趙 研，張芳菲，曲大鵬

(遼寧大學(xué) 信息學(xué)院，遼寧 沈陽 110036)

0 引言

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)民信息交互日益頻繁，越來越多的輿情事件被不斷曝出.高校也很難獨(dú)善其身，往往被卷入輿論漩渦之中.區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N去中心化的分布式技術(shù)，是一種以密碼學(xué)算法為基礎(chǔ)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)分布式賬本技術(shù)，也是一種互聯(lián)網(wǎng)上的共享數(shù)據(jù)庫技術(shù)[1].將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于校園輿情環(huán)境，能夠保證信息交互去中心化和信息生產(chǎn)不可變更，并且在信息傳播過程中通過采取分布式賬本建立信任機(jī)制，從而重構(gòu)了網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播生態(tài)系統(tǒng).因此，能夠構(gòu)建出可信校園輿情環(huán)境.

1 相關(guān)工作

目前，基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)輿情研究主要集中在區(qū)塊鏈理論及其在信息傳播領(lǐng)域的應(yīng)用研究.例如，趙丹等通過對(duì)Steemit中數(shù)據(jù)的分析和處理認(rèn)為，由于沒有中心化機(jī)構(gòu)，區(qū)塊鏈輿情信息擴(kuò)散相對(duì)緩慢，輿情傳播效率有所降低，但是虛假輿情傳播能夠得到遏制，真實(shí)內(nèi)容相對(duì)凸顯[2].賓晟等提出針對(duì)于基于區(qū)塊鏈技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)的輿情傳播模型，通過對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)概率取值的分析說明了區(qū)塊鏈社交網(wǎng)絡(luò)中的激勵(lì)機(jī)制對(duì)信息傳播的影響[3].李萌等在電子證據(jù)可信性的影響因素分析基礎(chǔ)上，提出了自動(dòng)生成中國公共數(shù)據(jù)庫電子證據(jù)系統(tǒng)的區(qū)塊鏈模型取證技術(shù)體系.該研究在一定程度上保證了司法、公證和公共事務(wù)中電子證據(jù)的可信性[4].袁勇等闡述了區(qū)塊鏈技術(shù)在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展前景與展望.未來區(qū)塊鏈向網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的滲透性研究將逐步深入[5].從上述分析可以看出，目前雖然已有關(guān)于區(qū)塊鏈技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情方面的相關(guān)研究，但一方面相關(guān)研究還不夠深入，另一方面還沒有在校園環(huán)境下的相關(guān)研究.

2 Steemit數(shù)據(jù)分析

2.1 社交關(guān)系分析

本文利用爬蟲工具對(duì)Steemit社交網(wǎng)絡(luò)中food，wherein，curation等15個(gè)標(biāo)簽下的用戶發(fā)布標(biāo)題，內(nèi)容，評(píng)論內(nèi)容的用戶名，發(fā)布時(shí)間，待獲得賞金，投票數(shù)，用戶聲譽(yù)等屬性信息進(jìn)行采集，將其作為初始輿情信息，形成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集.并通過評(píng)論關(guān)系構(gòu)建成一個(gè)輿情網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1中一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)用戶，節(jié)點(diǎn)間的邊表示用戶之間的互動(dòng)，邊的粗細(xì)表示用戶間交互的頻繁程度.可以看出，輿情網(wǎng)絡(luò)中用戶間交互的頻繁程度均較小.說明基于區(qū)塊鏈的輿情傳播中用戶間的輿情信息傳播比較平均，核心用戶較少.在校園輿情的環(huán)境中，學(xué)生用戶間地位對(duì)等，不存在核心用戶，因此基于區(qū)塊鏈的輿情信息傳播適合運(yùn)用于校園環(huán)境.

2.2 激勵(lì)措施

Steemit中共有三種貨幣，分別是steem，SBD(steem Dollars)和SP(steem power)，其中steem是Steemit的基礎(chǔ)貨幣，可以與另外兩種貨幣進(jìn)行轉(zhuǎn)化；SBD是用來兌換美元的；SP是股權(quán)，通過steem轉(zhuǎn)化而來，用戶擁有的SP越多，其在steemit社區(qū)的影響力越大，點(diǎn)贊得到的收益越大.

我們從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中選取wherein標(biāo)簽中作者發(fā)布的一條帖子，帖子總收益為6.214$.用戶點(diǎn)贊產(chǎn)生的總收益為6.07$，其中作者收益為3.107$，所有點(diǎn)贊用戶總收益為2.963$.返回獎(jiǎng)勵(lì)池的收益為0.144$.Steemit獎(jiǎng)勵(lì)池中每日都有新的steem被生產(chǎn)出來，用于獎(jiǎng)勵(lì)作者和點(diǎn)贊用戶，為了防止有些用戶刷贊，在0～15 min內(nèi)點(diǎn)贊產(chǎn)生的收益會(huì)被回收到獎(jiǎng)勵(lì)池，隨著時(shí)間延長，收益回收的比例越來越小，直到15 min后點(diǎn)贊用戶可以完全獲得收益，具體分布如圖2所示：

該帖子的收益隨點(diǎn)贊時(shí)間的變化情況如圖3所示，其中橫坐標(biāo)表示帖子發(fā)布后用戶的點(diǎn)贊時(shí)間，縱坐標(biāo)表示用戶點(diǎn)贊為帖子貢獻(xiàn)的收益總和，值為6.07$，可以看出，隨著用戶點(diǎn)贊，帖子收益逐步上升，收益的主要增長時(shí)期為發(fā)布后的18 min，具體為在帖子發(fā)布后約5 min時(shí)，用戶點(diǎn)贊貢獻(xiàn)最大收益.在Steemit中貢獻(xiàn)最大收益的點(diǎn)贊時(shí)期為帖子發(fā)布后的5～15 min內(nèi)，因此5～15 min內(nèi)收益值呈明顯上升趨勢(shì).

從Steemit的工具網(wǎng)站steemworld.org中可以看到帖子點(diǎn)贊用戶的具體貢獻(xiàn)收益.因?yàn)樘哟嬖? d的驗(yàn)證周期，7 d后點(diǎn)贊只能增加帖子熱度不會(huì)產(chǎn)生收益，所以并非所有點(diǎn)贊用戶都會(huì)為帖子貢獻(xiàn)價(jià)值，我們將點(diǎn)贊行為能產(chǎn)生收益的用戶稱為有效點(diǎn)贊用戶.有效點(diǎn)贊用戶對(duì)帖子收益的貢獻(xiàn)如圖4所示，其中，左側(cè)的藍(lán)框是用戶的點(diǎn)贊權(quán)重weight，其值早先隨著用戶每天點(diǎn)贊次數(shù)的增加而依次遞減，現(xiàn)在也可由用戶自行定義，顯然weight值為100%時(shí)，用戶的評(píng)論行為影響力最大；粗框是用戶為貼子具體的貢獻(xiàn)價(jià)值，主要來自于用戶擁有的SP，顯然SP越大，用戶點(diǎn)贊行為給帖子產(chǎn)生的收益越大.圖4右側(cè)為有效點(diǎn)贊用戶對(duì)帖子貢獻(xiàn)價(jià)值的分布圖，可以看出該帖子總收益的約30%來自于用戶wherein在5 m 06 s的點(diǎn)贊.

通過上述分析可以看出，只要發(fā)布帖子并經(jīng)由其他用戶點(diǎn)贊就可以獲得一定量的收益，對(duì)于無收入校園學(xué)生用戶來說是一個(gè)很好的激勵(lì)措施.

2.3 懲罰措施

用戶如果發(fā)布虛假內(nèi)容，抄襲，偏激言論，比如政治、宗教等方面以及毫無意義的水貼等會(huì)被其他用戶點(diǎn)踩，文章所獲收益下降直至為0，并且帖子變灰被區(qū)塊鏈自動(dòng)隱藏.取wherein標(biāo)簽中另一作者發(fā)布的帖子為例，此帖子被驗(yàn)證為抄襲，經(jīng)由其他用戶點(diǎn)踩后收益遞減為0，如圖5所示.用戶發(fā)布此帖子后的約1 d 03 h之內(nèi)有用戶點(diǎn)贊，說明1 d 03 h內(nèi)帖子有收益，但在發(fā)布1 d 03 h14 m后有兩位用戶以100%的weight點(diǎn)踩，導(dǎo)致帖子收益降為0.在Steemit中，用戶既是內(nèi)容發(fā)布者又是內(nèi)容管理者，一旦有人不遵守規(guī)則，就一定會(huì)受到懲罰，且由于區(qū)塊鏈不可篡改特性，所有被踩操作都會(huì)永遠(yuǎn)記錄，無法刪除，警示用戶謹(jǐn)慎發(fā)帖.

通過Steemit社交關(guān)系、激勵(lì)和懲罰措施分析可知，steemit社交網(wǎng)絡(luò)特征適用于分析校園輿情傳播特征，收益機(jī)制對(duì)學(xué)生用戶有一定的激勵(lì)措施且懲罰措施可以對(duì)學(xué)生用戶起到警示作用.因此Steemit的輿情傳播系統(tǒng)適合于校園環(huán)境，可以基于Steemit構(gòu)建可信的校園輿情環(huán)境.

3 校園可信輿情環(huán)境構(gòu)建

3.1 基礎(chǔ)理論

Steemit是一個(gè)依托于公鏈平臺(tái)steem的內(nèi)容社交網(wǎng)站，它利用數(shù)字貨幣獎(jiǎng)勵(lì)社區(qū)建設(shè)和社區(qū)互動(dòng).Steemit上的文章內(nèi)容和對(duì)文章的評(píng)論等都直接存儲(chǔ)在steem區(qū)塊鏈上.我們應(yīng)用Steemit中的基礎(chǔ)理論來構(gòu)建校園可信輿情環(huán)境.

圖6所示是校園輿情環(huán)境的框架圖，最上層是學(xué)生用戶，中間層是校園輿情環(huán)境，最底層是區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)，學(xué)生用戶在校園輿情環(huán)境中發(fā)布內(nèi)容，評(píng)論內(nèi)容，相關(guān)信息都存儲(chǔ)在最底層的區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)中.通過獎(jiǎng)懲策略，激勵(lì)內(nèi)容發(fā)布者發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和內(nèi)容接收者發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，懲罰內(nèi)容發(fā)布者發(fā)布虛假消息和內(nèi)容接受者虛假評(píng)論，將使得輿情傳播過程公開透明，用戶發(fā)布和轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容更加理性，從而在一定程度上限制虛假內(nèi)容的傳播，建立起一個(gè)健康可信的校園輿情環(huán)境.

3.2 應(yīng)用分析

學(xué)生在校園輿情環(huán)境中的行為主要可分為兩類：發(fā)布內(nèi)容和接收內(nèi)容.下面分別講述具體操作過程.

3.2.1 內(nèi)容發(fā)布流程

學(xué)生Alice發(fā)布內(nèi)容具體步驟描述如下，流程如圖7所示.

Step 1.Alice發(fā)布一條內(nèi)容cj.

Step 2.等待其他學(xué)生驗(yàn)證，驗(yàn)證方式有兩種：點(diǎn)贊和點(diǎn)踩，周期為7*24 h.

Step 3.如果驗(yàn)證周期結(jié)束時(shí)，點(diǎn)贊總?cè)藬?shù)超過總驗(yàn)證人數(shù)的75%，則該內(nèi)容被系統(tǒng)認(rèn)定為真實(shí)且優(yōu)質(zhì)，推送到主頁.Alice獲得獎(jiǎng)勵(lì)，如公式(1)所示：

Δτr×∑msi(cj,like)

(1)

其中，Δτr表示學(xué)生因?yàn)榘l(fā)布真實(shí)內(nèi)容被獎(jiǎng)勵(lì)的單價(jià)，msi表示學(xué)生Si的貨幣數(shù)，msi(cj,like)表示對(duì)內(nèi)容cj點(diǎn)贊的學(xué)生Si的貨幣數(shù).顯然，對(duì)該內(nèi)容點(diǎn)贊的學(xué)生擁有的貨幣數(shù)越多，該學(xué)生越重要，則他們點(diǎn)贊后Alice獲得的獎(jiǎng)勵(lì)越高.

Step 4.否則，該內(nèi)容點(diǎn)贊總?cè)藬?shù)未超過總驗(yàn)證人數(shù)的75%，則被系統(tǒng)認(rèn)定為虛假，并被系統(tǒng)隱藏.Alice會(huì)被罰款，如公式(2)所示.

Δτp×∑msi(cj,dislike)

(2)

其中，Δτp表示學(xué)生因?yàn)榘l(fā)布虛假內(nèi)容被懲罰的單價(jià)，msi(cj,dislike)表示對(duì)內(nèi)容cj點(diǎn)踩的學(xué)生Si的貨幣數(shù).顯然，對(duì)該內(nèi)容點(diǎn)踩的學(xué)生擁有的貨幣數(shù)越多，該學(xué)生越重要，則他們點(diǎn)踩后Alice獲得的懲罰越高.

3.2.2 內(nèi)容接收流程

學(xué)生Bob收到一條內(nèi)容后的具體步驟描述如下，流程如圖8所示.

Step 1.Bob收到一條內(nèi)容cj.

Step 2.如果該內(nèi)容在驗(yàn)證周期內(nèi)，Bob對(duì)收到的內(nèi)容做評(píng)判，執(zhí)行Step 3；否則執(zhí)行Step 4.

Step 3.如果該內(nèi)容為真，即驗(yàn)證周期結(jié)束時(shí)，點(diǎn)贊總?cè)藬?shù)超過75%，如果Bob點(diǎn)贊該內(nèi)容，將獲得獎(jiǎng)勵(lì)，否則受到懲罰.如果該內(nèi)容為假，即驗(yàn)證周期結(jié)束時(shí)，點(diǎn)贊總?cè)藬?shù)未超過75%，如果Bob點(diǎn)贊該內(nèi)容，將受到懲罰，否則獲得獎(jiǎng)勵(lì).

其中，學(xué)生Si對(duì)真實(shí)內(nèi)容cj踩而受到懲罰P(cj,T,dislike)如公式(3)所示，具體如圖9所示.

(3)

其中，t(si，cj)表示學(xué)生Si對(duì)內(nèi)容cj發(fā)表評(píng)論的時(shí)間，t0(cj)表示內(nèi)容cj被發(fā)布的時(shí)間.顯然，距離內(nèi)容發(fā)布時(shí)間越近的評(píng)論受到的懲罰越重.同理，可得到學(xué)生Si對(duì)真實(shí)內(nèi)容cj點(diǎn)贊而獲得的獎(jiǎng)勵(lì)R(cj,T,like).

Step 4.如果已超過驗(yàn)證周期，無法評(píng)判，等待驗(yàn)證結(jié)果.

4 總結(jié)與展望

本文基于區(qū)塊鏈技術(shù)探討如何構(gòu)建可信校園輿情環(huán)境，通過學(xué)生用戶發(fā)布和接收內(nèi)容兩個(gè)實(shí)例來說明如何分別獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰學(xué)生不同行為，對(duì)于發(fā)布真實(shí)內(nèi)容，點(diǎn)贊真實(shí)內(nèi)容和踩虛假內(nèi)容的用戶進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，否則進(jìn)行相應(yīng)懲罰，從而篩選可信輿情信息，淘汰虛假輿情信息.區(qū)塊鏈可溯源且不可修改的特性能夠促使用戶更加理性地對(duì)待自己在網(wǎng)絡(luò)中的行為，從而構(gòu)建可信輿情環(huán)境.