于泳琪 祁凱

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，突發(fā)社會安全事件引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情已是常態(tài)現(xiàn)象，而通過挖掘?qū)浨檠莼麄€周期產(chǎn)生影響的關(guān)鍵因素，有助于政府及相關(guān)部門有針對性地進行輿情引導(dǎo)和調(diào)控，防止輿情發(fā)酵破壞網(wǎng)絡(luò)社會，并維護現(xiàn)實社會的和諧穩(wěn)定。本研究將突發(fā)社會安全事件輿情分為網(wǎng)民群體、網(wǎng)絡(luò)媒體和政府部門三個子系統(tǒng)，構(gòu)建其演化模型，并采用Vensim PLE軟件對模型進行模擬仿真。根據(jù)理論分析和仿真結(jié)果，挖掘突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的關(guān)鍵因素，幫助政府在引導(dǎo)輿情時快速鎖定解決切入點，節(jié)省前期不必要的準備時間，從而有效提高政府治理輿情效率，并為突發(fā)事件的應(yīng)對和治理提供新思路。

關(guān)鍵詞：突發(fā)社會安全事件；網(wǎng)絡(luò)輿情演化；系統(tǒng)動力學

一、文獻回顧

雖然對于突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的研究不斷展開，但是主要常用的定量方法仍然僅限于演化博弈、系統(tǒng)動力學和SIR模型等。近幾年，大數(shù)據(jù)與人工智能不斷興起發(fā)展，吸引著各方學者的目光。而隨著輿情演化定量分析的進一步深入，機器學習、文本挖掘、事理圖譜等新興研究技術(shù)逐漸出現(xiàn)，并應(yīng)用于輿情傳播領(lǐng)域。Tan X等對于大型網(wǎng)絡(luò)輿情的演化研究與BERT-LDA文本分析方法相融合[1]。陳璟浩等運用生存分析法對70起突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化進行分析，以描述各類社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情生存周期的方式，探索出了影響社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情生存時間的影響因素[2]。田依林等運用事理圖譜方法對新冠肺炎疫情生成的輿情演化路徑進行分析[3]。

綜上所述，相關(guān)學者對網(wǎng)絡(luò)輿情的演化路徑和傳播規(guī)律進行了分析研究，但鮮有學者運用系統(tǒng)動力學研究突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化路徑，并且目前相關(guān)文獻資料比較有限?；诖耍疚母鶕?jù)史波提出的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化“形成-發(fā)展-結(jié)束”三階段，構(gòu)建了突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力系統(tǒng)[4]，深入挖掘了突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化影響因素的作用路徑和作用方式，并進一步比較影響因素的作用力度，以期為政府能夠及時治理網(wǎng)絡(luò)輿情提供理論基礎(chǔ)和可行的方式方法。

二、突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力系統(tǒng)構(gòu)成

（一）網(wǎng)民群體子系統(tǒng)作用量

網(wǎng)民群體是推動突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情變化發(fā)展的主體。網(wǎng)民通過自身的情緒調(diào)節(jié)（網(wǎng)民為非理性）進一步影響突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情，形成一個正反饋回路：

網(wǎng)民群體作用量→突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情→網(wǎng)民關(guān)注度→網(wǎng)民對議題敏感程度→網(wǎng)民態(tài)度傾向→網(wǎng)民自我調(diào)節(jié)情緒能力→網(wǎng)民群體作用量。

（二）網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)作用量

隨著網(wǎng)絡(luò)輿情演化愈演愈烈，網(wǎng)絡(luò)媒體提高關(guān)注度，并提高信息轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量，從而增加了網(wǎng)絡(luò)媒體的說服效應(yīng)[5]，而隨著網(wǎng)絡(luò)媒體影響力直接提高，突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情持續(xù)發(fā)酵，形成一個正反饋回路：

網(wǎng)民媒體作用量→突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情→網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量→網(wǎng)絡(luò)媒體說服效應(yīng)→網(wǎng)絡(luò)媒體影響力→網(wǎng)絡(luò)媒體作用量。

（三）政府部門子系統(tǒng)作用量

突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情一旦產(chǎn)生不良影響，政府將高度關(guān)注，并提高報道頻率，進而提高處理危機能力。而處理能力越強，政府的權(quán)威性就越高，越能降低突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度，并控制網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播，形成一個負反饋回路：

政府部門作用量→突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情→政府報道頻率→政府危機處理能力→政府權(quán)威性→政府部門作用量。

（四）系統(tǒng)流圖構(gòu)建

根據(jù)上述因果關(guān)系圖，分析突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的影響因素及其子系統(tǒng)之間的邏輯關(guān)系，并建立系統(tǒng)流圖，將突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情作為模型核心，設(shè)置為存量變量，最終構(gòu)成整個突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)模型如圖1所示。

三、突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力系統(tǒng)仿真

（一）模型中常量及表函數(shù)

1.常量參數(shù)

本文根據(jù)“南京玄奘寺供奉侵華日軍戰(zhàn)犯牌位”事件進行設(shè)計調(diào)查問卷，排除異常值問卷以及其他無效問卷，最終得到有效問卷290份，問卷有效率為96.67%。

為了進一步確定模型中常數(shù)參數(shù)取值，讓網(wǎng)民對輿情事件中的“信息有效性”進行衡量，將分值設(shè)定在0—5分之間，分值越高，代表受到的影響和作用力越大，最終運用問卷調(diào)查和算術(shù)平均法計算確定“信息有效性”常數(shù)參數(shù)為3.5，其他常數(shù)參數(shù)取值與信息有效性參數(shù)賦值方法相同，如表1所示。

2.表函數(shù)

網(wǎng)民互動頻率、網(wǎng)絡(luò)媒體報道頻率和政府報道頻率可以用Vensim PLE軟件中的表函數(shù)進行表達，其表函數(shù)公式如下所示。

網(wǎng)民互動頻率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，300）]，

（0，23），（1，65），（2，185），（3，182），（4，151），（5，102），（6，100），（7，82），（8，43），（9，13），（10，4）））

網(wǎng)絡(luò)媒體報道頻率=WITHOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，200）]，

（0，13），（1，45），（2，75），（3，100），（4，100），（5，100），（5，50），（6，95），（7，95），（8，88.968），（9，87.5445），（10，81.1388）））

政府報道頻率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（11，200），

（0，11），（1，56），（2，110）（3，140），（4，151），（5，172），（6，135），（7，102），（8，66），（9，36），（10，24）））

（二）模型仿真結(jié)果分析

根據(jù)上文的實際案例“揚州考古隊員被打”事件的常數(shù)量與表函數(shù)，運用Vensim PLE進行模擬仿真。由于在用Vensim PLE進行仿真的過程中存在變量假設(shè)，因此仿真結(jié)果不太可能與實際情況完全一致。但是，根據(jù)仿真結(jié)果可知，突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程和實際情況基本一致。所以，下文將分別從網(wǎng)民群體子系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)和政府部門子系統(tǒng)三個方面進行敏感性分析。

1.網(wǎng)民群體子系統(tǒng)仿真分析

如圖2所示，曲線3代表輿情基準情景；曲線1代表網(wǎng)民關(guān)注度增加60%；曲線2代表網(wǎng)民態(tài)度傾向增加60%。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，當網(wǎng)民關(guān)注度和網(wǎng)民態(tài)度傾向分別增加時，突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化程度也隨之改變，因此，網(wǎng)民關(guān)注度和網(wǎng)民態(tài)度傾向是影響突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的重要因素。

2.網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)仿真分析

如圖3所示，曲線1表示輿情的基準情景；曲線2表示網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量增加30%；曲線3表示網(wǎng)絡(luò)媒體說服效應(yīng)增加30%；曲線4表示網(wǎng)絡(luò)媒體影響力增加30%。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，網(wǎng)絡(luò)媒體影響力、網(wǎng)絡(luò)媒體說服效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量這三個要素的增加都會對突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生影響。

3.政府部門子系統(tǒng)仿真分析

如圖4所示，曲線1表示突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化初始狀態(tài)；曲線2表示政府權(quán)威性增加30%；曲線3表示政府危機處理能力增加30%。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，積極有效的政府干預(yù)和強有力的處理危機手段可以在一定程度上推進突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情事件消退的進程，從而加速解決相關(guān)問題。

四、結(jié)束語

本文借助系統(tǒng)動力學方法，運用Vensim PLE仿真軟件對模型進行仿真，得出以下結(jié)論。

首先，在網(wǎng)民群體子系統(tǒng)中，網(wǎng)民作為網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表觀點的主力軍，政府需要予以高度重視，充分照顧網(wǎng)民群體的感受，及時疏導(dǎo)排解網(wǎng)民群體的困惑，以降低其對突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的敏感程度，避免發(fā)生極端情緒。

其次，在網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)媒體為了博人眼球、獲得大量流量，可能會夸大突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情，導(dǎo)致報道缺乏真實性，致使網(wǎng)民發(fā)表負面評論。因此，網(wǎng)絡(luò)媒體應(yīng)當充分利用其影響力與凝聚力，將網(wǎng)民群體匯集一起，選擇當下最能讓大眾接受的方式（如短視頻），發(fā)布積極正能量的文章和觀點等，做好趨利避害，當好輿情的風向標，傳播積極情緒，并輸出正確價值觀。

最后，在政府部門子系統(tǒng)中，政府應(yīng)當提高公信力和權(quán)威性，改善政府部門形象，提升民眾對政府公信力和權(quán)威性的感知，以便在控制突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情時充分發(fā)揮主導(dǎo)作用。

作者單位：于泳琪 祁凱 哈爾濱師范大學經(jīng)濟與管理學院

參考文獻

[1]Tan X，Zhuang M，Lu X，et al.Ananalysis of the emotional evolution of large-Scale interne-t public opinion events based on the BERT-LDA hybrid model[J].IEEE Access，2021（99）1.

[2]陳璟浩，李綱.突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的生存分析——基于70起重大社會安全事件的分析[J].情報雜志，2016，35（04）：70-74.

[3]田依林，李星.基于事理圖譜的新冠肺炎疫情網(wǎng)絡(luò)輿情演化路徑分析[J].情報理論與實踐，2021，44（03）：76-83.

[4]史波.公共危機事件網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)在演變機理研究[J].情報雜志，2010，29（04）：41-45.

[5]高歌，張藝煒，丁宇，等.基于系統(tǒng)動力學的網(wǎng)絡(luò)輿情演進機理及影響力研究[J].情報理論與實踐，2016，39（12）： 39-45，24.