微博謠言傳播模型綜述

◆韓 宇 鹿婧雯

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微博謠言傳播模型綜述

◆韓 宇 鹿婧雯

(山東師范大學 山東 250300)

微博憑借開放、便捷、高效的特點成為了活躍用戶最多的社交平臺之一，同時也成為了謠言滋生與傳播的溫床，對國家信息安全和社會輿論健康產生了巨大的威脅。本文首先根據微博的特點和發展狀況，對影響微博謠言傳播的主要原因進行了分析，接著對國內外網絡謠言傳播模型進行了系統的梳理和總結，最后根據社交平臺的發展可能性，對未來社交網絡中謠言傳播的研究方向進行了總結，以期為謠言治理與謠言控制提供理論基礎支撐。

微博；謠言傳播；傳播模型；研究趨勢；謠言治理

0 引言

根據中國互聯網絡信息中心2017年7月發布的《第40次中國互聯網絡發展狀況統計報告》[1]中的數據，中國網民規模已高達7.51億，其中使用手機端的網民多達7.24億。互聯網普及程度的不斷提高及上網途徑的快速增加，為在線社交網絡平臺的發展創造了廣闊的發展空間，而微博憑借其功能的多元化和領先的技術優勢，成為了在線社交應用中的佼佼者，[2]截至2017年6月，微博已成為繼微信、朋友圈、QQ空間之后使用率排名第三的社交應用。新浪微博數據中心發布的《2017微博用戶發展報告》[3]顯示，截至2017年9月，新浪微博月活躍用戶數量共3.76億，與去年同期相比增長27%，如圖1所示；日活躍用戶數量達到了1.65億，較去年同期也有25%的增長，如圖2所示。

圖1 微博月活躍人數增長趨勢

圖2 微博日活躍人數增長趨勢

在微博平臺上，信息發布的低門檻、編輯方式的簡單性、粉絲關注的隨機性非常符合當今的生活節奏，受到具有強烈傳播欲望的廣大普通群眾的青睞，實現了信息傳播的平民化，打破了信息傳播者和信息接受者分離的信息傳播模式。在社交模式上，與其他社交網絡不同，微博除支持熟人在線社交，還可以為陌生人的弱關系社交和虛擬社區在線社交提供途徑；在信息傳播方式上，普通微博用戶可以隨機關注明星、大V、網紅等具有較強影響力的微博用戶，形成龐大的追隨網絡。此外，來自世界各地的普通用戶也可因為共同的關注點快速聚集，形成一個規模龐大的臨時傳播組；在傳播時效上，微博提供的閱讀、評論、點贊、轉發功能可同步進行，使微博實現了信息的零時間再傳播。

基于以上討論，微博的用戶基數大、用戶層次不一、微博內容嘈雜等，為微博謠言的產生提供了良好的條件，而微博聚集力強、感染力大、傳播效率高將極大程度地推動微博謠言的迅速擴散。因此，研究、總結微博平臺謠言產生的具體原因與傳播方式，以從源頭打擊謠言、從過程控制謠言，對創造健康、純凈的微博輿論環境具有重大意義。

1 微博謠言傳播原因分析

1.1 微博信息制作簡便

微博因其獨有的便捷性、原創性，獲得廣大用戶的青睞，截至2017年第三季度，微博作為分享交流平臺，已擁有超過3億的月活躍用戶。

微博信息的制作過程簡單便捷成為微博謠言傳播的主要原因之一。首先，微博用戶不僅能夠在微博平臺上閱讀海量信息，還可以作為發布者發布140字以內的短文字，也可發布圖片、視頻等。其次，微博可通過移動設備、桌面、網頁等多渠道打開，便于用戶隨時隨地選擇合適的方法共享信息。最后，由于微博具有可匿名發布信息的特點，用戶通過虛擬網絡發布信息使得現實社會對人們的束縛作用被不斷削弱。

微博信息制作發布的簡單化，在給用戶提供便利的同時也帶來了“信息爆炸”、“微博粉絲控”等一系列問題，這就為謠言通過微博平臺進行傳播提供了便利。微博信息傳播的低門檻也導致了信息在傳播過程中的快速裂變。區別于與謠言制造者、傳播者本身聯系密切的傳統謠言的傳播，通常情況下，微博謠言傳播的參與者與謠言內容或發布者本身關聯性并不明顯。一條信息經過微博參與者的反復編輯、發布，極易增加謠言內容的模糊程度，并使之變為謠言，該謠言的可信度也就隨著微博用戶的不斷轉發而增加。微博擁有海量活躍用戶且微博信息發布的門檻低，使得微博平臺產生了“信息爆炸”這一負面現象。受眾逐漸迷失在龐大的信息世界中，面對數量巨大、更新速度極快的信息，其真偽的辨別變得愈發困難。此外，微博上大V們帶來的名人效應，也為受眾辨別信息真偽增加了難度。

1.2 微博提高信息傳播效率

在新媒體時代，微博的出現使得人與人之間的間隔被無限縮減。某用戶微博信息被發布的同時，已對該用戶進行關注的其他用戶便可接收到該條信息，甚至能夠在短短幾個小時里達到成千上萬條瀏覽量。這樣的傳播已經不再像傳統的謠言傳播那樣僅僅局限于現實生活中熟悉信任的群體當中。微博用戶通過“轉發”可以輕松地將產生于千里之外的謠言進行擴散。相比于口口相傳的傳播模式，微博謠言傳播降低了謠言傳播的難度，同時，微博特有的匿名性和背面性降低了人與人之間信任關系對信息傳播的影響，削弱了人自身判斷能力對謠言傳播者轉化的影響，這也就促使受眾更加積極主動地參與到信息傳播之中。David G.Myers[4]將從眾定義為“根據他人而做出的行為或者信念的改變”，謝新洲[5]通過研究發現，在互聯網環境下這種理論也成立。用戶通過微博獲取自己偶像或已關注人發布或轉發的信息后，引發的“認同型從眾”使得用戶轉發該條信息的概率大大增加。有研究得出結論：轉發數、博主粉絲數與微博轉發率之間都存在正相關關系。因此，與傳統的謠言傳播相比，通過微博傳播謠言使得謠言的傳播速度與廣度有了大幅度提高，謠言傳播效率也得到提升。

1.3 微博泛娛樂化傾向

微博平臺推廣前期為吸引人流注冊，邀請明星作為微博認證用戶增加微博人氣，這為微博娛樂化奠定了基礎。具有話語權和大量粉絲的用戶多為娛樂明星、網紅，這也使得微博內容進一步趨向于娛樂方向。

隨著互聯網技術的發展，移動設備的不斷普及，在自媒體時代下，微博已成為最主流的社交方式之一。現實生活中的經濟利益也促使微博出現了泛娛樂化傾向。微博在網絡社交領域取得領先地位的同時，也對現實生活產生了巨大的影響并還在逐步擴大。現實生活中朋友間的攀比現象，如微博賬號的粉絲數，微博博文的點贊數、評論數、轉發數等都成為微博泛娛樂化催化劑。朋友間攀比粉絲數量形成了“微博粉絲控”、“購買粉絲”等現象。除此之外，為了吸引其他用戶瀏覽、關注、評論、點贊，其發布的博文大都為迎合其他用戶的好奇、尋求刺激的心理，內容閃爍其詞甚至不符合實際。這一系列現象都表明微博泛娛樂化，極易滋生謠言。

1.4 微博監管處置有欠缺

新浪微博官方給出的截至2017年第三季度的數據顯示，微博的內容儲存量已經超過千億條。但《中國新媒體發展報告（2013）》[6]中指出，在這其中有超過三分之一的熱點輿情案件為謠言，而微博謠言之所以如此泛濫，主要歸咎于不完善的網絡監管處理體系。目前，國家針對網絡環境安全已經頒布了《中華人民共和國網絡安全法》、《微博社區公約》、《互聯網新聞信息服務管理規定》等法律文件，并通過封號、禁言等手段，在一定程度上凈化了微博社區環境。這些手段雖然對于微博謠言的擴散有一定的作用，但對謠言的發布者與傳播者來說，如此低的代價不足以使其放棄謠言傳播。根據微博謠言傳播擴散速度與官方微博辟謠處理速度的對比不難發現，自一條謠言開始發布起計算，辟謠周期平均在24小時左右，但相比于信息一小時可以被瀏覽幾千次，轉發幾百次的速度，這樣的監管處置顯然是不夠完善的。

2 謠言傳播模型

2.1 經典謠言傳播模型

經典的謠言傳播模型主要建立在流行病傳播模型的基礎上，雙態模型和三態模型是最常借鑒的兩種研究模型。第一個經典的謠言傳播的數學模型始于Daley和Kendal[7]的研究，他們將個體分為三類狀態，將沒有聽到過謠言的人稱為易染者S，聽過謠言并進行傳播的人稱為感染者I，聽過謠言但不進行傳播的人稱為免疫者R。

Kermack和Mckendrick[8]建立的SIR模型是目前借鑒最廣泛的另一個經典模型，將人群分為了Susceptible(易染者)、Infected(染病者)、Removed(移除者)三類，移除者再次接觸謠言時不會被感染。隨著對復雜網絡的研究，Zanette[9]等考慮了網絡結構對謠言傳播的影響，考慮具有N個節點的小世界網絡，其中每個節點具有三種可能的狀態：沒有聽過謠言的節點即易感者節點，聽過謠言、接受謠言并傳播謠言的節點即感染者節點，聽過謠言但已經對其失去興趣并不進行轉發的節點即免疫者節點。Moreno[10]等則面向無標度網絡中的謠言傳播過程，提出了相應的謠言傳播模型。

2.2 改進的網絡謠言傳播模型

（1）考慮遺忘和記憶機制的影響

在SIS（Susceptible-Infected-Susceptible）模型的基礎上，Li和Gu[11]等提出易染者和染病者之間的狀態轉變主要取決于遺忘記憶機制，而遺忘和記憶信息的方式取決于遺忘和記憶函數，[12]并指出遺忘記憶機制對信息傳播的飽和度有巨大的影響，且在一定條件下可能導致傳播的終止。Zhao[13]等進行了考慮遺忘和記憶機制在同構網絡中的研究，在SIR模型的基礎上增加了一個新的個體狀態—冬眠者，提出了SIHR（Susceptible-Infected-Hibernator -Removed）謠言傳播模型，[14]并進一步研究了SIHR模型在異構網絡中的屬性。在遺忘機制的基礎上，張志花[15]等考慮領袖傳播者的喚醒作用對于謠言傳播的影響，在非均勻網絡中構建了新型的基于喚醒機制的微博謠言傳播模型，即冬眠者在遇到領袖傳播者時可在β概率下被喚醒，將β稱為喚醒率，分析計算出了微博謠言傳播模型的傳播閾值，得出可通過減少謠言傳播率和增大謠言傳播閾值兩個方面來采取相應策略控制謠言傳播，并通過數值模擬等證明了喚醒率在謠言傳播中的重要作用。此外，王筱莉[16]等將謠言真相的傳播者人群類別引入到具有遺忘機制的謠言傳播模型中，稱之為SIQR謠言傳播模型，并證明了SIR模型和考慮遺忘機制的謠言傳播模型只是該模型的特例，最終揭示了政府部門可以通過提高謠言真相傳播率以控制謠言傳播的謠言治理途徑。

（2）考慮個體對謠言態度的不同

考慮到個人在聽到一則謠言后對謠言的不同反應，Huang和Jin[17]在Ignorants-Spreader-Stifler模型的基礎上將免疫者Stifler分為兩種類型：接受謠言但失去傳播興趣的人以及反對謠言的人，若無知者節點遇到傳播者節點時，它以λ的概率成為傳播者，以α的概率成為接受謠言但失去傳播興趣的免疫者節點，以β的概率成為反對謠言的免疫者節點，并根據計算證明若其它參數固定，第一種免疫節點的最終密度將隨參數β的增加而增大。Wang[18]等基于上述模型，根據實際傳播中的情況，加入了條件α+β+λ=1的條件和遺忘機制的影響，分別分析了SIRaRu謠言傳播模型在同構和異構網絡中的傳播過程。同樣考慮到個體對謠言兩種不同態度的薛一波[19]等人，將SIR經典模型進行了改進，根據個體相信謠言和不相信謠言兩種狀態將SIR模型中的感染狀態分為謠言的正向感染狀態和負向感染狀態，且兩種狀態可以互相轉化，通過研究感染率、轉移率、免疫率對謠言傳播的影響提出關于控制謠言的有效策略的建議，并通過數值仿真和實驗驗證了模型的合理性。

王亞奇[20]等則通過引入信任機制提出了新的SIR傳播模型，考慮到無知者節點與傳播者節點之間的信任機制，模型的內容大致為：無知者節點遇到信任的傳播者節點的概率為1-α，此時無知者節點與傳播者節點聯系成為傳播者的概率為λ，而無知者節點與不信任的傳播者節點接觸的的概率為α，此時無知者節點被感染的概率為βλ；傳播者節點接觸其他傳播者或者免疫者節點而轉變成免疫者的概率為σ；而傳播者因遺忘或者不愿意散布謠言而自發終止傳播成為免疫者的概率為δ。

2.3 在線社交網絡謠言傳播模型

顧亦然[21]等提出了在線社交網絡謠言傳播的模型—SEIR謠言傳播模型，假定傳播者不會重復傳播謠言的條件下，將節點分為健康節點、潛伏節點、傳播節點、免疫節點四類，利用仿真證明了模型的有效性，并提出了抑制謠言傳播的免疫策略。范純龍[22]等考慮社交關系的親密程度對傳播概率的影響以及網絡中免疫節點對傳播過程的抑制作用，使傳播概率不再是一個常數，提出了改進的SEIR模型—PSEIR謠言傳播模型，并以此提出了針對社交網絡謠言傳播的免疫策略。

3 謠言傳播的研究趨勢

對加權網絡中的謠言傳播模型的研究[23]是將來研討的方向之一。根據真實社交網絡不難推斷出，通過網絡進行謠言的傳播，傳播者依然會考慮個體間的親疏關系，這也就不僅限于現實社會中存在的家庭、朋友、同事等等。在微博等其他社交媒體中，互不相識的兩個人之間也可能因為一條信息或其他數據信息（如評論量、點贊量等）建立臨時的十分可靠的信任關系，從而提高謠言的擴散速度與規模。因此，更加具有現實意義的“加權網絡中的謠言傳播模型”成為未來網絡謠言傳播研究的方向之一。

與心理學相結合的網絡謠言傳播也是未來研究方向之一。社會心理學研究認為，容易使人相信的信息多是合乎受眾主觀欲望或主觀成見的謠言，并且還極有可能會根據傳播者自己的心理傾向被隨意加工改變，產生新的謠言。[24]前人針對謠言傳播與社會心理學的研究并不少見，但隨著科技的進步，謠言傳播的主陣地逐步轉移向以微博為主的網絡社交平臺，而微博獨有的匿名性、背面性等特征使得人們傳播謠言的心理產生了變化，與現實社交生活中有所不同。謠言通過微博等網上社交平臺傳播與心理學相結合的研究也就成了必然。

目前謠言傳播模型的研究主要集中在對謠言傳播進行定量的研究、基于謠言傳播信道對謠言傳播進行傳播學和社會學研究以及利用病毒傳播模型在復雜網絡上的研究三個方面[25]。這些研究方法大多屬于感性認識和定性分析，缺少對謠言傳播機理的研究。無論是線上還是線下，建模仿真方法將成為研究謠言傳播的規律的主要手段。經過多次試驗，得到相應的運行結果，并結合相關數據，對傳播謠言的行為進行多方面深入剖析，探求謠言形成的要素及其傳播規律，為減少謠言傳播帶來的負面影響作理論指導，從而提高政府的管理能力和效率。因此，更加貼合實際的謠言傳播模型的建立是非常重要的，有著極大的實際使用價值。

4 結束語

本文針對微博平臺謠言的產生與傳播進行了具體的分析，其開放性特征使得謠言更易滋生，并能夠在較短時間內迅速擴散。由此可見，對謠言的產生、傳播與治理的研究，對各類已存在的網絡謠言傳播模型進行研究分析，并結合現實生活將各種擴散現象與謠言傳播相結合，構造出一種更加貼近現實生活的新型謠言傳播模型是非常有必要的。通過研究不難發現，建模仿真技術是研究的主要手段之一，采用正確并貼合實際的模型能夠更好地解釋微博謠言傳播機理，找到影響傳播的因素，并對謠言的辨別與治理提供方向，為政府有效控制網絡謠言擴散和辟謠進行指導。因此，微博謠言傳播模型研究不僅具有很高的學術價值，而且有很大的現實意義與應用價值。

[1]第40次中國互聯網絡發展狀況統計報告.

http://www.cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/201708/t20170804_69449.htm.中國互聯網絡信息中心，2017.

[2]第40次中國互聯網絡發展狀況統計報告.

http://www.cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/201708/t20170804_69449.htm.中國互聯網絡信息中心，2017.

[3]2017微博用戶發展報告.

http://data.weibo.com/report/reportDetail?id=404）.新浪微博數據中心，2017.

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[25]張芳，司光亞，羅批.復雜系統與復雜性科學[A]，2009.