任立肖++張亮++張春莉

〔摘 要〕結(jié)合agent建模法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，基于Netlogo平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，著重研究在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、個(gè)體間交互閾值、意見(jiàn)領(lǐng)袖數(shù)量、人為干預(yù)的時(shí)間點(diǎn)等因素對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情的影響，總結(jié)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與演化的規(guī)律。

〔關(guān)鍵詞〕網(wǎng)絡(luò)輿情；傳播；仿真；Netlogo

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.02.002

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G250.73 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2014）02-0008-05

2.0時(shí)代，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)用戶都可能成為信息的發(fā)布者和傳播者，但是目前的網(wǎng)絡(luò)缺乏權(quán)威的中心節(jié)點(diǎn)，無(wú)法對(duì)各類(lèi)信息的真?zhèn)芜M(jìn)行鑒別和控制，為謠言的傳播提供了溫床。負(fù)面輿情傳播的危害是很難預(yù)料的，但如果對(duì)輿情的發(fā)生、發(fā)展和演變的模式和規(guī)律進(jìn)行深入研究，就能及時(shí)了解負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情或謠言的傳播規(guī)律，若能進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行有效的引導(dǎo)和控制，就有可能避免因任其擴(kuò)散而導(dǎo)致的災(zāi)難性后果。以微博為代表的社交網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下輿情的傳播和演化提供了最為便利的方式，而社交網(wǎng)絡(luò)正是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最為典型的網(wǎng)絡(luò)形式，所以本文嘗試?yán)脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，結(jié)合agent建模來(lái)探究網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播演化規(guī)律。

1 模型的構(gòu)建

1.1 網(wǎng)絡(luò)的初始構(gòu)建在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究基礎(chǔ)上，本文主要針對(duì)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)社會(huì)人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)采用隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為參照網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，進(jìn)行比較研究。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型是一種最為經(jīng)典的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。最為經(jīng)典的是在20世紀(jì)60年代，由著名的數(shù)學(xué)家Erdos和Renyi提出的ER隨機(jī)圖模型[1]。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度有個(gè)典型的特點(diǎn)，他們呈現(xiàn)出一個(gè)特征性的“平均值”，這是由于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)形成時(shí)各節(jié)點(diǎn)之間是隨機(jī)連接，使得節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)呈現(xiàn)出鐘形的“泊松分布”[2]。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過(guò)程如下：（1）設(shè)定一個(gè)具有N個(gè)節(jié)點(diǎn)的子網(wǎng)，每時(shí)間步長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)新增一個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況，同時(shí)對(duì)照較小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況、較大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況（過(guò)程圖及數(shù)據(jù)略）。通過(guò)大量仿真數(shù)據(jù)表明，在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，節(jié)點(diǎn)數(shù)量越小，其意見(jiàn)領(lǐng)袖的領(lǐng)導(dǎo)和影響作用越強(qiáng)。對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)圈子越小，其意見(jiàn)領(lǐng)袖的領(lǐng)導(dǎo)作用相對(duì)放大了，通過(guò)影響意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿論傳播這種方式效果明顯。比較不同網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)下意見(jiàn)領(lǐng)袖在引導(dǎo)輿情傳播方面的效果要好于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。這是由二者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)所決定的，隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)由于單個(gè)節(jié)點(diǎn)度很平均，故它本身的"意見(jiàn)領(lǐng)袖"特征不明顯，當(dāng)期望通過(guò)引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的輿情傳播時(shí)，可能達(dá)不到預(yù)期；而無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)就是“意見(jiàn)領(lǐng)袖”性，故通過(guò)“意見(jiàn)領(lǐng)袖”來(lái)引導(dǎo)輿情傳播是一個(gè)較理想的出發(fā)點(diǎn)。

3.3 意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)輿情傳播的引導(dǎo)作用第三組實(shí)驗(yàn)的目的是探究當(dāng)意見(jiàn)領(lǐng)袖所占比例不同時(shí)，其引導(dǎo)輿情傳播的效果。研究結(jié)果顯示，在不同的網(wǎng)絡(luò)機(jī)制中，意見(jiàn)領(lǐng)袖的比例變動(dòng)給輿情傳播帶來(lái)的影響大致是一樣的，即意見(jiàn)領(lǐng)袖的比例設(shè)置越大，通過(guò)引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播的作用就越明顯。如：當(dāng)期望將輿論和謠言引向有利于社會(huì)發(fā)展的方向時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖比例越大，對(duì)立群體和中立群體向目標(biāo)群體轉(zhuǎn)移的比例也就越大，但為了使模型能夠更好地對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，該取值不宜過(guò)大。同時(shí)，加入了對(duì)輿情傳播進(jìn)行人為控制的時(shí)間點(diǎn)的研究，探究當(dāng)ticknumber取不同值時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)作用如何變化。在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中，若初始網(wǎng)絡(luò)中，與opinion-last取值所屬群體相同的節(jié)點(diǎn)數(shù)量占比最大，那么在自由交互過(guò)程中，這類(lèi)群體可以帶動(dòng)輿情向好的方面發(fā)展，期間可以“靜觀其變”，當(dāng)這種帶動(dòng)作用明顯減弱時(shí)，此時(shí)人為介入引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播向有利方向發(fā)展的效果最佳。若初始網(wǎng)絡(luò)中，與opinion-last取值所屬群體對(duì)立的群體數(shù)量占比重最大，為了更好地引導(dǎo)輿情向好的方向傳播，一旦爆發(fā)輿情，應(yīng)盡快進(jìn)行人為干預(yù)，且越早越好。這與劉林沙等的實(shí)證研究[9]相符，意見(jiàn)領(lǐng)袖應(yīng)在微博事件的爆發(fā)階段表明立場(chǎng)和價(jià)值取向，引導(dǎo)輿論事件的發(fā)展方向。在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，不論初始構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情是如何分布的，從任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)入去引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖，對(duì)輿情傳播的引導(dǎo)效果都很難達(dá)到期望值。

3.4 意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)方式最后一組實(shí)驗(yàn)為了研究無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，意見(jiàn)領(lǐng)袖的最佳引導(dǎo)方式。首先設(shè)置“一步到位”方式來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展，這種方式的參數(shù)設(shè)置如圖5所示。這種方式較極端，結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)輿情的傳播和演化，持3種意見(jiàn)的人群所占比值數(shù)據(jù)變化不明顯，可見(jiàn)“一步到位”方式引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的效果不明顯。

圖5 “一步到位”方式參數(shù)設(shè)置圖 實(shí)驗(yàn)繼續(xù)嘗試采用循序漸進(jìn)改變意見(jiàn)領(lǐng)袖的值，使opinion-last取值由0.6逐漸變?yōu)?.1，稱(chēng)之為“循序漸進(jìn)”法，此時(shí)的持3種觀點(diǎn)的人群比例比值由37.8%、14.8%、47.4%分別變化為44.6%，19.4%，36%。數(shù)據(jù)可見(jiàn)，大量減少了持反對(duì)意見(jiàn)人群的數(shù)量?？梢?jiàn)逐漸不斷地改變意見(jiàn)領(lǐng)袖意見(jiàn)值能比較有效引導(dǎo)輿情傳播，同時(shí)亦能抵消其他節(jié)點(diǎn)給意見(jiàn)領(lǐng)袖帶來(lái)的負(fù)面影響。對(duì)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果與無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)一致，但兩種方式差距不明顯，根本原因還是在于其自身網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造特點(diǎn)。

4 結(jié) 論本文對(duì)輿情傳播與演化的模式進(jìn)行研究，構(gòu)建了基于多agent的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型，并利用Netlogo平臺(tái)對(duì)該模型進(jìn)行了模擬仿真。通過(guò)仿真，本文得出了一些重要結(jié)論：（1）無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體交流“門(mén)檻”越低，輿情傳播就越迅速，此時(shí)通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖引導(dǎo)輿情傳播效果越好；（2）網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越小，意見(jiàn)領(lǐng)袖的作用就越被放大，其對(duì)該網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播影響就越大；（3）在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，如果擬采用意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展，“循序漸進(jìn)”法要優(yōu)于“一步到位”法；（4）在本文構(gòu)建的兩種網(wǎng)絡(luò)中，由于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自身網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)決定，其網(wǎng)絡(luò)輿情不易采取通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播。本文存在的不足之處主要在于對(duì)人際關(guān)系的復(fù)雜性描述不夠，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建略顯粗糙。下一步工作中，將對(duì)人際關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行更深入一步的學(xué)習(xí)和理解，使構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)更貼近真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，相應(yīng)的對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的研究結(jié)果也會(huì)更加有現(xiàn)實(shí)意義。

參考文獻(xiàn)

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[9]劉林沙，陳默.突發(fā)事件中的微博意見(jiàn)領(lǐng)袖與輿情演變[J].電子政務(wù)，2012，（10）：50-55.

（本文責(zé)任編輯：馬 卓）

〔摘 要〕結(jié)合agent建模法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，基于Netlogo平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，著重研究在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、個(gè)體間交互閾值、意見(jiàn)領(lǐng)袖數(shù)量、人為干預(yù)的時(shí)間點(diǎn)等因素對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情的影響，總結(jié)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與演化的規(guī)律。

〔關(guān)鍵詞〕網(wǎng)絡(luò)輿情；傳播；仿真；Netlogo

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.02.002

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G250.73 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2014）02-0008-05

2.0時(shí)代，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)用戶都可能成為信息的發(fā)布者和傳播者，但是目前的網(wǎng)絡(luò)缺乏權(quán)威的中心節(jié)點(diǎn)，無(wú)法對(duì)各類(lèi)信息的真?zhèn)芜M(jìn)行鑒別和控制，為謠言的傳播提供了溫床。負(fù)面輿情傳播的危害是很難預(yù)料的，但如果對(duì)輿情的發(fā)生、發(fā)展和演變的模式和規(guī)律進(jìn)行深入研究，就能及時(shí)了解負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情或謠言的傳播規(guī)律，若能進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行有效的引導(dǎo)和控制，就有可能避免因任其擴(kuò)散而導(dǎo)致的災(zāi)難性后果。以微博為代表的社交網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下輿情的傳播和演化提供了最為便利的方式，而社交網(wǎng)絡(luò)正是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最為典型的網(wǎng)絡(luò)形式，所以本文嘗試?yán)脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，結(jié)合agent建模來(lái)探究網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播演化規(guī)律。

1 模型的構(gòu)建

1.1 網(wǎng)絡(luò)的初始構(gòu)建在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究基礎(chǔ)上，本文主要針對(duì)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)社會(huì)人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)采用隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為參照網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，進(jìn)行比較研究。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型是一種最為經(jīng)典的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。最為經(jīng)典的是在20世紀(jì)60年代，由著名的數(shù)學(xué)家Erdos和Renyi提出的ER隨機(jī)圖模型[1]。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度有個(gè)典型的特點(diǎn)，他們呈現(xiàn)出一個(gè)特征性的“平均值”，這是由于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)形成時(shí)各節(jié)點(diǎn)之間是隨機(jī)連接，使得節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)呈現(xiàn)出鐘形的“泊松分布”[2]。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過(guò)程如下：（1）設(shè)定一個(gè)具有N個(gè)節(jié)點(diǎn)的子網(wǎng)，每時(shí)間步長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)新增一個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況，同時(shí)對(duì)照較小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況、較大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況（過(guò)程圖及數(shù)據(jù)略）。通過(guò)大量仿真數(shù)據(jù)表明，在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，節(jié)點(diǎn)數(shù)量越小，其意見(jiàn)領(lǐng)袖的領(lǐng)導(dǎo)和影響作用越強(qiáng)。對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)圈子越小，其意見(jiàn)領(lǐng)袖的領(lǐng)導(dǎo)作用相對(duì)放大了，通過(guò)影響意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿論傳播這種方式效果明顯。比較不同網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)下意見(jiàn)領(lǐng)袖在引導(dǎo)輿情傳播方面的效果要好于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。這是由二者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)所決定的，隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)由于單個(gè)節(jié)點(diǎn)度很平均，故它本身的"意見(jiàn)領(lǐng)袖"特征不明顯，當(dāng)期望通過(guò)引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的輿情傳播時(shí)，可能達(dá)不到預(yù)期；而無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)就是“意見(jiàn)領(lǐng)袖”性，故通過(guò)“意見(jiàn)領(lǐng)袖”來(lái)引導(dǎo)輿情傳播是一個(gè)較理想的出發(fā)點(diǎn)。

3.3 意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)輿情傳播的引導(dǎo)作用第三組實(shí)驗(yàn)的目的是探究當(dāng)意見(jiàn)領(lǐng)袖所占比例不同時(shí)，其引導(dǎo)輿情傳播的效果。研究結(jié)果顯示，在不同的網(wǎng)絡(luò)機(jī)制中，意見(jiàn)領(lǐng)袖的比例變動(dòng)給輿情傳播帶來(lái)的影響大致是一樣的，即意見(jiàn)領(lǐng)袖的比例設(shè)置越大，通過(guò)引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播的作用就越明顯。如：當(dāng)期望將輿論和謠言引向有利于社會(huì)發(fā)展的方向時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖比例越大，對(duì)立群體和中立群體向目標(biāo)群體轉(zhuǎn)移的比例也就越大，但為了使模型能夠更好地對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，該取值不宜過(guò)大。同時(shí)，加入了對(duì)輿情傳播進(jìn)行人為控制的時(shí)間點(diǎn)的研究，探究當(dāng)ticknumber取不同值時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)作用如何變化。在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中，若初始網(wǎng)絡(luò)中，與opinion-last取值所屬群體相同的節(jié)點(diǎn)數(shù)量占比最大，那么在自由交互過(guò)程中，這類(lèi)群體可以帶動(dòng)輿情向好的方面發(fā)展，期間可以“靜觀其變”，當(dāng)這種帶動(dòng)作用明顯減弱時(shí)，此時(shí)人為介入引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播向有利方向發(fā)展的效果最佳。若初始網(wǎng)絡(luò)中，與opinion-last取值所屬群體對(duì)立的群體數(shù)量占比重最大，為了更好地引導(dǎo)輿情向好的方向傳播，一旦爆發(fā)輿情，應(yīng)盡快進(jìn)行人為干預(yù)，且越早越好。這與劉林沙等的實(shí)證研究[9]相符，意見(jiàn)領(lǐng)袖應(yīng)在微博事件的爆發(fā)階段表明立場(chǎng)和價(jià)值取向，引導(dǎo)輿論事件的發(fā)展方向。在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，不論初始構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情是如何分布的，從任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)入去引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖，對(duì)輿情傳播的引導(dǎo)效果都很難達(dá)到期望值。

3.4 意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)方式最后一組實(shí)驗(yàn)為了研究無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，意見(jiàn)領(lǐng)袖的最佳引導(dǎo)方式。首先設(shè)置“一步到位”方式來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展，這種方式的參數(shù)設(shè)置如圖5所示。這種方式較極端，結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)輿情的傳播和演化，持3種意見(jiàn)的人群所占比值數(shù)據(jù)變化不明顯，可見(jiàn)“一步到位”方式引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的效果不明顯。

圖5 “一步到位”方式參數(shù)設(shè)置圖 實(shí)驗(yàn)繼續(xù)嘗試采用循序漸進(jìn)改變意見(jiàn)領(lǐng)袖的值，使opinion-last取值由0.6逐漸變?yōu)?.1，稱(chēng)之為“循序漸進(jìn)”法，此時(shí)的持3種觀點(diǎn)的人群比例比值由37.8%、14.8%、47.4%分別變化為44.6%，19.4%，36%。數(shù)據(jù)可見(jiàn)，大量減少了持反對(duì)意見(jiàn)人群的數(shù)量?？梢?jiàn)逐漸不斷地改變意見(jiàn)領(lǐng)袖意見(jiàn)值能比較有效引導(dǎo)輿情傳播，同時(shí)亦能抵消其他節(jié)點(diǎn)給意見(jiàn)領(lǐng)袖帶來(lái)的負(fù)面影響。對(duì)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果與無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)一致，但兩種方式差距不明顯，根本原因還是在于其自身網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造特點(diǎn)。

4 結(jié) 論本文對(duì)輿情傳播與演化的模式進(jìn)行研究，構(gòu)建了基于多agent的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型，并利用Netlogo平臺(tái)對(duì)該模型進(jìn)行了模擬仿真。通過(guò)仿真，本文得出了一些重要結(jié)論：（1）無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體交流“門(mén)檻”越低，輿情傳播就越迅速，此時(shí)通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖引導(dǎo)輿情傳播效果越好；（2）網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越小，意見(jiàn)領(lǐng)袖的作用就越被放大，其對(duì)該網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播影響就越大；（3）在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，如果擬采用意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展，“循序漸進(jìn)”法要優(yōu)于“一步到位”法；（4）在本文構(gòu)建的兩種網(wǎng)絡(luò)中，由于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自身網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)決定，其網(wǎng)絡(luò)輿情不易采取通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播。本文存在的不足之處主要在于對(duì)人際關(guān)系的復(fù)雜性描述不夠，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建略顯粗糙。下一步工作中，將對(duì)人際關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行更深入一步的學(xué)習(xí)和理解，使構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)更貼近真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，相應(yīng)的對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的研究結(jié)果也會(huì)更加有現(xiàn)實(shí)意義。

參考文獻(xiàn)

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[9]劉林沙，陳默.突發(fā)事件中的微博意見(jiàn)領(lǐng)袖與輿情演變[J].電子政務(wù)，2012，（10）：50-55.

（本文責(zé)任編輯：馬 卓）

〔摘 要〕結(jié)合agent建模法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，基于Netlogo平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，著重研究在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、個(gè)體間交互閾值、意見(jiàn)領(lǐng)袖數(shù)量、人為干預(yù)的時(shí)間點(diǎn)等因素對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情的影響，總結(jié)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與演化的規(guī)律。

〔關(guān)鍵詞〕網(wǎng)絡(luò)輿情；傳播；仿真；Netlogo

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.02.002

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G250.73 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2014）02-0008-05

2.0時(shí)代，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)用戶都可能成為信息的發(fā)布者和傳播者，但是目前的網(wǎng)絡(luò)缺乏權(quán)威的中心節(jié)點(diǎn)，無(wú)法對(duì)各類(lèi)信息的真?zhèn)芜M(jìn)行鑒別和控制，為謠言的傳播提供了溫床。負(fù)面輿情傳播的危害是很難預(yù)料的，但如果對(duì)輿情的發(fā)生、發(fā)展和演變的模式和規(guī)律進(jìn)行深入研究，就能及時(shí)了解負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情或謠言的傳播規(guī)律，若能進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行有效的引導(dǎo)和控制，就有可能避免因任其擴(kuò)散而導(dǎo)致的災(zāi)難性后果。以微博為代表的社交網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下輿情的傳播和演化提供了最為便利的方式，而社交網(wǎng)絡(luò)正是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最為典型的網(wǎng)絡(luò)形式，所以本文嘗試?yán)脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，結(jié)合agent建模來(lái)探究網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播演化規(guī)律。

1 模型的構(gòu)建

1.1 網(wǎng)絡(luò)的初始構(gòu)建在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究基礎(chǔ)上，本文主要針對(duì)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)社會(huì)人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)采用隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為參照網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，進(jìn)行比較研究。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型是一種最為經(jīng)典的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。最為經(jīng)典的是在20世紀(jì)60年代，由著名的數(shù)學(xué)家Erdos和Renyi提出的ER隨機(jī)圖模型[1]。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度有個(gè)典型的特點(diǎn)，他們呈現(xiàn)出一個(gè)特征性的“平均值”，這是由于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)形成時(shí)各節(jié)點(diǎn)之間是隨機(jī)連接，使得節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)呈現(xiàn)出鐘形的“泊松分布”[2]。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過(guò)程如下：（1）設(shè)定一個(gè)具有N個(gè)節(jié)點(diǎn)的子網(wǎng)，每時(shí)間步長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)新增一個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況，同時(shí)對(duì)照較小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況、較大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情演化情況（過(guò)程圖及數(shù)據(jù)略）。通過(guò)大量仿真數(shù)據(jù)表明，在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，節(jié)點(diǎn)數(shù)量越小，其意見(jiàn)領(lǐng)袖的領(lǐng)導(dǎo)和影響作用越強(qiáng)。對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)圈子越小，其意見(jiàn)領(lǐng)袖的領(lǐng)導(dǎo)作用相對(duì)放大了，通過(guò)影響意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿論傳播這種方式效果明顯。比較不同網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)下意見(jiàn)領(lǐng)袖在引導(dǎo)輿情傳播方面的效果要好于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。這是由二者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)所決定的，隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)由于單個(gè)節(jié)點(diǎn)度很平均，故它本身的"意見(jiàn)領(lǐng)袖"特征不明顯，當(dāng)期望通過(guò)引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的輿情傳播時(shí)，可能達(dá)不到預(yù)期；而無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)就是“意見(jiàn)領(lǐng)袖”性，故通過(guò)“意見(jiàn)領(lǐng)袖”來(lái)引導(dǎo)輿情傳播是一個(gè)較理想的出發(fā)點(diǎn)。

3.3 意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)輿情傳播的引導(dǎo)作用第三組實(shí)驗(yàn)的目的是探究當(dāng)意見(jiàn)領(lǐng)袖所占比例不同時(shí)，其引導(dǎo)輿情傳播的效果。研究結(jié)果顯示，在不同的網(wǎng)絡(luò)機(jī)制中，意見(jiàn)領(lǐng)袖的比例變動(dòng)給輿情傳播帶來(lái)的影響大致是一樣的，即意見(jiàn)領(lǐng)袖的比例設(shè)置越大，通過(guò)引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播的作用就越明顯。如：當(dāng)期望將輿論和謠言引向有利于社會(huì)發(fā)展的方向時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖比例越大，對(duì)立群體和中立群體向目標(biāo)群體轉(zhuǎn)移的比例也就越大，但為了使模型能夠更好地對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，該取值不宜過(guò)大。同時(shí)，加入了對(duì)輿情傳播進(jìn)行人為控制的時(shí)間點(diǎn)的研究，探究當(dāng)ticknumber取不同值時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)作用如何變化。在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中，若初始網(wǎng)絡(luò)中，與opinion-last取值所屬群體相同的節(jié)點(diǎn)數(shù)量占比最大，那么在自由交互過(guò)程中，這類(lèi)群體可以帶動(dòng)輿情向好的方面發(fā)展，期間可以“靜觀其變”，當(dāng)這種帶動(dòng)作用明顯減弱時(shí)，此時(shí)人為介入引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播向有利方向發(fā)展的效果最佳。若初始網(wǎng)絡(luò)中，與opinion-last取值所屬群體對(duì)立的群體數(shù)量占比重最大，為了更好地引導(dǎo)輿情向好的方向傳播，一旦爆發(fā)輿情，應(yīng)盡快進(jìn)行人為干預(yù)，且越早越好。這與劉林沙等的實(shí)證研究[9]相符，意見(jiàn)領(lǐng)袖應(yīng)在微博事件的爆發(fā)階段表明立場(chǎng)和價(jià)值取向，引導(dǎo)輿論事件的發(fā)展方向。在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，不論初始構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情是如何分布的，從任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)入去引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖，對(duì)輿情傳播的引導(dǎo)效果都很難達(dá)到期望值。

3.4 意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)方式最后一組實(shí)驗(yàn)為了研究無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，意見(jiàn)領(lǐng)袖的最佳引導(dǎo)方式。首先設(shè)置“一步到位”方式來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展，這種方式的參數(shù)設(shè)置如圖5所示。這種方式較極端，結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)輿情的傳播和演化，持3種意見(jiàn)的人群所占比值數(shù)據(jù)變化不明顯，可見(jiàn)“一步到位”方式引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的效果不明顯。

圖5 “一步到位”方式參數(shù)設(shè)置圖 實(shí)驗(yàn)繼續(xù)嘗試采用循序漸進(jìn)改變意見(jiàn)領(lǐng)袖的值，使opinion-last取值由0.6逐漸變?yōu)?.1，稱(chēng)之為“循序漸進(jìn)”法，此時(shí)的持3種觀點(diǎn)的人群比例比值由37.8%、14.8%、47.4%分別變化為44.6%，19.4%，36%。數(shù)據(jù)可見(jiàn)，大量減少了持反對(duì)意見(jiàn)人群的數(shù)量。可見(jiàn)逐漸不斷地改變意見(jiàn)領(lǐng)袖意見(jiàn)值能比較有效引導(dǎo)輿情傳播，同時(shí)亦能抵消其他節(jié)點(diǎn)給意見(jiàn)領(lǐng)袖帶來(lái)的負(fù)面影響。對(duì)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果與無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)一致，但兩種方式差距不明顯，根本原因還是在于其自身網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造特點(diǎn)。

4 結(jié) 論本文對(duì)輿情傳播與演化的模式進(jìn)行研究，構(gòu)建了基于多agent的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型，并利用Netlogo平臺(tái)對(duì)該模型進(jìn)行了模擬仿真。通過(guò)仿真，本文得出了一些重要結(jié)論：（1）無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體交流“門(mén)檻”越低，輿情傳播就越迅速，此時(shí)通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖引導(dǎo)輿情傳播效果越好；（2）網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越小，意見(jiàn)領(lǐng)袖的作用就越被放大，其對(duì)該網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播影響就越大；（3）在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)機(jī)制下，如果擬采用意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展，“循序漸進(jìn)”法要優(yōu)于“一步到位”法；（4）在本文構(gòu)建的兩種網(wǎng)絡(luò)中，由于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自身網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)決定，其網(wǎng)絡(luò)輿情不易采取通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖來(lái)引導(dǎo)輿情傳播。本文存在的不足之處主要在于對(duì)人際關(guān)系的復(fù)雜性描述不夠，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建略顯粗糙。下一步工作中，將對(duì)人際關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行更深入一步的學(xué)習(xí)和理解，使構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)更貼近真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，相應(yīng)的對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的研究結(jié)果也會(huì)更加有現(xiàn)實(shí)意義。

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（本文責(zé)任編輯：馬 卓）