■江 耘 王紫嫣
中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心第35次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截至2014年12月,中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.49億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到47.9%,手機(jī)網(wǎng)民達(dá)到5.57億。網(wǎng)民數(shù)量的急劇增加特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶的增多,以及微博、微信這種基于社交圈子的信息傳播模式的廣泛應(yīng)用,使得網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播速度更快、范圍更廣,對(duì)人們的生活和政府的公共管理事務(wù)都產(chǎn)生了巨大的影響。因?yàn)檩浨樾畔⑹蔷W(wǎng)民在虛擬空間發(fā)布的,所以人們很難從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情事件中輕易地追溯到源頭。而基于微博、微信等社交圈的網(wǎng)絡(luò)信息輿情在一個(gè)個(gè)閉環(huán)的圈子中進(jìn)行傳播,參與輿情信息討論的網(wǎng)民可以在很短時(shí)間內(nèi)收到輿情信息的反饋,這增加了政府對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的監(jiān)控和引導(dǎo)的難度。網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的參與個(gè)體,是具有獨(dú)立思想及判斷能力的人(在此即指參與網(wǎng)絡(luò)輿情討論的網(wǎng)民)。參與輿情信息討論的網(wǎng)民在收到輿情信息的反饋(即其他網(wǎng)民的觀點(diǎn)意見)后,可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情事件的后續(xù)走向(如政府的措施、網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的意見等)以及自身的環(huán)境因素(如工作環(huán)境、生活環(huán)境、學(xué)習(xí)環(huán)境等),來改變自身原有的意見態(tài)度。因此,對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播中相互影響性的研究,有利于政府對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播進(jìn)行引導(dǎo)和治理。
我國學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究主要分為兩類:一種是基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的分析研究,這類研究主要是對(duì)輿情信息進(jìn)行搜集、識(shí)別、提取、分類管理并進(jìn)行對(duì)策研究;一種是對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播過程進(jìn)行分析,這類研究大多通過建立模型來分析網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的相關(guān)問題,如劉波利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播進(jìn)行建模,王鯤鵬將網(wǎng)絡(luò)輿情的元胞自動(dòng)機(jī)模型建立在三維空間內(nèi)。本文使用元胞自動(dòng)機(jī)理論模擬網(wǎng)絡(luò)輿情傳播中的個(gè)體行為,并使用不完全信息動(dòng)態(tài)博弈模型描述出網(wǎng)絡(luò)輿情中元胞個(gè)體之間的相互作用,側(cè)重于考察網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)體行為間的相互影響。
不完全信息動(dòng)態(tài)博弈理論。不完全信息動(dòng)態(tài)博弈,是指博弈中的信息是不完全的,即雙方都無法掌握參與博弈的其他人的戰(zhàn)略空間和戰(zhàn)略組合下的函數(shù)收益,但行動(dòng)是有先后順序的,后動(dòng)者可以觀察到前者的行動(dòng),了解前者行動(dòng)的信息,而且一般都會(huì)持續(xù)一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期。參與人不能直接掌握其他參與人的類型,但因?yàn)閰⑴c人的行動(dòng)是依靠類型依存的,每個(gè)參與人的行動(dòng)都透露著有關(guān)自己類型的某種信息,因此后行動(dòng)者可以通過觀察先行動(dòng)者所選擇的行動(dòng)來獲得偏好、戰(zhàn)略空間等方面的信息,修正自己對(duì)其所屬先驗(yàn)概率的判斷,然后選擇自己的行動(dòng)。
元胞自動(dòng)機(jī)模型。元胞自動(dòng)機(jī)(Cellular Automaton,簡(jiǎn)稱CA)是一種定義在一個(gè)具有離散、有限狀態(tài)的元胞組成的元胞空間上,并按照一定局部規(guī)則,在離散的時(shí)間維度上演化的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。在考慮一個(gè)元胞對(duì)其他元胞的影響時(shí),必須規(guī)定每個(gè)元胞會(huì)影響到哪些鄰居元胞。根據(jù)元胞當(dāng)前狀態(tài)及其鄰居狀態(tài)確定下一刻該元胞的動(dòng)力學(xué)函數(shù),這就是一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù),假定中間元胞坐標(biāo)為(i,j),則其通常可以寫成:
元胞自動(dòng)機(jī)是一個(gè)方法的總稱,沒有特定的函數(shù)表達(dá)式或者物理方程式,由架構(gòu)模型的規(guī)則組成。正是由于這個(gè)特殊性,元胞自動(dòng)機(jī)模型被廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)研究中,它具有同質(zhì)性、時(shí)空局部性、并行性、空間離散、時(shí)間離散、狀態(tài)離散等特性。這些特性都非常吻合網(wǎng)絡(luò)空間中網(wǎng)民的行為狀態(tài)和特征。首先,每個(gè)網(wǎng)民都是具有自由意志的個(gè)體,他們?cè)诓煌臅r(shí)間、地點(diǎn)、虛擬的空間內(nèi)傳播自己的見解,這符合元胞自動(dòng)機(jī)理論的時(shí)間、空間、狀態(tài)離散特征;其次,在網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播中,每個(gè)參與個(gè)體是具有獨(dú)立思想判斷的人,其做出的行為決策是獨(dú)立完成的,這符合元胞自動(dòng)機(jī)的并行性特征,即元胞空間中的元胞是平等的,其狀態(tài)變化是獨(dú)立的;再次,輿情傳播個(gè)體在輿情傳播的行為中,根據(jù)獲得的信息、內(nèi)外部環(huán)境因素做出判斷的行為,這符合元胞自動(dòng)機(jī)的同質(zhì)性特征,即在元胞空間內(nèi)的每個(gè)元胞的變化都服從相同的規(guī)則。輿情傳播過程中傳播個(gè)體的外在環(huán)境因素就是個(gè)體可接觸的外界輿情信息,這些信息的產(chǎn)生取決于元胞自動(dòng)機(jī)時(shí)空局部性中所說的“鄰居”。
正是元胞自動(dòng)機(jī)的同質(zhì)性、時(shí)空局部性和并行性符合網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的特點(diǎn),同時(shí)也能形象地表示出網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播運(yùn)作規(guī)律,所以可以用元胞自動(dòng)機(jī)模型來模擬表達(dá)網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播過程。在元胞空間中,每個(gè)元胞的變化都服從相同的規(guī)律,某一元胞的狀態(tài)改變會(huì)影響到鄰居元胞的狀態(tài)。由于網(wǎng)絡(luò)信息的傳播是網(wǎng)狀形態(tài),每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都能從前一節(jié)點(diǎn)獲得信息并依據(jù)自己的情況采取相應(yīng)的行為策略,這就是一個(gè)有行動(dòng)順序的動(dòng)態(tài)博弈。但是,由于網(wǎng)絡(luò)空間的虛擬性,網(wǎng)絡(luò)信息傳播的參與人對(duì)其他參與人的戰(zhàn)略空間、行動(dòng)組合、收益情況是不完全了解的,所以是不完全信息。如一個(gè)網(wǎng)民發(fā)布信息后,其他網(wǎng)民觀察到前者的行動(dòng)及所得收益(體現(xiàn)為支持率、影響范圍和自我滿足等)后再根據(jù)自己的情況(偏好)采取相應(yīng)的策略行為,表示出支持、反對(duì)或者中立的態(tài)度,所以可用不完全信息動(dòng)態(tài)博弈理論對(duì)網(wǎng)民間的行為進(jìn)行博弈描述從而研究網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播方向。
綜上所述,元胞自動(dòng)機(jī)理論適合于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)空間中網(wǎng)民進(jìn)行輿情信息傳播的行為,不完全信息動(dòng)態(tài)博弈可描述不同網(wǎng)民之間信息傳播的相互影響性。
將網(wǎng)絡(luò)環(huán)境抽象成一個(gè)二維平面,將該平面分為n×n個(gè)方格,每個(gè)方格就是一個(gè)元胞,研究中選取其中的3×3方格,如圖1所示。令元胞(i,j)(其中i≥1,j≥1)作為中心元胞A,確定其為研究對(duì)象,令其與其相鄰的八個(gè)元胞分別進(jìn)行博弈。將與中心元胞相鄰的八元胞之一B,設(shè)為第一個(gè)與中心元胞A進(jìn)行博弈的受影響元胞。
圖1 假設(shè)模型
本文設(shè)定中立態(tài)度不發(fā)表言論,其影響力不計(jì),即傳播過程中產(chǎn)生的有價(jià)值的傳播信息只有積極與消極兩種,并且產(chǎn)生的博弈行為只有接受信息繼續(xù)傳播(積極態(tài)度傳播)與不接受信息傳播(消極態(tài)度傳播)兩種。同時(shí),假設(shè)中心元胞是先行者,即中心元胞是輿情信息的傳播者。
在網(wǎng)絡(luò)輿情信息的傳播中,先行傳播者具有不同的影響力,對(duì)這個(gè)影響力本文賦予一個(gè)系數(shù)k來進(jìn)行研究,其受很多因素的影響,比如先行傳播者的號(hào)召力、價(jià)值觀、權(quán)威性、感染力、與主流觀點(diǎn)的相近度等。而信息接收者受周圍傳播者的影響也有一個(gè)受影響系數(shù)m,其也受很多因素的影響,比如信息接收者的價(jià)值觀(即對(duì)事件的認(rèn)同感)、成長(zhǎng)或工作環(huán)境、對(duì)自身看法的堅(jiān)定程度等。
令Ei,j(t)為中心元胞的輿情觀點(diǎn)收益,表示中心元胞A在t時(shí)刻發(fā)表輿情信息時(shí)對(duì)周圍元胞的影響,即相鄰元胞在t+1時(shí)刻受到來自中心元胞的影響結(jié)果為Ei,j(t+1)。而在t+1時(shí)刻,受影響元胞B的輿情信息收益為Ei-1,j+1(t+1),其取決于與其相鄰的八個(gè)元胞在(t+1)時(shí)刻產(chǎn)生的輿情信息收益的平均值。此時(shí),將受影響元胞在t+1時(shí)刻所獲得的輿情收益Ei-1,j+1(t+1)與從中心元胞所傳播出去的輿情收益Ei,j(t+1)進(jìn)行比較。
當(dāng)Ei,j(t)<Ei-1,j+1(t+1)時(shí),表示從中心元胞處獲得的輿情傳播收益小于受影響元胞在t時(shí)刻所能獲得的收益,此時(shí),受影響元胞持消極態(tài)度傳播中心元胞的輿情觀點(diǎn);當(dāng)Ei,j(t)=Ei-1,j+1(t+1)時(shí),表示從中心元胞處獲得的輿情觀點(diǎn)的傳播收益與受影響元胞在t時(shí)刻所能獲得的收益相等,此時(shí),受影響元胞對(duì)中心元胞的輿情觀點(diǎn)保持中立傳播態(tài)度;當(dāng)Ei,j(t)>Ei-1,j+1(t+1)時(shí),表示從中心元胞處獲得的輿情傳播收益大于受影響元胞A在t時(shí)刻所能獲得的收益,此時(shí),受影響元胞持積極態(tài)度傳播中心元胞的輿情觀點(diǎn)。通過以上的分析可知,受影響元胞的收益是受到中心元胞和另外七個(gè)元胞的影響的。
當(dāng)中心元胞為政府網(wǎng)絡(luò)部門時(shí),政府對(duì)于自己本身傳播出去的網(wǎng)絡(luò)輿情事件持正面的積極態(tài)度,其希望網(wǎng)絡(luò)社區(qū)和諧。由于受影響元胞的受影響系數(shù)取決于他們自身,此時(shí)政府政務(wù)部門為了使周圍的受影響元胞個(gè)體支持自己的積極態(tài)度,需要:使政府影響力系數(shù)的取值盡可能增大,即增加政府政務(wù)部門的號(hào)召力;令政府政務(wù)部門的價(jià)值觀更趨向于普通民眾的價(jià)值觀,即站在普通民眾的立場(chǎng)上處理輿情涉及的問題;增加政府言論的公信力,增加政府言論的感染力,這要求政府部門在發(fā)表網(wǎng)絡(luò)輿情的信息本體時(shí),需要考慮網(wǎng)民的接受情況,用最具公信力的語言發(fā)表網(wǎng)絡(luò)輿情的客觀信息及評(píng)價(jià)。
當(dāng)中心元胞為網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖時(shí),他們傳播的積極言論會(huì)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)和諧。但是,如果網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖在輿情傳播過程中傳播消極言論時(shí),為了構(gòu)建和諧的網(wǎng)絡(luò)社區(qū),需要使受影響系數(shù)的值盡可能減小,使周圍元胞不受網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的消極態(tài)度影響,保持與網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖相反的態(tài)度對(duì)輿情信息進(jìn)行傳播,并盡可能地反向影響網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的態(tài)度。為了減小受影響元胞的受影響系數(shù),可以對(duì)社會(huì)上的正義積極事跡進(jìn)行宣傳,增強(qiáng)周圍受影響的元胞對(duì)社會(huì)的認(rèn)同感,減少外部環(huán)境對(duì)受影響元胞的負(fù)面影響,如改善成長(zhǎng)環(huán)境和工作環(huán)境等,這就要求政府要從社會(huì)民生角度增強(qiáng)民眾對(duì)政府的認(rèn)同感。
通過上文的分析可知,只有信息傳播者的影響力系數(shù)足夠大,其才能更好地引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情走向。在模型中的中心元胞的信息傳播效果由影響力系數(shù)決定,當(dāng)政府或網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖處于中心元胞位置時(shí),他們的言論傳播效果取決于影響力系數(shù)。影響力系數(shù)的組成要素有權(quán)威性、專業(yè)性、公信力、感染力等,影響力系數(shù)越大期對(duì)網(wǎng)民的影響就越大。所以,政府要主動(dòng)去做意見領(lǐng)袖,提高自身的影響力系數(shù),自信地、積極地表達(dá)出政府的主張,以正確積極的態(tài)度去引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的走向,盡早掌握網(wǎng)絡(luò)輿情中的不和諧因素,以真實(shí)和科學(xué)的對(duì)不和諧因素進(jìn)行改變,這對(duì)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展、構(gòu)建和諧的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)具有積極的意義。
信息的傳播效果,取決于信息接收者自身的受影響系數(shù)。信息接收者處于周邊元胞的位置,他們接收到中心元胞發(fā)出的信息后,會(huì)對(duì)信息進(jìn)行有選擇的吸收。信息接收者都是具有獨(dú)立思想的個(gè)體,他們對(duì)接收到的信息會(huì)進(jìn)行獨(dú)立判斷,這個(gè)獨(dú)立判斷就是個(gè)體的受影響系數(shù),而受影響系數(shù)則是信息傳播過程中的決定性因素。影響受影響系數(shù)的因素有網(wǎng)民的價(jià)值觀、教育背景、成長(zhǎng)環(huán)境、工作經(jīng)歷或外部社會(huì)環(huán)境等,這些因素會(huì)影響網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的態(tài)度進(jìn)而影響他們的行為。
為了有效控制輿情的傳播,需要合理有效地控制或改變受影響系數(shù)。首先,信息個(gè)體的判斷決策是建立在其文化認(rèn)知水平上的,文化認(rèn)知水平的高低會(huì)影響信息接收者對(duì)輿情正確性的判斷,所以必須普及社會(huì)主義核心價(jià)值觀的教育,特別是在農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū),全面的教育普及是提高政府影響力的有效措施,從樹立正確的人生觀、價(jià)值觀出發(fā),減少輿情傳播過程中被謠言影響的受影響程度。其次,輿情信息根源事件的基本信息必須公開透明,對(duì)封閉堵塞的信息渠道進(jìn)行改革,還原最真實(shí)的輿情事件,這樣傳遞出的信息才是群眾作出正確判斷的憑證。最后,加快監(jiān)管型政府向服務(wù)型政府的轉(zhuǎn)變,提高政府的公共服務(wù)能力和社會(huì)治理能力,建設(shè)一個(gè)更加公正、透明、公平的社會(huì),增加政府的公信力,提高公眾對(duì)政府的信任感。
[1]方薇.采用元胞自動(dòng)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2010,(3).
[2]王鯤鵬.基于改進(jìn)的元胞自動(dòng)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用,2013,(23).
[3]牛光學(xué).演化博弈的元胞自動(dòng)機(jī)仿真[J].河南科技,2013,(7).
[4]王根生.網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化動(dòng)力模型與仿真分析[D].南昌:江西財(cái)經(jīng)大學(xué),2011.
[5]張年美.基于元胞自動(dòng)機(jī)的輿情演化模型仿真[J].科技致富向?qū)?2013,(11).
[6]勒中堅(jiān).基于網(wǎng)民觀點(diǎn)能量的群體極化分析[J].江西社會(huì)科學(xué),2011,(10).
[7]江耘.網(wǎng)絡(luò)公共事件及政府治理對(duì)策研究[M].南昌:江西人民出版社,2013.
[8]隆云濤.復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)社會(huì)生活計(jì)算模型導(dǎo)論[M].上海:上海世紀(jì)出版集團(tuán),2013.
[9]王楊.基于博弈論的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)輿情傳播模型[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,(8).
[10]陳禹,王明明.信息經(jīng)濟(jì)學(xué)教程[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011.
[11]高斯夏.網(wǎng)絡(luò)輿情演化的元胞自動(dòng)機(jī)模型研究[D].北京:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2013.