融媒體背景下社會熱點新聞輿情傳播控制模型構建

徐繽榮

(西安歐亞學院， 人居環境學院， 陜西， 西安 710065)

0 引言

融媒體是一種能夠充分利用各種媒介載體的新型媒體，全面整合了傳統媒體的宣傳、內容、人力等功能，有效實現資源、利益、宣傳的共融[1]。它不是一種獨立的實體，而是一種融合了廣播、網絡、電視等多種媒介，使其自身功能更加完善的媒體運作模式,在具備如此多優勢的同時可能也會被別有用心之人利用，發布一些虛假信息或不良言論，實現誤導人民群眾甚至裹挾政府等目標[2]。因此能夠及時有效地對社會熱點輿情進行控制就變得尤為重要。

文獻[3]提出了基于排序學習的輿情傳播控制模型，該模型在訓練過程中引入標簽數據，對輿情事件進行關聯關系分析。構建輿情演化態勢評估指標，采用排序學習方法挖掘出標簽數據間的混合特征，完成輿情傳播控制。文獻[4]提出了基于興趣匹配的輿情傳播控制模型，該模型從網絡中爬取輿情數據，并采用半監督學習算法對網絡用戶的興趣度進行匹配預測,參考興趣匹配度預測結果，構建輿情傳播控制模型。

為了進一步提高輿情傳播的控制效果，本文提出一種融媒體背景下社會熱點新聞輿情傳播控制模型構建。本文憑借對熱點新聞的傳播特點進行總結，結合傳染病模型，通過控制傳播節點完成控制模型的構建。實驗表明,所提方法具有一定的有效性，可以滿足社會熱點新聞的控制需求。

1 融媒體背景下社會熱點新聞傳播特點分析

社會熱點新聞指在特定環境和時期所發生的被社會大眾普遍關注的真實事件，且能夠迅速引發較大規模的民眾討論和輿論擴散。社會熱點新聞的主要傳播特點如下。

(1) 群眾性

社會熱點新聞是在某個特定階段所發生的社會事件、社會話題、社會現象等。不管是哪個種類的熱點新聞，均會快速地在各大網站、軟件、平臺等傳播，瞬間成為全民熱議的話題，引發大規模的討論，同時還會使參與討論的人和新聞點擊量大幅度上漲[5]。

(2) 多樣性

社會熱點新聞的多樣性也可以視為新聞內容所具有的復雜性。另一方面，民眾的不同反應、態度及看法等也顯著體現出了這一特點。從熱點新聞的內容角度分析，其同時包括了文化、政治、經濟、民生、娛樂等類別，且每個種類的熱點新聞也不僅僅存在單一方面的影響，而是能夠直接或間接地映射出社會不同層面的問題。例如,高校學生會關注就業問題，這類新聞就可以同時歸類于民生新聞和經濟新聞。熱點新聞所反映的社會問題大多不是獨立的，而是多層次的交織和影響。因此，處理社會熱點新聞，不能只從一個方面去思考，更不能從單一的角度去分析和理解。

(3) 高效性

在一體化的語境下，新聞可以通過圖片、音頻、視頻相結合的方式進行傳播，一定程度上提高了傳播效率。多種媒體聯合進行新聞傳播，可以提高新聞的可讀性，并能在短時間內引起廣泛關注。同時，由于傳播方式的改變，公眾可以在多種平臺上對新聞進行評論。這種參與式的傳播模式打破了公眾與新聞之間的時空距離，使傳播更加有效。

2 社會熱點新聞輿情傳播控制模型構建

在融媒體環境下會產生2個輿論場，分別是意識網絡輿論場和外部輿論場，2個輿論場相互作用，導致輿情傳播具有彌散和網狀特點，從而產生了較多的不確定性。首先對傳染病控制模型中的相關條件進行定義。

定義1 將一定時間范圍內的受眾個體分為4類：S(t)為t時刻內不了解該輿情的個體數量，下文簡稱為易感者，簡記為S；E(t)為t時刻內了解輿情但是未對其進行傳播的個體數量，下文簡稱為猶豫個體，簡記為E；I(t)為t時刻內了解輿情且立即對其進行傳播的個體數量，下文將其稱為感染者，簡記為I；R(t)為t時刻內了解輿情但是對其沒有興趣且不會傳播的個體數量，簡稱為免疫者，簡記為R。

定義2 由于隔離等控制導致易感者轉化為免疫者的概率用ε表示。

定義3 將外部輿論場所導致的猶豫個體轉變為感染者的過程定義為外部輿論場阻止率，簡記為阻止率τ。當外部輿論場導致易感個體、猶豫個體與感染者變為免疫者時，稱該過程為外部輿論場推進率，簡記為推進率δ。

融媒體背景下的輿情傳播控制模型的基本結構如圖1所示。

圖1 輿情傳播控制模型基本結構

式(1)中，A表示受眾人數，μ表示傳染率，β表示轉化系數1，即猶豫者和感染者之間的轉化系數，α表示轉化系數3，即猶豫者與免疫者之間的轉化系數，γ表示轉化系數2，即感染者與免疫者之間的轉化系數。其中,推進率及阻止率均為[0,1]范圍內的常數。根據動力學建模思想[6]，可以得出輿情傳播控制模型如下：

(1)

模型中前3個方程都沒有變量R，且N=S+R+I+E，N表示t時刻內受眾總數。因此，僅考慮前3個方程所構成的系統即可。令ε*=ε+δ，β*=β+τ，α*=α+δ，γ*=γ+δ，則式(1)可以改寫為

(2)

將受眾情況簡化為一個無向加權圖[7]G(V,E)，并假設節點v相鄰節點的集合為N(v)，其表達式為

N(v)={u|(u,v)∈E}

(3)

式中，u表示狀態節點。

采用AT(v)表示T時間段內v的相鄰節點處感染者節點集合，即：

AT(v)={u|u∈N(v)}

(4)

節點v在時刻T內所受集合AT(v)的影響用PT(v)表示，其主要意義為節點v的處于感染者狀態的相鄰節點對v的影響力之和。在模型中，每個節點都存在一個特異性閾值[8]ηv，結合傳染病傳播模型[9]給出社會熱點輿論的傳播過程如下。

(1)T=0時，新聞傳播的源節點[10]為w，此時感染者的集合可以表示為Is={w}。

(2)T=1時，假設v∈A1(w):若θv(t)=1，則對P1(u,v)進行求解，其中，u∈A1(w)，u∈Is；若所得的P1(u,v)≥ηv，則該節點狀態發生了變換，即由猶豫者變為了感染者，此時將該節點移入Is中。否則,并未發生變化。

(3) 新聞傳播至T時，遍歷Is中所有節點，如果節點v∈NT(w)滿足v?Is，計算出Pt(v)。若計算結果滿足激活條件，那么節點v的狀態發生了變化，該節點由易感者轉變為了感染者。此時，將該節點移入Is中。

(4) 當信息傳播至T=T+1時刻時，重復操作(2)、(3)步驟。

(5) 當狀態節點集合Is不發生改變時，結束傳播。

當某一節點的相鄰節點發送信息時，相鄰節點可能對該信息不置評論，進入觀望狀態。此時加入2個新變量。

第一個變量是θj(t)。若θj(t)=1，表示相鄰節點接收到該新聞并作出了判斷;若θj(t)=0，表示相鄰節點接收到新聞后沒有給出相應回應，進入觀望狀態。用戶接收到消息但是保持觀望態度的概率由Ti決定，即：

(5)

第二個變量為t′，表示當前節點看到信息的時間和下一相鄰節點看到信息時間的這段時間,t′的值由觀望用戶在時刻t內是否對所接收新聞做出反應來決定,即：

(6)

根據上述分析，得到如圖2所示的受眾由猶豫個體轉為感染者的時間因素。

圖2 受眾由猶豫個體轉為感染者的時間因素

從圖2可以看出，在規定時間范圍內，相鄰節點的信息傳播變化率會對節點信息判斷產生影響。在實際生活中，若在t時刻時受眾1向受眾2傳播了該新聞，若在t+Ti時刻只有受眾1傳播了這條新聞，那么受眾2可能不會立即判斷是否對該條新聞進行傳播[11]，而是處于猶豫階段，反之如果多個朋友都在t+Ti時刻內傳播了這個新聞，那么根據從眾心理，受眾S就有很大概率對該條信息進行傳播。

控制模型主要對節點進行牽引控制，假設信息在節點1-2-3-4內傳播，卻有迅速傳播的趨勢。若根據發布時間判斷出節點3為源節點，那么想要對傳播進行控制就要根據傳播模型構建傳播網絡。通過對傳播的控制，在模型中減少或增加初始節點，關注節點之間的傳播關系，即可實現輿情傳播控制。模型控制的演變情況如圖3所示。

圖3 模型控制的演變情況圖

在模型中選取影響力最大的節點，將其作為源節點進行其他輿情的傳播[12]。選取圖3中的節點4引入其他輿情對控制目標進行引導，該節點的影響力僅低于源節點，因此對其的傳播進行限制可以有效地削弱源節點的影響力，反之則可以促進輿情的傳播。節點的影響力判定流程如圖4所示。

圖4 節點的影響力確定流程圖

3 仿真實驗

為驗證本文方法能夠有效地對輿情進行干預和控制，模擬出真實輿情傳播情況，以用戶活躍度和傳播節點比例作為驗證指標進行仿真實驗分析。設定2個完全相同融媒體環境下的輿情傳播網絡，使用本文方法對其中一個進行控制，另一個作為對照組不作處理，圖5為受眾活躍度情況對比。

圖5 控制前后用戶活躍度對比圖

從圖5可以看出，對該輿論的傳播進行控制后，用戶的活躍度明顯降低，說明本文方法有效地降低了該新聞的受關注程度，可以在一定程度上對輿情的傳播進行干預。控制前后的最大傳播范圍如圖6所示。

圖6 控制前后傳播節點比例對比

從圖6可以看出，控制后的傳播節點比例明顯降低，表明了該新聞的傳播范圍明顯縮小，這是由于本文方法對影響力較大的節點進行了干預，降低了傳播范圍。

4 結論

本文充分分析了融媒體背景下社會熱點新聞的傳播特點，結合傳染病模型完成控制模型的構建，并且通過控制模型中的傳播節點實現輿情傳播的早期干預，中期、晚期的牽引控制，最后通過實驗對模型的有效性進行了驗證。結果表明,所構建模型能夠完成輿情傳播趨勢的控制，具有一定的可行性。