基于系統動力學的突發社會安全事件輿情演化影響研究

于泳琪 祁凱

摘要：隨著互聯網發展，突發社會安全事件引發網絡輿情已是常態現象，而通過挖掘對輿情演化整個周期產生影響的關鍵因素，有助于政府及相關部門有針對性地進行輿情引導和調控，防止輿情發酵破壞網絡社會，并維護現實社會的和諧穩定。本研究將突發社會安全事件輿情分為網民群體、網絡媒體和政府部門三個子系統，構建其演化模型，并采用Vensim PLE軟件對模型進行模擬仿真。根據理論分析和仿真結果，挖掘突發社會安全事件網絡輿情演化的關鍵因素，幫助政府在引導輿情時快速鎖定解決切入點，節省前期不必要的準備時間，從而有效提高政府治理輿情效率，并為突發事件的應對和治理提供新思路。

關鍵詞：突發社會安全事件；網絡輿情演化；系統動力學

一、文獻回顧

雖然對于突發社會安全事件網絡輿情的研究不斷展開，但是主要常用的定量方法仍然僅限于演化博弈、系統動力學和SIR模型等。近幾年，大數據與人工智能不斷興起發展，吸引著各方學者的目光。而隨著輿情演化定量分析的進一步深入，機器學習、文本挖掘、事理圖譜等新興研究技術逐漸出現，并應用于輿情傳播領域。Tan X等對于大型網絡輿情的演化研究與BERT-LDA文本分析方法相融合[1]。陳璟浩等運用生存分析法對70起突發社會安全事件網絡輿情的演化進行分析，以描述各類社會安全事件網絡輿情生存周期的方式，探索出了影響社會安全事件網絡輿情生存時間的影響因素[2]。田依林等運用事理圖譜方法對新冠肺炎疫情生成的輿情演化路徑進行分析[3]。

綜上所述，相關學者對網絡輿情的演化路徑和傳播規律進行了分析研究，但鮮有學者運用系統動力學研究突發社會安全事件網絡輿情的演化路徑，并且目前相關文獻資料比較有限。基于此，本文根據史波提出的突發事件網絡輿情演化“形成-發展-結束”三階段，構建了突發社會安全事件網絡輿情演化動力系統[4]，深入挖掘了突發社會安全事件網絡輿情演化影響因素的作用路徑和作用方式，并進一步比較影響因素的作用力度，以期為政府能夠及時治理網絡輿情提供理論基礎和可行的方式方法。

二、突發社會安全事件網絡輿情演化動力系統構成

（一）網民群體子系統作用量

網民群體是推動突發社會安全事件網絡輿情變化發展的主體。網民通過自身的情緒調節（網民為非理性）進一步影響突發社會安全事件網絡輿情，形成一個正反饋回路：

網民群體作用量→突發社會安全事件網絡輿情→網民關注度→網民對議題敏感程度→網民態度傾向→網民自我調節情緒能力→網民群體作用量。

（二）網絡媒體子系統作用量

隨著網絡輿情演化愈演愈烈，網絡媒體提高關注度，并提高信息轉發數量，從而增加了網絡媒體的說服效應[5]，而隨著網絡媒體影響力直接提高，突發社會安全事件網絡輿情持續發酵，形成一個正反饋回路：

網民媒體作用量→突發社會安全事件網絡輿情→網絡媒體轉發數量→網絡媒體說服效應→網絡媒體影響力→網絡媒體作用量。

（三）政府部門子系統作用量

突發社會安全事件網絡輿情一旦產生不良影響，政府將高度關注，并提高報道頻率，進而提高處理危機能力。而處理能力越強，政府的權威性就越高，越能降低突發社會安全事件網絡輿情熱度，并控制網絡輿情的傳播，形成一個負反饋回路：

政府部門作用量→突發社會安全事件網絡輿情→政府報道頻率→政府危機處理能力→政府權威性→政府部門作用量。

（四）系統流圖構建

根據上述因果關系圖，分析突發社會安全事件網絡輿情演化的影響因素及其子系統之間的邏輯關系，并建立系統流圖，將突發社會安全事件網絡輿情作為模型核心，設置為存量變量，最終構成整個突發社會安全事件網絡輿情系統模型如圖1所示。

三、突發社會安全事件網絡輿情演化動力系統仿真

（一）模型中常量及表函數

1.常量參數

本文根據“南京玄奘寺供奉侵華日軍戰犯牌位”事件進行設計調查問卷，排除異常值問卷以及其他無效問卷，最終得到有效問卷290份，問卷有效率為96.67%。

為了進一步確定模型中常數參數取值，讓網民對輿情事件中的“信息有效性”進行衡量，將分值設定在0—5分之間，分值越高，代表受到的影響和作用力越大，最終運用問卷調查和算術平均法計算確定“信息有效性”常數參數為3.5，其他常數參數取值與信息有效性參數賦值方法相同，如表1所示。

2.表函數

網民互動頻率、網絡媒體報道頻率和政府報道頻率可以用Vensim PLE軟件中的表函數進行表達，其表函數公式如下所示。

網民互動頻率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，300）]，

（0，23），（1，65），（2，185），（3，182），（4，151），（5，102），（6，100），（7，82），（8，43），（9，13），（10，4）））

網絡媒體報道頻率=WITHOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，200）]，

（0，13），（1，45），（2，75），（3，100），（4，100），（5，100），（5，50），（6，95），（7，95），（8，88.968），（9，87.5445），（10，81.1388）））

政府報道頻率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（11，200），

（0，11），（1，56），（2，110）（3，140），（4，151），（5，172），（6，135），（7，102），（8，66），（9，36），（10，24）））

（二）模型仿真結果分析

根據上文的實際案例“揚州考古隊員被打”事件的常數量與表函數，運用Vensim PLE進行模擬仿真。由于在用Vensim PLE進行仿真的過程中存在變量假設，因此仿真結果不太可能與實際情況完全一致。但是，根據仿真結果可知，突發社會安全事件網絡輿情演化過程和實際情況基本一致。所以，下文將分別從網民群體子系統、網絡媒體子系統和政府部門子系統三個方面進行敏感性分析。

1.網民群體子系統仿真分析

如圖2所示，曲線3代表輿情基準情景；曲線1代表網民關注度增加60%；曲線2代表網民態度傾向增加60%。

根據仿真結果可知，當網民關注度和網民態度傾向分別增加時，突發社會安全事件網絡輿情的演化程度也隨之改變，因此，網民關注度和網民態度傾向是影響突發社會安全事件網絡輿情的重要因素。

2.網絡媒體子系統仿真分析

如圖3所示，曲線1表示輿情的基準情景；曲線2表示網絡媒體轉發數量增加30%；曲線3表示網絡媒體說服效應增加30%；曲線4表示網絡媒體影響力增加30%。

根據仿真結果可知，網絡媒體影響力、網絡媒體說服效應和網絡媒體轉發數量這三個要素的增加都會對突發社會安全事件網絡輿情產生影響。

3.政府部門子系統仿真分析

如圖4所示，曲線1表示突發社會安全事件網絡輿情演化初始狀態；曲線2表示政府權威性增加30%；曲線3表示政府危機處理能力增加30%。

根據仿真結果可知，積極有效的政府干預和強有力的處理危機手段可以在一定程度上推進突發社會安全事件網絡輿情事件消退的進程，從而加速解決相關問題。

四、結束語

本文借助系統動力學方法，運用Vensim PLE仿真軟件對模型進行仿真，得出以下結論。

首先，在網民群體子系統中，網民作為網絡平臺上發表觀點的主力軍，政府需要予以高度重視，充分照顧網民群體的感受，及時疏導排解網民群體的困惑，以降低其對突發社會安全事件網絡輿情的敏感程度，避免發生極端情緒。

其次，在網絡媒體子系統中，網絡媒體為了博人眼球、獲得大量流量，可能會夸大突發社會安全事件網絡輿情，導致報道缺乏真實性，致使網民發表負面評論。因此，網絡媒體應當充分利用其影響力與凝聚力，將網民群體匯集一起，選擇當下最能讓大眾接受的方式（如短視頻），發布積極正能量的文章和觀點等，做好趨利避害，當好輿情的風向標，傳播積極情緒，并輸出正確價值觀。

最后，在政府部門子系統中，政府應當提高公信力和權威性，改善政府部門形象，提升民眾對政府公信力和權威性的感知，以便在控制突發社會安全事件網絡輿情時充分發揮主導作用。

作者單位：于泳琪 祁凱 哈爾濱師范大學經濟與管理學院

參考文獻

[1]Tan X，Zhuang M，Lu X，et al.Ananalysis of the emotional evolution of large-Scale interne-t public opinion events based on the BERT-LDA hybrid model[J].IEEE Access，2021（99）1.

[2]陳璟浩，李綱.突發社會安全事件網絡輿情演化的生存分析——基于70起重大社會安全事件的分析[J].情報雜志，2016，35（04）：70-74.

[3]田依林，李星.基于事理圖譜的新冠肺炎疫情網絡輿情演化路徑分析[J].情報理論與實踐，2021，44（03）：76-83.

[4]史波.公共危機事件網絡輿情內在演變機理研究[J].情報雜志，2010，29（04）：41-45.

[5]高歌，張藝煒，丁宇，等.基于系統動力學的網絡輿情演進機理及影響力研究[J].情報理論與實踐，2016，39（12）： 39-45，24.