大數(shù)據(jù)平臺(tái)下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型仿真研究

任昌鴻，童春燕

(重慶師范大學(xué)涉外商貿(mào)學(xué)院，重慶 401520)

1 引言

隨著我國(guó)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚脑亍＞W(wǎng)絡(luò)使用率的增加，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)輿情指的是互聯(lián)網(wǎng)上流行的對(duì)社會(huì)問(wèn)題不同看法的網(wǎng)絡(luò)輿論，實(shí)質(zhì)上是社會(huì)輿論的一種表現(xiàn)形式，主要是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)熱點(diǎn)與焦點(diǎn)問(wèn)題中影響力較強(qiáng)的觀點(diǎn)與言論進(jìn)行傳播。現(xiàn)今比較被大眾所接受的網(wǎng)絡(luò)輿情定義為：網(wǎng)絡(luò)輿情主要是以網(wǎng)絡(luò)為載體，以事件為核心，對(duì)廣大網(wǎng)民態(tài)度、情感、觀點(diǎn)、意見(jiàn)等進(jìn)行傳播、互動(dòng)、表達(dá)與后續(xù)的影響[1]。網(wǎng)絡(luò)輿情信息比較多元、表達(dá)較為快捷，具有開(kāi)放與虛擬的特性，導(dǎo)致其具有直接性、隨意性、多元化、突發(fā)性、隱蔽性、偏差性等特點(diǎn)。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的崛起，網(wǎng)絡(luò)輿情逐漸的成為現(xiàn)實(shí)社會(huì)的“晴雨表”，也是一種不可忽視的頻發(fā)性社會(huì)現(xiàn)象[2]。網(wǎng)絡(luò)輿情主要是通過(guò)對(duì)民意進(jìn)行聚合，對(duì)社會(huì)產(chǎn)生深刻的影響。但是其也存在著較大的風(fēng)險(xiǎn)，近幾年，由于負(fù)面的網(wǎng)絡(luò)輿情導(dǎo)致當(dāng)事人抑郁、自殺的事件頻發(fā)，網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)也逐漸的受到人們的重視。

為了對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行詳細(xì)的分析，國(guó)內(nèi)外對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型進(jìn)行了研究，并取得了一定的成果。目前使用較為廣泛的模型為基于多數(shù)原則的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型、基于有限信任的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型以及基于Sznajd的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型。其中，基于多數(shù)原則的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型主要的思想為觀點(diǎn)聚合，在該模型中，個(gè)體觀點(diǎn)呈現(xiàn)為二元離散狀態(tài)，更加簡(jiǎn)單，并簡(jiǎn)化了分析的過(guò)程；基于有限信任的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型認(rèn)為觀點(diǎn)交互行為主要出現(xiàn)在觀點(diǎn)差值小于給定的信任閾值時(shí)，以此為基礎(chǔ)，對(duì)觀點(diǎn)模型進(jìn)行建立，分析網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化過(guò)程；基于Sznajd的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型是粒子交互模型中的典型代表，主要的思想為：更多的個(gè)體會(huì)更加讓人信服，因此，該模型主要是將觀點(diǎn)進(jìn)行聚合，以此為基礎(chǔ)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型進(jìn)行構(gòu)建[3]。但是上述三種方法均存在著網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性低、控制效果差的缺陷，無(wú)法滿足現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)的需求，為了解決上述問(wèn)題，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型進(jìn)行構(gòu)建，并設(shè)計(jì)仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型性能進(jìn)行測(cè)試與分析。

2 網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型構(gòu)建

2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情信息獲取

要想對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型進(jìn)行構(gòu)建，首要的任務(wù)就要對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息進(jìn)行獲取。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，協(xié)程網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)算法更加適用于網(wǎng)絡(luò)輿情信息的獲取[4]。具體的信息獲取過(guò)程如下所示。

通過(guò)協(xié)程網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)算法得到網(wǎng)絡(luò)輿情信息為

X={x1，x2，…，xn}

(1)

為了對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息中的觀點(diǎn)進(jìn)行提取，首先采用加權(quán)技術(shù)對(duì)信息中的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取。采用權(quán)重對(duì)詞的關(guān)鍵程度進(jìn)行表示，詞權(quán)重計(jì)算公式為

(2)

其中，idfxi表示的是第i個(gè)詞的權(quán)重值；log表示的是底為10的對(duì)數(shù)公式；|D|表示的是網(wǎng)絡(luò)輿情信息集合D中信息的總數(shù)；{d′∈D|t∈d′}表示的是包含詞t的信息數(shù)量。

在網(wǎng)絡(luò)輿情信息中，若是關(guān)鍵詞k出現(xiàn)了n次，而網(wǎng)絡(luò)輿情信息總詞數(shù)為N，則詞頻為n/N。

由于網(wǎng)絡(luò)輿情信息中含有大量的相似關(guān)鍵詞，為了簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)輿情信息，將相似的關(guān)鍵詞進(jìn)行集合，對(duì)相似關(guān)鍵詞權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，得到

(3)

其中，Wxi，d′表示的是相似關(guān)鍵詞權(quán)重值；α表示的是計(jì)算參數(shù)。

通過(guò)式(3)得到各個(gè)相似關(guān)鍵詞的權(quán)重值，以此為基礎(chǔ)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)鍵詞分布圖進(jìn)行構(gòu)建。

通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法得到詞頻的二維與三維圖，如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)輿情詞頻二維、三維圖

根據(jù)上述得到的網(wǎng)絡(luò)輿情詞頻圖，通過(guò)聚類算法獲取網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)信息，得到

(4)

通過(guò)上述過(guò)程完成了網(wǎng)絡(luò)輿情信息的獲取，并得到了網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)信息集合，為下述網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)的聚合提供數(shù)據(jù)支撐。

2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合規(guī)則設(shè)定

以上述得到的網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)集合為基礎(chǔ)，采用Weisbuch-Deffuant模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合規(guī)則進(jìn)行設(shè)定，以此為基礎(chǔ)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)進(jìn)行聚合[5]。具體的過(guò)程如下所示。

忽略網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合空間中流失的情況，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為M，將其中各個(gè)個(gè)體構(gòu)成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)記為G(M，E)，其中，E表示的是網(wǎng)絡(luò)中邊的數(shù)量。

(5)

在網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合中，個(gè)體交互程度具有非充分性與異質(zhì)性的特性，個(gè)體對(duì)他人觀點(diǎn)的接受程度也是不同的。在網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合過(guò)程中，收斂系數(shù)主要是對(duì)個(gè)體對(duì)他人觀點(diǎn)接收程度進(jìn)行描述的變量，其取值的不同直接影響著觀點(diǎn)聚合的效果。因此，收斂系數(shù)設(shè)置為一個(gè)固定值并不合理[8]。本節(jié)采用收斂系數(shù)的分布f(μ)對(duì)收斂系數(shù)進(jìn)行代替。另外，將信任閾值與觀點(diǎn)距離引入，其滿足下述公式

(6)

根據(jù)上述公式得到網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合一般規(guī)則為

(7)

其中，ε為值域[0，1]上的一個(gè)固定值。

方式一：隨機(jī)加邊[9]。主要是依據(jù)概率在網(wǎng)絡(luò)個(gè)體中進(jìn)行隨機(jī)選擇，使新加入個(gè)體與其聯(lián)系進(jìn)行建立；

方式二：依據(jù)度值權(quán)重進(jìn)行非等概率加邊[10]。主要是依據(jù)網(wǎng)絡(luò)連接的“馬太效應(yīng)”對(duì)新加入個(gè)體與已存在的個(gè)體進(jìn)行連接，其概率為

(8)

同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中具有名人效應(yīng)，以方式二進(jìn)行加邊更加符合實(shí)際的情況。因此，得到大數(shù)據(jù)平臺(tái)下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合流程如圖2所示。

圖2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合流程圖

通過(guò)上述過(guò)程完成了網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合規(guī)則的設(shè)定，并對(duì)觀點(diǎn)進(jìn)行了聚合，為網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的計(jì)算做準(zhǔn)備。

2.3 網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散模式搭建

以上述得到的網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)聚合結(jié)果為基礎(chǔ)，采用倉(cāng)室模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散模式進(jìn)行搭建，具體的模式搭建過(guò)程如下所示[11]。

倉(cāng)室模型是現(xiàn)今使用較為廣泛的模型類型，倉(cāng)室模型示意圖如圖3所示。

圖3 倉(cāng)室模型示意圖

如圖3所示，S表示的是個(gè)體非知情狀態(tài)，表示個(gè)體沒(méi)有受到網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散的影響，對(duì)輿情信息認(rèn)知較少；E表示的是個(gè)體知情狀態(tài)，個(gè)體對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息具有一定的了解，并受到其擴(kuò)散的影響；I表示的是傳播狀態(tài)，這些個(gè)體是網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散的主要推動(dòng)者；R表示的是移出狀態(tài)，該狀態(tài)的個(gè)體不會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散的影響，處于免疫狀態(tài)。

網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散中個(gè)體狀態(tài)轉(zhuǎn)移流程如圖4所示。

圖4 個(gè)體狀態(tài)轉(zhuǎn)移流程圖

以圖4為基礎(chǔ)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散模式進(jìn)行搭建，用公式表示為

(9)

其中，λ，1-λ，ω，?，γ分別表示的是S→I，S→E，E→I，E→R，I→R之間的轉(zhuǎn)移概率；Θ(t)表示的是t時(shí)刻傳播節(jié)點(diǎn)的概率。

通過(guò)上述過(guò)程完成了網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散模式的搭建，對(duì)其擴(kuò)散模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析，為下述網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的計(jì)算提供支撐。

2.4 網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算

以上述搭建的網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散模式為基礎(chǔ)，通過(guò)敏感性分析對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算[12]。具體計(jì)算過(guò)程如下所示。

傳播概率對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散效果有著直接的影響，隨著傳播概率的變化，網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散的效果也存在著較大的不同。將上述過(guò)程簡(jiǎn)化為數(shù)值模型為

(10)

其中，ψ(t)表示的是網(wǎng)絡(luò)輿情信息擴(kuò)散效果。

根據(jù)上述公式結(jié)果，通過(guò)敏感性分析公式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，得到

(11)

其中，Ξ表示的是網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，通常情況下，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)越大，則網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)越大。

通過(guò)上述過(guò)程實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型的構(gòu)建，為網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)與控制提供了強(qiáng)而有力的支撐。

3 仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)

上述過(guò)程實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型的構(gòu)建，但是對(duì)其是否能夠解決現(xiàn)有模型存在的問(wèn)題還無(wú)法確定，為此設(shè)計(jì)仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)構(gòu)建模型的性能進(jìn)行測(cè)試與分析。

首先對(duì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行構(gòu)建，如圖5所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)示意圖

在仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，采用構(gòu)建模型與現(xiàn)有的基于多數(shù)原則的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型、基于有限信任的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型以及基于Sznajd的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。為了保障實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，將實(shí)驗(yàn)外部環(huán)境參數(shù)設(shè)置為一致，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與控制效果對(duì)模型的性能進(jìn)行體現(xiàn)。具體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析過(guò)程如下所示。

3.1 網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比分析

為了保障實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，在網(wǎng)絡(luò)輿情信息量15MBit與50MBit情況下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比情況如表1、表2所示。

表1 信息量15MBit下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比情況表

表2 信息量50MBit下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比情況表

如表1、表2所示，構(gòu)建模型的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)的高于現(xiàn)有三種方法，信息量15MBit情況下最大值為94%；信息量50MBit情況下最大值為89%。

3.2 網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)控制效果對(duì)比分析

網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型可以通過(guò)模型系數(shù)的設(shè)置對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，其控制效果直接影響著模型的性能。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)控制效果對(duì)比情況如圖6所示。

圖6 網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)控制效果對(duì)比情況圖

如圖6所示，構(gòu)建模型的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)控制效果參數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)的高于現(xiàn)有三種方法，說(shuō)明構(gòu)建模型控制效果更好。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型極大的提升了網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與控制效果，充分說(shuō)明構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型具備更好的性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)演化模型極大的提升了網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與控制效果，為網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)與控制提供了強(qiáng)而有力的支撐。但是模型的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與控制效果依然具有很大的上升空間，需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。