基于社交網絡下的信息傳播覆蓋及強化效應分析

◎暴文婷

(長春人文學院，吉林 長春 130117)

當前，我國信息化社會迅速發展，越來越多的人們參與到網絡社交中，社交網絡下，人們能夠在線交流，形成一個在線社區。社交網絡逐漸得到了社會各領域廣泛關注，為促進社交網絡的良好發展，對其信息傳播相關內容進行研究意義重大，因此，本文就基于社交網絡下的信息傳播覆蓋及強化效應相關內容進行分析，具體如下。

一、社交網絡信息傳播特征

當前社交網絡中，信息傳播具備較多特征，第一，永生性特征。在這一特征下，即便在信息傳播時可以將其控制[1]，卻無法將其消滅或破壞。例如，獲得一條信息后，并且該信息并沒有進行傳播，不過這條信息卻是真實存在的，通過信息載體，依然可以繼續傳播。第二，無限性特征。該特征主要表示的是，信息可以一直無限地進行傳播。第三，即時性特征。表示社交網絡中信息傳播的速度極快，從信息發出至信息接收所花費的時間可以忽略不計，具備明顯的即時性。第四，方向性特征。這一特征表示信息傳播具有一定的目的性，一些信息傳播是為了直接向某個人傳遞[2]。在互聯網不斷發展下，人們在信息傳播擴散上，已經將互聯網作為了主要的渠道。基于互聯網特性下，會使信息不受時間及空間的限制，迅速在網絡上傳播。對于社交網絡而言，其與真實社會較為類似，人們可以在網絡下認識一些人，從而形成自己的社交圈，但是社交網絡具備群體性這一顯著特征，信息的接收者可以是同學、朋友，還可以是陌生人等，若這些人同時收到了該信息，則實現了一對多的交流。在信息傳播中，用戶不但屬于好友發布信息的接收者，并且還是多對一的實現者。用戶接收到身邊人的信息時，會進一步加深用戶對此信息的信任與興趣。網絡信息能夠進行重復發送，互聯網中可以存儲大量的信息，所有信息均具備較多的傳播機會，包括音頻傳播、視頻傳播、文本傳播以及動畫傳播等。社交網絡中[3]，用戶可以發表自己的意見與想法，并在網絡平臺上，將自己的想法與觀點傳達給其他用戶，實現信息的接收與發送。

二、基于社交網絡下的信息傳播覆蓋及強化效應

(一)模型構建

本研究選擇流行病傳播模型進行實際建模研究，該模型最早用于天花擴散過程研究，隨后在不斷發展中，逐漸在創新傳播、政治傳播及信息傳播等方向被廣泛應用。在該模型中，通常會將個體劃分為不同的種類，同種類個體被賦予相同的狀態。為對社交網絡中的信息重復情況進行深入分析，構建了SI模型，假設個體感染概率為則該模型可以用下列方程進行表示：

處于S狀態下的個體，會在一定程度上被I狀態下的個體影響，定義s(t)與i(t)屬于t時刻下，兩種狀態的比例，所以s(t)+i(t)=1。

網絡中，S狀態表示的節點，屬于沒有進行信息發布的個體，而對于I狀態表示的節點，則表示已經進行信息發布的個體，當沒有進行信息發布的個體與已經進行信息發布的個體接觸后，會有一定的概率成為I狀態的個體，進而會進行信息分享。

(二)信息強化程度指標

完成模型構建過后，確定信息傳播環節的覆蓋情況以及強化效應程度指標，即信息覆蓋率以及信息重復率，同時，定義指標中的相關元素。信息重復率表示用戶間強化效應強度，重復率越高，表示用戶轉發分享行為越多，重復現象也越嚴重。用E表示網絡的邊的集合，用G(V,E)作為社交網絡，其用戶規模為V=|N|。在該社交網絡中，aji表示網絡鄰接矩陣元素，如果aji=1，說明j與i存在友好關系，j分享過的信息，i可以看見并轉發，否則相反。信息傳播環節，表示節點狀態，如果=0，表示節點為S狀態節點，沒有進行信息的發布，相反則為I狀態節點，已進行過信息的發布或分享：

(三)仿真分析

模型構建完成后，可以利用相應的網絡拓撲實施仿真模擬。當前，新浪微博屬于較受歡迎的在線社交網絡，對于熱點事件傳播而言，存在一定的代表性，同時，還具備小世界以及無標度的特性，在其網絡節點的度，具備遵循冪律分布規律。以新浪微博用戶關系數據作為主要的研究依據，并將微博用戶定義為網絡節點，將粉絲與關注關系處理作為邊，最終形成實驗用的傳播網絡。將PAJEX軟件導入網絡拓撲矩陣中，通過實際計算獲得網絡基本特征。

首先，進行模型對比實驗。將微博網絡作為主要的實驗對象，開展以下傳播仿真實驗，第一種為經典SIR模型；第二種為G-SIR模型；第三種為IG-SIR模型。在初始狀態設置中，將以上實驗中一致的十個節點定為初始傳播源，將剩余企業節點作為易感節點；隨后記性模型參數設置，將λ=0.05，β=0.02，T=150，在實際分析中得出，因為微博網絡存在較高的連通性，因此，在相關輿情信息上存在較快的傳播速度。信息開始傳播后，隨著時間的推移，易感節點密度S(t)會存在明顯的下降，而傳播個體密度I(t)，則得到快速提升，從中可以看出，網絡中很多用戶，均獲得了網絡信息，在傳播個體不斷增加下，一些用戶會通過實際思考及正面輿論引導下成為免疫個體[4]，這種情況下，受到謠言影響的個體數量也會逐漸減少，最終直至謠言不被傳播，較多用戶在得知事件真相后，均轉變為了免疫個體，整個信息傳播過程變緩，直至不在被傳播。經過以上十次傳播實驗，所有實驗中的初始傳播節點是固定的，對傳播者達到最大數量峰值時，占總人數的比例以及所用時間步進行分別記錄，最終得到均值數據。同經典SIR模型相比，另外兩個模型中，會在更短的時間步中達到傳播峰值，在傳播峰值時，在傳播者數量上也更多。除此之外，因為微博網絡各節點度存在較大的不同，其余兩個模型在傳播達到峰值的時間步上也存在一定的差異，不過，在達到峰值時的傳播者數量上，并沒有明顯的差異。

其次，參數敏感性分析。為有效了解相關因數對輿情傳播的影響情況，獲得針對性的輿情信息掌控措施，選擇G-SIR模型信息傳播中的相關參數，例如恢復率、免疫時間、初始用戶節點度等，在采集的微博網絡中開展仿真傳播，從而全面了解對信息傳播效果的影響情況。先進性節點度的選擇，分別選擇出不同的節點度，將各節點度用戶作為初始傳播對象。在時間不短推移下，易感節點與傳播節點密度，均發生了一定的變化。微博屬于一種無標度網絡，初始傳播點度值與信息傳播速度成正相關，即度值越大，傳播速度越快，傳播開始不久，易感用戶的密度S(t)會迅速降低；當初始傳播節點度值較小時，會對信息傳播產生一定影響，使其具備一定的滯后性，需要在一定的時間后，才會在網絡上大范圍的進行信息傳播與擴散，具體而言，易感用戶的密度會在信息傳播開始一段時間后下降。不過當t具備無窮大特點時，不管初始傳播節點的度值多大，所有狀態節點的數量均會趨于一致，同時，傳播節點得到的數量峰值也不會存在較大差異，從中可以得出，初始傳播節點中不同度值的用戶，會在一定程度上對傳播用戶范圍產生影響，不過這種影響也是有限的。與微博網絡情形相關聯，網絡中的大V用戶進行信息傳播時，信息會在網絡上被快速傳播，并且，一般用戶發出信息后，大V用戶對其進行轉發，最終該信息也會在網上快速傳播。從中可以看出，對于無標度網絡而言，網絡規模很大時[5]，信息傳播臨界值會很小，接近于零，從中表明，類似于微博這種無標度特性的網絡，會更易發生輿情事件獲得爆發謠言。在免疫過程時滯上而言，可以將免疫環節看作用戶的自我轉變，也是在真實信息傳播影響下，用戶對熱點事件形成的正確判斷。在信息傳播一段時間后，討論會逐漸轉變成為免疫狀態。通過對采集的網絡拓撲數據進行觀察，當正確輿論引導信息出現滯后情況時，傳播人群的數量會逐漸擴大，從而會增加負面影響。所以在社交網絡信息傳播下，特別是在熱點事件的輿情傳播上，可以通過及時公布真實的信息，降低信息傳播蔓延事件，以免導致不良信息的大范圍傳播。

三、社交網站的信息傳播策略

社交網絡下，信息傳播覆蓋率較廣，尤其是在大V用戶轉發后，傳播速度會更快，不過正確的信息引導會對信息傳播產生較好的抑制效果，能夠避免不良輿論導向。對于社交網站而言，為有效促進自身發展，需要制定出完善的信息傳播策略，具體可以做好以下幾方面工作。

(一)放寬實名網站話題限制

社交網絡中存在較大的虛擬性，在其中網民可以不受限制地發表自身意見與想法。不過一些網站，為了維護社交網絡的真實環境，通常會要求用戶進行實名制認證，以免出現較多的續交信息，不過在實名制模式下[6]，會對網民意見發表產生較大的約束與限制。較多網民出于對真實人際關系等方面的考慮，往往不會在社交網絡中發表自身真實的想法與建議。尤其是針對的較為熱點的話題上，更不會說出自身真實的想法。現代社會中，社會與利益格局得到不斷優化，若社交網站無法成為網民發表真實意見的平臺，長此以往，必將會失去群體互動，不利于社交網站的可持續發展。所以社交網站可適當放寬實名網站話題限制，結合不同的話題做出細致分類，進而確定該話題是否可以進行匿名操作。

(二)減少無價值用戶數量

所謂的無價值用戶，具體是指花錢可以買到的不具備價值的虛假粉絲，也就是微博上的“僵尸粉”，通常是通過計算機系統自動生成的無價值用戶。這種用戶的目的主要是未獲得更大的商業利益，只進行營銷信息轉發，會對社交網絡環境產生不良影響。并且，在相關調查中發現，我國社交網站無價值用戶數量在不斷增加，若想對有效真實的人際關系進行維護，社交網站應核實用戶發布的信息，結合社交網站中用戶的行為規律，判斷用戶是否為無價值用戶，從而考慮是否將其清除，通過這樣的方式，降低無價值用戶數量，避免無價值用戶對社交網站產生不良影響。

(三)規范信息傳播模式

通信模型，大多都是基于自身網絡特性及信息傳播開展實際工作，因此，可以對傳統的通信模型加以改進，形成更為優化、完善的社交網絡信息傳輸模型。進行一對多傳播模式的良好規范，對公共網絡環境輿論走向進行控制，避免不良信息的出現與擴散，提升信息傳播效果。并且，還應制定出通信管制戰略。與社會網絡特點相結合，在針對性的通信控制策略應用下，提升控制效果。社會網絡中存在不同的區域，這些區域相互連接，可以迅速的進行信息傳播，為達到更好的信息控制效果，可以選擇群體通信控制策略。將通信用戶與其他通信用戶間的聯系切斷，保證通信用戶的信息傳播在可控制范圍內。除此之外，還應構建現實與網絡良好契合的機制[7]。在大數據分析技術的應用下，對信息傳播路徑及影響因素進行總結分析，通過有效機制，促進網絡與現實的有機契合。在實踐與理論結合下，完善社交網絡區域仿真實驗。對社交網絡屬性特征進行分析，將此作為主要的前提條件，在大數據的應用下，對用戶性質進行有效識別，詳細分析用戶的社交動態，確保信息得以良好傳播。

(四)強化社會議題互動

當前，時代不斷發展下，社會受社交網絡的影響程度也逐漸加大，越來越多的媒體紛紛進行官方賬號的注冊及使用，主要的目的是在社交網絡下實現自身影響力的不斷提升，與網民實現有效互動，同時對報道模式也進行了不斷創新。對于社交網絡而言，在傳統實力較強的媒體與社交網絡及網媒融合下，獲得了更多的外部信息。多樣化的外部信息融入下，或促使更多的網民在社交網絡上進行信息傳播，因此，可以引導并鼓勵網民參與到網站線上討論中，不但會保證社交網絡信息流通度，還會創造更加真實的社交環境，實現信息有效傳播的同時，也會吸納更多的用戶。

四、結語

總而言之，重點研究社交網絡下的信息傳播方式，會使人們更好的掌握社交網絡信息傳播規律，也有助于對信息傳播進行良好管控。對于社交網站而言，可以從放寬實名網站話題限制；減少無價值用戶數量；規范信息傳播模式；強化社會議題互動等手段下，實現信息的良好傳播，促進網絡社交良好發展。