魏 靜 賈宇廣 朱恒民 洪小娟 黃衛(wèi)東

(1.南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院 南京 210003；2.江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地—信息產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新與應(yīng)急管理研究中心 南京 210003)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，各種網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)成為人們接受信息、發(fā)表意見的主要渠道之一，但根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告中的另一項(xiàng)數(shù)據(jù)顯示，我國網(wǎng)民群體的本科率大約在9.4%左右，著名社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)微博的相關(guān)調(diào)查報(bào)告也指出微博用戶的本科率在4%左右[1]。這就意味著參與輿情傳播的個(gè)體在眾多網(wǎng)絡(luò)輿情信息中對(duì)信息的認(rèn)知深度、識(shí)別能力還存在缺陷，容易在媒體或意見領(lǐng)袖的發(fā)酵下形成觀點(diǎn)的分化現(xiàn)象，產(chǎn)生無法確定的演化結(jié)果。如果政府等相關(guān)部門不采取相應(yīng)的措施對(duì)輿情問題進(jìn)行及時(shí)的監(jiān)督和調(diào)控，便可能引發(fā)觀點(diǎn)極化現(xiàn)象，致使社會(huì)群體分化、社會(huì)矛盾激化、負(fù)面影響不斷等后果，甚至引發(fā)大面積社會(huì)沖突，嚴(yán)重危害國家和社會(huì)的信息安全。

1 文獻(xiàn)綜述

為了更加深入研究觀點(diǎn)的演化機(jī)制，早期的學(xué)者使用離散的觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)方程來擬合觀點(diǎn)變化的規(guī)律。早在2006年，Grabowski和Kosiński創(chuàng)造性的使用物理中分子間的隨機(jī)相互作用來類比為人與人之間的交流過程，形成了著名的伊辛模型[2]。隨著研究的深入，學(xué)者們先后提出了投票者模型[3]、Sznajd[4]模型等。由于這些模型都將觀點(diǎn)的取值空間劃分為獨(dú)立的點(diǎn)，所以統(tǒng)稱為離散觀點(diǎn)演化模型。但是離散的觀點(diǎn)演化模型無法準(zhǔn)確描述出實(shí)際情況中觀點(diǎn)模糊態(tài)度，故學(xué)者們基于觀點(diǎn)發(fā)生改變的條件，提出了有界置信模型，其中最為經(jīng)典的便是HK模型[5]、DW模型[6]。因?yàn)橛薪缰眯拍Ｐ托蜗蟮慕沂玖擞^點(diǎn)的變化規(guī)律，吸引了國內(nèi)外學(xué)者在其基礎(chǔ)上進(jìn)行豐富的改進(jìn)，擴(kuò)大并優(yōu)化了模型的使用場景。

一些學(xué)者開始在原始模型中加入媒體、意見領(lǐng)袖或政府等現(xiàn)實(shí)元素，研究模型的交互規(guī)律。Li等構(gòu)建了一個(gè)媒體影響下的意見動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，通過研究發(fā)現(xiàn)媒體的參與會(huì)加速觀點(diǎn)的傳播。且當(dāng)媒體的干預(yù)時(shí)間達(dá)到一定值時(shí)，群體對(duì)媒體意見的支持比例迅速上升，這是一次最佳干預(yù)時(shí)間[7]。朱曉霞等根據(jù)不同置信度將個(gè)體分劃為意見領(lǐng)袖和跟隨者，基于線上無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和線下小世界的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，驗(yàn)證了意見領(lǐng)袖對(duì)觀點(diǎn)的聚合發(fā)揮著重要作用及完全跟隨者對(duì)意見領(lǐng)袖的觀點(diǎn)傳播發(fā)揮極大作用[8]。

此外，也有研究者從環(huán)境的角度對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)，從宏觀上探究輿論環(huán)境對(duì)觀點(diǎn)變化的影響。李根強(qiáng)等使用物理學(xué)中熵的概念，衡量了輿論環(huán)境對(duì)個(gè)體觀點(diǎn)的影響，通過仿真實(shí)驗(yàn)得出，信任閾值和個(gè)體自信度對(duì)網(wǎng)絡(luò)集群行為主體的觀點(diǎn)演化都存在正向影響，且群體異質(zhì)性會(huì)影響觀點(diǎn)聚合時(shí)間[9]。Cheng等利用意見氣候的概念，構(gòu)建了環(huán)境影響函數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中存在的社交機(jī)器人能夠影響網(wǎng)絡(luò)意見的形成[10]。除此之外，還有一些學(xué)者從噪音環(huán)境的角度出發(fā)[11-12]，對(duì)有界信任觀點(diǎn)交互模型進(jìn)行了擴(kuò)展。

為了彌補(bǔ)仿真模型對(duì)社會(huì)規(guī)則的刻畫過于簡單片面的缺點(diǎn)，學(xué)者們開始結(jié)合心理學(xué)理論對(duì)演化模型進(jìn)行完善。Fan等從社會(huì)判別論的角度，探討了由社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和廣播網(wǎng)絡(luò)組成的封閉系統(tǒng)中的集體言論演化[13]。王寧等以自我歸類理論為依據(jù)，提出新的演化模型，通過研究得出對(duì)立群體人數(shù)的不同比例會(huì)導(dǎo)致多數(shù)群體內(nèi)觀點(diǎn)趨于平均化,少數(shù)群體趨于極端化[14]。 還有學(xué)者在模型中加入“有限占有”理論[15]、群體壓力理論[16]、認(rèn)知失調(diào)理論[17]等，伴隨心理學(xué)的加入增強(qiáng)了模型演化結(jié)果的信度和效度。

綜上所述，目前對(duì)有界置信模型的研究大多數(shù)是基于現(xiàn)實(shí)，提取出影響觀點(diǎn)形成的關(guān)鍵因素，再結(jié)合相關(guān)理論知識(shí)來建立相應(yīng)的模型，最后通過計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)來探究模型的合理性。但是，為了進(jìn)一步探究現(xiàn)實(shí)因素如何具體影響觀點(diǎn)的演變，達(dá)到精準(zhǔn)監(jiān)控輿論的目的，本研究在相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，分析出了輿論的具體影響因素，構(gòu)建了輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)信息質(zhì)量和群眾接受閾值影響下的演化模型，從信息質(zhì)量、干預(yù)時(shí)間、干預(yù)頻率方面對(duì)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，從而驗(yàn)證模型的有效性。

2 模型構(gòu)建

2.1經(jīng)典Deffuant模型Deffuant模型早在2004年就被提出，屬于有界置信模型范疇，用于研究意見的形成、演化、分裂和趨同。它從觀點(diǎn)的連續(xù)性角度構(gòu)建了交互模型，彌補(bǔ)了離散觀點(diǎn)演化模型單一從正負(fù)對(duì)觀點(diǎn)分類的缺點(diǎn)。

標(biāo)準(zhǔn)的Deffuant模型認(rèn)為群體中包含N個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體具有各自的觀點(diǎn)值xi(i=1,2,…,N),且xi∈[0,1]，觀點(diǎn)越接近0表示觀點(diǎn)越消極，反之觀點(diǎn)越積極。假設(shè)t時(shí)刻個(gè)體i和個(gè)體j相遇，若此時(shí)兩者觀點(diǎn)之間的距離小于等于一定的閾值時(shí)，即|xi(t)-xj(t)|≤ε，兩者進(jìn)行觀點(diǎn)改變；若兩者觀點(diǎn)之間的距離超過該閾值時(shí)，即|xi(t)-xj(t)|>ε，兩者觀點(diǎn)保持不變。觀點(diǎn)演化規(guī)則如下：

當(dāng)|xi(t)-xj(t)|≤ε時(shí)

當(dāng)|xi(t)-xj(t)|>ε時(shí)

在標(biāo)準(zhǔn)的Deffuant模型中，參數(shù)μ表示為觀點(diǎn)差值的接受度，用來反映個(gè)體對(duì)自身觀點(diǎn)的妥協(xié)度。一般地，μ∈[0,0.5]。當(dāng)μ接近0時(shí)，表示個(gè)體的妥協(xié)程度較低，不容易聽取他人意見；反之表示個(gè)體的妥協(xié)程度較高，更容易聽取他人意見[18]。

2.2參數(shù)設(shè)定經(jīng)典的Deffuant模型較離散型的觀點(diǎn)演化模型可以更好地?cái)M合現(xiàn)實(shí)中個(gè)體的交互行為，從而便于群體極化現(xiàn)象的研究[19]。在網(wǎng)絡(luò)社交環(huán)境中，各種網(wǎng)絡(luò)輿論事件的頻繁發(fā)生，都吸引群眾的廣泛關(guān)注。其中關(guān)注度較高的輿情當(dāng)事人所發(fā)布的意見，很大程度上會(huì)影響其跟隨者的意見。為了深入研究輿情當(dāng)事人對(duì)群眾觀點(diǎn)的影響作用，本研究將從以下三個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。

2.2.1 增加每一時(shí)步觀點(diǎn)交互者的數(shù)量 根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)2021年發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》 ，截至2020年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.89億，較2020年3月提升5.9個(gè)百分點(diǎn)[20]。并且現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)中，多數(shù)存在大數(shù)據(jù)推薦算法等機(jī)制，使符合用戶喜好或與用戶觀點(diǎn)相近的信息會(huì)主動(dòng)涌現(xiàn)在用戶周圍，用戶可以被動(dòng)式接觸到大量與自身觀點(diǎn)相近的言論，同時(shí)在群體壓力等心理效應(yīng)的作用下進(jìn)行觀點(diǎn)更新。結(jié)合網(wǎng)民數(shù)量驟增以及輿論信息指數(shù)增長的特點(diǎn)，在前人研究的基礎(chǔ)上[21]，每時(shí)步個(gè)體受周圍多個(gè)觀點(diǎn)相近個(gè)體的影響，改進(jìn)了經(jīng)典模型中只與單一個(gè)體進(jìn)行觀點(diǎn)交互的局限性。觀點(diǎn)演化規(guī)則如下：

當(dāng)|xi(t)-xj(t)|≤ε時(shí)

(1)

其中，n表示t時(shí)刻與個(gè)體i觀點(diǎn)相近的個(gè)體數(shù)量。

2.2.2 定義個(gè)體對(duì)輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)的接受度 互聯(lián)網(wǎng)的普及與在線社交平臺(tái)的發(fā)展，使得以文字、音頻以及視頻為載體的觀點(diǎn)交互方式成為主流。其中，文字仍是主要的傳達(dá)大眾觀點(diǎn)的方式之一。由于網(wǎng)絡(luò)輿情的頻發(fā)，加之社交媒體的發(fā)酵作用，輿情事件的當(dāng)事人往往會(huì)迅速獲得較高的關(guān)注度，其對(duì)輿情事件的意見和回應(yīng)，更會(huì)對(duì)網(wǎng)民的意見產(chǎn)生直接影響。根據(jù)前人的研究也證實(shí)了當(dāng)事人回應(yīng)內(nèi)容越偏激且論據(jù)不足均無助于平抑網(wǎng)民的負(fù)面消極情緒，相反，誠懇態(tài)度反倒一定程度上獲得了民眾的理解[22]，基于此本文將輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量進(jìn)項(xiàng)量化，并設(shè)置為參數(shù)Q，且Q∈(0,1)。當(dāng)Q趨近于1時(shí)，表示輿情當(dāng)事人的信息質(zhì)量越高，即態(tài)度較為誠懇、論據(jù)更為充分；當(dāng)Q趨近于0時(shí)，則表示輿情當(dāng)事人的信息質(zhì)量越低，即語氣較為敷衍、論據(jù)更為匱乏。

同時(shí)基于網(wǎng)民性格特征、教育程度的差異，以及對(duì)信息的接受能力不同，對(duì)輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)信息會(huì)產(chǎn)生不同的理解，故引入個(gè)體的信任閾值ri，且ri∈(0,1)當(dāng)Q

(2)

其中，κ為常數(shù)，t1為輿情當(dāng)事人發(fā)出觀點(diǎn)的時(shí)刻。

考慮到群體中大部個(gè)體對(duì)于信息的接受能力往往處于相近的水平，只有少部分擁有偏高或者偏低的接受能力。故設(shè)置信任閾值ri在0-1內(nèi)服從正態(tài)分布可以更好擬合現(xiàn)實(shí)情況。同時(shí)在實(shí)際中，個(gè)體的信任閾值ri不應(yīng)是一個(gè)恒定的常數(shù)，它會(huì)隨著時(shí)間以及個(gè)體的文化程度等因素的改變而改變。但由于其具有較大的隨機(jī)性,在大樣本情況下會(huì)被均化,故建模過程中不納入考慮。

2.2.3 引入時(shí)間衰減函數(shù) 在宏觀角度上，任何輿論事件都伴有潛伏期、熱議期以及衰退期。特別是在衰退期，輿情的影響力和擴(kuò)散力都會(huì)逐漸減小[23]。在微觀角度上，與普通個(gè)體的觀點(diǎn)相比，輿情當(dāng)事人的觀點(diǎn)是經(jīng)過深度思考而形成，因此其觀點(diǎn)具有相對(duì)穩(wěn)定性，在短期內(nèi)不易改變。作為一種外部信息的表現(xiàn)形式，輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)的影響作用亦不是恒定的[24]。所以當(dāng)輿情當(dāng)事人發(fā)聲后，個(gè)體的接受度會(huì)隨時(shí)間的流逝而降低，因此本研究結(jié)合牛頓冷卻定律來體現(xiàn)個(gè)體對(duì)當(dāng)事人觀點(diǎn)接受度隨時(shí)間的衰減效果，即：

λi(t)=λi(t1)*e-α(t-t1)

(3)

其中，α為衰減系數(shù)。

2.3模型構(gòu)建綜上所述，改進(jìn)后的觀點(diǎn)演化模型可用于設(shè)計(jì)如下兩個(gè)階段的觀點(diǎn)交互中：

第一階段，當(dāng)輿情當(dāng)事人未發(fā)聲時(shí)，群眾的觀點(diǎn)根據(jù)公式(1)進(jìn)行改變。

第二階段，當(dāng)輿情當(dāng)事人發(fā)聲后，結(jié)合公式(1)、(2)、(3)，群眾的觀點(diǎn)按照如下公式進(jìn)改變：

λi(t)*[O(t)-xi(t)]

(4)

其中，O(t)表示觀點(diǎn)當(dāng)事人的觀點(diǎn)。此外借鑒前人的研究，用[-1,1]的觀點(diǎn)分布代替標(biāo)準(zhǔn)模型中的[0,1]分布[25]。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

首先設(shè)置一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)N=100且擁有一定無標(biāo)度性的網(wǎng)絡(luò)，并且在之后仿真過程中使用同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)設(shè)置固定分布的個(gè)體觀點(diǎn)值和信任閾值，以此來保證實(shí)驗(yàn)的可比性。輿情當(dāng)事人的觀點(diǎn)固然會(huì)影響群體輿論的發(fā)展，但是其觀點(diǎn)的信息質(zhì)量將決定接受度，所以仿真實(shí)驗(yàn)將輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)根據(jù)觀點(diǎn)值絕對(duì)值的大小劃分為中立觀點(diǎn)和極端觀點(diǎn)。當(dāng)觀點(diǎn)的絕對(duì)值越趨向于0時(shí)，其觀點(diǎn)越中立；當(dāng)觀點(diǎn)的絕對(duì)值越趨向于1時(shí)，其觀點(diǎn)越極端。并研究不同觀點(diǎn)類型下，觀點(diǎn)當(dāng)事人信息質(zhì)量不同、介入輿論時(shí)間不同，以及回應(yīng)頻率對(duì)群眾觀點(diǎn)變化的影響。

3.1輿情當(dāng)事人信息質(zhì)量與參與時(shí)間

3.1.1 輿情當(dāng)事人持有觀點(diǎn)較為中立 因?yàn)檩浨楫?dāng)事人的觀點(diǎn)較為中立，實(shí)驗(yàn)取其觀點(diǎn)值O(t)=0。分別假設(shè)在信息質(zhì)量為Q等于0.2、0.4、0.8時(shí)，輿情當(dāng)事人在不同時(shí)間點(diǎn)t1參與輿情演化。當(dāng)t

圖1 輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值O(t)=0且信息質(zhì)量Q=0.2

圖2 輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值O(t)=0且信息質(zhì)量Q=0.4

圖3 輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值O(t)=0且信息質(zhì)量Q=0.8

如圖2所示，當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量較為一般(Q=0.4)時(shí)，此時(shí)可以明顯觀察到群體中信任個(gè)體數(shù)量和懷疑個(gè)體數(shù)量差距較小。對(duì)比輿情當(dāng)事人在t1=5時(shí)和t1=15時(shí)、t1=25時(shí)參與輿情演化，當(dāng)參與時(shí)間t1=5時(shí)，群眾的的觀點(diǎn)會(huì)在t=30左右時(shí)，達(dá)成社會(huì)一致。而當(dāng)參與時(shí)間t1=15和t1=25時(shí)，信任個(gè)體和懷疑個(gè)體的觀點(diǎn)都會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)，并向輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)聚集。但是由于此時(shí)輿論環(huán)境的逐漸形成，輿情當(dāng)事人的觀點(diǎn)的聚集效果會(huì)隨當(dāng)事人參與時(shí)間的推移而被削弱，結(jié)果分化為兩條意見簇。這表明持有觀點(diǎn)中立且信息質(zhì)量較一般時(shí)，輿情當(dāng)事人回應(yīng)的時(shí)間越早，越有利于控制輿論的發(fā)展方向。

如圖3所示，當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量較高(Q=0.8)時(shí)，此時(shí)群體中信任個(gè)體數(shù)量遠(yuǎn)超過懷疑個(gè)體的數(shù)量。不論輿情當(dāng)事人何時(shí)參與輿論事件，群眾的觀點(diǎn)最終都會(huì)與當(dāng)事人觀點(diǎn)達(dá)成社會(huì)一致。其中懷疑個(gè)體觀點(diǎn)總會(huì)滯后于信任個(gè)體并逐漸趨近于0，體現(xiàn)了在群體壓力的作用下，少數(shù)的懷疑個(gè)體的觀點(diǎn)會(huì)與大眾觀點(diǎn)趨于一致。這表明持有觀點(diǎn)中立且信息質(zhì)量較高時(shí)，輿情當(dāng)事人參與演化的時(shí)間對(duì)大眾觀點(diǎn)的聚合效果影響不大，但越早介入輿論演化，可以降低群體觀點(diǎn)極化現(xiàn)象對(duì)網(wǎng)絡(luò)公共安全造成的威脅。

縱向?qū)Ρ葓D1、圖2、圖3，在輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值較為中立且介入時(shí)間相同的條件下，觀點(diǎn)的信息質(zhì)量越高，越有利于群眾觀點(diǎn)向當(dāng)事人觀點(diǎn)靠近；同時(shí)，較高的信息質(zhì)量，可以獲取較多個(gè)體的信任，在其與輿情當(dāng)事人的影響下，群眾觀點(diǎn)聚攏的速率呈逐漸增強(qiáng)的趨勢。這表明論據(jù)越充足、語氣越溫和的回應(yīng)內(nèi)容，更加可以贏得群眾的信任，從而快速匯聚群眾觀點(diǎn)與當(dāng)事人的觀點(diǎn)保持一致，使政府等部門達(dá)到理想的輿論調(diào)控效果。

3.1.2 輿情當(dāng)事人持有觀點(diǎn)較為極端 當(dāng)輿情當(dāng)事人的觀點(diǎn)較為極端時(shí)，實(shí)驗(yàn)取其觀點(diǎn)值O(t)=0.9。同樣假設(shè)在輿情當(dāng)事人信息質(zhì)量Q等于0.2、0.4、0.8時(shí)，輿情當(dāng)事人在不同時(shí)間點(diǎn)t1參與輿情演化，便于與當(dāng)事人觀點(diǎn)中立情況形成對(duì)比。當(dāng)t

圖4 輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值O(t)=0.9且信息質(zhì)量Q=0.2

圖5 輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值O(t)=0.9且信息質(zhì)量Q=0.4

圖6 輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)值O(t)=0.9且信息質(zhì)量Q=0.8

如圖4所示，當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量較低(Q=0.2)時(shí)，在t1=5輿情當(dāng)事人作出回應(yīng)后，與當(dāng)事人觀點(diǎn)相近的信任個(gè)體會(huì)在鄰居非信任個(gè)體的影響下逐漸向其靠近。而在其他情況下，信任個(gè)體都會(huì)受到輿情當(dāng)事人的影響，在一定時(shí)間內(nèi)向當(dāng)事人觀點(diǎn)方向移動(dòng)；但由于群體中懷疑個(gè)體的占比較大，經(jīng)過有限時(shí)間的觀點(diǎn)交互，最終會(huì)形成較為分散的兩個(gè)意見簇。同時(shí)對(duì)比圖1，當(dāng)信息質(zhì)量較低時(shí)，不論持有觀點(diǎn)是中立還是極端，輿情當(dāng)事人無論何時(shí)為輿論事件發(fā)聲，對(duì)輿論的影響效果都不夠顯著。這表明在為輿情事件發(fā)聲時(shí)，回應(yīng)信息質(zhì)量較低，會(huì)降低輿情當(dāng)事人對(duì)群眾觀點(diǎn)的影響作用。

如圖5所示，當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量較為一般(Q=0.4)時(shí)，在輿情當(dāng)事人加入后，與其觀點(diǎn)相差較大的信任個(gè)體會(huì)立即向當(dāng)事人觀點(diǎn)方向移動(dòng)，最終在與輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)相差較小的懷疑個(gè)體影響下，使觀點(diǎn)集中在0.65附近。而對(duì)于觀點(diǎn)相差較大的懷疑個(gè)體受到輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)的影響較小，不論當(dāng)事人何時(shí)參與到輿論演化進(jìn)程中，對(duì)其觀點(diǎn)的影響作用都不夠顯著，最終都會(huì)演化形成相差較遠(yuǎn)的意見簇。對(duì)比圖2可知，在觀點(diǎn)信息質(zhì)量一般的情況下，輿情當(dāng)事人極端觀點(diǎn)比中立觀點(diǎn)更容易使群眾的觀點(diǎn)產(chǎn)生分歧，這不利于相關(guān)部門對(duì)輿論的引導(dǎo)。

如圖6所示，當(dāng)觀點(diǎn)的信息質(zhì)量較高(Q=0.8)時(shí)，群體中的信任個(gè)體占多數(shù)。在輿情當(dāng)事人回應(yīng)后，其觀點(diǎn)會(huì)迅速向當(dāng)事人觀點(diǎn)方向收斂。但是當(dāng)事人在t1=5時(shí)參與演化，最終連同懷疑個(gè)體會(huì)產(chǎn)生多條意見簇，觀點(diǎn)聚合效果弱于t1=15和t1=25時(shí)加入的效果。這表明輿情當(dāng)事人持有觀點(diǎn)中立且信息質(zhì)量較高時(shí)，可以選擇在群眾自由進(jìn)行觀點(diǎn)碰撞后再發(fā)表自身的觀點(diǎn)，避免因觀點(diǎn)收斂過快而導(dǎo)致的意見分化現(xiàn)象。同時(shí)對(duì)比圖3也可知中立的觀點(diǎn)相比于極端的觀點(diǎn)更加容易被大眾所接受。

縱向?qū)Ρ葓D4、圖5、圖6，隨著輿情當(dāng)事人回應(yīng)信息質(zhì)量的提升，在最終形成的穩(wěn)定觀點(diǎn)簇會(huì)越趨向于當(dāng)事人觀點(diǎn)。但不會(huì)和輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)完全達(dá)成一致，這也體現(xiàn)了個(gè)體自身具有相對(duì)理智的特點(diǎn)，在聽取極端的觀點(diǎn)意見的同時(shí)，也會(huì)結(jié)合自身理性思考。啟示了政府等相關(guān)部門在持有極端觀點(diǎn)時(shí)，可以通過提升論據(jù)的豐富度以及態(tài)度的溫和程度，達(dá)到引導(dǎo)輿論發(fā)展的作用。

3.2輿情當(dāng)事人參與頻率考慮到輿情當(dāng)事人在一段時(shí)期內(nèi)可能會(huì)多次參與到輿論事件中，為了研究輿情當(dāng)事人發(fā)聲頻率與群眾意見的影響作用，本研究選取了輿情當(dāng)事人持有中立觀點(diǎn)(O(t)=0)不變時(shí)，對(duì)以下兩種情況進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)：a.輿情當(dāng)事人每次發(fā)聲時(shí)其觀點(diǎn)的信息質(zhì)量不發(fā)生改變。b.輿情當(dāng)事人每次發(fā)聲時(shí)其觀點(diǎn)的信息質(zhì)量發(fā)生改變。

針對(duì)兩種不同情況，在仿真實(shí)驗(yàn)中設(shè)置相同的初始輿論環(huán)境，其中初始回應(yīng)信息質(zhì)量Q均為0.2。分別觀察輿情當(dāng)事人發(fā)表1次、2次、3次和4次自身觀點(diǎn)后對(duì)群體觀點(diǎn)方差的影響，且設(shè)置每次信息質(zhì)量增加0.2，分別在不同參數(shù)設(shè)置下進(jìn)行400次實(shí)驗(yàn)，計(jì)算出每次實(shí)驗(yàn)的觀點(diǎn)方差后再取均值，結(jié)果如圖7所示。

圖7 輿情當(dāng)事人參與次數(shù)對(duì)群眾觀點(diǎn)方差影響

圖7結(jié)果表明，不論是否改變每次觀點(diǎn)的信息質(zhì)量，輿情當(dāng)事人參與頻率都會(huì)對(duì)最終輿論存在正向影響，但是結(jié)果的改變不是線性的。在不改變信息質(zhì)量的情況下，參與兩次比參與一次最終群眾觀點(diǎn)方差縮小0.0241；參與三次比參與兩次最終群眾觀點(diǎn)方差縮小0.012，參與四次又較參與三次縮小0.009?？梢缘贸鲭S著當(dāng)事人參與次數(shù)頻率的增加，群眾觀點(diǎn)聚合的效果會(huì)降低。但對(duì)比兩種不同的情況，若每次改變改變點(diǎn)的信息質(zhì)量，會(huì)加快群眾觀點(diǎn)的收斂速度，同時(shí)聚合的效果也會(huì)隨著頻率的增加而降低。這啟示了政府等相關(guān)部門在參與輿情、發(fā)表自身意見時(shí)，可結(jié)合自身實(shí)際情況選擇適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)次數(shù)，并改善回應(yīng)信息質(zhì)量，從而提高引導(dǎo)作用的邊際效益，減少公共資源的消耗。

4 模型驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本研究中所提出的改進(jìn)后的Deffuant模型是否能反映現(xiàn)實(shí)，具有科學(xué)性和合理性，本節(jié)選取了“浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院轉(zhuǎn)設(shè)職業(yè)大學(xué)”事件為研究案例，通過對(duì)比分析仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)后的Deffuant模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

早在2021年5月26日，在微博平臺(tái)上已經(jīng)有用戶提出“浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院是不是要和經(jīng)貿(mào)合并成職業(yè)大學(xué)了”的言論；從6月4日到6月6日前，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于“浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院轉(zhuǎn)設(shè)為職業(yè)本科”話題的討論度激增；在6月6日上午8點(diǎn)21分，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)的官方微博正式發(fā)布了“浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)不會(huì)轉(zhuǎn)設(shè)合并為職業(yè)大學(xué)”的公告；從公告公布至6月16日，微博平臺(tái)上對(duì)于此話題的討論度逐漸衰退。縱觀此話題的發(fā)展歷程與本研究中觀點(diǎn)的演化規(guī)律相似，故選取該案例作為數(shù)據(jù)源。

首先，爬取了“浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院轉(zhuǎn)設(shè)”話題中422條數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為2021年5月26日至6月29日。經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理后共得到367條微博數(shù)據(jù)，使用PYTHON中的Snownlp庫對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行情感打分。由于受到現(xiàn)實(shí)因素的限制，不可能對(duì)所有用戶的觀點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄，因此本研究通過Excel計(jì)算出每一時(shí)步方差來反映群體觀點(diǎn)的分布和演化情況；并根據(jù)事件特征對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，對(duì)改進(jìn)后的模型進(jìn)行仿真，對(duì)比相同時(shí)步下經(jīng)典Deffuant模型、改進(jìn)后的Deffuant模型以及真實(shí)數(shù)據(jù)中觀點(diǎn)方差的演化結(jié)果，結(jié)果如圖8所示。

圖8 群體觀點(diǎn)演化對(duì)比圖

如圖8所示，案例方差數(shù)據(jù)和本模型的模擬演化方差數(shù)據(jù)較為接近,都在T=35時(shí)方差均趨向于0，而案例方差數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)DW模型演化方差數(shù)據(jù)和趨勢差別較大，反映了在添加因素后，有效地提高了模型的準(zhǔn)確性。由于微博用戶以學(xué)生和年輕人為主，故在浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布公告前，網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境會(huì)更偏向于學(xué)生的意見表達(dá)和利益維護(hù)，與理想化的仿真數(shù)據(jù)相比，初始話題的觀點(diǎn)會(huì)相對(duì)集中；而在輿情當(dāng)事人發(fā)表了高質(zhì)量的觀點(diǎn)后，方差也隨時(shí)間的流逝而減小?？傮w上改進(jìn)后模型的演化趨勢與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)類似，說明了改進(jìn)后的模型在一定程度上可以反映現(xiàn)實(shí)。

5 研究結(jié)論

本文提出了一個(gè)群體輿論演化模型，將輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量建模為一個(gè)變量，并嵌入到經(jīng)典的有界置信模型中。通過計(jì)算機(jī)對(duì)比實(shí)驗(yàn)探討了輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)的信息質(zhì)量不同、參與時(shí)間不同、回應(yīng)頻率不同對(duì)群眾觀點(diǎn)演化的影響。

實(shí)驗(yàn)表明：第一，不論輿情當(dāng)事人持有何種觀點(diǎn)，其信息質(zhì)量都會(huì)影響輿論的發(fā)展?fàn)顩r。其中支撐度越高、態(tài)度越溫和的觀點(diǎn)，越容易影響公眾的輿論走向。第二，針對(duì)不同情況，輿情當(dāng)事人應(yīng)選擇不同的時(shí)間點(diǎn)介入輿論演化，從而達(dá)到最好的引導(dǎo)效果。若輿情當(dāng)事人持有觀點(diǎn)中立且信息質(zhì)量較為一般時(shí)，要盡早介入輿論的演化，控制輿論走向；若輿情當(dāng)事人持有觀點(diǎn)極端且信息質(zhì)量較高時(shí)，可選擇在大眾觀點(diǎn)進(jìn)行一定碰撞后再進(jìn)行發(fā)聲，有利于提升輿論引導(dǎo)效果。第三，輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)發(fā)布頻率對(duì)最終輿論存在正向影響。隨著頻率的增加，群眾觀點(diǎn)的匯聚效果會(huì)逐漸減弱；但隨著信息質(zhì)量的增加，會(huì)提升觀點(diǎn)的聚合效果。

為了更準(zhǔn)確的研究輿情當(dāng)事人觀點(diǎn)信息質(zhì)量的影響機(jī)理，未來可以對(duì)該模型從以下方面進(jìn)行改進(jìn)：一是可以從更多的維度對(duì)信息質(zhì)量進(jìn)行衡量，以深入探討信息對(duì)公眾輿論演變的影響；二是可以收集更多的實(shí)證數(shù)據(jù)來優(yōu)化仿真模型。