基于觀點聚合模型的網絡輿情形成與變動中的群體影響分析

摘 要：根據Weisbuch-Deffuant的社會動力學研究范式，構建觀點聚合模型，進行仿真分析。通過以上的幾點研究，用案例來分析網絡輿情的演化。

關鍵詞：網絡輿情；群體影響；動力模型；觀點聚合

1 Weisbuch-Deffuant建模方案

根據Weisbuch-Deffuant模型的雛形，假設群體范圍為N，i和j是從群體中隨機挑選的兩個樣本，它們在時間點x的觀點得取值為mi（x）和mj（x），且mi（x），mj（x）∈[0，1]，給定信任閾值？著，它是值域是[0，1]之間的一個常數，如果| mi（x）-mj（x） |？燮？著，那么：

影響系統收斂速度的μ叫做模型的收斂系數，所以在Weisbuch-

Deffuant模型中擁有的作用很重要。另外，改變 μ的取值也能對群體的特性完成范圍限定。μ在區間[0，0.5]上取值，當μ=0時，全部樣本都一直堅定的不改變自己的觀點；當μ=0.5時，交互觀點的彼此能取得雙方觀點的平均值。為了使模型簡化，在Weisbuch-Deffuant 模型的雛形中，μ的值一般固定在0.5，也就是觀點交互的規定為：

2 網絡輿情觀點聚合模型構建

考慮到Weisbuch-Deffuant模型存在的缺點和網絡空間中特殊的觀點聚合過程，該論文以Weisbuch-Deffuant模型為前提，提出了一種展示網絡輿情觀點聚合過程和內部規律的進化Weisbuch-Deffuant模型（Adjusted Weisbuch-Deffuant Model）。

以忽略觀點聚合空間中成員加入和退出為前提，假設群體規模為N，{1，2，3，…，i，…，n}是組成N的樣本組，每個樣本組成的社會網絡為G（N，E），公式中，E為網絡里邊的個數。假設i是群體里的一個隨機樣本，該樣本在時間點x圍繞某一個網絡輿情議題或問題的個人觀點值為pxi，并且pxi∈[0，1]。因為個人觀點交換過程的延遲性和其它干擾因素，網絡空間里交互觀點的行為一般不屬于個體樣本之間深入的交換觀點或意見，而屬于個體樣本與其它樣本觀點的反應，進而，一定程度的修正自己的觀點。換言之，網絡輿情觀點聚合過程中的個體交互行為本質上傾向于一種個體對他人觀點的參照行為。所以，本論文假設網絡輿情觀點聚合過程中的個體觀點獨立的與時間相關變化。亦即：

由此得到了網絡輿情觀點聚合過程的規則如下：

3 總結

因為網絡輿情是一個不斷發生變化的動態過程，該研究要在動態的理論視角的基礎上進行描述和闡釋，因此，本研究以觀點動力學為研究依據，通過揭示網絡輿情演化這一復雜的現象背后的個人的觀點以及群體的影響，構建新的理論模型，并對新的模型進行仿真。本論文的創新如下：1）演化的網絡輿情是一個多主體的交互模式，并且它是以弱連接的橋接作用、層級化的交互模型、中心節點的輻射的作用為特征進行的；2）在網絡輿情演化模型的構建及研究過程中，用分階結構為理論框架處理演化的交融；3）建立了網絡輿情演化中的新模型-觀點聚合模型，最后進行計算機仿真分析；

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基金項目：教育部人文社會科學研究西部和邊疆地區項目資助（NO.14XJC840002）；甘肅省社科規劃項目（NO.YB098）；甘肅省高等學校科研項目資助（NO.2014B-064）；甘肅政法學院校級科研資助重點項目（NO.GZFXZDLW008）

作者簡介：王飛（1978-），男，漢族，遼寧阜新人，碩士，副教授，主要研究方向為網絡輿情，網絡安全。