基于區(qū)塊鏈技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)謠言治理研究

摘要：網(wǎng)絡(luò)輿情是指民眾在一定的互聯(lián)網(wǎng)空間，對現(xiàn)實社會發(fā)生的事件通過互聯(lián)網(wǎng)表達(dá)態(tài)度的一種渠道。互聯(lián)網(wǎng)傳播具有時域即時性、內(nèi)容不可控性、話語權(quán)相對平等性等特點，它讓每個人都發(fā)出自己的心聲，表達(dá)自己不同的觀點與看法，對事件進(jìn)行不同角度的評價。網(wǎng)絡(luò)輿情成為社會輿情在互聯(lián)網(wǎng)維度的映射，是社會輿情在網(wǎng)絡(luò)社反映。網(wǎng)絡(luò)輿情主要利用具有評論功能的平臺軟件進(jìn)行傳播，比如博客、微博等相關(guān)平臺，會的直接而輿情傳遞也呈現(xiàn)出一個急劇上升的態(tài)勢，越來越多的人們愿意通過互聯(lián)網(wǎng)表達(dá)自己的情感與態(tài)度。當(dāng)前網(wǎng)站技術(shù)日趨成熟，互聯(lián)網(wǎng)上的站點也越來越多，信息量非常的巨大團(tuán)。同時，互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)出輿情傳播多元化、范圍廣、速度快的發(fā)展態(tài)勢。互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展過程中，各種惡意炒作的、不良的信息也充斥其中，影響了互聯(lián)網(wǎng)健康和諧的發(fā)展。輿情監(jiān)測是當(dāng)前國家與政府及相關(guān)部門的重要任務(wù)，為了不造成更為嚴(yán)重的后果，不讓其影響到社會意識形態(tài)，政府相關(guān)機(jī)關(guān)需要建設(shè)輿情監(jiān)控系統(tǒng)，針對互聯(lián)網(wǎng)輿情開展專業(yè)的數(shù)據(jù)收集、分析、處理工作，進(jìn)行及時的防治與干預(yù)。

關(guān)鍵詞：輿情傳遞;傳播過程;輿情監(jiān)測

1 互聯(lián)網(wǎng)輿情傳遞中的 Brookes（布魯克斯） 知識方程

復(fù)雜在線網(wǎng)絡(luò)中輿情個體之間的信息相互傳遞的行為，是在線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上的輿情傳遞節(jié)點之間信息增長和積累的過程。英國情報學(xué)家 Brookes 針對這一過程構(gòu)建了一個知識方程（即：Brookes 知識方程），用以描述輿情個體所接收的新信息與舊信息的融合過程 即：

其中，K（S）是初始的信息結(jié)構(gòu)，△I是融合之后的信息。 國內(nèi)外的學(xué)者在借鑒 Brookes 知識方程進(jìn)行研究時，對其進(jìn)行了一定程度的改進(jìn) ，溫有奎將 Brookes 知識方程做了如下改進(jìn)：

其中，K（E）為信息單元，K（S）為初始信息系統(tǒng)，N 為信息導(dǎo)航鏈接。改進(jìn)之后的模型同原有模型相比更加接近實際，但是溫有奎對 Brookes 知識方程的這種改進(jìn)仍然

只是靜態(tài)層面上的所做一種改進(jìn)，

以上公式中的序列表示了在線網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)輿情個體信息所經(jīng)歷的傳遞過程。

2 輿情實例的傳播過程研究分析

2.1 輿情實例

2019年上半年，互聯(lián)網(wǎng)熱點話題豐富，各類議題熱度保持高位運(yùn)行。在社會環(huán)境與技術(shù)環(huán)境的雙重推動下，“媒體輿論場”與“民間輿論場”交疊并行、相互影響，交織形成議題豐富的網(wǎng)絡(luò)公共輿論空間，輿論生態(tài)積極向好。

從傳播主體上看，傳播信息主體泛化、互動性、參與性以及輿情觸發(fā)敏感性提升等特點進(jìn)一步顯現(xiàn)，公民媒體成為輿論的重要構(gòu)建者，公眾話語表達(dá)空間進(jìn)一步擴(kuò)大;從媒體關(guān)系上看，網(wǎng)絡(luò)信息傳播平臺之間的傳播關(guān)聯(lián)日趨多維和緊密，多元聯(lián)動、協(xié)作融合成為當(dāng)下傳播媒體發(fā)力的重要形式，網(wǎng)絡(luò)輿論生成機(jī)制與發(fā)酵情境更為多元和復(fù)雜;從媒介發(fā)展來看，技術(shù)推動下，媒介應(yīng)用場景的智能化與移動化趨勢進(jìn)一步推進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)輿論話題的個人空間與公共空間邊界日益模糊。

2019年6月17日22時55分，四川宜賓市長寧縣（北緯28.34度，東經(jīng)104.90度）發(fā)生6.0級地震。截至6月18日17時，地震已造成13人死亡、199人受傷、14.5萬人受災(zāi)。在災(zāi)難發(fā)生的關(guān)鍵時刻，四川多地通過專用地震預(yù)警終端、電視和短信等方式發(fā)布地震預(yù)警提示，為及時疏散民眾提供了寶貴機(jī)會，災(zāi)后，“地震預(yù)警”成為網(wǎng)民的熱門討論話題，相關(guān)輿情量在6月18日達(dá)到頂峰。

2.2 傳播過程

我們通過運(yùn)用brookes（布魯克斯）知識方程來分析這一事件的傳播過程，對此次事件的整體報道，有如下幾個方面：

（1）47%的媒體報道關(guān)注6月17日四川省宜賓市長寧縣發(fā)生6.0級地震。媒體實時關(guān)注地震災(zāi)區(qū)救援救災(zāi)行動，直擊救援現(xiàn)場，及時公布傷亡情況。

（2）21%的媒體報道解析地震預(yù)警。在地震造成實質(zhì)性傷害前，大陸地震預(yù)警網(wǎng)通過社區(qū)廣播、手機(jī)、電視等多種途徑，成功預(yù)警本次地震。地震預(yù)警系統(tǒng)全網(wǎng)刷屏，成為輿論焦點之一。媒體解釋地震預(yù)警系統(tǒng)利用電波比地震波“跑得快”的原理，搶在地震造成傷害前發(fā)出全自動秒級響應(yīng)的地震預(yù)警警報。

（3）14%的媒體報道聚焦地震典型事件。除“震時13歲女生指揮撤離”“6歲哥哥帶弟弟下樓避險”“7名‘地震寶寶’陸續(xù)降生”等震中正能量事件是媒體爭相報道的側(cè)重點外，“餐飲店老板朋友圈發(fā)地震不當(dāng)言論”“2名游戲主播調(diào)侃宜賓地震”等觸及民眾情感底線的事件也引發(fā)部分媒體關(guān)注。

（4）12%的媒體報道澄清不實信息。媒體對網(wǎng)絡(luò)傳播的有關(guān)宜賓地震“18日宜賓市將有7.6級地震”“地震大樓出現(xiàn)嚴(yán)重傾斜”“地震裸奔視頻”等不實信息進(jìn)行澄清，并呼吁民眾切勿跟風(fēng)隨意轉(zhuǎn)發(fā)，發(fā)布虛假信息。

（5）其他6%的媒體報道涉及的內(nèi)容有：專家解析地震原因、科普地震自救等。

分析圖如下圖所示：

由公式其中，K（S） 表示為網(wǎng)民節(jié)點所接收到的初始信息; R 表示為信息傳遞（即：輿情傳遞節(jié)點借助在線網(wǎng)絡(luò)所形成的信息傳遞）;DK 表示為新的輿情信息（即：節(jié)點在輿情傳遞過程中從其他輿情個體所接收到的新的輿情信息以及節(jié)點本身所掌握的經(jīng)驗信息）;△K表? 示為新的輿情信息（即：經(jīng)過在線網(wǎng)絡(luò)及個人經(jīng)驗的共同作用以后，輿情傳遞節(jié)點所掌握的新的輿情信息）。

2.3 傳播過程分析研究

由上圖信息可得，關(guān)注宜賓地震災(zāi)情的為K（S），其他方面關(guān)于災(zāi)情的報道為△K，則i=1，n=4，R就表示為信息傳遞，新的輿情信息 △K 與初始輿情信息K（Sn-1）之間相互融合，最后形成一個新的輿情信息個體K（Sn）。輿情個體在進(jìn)行信息的傳遞過程中，信息量初始值的數(shù)值在相對較后一次輿情傳遞中會大于相對較前一次的傳遞過程，這種信息量初始值大小的差異會帶來信息勢能差，在現(xiàn)實輿情事件里面，表現(xiàn)為網(wǎng)民們的 “獵奇心理”會推動他們進(jìn)一步去打聽、評論和散布網(wǎng)絡(luò)事件，進(jìn)而使得輿情個體間輿情信息的傳遞行為不停的循環(huán)發(fā)生下去。

在一定的承受范圍內(nèi)對互聯(lián)網(wǎng)輿情的傳播保持一定的容忍程度，把輿情有效控制在一個合理的水平范圍之內(nèi)，在這一范圍內(nèi)內(nèi)允許輿情有一定程度的傳播和擴(kuò)散，而不是一味的消除。在允許的范圍內(nèi)傳播既能保證信息傳遞的公開和透明，同時又將輿情控制在可控的范圍之內(nèi)，同時還可以在一定程度上引導(dǎo)和控制輿情的發(fā)展，使輿情朝著有利的方向發(fā)展。

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作者簡介：王飛（1978.07），男，漢族，遼寧阜新人，碩士，甘肅政法大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院副教授，主要從事網(wǎng)絡(luò)輿情、區(qū)塊鏈方向研究。

基金項目：本文由甘肅省科技計劃項目（技術(shù)創(chuàng)新引導(dǎo)計劃）（20CX9ZA072）資助;本文由甘肅省高等學(xué)校創(chuàng)新能力提升項目（2020A-093）資助;

2018年甘肅政法學(xué)院校級科研資助重點項目：基于語義統(tǒng)計分析的網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘技術(shù)研究 ——（GZF2018XZDLW20）