突發(fā)危機(jī)事件負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情化解的隨機(jī)演化博弈分析

摘 要：有效化解突發(fā)危機(jī)事件負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情是各級(jí)政府維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定面臨的重要任務(wù)之一。采用兩層級(jí)Moran過(guò)程下隨機(jī)演化博弈理論，揭示網(wǎng)民圈群式分布結(jié)構(gòu)對(duì)負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)律的影響，并進(jìn)行Matlab數(shù)值仿真分析。研究表明：政府對(duì)傳播負(fù)面輿情網(wǎng)民懲罰概率和懲罰額度越大，越有利于負(fù)面輿情化解；單一圈群中，當(dāng)博弈收益和網(wǎng)民規(guī)模滿足相應(yīng)條件時(shí)，不管是弱選擇還是強(qiáng)選擇，均可有效化解負(fù)面輿情；兩層級(jí)圈群中，當(dāng)網(wǎng)民總體規(guī)模一定，博弈收益滿足一定條件時(shí)，只有當(dāng)分組數(shù)超過(guò)相應(yīng)的臨界值，才有利于負(fù)面輿情化解。

關(guān)鍵詞：負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情；隨機(jī)演化博弈；化解機(jī)制；Moran過(guò)程

中圖分類(lèi)號(hào)：F224. 32文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-3890（2023）02-0020-10

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（72031009）；教育部人文社科資助項(xiàng)目（19YJC790091）；河南省社科規(guī)劃項(xiàng)目（2022BJJ096）

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異，隨著微博、微信、博客、抖音、嗶哩嗶哩社區(qū)、百度貼吧、虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)、BBS論壇等平臺(tái)強(qiáng)勢(shì)崛起，中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)輿情空前活躍的“大眾麥克風(fēng)時(shí)代”。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心統(tǒng)計(jì)，截至2021年12月，我國(guó)網(wǎng)民總體規(guī)模超過(guò)10. 32億，龐大的網(wǎng)民規(guī)模為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)大內(nèi)生動(dòng)力。然而，如此龐大的網(wǎng)民規(guī)模，人人都可以到網(wǎng)上發(fā)聲，使得突發(fā)危機(jī)事件可以迅速形成山呼海嘯的網(wǎng)絡(luò)輿情，如果官方媒體不能及時(shí)有效引導(dǎo)，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情就可能成為民眾的“迷魂湯”和社會(huì)的“分離器”。這里所謂的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情是指有損國(guó)家和民族利益尊嚴(yán)、違背傳統(tǒng)價(jià)值觀、敗壞社會(huì)風(fēng)氣、污染網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、進(jìn)行人格侮辱、惡意詆毀等對(duì)社會(huì)產(chǎn)生惡劣影響的偏激言論、虛假謠言等信息。

互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式從單向信息傳遞的門(mén)戶網(wǎng)站時(shí)代進(jìn)一步演變到信息可以多向傳遞和共享的社交平臺(tái)、自媒體平臺(tái)時(shí)代，更加加劇了網(wǎng)絡(luò)信息的傳播。比如當(dāng)下以微信、微博為代表的自媒體的無(wú)門(mén)檻、微內(nèi)容、微形式、實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、傳播性等特點(diǎn)，使“雙微”成為網(wǎng)民表達(dá)情感與宣泄情緒、傳播輿情的重要途徑。除此之外，微信的朋友圈、公眾號(hào)或微信群以及微博關(guān)注、超話等功能，使網(wǎng)民的分布呈現(xiàn)出圈群式特征。從而“雙微”在發(fā)揮社交功能的同時(shí)，也發(fā)揮著獨(dú)特的圈群式傳遞的輿情傳播功能，成了半隱性的輿情穩(wěn)定器[1]。再加上網(wǎng)民維權(quán)意識(shí)日益覺(jué)醒，網(wǎng)絡(luò)參政議政、針砭時(shí)弊的現(xiàn)象更加普遍，在缺乏網(wǎng)絡(luò)道德約束、社會(huì)法制約束下，網(wǎng)絡(luò)信息更易傳播。一些具有突發(fā)性和緊急性、高度不確定性、影響的社會(huì)性和決策的非程序化特征的突發(fā)危機(jī)事件如果處理不當(dāng)，極有可能誘發(fā)民眾的不良情緒，引發(fā)群眾的違規(guī)和過(guò)激行為，進(jìn)而對(duì)政治生活秩序和社會(huì)穩(wěn)定構(gòu)成威脅[2]。因此，對(duì)網(wǎng)民輿情傳播行為研究，特別是內(nèi)含圈群式結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)時(shí)代的網(wǎng)民輿情傳播行為研究，揭示負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情傳播機(jī)理，對(duì)疏導(dǎo)網(wǎng)民情緒、化解輿情危機(jī)具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，對(duì)于突發(fā)危機(jī)事件負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與化解方面的研究，國(guó)外學(xué)者的研究主要集中在危機(jī)管理中社交媒體的作用[3-4]、危機(jī)輿情信息傳播[5-6]、危機(jī)網(wǎng)絡(luò)輿情規(guī)律建模與監(jiān)控、預(yù)警[7-8]等方面。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究主要集中在負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情的演化特征與預(yù)警模式演化規(guī)律與機(jī)理[11-13]、分析技術(shù)與分析模型[14-16]等方面。方法上則主要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、優(yōu)化模型、靜態(tài)博弈、動(dòng)態(tài)博弈和演化博弈等研究輿情的產(chǎn)生和演化機(jī)理。由于網(wǎng)民策略行為的演化本質(zhì)上是與相關(guān)主體交互作用并受到利益驅(qū)使而產(chǎn)生的策略調(diào)整過(guò)程，在此過(guò)程中，受到獲取信息的有限性和對(duì)信息分析能力的有限性影響，網(wǎng)民的決策往往是有限理性而非完全理性，網(wǎng)民決策往往會(huì)參考或依照他人的決策而形成，也即表現(xiàn)出模仿、學(xué)習(xí)、不斷試錯(cuò)、動(dòng)態(tài)調(diào)整的特征，最終達(dá)到策略穩(wěn)定均衡。鑒于此，學(xué)者們逐漸采用有限理性假設(shè)下的演化博弈研究輿情演化機(jī)理和化解對(duì)策。李勇建等[17]運(yùn)用演化博弈論分別對(duì)社會(huì)公眾之間及社會(huì)公眾與政府部門(mén)之間的博弈關(guān)系進(jìn)行研究，并用數(shù)值仿真考察案例中博弈主體的認(rèn)知差異對(duì)博弈均衡的影響。李燕凌等[18]構(gòu)建政府、媒體和公眾三方的演化博弈模型，研究博弈方行為的演化趨勢(shì)、相互影響及均衡狀態(tài)。洪巍等[19]基于前景理論構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)推手和意見(jiàn)領(lǐng)袖合謀與政府部門(mén)進(jìn)行博弈的模型，分析不同因素對(duì)博弈策略的影響。祁凱等[20]針對(duì)突發(fā)危機(jī)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情治理問(wèn)題，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)媒體與地方政府之間的演化博弈模型，引入政府懲罰機(jī)制，對(duì)比分析多情景下雙方行為策略的演化穩(wěn)定均衡。同時(shí)，有部分學(xué)者注意到網(wǎng)民間交互作用對(duì)輿情演化的影響，郭爽等[21]構(gòu)建SIR演化博弈模型刻畫(huà)網(wǎng)民情緒動(dòng)態(tài)演化規(guī)律及主體策略演化過(guò)程，通過(guò)仿真分析得到系統(tǒng)演化至穩(wěn)定狀態(tài)的均衡條件。丁學(xué)君等[22]構(gòu)建在線社會(huì)謠言傳播者和謠言接收者之間的演化博弈模型，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)儲(chǔ)備占比較大時(shí)，對(duì)謠言傳播有抑制作用，當(dāng)謠言參與者更注重自身影響力時(shí)，將有利于謠言傳播。林燕霞等[2]則在復(fù)制動(dòng)態(tài)模型中引入兩個(gè)可以反映網(wǎng)民復(fù)雜交互行為的因素，創(chuàng)建新博弈連接的行為偏好和維持博弈連接的時(shí)間長(zhǎng)短，分析交互行為因素和初始收益對(duì)輿情演化的影響。

綜上可知，現(xiàn)有文獻(xiàn)多是在無(wú)限總體且混合均勻假設(shè)下采用復(fù)制動(dòng)態(tài)方程刻畫(huà)網(wǎng)民策略的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，但是現(xiàn)實(shí)中網(wǎng)民群體規(guī)模往往是有限的，分布上也呈現(xiàn)圈群式特征（單一平臺(tái)內(nèi)部具有圈群式結(jié)構(gòu)，不同平臺(tái)之間也是一個(gè)更大的圈群式結(jié)構(gòu)），且決策過(guò)程中還受到諸多隨機(jī)因素的干擾，導(dǎo)致突發(fā)危機(jī)事件負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和演化特征。可以說(shuō)群體規(guī)模有限性、圈群式分布和隨機(jī)性是網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的特征。針對(duì)隨機(jī)性目前已經(jīng)有較多研究采用隨機(jī)演化博弈研究輿情演化，比如孫華麗等[23]引入高斯白噪聲反映突發(fā)事件演化過(guò)程中受到的隨機(jī)干擾，分析弱勢(shì)群體和強(qiáng)勢(shì)群體策略的穩(wěn)定性；陳業(yè)華等[24]根據(jù)純跳馬氏過(guò)程和非齊次馬氏過(guò)程建立了一種輿情演化的隨機(jī)模型和簡(jiǎn)化模型，得到輿情演化的最終聚集態(tài)勢(shì)點(diǎn)；王治瑩等[25]構(gòu)建突發(fā)事件信息演化的隨機(jī)Petri網(wǎng)模型及其同構(gòu)的馬爾科夫鏈，通過(guò)情景仿真研究系統(tǒng)的均衡狀態(tài)變動(dòng)規(guī)律及調(diào)控問(wèn)題。針對(duì)群體有限性，在有限群體的隨機(jī)演化博弈理論中，應(yīng)用較為廣泛的隨機(jī)過(guò)程主要有Moran過(guò)程和Wright-Fisher過(guò)程。宋民雪等[26]基于Moran過(guò)程分析了群體性突發(fā)事件化解機(jī)制，認(rèn)為抗議群眾規(guī)模存在一個(gè)能夠成功化解輿情的臨界值。但是，該文獻(xiàn)并未考慮網(wǎng)民群體的圈群式分布結(jié)構(gòu)特征對(duì)演化均衡的影響。針對(duì)圈群式分布結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有對(duì)網(wǎng)民圈群式分布結(jié)構(gòu)下輿情化解機(jī)制的研究較少。鑒于有限群體下圈群式結(jié)構(gòu)的隨機(jī)演化博弈更加符合網(wǎng)民輿情傳播的實(shí)際，而Moran過(guò)程[27]作為刻畫(huà)個(gè)體行為動(dòng)態(tài)演化常用的三類(lèi)隨機(jī)過(guò)程之一，為上述特征的網(wǎng)民群體輿情演化提供一種有效的分析方法。鑒于此，本文在圈群式分布結(jié)構(gòu)背景下，建立基于Moran過(guò)程的網(wǎng)民策略隨機(jī)演化博弈模型，揭示負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情在兩個(gè)層級(jí)圈群中動(dòng)態(tài)演化機(jī)理，探索負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情的化解機(jī)制。

二、問(wèn)題描述與模型構(gòu)建

（一）問(wèn)題描述

突發(fā)危機(jī)事件的出現(xiàn)，一方面將會(huì)被意見(jiàn)領(lǐng)袖別有用心地扭曲，如疫情爆發(fā)期間的民眾搶購(gòu)事件，造成民眾聚集，給疫情治理帶來(lái)困難；另一方面，為應(yīng)對(duì)意見(jiàn)領(lǐng)袖扭曲事實(shí)造成的網(wǎng)民情緒高漲和國(guó)家公信力的下降，官方媒體做出積極回應(yīng)成為輿情危機(jī)是否進(jìn)一步惡化的關(guān)鍵。當(dāng)網(wǎng)民面對(duì)兩種不同的觀點(diǎn)，逐漸表現(xiàn)出與官方媒體一致的態(tài)度，此時(shí)負(fù)面輿情便得以有效化解。對(duì)以上問(wèn)題背后深層次原因的剖析，便是本文研究的核心問(wèn)題，即在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中網(wǎng)民群體呈圈群式分布結(jié)構(gòu)特征下，網(wǎng)民面對(duì)意見(jiàn)領(lǐng)袖和官方媒體發(fā)布的兩種不同聲音，在有限的認(rèn)知能力下網(wǎng)民是相信負(fù)面輿情還是相信官方媒體 其立場(chǎng)（或稱為策略選擇）如何隨著圈群中網(wǎng)民的不斷交互而動(dòng)態(tài)演化 使得網(wǎng)民群體從負(fù)面情緒演變?yōu)榉e極的正面情緒，出現(xiàn)群體一致行為涌現(xiàn)，進(jìn)而輿情得以有效化解的條件是什么 網(wǎng)民群體的圈群式結(jié)構(gòu)特征是否影響輿情的演化方向如何通過(guò)政策引導(dǎo)來(lái)控制負(fù)面輿情的演化方向 鑒于此，本文以圈群式分布的網(wǎng)民群體策略行為隨機(jī)演化為研究對(duì)象，以揭示負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情傳播機(jī)理并化解負(fù)面輿情為研究目標(biāo)展開(kāi)研究。

（二）網(wǎng)民群體博弈模型構(gòu)建

網(wǎng)絡(luò)輿情演化的參與主體主要是意見(jiàn)領(lǐng)袖、官方媒體、網(wǎng)民。首先，意見(jiàn)領(lǐng)袖擁有更多社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，也是網(wǎng)民參與到網(wǎng)絡(luò)輿情討論的激化力量。而部分意見(jiàn)領(lǐng)袖出于利益最大化的需求，通過(guò)寫(xiě)貼、發(fā)帖、頂貼或錄制短視頻等方式夸大事件、扭曲事件、推波助瀾、營(yíng)造網(wǎng)絡(luò)輿情氛圍、傳播謠言，在一定程度上能夠引導(dǎo)輿情的發(fā)展方向。同時(shí)，意見(jiàn)領(lǐng)袖通過(guò)獲取點(diǎn)擊量、影響力、知名度，也為自己帶來(lái)收益。當(dāng)然，并不是所有的意見(jiàn)領(lǐng)袖都制造負(fù)面輿情，這里只討論制造負(fù)面輿情的部分意見(jiàn)領(lǐng)袖。其次，以人民日?qǐng)?bào)、光明日?qǐng)?bào)等為代表的官方媒體，面對(duì)負(fù)面輿情傳播，通過(guò)發(fā)布權(quán)威信息來(lái)疏導(dǎo)網(wǎng)民情緒，進(jìn)而維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。最后，網(wǎng)民作為輿情傳播主體中最主要的組成部分，不僅是輿情的“受傳者”更是“傳播者”，既可以成為負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的助推器，又能成為抑制負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

面對(duì)官方媒體和意見(jiàn)領(lǐng)袖兩種不同的聲音，網(wǎng)民作為輿情的發(fā)聲主體，對(duì)事件表露個(gè)人認(rèn)知、態(tài)度、傾向，成為推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的重要力量。為了維護(hù)所在利益群體的權(quán)益，網(wǎng)民會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)與官方媒體期望相同的輿情信息；同時(shí)，也存在著很多網(wǎng)民轉(zhuǎn)發(fā)意見(jiàn)領(lǐng)袖發(fā)布的扭曲事實(shí)的謠言，破壞網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的穩(wěn)定，進(jìn)而造成社會(huì)的不穩(wěn)定和政府機(jī)構(gòu)聲譽(yù)受損。綜上可知，網(wǎng)民在輿情傳播中存在兩種行為：接受官方媒體的意見(jiàn)，采取與官方媒體一致的積極態(tài)度或行為（C策略），或相信意見(jiàn)領(lǐng)袖的謠言，采取與意見(jiàn)領(lǐng)袖一致的信謠傳謠行為（D策略）。根據(jù)王曉鈞等[28]提出的四個(gè)價(jià)值觀取向維度：社會(huì)取向、個(gè)人取向、積極取向和消極取向，并認(rèn)為社會(huì)取向是理性的，有社會(huì)責(zé)任感、公民道德感、集體意識(shí)的價(jià)值觀認(rèn)知取向；個(gè)人取向是理性程度低的、利己的、以自我為中心的價(jià)值觀認(rèn)知取向。本文界定網(wǎng)民采取C策略屬于社會(huì)取向驅(qū)動(dòng)型，而采取D策略屬于個(gè)人取向驅(qū)動(dòng)型，不同策略的網(wǎng)民理性程度存在差異。

為了建立網(wǎng)絡(luò)輿情傳播行為的演化博弈模型，做出如下假設(shè)：（1）本文研究的網(wǎng)絡(luò)均為在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，主要指微信群、朋友圈、公眾號(hào)等具有圈群結(jié)構(gòu)特征的自媒體，在此前提下，信息才能快速且無(wú)成本傳播信息傳播具有反饋及時(shí)性使群體行為選擇具備博弈條件；（3）意見(jiàn)領(lǐng)袖、官方媒體、網(wǎng)民等主體是有限理性的，官方媒體傳播正面觀點(diǎn)，意見(jiàn)領(lǐng)袖惡意造謠傳謠，網(wǎng)民策略空間為（信謠傳謠，采納官方媒體態(tài)度）；（4）網(wǎng)民群體呈現(xiàn)圈群式分布特征，使得網(wǎng)民策略選擇時(shí)將會(huì)相互學(xué)習(xí)和模仿，其策略隨時(shí)間推移不斷調(diào)整優(yōu)化最終到穩(wěn)定狀態(tài)。

根據(jù)馬斯洛需求層次理論[29]，并借鑒林燕霞等[2]的研究，利網(wǎng)民的心理收益構(gòu)建博弈方之間的收益矩陣。若網(wǎng)民追求公平正義以及自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)而采取與官方媒體相同的態(tài)度、行為，可得到心理收益為Rc。若網(wǎng)民追求點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)發(fā)量以及知名度帶來(lái)的社交需求和尊重需求，而采取信謠傳謠態(tài)度、行為，其情緒會(huì)得到發(fā)泄，從而帶來(lái)心理收益Rd。當(dāng)輿情惡化到一定程度造成民眾恐慌時(shí)，會(huì)引起政府部門(mén)重視，政府部門(mén)追究傳播者責(zé)任的概率為α，此時(shí)政府部門(mén)對(duì)信謠傳謠網(wǎng)民罰款為P。若網(wǎng)民均采取與官方媒體相同的態(tài)度、行為，積極傳播正面消息，社會(huì)治理心愿達(dá)成帶來(lái)的收益為R0。本文假設(shè)參數(shù)Rc、Rd、R0、P、α均是正數(shù)且Rd>αP，則網(wǎng)民群體博弈支付矩陣如表1。

三、Moran過(guò)程下網(wǎng)民策略的演化動(dòng)態(tài)及數(shù)值仿真分析

基于Moran過(guò)程研究由N位網(wǎng)民構(gòu)成的群體在C和D兩策略間的演化動(dòng)態(tài)。Moran是有限理性假設(shè)下的個(gè)體策略的生滅過(guò)程，由Taylor et al.[30]學(xué)者在2004年首先將種群遺傳學(xué)中的Moran過(guò)程引入到演化博弈的策略選擇中。在有限網(wǎng)民組成的群體中，其策略選擇有著受頻率制約的適應(yīng)度，整個(gè)策略更新過(guò)程分為選擇、繁殖、取代三步。具體地，在每一個(gè)時(shí)間步，網(wǎng)民以正比于其余網(wǎng)民適應(yīng)度的概率隨機(jī)選擇一個(gè)網(wǎng)民的策略進(jìn)行模仿，不妨假設(shè)模仿C策略網(wǎng)民，則C策略網(wǎng)民數(shù)量增加一個(gè)，新增加的C策略網(wǎng)民替換從群體中的其他N-1位網(wǎng)民中隨機(jī)選擇的一位網(wǎng)民，群體的總?cè)藬?shù)始終保持常數(shù)N，反之亦然。這種生和滅的過(guò)程在該網(wǎng)民群體中隨時(shí)間不斷演化，當(dāng)選擇C策略的網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到N時(shí)，稱C策略者在整個(gè)群體扎根，此時(shí)網(wǎng)民均采取官方媒體所期望的態(tài)度，輿情傳播得以控制而該事件發(fā)生的概率稱為策略扎根概率反之，若D策略扎根，則網(wǎng)民均采取信謠傳謠策略，負(fù)面輿情傳播失控。

在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)時(shí)代，網(wǎng)民具有典型的圈群結(jié)構(gòu)特征。比如社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，微信群成為網(wǎng)絡(luò)信息獲取的重要渠道，全體網(wǎng)民作為一個(gè)大群體，以微信群的形式被劃分為有限個(gè)小群體，呈現(xiàn)圈群式分布特征，此時(shí)輿情信息的傳播也呈現(xiàn)兩個(gè)層級(jí)特征。其中，第一層級(jí)是類(lèi)似于微信群形式的小群體，以網(wǎng)民個(gè)體為單位；第二個(gè)層級(jí)是全體微信群構(gòu)成的大群體，以單個(gè)微信群為單位；那么，輿情首先在第一層級(jí)即某個(gè)微信群中傳播并演化扎根；隨著信息被網(wǎng)民轉(zhuǎn)發(fā)，輿情開(kāi)始在第二層級(jí)即不同的微信群之間傳播并演化扎根，此時(shí)意味著全體網(wǎng)民對(duì)輿情的態(tài)度演化趨于一致。除此之外，在更大的網(wǎng)絡(luò)空間里，不同網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)之間也構(gòu)成了類(lèi)似的圈群式結(jié)構(gòu)。本文主要以微信群為例進(jìn)行說(shuō)明。鑒于此，本文構(gòu)建一個(gè)兩個(gè)層級(jí)的隨機(jī)演化博弈模型，全體網(wǎng)民數(shù)量為N的大群體被劃分的m個(gè)圈群（類(lèi)似于m個(gè)不同的微信群），網(wǎng)民的策略基于Moran過(guò)程先在某單個(gè)圈群內(nèi)演化達(dá)到策略扎根。隨后網(wǎng)民對(duì)官方媒體和意見(jiàn)領(lǐng)袖觀點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)意味著策略對(duì)其他圈群的入侵，策略入侵后將在新圈群內(nèi)演化扎根，也即是該純策略圈群基于Moran過(guò)程又在m個(gè)圈群中演化達(dá)到策略扎根。通過(guò)對(duì)兩個(gè)層級(jí)演化過(guò)程的扎根概率的計(jì)算和解析分析，探討C策略在網(wǎng)民群體中的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。

（一）單一圈群中網(wǎng)民策略的演化及數(shù)值仿真分析

基于以上結(jié)論，政府可利用科技手段做好負(fù)面輿情監(jiān)測(cè)和識(shí)別，對(duì)傳播負(fù)面輿情的網(wǎng)民給予一定的處罰，通過(guò)平衡網(wǎng)民博弈收益引導(dǎo)網(wǎng)民立場(chǎng)一致于官方媒體；同時(shí)，政府可借助官方媒體把握民意并對(duì)事件做出及時(shí)回應(yīng)，使網(wǎng)民在負(fù)面輿情和官方意見(jiàn)間選擇時(shí)更加理性，排除隨機(jī)性因素干擾，促使輿情有效化解。

由命題3可知，在排除了隨機(jī)性干擾因素的強(qiáng)選擇條件下（w→1），網(wǎng)民行為更多依賴策略選擇收益。特別地，當(dāng)網(wǎng)民追求公平正義公正和自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)獲得的心理收益Rc大于其參與輿情傳播、情緒得以發(fā)泄帶來(lái)的心理收益Rd時(shí)，不管群體規(guī)模n多大，演化均收斂于網(wǎng)民采取官方媒體一致立場(chǎng)，輿情得以化解。當(dāng)網(wǎng)民追求公平正義公正和社會(huì)治理心愿達(dá)成獲得的總收益Rc+R0大于網(wǎng)民通過(guò)輿情傳播情緒得以發(fā)泄獲得的心理收益Rd，且網(wǎng)民追求公平正義公正的收益Rc大于網(wǎng)民傳播輿情獲得的收益Rd扣除官方罰款αP后的收益時(shí)，存在一個(gè)臨界值N0，對(duì)任意圈群規(guī)模大于N0，策略演化均收斂于網(wǎng)民采取官方媒體立場(chǎng)，輿情有效化解。反之，對(duì)任意圈群規(guī)模N0（≥2），輿情都將難以控制。可見(jiàn)單一圈群中網(wǎng)民行為的演化結(jié)果與博弈收益和群體規(guī)模密切相關(guān)，在博弈收益滿足相應(yīng)條件時(shí)，要想化解輿情，使網(wǎng)民的行為態(tài)度跟隨官方媒體的積極引導(dǎo)，需要通過(guò)控制網(wǎng)民群體規(guī)模來(lái)控制輿情演化方向政府應(yīng)該及時(shí)把握輿情動(dòng)向在事發(fā)初期及早介入，利用官方媒體及時(shí)發(fā)布正確觀點(diǎn)，回應(yīng)民眾問(wèn)題，防止采取信謠傳謠態(tài)度的網(wǎng)民數(shù)量迅速達(dá)到臨界規(guī)模，有效化解輿情。

（二）兩個(gè)層級(jí)圈群中網(wǎng)民策略的演化及數(shù)值仿真

特別地，當(dāng)m= 1時(shí)，（23）和（24）式等價(jià)于單一圈群情形下的扎根概率ΦC和ΦD。當(dāng)m≥2時(shí)，圈群的結(jié)構(gòu)特征決定了采用何種策略的網(wǎng)民占優(yōu)，也即是，扎根概率是否大于中性入侵概率1 / N。因此，由定義1可得C策略在兩個(gè)層級(jí)圈群中扎根，負(fù)面輿情得以有效化解的條件，可得命題4。

四、結(jié)語(yǔ)

在傳統(tǒng)基于演化博弈模型的網(wǎng)絡(luò)輿情研究中，學(xué)者們多是認(rèn)為博弈方是以均勻混合的方式在一個(gè)無(wú)限大群體中進(jìn)行博弈。現(xiàn)實(shí)中，網(wǎng)民群體是一個(gè)有限數(shù)量群體，而且呈現(xiàn)圈群式分布特征，不同的圈群之間有相應(yīng)的連接和交互。因此，本文將Moran過(guò)程應(yīng)用到化解網(wǎng)絡(luò)負(fù)面輿情傳播的隨機(jī)演化博弈中，在圈群式分布背景下研究有限數(shù)量的網(wǎng)民群體在謠言和官方媒體意見(jiàn)兩種立場(chǎng)中的策略演化動(dòng)態(tài)，構(gòu)建了兩個(gè)層級(jí)圈群中輿情隨機(jī)演化博弈模型。通過(guò)對(duì)扎根概率的計(jì)算和解析分析，分別得出了網(wǎng)民群體信謠傳謠策略和采取官方媒體的態(tài)度最終在整個(gè)群體扎根的條件，也代表著輿情演化的兩個(gè)方向。進(jìn)一步重點(diǎn)分析了圈群結(jié)構(gòu)對(duì)演化均衡的影響，為化解負(fù)面輿情提供了理論依據(jù)。

本文重點(diǎn)探討了使得網(wǎng)民群體朝著官方媒體一致態(tài)度的方向演化，進(jìn)而化解輿情的條件，并進(jìn)行了數(shù)值仿真分析。研究發(fā)現(xiàn)：（1）基于Moran過(guò)程的輿情隨機(jī)演化博弈模型中，對(duì)網(wǎng)民輿情傳播的懲罰概率和額度越大，輿情越容易化解。（2）弱選擇條件下，網(wǎng)民追求公平正義公正獲得的心理收益大于通過(guò)傳播負(fù)面輿情發(fā)泄情緒帶來(lái)的心理效用時(shí)，對(duì)于任意規(guī)模的圈群，負(fù)面輿情隨著時(shí)間演化終將化解。隨機(jī)性因素的增加也使得網(wǎng)民更傾向于采取與官媒一致態(tài)度，更有利于輿情化解。（3）弱選擇條件下，當(dāng)網(wǎng)民選擇信謠傳謠獲得的心理收益扣除懲罰后依然大于聽(tīng)取官媒意見(jiàn)的總收益時(shí)，輿情將難以控制。此時(shí)，通過(guò)控制圈群中網(wǎng)民數(shù)量可達(dá)到化解負(fù)面輿情的目的。（4）強(qiáng)選擇條件下，網(wǎng)民決策更多依賴于博弈收益，不同的條件將導(dǎo)致不同的輿情演化方向，但圈群規(guī)模卻是決定輿情演化方向的一個(gè)關(guān)鍵因素。（5）弱選擇條件下，兩個(gè)層級(jí)圈群中，網(wǎng)民群體的結(jié)構(gòu)特征決定了輿情的演化方向，滿足一定的條件時(shí)，網(wǎng)民被劃分的圈群分組數(shù)量越大，網(wǎng)民采取官媒一致態(tài)度的扎根概率越大，信謠傳謠在群體扎根的概率越小。

根據(jù)以上結(jié)論得出如下管理上的啟示：（1）政府應(yīng)加強(qiáng)與主流新聞媒體的合作，如借助微博、微信、抖音、嗶哩嗶哩社區(qū)等強(qiáng)大的客流量和影響力，最大限度保證傳達(dá)正面信息的廣域度和及時(shí)性。官方媒體應(yīng)主動(dòng)出場(chǎng)，積極對(duì)負(fù)面輿情做出正面的解釋和回應(yīng)，使網(wǎng)民更加理性的思考，進(jìn)而達(dá)到左右網(wǎng)民群體思想的目的。（2）研發(fā)互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)及時(shí)捕捉負(fù)面輿情苗頭，分析意見(jiàn)領(lǐng)袖信源的內(nèi)在本質(zhì)，必要的時(shí)候?qū)ζ溥M(jìn)行積極合理的價(jià)值觀引導(dǎo)。不能讓負(fù)面輿情獨(dú)占網(wǎng)絡(luò)空間。官方媒體的及時(shí)發(fā)聲，將有效遏制負(fù)面輿情在群體扎根。（3）提升網(wǎng)民整體媒介素養(yǎng)，引導(dǎo)網(wǎng)民的社會(huì)取向，增強(qiáng)其理性、社會(huì)責(zé)任感、公民道德感、集體意識(shí)等價(jià)值觀認(rèn)知。隨著微信朋友圈用戶量幾乎覆蓋了所有行業(yè)和區(qū)域，網(wǎng)民媒介素養(yǎng)的提升才能促進(jìn)輿情化解和社會(huì)穩(wěn)定。（4）應(yīng)用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，精確監(jiān)測(cè)和追溯輿情傳播的源頭比如最近微博等平臺(tái)顯示用戶屬地對(duì)意見(jiàn)領(lǐng)袖利用自身威望和流量發(fā)布煽動(dòng)網(wǎng)民的不實(shí)信息進(jìn)行及時(shí)刪除并實(shí)施懲罰，阻斷不同圈群間負(fù)面輿情信息的傳播。（5）控制圈群規(guī)模，從網(wǎng)民群體的圈群結(jié)構(gòu)和規(guī)模上遏制負(fù)面輿情傳播，防止群體中信謠傳謠的網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到系統(tǒng)相變的臨界狀態(tài)，必要時(shí)可通過(guò)解散圈群阻斷傳播。

綜上，政府應(yīng)當(dāng)建立以及時(shí)正向引導(dǎo)為主要手段，管控刪除為輔助手段的聯(lián)合柔性處置機(jī)制。本文的研究結(jié)論彌補(bǔ)了網(wǎng)民圈群式分布結(jié)構(gòu)下負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情化解機(jī)制研究的不足，豐富了理論模型成果，為化解負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情提供了理論指導(dǎo)。當(dāng)然基于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)限制，本文仿真參數(shù)設(shè)定僅能結(jié)合博弈模型的理論和現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行主觀設(shè)定，進(jìn)一步結(jié)合現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)理論結(jié)果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)是我們下一步的研究方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]高維峰.從朋友圈審視重大疫情中的輿情引導(dǎo)與治理[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社科版），2020，22（3）： 30-35.

[2]林燕霞，謝湘生，張德鵬.復(fù)雜交互行為影響下的網(wǎng)絡(luò)輿情演化分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2020，28（1）： 212-221.

[3] WUKICH C. Social media use in emergency management[J]. Journal of emergency management，2015，13（4）： 281-294.

[4]LACHLAN K A，SPENCE P R，LIN X，et al. Social media and crisis management： CERC，search strategies，and Twitter content[J]. Computers in human behavior，2016，54： 647-652.

[5] SCHULTZ F，UTZ S，G RITZ A. Is the medium the message Perceptions of and reactions to crisis communication via twitter，blogs and traditional media[J]. Public relations review，2011，37（1）： 20-27.

[6]YOO E，RAND W， EFTEKHAR M，et al. Evaluating information diffusion speed and its determinants in social media networks during humanitarian crises[J]. Journal of operations management，2016，45（7）： 123-133.

[7]KOULOURIS A，KATERELOS I，TSEKERIS T. Multi-equi- libria regulation agent-based model of opinion dynamics in social networks[J]. Interdisciplinary description of complex systems： INDECS，2013，11（1）： 51-70.

[8]REGAN A，RAATS M D，et al. Risk communication and social media during food safety crises： a study of stakeholders’ opinions in Ireland[J]. Journal of risk research，2016，19（1）： 119-133.

[9]陳海漢，陳婷.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播時(shí)段特征和政府預(yù)警模式研究[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2015（1）： 24-30.

[10]董陽(yáng)，陳曉旭.從“極化”走向“理性”：網(wǎng)絡(luò)空間中公共輿論的演變路徑百度百科詞條保衛(wèi)戰(zhàn)的啟示[J].公共管理學(xué)報(bào)，2015（2）： 60-72，160-161.

[11]宋寧，劉嬋君.過(guò)程與要素視角下的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)律研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2016，60（15）： 140-147.

[12]王光輝，劉怡君.網(wǎng)絡(luò)輿論危機(jī)事件的蔓延擴(kuò)散效應(yīng)研究[J].中國(guó)管理科學(xué)，2015，23（7）： 119-126.

[13]洪巍，史敏，等.食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民微博轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素研究[J].中國(guó)人口.資源與環(huán)境，2016，26（5）： 167-176.

[14]吳鵬，楊爽，張晶晶，等.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民群體行為演化的Agent建模與仿真研究[J].現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)，2015，31（7）： 65-72.

[15]余樂(lè)安，李玲，戴偉，等.危化品水污染事件中政府危機(jī)信息公布策略與網(wǎng)絡(luò)輿情擴(kuò)散研究：基于多主體模型[J].管理評(píng)論，2016，28（8）： 175-185.

[16]韓普，王鵬.基于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型和傳染病模型的輿論演化仿真研究[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2017，1（10）： 53-63.

[17]李勇建，王治瑩.突發(fā)事件中輿情傳播機(jī)制與演化博弈分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2014，22（11）： 87-96.

[18]李燕凌，丁瑩.網(wǎng)絡(luò)輿情公共危機(jī)治理中社會(huì)信任修復(fù)研究———基于動(dòng)物疫情危機(jī)演化博弈的實(shí)證分析[J].公共管理學(xué)報(bào)，2017，14（4）： 91-101，157.

[19]洪巍，王虎.政府監(jiān)管下的網(wǎng)絡(luò)推手與意見(jiàn)領(lǐng)袖合謀行為研究———基于前景理論的演化博弈分析[J].經(jīng)濟(jì)與管理，2019，33（3）： 18-25.

[20]祁凱，楊志.突發(fā)危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)輿情治理的多情景演化博弈分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2020，28（3）： 59-70.

[21]郭爽，萬(wàn)立軍.微博社區(qū)網(wǎng)民情緒引導(dǎo)與輿情控制的SIR 演化博弈分析[J]. 情報(bào)科學(xué)，2020，38（5）： 132-140.

[22]丁學(xué)君，劉思奇.基于演化博弈的在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)謠言傳播行為研究[J].運(yùn)籌與管理，2020，29（11）： 11-21.

[23]孫華麗，王循慶，薛耀鋒.基于不同情景的群體性突發(fā)事件隨機(jī)演化博弈模型[J].運(yùn)籌與管理，2016，25（4）： 23-30.

[24]陳業(yè)華，白靜，王立山.基于隨機(jī)模型的群體性突發(fā)事件輿情演化研究[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2017，37（11）： 2232-2244.

[25]王治瑩，李勇建，王偉康.基于隨機(jī)Petri網(wǎng)的突發(fā)事件信息演化模型[J].中國(guó)管理科學(xué)，2020，28（3）： 113-121.

[26]宋民雪，劉德海.群體性突發(fā)事件化解機(jī)制的隨機(jī)演化博弈模型[J].中國(guó)管理科學(xué)，2020，28（4）： 142-152.

[27]王先甲，何奇龍，全吉，等.基于Moran過(guò)程的消費(fèi)者眾籌策略演化動(dòng)態(tài)[J].運(yùn)籌與管理，2017，26（11）： 105-110.

[28]王曉鈞，張文慧，王海平.價(jià)值觀取向理論結(jié)構(gòu)及實(shí)證[J].應(yīng)用心理學(xué)，2012，18（1）： 56-66.

[29]MASLOW A H. Motivation and personality[J]. Quarterly review of biology，1970（1）： 187-202.

[30]TAYLOR C，F(xiàn)UDENBERG D，SASAKI A，et al. Evolutionary game dynamics in finite populations[J]. Bulletin of mathematical biology，2004，66（6）： 1621-1644.

[31]TRAULSEN A，NOWAK M A. Evolution of cooperation by multilevel selection[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences，2006，103（29）： 10952-10955.

責(zé)任編輯：高鐘庭

Stochastic Evolutionary Game Analysis of Resolving Negative Network Public Opinion in Emergencies

HE Qilong1，LUO Xing1，WANG Xianjia2

（ 1. Business School， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China； 2. School of Economics and Management， Wuhan University， Wuhan 430072， China ）

Abstract： It is an important task for governments at all levels to reveal the influence of negative public opinion on emergencies to maintain social harmony and stability. Based on the two-level Moran process， this paper constructs a stochastic evolutionary game model， reveals the influence of circle group distribution structure on the evolution law of negative network public opinion， and carries out MATLAB numerical simulation analysis. The research shows that the greater the probability and amount of punishment that the government imposes on netizens who spread negative online public opinion， the greater the resolution of negative online public opinion. In the single circle group， when the game returns and the size of Internet users meet certain conditions， whether under weak selection or strong selection， negative public opinion can be effectively resolved； In the two-level circle groups， when the overall size of Internet users is certain and the game returns meet certain conditions， only when the number of groups exceeds the corresponding critical value can negative public opinion be resolved.

Keywords： negative network public opinion； stochastic evolutionary game； resolution mechanism； Moran process