的深刻影响，其中社区结构在扩散过程中扮演着决定性角色。然而，社区结构与外部干预调控的耦合如何共同决定扩散过程的临界转变——系统在何种条件下从局域传播突变为全局暴发，此前在理论上尚缺乏系统的研究。联合研究团队提出了一种创新方案，通过引入分别刻画社区内部传播和跨社区传播的独立调节参数，构建了社区结构-调节耦合框架（Community Structure–Regulation Coupling Framework, COSREF）。

如图所示，在社区结构与调节参数的联合作用下，系统的宏观扩散行为呈现出三种截然不同的稳态相：无扩散相、局域扩散相和全局扩散相，且这三种相之间的转换表现为突变相变。基于这一相变结构，研究团队定义了干预成本函数，发现最优干预成本与网络社群化程度之间存在显著的非单调关系，中等社群化程度的网络控制成本最高。该工作首次将多社群网络的拓扑结构与传播的过程级调控统一于同一理论体系中，不仅为社交媒体平台设计高效低成本的内容治理策略提供了定量理论支撑，也可推广至传染病防控、基础设施级联失效保护以及金融风险管理等更广泛的复杂网络级联现象中。

该工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划以及中央高校基本科研业务费等项目的支持。

论文链接

[1] Chen, X., Xie, M., Meng, J., Fang, S., Chen, X., Kurths, J., Nagler, J., & Fan, J. (2026). Community structure-regulation coupling reveals optimal information diffusion. Nature Communications, 17(1), 4879. https://doi.org/10.1038/s41467-026-73665-1

复审：陈冰

终审：熊琳