Краткий вывод и рекомендуемый подход

Рекомендую гибридную модель: если у вас есть подробная сеть $узлы/рёбра,меткипользователей$ — микромодель $агентноемоделирование/событийнаямодельтипамногомерногоHawkes$ для точной имитации поведения; если сеть очень большая или данных мало — агрегированная/статистическая модель $компартментальнаяSIR-подобнаяилиHawkesснизкоранговойматрицейвлияний$. Hawkes-подход особенно удобен для учета временных корелляций и внешних вбрасываний $боты,таргетинг,рекламныебусты$.

1) Структура модели $общаяидея$

Сетевой уровень:
Реальная сеть пользователей: узлы $пользователи,боты,усилители$, рёбра $фолловеры,друзья,взаимодействия$, возможно веса рёбер $частотаконтактов$.Альтернативно: модель с распределением степеней, кластерностью и гомофилией, если реальная сеть недоступна.Поведенческий уровень $процессраспространения$:
Событийная модель $рекомендуем$: для каждого узла i интенсивность появления события $ретвит/репост/лайк/публикация$ в момент t:
lambda_i$t$ = mui$t$ + sum{j: tj < t} alpha{ji} * g$t-t_j$ где mui$t$ — экзогенная интенсивность $реклама,таргетинг,боты$, alpha{ji} — влияние j→i, g$\cdot$ — временная функция $напримерexp(-betat)$.Альтернатива — дискретное агентное моделирование: на каждом шаге узел i, попавший под экспозицию, с вероятностью p_i$контент,контекст$ публикует/перепостит.Модель таргетинга и усиления:
Таргетинг моделируется через mu_i$t$ как функцию таргетингового совпадения: mu_i$t$ = B$t$ * T$i,campaign$ где B$t$ — бюджетный профиль времени, T$i,campaign$ ∈ $$0,1$$ — вероятность показа/включения узла i.Усилители $boosters/paidamplification$: дополнительные потоки exogenous exposures, можно смоделировать как отдельный класс узлов или как усиление mu_i для выбранных целевых групп.Боты:
Классификация в модели: боты имеют свои параметры активности $высокаяm{u}_{b}ot,повторяемость,почтинулеваяконверсиявреальную«органическую»дискуссию$, могут быть источниками множества первичных событий и/или автоматической ретрансляции.Два типа: шумовые $создаютмногоконтента,малоорганическоговзаимодействия$ и координированные $синхронныевбрасывания,высокиеalphaмеждуботами$.

2) Состояния узла $еслиагентная$

Неэкспонирован, экспонирован $суровнемвлияния$, инфицирован/активирован $поделился$, пассивный $увидел,нонеподелился$, иммунизированный/контрмеры $черезусталость,модерацию$.Для Hawkes — не нужны дискретные состояния, достаточно списка таймстампов событий.

3) Параметры, подлежащие калибровке
Группы параметров:

Сетевые параметры:
Степенное распределение/средняя степень, коэффициент кластеризации, уровень гомофилии по интересам/демографии.Влияние и поведение:
alpha_{ji} или их параметризация $низкоранговаяматрица,групповыекоэффициенты$: сила влияния между типами пользователей/сообществ.g$t$ — временный ядро $параметрdecaybeta$.p_share_base$i$ — базовая вероятность шеринга/адопции для узла i $илилогистическаяфункцияспризнаками$.fatigue/threshold — снижение вероятности при множественных экспозициях.Экзогенные потоки:
mu_i$t$ для различных каналов: естественные медиа, таргетинг, рекламные показы, боты.Параметры таргетинга T$i,campaign$: соответствие профилю $весаподемографии/интересам$.Боты/усилители:
Доля ботов, распределение их степени/активности.Частота публикаций, координация $синхронность$, вероятность ретвитить/поддерживать конкретный контент.Усилители: интенсивность boost, целевые охваты, время включения.Платформенные параметры:
Параметры ранжирования/видимости $влияютнаeffectiveexposure$: вероятность, что событие у j попадёт в ленту i.Ошибки/шум:
Наблюдаемая доля непросматриваемых реакций, пропуски в данных.

4) Подходы к калибровке $методы$

Для Hawkes-моделей:
MLE $maxlikelihoodestimation$ с регуляризацией $L1/L2$ или низкоранговой аппроксимацией influence matrix.EM-алгоритмы для скрытых причин.Bayesian inference $MCMC/VariationalBayes$ для оценки неопределённости.Для агентных моделей:
Simulated Method of Moments — настроить параметры, чтобы модель воспроизводила моменты реальных каскадов $размеры,длины,степени$.Approximate Bayesian Computation $ABC$ — если likelihood трудна, с выбором суммарных статистик.Оптимизация по метрикам $например,минимизациярасстояниямеждураспределениямиразмеровкаскадов,времёндопика$.Инструменты и регуляризация:
Групповая параметризация alpha $потипамузлов$ для уменьшения числа параметров.Lasso/GroupLasso для селекции значимых влияний.Ранжирование влияний низкоранговыми моделями $установлениеlatentfactors$.Использование меток ботов/усилителей из внешних инструментов $Botometer,внутренниеклассификаторы$ для инициализации/фиксации части параметров.

5) Источники данных для калибровки и валидации

Публичные API и платформенные данные:
Twitter/X API, CrowdTangle $Facebook/Instagramпубличныестраницы$, Reddit, Telegram-каналы $еслидоступ$, внутренние логи платформ $impressions,clicks,addelivery$.Метаданные: временные метки публикаций, ретвитов, replies, лайки; follower/friend graphs; профили $демография/языки/интересы$ если доступны.Боты/усилители: метки/списки ботов $внешниесервисы$, рекламные кампании $импрессии/цели$.Тестовые кампании/контрольные наборы: A/B тесты рекламных показов для оценки mu_i и таргетинга.

6) Валидация модели на реальных данных $методыиметрики$

Разделение данных:
Train/validation/test временно $предсказаниеследующихкаскадов$ и по сообществам.Метрики на уровне каскада:
Распределение размеров каскадов $KS-тест,Cramer–vonMises$, распределение глубин/длин цепочек, распределение времен до пика.Временные метрики: RMSE/MAE между реальным и смоделированным временным рядом активности $тimestepgranularities$.Восстановление матрицы влияний: Precision/Recall по известным связям $еслиестьметки$.Метрики предсказания:
ROC/AUC для предсказания, поделится ли узел.Точность предсказания конечного охвата и времени до пика.Статистическое сравнение:
Two-sample tests для целевых распределений, MMD $MaximumMeanDiscrepancy$.Бутстрэп/пперестановки для оценки значимости различий.Кросс-проверка:
Holdout of seed events: обучить на множестве кампаний, проверить на новых кампаниях/темах.Проверка сценариев ботов/таргетинга:
Если известны кампании с включёнными усилителями, проверить, воспроизводит ли модель увеличение охвата/темпов.Контрафактуальное тестирование:
Провести «what-if» эксперименты и сопоставить с A/B тестами платформы $еслидоступны$.

7) Анализ чувствительности $sensitivityanalysis$ Цели: понять, какие параметры сильнее всего влияют на выходы $охват,скорость,стратураспределения$.

Локальный анализ:
One-at-a-time $OAT$: варьировать один параметр вокруг базовой точки и фиксировать остальные.Полезно для первичной диагностики.Глобальный анализ:
Latin Hypercube Sampling $LHS$ + частотный/вариационный анализ.Sobol’ indices — для оценки доли вариации результата, объясняемой каждым параметром и взаимодействиями.Morris method $screening$ — для быстрого выявления влияющих параметров.Парциальные ранговые корреляции $PRCC$ — корреляция параметров с выходной метрикой после учета нелинейностей.Сценарный анализ $what-if$:
Варьируйте долю ботов, интенсивность буста, быть таргетингом $узкаяvsширокая$, budget timing $раннийvsпоздний$, платформенные фильтры $уменьшениеvisibility$.Измеряйте: общее reach, peak activity, скорость распространения, Gini по охвату $неравномерность$, долю таргет-групп достигнутых.Визуализация:
Tornado plots для ранжировки влияния параметров.Поверхностные графики $2D$ для пар параметров, heatmaps для итоговых метрик.Учет неопределённости:
Пропагировать неопределённость параметров в прогнозы $Bayesianposteriorpredictivechecks$, строить доверительные интервалы для метрик.

8) Практические рекомендации и порядок работ

Сбор данных: сеть $илиееаппроксимация$, лог событий, метки ботов/рекламы.Предобработка: нормализация времён, идентификация каскадов, генерация целевых признаков $тема/тематика$.Выбор парадигмы:
Если есть сетевые данные и нужны causal/temporal детали → Hawkes/событийный ABM.Если нужен быстрый агрегированный инсайт → SIR-like или агрегированный Hawkes с групповой матрицей.Начальная калибровка:
Оценка mu $экзогенныхпотоков$ по внешним данным $импрессии/ads$.Оценка общей branching factor $среднеечисловторичныхсобытий$ из исторических каскадов.Продвинутая калибровка:
Регуляризация, групповая параметризация alpha, байесовская оценка для неуверенности.Валидация на holdout, метрики перечислены выше.Проведение чувствительного анализа и генерация отчётов по ключевым факторам.Итерация: корректировка модели по результатам валидации.

9) Типичные ошибки и риски

Неполные/смещённые данные $например,недоступныприватныерепосты$ — нужно учитывать неполную наблюдаемость.Идентификация параметров: многие alpha_{ji} неидентифицируемы без сильных ограничений/регуляризации.Подмена корреляции причинностью: боты и таргетинг создают внешние возмущения, сложно отделить органический эффект без экспериментов.Переобучение к историческим кампейнам — проверяйте на новых темах и временных интервалах.

10) Примеры выходных метрик для отчёта

Ключевые: суммарный охват, активные пользователи, peak rate, time-to-peak.Разбивка по сегментам: таргет-группы, география, демография.Роль ботов/усилителей: вклад в охват %, координация $synchronicityscore$.Чувствительность: Sobol индексы, PRCC, tornado-диаграммы.

Если хотите, могу:

Предложить конкретную формулировку Hawkes-модели с набором параметров и псевдокодом для оценки;Подготовить план калибровки с выбором метрик и оптимизатора $EM/MLE/ABC$;Составить список командных экспериментов для проверки гипотез $например,влияниедолиботов0\to 10$.

Сообщите, какой у вас объём данных $естьлиграф/временныелоги/данныепорекламе$ и какие цели моделирования $предсказание,диагностика,оптимизациякампаний$, тогда предложу конкретную архитектуру и шаги реализации.