韓 普，顧 亮，張 偉

(1.南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 南京 210003;2.江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識(shí)服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210023)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)已成為人們獲取、傳播和分享信息的重要渠道。近年來(lái)，各類(lèi)突發(fā)事件頻發(fā)，大量網(wǎng)民參與由突發(fā)事件引起的網(wǎng)絡(luò)輿情[1]。在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展過(guò)程中，往往會(huì)伴隨著強(qiáng)烈的網(wǎng)絡(luò)情緒傳播。已有研究表明，網(wǎng)民情緒傳播對(duì)信息傳播和蔓延具有顯著影響，并且會(huì)進(jìn)一步影響到突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的沖突升級(jí)[2]。因此，在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情治理中，探究網(wǎng)絡(luò)情緒的傳播規(guī)律，對(duì)突發(fā)事件輿情引導(dǎo)具有重要意義。

該文首先分析了突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)情緒存在狀態(tài)；接著在傳染病模型基礎(chǔ)上構(gòu)建了突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)積極和消極情緒傳播模型；最后通過(guò)對(duì)模型的仿真模擬和案例分析來(lái)探究網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的內(nèi)在機(jī)理。

1 研究現(xiàn)狀

網(wǎng)絡(luò)情緒是一種相對(duì)穩(wěn)定的網(wǎng)民情緒，其傳播主體是網(wǎng)民[3]。陳業(yè)華指出，網(wǎng)絡(luò)情緒傳播是網(wǎng)民傳播其情緒并直接誘發(fā)他人產(chǎn)生相似情緒的現(xiàn)象[4]。葉瓊元等[5]研究表明，網(wǎng)民情緒演化對(duì)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情走向具有重要影響。鑒于網(wǎng)絡(luò)情緒的傳播會(huì)影響到突發(fā)事件進(jìn)一步發(fā)展和升級(jí)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者紛紛對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播規(guī)律進(jìn)行了研究。

基于改進(jìn)的傳染病模型，Hill等[6]發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播規(guī)律類(lèi)似于傳染病在人群中的傳播方式，并在SIS基礎(chǔ)上引入情緒自發(fā)感染因子a，提出了SISa模型。Liu[7]則在Hill研究基礎(chǔ)上將網(wǎng)民情緒進(jìn)一步細(xì)分為積極狀態(tài)和消極狀態(tài)；Song等[8]在Liu基礎(chǔ)上加入網(wǎng)絡(luò)情緒可調(diào)性的因素，重點(diǎn)研究了積極、消極狀態(tài)的相互作用。

此外，基于SIS模型，林芹[9]、Wang[10]和陳衛(wèi)明[11]從用戶(hù)心理、輿情信息傳播和現(xiàn)實(shí)情緒特性角度研究了網(wǎng)絡(luò)情緒傳播規(guī)律。Durupinar[12]等基于原始傳染病SIR模型研究了情緒感染現(xiàn)象。Fu等[13]結(jié)合元胞自動(dòng)機(jī)CA和SIR模型，模擬了情緒的傳播過(guò)程。Wang等[14]考慮了網(wǎng)絡(luò)情緒的延遲和靈敏度，提出了針對(duì)消極情緒的控制策略。此外，也有學(xué)者[15-16]從群體與環(huán)境、情緒感染理論和用戶(hù)心理特征角度研究網(wǎng)絡(luò)情緒傳播規(guī)律。

除了傳染病模型以外，信息級(jí)聯(lián)模型[17-18]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論[19-20]、agent仿真[21-22]也是網(wǎng)絡(luò)情緒傳播規(guī)律研究的常用模型和理論。從已有研究發(fā)現(xiàn)，傳染病模型在網(wǎng)絡(luò)情緒研究中運(yùn)用最為廣泛，已有文獻(xiàn)著重分析了網(wǎng)絡(luò)輿情演變中的負(fù)面情緒傳播規(guī)律。雖然也有學(xué)者考慮到消極、積極情緒相互影響的作用，提出正面情緒凈化概念，并驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)正負(fù)情緒動(dòng)態(tài)交互過(guò)程對(duì)輿情態(tài)勢(shì)的影響[23]，但忽略了網(wǎng)絡(luò)情緒的不穩(wěn)定性，即網(wǎng)絡(luò)中情緒暫時(shí)穩(wěn)定的個(gè)體也有被再次感染的可能。

在傳染病模型基礎(chǔ)上，本研究引入網(wǎng)絡(luò)情緒不穩(wěn)定性和調(diào)節(jié)性因素，在網(wǎng)絡(luò)情緒消亡過(guò)程中加入情緒暫時(shí)穩(wěn)定階段T，并考慮政府情緒引導(dǎo)等現(xiàn)實(shí)因素，分析積極、消極情緒在網(wǎng)絡(luò)輿情中的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，建立突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)情緒傳播模型，深入分析網(wǎng)絡(luò)情緒傳播規(guī)律。

2 突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)情緒傳播模型構(gòu)建

2.1 模型假設(shè)

(1)網(wǎng)民情緒狀態(tài)。SIR模型將人群分為S、I、R三類(lèi)，其中S代表易感類(lèi)、I代表感病類(lèi)、R代表免疫類(lèi)。由于網(wǎng)民情緒不穩(wěn)定，易受外部影響，因此網(wǎng)民情緒在穩(wěn)定之前會(huì)經(jīng)歷情緒暫時(shí)穩(wěn)定的波動(dòng)階段。基于此，構(gòu)建了E-SPNTR模型，其中，E表示突發(fā)事件(Emergency)，S表示情緒易感狀態(tài)(Susceptible)，P表示積極情緒傳播狀態(tài)(Positive)，N表示消極情緒傳播狀態(tài)(Negative)，T表示情緒暫時(shí)穩(wěn)定狀態(tài)(Temporary)，R表示情緒穩(wěn)定狀態(tài)(Recovered)。在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中，S狀態(tài)表示部分網(wǎng)民雖然關(guān)注了此類(lèi)事件，但尚未被影響，其情緒處于平穩(wěn)狀態(tài)；P狀態(tài)表示網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)傳播積極情緒，N狀態(tài)表示網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)傳播消極情緒，P、N狀態(tài)網(wǎng)民通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等行為將情緒傳遞給他人，使他人產(chǎn)生相似情緒；T狀態(tài)是一種情緒暫時(shí)穩(wěn)定的狀態(tài)，網(wǎng)民情緒雖然恢復(fù)了穩(wěn)定狀態(tài)，但可能受到新的輿情影響再次轉(zhuǎn)變?yōu)榍榫w爆發(fā)狀態(tài)；R狀態(tài)表示網(wǎng)民對(duì)突發(fā)事件不再感興趣，情緒恢復(fù)穩(wěn)定。

(2)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播階段。在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中，假設(shè)所有網(wǎng)民均處于一個(gè)封閉系統(tǒng)中，網(wǎng)民情緒處于“感染-爆發(fā)-消亡”的動(dòng)態(tài)過(guò)程。基于此，將網(wǎng)絡(luò)情緒傳播分為感染期、爆發(fā)期和消亡期三個(gè)階段。突發(fā)事件發(fā)生后，在網(wǎng)絡(luò)情緒感染期，部分網(wǎng)民由于自身共同經(jīng)歷等原因迅速成為情緒傳播者，但大部分網(wǎng)民處于情緒平靜狀態(tài)；在網(wǎng)絡(luò)情緒爆發(fā)期，隨著輿情信息的廣泛傳播，越來(lái)越多的網(wǎng)民在網(wǎng)上傳遞情緒并引導(dǎo)他人產(chǎn)生相同情緒，最終形成網(wǎng)絡(luò)群體情緒；在網(wǎng)絡(luò)情緒消亡期，網(wǎng)民在自身遺忘規(guī)律的作用下，情緒逐漸恢復(fù)穩(wěn)定，但也可能因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)上任何變動(dòng)而進(jìn)入情緒二次爆發(fā)狀態(tài)。

(3)網(wǎng)民情緒狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則。在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中，網(wǎng)民情緒轉(zhuǎn)換遵循一定規(guī)律，如圖1所示。首先，在網(wǎng)絡(luò)情緒感染期，部分網(wǎng)民開(kāi)始傳播積極、消極情緒，但由于有限理性的屬性[4]，消極情緒傳播者較多；其次，在網(wǎng)絡(luò)情緒爆發(fā)期，大量網(wǎng)民在網(wǎng)上傳播情緒，之后隨著相關(guān)部門(mén)的引導(dǎo)，部分網(wǎng)民進(jìn)入情緒暫時(shí)穩(wěn)定狀態(tài)，消極情緒傳播者逐漸轉(zhuǎn)化為積極情緒傳播者；最后，在網(wǎng)絡(luò)情緒消亡期，一旦網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生新的轉(zhuǎn)折，網(wǎng)民有可能重新進(jìn)入情緒爆發(fā)狀態(tài)，直至網(wǎng)絡(luò)輿情平息，網(wǎng)民情緒恢復(fù)穩(wěn)定。

圖1 突發(fā)事件中網(wǎng)民情緒狀態(tài)轉(zhuǎn)換

(4)參數(shù)說(shuō)明。假設(shè)在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中，所有網(wǎng)民處于相對(duì)封閉的系統(tǒng)，t時(shí)刻各情緒狀態(tài)網(wǎng)民數(shù)量比例分別為S(t)、P(t)、N(t)、T(t)和R(t)，新加入網(wǎng)民的概率為A，情緒平靜網(wǎng)民被積極情緒感染的概率為α1，被消極情緒感染的概率為α2，接觸突發(fā)事件信息進(jìn)入情緒暫時(shí)穩(wěn)定的概率為α3；網(wǎng)民通過(guò)引導(dǎo)從消極情緒轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極情緒的概率為μ；積極情緒狀態(tài)下的網(wǎng)民在自身遺忘作用下恢復(fù)暫時(shí)穩(wěn)定狀態(tài)的概率為ω1，消極情緒狀態(tài)的網(wǎng)民恢復(fù)暫時(shí)穩(wěn)定的概率為ω2，情緒暫時(shí)穩(wěn)定者進(jìn)入穩(wěn)定的概率為ω3。此外，當(dāng)突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情信息出現(xiàn)反彈時(shí)，情緒暫時(shí)穩(wěn)定的網(wǎng)民重新進(jìn)入消極情緒狀態(tài)的概率為β。

2.2 模型建立及求解

根據(jù)圖1設(shè)定的突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)積極和消極情緒轉(zhuǎn)換規(guī)則，基于SIR模型和文獻(xiàn)[4，19]建模思想，構(gòu)建了包含網(wǎng)絡(luò)積極和消極情緒的E-SPNTR模型，如式(1)。

(1)

由于式(1)前4個(gè)方程不含R，因此只需考慮前4個(gè)方程構(gòu)成的方程組。令前4個(gè)方程左邊等于0，得到式(2)。

(2)

接著對(duì)式(2)進(jìn)行求解，共得到兩組解，如下：

其中，

由于S(t)、P(t)、N(t)、T(t)和R(t)分別是各網(wǎng)絡(luò)情緒狀態(tài)下的網(wǎng)民數(shù)量比例，所以S(t)、P(t)、N(t)和T(t)≥0，且S(t)+P(t)+N(t)+T(t)≤1。因此，當(dāng)F>1時(shí)，S(t)<0，P1解不成立；當(dāng)F<1時(shí)，P1解成立。

(1)對(duì)于P0解，此時(shí)為網(wǎng)絡(luò)情緒零傳播平衡點(diǎn)。突發(fā)事件發(fā)生后，該狀態(tài)下，網(wǎng)絡(luò)情緒傳播現(xiàn)象不會(huì)發(fā)生，所有網(wǎng)民均處于情緒未感染狀態(tài)S，網(wǎng)民幾乎不會(huì)受到突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的影響，即突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)情緒未進(jìn)行大范圍傳播并很快消失。

(2)對(duì)于P1解，此時(shí)為網(wǎng)絡(luò)情緒傳播平衡點(diǎn)。突發(fā)事件發(fā)生后，該狀態(tài)下，處于P和N狀態(tài)的網(wǎng)民數(shù)量在一定時(shí)間內(nèi)趨于一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)值，即網(wǎng)絡(luò)中會(huì)出現(xiàn)大量情緒爆發(fā)的網(wǎng)民，并持續(xù)一定時(shí)間。

總體而言，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生后，網(wǎng)絡(luò)中只有極少數(shù)網(wǎng)民傳播情緒時(shí)不會(huì)發(fā)生情緒的大范圍傳播；只有當(dāng)網(wǎng)民情緒達(dá)到一定限度后才會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)情緒的傳播，并且網(wǎng)絡(luò)情緒在一定時(shí)間內(nèi)將長(zhǎng)期存在。

3 基于SIR的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)情緒傳播模型仿真分析

針對(duì)上文構(gòu)建的E-SPNTR模型，在Matlab R2019a環(huán)境下，利用ode45方法對(duì)突發(fā)事件中網(wǎng)民積極和消極情緒傳播模型進(jìn)行數(shù)值仿真，并采用控制變量法設(shè)置對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組來(lái)分析模型各參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響。

3.1 對(duì)照組仿真

假定在突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情中，網(wǎng)民處于一個(gè)相對(duì)封閉的環(huán)境中，處于S、P、N、T和R狀態(tài)的網(wǎng)民初始數(shù)量比例分別為0.7、0.05、0.15、0.05、0.05，實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如下：新網(wǎng)民加入率A=0、積極情緒感染率α1=0.3、消極情緒感染率α2=0.6、易感者情緒暫時(shí)穩(wěn)定率α3=0.1、消極情緒凈化率μ=0.3、積極情緒暫時(shí)穩(wěn)定率ω1=0.6、消極情緒暫時(shí)穩(wěn)定率ω2=0.1、暫時(shí)情緒永久穩(wěn)定率ω3=0.7、情緒波動(dòng)率β=0.3。網(wǎng)絡(luò)情緒傳播仿真如圖2所示。

圖2 對(duì)照組網(wǎng)絡(luò)情緒傳播仿真

由圖2，突發(fā)事件引起網(wǎng)絡(luò)輿情后，在情緒感染期，情緒易感狀態(tài)的網(wǎng)民初始數(shù)量較多，消極、積極網(wǎng)民數(shù)量較少；其次在情緒爆發(fā)期，大量網(wǎng)民接觸到輿情信息，消極狀態(tài)的網(wǎng)民數(shù)量開(kāi)始急劇增多，積極狀態(tài)網(wǎng)民略有增多；接著政府部門(mén)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情情緒，消極狀態(tài)的網(wǎng)民數(shù)量開(kāi)始下降；最后在情緒消亡期，網(wǎng)絡(luò)中仍存在少量消極情緒。

3.2 實(shí)驗(yàn)組仿真

為了驗(yàn)證各參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播不同階段的影響，本實(shí)驗(yàn)采用控制變量法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)組仿真。由對(duì)照組實(shí)驗(yàn)仿真圖可知，首先，在網(wǎng)絡(luò)情緒感染期，網(wǎng)民接觸到突發(fā)事件相關(guān)信息，此時(shí)輿情信息會(huì)影響積極、消極情緒的感染速率；如果網(wǎng)絡(luò)輿情包含負(fù)面信息內(nèi)容較多，則消極情緒的感染率較高，反之則較低。其次，在網(wǎng)絡(luò)情緒爆發(fā)期，大量網(wǎng)民開(kāi)始傳播其情緒并引導(dǎo)他人產(chǎn)生同樣情緒，此時(shí)對(duì)輿情情緒的引導(dǎo)效果將影響網(wǎng)絡(luò)情緒的凈化率和遺忘率。最后，在網(wǎng)絡(luò)情緒消亡期，突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情反彈將會(huì)引起網(wǎng)民情緒的二次爆發(fā)。

表1 突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)情緒傳播影響因素

由表1，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息內(nèi)容可影響網(wǎng)民情緒的初始感染率，即積極情緒感染率α1、消極情緒感染率α2和易感者情緒暫時(shí)穩(wěn)定率α3；當(dāng)政府部門(mén)引導(dǎo)網(wǎng)民情緒時(shí)，積極情緒對(duì)消極情緒的凈化率μ將會(huì)提高，積極、消極情緒進(jìn)入暫時(shí)穩(wěn)定狀態(tài)的概率ω1、ω2也會(huì)提高；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生反彈時(shí)，消極情緒的二次爆發(fā)率β將會(huì)受到影響。

(1)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響。

當(dāng)突發(fā)事件負(fù)面信息較多時(shí)，輿情事件更易受到網(wǎng)民的關(guān)注，特別是大部分網(wǎng)民很少能保持相對(duì)理性且當(dāng)網(wǎng)民存在群體記憶時(shí)，其被消極情緒感染的可能性較大。基于此，保持其他參數(shù)不變，通過(guò)改變實(shí)驗(yàn)組α1、α2、α3參數(shù)分析輿情信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響，參數(shù)值見(jiàn)表2。仿真結(jié)果如圖3所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)輿情信息相關(guān)參數(shù)數(shù)值表

圖3 仿真結(jié)果

圖3(a)中，網(wǎng)絡(luò)消極情緒爆發(fā)迅猛，消極情緒感染者數(shù)量與對(duì)照組相比急劇增多，而積極情緒傳播者數(shù)量始終保持較低水平。由此可知，當(dāng)輿情信息以負(fù)面信息為主時(shí)，網(wǎng)民很難保持相對(duì)理智狀態(tài)，消極情緒則以極快的速度在網(wǎng)絡(luò)上爆發(fā)，這也表明網(wǎng)民對(duì)輿情中的消極信息非常敏感。圖3(b)中，整個(gè)情緒傳播過(guò)程中積極情緒傳播者在網(wǎng)民中的比例高于對(duì)照組比例，此外，消極情緒傳播者的增長(zhǎng)速率也低于對(duì)照組，且到達(dá)峰值的消極情緒網(wǎng)民比例也有所下降，這也表明網(wǎng)民對(duì)負(fù)面信息較少的網(wǎng)絡(luò)輿情不敏感?？偟脕?lái)說(shuō)，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息是影響網(wǎng)絡(luò)情緒初期爆發(fā)的主要因素。此外，消極情緒爆發(fā)速度遠(yuǎn)高于積極情緒，這表明網(wǎng)民極易受到消極情緒的感染。

(2)政府部門(mén)情緒引導(dǎo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響。

在網(wǎng)絡(luò)情緒爆發(fā)期，相關(guān)部門(mén)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情情緒的引導(dǎo)力度將直接影響到網(wǎng)民情緒傳播過(guò)程。由于網(wǎng)民情緒具有可調(diào)節(jié)性、易受到外部影響的特征，政府部門(mén)的情緒引導(dǎo)將會(huì)改變情緒爆發(fā)狀態(tài)的網(wǎng)民數(shù)量?；诖?，保持其他參數(shù)不變，設(shè)置實(shí)驗(yàn)組改變參數(shù)μ、ω1、ω2的數(shù)值，進(jìn)而分析政府部門(mén)引導(dǎo)力度對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響，參數(shù)值見(jiàn)表3。仿真結(jié)果如圖4所示。

表3 政府部門(mén)引導(dǎo)力度相關(guān)參數(shù)數(shù)值表

圖4 仿真結(jié)果

從圖4(a)可知，消極情緒傳播者的數(shù)量比例最高值超過(guò)0.5，高于對(duì)照組消極情緒比例的最高值。此外還發(fā)現(xiàn)，消極情緒爆發(fā)速度也高于對(duì)照組，并且消極情緒在網(wǎng)絡(luò)中長(zhǎng)期存在。從圖4(b)可知，當(dāng)積極引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情情緒時(shí)，消極情緒傳播者的數(shù)量比例最高值不高于0.2，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于對(duì)照組的0.4，且消極情緒下降速率高于積極情緒。在t=20時(shí)，網(wǎng)民積極、消極情緒已恢復(fù)穩(wěn)定，與對(duì)照組相比，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)網(wǎng)民情緒的影響大大降低。

總得來(lái)說(shuō)，政府部門(mén)的情緒引導(dǎo)力度對(duì)輿情事件中網(wǎng)民情緒傳播有很大影響，當(dāng)政府部門(mén)積極面對(duì)突發(fā)事件、引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情時(shí)，網(wǎng)民對(duì)政府部門(mén)會(huì)有相當(dāng)高的認(rèn)可度和支持力，網(wǎng)民情緒也會(huì)盡快恢復(fù)穩(wěn)定。政府積極引導(dǎo)可有效減少網(wǎng)絡(luò)中消極情緒的傳播，避免網(wǎng)絡(luò)輿情次生事件的爆發(fā)，減少突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情帶來(lái)的不利影響。

(3)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情反彈程度對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響。

在網(wǎng)絡(luò)情緒消亡期，一旦網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生反彈則有可能導(dǎo)致網(wǎng)民情緒出現(xiàn)二次波動(dòng)，并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)情緒最終穩(wěn)定時(shí)間?；诖耍３制渌麉?shù)不變，通過(guò)調(diào)整參數(shù)β的數(shù)值來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)輿情反彈程度對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播的影響，參數(shù)值見(jiàn)表4。仿真結(jié)果如圖5所示。

表4 網(wǎng)絡(luò)輿情反彈程度相關(guān)參數(shù)數(shù)值表

圖5 仿真結(jié)果

在圖5(a)中，與對(duì)照組相比，同樣在t=50時(shí)，積極、消極情緒已經(jīng)全部趨于穩(wěn)定，即網(wǎng)絡(luò)輿情反彈小的突發(fā)事件，網(wǎng)民更易恢復(fù)平穩(wěn)情緒。圖5(b)中，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情反彈較大時(shí)會(huì)造成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)情緒傳播過(guò)程中消極情緒傳播者的增加，當(dāng)t=50時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中仍有部分消極情緒，與對(duì)照組相比網(wǎng)絡(luò)情緒最終穩(wěn)定的時(shí)間將會(huì)延遲?？偟脕?lái)說(shuō)，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情反彈易引起網(wǎng)絡(luò)情緒的二次爆發(fā)，主要表現(xiàn)在延長(zhǎng)消極情緒在網(wǎng)絡(luò)中傳播的時(shí)間周期。

3.3 仿真結(jié)論

由仿真實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，在網(wǎng)絡(luò)情緒感染期，情緒感染速度主要與突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息內(nèi)容有關(guān)；在網(wǎng)絡(luò)情緒爆發(fā)期，隨著政府部門(mén)對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒引導(dǎo)力度的加大，消極情緒開(kāi)始逐漸趨于穩(wěn)定，因此網(wǎng)絡(luò)情緒引導(dǎo)和調(diào)控在此階段尤為重要；在網(wǎng)絡(luò)情緒消亡期，消極、積極情緒已經(jīng)逐步趨于穩(wěn)定，此階段一旦發(fā)生網(wǎng)絡(luò)輿情反彈，消極情緒也可能再次爆發(fā)，所以在情緒消亡期，網(wǎng)絡(luò)情緒最終平穩(wěn)時(shí)間與輿情反彈程度有關(guān)。

4 基于“新冠肺炎”突發(fā)衛(wèi)生事件的實(shí)證研究

新冠肺炎是指由新型冠狀病毒感染而導(dǎo)致的突發(fā)衛(wèi)生事件。自疫情發(fā)生以來(lái)，網(wǎng)民在線(xiàn)參與度高，網(wǎng)絡(luò)情緒也出現(xiàn)多次波動(dòng)。該文根據(jù)百度疫情大數(shù)據(jù)報(bào)告中的相關(guān)事件進(jìn)行篩選梳理，分析了網(wǎng)民情緒發(fā)展過(guò)程：在國(guó)內(nèi)疫情爆發(fā)初期，由于新型肺炎具有人傳人特性，疫情初期網(wǎng)上恐慌情緒蔓延。隨后，政府采取了積極有效措施，國(guó)內(nèi)感染人數(shù)逐步得以控制，網(wǎng)絡(luò)消極情緒也逐步趨于穩(wěn)定，陸續(xù)出現(xiàn)了更多積極正面情緒。此后，疫情出現(xiàn)輕微反彈，網(wǎng)上恐慌情緒稍有反彈，但從整體趨勢(shì)上，治愈人數(shù)不斷增加，疫情得到控制，網(wǎng)民情緒逐漸恢復(fù)穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)大面積恐慌現(xiàn)象。

圖6 傳播趨勢(shì)與仿真

總體而言，在新型肺炎突發(fā)衛(wèi)生事件中，網(wǎng)民的情緒隨著疫情信息實(shí)時(shí)更新而出現(xiàn)波動(dòng)。結(jié)合上述分析及新華網(wǎng)發(fā)布的疫情期間網(wǎng)民情緒變化的相關(guān)信息，繪制了疫情間網(wǎng)絡(luò)積極情緒和消極情緒傳播趨勢(shì)圖(見(jiàn)圖6(a))。根據(jù)圖6(a)，疫情過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)情緒的傳播演變趨勢(shì)圖與本研究中政府部門(mén)引導(dǎo)下的情緒仿真圖相似，如圖6(b)所示。通過(guò)上述分析和仿真結(jié)論可知，突發(fā)事件發(fā)生后，只有當(dāng)政府積極引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)情緒，謹(jǐn)防情緒的二次爆發(fā)，才能盡可能降低網(wǎng)絡(luò)情緒對(duì)現(xiàn)實(shí)生活帶來(lái)的危害。

根據(jù)國(guó)內(nèi)現(xiàn)實(shí)經(jīng)歷和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)論，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒引導(dǎo)提出以下建議：(1)在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情初期，政府部門(mén)可通過(guò)開(kāi)展意見(jiàn)領(lǐng)袖、普及教育活動(dòng)等方法，降低網(wǎng)民消極情緒的感染率。(2)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)較多消極情緒時(shí)，政府部門(mén)應(yīng)及時(shí)公布輿情信息，提高網(wǎng)民對(duì)政府的信任，減少不利影響。(3)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)情緒逐漸趨于穩(wěn)定時(shí)，警惕情緒二次波動(dòng)現(xiàn)象。一旦輿情信息發(fā)生新變動(dòng)，有關(guān)部門(mén)需及時(shí)提供應(yīng)對(duì)方案，減少消極情緒爆發(fā)概率。

5 結(jié)束語(yǔ)

在經(jīng)典傳染病模型的基礎(chǔ)上，著重考慮了突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)情緒不穩(wěn)定性和調(diào)節(jié)性特征，將處于情緒穩(wěn)定狀態(tài)的網(wǎng)民分為暫時(shí)穩(wěn)定和穩(wěn)定兩種狀態(tài)，并加入積極情緒對(duì)消極情緒的凈化作用，構(gòu)建了積極情緒與消極情緒的傳播演化模型E-SPNTR，通過(guò)對(duì)模型仿真分析得出以下結(jié)論：(1)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息是影響網(wǎng)絡(luò)情緒傳播速度的重要因素；(2)網(wǎng)民自身情緒調(diào)節(jié)能力比較有限，政府部門(mén)對(duì)網(wǎng)民情緒的引導(dǎo)可提高積極情緒對(duì)消極情緒的凈化作用；(3)網(wǎng)絡(luò)輿情的反彈易引起情緒二次爆發(fā)，并延長(zhǎng)網(wǎng)民情緒穩(wěn)定時(shí)間。在今后研究中，將繼續(xù)完善突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)積極、消極情緒傳播模型，并用定量化數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，從而更全面地挖掘網(wǎng)絡(luò)傳播特征，提出更有效的網(wǎng)絡(luò)情緒引導(dǎo)建議。