張勃 高玲

【摘 要】隨著信息時代的爆炸式發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究變得越來越為重要。本文提出了一種新的更具現(xiàn)實意義的傳播模型，該模型在整個網(wǎng)絡(luò)中劃分為各自聯(lián)系緊密的很多小集團，然后小集團內(nèi)部個體之間進行信息觀點集散并最終整合，最后整個網(wǎng)絡(luò)上各小集團之間再進行意見平衡，使其可以對整個網(wǎng)絡(luò)的意見分布進行分時統(tǒng)計。

【關(guān)鍵詞】輿情傳播 演化模型 小集團觀點集散

【中圖分類號】 C931.6【文獻標(biāo)識碼】A【文章編號】1672-5158（2013）07-0158-01

一、引言

1、社會網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究的時代要求

信息在現(xiàn)代社會生活中的作用越來越大，甚至很多時候，它已經(jīng)成為制約事情成敗的關(guān)鍵性因素。人們獲得信息的渠道也越來越廣泛，毫無疑問，互聯(lián)網(wǎng)讓這個信息時代有了爆炸式的發(fā)展，并當(dāng)之無愧成為引導(dǎo)現(xiàn)代社會信息交流的排頭兵，社交網(wǎng)站、微博論壇等互聯(lián)網(wǎng)衍生的服務(wù)應(yīng)用也已成為了人們信息傳播和交流溝通的主要方式。隨之而來的，社會網(wǎng)絡(luò)輿情的控制和引導(dǎo)，成為一個迫在眉睫需要解決的重大問題。

2、網(wǎng)絡(luò)輿情研究現(xiàn)狀

對輿情的研究最初發(fā)源于社會學(xué)領(lǐng)域，其是作為傳播學(xué)的研究內(nèi)容出現(xiàn)的，但隨著社會信息化程度的加深和輿情傳播形式的復(fù)雜多樣化，對輿情傳播的研究涉及經(jīng)濟、物理、數(shù)學(xué)、計算機等多種科學(xué)領(lǐng)域，是輿情研究成為一個名符其實的交叉性學(xué)科。人們利用不同領(lǐng)域的方法試圖對現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)輿情進行量化描述，以期望可以對輿情的傳播和演化過程實現(xiàn)更加客觀的分析。

在自然科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)，關(guān)于輿情傳播的研究主要體現(xiàn)在建模演化上，這些模型用以解釋在各自不同的定義上輿情如何表達以及如何演進。例如，以Sznajd模型和KH模型為代表的一系列節(jié)點交互模型，其主要思路是定義節(jié)點間簡單的交互形式，并將這種交互方式在特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上多次迭代，從而觀察整個網(wǎng)絡(luò)上節(jié)點的共同宏觀效應(yīng)得出輿情傳播規(guī)律。

二、研究內(nèi)容

1、小集團型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對輿情演化有著重要的影響，而現(xiàn)實中人們之間意見交換的方式具有非常復(fù)雜的拓?fù)涮卣?，比如小世界特性、無標(biāo)度特性等等。本文討論的結(jié)構(gòu)，可以稱之為小集團型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。可以這樣理解，現(xiàn)實社會中人們更為關(guān)心也更加傾向和本身距離相近的個體進行信息交換，該結(jié)構(gòu)初始化過程中在整個網(wǎng)絡(luò)中加入節(jié)點時，必要首先選擇其確定加入的小集團，也就是每個節(jié)點的產(chǎn)生必要依附于某個小集團，即每個節(jié)點必屬于某一個小集團之內(nèi)。每個節(jié)點的觀點值只能影響本集團成員，而無法影響其他集團中節(jié)點的觀點值。令ηi 為小集團i的觀點熱量參數(shù)。各個集團之間，通過ηi 互相影響各自節(jié)點的觀點值。

2、小集團型觀點傳播類型特征

一般情況下，人們在形成看法過程中，總是容易受到周圍的人觀點態(tài)度的影響，而當(dāng)自身接受一種觀點時，經(jīng)過分析判斷也會形成對原觀點某種程度上的偏移，轉(zhuǎn)而發(fā)表繼續(xù)影響周圍人的觀點。就這樣，當(dāng)形成看法過程中，總要經(jīng)歷各種反復(fù)，并在小范圍內(nèi)達成某種共識，這也就是小范圍內(nèi)觀點的集散過程。我們從一個相對小的范圍，即一個聯(lián)系相對密切的小的集團著手，以一個小范圍節(jié)點整體為單位，該小范圍內(nèi)觀點自組織集散共同形成。同KH模型一樣，采用連續(xù)的方式定義觀點值，并令觀點值α∈[0， 1]，0表示觀點極左，1表示觀點極右，這樣可以用小規(guī)模的觀點簡單相加得出大小判斷意見傾向?？紤]N個節(jié)點組成的緊密貼合的小集團，其中個體i的觀點值在t時刻用Xi（t）表示，0≤Xi（t）≤1。在下一時刻，個體i的觀點值由下式?jīng)Q定：

Xi（t+1）=λ[ri1X1（t）+ri2X2（t）+…+rinXn（t）]ηi （1）

其中：

λ 表示在下一時刻Xi進行觀點改變的概率；

rij 為節(jié)點i與節(jié)點j之間的權(quán)重，并且滿足如下約束條件：

ηi 表示本集團內(nèi)的觀點熱量參數(shù)，可以認(rèn)為，集團內(nèi)的總體觀點也遵循類似于自然界“熱脹冷縮”的現(xiàn)象：即比較“熱”的觀點會更快的進行傳播，而比較“冷”的觀點，會以更快的速度冷卻。

n為Xi節(jié)點的度，也就是說，Xi節(jié)點只能和與其相鄰的節(jié)點進行意見交流。

另外，在本集團網(wǎng)絡(luò)中，我們還要給節(jié)點之間的交流加上某種限制，因為容易理解，在現(xiàn)實社會中，并不是隨意的兩個人都會產(chǎn)生意見交流，只有當(dāng)兩個人的意見相差在某個范圍之內(nèi)時，才有可能進行觀點交換。對此，我們定義一個距離參數(shù)？，只有當(dāng) |Xi-Xj|≤？時，Xi和Xj 才有可能進行觀點值交換。

3、小集團型集散觀點演進過程分析

由于各自集團的節(jié)點無法影響其他集團節(jié)點的意見，所以討論各個集團之間的相互影響。各個小集團之間通過觀點熱量參數(shù)ηi相互影響。本文定義，任何兩個小集團之間交互之后，觀點熱量參數(shù)為

表示為相互交換的兩個小集團的距離權(quán)重。

由（1）式可見，一個節(jié)點所持的意見，不僅和自己周圍節(jié)點有關(guān)，也和該集團的整體輿論熱度有關(guān)。在每一個時刻，節(jié)點都需要根據(jù)整個網(wǎng)絡(luò)熱度均值進行自身的調(diào)整，調(diào)整的同時也必將對其他節(jié)點的觀點進行影響。

對于式（1），我們希望研究其某個節(jié)點在下一個時間步的變化趨勢，即對Xi（t+1）在t上求微分，于是得到下式：d（Xi（t+1））=λd[ri1X1（t）+ri2X2（t）+…+rinXn（t）]ηi+λXi（t+1）/ηi+dηi

從上面的微分方程中，我們可以得出，在某一個小集團內(nèi)，觀點會在最終趨于一致，收斂時間和下一時刻Xi進行觀點改變的概率λ成正比。

而在整個網(wǎng)絡(luò)中，各個小集團間的意見評價熱度則趨向于穩(wěn)定。

參考文獻

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