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        基于元胞自動(dòng)機(jī)的政務(wù)微博中危機(jī)信息擴(kuò)散模型研究

        2015-05-30 04:58:12楊馥澤
        2015年3期
        關(guān)鍵詞:元胞自動(dòng)機(jī)政務(wù)微博

        楊馥澤

        摘要:本文采用元胞自動(dòng)機(jī)理論進(jìn)行政務(wù)微博危機(jī)信息擴(kuò)散的研究,設(shè)計(jì)了政務(wù)微博元胞自動(dòng)機(jī)模型。通過(guò)定義用戶(hù)傾向度、用戶(hù)受領(lǐng)域影響程度以及用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿,設(shè)計(jì)了符合政務(wù)微博的元胞演化規(guī)則。并進(jìn)一步利用MATLAB進(jìn)行仿真,通過(guò)對(duì)比真實(shí)數(shù)據(jù),證實(shí)了模型的有效性,討論不同消息質(zhì)量對(duì)危機(jī)擴(kuò)散的影響。

        關(guān)鍵詞:政務(wù)微博;危機(jī)信息;元胞自動(dòng)機(jī);用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿;用戶(hù)傾向度;用戶(hù)受鄰域影響程度

        微博是一種基于用戶(hù)關(guān)系的信息分享平臺(tái),用戶(hù)可以不受時(shí)間、空間的限制對(duì)信息進(jìn)行評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā),一條微博信息可能在短時(shí)間內(nèi)被大量轉(zhuǎn)發(fā),變成社會(huì)熱門(mén)輿論問(wèn)題,例如“郭美美事件”,汶川地震等,因此研究信息(輿論)在微博網(wǎng)絡(luò)上的傳播及其傳播的性質(zhì)、規(guī)律等成為公共管理的熱門(mén)研究問(wèn)題。

        目前,對(duì)于公共危機(jī)事件的信息擴(kuò)散和政務(wù)微博傳播效果的研究都十分豐富,一方面,對(duì)危機(jī)事件微博擴(kuò)散的研究很多,孫瑋[1]等對(duì)突發(fā)自然災(zāi)害事件中網(wǎng)絡(luò)輿論傳導(dǎo)特征及其合理表達(dá)進(jìn)行了探討;并總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)輿論表達(dá)與引導(dǎo)途徑,姜鑫[2]等通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中介中心性分析;運(yùn)用小世界理論研究了微博社區(qū)內(nèi)的信息傳播理論;錢(qián)穎[3]等基于SIR 模型對(duì)微博輿情傳播進(jìn)行了實(shí)證研究;分析了不同情景下的微博輿情傳播規(guī)律;蘭月新[4]、于春[5]、方薇[6]在突發(fā)事件微博輿情影響趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,建立了微分方程模型來(lái)研究微博輿情擴(kuò)散規(guī)律;另一方面,對(duì)政務(wù)微博傳播效果的研究也有了一定的成果,史麗莉[7]從微博信息內(nèi)容和表現(xiàn)形式兩方面研究地方政務(wù)微博的傳播效果,胥柳曼[8]在以實(shí)證研究方法論證了影響政務(wù)微博傳播效果的四大要素,并論述了政務(wù)微博在政務(wù)一公眾圈、政務(wù)一媒體圏、政務(wù)一政務(wù)圈中的傳播效果。程曼麗[9]認(rèn)為評(píng)價(jià)政府信息傳播的步驟分為傳播前和傳播前。梁芷銘[10]將政務(wù)微博的傳播效果歸結(jié)在受眾與主體的互動(dòng)上。但是,將公共危機(jī)事件與政務(wù)微博結(jié)合起來(lái)的研究成果卻不多,并且大部分都是從新聞學(xué)的角度進(jìn)行理論分析[11,12,13],缺乏定量分析,因此本文在元胞自動(dòng)機(jī)的基礎(chǔ)上建立危機(jī)信息擴(kuò)散模型,研究危機(jī)信息的擴(kuò)散路徑。

        1. 建立基于元胞自動(dòng)機(jī)的政務(wù)微博中危機(jī)信息擴(kuò)散模型構(gòu)建

        為了便于對(duì)危機(jī)信息擴(kuò)散的研究,本文做以下假設(shè):1)用戶(hù)在接觸危機(jī)信息后,興趣度不再受其他新信息的影響;2)用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)一條危機(jī)信息后,不再重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)。

        1.1基本模型

        根據(jù)以上假設(shè)及其基本建模方法,建立基本的擴(kuò)散模型如下:1)每個(gè)元胞代表一個(gè)微博用戶(hù);2)假設(shè)二維Moore型元胞空間(即八鄰域元胞空間)代表整個(gè)接觸危機(jī)信息的潛在用戶(hù)群體,如圖1(b)所示;3)元胞的狀態(tài)(S)有四種狀態(tài),S∈{1,2,3,4},S=1表示原創(chuàng)微博用戶(hù),也就是發(fā)布危機(jī)信息的政務(wù)微博,S=2表示潛在用戶(hù),用戶(hù)在未接觸到危機(jī)信息之前,都是潛在用戶(hù),S=3表示不轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù),也就是表示用戶(hù)在接觸到危機(jī)信息之后不轉(zhuǎn)發(fā)此條微博,S=4表示轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù),也就是用戶(hù)在接觸危機(jī)信息之后,認(rèn)為有必要轉(zhuǎn)發(fā)此信息。

        1.2元胞狀態(tài)轉(zhuǎn)變規(guī)則:

        假設(shè)用戶(hù)狀態(tài)的改變?nèi)Q于用戶(hù)的轉(zhuǎn)發(fā)意愿,即在以后的生活中,用戶(hù)是否繼續(xù)(嘗試)轉(zhuǎn)發(fā)微博的接受程度[14]。當(dāng)用戶(hù)的轉(zhuǎn)發(fā)意愿大于某個(gè)值時(shí),用戶(hù)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)信息;當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)意愿小于某個(gè)值時(shí),用戶(hù)不會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)信息。本文將影響用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的因素分為內(nèi)部因素和外部因素,內(nèi)部因素包括危機(jī)事件本身的性質(zhì)和危機(jī)信息的質(zhì)量,外部因素是指微博用戶(hù)受鄰居用戶(hù)的影響程度。為表述方便,引入以下定義:

        1.2.1 用戶(hù)傾向度(I)

        當(dāng)微博用戶(hù)接觸到有關(guān)危機(jī)事件的信息時(shí),用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)信息的傾向度會(huì)隨著時(shí)間變化。戴雙星,陳冠雄[15]等人認(rèn)為,人們往往對(duì)初次接觸到的一個(gè)新事物往往有很大的興趣,但是短時(shí)間內(nèi)的頻繁嘗試會(huì)讓興趣慢慢降低,并且,由于個(gè)人興趣的變化過(guò)程與記憶的遺忘過(guò)程相似,都是人的思維變化過(guò)程,衰減的規(guī)律遵循艾賓斯遺忘曲線[16],因而,本文中的用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)危機(jī)信息的傾向度時(shí)間衰減機(jī)制參考了艾賓浩斯遺忘曲線,如圖2所示:

        圖2艾賓浩斯遺忘曲線

        從圖中可以看出,艾賓浩斯曲線類(lèi)似于冪函數(shù),那么興趣遺忘函數(shù)也是冪函數(shù)的形式??紤]到公共危機(jī)事件本身對(duì)用戶(hù)的傾向度的影響,用戶(hù)傾向度表示為

        Ii(t)=Ii(0)+t-β(2)

        其中,Ii()表示用戶(hù)i在最初接觸到信息時(shí)的轉(zhuǎn)發(fā)信息的傾向度,Ii(0)∈[0,1]其值是由用戶(hù)自身的社會(huì)背景、受教育程度等因素決定的。β表示公共危機(jī)事件的影響程度,根據(jù)危機(jī)事件的性質(zhì)、嚴(yán)重程度、可控性和影響范圍等因素,公共危機(jī)事件一般可分為四級(jí):Ⅰ級(jí)(特別重大)、Ⅱ級(jí)(重大)、Ⅲ級(jí)(較大)和Ⅳ級(jí)(一般)。這里假設(shè)β=0.1表示Ⅰ級(jí)危機(jī)事件,β=0.3表示Ⅱ級(jí)危機(jī)事件,β=0.5表示Ⅲ級(jí)危機(jī)事件,β=0.7表示Ⅳ級(jí)危機(jī)事件,因此β∈{0.1,0.3,0.5,0.7},β越小,用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)此條危機(jī)信息的傾向度越大。

        由于Ii(0)的取值范圍是0到1,t-β的取值范圍是0到1,為了以后方便研究和討論,需要對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,即把數(shù)值大小均映射到[0,1]區(qū)間,這里使用max-min標(biāo)準(zhǔn)化法,即

        Ii(t)=Ii(t)-Ii(t)minIi(t)max-Ii(t)min=(Ii(0)+t-β)/2(3)

        然而,在公共危機(jī)時(shí)間發(fā)生以后,公眾的心理特征突出表現(xiàn)為強(qiáng)烈的信息需求欲,政務(wù)微博發(fā)布的消息的內(nèi)容越有價(jià)值,語(yǔ)言措辭越合理,關(guān)注它的用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)此條微博的傾向度就越大,消息的質(zhì)量也是影響用戶(hù)傾向度的重要因素。因此,用戶(hù)傾向度其表達(dá)式修正為:

        Ii(t)=α×(Ii(0)+t-β)/2(4)

        其中,α表示消息的質(zhì)量,α∈[0,1],消息的內(nèi)容越有價(jià)值,表達(dá)越清晰,語(yǔ)言措辭越合理,α越大,也就是消息的質(zhì)量越高,相反,則α越小。

        1.2.2 用戶(hù)受鄰居影響程度(E)

        每個(gè)微博用戶(hù)都是處在一個(gè)人際網(wǎng)絡(luò)中,相互關(guān)注的用戶(hù)一定有相似的興趣和愛(ài)好,在公共危機(jī)事件發(fā)生后,用戶(hù)很大程度上是從自己關(guān)注的用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)后接觸到此危機(jī)信息的,當(dāng)一名用戶(hù)所關(guān)注的用戶(hù)中轉(zhuǎn)發(fā)一條危機(jī)信息的人數(shù)越多,那么該用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)此條信息的可能性也就越大。因此,用Ei(t)表示在t時(shí)刻用戶(hù)i受鄰域用戶(hù)的影響程度,其表達(dá)式如下:

        Ei(t)=Ni(t)N(5)

        其中,Ni(t)表示t時(shí)刻用戶(hù)i領(lǐng)域用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)信息的人數(shù),N表示用戶(hù)i領(lǐng)域的用戶(hù)總數(shù)。

        1.2.3 用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿(Y)

        假設(shè)用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿受用戶(hù)傾向度和用戶(hù)受鄰居影響程度兩個(gè)因素影響,每個(gè)因素對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響權(quán)重相同,用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿可以定義為:

        Yi(t)=Ii(t)+Ei(t)2=α×(Ii(0)+tβ)/2+Ni(t)N2

        (6)

        其中,α表示消息的質(zhì)量,β表示公共危機(jī)事件的性質(zhì),Ni(t)表示t時(shí)刻用戶(hù)i領(lǐng)域用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)信息的人數(shù),N表示用戶(hù)i領(lǐng)域的用戶(hù)總數(shù)。這里假設(shè)用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的臨界值為0.5。也就是,當(dāng)Yi≥0.5時(shí),用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿大于臨界值0.5,狀態(tài)為轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù),當(dāng)Yi<0.5時(shí),用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)意愿小于臨界值0.5,狀態(tài)為不轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù)。

        根據(jù)以上定義,元胞狀態(tài)改變規(guī)則描述為:

        第一步,在初始狀態(tài)中,系統(tǒng)中只存在兩個(gè)狀態(tài)的元胞,即S=1的原創(chuàng)用戶(hù)(政務(wù)微博)和S=2的潛在用戶(hù),根據(jù)之前的假設(shè),用戶(hù)在接觸到危機(jī)信息之前,默認(rèn)都是潛在用戶(hù)。

        第二步,在接觸到原創(chuàng)用戶(hù)發(fā)布的危機(jī)信息之后,判斷S=2潛在用戶(hù)的傾向度Y,如果Y≥0.5,該用戶(hù)變成轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù)S=4,并推出系統(tǒng),如Y≥0.5,該用戶(hù)變成不轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù)S=3。

        第三步,當(dāng)S=3不轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù)再次接觸到S=4的轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)的危機(jī)信息時(shí),判斷此用戶(hù)的轉(zhuǎn)發(fā)意愿Y,如果Y≥0.5,用戶(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)镾=4的轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù),否則維持S=3的不轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)。

        2.模型仿真

        為了驗(yàn)證模型的合理性及有效性, 我們選擇曾經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)上討論較為激烈的烏魯木齊的恐怖襲擊中的一起爆炸案利用matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。(如圖2)

        圖2公安部打四黑除四害微博

        本次仿真中,設(shè)元胞空間為45*45的二維Moore型元胞空間,Ii(0)取0到1的隨機(jī)值,根據(jù)所發(fā)布的內(nèi)容和事件本身的性質(zhì)來(lái),將α取值為0.4,β取值為0.7(i=1,2,…,2500)為消除隨機(jī)變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,利用matlab經(jīng)過(guò)15次擬合得到平均值。轉(zhuǎn)發(fā)危機(jī)信息的微博用戶(hù)數(shù)量變化圖如圖4所示:

        圖4轉(zhuǎn)發(fā)危機(jī)信息的微博用戶(hù)數(shù)量變化對(duì)比圖

        從圖4可以看出,在微博發(fā)布的第一時(shí)間,轉(zhuǎn)發(fā)用戶(hù)數(shù)量呈幾何增長(zhǎng),之后隨著時(shí)間的增長(zhǎng),用戶(hù)數(shù)量逐漸趨于穩(wěn)定。該仿真結(jié)果與圖3的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較為吻合,說(shuō)明所建立模型是有效的。

        3.不同α的取值對(duì)危機(jī)信息擴(kuò)散的影響分析

        為分析不同的消息質(zhì)量對(duì)危機(jī)信息擴(kuò)散的影響,假設(shè)元胞空間為45*45的二維Moore型元胞空間,β=0.3(i=1,2,…,2500)分別取α=0.2,α=0.4,α=0.6,α=0.8。

        圖5不同α的取值下用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)情況比較

        如圖5所示,當(dāng)α=0.2時(shí),消息質(zhì)量過(guò)小,用戶(hù)的轉(zhuǎn)發(fā)意愿小,因而轉(zhuǎn)發(fā)信息的用戶(hù)少,不利于信息擴(kuò)散,當(dāng)α在大于0.2的某個(gè)值時(shí),在信息發(fā)布初期時(shí),轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)劇增,并隨著時(shí)間的推移,逐漸趨于穩(wěn)定。同時(shí)α的水平越高,轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)增速也越快,轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)越多。根據(jù)以上分析可知,在社會(huì)安全事件發(fā)生以后,政務(wù)微博發(fā)布質(zhì)量高的相關(guān)信息會(huì)被更多人轉(zhuǎn)發(fā),更有利于信息擴(kuò)散,減少謠言傳播的可能性。

        4.結(jié)語(yǔ)

        本文在元胞自動(dòng)機(jī)理論基礎(chǔ)上,建立了危機(jī)信息擴(kuò)散的模型,模擬了危機(jī)信息的擴(kuò)散路徑,并以烏魯木齊一起爆炸事件為例,采用MATLAB 仿真,驗(yàn)證了模型的有效性,并分析了社會(huì)安全事件中,不同消息的質(zhì)量對(duì)危機(jī)信息擴(kuò)散的影響,發(fā)現(xiàn)消息質(zhì)量過(guò)小時(shí),不利于危機(jī)信息擴(kuò)散影,消息質(zhì)量越高,信息擴(kuò)散越有效。本文只研究了公共危機(jī)事件中社會(huì)安全方面的事件,其他危機(jī)事件是否也有相同的特征和性質(zhì)還需進(jìn)一步研究。(作者單位:首都師范大學(xué)管理學(xué)院)

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