社區建成環境改造中居民情緒傳染機制及治理研究

姜鳳珍,史曉妮

(青島理工大學管理工程學院,山東 青島 266520)

0 引言

中國第十三屆全國人大四次會議之后,城市規劃思路更加重視存量型發展。由于社區是基層的社會組織單元,據住建部調查數據顯示,中國需要改造的社區數量多達17萬個,涉及居民上億人、超4 200萬戶,預估投資額共4.54萬億人民幣。基于此,自下而上的社區建成環境改造成為中國城市更新的主要方向[1]。該改造工作可有效改善居民居住條件,已成為拉動經濟增長、構建國內經濟循環的重要舉措。

社區建成環境改造按照改造內容可分為3類:基礎類、完善類、提升類[2]。基礎類改造主要由中央及各級政府出資,完善基礎設施以滿足居民基本生活、安全需要;提升類改造主要依靠社會資本參與,包括公共服務設施建設和智慧化改造;完善類改造主要改善居民居住條件和滿足居民生活便利需要,如加裝電梯、修建停車場等,雖有政府補助,但居民仍需通過“誰受益,誰出資”原則解決其余資金問題,此類改造也是本文的研究對象。完善類改造因涉及自身利益,居民常由于出資金額、分攤比例等問題難以協商一致。且居民是理性化和情緒化共存的矛盾體,當感知自身利益將受到損害時,居民群體極易產生憤怒、焦慮等消極情緒,并在社區網絡情緒傳播中引發“情緒共振”,進而通過情緒傳染機制導致消極情緒的大規模蔓延,最終致使改造工作“失效”,如海南海口一舊城改造計劃就因40%的居民反對而放棄。因此,深入剖析政府進行建成環境完善類改造時居民情緒的產生及傳播機理,對于探討居民異質性及情緒傳染機制對挖掘居民參與社區改造的積極性、提升社區改造成效具有重要意義。

目前相關學者對于建成環境與情緒方面的研究,主要借助實證或數據分析,從特定建成環境空間類型的居民情緒分布特征[3]、城市積極空間與消極空間識別[4]、建成環境的情緒響應[5]等角度進行探討,缺乏對兩者之間是否存在“自上而下”聯系的考慮。且有關研究表明,情緒會引導個體決策以避免誘發負面情緒(如后悔、憤怒)和提升正面情緒(如欣喜、滿足)[6],這也是后悔理論的主要思想。因此,居民后悔感知如何影響個體情緒狀態及其微觀決策,也成為探究建成環境改造過程中居民動態交互與情緒宏觀涌現之間關系的獨特視角。

此外,居民對于社區建成環境改造必要性的認知,既有微觀上的個體需求、情感傾向、行為偏好等方面的差異,更有宏觀上的改造要素廣泛、改造方案多樣及政策環境等復雜現實,致使其情緒演化及傳播隨著社會關系的復雜逐步向非線性及網絡化延伸。基于此,傳統實證研究已難以解釋居民情緒的產生、傳播機理與個體心理、行為偏好間的內生互動性。Multi-Agent仿真不失為剖析居民情緒傳染動態機制的有效方法,在描繪個體社會、關系屬性差異方面具有獨特優勢[7]。演化博弈具有將個體交互與策略學習模型化的能力,彌補了Agent仿真在交互過程中個體策略更新依據的不足[8]。同時,鑒于情緒傳染與病毒擴散的相似性[9],將社區改造中居民情緒傳染的獨特性質融入ISRC傳染病模型,并對其加以改進,以進一步揭示居民情緒傳染的非線性、復雜性特征。

綜上,現有文獻雖深入研究了影響個體情緒的建成環境要素,量化分析了個體交互學習過程,但仍存在如下問題:1)以往研究忽視了情感傾向差異、嫉妒心理等非理性因素對人的心理感知和實際決策所帶來的影響,致使研究結果與現實生活存在出入;2)未考慮居民情緒異質性對社區改造的感知影響,也未明確解釋情緒傳染機制與居民情緒演變進而影響其決策行為之間的內在機理;3)一般性改造事件顯然不能體現完善類改造的獨特性質,以往研究所總結的經驗、啟示已不適用于特定社區建成環境要素的改造情形。

基于上述分析,本文考慮情緒異質性、情緒傳染機制對居民行為決策的影響,并將后悔理論引入多Agent仿真模型,從演化博弈視角探究政府改造相關建成環境時,居民個體不同的情緒類型偏好對其感知收益及策略選擇的影響。一方面,從居民嵌入社區人際關系網絡中的復雜交互及情緒決策著手,剖析居民微觀情緒傳播與情緒宏觀涌現機理,從情緒的動態傳染機制方面豐富了情緒傳染理論的實踐應用。另一方面,將Multi-Agent技術、ISRC模型、后悔理論與演化博弈相集成,探索居民情緒演化對社區改造成效的影響機理,為社區建成環境改造問題的治理研究提供理論參考。

1 情緒傳染系統理論設計

1.1 情緒傳染系統動力機制分析

社區改造事件中的居民情緒傳染系統具有自主性及自適應性,是一個由多屬性、多偏好主體交互形成的復雜適應系統。該情緒傳染系統的內部動力源于有限理性居民追求利益最大化,不斷尋求最優情緒策略選擇。而在社區人際關系網絡中,居民間持續、非線性的交互會不斷傳播情緒信息,進而推動系統涌現出大規模的情緒傳染特性,構成了情緒傳染系統的外部動力源。

居民在改造后所獲得的利益決定了情緒在微觀個體中的傳染進程,而社區關系網絡中的情緒傳染強度及信息傳播速率會進一步影響個體的情緒策略演化。因此,居民情緒在內動力的牽引及外動力的推動下持續傳播,最終形成情緒傳染系統的“雙動力”機制。基于此,借助演化博弈分析居民情緒策略更新的內部動力,并利用Multi-Agent技術探究個體微觀情緒決策與情緒宏觀涌現間的復雜聯系。情緒傳染系統的雙動力機制如圖1所示。

圖1 情緒傳染系統的雙動力機制

1.2 理論模型設計

1.2.1 居民情緒狀態分類

依據現實社區建成環境完善類改造中居民的情緒特征及情緒傳染特性[10],可將其情緒狀態分為4類,分別是:

1)未知情緒(Ignorant):未知情緒居民尚未獲知該改造事件。

2)積極情緒(Positive):積極情緒居民會大力支持該項完善類改造,主動參與改造事務的協商、決策,并在社區人際關系網絡中傳播支持改造的積極情緒信息。

3)中立情緒(Neutral):中立情緒居民無明顯行為、情緒傾向,對改造內容漠不關心或處于觀望狀態,不具有傳播情緒信息的能力及動機。

4)消極情緒(Negative):消極情緒居民反對該項完善類改造,可能采取一定措施以達成反對目的,并在社區網絡中傳播反對改造的消極情緒信息。

1.2.2 居民情緒傳染路徑設計

ISRC模型作為SIR傳染病模型在謠言傳播中的具體應用,在原有的易感者(I)、傳播者(S)、免疫者(R)的基礎上,增添了一類新倉室:控制者(C)[11],傳播路徑如圖2所示。

圖2 ISRC模型

ISRC模型的特殊之處在于:傳播者會向外傳播謠言,而控制者會阻止謠言的傳播并澄清謠言,以提升易感者的免疫力[12]。該傳播路徑與現實中對社區改造事件持積極情緒的居民為達成改造目的,會阻止消極情緒在社區網絡中的擴散,并采取相關措施以提升中立情緒、消極情緒居民改造積極性的特點大致相似。但現實中居民情緒傳染路徑更為復雜,消極情緒居民亦會作為控制者阻止積極情緒的擴散,且居民的3種情緒狀態在一定刺激下可以相互轉換,與ISRC模型中控制者、傳播者最終都會以一定概率轉換為免疫者的情況不同。

基于此,參考ISRC模型的傳播規則,并依據現實社區改造中的居民情緒傳染特點對模型加以改進,構建居民情緒傳染路徑的理論模型,如圖3所示。

圖3 居民情緒傳染理論模型

1.3 基于“情緒因素”的居民性格特征假設

情緒傳染理論認為,個體在被情緒傳染或傳染其他個體的過程中都存在顯著的個體差異。因此結合Verbeke[13]的相關研究,按居民“易被情緒傳染的程度”,將其分為3種類型:1)冷漠型:此類居民對他人情緒狀態不敏感,且難以將自身情緒傳染給周圍鄰居;2)慷慨型:此類居民在一定程度上受到他人情緒狀態影響,同時也在一定程度上影響他人的情緒狀態選擇;3)魅力型:此類居民對他人情緒狀態極其敏感,且易將自身情緒傳染給周圍鄰居。

2 情緒傳染系統仿真設計

2.1 內動力模型設計

本研究采用博弈矩陣描述內動力決策階段居民個體間的交互關系,相關參數:bi:居民獲得的信息總量;αi:居民信息認知偏差系數;μi:居民的信息接收能力,取決于相互傳播信息的居民之間的交互強度;λi:協同效應系數,支持改造居民在交互時補齊信息缺陷而使自身感知收益增大的能力;β:補償系數,政府為鼓勵居民的支持行為而提供的補償程度;η:異質情緒系數,指居民雙方在情緒類型上的相似程度;cp/n:持積極/消極情緒居民的信息擴散成本系數;fi:居民的支持改造成本。

居民雙方不同的策略組合會導致不同的收益。

情況1(支持,支持)。當雙方都支持改造時,則均可得自身感知收益、信息共享收益、協同收益和政府補償,且需付出信息傳播成本。因此,居民1的收益為D1=α1b1+μ1α2b2+ηλ1α1b1+βα1b1-cp1α1b1-f1,居民2的收益為D2=α2b2+μ2α1b1+ηλ2α2b2+βα2b2-cp2α2b2-f2。

情況2(支持,反對)。此時,居民1只能得到自身感知收益、政府補償,且需付出信息傳播成本,其收益為H1=α1b1+βα1b1-cp1α1b1-f1。居民2可從居民1處獲得信息共享收益,仍需消耗信息傳播成本,收益為J2=α2b2+μ2α1b1-cn2α2b2。

情況3(反對,支持)。與情況2相反,居民1的收益為J1=α1b1+μ1α2b2-cn1α1b1。居民2的收益為H2=α2b2+βα2b2-cp2α2b2-f2。

情況4(反對,反對)。當雙方均反對改造時,則各方都只能獲得自身感知收益,但需承擔信息傳播成本。居民1的收益為L1=α1b1-cn1α1b1,居民2的收益為L2=α2b2-cn2α2b2。

綜上,可得到居民決策收益支付矩陣,如表1所示。

表1 交互行為博弈支付矩陣

假設群體中支持建成環境改造的居民占比為k,則反對改造的居民占比為1-k。居民i(j)采取支持和反對改造的期望效用分別為U1i(j),U2i(j)。

U1i(j)=kμi(j)αj(i)bj(i)+(1+kηλi(j)+β-cpi(j))αi(j)bi(j)-fi(j)

(1)

U2i(j)=kμi(j)αj(i)bj(i)+(1-cni(j))αi(j)bi(j)

(2)

其中,i,j∈{1,2}且i≠j。

此外,居民的“后悔規避”心理也與改造中居民的期望效用密切相關。后悔理論認為在實際決策過程中,感知效用由a方案(支持改造)的效用函數和與b方案(反對改造)對比的后悔—欣喜函數組成。設V(a),V(b)為居民采用兩種策略的效用,ΔV=V(a)-V(b)。R(ΔV)為策略a,b對比的后悔—欣喜值。R(ΔV)>0,表示居民對支持行為感到欣喜;R(ΔV)<0,表示居民對支持行為感到后悔;R(ΔV)=0,表示居民對支持行為不感到欣喜或后悔。

參考相關理論與文獻[14],可得居民的后悔—欣喜函數表達式為

(3)

綜上,考慮個體后悔心理因素后,居民支持、反對行為效用函數更新為

(4)

(5)

2.2 “情緒傳染”過程設計

由情緒的評定—興奮學說可知,情緒產生的過程為:場景或行為—評估—情緒。即居民個體對社區改造的不同評估態度亦會引發相應的情緒反應。若居民評估后認為社區改造對自身有利,則會支持改造,情緒狀態為積極情緒;若認為對自身有害,則反對改造,對應消極情緒;若認為無關,則會處于緘默、觀望狀態,此時為中立情緒。因此,可用居民情緒類型替代支持、反對改造行為,將情緒在交互過程中視為一種“策略”,獲勝方的情緒特征將成為系統的最優策略,并決定其不同的行為選擇。

基于此,本文分析將居民的行為策略轉換為情緒狀態策略,用情緒傳染模型替代傳統的行為決策模型,以期探尋建成環境改造事件中居民情緒的傳染規律及相關影響因素。

根據表1,計算t時刻居民個人得益,進而得到下述命題與推論。

命題1當f<(β+cn-cp)αb時,居民理性情緒狀態選擇結果恒為積極情緒。

命題2當f>ηλαb+(β+cn-cp)αb時,居民理性情緒狀態選擇結果恒為消極情緒。

推論1當(β+cn-cp)αb≤f≤ηλαb+(β+cn-cp)αb時,居民行為決策不穩定,一般處于觀望狀態,情緒狀態選擇結果為中立情緒。

同時,居民決策還受到“同理心”與“嫉妒”心理的影響。“同理心”使居民更傾向于和自己具有相似情緒類型的人交互,而“嫉妒”在一定程度上抑制了其與更積極居民信息交流的意愿。基于此,設計綜合考慮居民情感偏好差異、互動機制及歷史信息的情緒傳染規則。

本文用情緒特征匹配度來表示不同情緒類型居民間情緒模仿的概率,為簡化表達,設居民情緒狀態為ζi∈{0,1,2},其中0,1,2分別代表積極情緒、中立情緒、消極情緒。

定義1居民個體情緒特征匹配度為Match(Pi,Pj)∈(0,1),i,j=0,1,2。

本模型中,設Match(P0,P0)=Uni(0.8,1),Match(P0,P1)=Uni(0.3,0.8),Match(P0,P2)=Uni(0,0.3),Match(P1,P1)=Uni(0.8,1),Match(P2,P2)=Uni(0.8,1),Match(P2,P1)=Uni(0.3,0.8),Match(P2,P0)=Uni(0,0.3)。

但是,持中立情緒的居民可能有多種態度,因此設定兩種情況:1)中立情緒居民更傾向于和積極情緒居民交互,即更傾向于模仿積極情緒,此時有:Match(P1,P1)>Match(P1,P0)=(0.3,0.8)>Match(P1,P2)=(0,0.3)。2)中立情緒居民更傾向于和消極情緒居民交互,即更傾向于模仿消極情緒,此時有:Match(P1,P1)>Match(P1,P2)=(0.3,0.8)>Match(P1,P0)=(0,0.3)。

在每輪策略更新中,居民會將自身情緒效用值與鄰居進行比較。若鄰居值更高,則在下一輪中會以概率p模仿鄰居的情緒狀態。p可依據Fermi-Dirac函數進行計算[15],公式為

p={1+exp[(Ui-Uj)/r]}-1

(6)

其中,Ui為居民i的情緒效用值;Uj為其鄰居中情緒效用最大值;r為信息噪聲。

2.3 外動力模型設計

借助仿真軟件Anylogic 7.0.2建立多Agent模型,研究社區建成環境完善類改造中的居民情緒傳染規律。仿真模型包含兩部分:1)主模型和類的設定;2)模型運行步驟。

2.3.1 主模型和類的設定

依據圖3的理論模型,在Anylogic 7.0.2中開發居民情緒傳染系統,如圖4、圖5所示。圖4的主模型為多Agent模型,其中population類表示居民集合,populationSize表示居民總數,numContact表示積極、消極情緒居民每天的接觸人數,infectiousRate表示積極、消極情緒的傳染率。變量PoM,NuM,NeM分別統計隨時間演化持積極、中立、消極情緒的居民人數,charact1,charact2,charact3則分別統計3種性格特征類型的居民人數。

圖4 主模型

圖5 Person類

圖5為Person類,每位居民表示一個Person對象。Person類中變量、參數設定:1)behavior表示居民在該時刻的情緒決策狀態,與左邊狀態圖相對應。behavior={0,1,2},分別表示居民選擇積極情緒、中立情緒、消極情緒。2)charact表示居民性格類型。charact={1,2,3},分別表示冷漠型、慷慨型、魅力型。3)cht表示居民情緒類型。cht={0,1,2},分別表示積極、中立、消極情緒。4)neighbors表示居民的鄰居集合。5)Ui表示居民某時刻的情緒決策效用值,Uj表示該時刻其鄰居中情緒效用最大值。

圖5中的其余變量、參數在居民情緒決策過程中起輔助作用。其中,“inclineToPoM”、“inclineToNeM”表示中立情緒居民的交互傾向。i表示居民的鄰居數量;j表示上一時刻持積極情緒的鄰居數量,m為持消極情緒的鄰居數量;x表示某時刻該居民周圍為積極情緒的鄰居比例,x=j/i;y為消極情緒的鄰居比例,y=m/i。其余參數含義詳見2.1。

此外,為考察接觸率和傳染率對居民情緒傳染行為的影響,設定居民間存在信息交互,持積極、消極情緒的居民會向外主動傳播信息,“勸說”鄰居選擇與其同類的情緒類型。為實現該過程,在狀態圖中的NeM、PoM中分別加一個名為message1、message2的Transition,表示居民的消極、積極情緒會以ξ的傳染速率向外傳播,其中,ξ=get_Main().numContact*get_Main().infectiousRate。

2.3.2 模型運行步驟

本研究采用同步模型,實現了社區居民情緒決策和交互背后的過程,模擬過程如表2所示。

表2 模型模擬過程

3 模擬實驗

青島市黃島區北江路小區是該區首個成功加裝轎廂式電梯的老舊小區,因此,本文實地調研了北江路小區加裝電梯項目的推進過程,在與小區業主、社區居委會及街道辦事處工作人員面談及電話咨詢的基礎上,參考復雜決策、計算機科學等相關領域的文獻后[16-17],設定模型參數初始值為:b=50,α=0.3,μ=0.5,λ=0.3,β=0.2,η=0.5,cp=0.2,cn=0.5,f=8。此外,設定居民總數為200,性格特征分布條件遵循Φcharact(1,2,3)=(0.3,0.3,0.4)。

本文仿真分析了完善類改造中居民情緒傳染的內在機制及規律特征。首先探究中立情緒居民不同的交互傾向對情緒傳染的影響;其次,通過調整情緒效用參數觀察情緒傳染規律。

3.1 中立情緒居民差異性傾向

由2.2可知,中立情緒居民會存在多種交互態度。可能傾向于和積極情緒居民交互,即Match(P1,P1)=(0.8,1)>Match(P1,P0)=(0.3,0.8)>Match(P1,P2)=(0,0.3);也可能傾向于和消極情緒居民交互,Match(P1,P1)=(0.8,1)>Match(P1,P2)=(0.3,0.8)>Match(P1,P0)=(0,0.3)。為探究中立情緒居民的交互差異對系統演化的影響,進行仿真分析,結果如圖6所示。

圖6 中立情緒居民不同的交互傾向對系統演化的影響

由圖6可知,中立情緒居民的交互傾向差異導致系統出現兩種不同的演化狀態。當中立情緒居民更傾向于和積極情緒居民交互時,除中立情緒外,積極情緒成為居民的占優情緒選擇;反之,則消極情緒更優。且圖6a中3種情緒的傳播速度更快,在更短時間內達到各自的波動水平,振幅、周期頻率也更小,說明此時系統更為穩定。因此,增強中立情緒居民與積極情緒居民交互的意愿,能正向促進積極情緒傳播的廣度和深度。這是因為當中立情緒居民和積極情緒居民互動更多時,由于近鄰效用的存在,且在積極居民的廣泛動員下,即使改造需要承擔一定成本,中立居民也會更加關注改造后所獲得的經濟、感知效益,致使其會迅速、堅定地轉變為積極情緒;反之,當其更傾向于和消極情緒居民交互時,消極情緒會為中立居民提供關于改造的負面認知,使其更加關注改造所需付出的金錢、精力成本,但在有關部門及社區的宣傳、動員下,中立、消極居民面臨的社會規范壓力較大,因此,雙方情緒狀態波動性較高,且消極情緒在中立居民中的擴散率稍低。

3.2 情緒效用參數

改變參數f,λ,β,cn,cp的值,進行模擬仿真以分析相關參數對居民情緒策略選擇的影響。由于支持改造成本f涉及居民自身利益,是影響居民情緒狀態的關鍵因素,因此,首先對參數f進行單獨分析。

3.2.1f對居民情緒狀態選擇的影響

由圖7可知,f的大小變化對居民情緒狀態的宏觀走向起決定性作用,但對系統的演化速度影響不大。對比圖7a,當f較小,且滿足f<(β+cn-cp)αb時,積極情緒居民占比最大,人數在100人水平上下波動。該現象進一步驗證了2.2中結論與推論的有效性。當增大居民支持改造成本f的值(見圖7b),發現此時居民的占優情緒狀態轉變為中立情緒,積極情緒居民反而占比最少。對比兩圖可知,f值越小,系統波動幅度越小,居民情緒狀態越穩定;f值越大,越不利于積極情緒的傳播,且擴大了消極情緒與中立情緒在社區中的擴散規模。

圖7 不同f值下各情緒狀態的居民數量演化對比

這是由于支持改造成本越低,改造后居民所獲得的經濟、感知效益越高,居民會對該改造事件做出更為樂觀的判斷,進而極大促進了居民情緒狀態向積極情緒的穩定轉換。而隨著支持改造成本的增大,居民基于利益最大化的考慮,越易轉變為中立、消極情緒。但在全國大力推進社區建成環境改造的整體趨勢下,消極情緒的蔓延、傳播需要更多的刺激,因此更多居民會對該改造事件保持中立情緒,以觀望后續發展。

3.2.2λ、β,cn,cp對居民情緒狀態選擇的影響

改變協同效應系數λ、政府補償系數β、居民持消極/積極情緒時的信息擴散成本系數cn/cp(見圖8),以觀察對系統演化的影響。

圖8 不同λ,β,cn,cp值下各情緒狀態的居民數量演化對比

由圖8可知,λ,β,cn,cp的大小關系同樣是居民情緒狀態宏觀趨勢變化的決定因素。即當參數條件滿足f>ηλαb+(β+cn-cp)αb時(見圖8a),消極情緒居民數量占比最大;當f<(β+cn-cp)αb時(見圖8c～d),居民更傾向于選擇積極情緒;當f值處于兩者之間時(見圖8b),大部分居民都會保持中立。

對比圖8a,b、圖8b,c,發現協同效應系數λ、政府補償系數β與積極情緒的傳播速度、規模之間呈正向關系,與消極情緒的傳播規模呈負向關系。此外,λ,β越大,系統波動幅度越小,居民情緒狀態越穩定。但需注意的是,β值的增大卻降低了中立情緒的居民占比,可能是政府補償力度的增大,提高了中立居民與積極居民交互的意愿,進而提升了兩種類型居民的接觸率與傳染率。對比圖8c,d可知,cn越大,cp越小,居民情緒狀態越穩定,且圖8d中積極、中立情緒曲線的上升速度更快。說明消極情緒擴散成本的提高、積極情緒擴散成本的降低,提升了積極情緒在社區內的蔓延度和覆蓋面,正向影響了積極情緒擴散的廣度與深度。此外,以上4個參數的大小關系皆表明隨著Ui與Uj差值的增大,系統波動幅度減小,居民情緒狀態變穩定。這是由于協同效應增大,支持改造居民在交流溝通時會得到更多關于改造的樂觀信息,增大了自身感知收益,進而促進了積極情緒的持續傳播;而合理的補償機制可以抵消社區改造所消耗的居民部分投入成本,降低其所感知的改造風險,增強居民參與改造的熱情;當消極情緒擴散成本越高、積極情緒擴散成本越低,居民在協商時受到的負面干預越少,參與度會廣泛提高,在充分保障其利益和訴求的基礎上,能夠極大激發居民對社區改造的積極性。

4 結論

本文基于ISRC模型及情緒傳染理論,將后悔理論與演化博弈相結合,綜合居民性格特征及行為偏好設計傳染規則,并借助多Agent模擬探究建成環境改造中的居民情緒傳染機理。

研究結果表明:1)中立情緒居民的交互傾向對社區居民情緒狀態的宏觀演化起決定性作用。增強中立情緒居民與積極情緒居民交互的意愿,能正向促進積極情緒傳播的廣度和深度,提升居民情緒狀態的穩定。2)居民支持改造成本、協同收益、政府補償、居民持消極情緒與積極情緒的信息擴散成本之差是影響居民情緒狀態演化趨勢的決定因素。居民支持改造成本不會影響居民間情緒傳染的速度,但對積極情緒的傳播規模有負向阻礙作用,而對中立情緒、消極情緒的傳播規模有正向促進作用;協同收益、政府補償、居民持消極情緒和積極情緒的信息擴散成本之差與積極情緒的傳播速度與規模呈正向關系,與消極情緒的傳播規模呈負向關系;Ui與Uj差值越大,居民情緒狀態越穩定,反之,居民情緒決策波動幅度增大。

依據上述結論,提出建議:1)培育社區人才,為提升中立居民的積極傾向提供社區支持。社區可舉辦多種形式的代表會、研討會等,并采取積極居民率先發言技巧,引導會議輿論走向。針對消極居民,則可會后單獨討論解決方案,以減少消極情緒的擴散。同時可劃分討論小組,由積極居民擔任組長,一對一解答中立、消極情緒居民的疑惑、擔憂,以增進中立居民與積極居民的溝通交流,提升中立情緒居民乃至消極情緒居民的積極傾向,進而達成協商一致。2)拓寬融資渠道、優化改造方案以降低居民投入成本。相關部門應建立多渠道融資模式,尤其注重社會資本的引入,將居民籌資建設轉換為有償使用,能極大降低居民的改造成本,激發其參與改造的積極性。此外,改造前期,有關部門、社區應深入了解居民的改造需求,在訴求多元化中尋找平衡,合理優化改造方案,以最大限度降低居民間協商成本。3)完善激勵、補償機制,加強社區組織建設。強化對積極參與改造事務居民在精神、物質層面的激勵,如運用積分制管理,對分值較高居民授予榮譽稱號,獎勵日用品、發放改造補貼等,進一步提高積極居民的改造熱情;在社區網絡環境中,加強對消極內容的監測與識別,對惡意造謠者可采取限制回復等方法降低消極情緒的擴散;必要時可適當提高補償力度,使居民感知改造后會帶來更高的價值收益,將會促進居民群體中積極、中立情緒的穩定。

雖然本研究構建的情緒傳染模型揭示了社區建成環境完善類改造中居民情緒擴散的內在機理,對居民個性偏好進行了深入分析,但由于本文情緒傳染模型借助計算機進行仿真建模,與實際社區居民群體存在一定差異,后續研究可采用實際數據進行驗證。