【摘要】近年來，新浪微博逐漸成為大量網(wǎng)絡輿論的聚集地，許多網(wǎng)絡事件均在新浪微博上產(chǎn)生或是擴散，在這些事件中，只要處置不當便會造成嚴重的后果。如何科學地疏導微博輿情已經(jīng)成為擺在各級政府面前的一道難題。本文利用系統(tǒng)動力學原理，針對新浪微博上的網(wǎng)絡輿情發(fā)展進行建模，通過系統(tǒng)動力學模型分析相關因素之間復雜的反饋關系，并進行仿真測試，為微博輿情引導提供有力的幫助。

【關鍵詞】系統(tǒng)動力學；微博輿情；建模

1引言

系統(tǒng)動力學（System Dynamics）以系統(tǒng)思考為理論基礎，融進了計算機仿真模型，研究系統(tǒng)行為與內在機制間的相互緊密的依賴關系。系統(tǒng)動力學模型的基本組成包括“流”與“元素”。在網(wǎng)絡輿情研究中，一個網(wǎng)絡事件的整體發(fā)展過程可以形成一個系統(tǒng)動力學模型，整個事件的影響與規(guī)模視作一個“狀態(tài)變量”，事件的發(fā)展是一個“流”，隨著“流”的不斷運動，事件影響這一“狀態(tài)變量”將進行積累與損耗，由此可以描述事件從產(chǎn)生到高潮再到最后收尾的整個過程。

近幾年來，新浪微博已逐漸成為大量網(wǎng)絡輿論的聚集地，許多網(wǎng)絡事件均在新浪微博上產(chǎn)生或是擴散。通過分析一些微博熱點事件發(fā)展過程，總結歸納網(wǎng)絡事件的發(fā)展受哪些因素的影響，通過建立微博輿情的系統(tǒng)動力學發(fā)展模型，可以模擬微博上非常規(guī)性突發(fā)事件的演變過程與系統(tǒng)內作用機制，來尋求針對微博熱點事件進行疏導的最佳解決方案。

2基于系統(tǒng)動力學的微博輿論發(fā)展模型

2.1模型建立

2.1.1邊界確定與基本假設

研究主體是網(wǎng)絡熱點事件在新浪微博上的發(fā)展演變過程與輿情作用機制。整個模型分為五個子系統(tǒng)，分別是微博、網(wǎng)民、媒體、政府及事件本身，其高層關系圖如圖1所示。

各個主體間相互影響導致微博事件熱度的增加與減少。在此，我們做出模型中的一個重要假設，因為我們的研究目的是尋求對微博熱點事件的干預方法，因此我們假設在模型中，政府的行為是完全“可控”的，即在模型中政府不會“自動地”對其他子系統(tǒng)的行為產(chǎn)生反饋，政府的一切行動與策略完全來自外部輸入數(shù)據(jù)。因此，在圖中代表政府的過程框可指向其他過程框，但沒有指向政府的過程框。整個模型如圖2所示。

2.2子系統(tǒng)內部流圖分析

2.2.1事件子系統(tǒng)

事件子系統(tǒng)是整個模型的核心系統(tǒng)，其包含一個流位變量和兩個流位速率變量。其反映的是微博事件熱度，由于事件熱度增加速率與減少速率不同，事件的熱度會持續(xù)變化。

2.2.2微博子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)的兩個流位變量分別表示微博平臺上與事件有關的熱門微博數(shù)量及熱門微博轉發(fā)量（該轉發(fā)量指的是宏觀上的，所有與該事件有關的微博的轉發(fā)量），熱門微博的數(shù)量將影響微博轉發(fā)速率，同時，微博數(shù)量與微博轉發(fā)量將同時影響一個輔助變量“微博輿論效應”，該變量表示事件相關微博對整個事件的影響力。

2.2.3網(wǎng)民子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)表示的是各類網(wǎng)民對事件的關注對事件熱度產(chǎn)生的影響。這一子系統(tǒng)是微博子系統(tǒng)的補充。有時候，有些人雖然沒有直接參與發(fā)布事件相關微博，但也在關注此事從而造成潛在影響。

2.2.4媒體子系統(tǒng)

媒體子系統(tǒng)包含“傳統(tǒng)媒體關注”與“門戶網(wǎng)站關注”兩個流位變量，其作用機制類似于“網(wǎng)民子系統(tǒng)”。兩種媒體由于其受眾與影響力不同，在計算對微博事件產(chǎn)生的影響時要使用不同的算法。

2.2.5政府子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)表現(xiàn)的是政府在網(wǎng)絡事件中所進行的干預與引導手段?！拜浾摳深A策略”這一輔助變量是由外部輸入的，表示政府在該事件中采取何種方式對事件進行干預，它將影響“官方回應程度”與“輿論管控”這兩個流位變量的增長與減少速率。通過輸入不同的策略，我們可以觀察它對事件整體產(chǎn)生的影響。

2.3高層結構間反饋分析

回顧前面所給出的五個子系統(tǒng)間的高層關系圖，我們會發(fā)現(xiàn)不同系統(tǒng)間會相互影響，對此我們進行逐一分析。

2.3.1官方子系統(tǒng)

根據(jù)我們的假設，官方子系統(tǒng)不接受來自其他系統(tǒng)的反饋，只接受官方本身所做出的干預策略，這表現(xiàn)了一種政府不受干擾根據(jù)情況理智作出干預決策的理想狀況，在此我們暫時假設它成立。在該子系統(tǒng)中，官方公信力這一變量將影響媒體子系統(tǒng)中的“媒體影響力”，網(wǎng)民子系統(tǒng)中的“網(wǎng)民關注”與微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”，同時它還直接影響事件系統(tǒng)中事件熱度的增加與減少速率。

該子系統(tǒng)中另一個值得注意的地方是“輿論管控”變量，該變量的增加可以降低微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”——刪帖與屏蔽關鍵詞可以輕松地讓平臺上的相關微博消失，但它同時也會對網(wǎng)民的態(tài)度及媒體報道造成一些負面影響，因此它還連接著媒體子系統(tǒng)和網(wǎng)民子系統(tǒng)。

2.3.2微博子系統(tǒng)

在微博子系統(tǒng)中，“微博輿論效應”變量將會同時對事件、媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)造成影響。相關微博的增加會使得事件進一步升溫，同時，它也會引起傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站的關注，而相關微博的出現(xiàn)也使得更多網(wǎng)民對事件進行關注，從另一個方面對事件本身產(chǎn)生影響。

2.3.3網(wǎng)民子系統(tǒng)

網(wǎng)民子系統(tǒng)中有兩個對外影響，首先是“網(wǎng)民關注”這一輔助變量將影響事件熱度的增加速率，同時“理性網(wǎng)民關注”將會影響事件熱度的減少速率。

2.3.4媒體子系統(tǒng)

媒體子系統(tǒng)中“媒體報道”這一輔助變量將影響微博子系統(tǒng)中熱門微博增加速率（媒體的報道可能會讓網(wǎng)民想出新的段子），同時還會對事件產(chǎn)生直接影響。因為本文研究的是微博平臺的輿論發(fā)展模型，因此不考慮傳統(tǒng)媒體對網(wǎng)民的直接影響。

2.3.5事件子系統(tǒng)

在該子系統(tǒng)中，事件熱度這一流位變量將影響微博、媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)。這是因為，網(wǎng)民、微博、媒體在影響事件時，反過來也受著事件的影響。例如，在事件很熱門的時候，網(wǎng)民會跟風發(fā)微博，新的段子會不斷出現(xiàn)，而媒體也會持續(xù)關注。但當事件冷下來的時候，相關人員的關注度也會降低。

3結束語

微博輿情發(fā)展是一個動態(tài)過程，其中有著復雜的非線性反饋關系。通過系統(tǒng)動力學的手段建立相關模型，對了解微博輿情發(fā)展有著重要參考價值，為今后網(wǎng)絡輿論預警與處置系統(tǒng)的建立打下了基礎。

參考文獻

[1] Isee Systems. An Introduction to Systems Thinking[M]. Isee Systems， 2004.

[2] 張一文， 齊佳音， 馬 君， 方濱興. 網(wǎng)絡輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機制——基于系統(tǒng)動力學建模分析[J]. 情報雜志，2010（9）.

[3] 張建紅， 鐘永光， 張海珍等. 地方政府應對網(wǎng)絡輿情能力的系統(tǒng)動力學研究[J]. 情報探索， 2012 （11）： 12-14.

作者簡介：

吳羽翔（1993-），男，漢族，江西南昌人，中國人民公安大學2011級網(wǎng)絡安全與執(zhí)法專業(yè)本科生；主要研究方向和關注領域：信息網(wǎng)絡安全。endprint

【摘要】近年來，新浪微博逐漸成為大量網(wǎng)絡輿論的聚集地，許多網(wǎng)絡事件均在新浪微博上產(chǎn)生或是擴散，在這些事件中，只要處置不當便會造成嚴重的后果。如何科學地疏導微博輿情已經(jīng)成為擺在各級政府面前的一道難題。本文利用系統(tǒng)動力學原理，針對新浪微博上的網(wǎng)絡輿情發(fā)展進行建模，通過系統(tǒng)動力學模型分析相關因素之間復雜的反饋關系，并進行仿真測試，為微博輿情引導提供有力的幫助。

【關鍵詞】系統(tǒng)動力學；微博輿情；建模

1引言

系統(tǒng)動力學（System Dynamics）以系統(tǒng)思考為理論基礎，融進了計算機仿真模型，研究系統(tǒng)行為與內在機制間的相互緊密的依賴關系。系統(tǒng)動力學模型的基本組成包括“流”與“元素”。在網(wǎng)絡輿情研究中，一個網(wǎng)絡事件的整體發(fā)展過程可以形成一個系統(tǒng)動力學模型，整個事件的影響與規(guī)模視作一個“狀態(tài)變量”，事件的發(fā)展是一個“流”，隨著“流”的不斷運動，事件影響這一“狀態(tài)變量”將進行積累與損耗，由此可以描述事件從產(chǎn)生到高潮再到最后收尾的整個過程。

近幾年來，新浪微博已逐漸成為大量網(wǎng)絡輿論的聚集地，許多網(wǎng)絡事件均在新浪微博上產(chǎn)生或是擴散。通過分析一些微博熱點事件發(fā)展過程，總結歸納網(wǎng)絡事件的發(fā)展受哪些因素的影響，通過建立微博輿情的系統(tǒng)動力學發(fā)展模型，可以模擬微博上非常規(guī)性突發(fā)事件的演變過程與系統(tǒng)內作用機制，來尋求針對微博熱點事件進行疏導的最佳解決方案。

2基于系統(tǒng)動力學的微博輿論發(fā)展模型

2.1模型建立

2.1.1邊界確定與基本假設

研究主體是網(wǎng)絡熱點事件在新浪微博上的發(fā)展演變過程與輿情作用機制。整個模型分為五個子系統(tǒng)，分別是微博、網(wǎng)民、媒體、政府及事件本身，其高層關系圖如圖1所示。

各個主體間相互影響導致微博事件熱度的增加與減少。在此，我們做出模型中的一個重要假設，因為我們的研究目的是尋求對微博熱點事件的干預方法，因此我們假設在模型中，政府的行為是完全“可控”的，即在模型中政府不會“自動地”對其他子系統(tǒng)的行為產(chǎn)生反饋，政府的一切行動與策略完全來自外部輸入數(shù)據(jù)。因此，在圖中代表政府的過程框可指向其他過程框，但沒有指向政府的過程框。整個模型如圖2所示。

2.2子系統(tǒng)內部流圖分析

2.2.1事件子系統(tǒng)

事件子系統(tǒng)是整個模型的核心系統(tǒng)，其包含一個流位變量和兩個流位速率變量。其反映的是微博事件熱度，由于事件熱度增加速率與減少速率不同，事件的熱度會持續(xù)變化。

2.2.2微博子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)的兩個流位變量分別表示微博平臺上與事件有關的熱門微博數(shù)量及熱門微博轉發(fā)量（該轉發(fā)量指的是宏觀上的，所有與該事件有關的微博的轉發(fā)量），熱門微博的數(shù)量將影響微博轉發(fā)速率，同時，微博數(shù)量與微博轉發(fā)量將同時影響一個輔助變量“微博輿論效應”，該變量表示事件相關微博對整個事件的影響力。

2.2.3網(wǎng)民子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)表示的是各類網(wǎng)民對事件的關注對事件熱度產(chǎn)生的影響。這一子系統(tǒng)是微博子系統(tǒng)的補充。有時候，有些人雖然沒有直接參與發(fā)布事件相關微博，但也在關注此事從而造成潛在影響。

2.2.4媒體子系統(tǒng)

媒體子系統(tǒng)包含“傳統(tǒng)媒體關注”與“門戶網(wǎng)站關注”兩個流位變量，其作用機制類似于“網(wǎng)民子系統(tǒng)”。兩種媒體由于其受眾與影響力不同，在計算對微博事件產(chǎn)生的影響時要使用不同的算法。

2.2.5政府子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)表現(xiàn)的是政府在網(wǎng)絡事件中所進行的干預與引導手段?！拜浾摳深A策略”這一輔助變量是由外部輸入的，表示政府在該事件中采取何種方式對事件進行干預，它將影響“官方回應程度”與“輿論管控”這兩個流位變量的增長與減少速率。通過輸入不同的策略，我們可以觀察它對事件整體產(chǎn)生的影響。

2.3高層結構間反饋分析

回顧前面所給出的五個子系統(tǒng)間的高層關系圖，我們會發(fā)現(xiàn)不同系統(tǒng)間會相互影響，對此我們進行逐一分析。

2.3.1官方子系統(tǒng)

根據(jù)我們的假設，官方子系統(tǒng)不接受來自其他系統(tǒng)的反饋，只接受官方本身所做出的干預策略，這表現(xiàn)了一種政府不受干擾根據(jù)情況理智作出干預決策的理想狀況，在此我們暫時假設它成立。在該子系統(tǒng)中，官方公信力這一變量將影響媒體子系統(tǒng)中的“媒體影響力”，網(wǎng)民子系統(tǒng)中的“網(wǎng)民關注”與微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”，同時它還直接影響事件系統(tǒng)中事件熱度的增加與減少速率。

該子系統(tǒng)中另一個值得注意的地方是“輿論管控”變量，該變量的增加可以降低微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”——刪帖與屏蔽關鍵詞可以輕松地讓平臺上的相關微博消失，但它同時也會對網(wǎng)民的態(tài)度及媒體報道造成一些負面影響，因此它還連接著媒體子系統(tǒng)和網(wǎng)民子系統(tǒng)。

2.3.2微博子系統(tǒng)

在微博子系統(tǒng)中，“微博輿論效應”變量將會同時對事件、媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)造成影響。相關微博的增加會使得事件進一步升溫，同時，它也會引起傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站的關注，而相關微博的出現(xiàn)也使得更多網(wǎng)民對事件進行關注，從另一個方面對事件本身產(chǎn)生影響。

2.3.3網(wǎng)民子系統(tǒng)

網(wǎng)民子系統(tǒng)中有兩個對外影響，首先是“網(wǎng)民關注”這一輔助變量將影響事件熱度的增加速率，同時“理性網(wǎng)民關注”將會影響事件熱度的減少速率。

2.3.4媒體子系統(tǒng)

媒體子系統(tǒng)中“媒體報道”這一輔助變量將影響微博子系統(tǒng)中熱門微博增加速率（媒體的報道可能會讓網(wǎng)民想出新的段子），同時還會對事件產(chǎn)生直接影響。因為本文研究的是微博平臺的輿論發(fā)展模型，因此不考慮傳統(tǒng)媒體對網(wǎng)民的直接影響。

2.3.5事件子系統(tǒng)

在該子系統(tǒng)中，事件熱度這一流位變量將影響微博、媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)。這是因為，網(wǎng)民、微博、媒體在影響事件時，反過來也受著事件的影響。例如，在事件很熱門的時候，網(wǎng)民會跟風發(fā)微博，新的段子會不斷出現(xiàn)，而媒體也會持續(xù)關注。但當事件冷下來的時候，相關人員的關注度也會降低。

3結束語

微博輿情發(fā)展是一個動態(tài)過程，其中有著復雜的非線性反饋關系。通過系統(tǒng)動力學的手段建立相關模型，對了解微博輿情發(fā)展有著重要參考價值，為今后網(wǎng)絡輿論預警與處置系統(tǒng)的建立打下了基礎。

參考文獻

[1] Isee Systems. An Introduction to Systems Thinking[M]. Isee Systems， 2004.

[2] 張一文， 齊佳音， 馬 君， 方濱興. 網(wǎng)絡輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機制——基于系統(tǒng)動力學建模分析[J]. 情報雜志，2010（9）.

[3] 張建紅， 鐘永光， 張海珍等. 地方政府應對網(wǎng)絡輿情能力的系統(tǒng)動力學研究[J]. 情報探索， 2012 （11）： 12-14.

作者簡介：

吳羽翔（1993-），男，漢族，江西南昌人，中國人民公安大學2011級網(wǎng)絡安全與執(zhí)法專業(yè)本科生；主要研究方向和關注領域：信息網(wǎng)絡安全。endprint

【摘要】近年來，新浪微博逐漸成為大量網(wǎng)絡輿論的聚集地，許多網(wǎng)絡事件均在新浪微博上產(chǎn)生或是擴散，在這些事件中，只要處置不當便會造成嚴重的后果。如何科學地疏導微博輿情已經(jīng)成為擺在各級政府面前的一道難題。本文利用系統(tǒng)動力學原理，針對新浪微博上的網(wǎng)絡輿情發(fā)展進行建模，通過系統(tǒng)動力學模型分析相關因素之間復雜的反饋關系，并進行仿真測試，為微博輿情引導提供有力的幫助。

【關鍵詞】系統(tǒng)動力學；微博輿情；建模

1引言

系統(tǒng)動力學（System Dynamics）以系統(tǒng)思考為理論基礎，融進了計算機仿真模型，研究系統(tǒng)行為與內在機制間的相互緊密的依賴關系。系統(tǒng)動力學模型的基本組成包括“流”與“元素”。在網(wǎng)絡輿情研究中，一個網(wǎng)絡事件的整體發(fā)展過程可以形成一個系統(tǒng)動力學模型，整個事件的影響與規(guī)模視作一個“狀態(tài)變量”，事件的發(fā)展是一個“流”，隨著“流”的不斷運動，事件影響這一“狀態(tài)變量”將進行積累與損耗，由此可以描述事件從產(chǎn)生到高潮再到最后收尾的整個過程。

近幾年來，新浪微博已逐漸成為大量網(wǎng)絡輿論的聚集地，許多網(wǎng)絡事件均在新浪微博上產(chǎn)生或是擴散。通過分析一些微博熱點事件發(fā)展過程，總結歸納網(wǎng)絡事件的發(fā)展受哪些因素的影響，通過建立微博輿情的系統(tǒng)動力學發(fā)展模型，可以模擬微博上非常規(guī)性突發(fā)事件的演變過程與系統(tǒng)內作用機制，來尋求針對微博熱點事件進行疏導的最佳解決方案。

2基于系統(tǒng)動力學的微博輿論發(fā)展模型

2.1模型建立

2.1.1邊界確定與基本假設

研究主體是網(wǎng)絡熱點事件在新浪微博上的發(fā)展演變過程與輿情作用機制。整個模型分為五個子系統(tǒng)，分別是微博、網(wǎng)民、媒體、政府及事件本身，其高層關系圖如圖1所示。

各個主體間相互影響導致微博事件熱度的增加與減少。在此，我們做出模型中的一個重要假設，因為我們的研究目的是尋求對微博熱點事件的干預方法，因此我們假設在模型中，政府的行為是完全“可控”的，即在模型中政府不會“自動地”對其他子系統(tǒng)的行為產(chǎn)生反饋，政府的一切行動與策略完全來自外部輸入數(shù)據(jù)。因此，在圖中代表政府的過程框可指向其他過程框，但沒有指向政府的過程框。整個模型如圖2所示。

2.2子系統(tǒng)內部流圖分析

2.2.1事件子系統(tǒng)

事件子系統(tǒng)是整個模型的核心系統(tǒng)，其包含一個流位變量和兩個流位速率變量。其反映的是微博事件熱度，由于事件熱度增加速率與減少速率不同，事件的熱度會持續(xù)變化。

2.2.2微博子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)的兩個流位變量分別表示微博平臺上與事件有關的熱門微博數(shù)量及熱門微博轉發(fā)量（該轉發(fā)量指的是宏觀上的，所有與該事件有關的微博的轉發(fā)量），熱門微博的數(shù)量將影響微博轉發(fā)速率，同時，微博數(shù)量與微博轉發(fā)量將同時影響一個輔助變量“微博輿論效應”，該變量表示事件相關微博對整個事件的影響力。

2.2.3網(wǎng)民子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)表示的是各類網(wǎng)民對事件的關注對事件熱度產(chǎn)生的影響。這一子系統(tǒng)是微博子系統(tǒng)的補充。有時候，有些人雖然沒有直接參與發(fā)布事件相關微博，但也在關注此事從而造成潛在影響。

2.2.4媒體子系統(tǒng)

媒體子系統(tǒng)包含“傳統(tǒng)媒體關注”與“門戶網(wǎng)站關注”兩個流位變量，其作用機制類似于“網(wǎng)民子系統(tǒng)”。兩種媒體由于其受眾與影響力不同，在計算對微博事件產(chǎn)生的影響時要使用不同的算法。

2.2.5政府子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)表現(xiàn)的是政府在網(wǎng)絡事件中所進行的干預與引導手段?！拜浾摳深A策略”這一輔助變量是由外部輸入的，表示政府在該事件中采取何種方式對事件進行干預，它將影響“官方回應程度”與“輿論管控”這兩個流位變量的增長與減少速率。通過輸入不同的策略，我們可以觀察它對事件整體產(chǎn)生的影響。

2.3高層結構間反饋分析

回顧前面所給出的五個子系統(tǒng)間的高層關系圖，我們會發(fā)現(xiàn)不同系統(tǒng)間會相互影響，對此我們進行逐一分析。

2.3.1官方子系統(tǒng)

根據(jù)我們的假設，官方子系統(tǒng)不接受來自其他系統(tǒng)的反饋，只接受官方本身所做出的干預策略，這表現(xiàn)了一種政府不受干擾根據(jù)情況理智作出干預決策的理想狀況，在此我們暫時假設它成立。在該子系統(tǒng)中，官方公信力這一變量將影響媒體子系統(tǒng)中的“媒體影響力”，網(wǎng)民子系統(tǒng)中的“網(wǎng)民關注”與微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”，同時它還直接影響事件系統(tǒng)中事件熱度的增加與減少速率。

該子系統(tǒng)中另一個值得注意的地方是“輿論管控”變量，該變量的增加可以降低微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”——刪帖與屏蔽關鍵詞可以輕松地讓平臺上的相關微博消失，但它同時也會對網(wǎng)民的態(tài)度及媒體報道造成一些負面影響，因此它還連接著媒體子系統(tǒng)和網(wǎng)民子系統(tǒng)。

2.3.2微博子系統(tǒng)

在微博子系統(tǒng)中，“微博輿論效應”變量將會同時對事件、媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)造成影響。相關微博的增加會使得事件進一步升溫，同時，它也會引起傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站的關注，而相關微博的出現(xiàn)也使得更多網(wǎng)民對事件進行關注，從另一個方面對事件本身產(chǎn)生影響。

2.3.3網(wǎng)民子系統(tǒng)

網(wǎng)民子系統(tǒng)中有兩個對外影響，首先是“網(wǎng)民關注”這一輔助變量將影響事件熱度的增加速率，同時“理性網(wǎng)民關注”將會影響事件熱度的減少速率。

2.3.4媒體子系統(tǒng)

媒體子系統(tǒng)中“媒體報道”這一輔助變量將影響微博子系統(tǒng)中熱門微博增加速率（媒體的報道可能會讓網(wǎng)民想出新的段子），同時還會對事件產(chǎn)生直接影響。因為本文研究的是微博平臺的輿論發(fā)展模型，因此不考慮傳統(tǒng)媒體對網(wǎng)民的直接影響。

2.3.5事件子系統(tǒng)

在該子系統(tǒng)中，事件熱度這一流位變量將影響微博、媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)。這是因為，網(wǎng)民、微博、媒體在影響事件時，反過來也受著事件的影響。例如，在事件很熱門的時候，網(wǎng)民會跟風發(fā)微博，新的段子會不斷出現(xiàn)，而媒體也會持續(xù)關注。但當事件冷下來的時候，相關人員的關注度也會降低。

3結束語

微博輿情發(fā)展是一個動態(tài)過程，其中有著復雜的非線性反饋關系。通過系統(tǒng)動力學的手段建立相關模型，對了解微博輿情發(fā)展有著重要參考價值，為今后網(wǎng)絡輿論預警與處置系統(tǒng)的建立打下了基礎。

參考文獻

[1] Isee Systems. An Introduction to Systems Thinking[M]. Isee Systems， 2004.

[2] 張一文， 齊佳音， 馬 君， 方濱興. 網(wǎng)絡輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機制——基于系統(tǒng)動力學建模分析[J]. 情報雜志，2010（9）.

[3] 張建紅， 鐘永光， 張海珍等. 地方政府應對網(wǎng)絡輿情能力的系統(tǒng)動力學研究[J]. 情報探索， 2012 （11）： 12-14.

作者簡介：

吳羽翔（1993-），男，漢族，江西南昌人，中國人民公安大學2011級網(wǎng)絡安全與執(zhí)法專業(yè)本科生；主要研究方向和關注領域：信息網(wǎng)絡安全。endprint