A delay-control SEIR model for rumor propagation: Simulation and policy implications from Vietnam
,
,
,
and
*
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
This study develops an extended SEIR model using delay differential equations (DDEs), incorporating time delay τ and control functions u(t), v(t) to describe rumor dynamics on social media accurately. The model was calibrated and validated with Google Trends data from the “Lang Son Case” rumor, achieving R2 > 0.95. Results confirm an information “incubation” phase and a critical early-intervention “golden window.” A 2-day intervention delay doubles the rumor’s final scale and extends its duration by one week. Sensitivity analysis identifies the transmission rate β as the key parameter, emphasizing the importance of digital literacy. The study proposes the “R-Shield” three-layer defense system (Technical-Administrative-Awareness) and the “12-hour golden protocol” to effectively minimize the damage caused by rumors on Vietnamese social media.
Tóm tắt
Nghiên cứu được thực hiện với mục đích xây dựng mô hình SEIR mở rộng dùng phương trình vi phân trễ (DDEs), tích hợp độ trễ τ và hàm kiểm soát u(t), v(t) để mô tả chính xác động lực lan truyền tin đồn xã hội. Mô hình được hiệu chỉnh, kiểm định bằng dữ liệu Google Trends vụ “Vụ án Lạng Sơn”, đạt R2 > 0,95. Kết quả xác nhận tồn tại giai đoạn “ủ bệnh” thông tin và “cửa sổ vàng” can thiệp sớm. Việc chậm can thiệp 2 ngày khiến quy mô tin đồn tăng gấp đôi, kéo dài thêm 1 tuần. Kết quả phân tích nhạy cảm cho thấy β là tham số quyết định, nhấn mạnh vai trò giáo dục kỹ năng số. Nghiên cứu đề xuất hệ thống “R-Shield” ba lớp (kỹ thuật - hành chính - nhận thức) và quy trình “12 giờ vàng” để giảm thiểu tối đa thiệt hại tin đồn trên mạng xã hội Việt Nam.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
References
Afassinou, K. (2014). Analysis of the impact of education rate on the rumor spreading mechanism. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 414, 43-52. https://doi.org/10.1016/j.physa.2014.07.041
Al-Tuwairqi, S., Al-Sheikh, S., & Al-Amoudi, R. (2015). Qualitative analysis of a rumor transmission model with incubation mechanism. Open Access Library Journal, 2(11), 1-12. http://dx.doi.org/10.4236/oalib.1102040
Barro, M., Guiro, A., & Ouedraogo, D. (2018). Optimal control of a SIR epidemic model with general incidence function and a time delays. Cubo (Temuco), 20(2), 53-66. http://dx.doi.org/10.4067/S0719-06462018000200053
Bünyamin, H. A. N. (2021). Management techniques for organizational rumor and gossip in schools. Dinamika Ilmu, 21(1), 177-203. https://doi.org/10.21093/di.v21i1.3275
Byrd, R. H., Lu, P., Nocedal, J., & Zhu, C. (1995). A limited memory algorithm for bound constrained optimization. SIAM Journal on Scientific Computing, 16(5), 1190-1208. https://doi.org/10.1137/0916069
Choi, H., & Varian, H. (2012). Predicting the present with Google Trends. Economic Record, 88, 2-9. https://doi.org/10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x
Chowell, G. (2017). Fitting dynamic models to epidemic outbreaks with quantified uncertainty: A primer for parameter uncertainty, identifiability, and forecasts. Infectious Disease Modelling, 2(3), 379-398. https://doi.org/10.1016/j.idm.2017.08.001
Dehaj, I., Dehaj, A., Tridane, A., Aziz-Alaoui, M. A., & Rachik, M. (2025). A novel approach in controlling the spread of a rumor within a crowd. Results in Control and Optimization, 18, 100534. https://doi.org/10.1016/j.rico.2025.100534
Ghosh, M., Das, P., & Das, P. (2023). A comparative study of deterministic and stochastic dynamics of rumor propagation model with counter-rumor spreader. Nonlinear Dynamics, 111(18), 16875-16894.
https://doi.org/10.1007/s11071-023-08768-1
Giang, L. (2022). Áp dụng mô hình toán học sir để dự đoán và đánh giá quá trình truyền nhiễm bệnh covid-19 tại Hà Nội. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 58(2), 126-130.
Hau, V. T. B., Kien, T. H., Bao, N. D. G., Dung, V. L. P., & Vu, T. H. (2025). Mô hình hóa sự lan truyền tin đồn trong nhà trường bằng mô hình toán học: từ phân tích đến giải pháp. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 23 (10A), 23-30.
https://doi.org/10.31130/ud-jst.2025.23(10A).553
Liu, Q., Li, T., & Sun, M. (2017). The analysis of an SEIR rumor propagation model on heterogeneous network. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 469, 372-380. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.11.067
Marbun, Y. M. R., Tulus, T., Sutarman, S., & Herawati, E. (2023). Dynamic Analysis of Rumor Spreading Models in Social Networks with Time Delay.
Septyawan, S. R., Bunga, E. Y., Nuraini, N., & Arcede, J. P. (2024). The Spread of Rumors in Society: A Mathematical Modeling Approach in Election Case Studies. Communication in Biomathematical Sciences, 7(2), 202-218. https://doi.org/10.5614/cbms.2022.7.2.3
Sun, H., Sheng, Y., & Cui, Q. (2021). An uncertain SIR rumor spreading model. Advances in Difference Equations, 2021(1), 286. https://doi.org/10.1186/s13662-021-03386-w
Vazquez, F. (2022). Modeling and analysis of social phenomena: challenges and possible research directions. Entropy, 24(4), 491. https://doi.org/10.3390/e24040491
We Are Social & Kepios. (2025). Digital 2025: Vietnam Overview (The Essential Guide to the Latest Connected Behaviours). https://datareportal.com/reports/digital-2025-vietnam.
Xu, D., Xu, X., Xie, Y., & Yang, C. (2017). Optimal control of an SIVRS epidemic spreading model with virus variation based on complex networks. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 48, 200-210. https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2016.12.025
Zehmakan, A. N., Out, C., & Khelejan, S. H. (2023). Why rumors spread fast in social networks, and how to stop it. In E. Elkind (Ed.), Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (pp. 234–242). International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization. https://doi.org/10.24963/ijcai.2023/27
Zhao, L., Qiu, X., Wang, X., & Wang, J. (2013). Rumor spreading model considering forgetting and remembering mechanisms in inhomogeneous networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 392(4), 987-994. https://doi.org/10.1016/j.physa.2012.10.031
Zhu, L., Zhou, M., & Zhang, Z. (2020). Dynamical analysis and control strategies of rumor spreading models in both homogeneous and heterogeneous networks. Journal of Nonlinear Science, 30(6), 2545-2576. https://doi.org/10.1007/s00332-020-09629-6