基于Logistic模型的突發事件網絡輿情演化與干預研究

楊陽

摘要：突發事件網絡輿情包含眾多主體，各網絡輿情主體的共同作用導致網絡輿情復雜多變，網媒和政府作為輿情演化的主要干預力量，其干預行為在很大程度上控制著輿情演變方向。圍繞網民、網媒和政府關系問題，分析網絡輿情演化過程中網媒和政府對輿情的干預機制，并通過微分方程構建網媒和政府干預下的網絡輿情演化模型，模擬仿真不同干預情景、干預節點以及干預強度對網絡輿情演化路徑變化的影響，為政府治理輿情提供決策參考。

關鍵詞：突發事件;網絡輿情;信息量;干預強度;干預節點

DOI：10.11907/rjd k.191674

中圖分類號：TP301 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2019）012-0098-04

0引言

當前社會矛盾的不斷積累導致突發事件網絡輿情頻繁發生，如近幾年“天津港爆炸事件”、“上海外灘踩踏事件”和“重慶公交墜江事件”等等。這些突發事件通過網絡媒體和社交平臺，短時間引發大量網民關注和討論。在各種矛盾、利益刺激下，網媒易產生責任缺失和主觀解讀等亂象，導致各種輿情信息快速交織匯集在網絡空間，很容易對網民產生影響，造成輿情走勢不定，而政府在應對網絡輿情時也具有不確定性。因此，研究網絡輿情演化中網媒和政府的干預作用，對于政府應急決策和采取干預措施調控輿情態勢具有重要的現實意義。

網絡輿情研究涵蓋多個主題，網絡輿情演變和干預是研究熱點，如從輿論觀點和話題演變角度，Musselle考察了觀點對立的媒體對網民意見演化的影響，發現對立媒體連接網民數量越多，對網民觀點演化的影響越大。還有諸如媒體數量、報道頻率以及媒體的引導強度、引導范圍和引導時間等屬性的影響。Yang研究了不同類型話題傳播過程中各類媒體節點影響力變化對話題演變的影響;朱恒民從媒體數量、報道力度和可信度等角度研究媒體對話題演化的作用。從傳播角度包括以下幾個主題：①媒體干預。顧雨狄、狄嵐等通過傳染病模型研究了媒體干預度對輿情傳播的作用。梅妍霜圍繞媒體協同作用機制，仿真分析了媒體作用節點和作用時長對輿情傳播的影響，發現媒體前期介人更有利于話題傳播;②政府干預。李春發、鄧青分析了政府不同干預時間節點和干預強度對輿情傳播擴散的抑制效果。王治瑩借助網絡輿情傳播模型，分析了政府的不同干預措施、干預情景對輿情信息傳播系統的影響，為政府干預輿情信息傳播決策提供支持;③媒體和政府。曾群基于社會認知的情感反應和風險認知兩個維度進行分析，發現媒體干預和政府引導對受眾的社會認知均有顯著影響。項權引入媒體和官方等外部因素，分析了媒體傳播對傳播者產生的正反饋作用以及官方干預對傳播者產生的負反饋作用，比較了官方的4種干預方式效果。從輿情交互角度，蘭月新、夏一雪分別從網民與媒體和政府，以及媒體平臺之間交互的角度，研究了政府、媒體對輿情的影響。

但上述研究仍然存在一定的不足，如以社會網絡為基礎的網絡輿情觀點演變的干預研究，大多局限于通過加入媒體節點，過于關注模型和媒體節點本身在模型中的體現。而在網絡輿情傳播和交互相關研究中，學者大多獨立考慮媒體或者政府的干預作用，忽略了主體之間的相互關聯關系，也未考慮到媒體和政府既有積極的一面也有消極的一面。綜合上述分析，本文圍繞網民、網媒和政府之間的相互關系，研究網絡輿情演化過程中網媒和政府對輿情的正面及負面干預作用，旨在為網絡輿情的有效治理提供決策建議。

1突發事件網絡輿情演化與干預分析

1.1網媒和政府干預機理分析

突發事件網絡輿情包含網民、媒體、政府和意見領袖等多個參與主體，其演化過程也是各輿情主體之間相互聯系、相互作用的結果。從輿情形成、發展到消退的整個過程中，網民會不斷受到網媒和政府的影響，從而導致輿情自然演化規律發生變化。

（1）網媒作為網絡輿情信息的傳播媒介，既能以虛假消息、主觀片面性新聞等形式誘導網民過度關注與參與，阻滯輿情的自然發展，加速網絡空間輿情信息的生成和擴散，也可以通過全面客觀的報道和引導性新聞促使網民理性對待突發事件，推動輿情自然發展。

（2）政府作為網絡輿情的應急管理者，其積極的管控能有效引導網民，治理網媒，如通過對突發事件進行調查澄清、信息公開和發布通告等調控輿情，防止輿情信息的傳播和擴散。但在實際的輿情發展過程中，政府也會由于形勢誤判或者逃避心理等引起網民不滿，甚至因疏于對網媒的監管導致各種謠言彌漫等。

網民、網媒和政府之間均以信息為載體，即網媒和政府的干預作用可以以網民信息量來轉化和體現。因此，本文以網民信息量（網絡輿情）為核心構建網媒和政府干預的網絡輿情演化模型。

1.2網媒和政府干預博弈機制分析

有學者認為網絡輿情的演化過程實質上就是輿情相關利益體博弈的過程，即在突發事件網絡輿情演化過程中，網媒和政府均可能采取不同干預策略，相互之間存在博弈關系，故本文利用演化博弈理論，構建網媒與政府干預輿情的動態博弈模型。

假設一：網媒和政府在網絡輿情的演化中均不理性，網媒根據實際利益關系選擇推動、阻滯策略，政府根據當前輿情發展形勢選擇積極管控、消極管控策略。

假設二：假設網媒選擇推動策略的概率為p，政府選擇積極的概率為q，p，q∈（0，1）。網媒和政府選擇不同策略組合時，其收益矩陣如表1所示，表2為各項收益解釋。

2.3網絡輿情演化模型構建

網絡輿情即網民通過互聯網對某一網絡話題進行交流的信息總和。在生命周期理論基礎上，網絡輿情信息總和的“s”型變化曲線可以反映輿情的發展態勢和演化規律，因此利用Logistic、Gompertz等模型研究網絡輿情演化過程，本文以Logistic模型為基礎模型構建網媒和政府干預下的突發事件網絡輿情演化模型。假設x1（t）為網民發表言論、轉發和評論所產生的網絡輿情信息量，x2（t）為網媒對事件報道產生的信息量，x2（t）為政府發布的信息量，則各主體信息量變化規律如下：

其中，a為網媒傳播強度，p為網媒選擇阻滯輿情的概率，b1、b2分別為政府對網民的引導強度和政府對網媒的監管強度，q為政府選擇積極管控的概率，即網媒和政府對輿情的作用取決于其選擇干預策略的概率以及干預強度，政府對網媒的影響取決于雙方選取策略的概率以及政府監管強度。

3模型求解與仿真

3.1網媒和政府干預模式博弈求解分析

演化博弈理論中，復制動態方程可以描述有限理性群體策略學習、模仿和調整過程，故通過復制動態方程可以得到網媒和政府最終的演化策略;根據復制動態方程定義，可以得到網媒推動策略和政府積極策略的動態方程。

其中，f（p），f（g）表示網媒和政府群體選擇推動和積極策略的比例;p，q隨著初始概率和收益而變化。通過求解和穩定性判定分析，各策略組合的穩定性條件如表3所示。

由表3可知，在網媒和政府雙方收益關聯條件下，E1、E2、E3、E4均可能成為穩定策略，即當收益滿足一定關系時，網媒和政府群體均有可能對輿情產生積極或消極影響。

3.2不同干預模式下網絡輿情演化過程

本文通過數值模擬仿真網媒和政府干預下的網絡輿情演化過程。假設網媒和政府的信息量可通過自身進行調控，網民群體龐大且為信息受眾，其在自然狀態下變化并被動受到網媒和政府干預，各參數數值如表4所示。

根據以上假設，仿真結果如圖1所示。在不同干預情景下，政府和媒體對網絡輿情的干預可以顯著影響輿情所能達到的峰值。網媒和政府采取（阻滯，積極）（阻滯，消極）（推動，積極）（推動，消極）干預情景時，網絡輿情高潮值分別穩定在1850，2250，1500，2100。比較4種干預模式可以發現，盡管媒體的阻滯造成輿情不斷擴大，但是政府的積極干預還是產生了一定的效果，降低了媒體對輿情的影響;而媒體阻滯和政府消極管理是最不利于輿情發展的干預模式，這種干預不僅加劇了輿情的演化速度，而且提高了輿情的高潮值，給輿情帶來非常不利的局面;相比于媒體對輿情的阻滯，媒體推動能夠緩解輿情爆發，降低輿情最終穩定值，結合政府的積極管理，能極大抑制輿情的爆發強度，減少輿情擴散帶來的影響。但是，政府消極管理，不僅沒有降低輿情高潮值，反而使其有一定程度的提升，這表明即便媒體能夠正確推動輿情也不及政府的消極管理帶來的負面影響大。

3.3政府干預仿真分析

網絡輿情中，網媒阻滯是最為常見的輿情演化情景。因此，本文在該情景下模擬仿真政府干預強度和干預節點對演化路徑變化的影響。

（1）政府干預節點影響。政府在應急治理突發事件網絡輿情時，由于各種因素影響，其對輿情的治理往往存在一定的時滯性。考慮政府干預輿情的時滯性，其在不同時間節點介入時，輿情的演化路徑如圖2所示。

為了考察干預時機對輿情演化的影響，在口=0.1，b1=0.5，b2=0.1的條件下開展仿真，此時令to=0，5，10，15。如圖2所示，政府的不同介入時機雖然最終產生了相同結果，但可以發現輿情演化過程存在較大區別。在政府消極干預情景下，隨著介人時間的延后，政府的積極干預并不能有效抑制輿情爆發。以to=15為例，政府的干預使得輿情高潮值先達到頂峰2200后逐步下降到1800，這意味著政府沒有及時治理輿情時，無法在短時間內消除輿情影響，只能在后期通過消除謠言、清除網絡空間不良言論等措施穩定輿情，無法控制輿情爆發帶來的巨大影響，同時造成輿情穩定的推遲。

（2）政府引導強度和管控力度影響。政府對網民的引導強度以及對網媒的管控力度是決定輿情發展趨勢的重要因素。如圖3所示，在網媒傳播強度a=0.1的條件下，網媒阻滯輿情時，提高政府對網民的引導強度（b，=0.3），輿情信息量由2100降低到1980，提高政府對網媒的治理強度（b2=0.3），輿情信息量由2100下降到2060，同時提高政府的網民引導強度和網媒治理強度，輿情信息量降為1940。由此可見，相比之下，在網媒阻滯輿情、擴大輿情影響時，一方面，若政府對網民引導力度不足，甚至不能產生有效的治理效果。另一方面，政府在治理輿情時只引導網民回歸理性、減少關注度或者只對網媒進行監管治理，都無法達到輿情治理的最佳效果。輿情治理講究雙管齊下，有效引導和轉移網民注意力的同時，一定要加強對媒體新聞報道的管理，防止其誘導網民關注和參與。

3.4媒體對網絡輿情演化干預影響

如圖4所示，在網媒阻滯、政府積極管控情景下，假設a=0.3，b1=0.1，b2=0.1，此時，提高網媒信息量增長率_，可以發現輿情的演化速度不斷加快，演化周期縮短，增長率越高輿情越快進入衰退期，如相比于r2=0.2，r2=1.0時，輿情演化至穩定狀態的時間縮短至t=10左右。這表明網媒各類主觀性新聞信息的增長率越高，越容易吸引大量網民關注和參與，短時間內出現的大量輿情信息必然會加速輿情擴散，從而誘發輿情爆發。

如圖5所示，提高網媒信息上限，輿情信息量由2150上升到2450，隨著網媒信息上限的逐步提高，網絡輿情能夠到達的高潮值也逐漸增加，這表明網媒在干預輿情時，可通過提高新聞報道量影響輿情的演化趨勢。網媒對突發事件網絡輿情的各種跟進報道可以保持輿情傳播，促使網民持續關注，造成輿情不斷擴大。因此政府在治理網媒群體時，應通過相應的法律、規定等控制網媒對突發事件輿情的報道頻率數量，督促媒體恪守職責，不為吸引眼球、獲取關注而刻意煽動輿情。

4結語

本文在分析網絡輿情核心主體相互作用基礎上，分析網媒和政府在干預策略上存在的博弈關系，結合網絡輿情變化規律，通過logistic微分方程和演化博弈方法構建網媒和政府干預下的網絡輿情演化模型，模擬仿真不同干預情景下的網絡輿情演化過程，得到相關結論：①網媒和政府之間協同合作有利于促成最有利的輿情干預模式（推動、積極）;②政府干預時間越早越有利于輿情的控制和穩定，對網民和網媒進行治理可有效降低輿情熱度，平息輿情;③網媒阻滯輿情時，可以通過控制新聞信息增長率和新聞量治理輿情。