互聯網信息傳播結構下的輿論涌現過程探討

張歡

摘 要 從互聯網信息傳播結構特點入手，通過對選擇性關注的互聯網信息傳播結構以及個體相關性建模進行分析，對互聯網信息傳播結構下的輿論涌現過程展開了研究。

關鍵詞 互聯網；信息傳播結構；輿論涌現過程；探討

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2016）05-0028-01

近年來，信息技術以日新月異的速度飛快發展，給人們工作及生活中的方方面面都帶來了極大的轉變，而人們進行溝通的過程中，也實現了自由和超時空性。而這一過程中，傳統的數學模型已經無法全面對輿論涌現過程進行體現，因此在充分了解互聯網信息傳播結構特點的背景下，應用個體相關性建模來解決這一問題至關重要。

1 互聯網信息傳播結構特點

1.1 信息傳播方向

不對稱性是虛擬網絡應用中最大的特點，在應用節度點函數對網絡用戶評價喜好進行了解的過程中，可以對信息傳播方向進行判斷。如，知名度較高的用戶很容易得到其他用戶的評價，而同等知名度用戶之間不會出現頻率較高的評價及交流。據有效數據顯示，網絡中經常發表內容及文章的用戶可以獲得更多的評價，需要有效提升自身的關注度，這一反映體現出網絡信息傳播過程中，具有較強的異配性，網絡中混合連接是論壇信息傳播方向的主要特征。

1.2 集聚特性

無向網絡是進行集聚計算的基礎，在對全局特征在網絡中的體現進行展現的過程中，需要應用平均聚類系數，當提高節度點的過程中，如果節度點不大于二，說明該點處于網絡最邊緣，說明用戶在網絡中活動次數以及交流較少。當節度點出現在四的位置，那么網絡用戶同其他成員的交流及評價次數增多，已經可以成為社團的中心。由此可見，節度點是影響聚類系數的關鍵因素之一，運用這一變化可以對用戶評價習慣及方式等進行判斷，促使分層性在互聯網傳播結構中得以充分的體現。如果用戶在網絡運行中相對活躍，那么將會形成多個社團，不同社團之間還可以進行交流，并對聚類系數一節節度點進行分析[1]。

2 互聯網信息傳播結構下的輿論涌現過程

2.1 選擇性關注

人們在日常生活中會接觸到來自多個領域的信息，如政治、軍事及生活等，然而實際上，人們每天接觸到的信息是有限的，因此對多種信息進行接收的過程中，通常只是很小的一部分，并不足以對全體信息內容領域進行了解。與此同時，人們生活中還體現出了不同的認知和理解能力，同一信息會得到不同的理解，這一現象是社會中的普遍現象。由此可見，在日常生活中，盡管部分人們擁有相對堅定的立場，但是還是會受到信息的影響，這一觀點同社會心理學相關知識相符。

2.2 選擇性基礎上的信息傳播結構

信息技術不斷發展的過程中，信息傳播結構同選擇性關注建立起緊密的聯系。現階段，網絡使用者在網絡中進行信息交互的過程中，已經不再被動和隨機，而是能夠根據自身的喜好來選擇信息交互內容。現階段，人們日常生活中被否定和束縛，但是在網絡信息交互過程中卻能夠在抒發自身觀點以后得到支持。因此有越來越多的人傾向于應用網絡進行交流，從而產生信息傳播。這樣一來，也促使網絡信息傳播更加生動、頻繁，互聯網信息在使用過程中可以隨意擴散相關信息，這同人們日常真實生活中的信息傳播具有本質區別。

而選擇性基礎上的信息傳播結構，信息傳播的方向會在個體鄰居觀點發生變化時產生轉變[2]。例如，一個個體的動機相對強烈，不同人持有不同的觀點，如果不同個體彼此熟知，就會體現出相對強烈的信息交互動機，然而當觀點不斷發展變化時，某個個體會在周邊個體觀點變化過程中發生變化，必將導致信息傳播方向等因素發生轉變。

2.3 個體相關性建模

個體為i，那么個體相關性函數可以應用f（i）來表達，在計算過程中可以發現，話題同輿論客體之間具有緊密的聯系。如果i的取值在0至1之間，那么u是f（i）的值，同時這一數值始終保持不變。此時，如果u值以0.5為界，u值越大時，將會導致不同個體之間的聯系變為緊密，也會出現越來越多的人希望能夠選擇正確的選項，因此從多個角度展開對同一問題的交流[3]。

如果函數整體取值大于0.5，那么此時說明事件和話題之間緊密性一般，此時會導致開放性出現于信息及不同個體持有的反面觀點當中，人們要想做出正確的選擇，隨著時間的推移這一開放度將不斷擴大，而當函數整體取值小于0.5時，則會產生相反的效果。如果函數整體取值等于0.5，擁有兩種觀點的人概率平等。

3 結論

綜上所述，現階段人類文明已經進入到了信息時代，我國在積極發展的過程中，必須加強信息技術創新，從多個角度出發，加強對信息技術相關領域內容的探討勢在必行。本文在對輿論涌現過程進行探討的過程中，建立在互聯網信息傳播結構基礎之上，增加了對個體相關性建模的應用，希望能夠對我國相關領域的進步奠定理論基礎。

參考文獻

[1]張海峰.微博網絡中的信息傳播及觀點演化若干問題研究[D].北京：北京交通大學，2015.

[2]張樂.危機信息傳播的社會網絡結構和傳播動力學研究[D].合肥：中國科學技術大學，2009.

[3]張彥超.社交網絡服務中信息傳播模式與輿論演進過程研究[D].北京：北京交通大學，2012.