王雙燕

（中共中央黨校（國家行政學(xué)院） 應(yīng)急管理培訓(xùn)中心（中歐應(yīng)急管理學(xué)院），北京 100091）

0 引言

隨著自媒體的飛速發(fā)展，社會公眾在突發(fā)事件應(yīng)急處置中的參與度及參與地位不容忽視，每個人都是信息的接收者和傳播者，這樣多元參與、復(fù)雜因素眾多的研究特征引起學(xué)者們對突發(fā)事件輿情引導(dǎo)研究的關(guān)注。同樣值得關(guān)注的是，在突發(fā)事件處置現(xiàn)場的場域內(nèi)，需要受保護(hù)的公眾之間也存在著多源信息的發(fā)布與接收。突發(fā)事件場內(nèi)的社會公眾形成的社會網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)急信息（如疏散信息）和負(fù)面信息隨著人與人之間的傳播產(chǎn)生流動，正負(fù)面信息的傳播和流動直接影響場內(nèi)公眾保護(hù)及政府應(yīng)急行動效率。

與場外線上或線下輿情傳播略有不同，場內(nèi)公眾突發(fā)事件應(yīng)急信息傳播具有定向傳播的特點(diǎn)，并且場內(nèi)的公眾受突發(fā)性和強(qiáng)壓性特征的影響，會優(yōu)先選擇點(diǎn)對點(diǎn)、人對人的方式傳播信息。對于政府應(yīng)急決策者而言，需要在短期內(nèi)高效促進(jìn)場內(nèi)社會公眾間的應(yīng)急信息傳播，抑制負(fù)面信息擴(kuò)散。而相同的是，2 種情景下的信息傳播都會在社會網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生多源頭信息對沖、多口徑信息傳播、多渠道信息干擾等現(xiàn)象。

政府在以往突發(fā)事件應(yīng)對過程中，較關(guān)注場外輿情引導(dǎo)工作，特別是以傳統(tǒng)新聞媒體為媒介的輿情引導(dǎo)，如昆明火車站“3·1”嚴(yán)重暴力恐怖案、吉林長春長生公司問題疫苗案件、“東方之星”號客輪翻沉事件等處置過程中，新聞發(fā)布和輿論引導(dǎo)是政府首要采取的應(yīng)對措施之一，其在事件初期表達(dá)立場，起到安撫民心的作用。然而，對于區(qū)域性災(zāi)害事件來說，場內(nèi)公眾的應(yīng)急信息發(fā)布同樣需要積極關(guān)注和科學(xué)引導(dǎo)，這對于動員群眾自發(fā)性的應(yīng)急反應(yīng)、避免恐慌導(dǎo)致的二次踩踏、事態(tài)擴(kuò)大等都具有重要意義，如天津港“8·12”瑞海公司危險品倉庫特別重大火災(zāi)爆炸事故發(fā)生時，周邊近千名居民自發(fā)組織疏散，以及新冠疫情中全民參與抗疫等，公眾所依賴的傳播體系就是社會網(wǎng)絡(luò)。在急迫需要開發(fā)多元信息發(fā)布渠道的當(dāng)下，運(yùn)用社會群體所形成的社會網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)中每1 個傳播者擴(kuò)散應(yīng)急信息也是1個很好的選擇。Lachlan 等[1]對重大氣象災(zāi)害事件中Twitter的使用情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)社交媒體在危機(jī)溝通、信息搜索等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用；Eunae等[2]通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，社交媒體內(nèi)部危機(jī)信息的傳播速度遠(yuǎn)高于外部對內(nèi)發(fā)布的危機(jī)信息。

運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散應(yīng)急信息之前，需要對其運(yùn)行機(jī)理充分了解，因此本文旨在探究突發(fā)事件場內(nèi)社會群體內(nèi)正負(fù)面信息對沖的規(guī)律是如何進(jìn)行演化以及其演化規(guī)律的主要影響因素。

在信息對沖規(guī)律研究方面，主要有博弈理論的應(yīng)用建模和計算機(jī)建模2 種方法。博弈理論是通過公式化博弈雙方之間的相互作用，通過分析博弈雙方的實(shí)際行為和預(yù)測行為，探究博弈的最優(yōu)策略，該理論的1 個大前提是參與博弈的主體都是理性的[3]。大部分博弈模型傾向于通過構(gòu)建博弈主體在身份上的差異性，體現(xiàn)其博弈行為的差異性。也有學(xué)者通過主體在影響力、知識儲備、聲譽(yù)、傳播概率等方面塑造參與主體的差異性，并剖析這些差異因素對信息傳播的影響[4]。研究發(fā)現(xiàn)主體的影響力、知識儲備[5]、偏好及傾向性行為[6]、網(wǎng)民認(rèn)知能力及信息共享程度[7]會顯著影響信息傳播規(guī)律。

隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，更多學(xué)者傾向于通過計算機(jī)建模動態(tài)分析信息傳播的演化規(guī)律，其中傳染病模型尤其受到青睞[8]。與博弈模型相同的是，計算機(jī)模型在塑造動態(tài)信息傳播情景時，傾向于刻畫主體的差異性行為，但傳統(tǒng)的傳染病倉室模型不完全滿足信息傳播過程中多主體的差異性設(shè)置，因此部分學(xué)者通過引入Agent建模方法，體現(xiàn)主體間的異質(zhì)性[9]。與博弈模型存在不同的是，計算機(jī)建?？梢猿尸F(xiàn)出主體間更為復(fù)雜的交互行為，并且可以通過引入相關(guān)參數(shù)，呈現(xiàn)不同主體的選擇行為和交互規(guī)律[10]。

受群體的影響，主體的差異性也包含非理性因素，其中最為典型的是個體的從眾心理和偏好性行為[11]，另外有認(rèn)知差異[12]、即刻主觀感受[13]、態(tài)度多變性[14]等。此外，個體易受周邊個體選擇行為影響，并因?yàn)檫@種影響使得其呈現(xiàn)出多變的行為特征。

綜上所述，當(dāng)前相關(guān)研究大多傾向于剖析個體差異性因素對信息傳播的影響，對信息對沖的微觀分析尚存不足。因此，本文立足于突發(fā)事件下場內(nèi)群體社會網(wǎng)絡(luò)中的正負(fù)面信息傳播對沖研究，基于多智能體建模方法（multi-agent modelling）構(gòu)建包含理性及非理性影響因素的信息傳播模型，呈現(xiàn)動態(tài)化信息傳播過程，從微觀角度剖析信息傳播對沖規(guī)律及其主要致因因素，以期為突發(fā)事件下面向公眾的危機(jī)事件傳播策略制定和推演提供參考與借鑒。

1 問題描述與基本假設(shè)

基于多智能體建模方法，本文構(gòu)建ASN信息傳播模型，并提出以下基本假設(shè)：1）個體會按照其社會網(wǎng)絡(luò)選擇傳播對象，并以點(diǎn)對點(diǎn)單線方式傳播；2）個體隨機(jī)選擇信息傳播對象，1 次傳播按照隨機(jī)選擇序列傳播所有選擇對象，每傳播1 個對象至下1 個對象開始之間具有一定的時間間隔，所選擇的對象數(shù)量小于其社會關(guān)系數(shù)量，且1 個個體僅能傳播1 次應(yīng)急信息及1 次負(fù)面信息；3）在信息傳播初始，同時出現(xiàn)應(yīng)急信息及負(fù)面信息的初始傳播者，模型假設(shè)正負(fù)面信息初始傳播者數(shù)量服從Poisson 分布（總?cè)藬?shù)×10%），且在信息傳播過程中不再有新的應(yīng)急信息及負(fù)面信息的注入；4）應(yīng)急信息的信息值為正，負(fù)面信息的信息值為負(fù)，個體A在接收不同對象的信息后，會產(chǎn)生信息累積值，對沖性的信息接收后，會降低信息的累積值；5）考慮到信息傳播過程中可能存在的信息衰減[15]，假設(shè)個體A向個體B傳播應(yīng)急信息時，信息的信息值會產(chǎn)生衰減。模型為體現(xiàn)群體的行為異質(zhì)性，個體做出行為受隨機(jī)概率的影響，模型統(tǒng)一將隨機(jī)概率設(shè)計為服從0-1 的正態(tài)分布。

2 人群信息對沖傳播情景及模型構(gòu)建

ASN構(gòu)建情景的具體描述如下：

1）信息傳播載體。由社會群體的個體及其之間的社會關(guān)系構(gòu)成的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

2）信息傳播過程。初始時，社會群體中的所有個體皆為未被通知狀態(tài)。當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生時，群體內(nèi)的部分個體首先獲得應(yīng)急信息或負(fù)面信息，接收應(yīng)急信息或負(fù)面信息的個體會根據(jù)接收信息的信息值及本身即刻的判斷閾值來決策是否會相信所接收的信息。選擇相信應(yīng)急信息的個體可能做出以下行為：傳播且響應(yīng)、僅傳播或僅響應(yīng)；選擇相信負(fù)面信息的個體有可能會傳播負(fù)面信息；未響應(yīng)個體在再次接收負(fù)面信息或應(yīng)急信息后會進(jìn)行再決策，其可能會因?yàn)橹苓呿憫?yīng)數(shù)量增多產(chǎn)生從眾，在從眾前如果就近問詢則為非盲目從眾，否則為盲目從眾。此外，隨著個體接收同類信息次數(shù)增多，可能會因接收次數(shù)過多降低其信息判斷閾值。

上述描述僅表示1 個個體的典型行為特征，同一時間節(jié)點(diǎn)上會出現(xiàn)不同個體的不同行為，且個體行為又會受到其他個體行為的影響，從而涌現(xiàn)出集群行為特征。

3 信息對沖傳播過程動態(tài)模擬及規(guī)律分析

鑒于ASN模型中運(yùn)用大量的隨機(jī)分布和隨機(jī)數(shù)，為確保模擬結(jié)果的可靠性，本文采用Monte Carlo（MC）方法設(shè)計模擬實(shí)驗(yàn)，并選取2 個真實(shí)的社會網(wǎng)絡(luò)推演對沖信息傳播過程，2 個真實(shí)網(wǎng)絡(luò)邊集及點(diǎn)集（規(guī)模）比分別為2 5571/1 005 和12 534/1 859。2 個網(wǎng)絡(luò)的度分布皆為冪律分布，屬于無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，且均具有不同的集群結(jié)構(gòu)。1 次MC實(shí)驗(yàn)包含10 次模擬，可輸出每次傳播模擬過程中隨時間變化的以下參數(shù)：1）盲目從眾人數(shù)；2）非盲目從眾人數(shù)；3）再決策從眾人數(shù)；4）再決策從眾影響增加的傳播人數(shù)；5）再決策影響增加的傳播次數(shù)；6）受通知次數(shù)影響增加的響應(yīng)人數(shù)；7）受通知次數(shù)影響增加的傳播人數(shù)；8）再決策人數(shù)；9）響應(yīng)人數(shù)。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，本文將每個時間節(jié)點(diǎn)上10 次模擬數(shù)據(jù)的均值作為最終分析數(shù)據(jù)。單次實(shí)驗(yàn)?zāi)M時長為5 000 min，預(yù)實(shí)驗(yàn)表明傳播可在5 000 min 內(nèi)完全收斂，即不再有新增的被傳播者。

本文設(shè)計6 種信息傳播情景，即信息傳播過程中包含負(fù)面信息對沖、從眾行為及通知累積次數(shù)的影響（RFI）；僅包含負(fù)面信息對沖及通知累積次數(shù)的影響（RI）；僅包含負(fù)面信息對沖（R）；僅包含從眾行為及通知累積次數(shù)的影響（FI）；僅包含通知累積次數(shù)的影響（I）；不包含負(fù)面信息對沖、從眾行為及通知累積次數(shù)的影響（None）。在2 種網(wǎng)絡(luò)中分別運(yùn)行以上6 種信息傳播情景，通過控制變量的方法觀察信息對沖規(guī)律及最終響應(yīng)人數(shù)的影響因素。

規(guī)模1005 的社會網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖1～4 所示。由圖1可知，6 種情景下的最終響應(yīng)人數(shù)降序?yàn)镽I＞RFI＞I＞R＞FI＞None，由此可得出：

圖1 規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)中隨時間變化的響應(yīng)人數(shù)Fig.1 Number of r esponders changing over time in 1005 scale network

1）RI＞RFI以及I＞FI表明從眾在有“受通知次數(shù)影響”因素時，對應(yīng)急信息傳播具有抑制作用，會抑制響應(yīng)人數(shù)增加。這是因?yàn)閺谋娙藬?shù)的增加會導(dǎo)致群體內(nèi)接收、判斷、傳播信息的人數(shù)減少，信息無法得到進(jìn)一步地擴(kuò)散，必然會使得最終響應(yīng)人數(shù)降低。

RFI＞FI＞None表明，相對于無任何影響因素而言，從眾行為對響應(yīng)人數(shù)增加有一定的促進(jìn)作用。由圖2中RFI數(shù)據(jù)可知，負(fù)面信息對沖影響下，盲目從眾行為個體數(shù)量大幅度降低，這是因?yàn)樨?fù)面信息擴(kuò)散加速群體內(nèi)的信息流動，更少的個體獲取不到信息。反之，沒有負(fù)面信息對沖時，如圖2中FI數(shù)據(jù)，群體內(nèi)較多個體無法獲取信息，從眾反而促使這部分個體響應(yīng)，從而提升響應(yīng)人數(shù)的增加。

圖2 規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)中隨時間變化的從眾人數(shù)及再決策從眾后傳播人數(shù)Fig.2 Number of conformity personnel and re-decision personnel affected by conformity changing over time in 1005 scale networ k

2）RI＞RFI＞I＞R＞None表明負(fù)面信息的對沖對增加響應(yīng)人數(shù)具有積極作用，尤其是有“受通知次數(shù)影響”的因素存在時效果更明顯。圖3表明，負(fù)面信息對沖明顯增加受通知次數(shù)影響的響應(yīng)人數(shù)與傳播人數(shù)，這是因?yàn)樨?fù)面信息的對沖傳播使得人群內(nèi)的信息量加大，更多的個體，尤其是接收應(yīng)急信息值不足的個體，會因?yàn)樵俅谓邮招畔⒆鞒鲈贈Q策行為。如圖4所示，負(fù)面信息對沖能夠促進(jìn)再決策人數(shù)的增加以及再決策行為影響的傳播次數(shù)，尤其是在“受通知次數(shù)影響”因素存在時。更多人傳播信息意味著應(yīng)急信息的加速擴(kuò)散，從而提升響應(yīng)人數(shù)。

圖3 規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)中受通知次數(shù)影響的響應(yīng)人數(shù)及傳播人數(shù)Fig.3 Numbers of responders and disseminator affected by informed times in 1005 scale network

圖4 規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)中再決策人數(shù)及受其影響增加的傳播次數(shù)Fig.4 Number of re-decision personnel and increased dissemination times affected by r e-decision in 1005 scale network

如圖1所示，不同情景下隨時間變化的坡起階段（時間段約為4～10 min），響應(yīng)人數(shù)從大到小排序?yàn)镹one=FI＞I＞R＞RI=RFI，由此可得出：

1）負(fù)面信息的對沖會在前期傳播中抑制響應(yīng)人數(shù)的增加。這是因?yàn)樵谇捌趥鞑ルA段，“受通知次數(shù)影響”因素對應(yīng)急信息傳播的促進(jìn)作用還并未凸顯，反而負(fù)面信息的對沖使得更多個體處于猶豫或相信負(fù)面信息的狀態(tài)，這些個體需要接收更多的應(yīng)急信息才能作出正確反應(yīng)，從而在一定時期內(nèi)降低響應(yīng)人數(shù)的增加速度，即傳播數(shù)量不足，傳播質(zhì)量又被抑制。

2）FI＞I及RI=RFI表明在無負(fù)面信息對沖時，從眾行為在前期傳播中對響應(yīng)人數(shù)的增加有一定促進(jìn)作用。當(dāng)沒有負(fù)面信息對沖時，個體更容易在未知狀態(tài)下做出盲目從眾行為，圖2所得結(jié)論“負(fù)面信息對沖會明顯降低從眾數(shù)量”佐證了這一觀點(diǎn)。

規(guī)模1859 的社會網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖5～8 所示。由圖5可知，6 種情景響應(yīng)人數(shù)降序?yàn)镽I＞I＞None＞FI=R＞RFI，可得：

圖5 規(guī)模1859 網(wǎng)絡(luò)中隨時間變化的響應(yīng)人數(shù)Fig.5 Number of r esponders changing over time in 1859 scale network

1）從眾行為抑制響應(yīng)人數(shù)的增加。該結(jié)論與規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)中結(jié)論相當(dāng)，不同的是，此處從眾行為相對于無任何影響因素情景時也具有抑制作用。這說明，該網(wǎng)絡(luò)在短期內(nèi)的信息傳播速度較快，傳播范圍內(nèi)應(yīng)急信息流量較大，傳播范圍內(nèi)沒有太多未被通知個體需要通過從眾進(jìn)行響應(yīng)或者從眾帶動響應(yīng)的效果不明顯。值得注意的是，由于信息存在衰減特征，且從眾僅發(fā)生在個體周邊有響應(yīng)人員的情況下，網(wǎng)絡(luò)中必然存在始終無法傳播到的對象，此時傳播范圍僅指信息傳播可達(dá)范圍內(nèi)。圖9為2 種網(wǎng)絡(luò)中未被通知個體數(shù)量對比情況，其中1859-R為參照基準(zhǔn)線。如圖9所示，規(guī)模1859 的網(wǎng)絡(luò)在前期傳播階段未通知個體數(shù)量降低速度較快，即應(yīng)急信息傳播速度較快，這種情況與網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)特征有關(guān)。規(guī)模1859 網(wǎng)絡(luò)中從眾進(jìn)行響應(yīng)的占比更低，且圖6中受負(fù)面信息對沖影響降低的個體從眾更少，說明網(wǎng)絡(luò)中因信息匱乏而從眾的個體數(shù)量不多，這表明無任何影響因素下，傳播范圍內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急信息流量還是較充沛的。

圖7表明從眾對“受通知次數(shù)影響”因素的積極作用是抑制的，圖8表明從眾對再決策人數(shù)的增加及其影響下傳播人數(shù)的增加也起抑制作用。這2 個結(jié)論與上文一致。綜上，規(guī)模1859 的網(wǎng)絡(luò)中從眾抑制響應(yīng)人數(shù)增加。

圖7 規(guī)模1859 網(wǎng)絡(luò)中受通知次數(shù)影響的響應(yīng)人數(shù)及傳播人數(shù)Fig.7 Numbers of responders and disseminator affected by informed times in 1859 scale network

圖8 規(guī)模1859 網(wǎng)絡(luò)中再決策人數(shù)及受其影響增加的傳播次數(shù)Fig.8 Number of re-decision per sonnel and incr eased dissemination times affected by re-decision in 1859 scale network

圖9 2 種網(wǎng)絡(luò)中未被通知個體數(shù)量對比情況Fig.9 Compar ison on number of uninformed individuals in two networks

2）負(fù)面信息對沖僅在有“受通知次數(shù)影響”因素存在時能夠促進(jìn)響應(yīng)人數(shù)的增加，否則起抑制作用。規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)中，負(fù)面信息對沖本身對響應(yīng)人數(shù)的增加還有些許促進(jìn)作用，但在1859 網(wǎng)絡(luò)中，該促進(jìn)作用僅能在“受通知次數(shù)影響”因素存在時得以彰顯。究其原因，也與1859 網(wǎng)絡(luò)中傳播范圍內(nèi)應(yīng)急信息流量較大有關(guān)。雖然負(fù)面信息對沖能夠促進(jìn)群體內(nèi)的個體進(jìn)行再決策行為（圖8結(jié)果），但由于網(wǎng)絡(luò)中信息流量較大，再決策個體可能是已經(jīng)接收并相信了應(yīng)急信息的個體，負(fù)面信息對沖拉低個體接收信息的累積值，在沒有“受通知次數(shù)影響”因素存在時，容易影響個體的正確判斷。在有“受通知次數(shù)影響”因素存在時，再決策個體即使接收應(yīng)急信息值不足，不斷地重復(fù)判斷，可能因接受次數(shù)降低閾值，從而加大響應(yīng)人數(shù)。圖7也表明負(fù)面信息對沖對受通知次數(shù)影響增加的響應(yīng)及傳播人數(shù)具有促進(jìn)作用。

由圖5可知，坡起階段（6～12 min）時，響應(yīng)人數(shù)排序情況為I=None＞FI＞RI＞R＞RFI，可以看出，前期傳播階段，從眾行為和負(fù)面信息對沖對響應(yīng)人數(shù)的增加具有抑制作用，從FI＞RI可以看出，從眾抑制作用更弱一些。

相較于規(guī)模1005 網(wǎng)絡(luò)，從眾對響應(yīng)僅有抑制作用。經(jīng)上文分析，傳播范圍內(nèi)該網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)急信息傳播流量是比較大的，個體進(jìn)行盲目及非盲目從眾占比較低，更多的個體還是通過接收信息進(jìn)行著理性判斷，前期階段不需要從眾增加響應(yīng)效率，顯然更多的從眾行為會抑制傳播和響應(yīng)。

4 結(jié)論

1）應(yīng)急信息擴(kuò)散速度較低的群體內(nèi)且無“受通知次數(shù)影響”時，從眾可促進(jìn)響應(yīng)。但在應(yīng)急信息擴(kuò)散速度較快或有“受通知次數(shù)影響”時，從眾會抑制響應(yīng)。

2）有“受通知次數(shù)影響”時，負(fù)面信息對沖能夠明顯促進(jìn)響應(yīng)人數(shù)增加。

3）前期傳播階段，負(fù)面信息對沖會抑制響應(yīng)。在應(yīng)急信息傳播速度較快的網(wǎng)絡(luò)中，從眾對響應(yīng)的抑制作用較為明顯。