自媒體時代的消息傳播模型

霍一博

摘 要：隨著互聯網技術的發展，自媒體逐漸成為消息傳播的重要媒介，本文主要研究了消息在自媒體平臺上的傳播過程，明確了自媒體平臺的涵蓋范圍。首先建立小世界網絡模型，得到小世界網絡用戶的關系圖，在傳統消息傳播模型上加入動態因素，將傳統的接觸退化機制修正為基于傳播延遲的自發退化機制。通過分析將傳播過程中的人群分為未知者、傳播者、免疫者、拒絕者四類，針對每一節點建立人群數量的微分方程。為求解需要采用"平均場"理論將模型簡化為ISSR模型。并對消息在自媒體上傳播提出見解以及自媒體平臺管理的合理化建議。

關鍵詞：小世界網絡 ISSR模型 模擬仿真

1 背景介紹

隨這互聯網的發展，自媒體時代逐漸到來。相對于傳統媒體，以互聯網技術為基礎的自媒體以其信息傳播的即時性、交往方式的平等性和交往身份的虛擬性等特點，已經成為公民獲取信息、表達情感與思想、參與社會公共生活的重要載體，并逐漸滲透到政治、經濟、文化、社會等諸多領域。因此，用數學模型來描述自媒體時代的消息傳播問題顯得尤為重要。

2 SIRM消息傳播模型

隨著互聯網的發展，傳統媒體逐漸向私人化、平民化、普泛化、自主化方向轉變，使得消息傳播范圍更廣、傳播速度更快。自媒體平臺包括：博客、微信、微博、貼吧以及論壇等網絡社區，其中微博屬于“單向關注”注重消息的及時性，消息更替速度快，消息傳播受傳播者自身“出度”影響較大；貼吧的互動性較強，按回帖數量進行排序，影響消息傳播的主要原因是貼子對網友的吸引力；微信屬于“一對一”，只有雙方互相關注才可以及時刷新對方朋友圈消息，此外，微信互動性較強，雙方就問題展開交流極大拓展問題深度。本題中主要研究基于微信平臺的消息傳播過程。

從統計物理學的角度看，網絡是包含了大量個體以及個體之間相互作用的系統.從數學的角度看，網絡可以抽象為由點集y和邊集E組成的圖G=（V，E）.E中每條邊都有y中一對點與之相對應.在網絡用戶關系網絡中，每個節點代表一個注冊用戶，節點之間的關注關系構成網絡中的有向邊.通過他人對網絡用戶的爬蟲分析，網絡用戶關系網絡既不是完全規則的，也不是完全隨機的，其具有較短的平均路徑長度和較大的集聚系數，顯示出“小世界效應”。

網絡平臺中消息的傳播出于一種復雜動態的變化模式，平臺中的用戶并非一致處于在線狀態，只有處于在線狀態的用戶才能接收到消息，為準確表達消息的傳播率引入用戶在線概率。在線用戶接收到消息之后通過自我判斷分辨消息真偽選擇相信消息或者拒絕消息，并引入用接受消息的概率（即接受概率）p。當用戶拒絕接受消息時轉變為拒絕者，用R表示拒絕者數量；已經接受消息的用戶根據自身收益或興趣選擇是否轉發消息，引入消息轉發概率q表示消息被轉發的情況。選擇轉發消息的用戶轉變為傳播者，拒絕轉發消息的用戶轉變為免疫者，其中，傳播者在傳播過程中逐漸退化為免疫者，其退化機制采用自動退化，傳播過程中的人群的變化規律是傳播者-未知者-接收者或拒絕者-免疫者和新的傳播者的過程

傳統消息傳播模型的退化機制中傳播者在接觸未知者之后立即轉變狀態，這樣的傳播機制與實際傳播過程有很大出入。因為傳播者在發出消息之后未知者并不一定處于在線狀態，但在其上線之后可以繼續接收消息，存在傳播延遲，所以傳播者在接觸未知者之后不立即轉變狀態。將傳播延遲加入到傳統的傳播退化機制中是合理的，于是本文引用基于傳播延遲的自發退化方式【1】。退化函數為：

其中： ts≥1 是指傳播者的存活時間，α≥1、tmin≥1 作為參數決定了函數的形狀。 退化概率η（ts） 隨著ts 的增加而增大； 在固定tmin 時，參數α的值越大，η（ts） 上升的速率越快，該參數可以視為是傳播者的退化速率，反映消息被其他消息淹沒的速度，tmin 定義為傳播者存活時間的最小值，即傳播者在經歷了tmin 個時間片后才開始退化，不失一般性，在本文實驗取tmin 的最小值 1。

根據網絡用戶的小世界網絡特性，我們根據每一個節點的不同，建立如下方程來表示消息傳播過程中未知者、傳播者、免疫者和拒絕者的數量變化，其中，i代表每一個節點。

由于網絡節點龐大，所以該微分方程求解不易，故對此進行簡化，建立如下微分方程模型表示消息傳播過程中未知者、傳播者、免疫者和拒絕者的數量變化：

由此可以得到每一個時間的未知者、傳播者、免疫者和拒絕者的數量變化。

3 對消息在自媒體上傳播的見解以及自媒體平臺管理的合理化建議

隨著互聯網技術應用的普及，人類已經進入了自媒體時代。在這樣一個時代里，人們認識時代、了解時代的途徑大大拓寬。從報紙，收音機，電視，互聯網，到現在基于互聯網技術的自媒體，信息流通的渠道越來越暢通。信息傳遞的成本大大降低，傳遞的效率得到了前所未有的提升。

自媒體平臺用戶數量多，影響力度大，具有很強的分享性和互動性，已經成為了很多人生活中必不可少的一部分。此外，自媒體還擁有傳統媒體無可比擬的傳播速度，分析現有模型可知信息的傳播僅需要30個周期就可完全傳播，而且能覆蓋大多數用戶，尤其在具有大的出度的用戶平臺上，比如微博。

由于人們對消息的理解存在差異，消息在傳播過程中會出現誤傳或者產生謠言，為避免謠言產生的不利影響，我們提出以下幾點建議：

1、提高信息監控水平。建立自媒體大數據庫，對媒體賬號以及自媒體平臺的運行數據進行實時監控，通過大數據技術，對數據進行甄別處理，避免垃圾信息和謠言的擴散和傳播。

2、明確平臺義務。自媒體平臺要堅決履行遵守國家網信辦發布的《即時通信工具公眾信息服務發展管理暫行規定》，核實賬號的身份，對違規或惡意發布謠言和垃圾信息的用戶進行警告或封號處理。凈化網絡環境。

3、加大用戶監督力度。充分發揮廣大網絡用戶的監督和舉報作用，對垃圾信息，謠言，虛假宣傳進行舉報投訴，并對于做出貢獻的用戶給予獎勵，共同維護自媒體生態環境。

參考文獻：

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