張瑞

〔摘 要〕文章首先將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究方法引入到輿情網(wǎng)絡(luò)信息分析之中，并介紹了該方法的基本研究步驟；重點(diǎn)介紹了目前比較成熟且與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)合緊密的網(wǎng)絡(luò)病毒傳播理論和輿情網(wǎng)絡(luò)模型；最后，文章提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的輿情信息治理的具體辦法，包括3種免疫策略和靴襻滲流模型策略。文章為搭建高效合理的輿情網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供了一種研究新思路，進(jìn)而可以幫助政府提升對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息管理的水平。

〔關(guān)鍵詞〕復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；輿情信息；免疫預(yù)防；靴襻滲流

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.04.005

〔中圖分類號(hào)〕G250.7；TY391 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2016）04-0026-04

〔Abstract〕Firstly，the paper introduced the research methods of complex network into the analysis of public opinion network and describes its basic research steps；Next，it focused on the more mature of virus propagation network model theory and public opinion model which has a close connection with complex network；Finally，the paper proposed some specific measures of public opinion based on complex network including three immunization strategy and bootstrap percolation modeling strategy.The paper provided a new idea to build an efficient and rational public opinion network environment.And thus it enhanced the Governments overall management of the network of public opinion information.

〔Key words〕complex network；public opinion；immunity and prevention；bootstrap percolation

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)大量的社會(huì)矛盾和經(jīng)濟(jì)矛盾疊加在一起，預(yù)示著我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入到一個(gè)關(guān)鍵社會(huì)變革期，而伴隨而來(lái)的就是一件件的群體性沖突事件。據(jù)報(bào)道，此類事件的總數(shù)已經(jīng)多達(dá)6萬(wàn)起，參與人數(shù)陡然增加到300多萬(wàn)人，這些突發(fā)事件給國(guó)家?guī)?lái)的影響不光是經(jīng)濟(jì)損失，更多的是社會(huì)穩(wěn)定根基問(wèn)題。所以，對(duì)于這些事件的分析與對(duì)策研究已經(jīng)顯得十分迫切。通過(guò)我們的觀察發(fā)現(xiàn)，伴隨通信與交流方式的改變，網(wǎng)絡(luò)輿情已經(jīng)成為群體性事件發(fā)展演變的一大要素，許多謠言乃至群體性惡性事件的發(fā)生背后都有網(wǎng)絡(luò)傳播的推動(dòng)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情信息的具體研究而言，首先是網(wǎng)絡(luò)輿情研判的方式方法。簡(jiǎn)而言之，就是如何發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的非正常輿論信息及傾向。目前，全世界對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究已經(jīng)非常普遍，但還沒(méi)有形成一套標(biāo)準(zhǔn)化的操作模式和規(guī)范。這其中最具代表的方法包括人海瀏覽法、關(guān)鍵詞搜索法、多文檔精選法、模板因子法及網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)法[1]。這些方法基本上都是建立在傳統(tǒng)的人文領(lǐng)域，主要是闡述了信息在網(wǎng)絡(luò)中傳遞的過(guò)程。這些方法的側(cè)重點(diǎn)在于定性的衡量突發(fā)事件在網(wǎng)絡(luò)中傳播的規(guī)律和因果關(guān)系。這些方法的分析結(jié)果往往多是一級(jí)文本信息，而目前輿情分析更多的關(guān)注點(diǎn)在于網(wǎng)民在某一事件之后的情緒變化，特別是信息轉(zhuǎn)發(fā)率與信息評(píng)論。這些內(nèi)容如果單純依靠人工收集和分析判斷就顯得心有余而力不足。另外，現(xiàn)在許多輿情傳播預(yù)測(cè)及治理方法還在依靠輿情員進(jìn)行分理，這極有可能造成有價(jià)值信息的流失。我們目前更需要的是準(zhǔn)確分析傳播信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究，及其能夠詳細(xì)到信息傳播時(shí)機(jī)，以及傳播的方式與途徑及演化方式的模擬[6]。

1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與輿情信息結(jié)合

近年來(lái)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已逐漸成為研究復(fù)雜系統(tǒng)的一種重要方法，對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究正受到來(lái)自不同領(lǐng)域的越來(lái)越多的研究人員的關(guān)注，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一個(gè)跨學(xué)科的研究熱點(diǎn)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論及實(shí)證研究對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)控制、計(jì)算機(jī)病毒傳播的控制與防御等研究產(chǎn)生了重大影響。用圖論的語(yǔ)言來(lái)描述，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以抽象為一個(gè)由節(jié)點(diǎn)的集合V和邊集E組成的圖G=（V，E）。節(jié)點(diǎn)數(shù)記為N=V，邊數(shù)記為M=E。E中每條邊都有V中一對(duì)點(diǎn)與之相對(duì)應(yīng)。對(duì)于社會(huì)輿情網(wǎng)絡(luò)而言，點(diǎn)集指的是在社會(huì)某一具體環(huán)境下的社會(huì)成員（如圖1中U1～U4）與實(shí)際存在的信息頁(yè)面（如圖1中P1～P6），而邊集就是成員與發(fā)生在社會(huì)中某一具體話題之間的關(guān)系，這些關(guān)系可以是有向的，也可以是無(wú)向的，當(dāng)我們將這些信息提取出來(lái)就構(gòu)成了一個(gè)完整的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。我們嘗試去發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)在這些表象之中的內(nèi)在機(jī)制和模式，進(jìn)而試圖找尋出支配和影響網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生和演化的規(guī)律。

本文首先將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究方法與應(yīng)用技術(shù)引入到網(wǎng)絡(luò)輿情傳播規(guī)律的研究之中，然后結(jié)合我國(guó)目前網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件的具體特點(diǎn)，著重闡述了網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究中的網(wǎng)絡(luò)傳播模型。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)傳播媒介模型的研究緊扣模型的真實(shí)性和應(yīng)用性。在研究過(guò)程中，將網(wǎng)絡(luò)輿情信息復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)化，也就是產(chǎn)生輿情信息網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，觀察在該結(jié)構(gòu)上信息傳播的特點(diǎn)以及形成特點(diǎn)和演化的規(guī)律。一旦掌握這些內(nèi)容，將極大地幫助管理層開(kāi)展事件的引導(dǎo)與危機(jī)處理。該研究?jī)?nèi)容對(duì)知識(shí)、預(yù)測(cè)和引導(dǎo)事件具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值[2-3]。對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與輿情信息結(jié)合的研究問(wèn)題，需要定義兩個(gè)復(fù)雜性的問(wèn)題。一個(gè)是突發(fā)性群體性事件信息的傳播復(fù)雜化；另一個(gè)是輿情信息傳播網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的復(fù)雜化[4]。嘗試在復(fù)雜化的輿情信息中找到擾動(dòng)因子，尋找發(fā)現(xiàn)、引導(dǎo)與控制輿情信息傳播的方法。我們將所有的研究?jī)?nèi)容定義為3個(gè)步驟，第一步：經(jīng)過(guò)對(duì)輿情信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象和模擬，建立具有小世界特性和無(wú)標(biāo)度性質(zhì)的模擬復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，然后比較這兩種網(wǎng)絡(luò)的異同。我們利用多種方法來(lái)建立網(wǎng)絡(luò)，其中最直接的方式就是來(lái)自城市中某一階段的通話記錄來(lái)建立網(wǎng)絡(luò)，其中每位用戶代表節(jié)點(diǎn)，存在的通話用連線代表，由此構(gòu)成了一個(gè)巨大的模擬網(wǎng)絡(luò)。第二步：對(duì)于輿情復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究起始于基本的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究參數(shù)，具體包括了聚集系數(shù)，平均度和度分布特征。嘗試發(fā)現(xiàn)這些參數(shù)與模擬網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，這就是建立輿情信息網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)模型的過(guò)程。這一過(guò)程的特點(diǎn)規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)疾病的傳播非常相似，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在整個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出的狀態(tài)包括正面認(rèn)知、負(fù)面認(rèn)知和不確定認(rèn)知。不同個(gè)體對(duì)同一信息所表現(xiàn)出的狀態(tài)各不相同。我們要嘗試求解這3種認(rèn)知的傳播概率。這3種狀態(tài)的遷移伴隨著信息的沖突，個(gè)人處理時(shí)間的延續(xù)等一系列問(wèn)題。第三步：該步驟就是系統(tǒng)仿真的過(guò)程，將上一步得到的模擬圖進(jìn)行驗(yàn)證，運(yùn)用隨機(jī)分析和統(tǒng)計(jì)技術(shù)的手段改變參數(shù)，去揭示模型與實(shí)際輿情信息傳播的契合度，進(jìn)而驗(yàn)證出一個(gè)合理且有效的模型框架，并試圖以時(shí)間變化為基準(zhǔn)，嘗試去預(yù)測(cè)輿情信息可能發(fā)展的范圍。

2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)信息傳播預(yù)測(cè)研究

2.1 輿情傳播預(yù)測(cè)

輿情信息的傳播與網(wǎng)絡(luò)的生命力直接相關(guān)。而英特網(wǎng)上的謠言導(dǎo)致的群體事件已經(jīng)給社會(huì)穩(wěn)定帶來(lái)了巨大的威脅，我們必須采用一系列的對(duì)策來(lái)解決它。通過(guò)實(shí)際輿情信息傳播的分析，我們需要利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)的特定狀況，來(lái)推測(cè)出網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程。這一問(wèn)題，現(xiàn)在學(xué)術(shù)界引入了一種簡(jiǎn)單而且有效的網(wǎng)絡(luò)疾病傳播概率預(yù)測(cè)方法[6]。其中最實(shí)用的傳染病模型分別是SIR和SIS模型，還有SI與SIRS模型如表1所示。經(jīng)典的病毒傳播理論與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合發(fā)現(xiàn)，對(duì)于一個(gè)均勻網(wǎng)絡(luò)，往往存在一個(gè)臨界值，當(dāng)傳染強(qiáng)度大于該臨界值時(shí)，病毒會(huì)在網(wǎng)絡(luò)中長(zhǎng)期存在，并且大量傳播開(kāi)去。而小于該臨界值的話，病毒會(huì)逐漸以指數(shù)強(qiáng)度消失。而對(duì)于一個(gè)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，不存在這樣的一個(gè)臨界值，該結(jié)構(gòu)中病毒會(huì)長(zhǎng)期存在，但是不會(huì)大量爆發(fā)。這和輿情信息中的突發(fā)性謠言病毒的發(fā)作原理是完全一樣的。臨界值與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的界定，對(duì)于輿情信息的引導(dǎo)具有指導(dǎo)意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

在網(wǎng)絡(luò)傳播的SIR模型之中，我們可以將網(wǎng)絡(luò)信息中傳播的節(jié)點(diǎn)分為3類，第一種節(jié)點(diǎn)表現(xiàn)在具體現(xiàn)實(shí)中為一般的受眾，他們不會(huì)去傳播謠言信息，但卻容易受到謠言信息的感染，我們稱其為易染節(jié)點(diǎn)（S）。第二類節(jié)點(diǎn)代表為信息傳播中接收謠言并信任接下來(lái)進(jìn)行傳播信息的節(jié)點(diǎn)，他們對(duì)于輿情事件的發(fā)展具有決定性影響，我們稱其為感染節(jié)點(diǎn)（I）；第三類節(jié)點(diǎn)代表為網(wǎng)絡(luò)中的可信節(jié)點(diǎn)，對(duì)于謠言信息具有鑒別能力，不會(huì)被傳染也不會(huì)被影響，我們稱之為免疫節(jié)點(diǎn)（R）。在網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型中，我們用V代表被感染的概率，用U代表被治愈的概率，將λ=V/U定義為有效感染率，一些書(shū)籍中將感染節(jié)點(diǎn)占總節(jié)點(diǎn)數(shù)的比例，稱之為穩(wěn)態(tài)傳染概率。把穩(wěn)態(tài)感染率從零向正實(shí)數(shù)變化的那個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值稱為傳播臨界值。其感染密度的時(shí)間化方程式ρ[-1+λ〈κ〉（1-ρ）]=0，其傳播臨界值為λc=〈κ〉-1，也就是

ρ=0 （if?"λ<λc）

ρ≈λ-λc （if?"λ≥λc）

現(xiàn)在存在的許多網(wǎng)絡(luò)其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是均勻的泊松分布，其最大的特點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均度與各節(jié)點(diǎn)的度趨向于一致，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2（a）所示，根據(jù)我們實(shí)驗(yàn)得出，一般的網(wǎng)絡(luò)謠言的病毒傳播臨界值在P=0.16%，當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中1 000個(gè)節(jié)點(diǎn)中有16個(gè)節(jié)點(diǎn)被謠言感染時(shí)，該謠言就會(huì)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中快速傳播，產(chǎn)生爆發(fā)之式，產(chǎn)生群體性事件的可能也會(huì)激增。

網(wǎng)絡(luò)中的第二種模型是我們稱之為SIS模型。它將網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)也劃分為3類：第一類節(jié)點(diǎn)是易感染節(jié)點(diǎn)（S），在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)為可能被謠言影響，但不會(huì)主動(dòng)參與到信息傳播中去；第二類節(jié)點(diǎn)是染病節(jié)點(diǎn)（I），在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)是輕信謠言并且去傳播謠言，是網(wǎng)絡(luò)中極具破壞性的節(jié)點(diǎn)部分；第三類是免疫節(jié)點(diǎn)（S），他們表現(xiàn)為對(duì)謠言信息具有一定的判斷力，但不是絕對(duì)性的，還有可能輕信謠言再次被感染。該種網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)感染節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的新感染節(jié)點(diǎn)的平均密度，它與有效傳播率λ，節(jié)點(diǎn)的平均度〈k〉，健康節(jié)點(diǎn)相連概率1-ρ（t）成比例。在均勻網(wǎng)絡(luò)中存在一個(gè)有限的正值傳播臨界值λc。如果有效傳播率λ>λc，則病毒可以在網(wǎng)絡(luò)中傳播開(kāi)來(lái)，并最終穩(wěn)定于ρ=1-λc/λ，此時(shí)為激活相態(tài)。如果有效傳播率λ<λc，病毒呈現(xiàn)指數(shù)衰減，無(wú)法大范圍傳播，最終不能傳播，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)為吸收相態(tài)。這種節(jié)點(diǎn)也稱之為冪率分布的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，其最大的特點(diǎn)和我們目前的微信與微博中的大V類似，很多隨意的節(jié)點(diǎn)更傾向于去聯(lián)結(jié)有影響力的節(jié)點(diǎn)，一旦這種大V節(jié)點(diǎn)被謠言感染或者就是謠言源頭的話，它的謠言傳播速度比SIR模型更快，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2（b）所示。我們將其中的傳播臨界值定義為λc=〈k〉/〈k2〉。通過(guò)我們的研究發(fā)現(xiàn)，這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，謠言信息會(huì)長(zhǎng)期在這種結(jié)構(gòu)中存在，永遠(yuǎn)無(wú)法根除，甚至在傳染幾率很小的情況下，也可能造成大爆發(fā)[7-8]。

2.2 輿情謠言治理

目前，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播進(jìn)行防護(hù)提出了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)病毒預(yù)防的新辦法，該方法主要基于網(wǎng)絡(luò)的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠從最大限度上防范網(wǎng)絡(luò)輿情信息導(dǎo)致的群體性事件的發(fā)生，其中的辦法主要包括3種：（1）隨機(jī)免疫（均勻免疫）；（2）目標(biāo)免疫（選擇免疫）；（3）熟人免疫[7]?；趶?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的輿情信息的第一種免疫策略我們采用隨機(jī)免疫策略，其主要內(nèi)容是隨機(jī)的選取一部分節(jié)點(diǎn)進(jìn)行免疫保護(hù)。所有網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)都一視同仁，而無(wú)論它的度的大小區(qū)別。換個(gè)說(shuō)法，該免疫策略很難達(dá)到謠言信息的徹底消滅。該種免疫方式對(duì)于節(jié)點(diǎn)較少的網(wǎng)絡(luò)比較容易使用，而且效果較好。隨機(jī)免疫策略對(duì)于冪律分布的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的效果有限，而對(duì)于泊松分布的均勻網(wǎng)絡(luò)則顯示出非常好的效果。第二種免疫策略我們將使用目標(biāo)免疫方法，它特別針對(duì)冪律分布的網(wǎng)絡(luò)，在實(shí)際的操作過(guò)程中，即選取網(wǎng)絡(luò)中個(gè)別度最大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行控制免疫，抓住這些節(jié)點(diǎn)也就是抓住了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)謠言傳播的重要通道，這樣就可以最大程度上的減少謠言傳播的可能途徑。目標(biāo)免疫的前提條件是必須了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，對(duì)于小型網(wǎng)絡(luò)是適用的，而對(duì)于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)實(shí)現(xiàn)是不可能的。第三種免疫策略我們稱之為熟人免疫，其基本思想是從已知的節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選取一定比例的節(jié)點(diǎn)，如5%或者10%，再?gòu)倪x中的節(jié)點(diǎn)中找到一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行免疫。該種免疫策略的最大特點(diǎn)在于計(jì)算機(jī)操作性強(qiáng)，工作效率高，同時(shí)不需要對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行免疫。

另外，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播治理還有一種比較成熟的補(bǔ)充方法，我們稱之為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)靴襻滲流研究。該理論最早于1979年提出，主要研究對(duì)象是磁鐵由于非磁性雜質(zhì)致磁有序的降低并最終消失的現(xiàn)象[9]。該理論的基本模型如下：在網(wǎng)絡(luò)空間中所有的節(jié)點(diǎn)都存在兩種狀態(tài)：一種是活躍狀態(tài)；另一種是非活躍狀態(tài)，而且各個(gè)節(jié)點(diǎn)是獨(dú)立的。在初始時(shí)刻，各個(gè)節(jié)點(diǎn)都處于非活躍狀態(tài)，并以一定的概率值變?yōu)榛钴S狀態(tài)。而且，當(dāng)其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)周圍的活躍節(jié)點(diǎn)達(dá)到一定系數(shù)時(shí)，該節(jié)點(diǎn)由非活躍節(jié)點(diǎn)變成活躍節(jié)點(diǎn)并一直保持下去。該模型的描述與網(wǎng)絡(luò)輿情中謠言的病毒性傳播特性具有絕對(duì)的一致性[10-11]。目前該研究始發(fā)于兩個(gè)方面：一個(gè)是臨界概率的發(fā)現(xiàn)；另一個(gè)是最大活躍子圖的發(fā)現(xiàn)。如圖3所示，在我們對(duì)于泊松分布網(wǎng)絡(luò)的實(shí)證研究中，發(fā)現(xiàn)該類型網(wǎng)絡(luò)隨初始活躍節(jié)點(diǎn)的變化，存在一個(gè)非常明顯的跳躍，這個(gè)變化點(diǎn)恰恰是網(wǎng)絡(luò)謠言大面積爆發(fā)的初始臨界點(diǎn)。該值會(huì)伴隨節(jié)點(diǎn)平均度k的變小而逐步消失。這就說(shuō)明用戶相互連通較少的網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)謠言爆發(fā)的可能性就小一點(diǎn)。給我們的實(shí)際指導(dǎo)意義在于要適當(dāng)控制網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模及其連通度，適當(dāng)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的活躍度。圖4所示的冪率分布的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，它的連通能力直接與冪指數(shù)a相關(guān)。正如圖中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果所示，當(dāng)冪指數(shù)a在[-5，-4]之間時(shí)，有明顯的相變點(diǎn)出現(xiàn)，也就是出現(xiàn)所謂的網(wǎng)絡(luò)謠言大爆發(fā)概率變大，需給予足夠的關(guān)注。而當(dāng)冪指數(shù)在[-3，-2]之間時(shí)，無(wú)明顯的相變點(diǎn)出現(xiàn)，也就是不會(huì)出現(xiàn)所謂的網(wǎng)絡(luò)謠言大爆發(fā)[11]。

3 結(jié)束語(yǔ)

目前，基于傳統(tǒng)人文領(lǐng)域的研究方法對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情的研究越來(lái)越顯示出局限性，其主要原因在于對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播的成因、流程和規(guī)律無(wú)法定量的加以研究?；趶?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的輿情研究提供了一條新的思路，其核心內(nèi)容發(fā)自對(duì)網(wǎng)絡(luò)核心架構(gòu)的搭建，以及演化機(jī)理的闡述，嘗試從結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行趨勢(shì)的研究，從而引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情信息發(fā)展的趨勢(shì)，加強(qiáng)對(duì)社會(huì)群體事件的管理。

參考文獻(xiàn)

[1]王蘭成.網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2014.

[2]李維杰，劉暉，吳世忠.互聯(lián)網(wǎng)輿情理論分析[M].北京：科學(xué)出版社，2015.

[3]楊興坤.輿情引導(dǎo)與危機(jī)處理[M].北京：中國(guó)傳媒大學(xué)出版社，2015.

[4]何大韌，劉宗華，汪秉宏.復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[M].北京：高等教育出版社，2009.

[5]郭雷，許曉鳴.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[M].上海：上?？萍冀逃霭嫔?，2006.

[6]燕道成.群體事件中的網(wǎng)絡(luò)輿情研究[M].北京：新華出版社，2013.

[7]林敏.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)自組織臨界行為影響的研究[D].天津：南開(kāi)大學(xué)，2005.

[8]韓定定.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)洹?dòng)力學(xué)行為及其實(shí)證研究[D].上海：華東師范大學(xué)，2008.

[9]陳小龍.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)爆炸滲流研究綜述[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，27（1）：12-21.

[10]萬(wàn)寶惠，張鵬，張晶，等.二分網(wǎng)上的靴襻滲流[J].物理學(xué)報(bào)，2012，61（16）：369-374.

[11]張.滲流相變現(xiàn)象的行為特征與演化機(jī)制研究[D].北京：北京航空航天大學(xué)，2014.

（本文責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）