基于线上线下网络的舆情传播模型研究_于凯

模型构建
［27 ， 33 ］ ， 本文将从现实中信息和舆情传播过程中存在的机理出发 得出三种相应的传播机制和层间对应节 点的连接模式， 并在此基础上构建传播模型和提出相应算法 。前提假设条件定义如下：
H1 ： BCN 的上下两层网络的节点数相同， 并且是一一对应关系 （ 本文暂不考虑 A 中的多个节点对应于 B 中的一个节点， 即多个线上账户由同一个现实个体注册使用等其它多对一情况 ） 。 为便于表述， 分别用 A 代 表线上网络， 节点 A i 表示线上用户； B 代表线下网络， 节点 B i 表示线下个体。 H2 ： 层间传播存在对应节点间 “状态同步概率” — — —ρ s 。ρ s 为可调参数， 表示个体对某个事件的认知在线 MANAGEMENT ＲEVIEW Vol． 27 No． 08 （ 2015 ） 201
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基于线上线下网络的舆情传播模来自百度文库研究
于 凯 荣莉莉 郭文强 刘 泉 颜克胜 （ 1． 大连理工大学管理科学与工程学院 ， 大连 114023 ； 2． 新疆财经大学计算机科学与工程学院 ， 乌鲁木齐 830001 ） 摘要： 当前， 舆情传播模型及其演化研究大多是从在线社会网络 （ 线上网络 ） 或物理接触网络 （ 线下网络） 单一角度考虑。然而， 现实中的舆情传播同时发生在线上网络和线下网络中 ， 单一 网络结构不能完整地反映更符合实际的舆情传播动力学模型 。为此， 本文构建了线上线下的双 层耦合网络模型， 并结合传播学和社会心理学理论 ， 提出了层间对称和非对称的促进 － 抑制舆 情传播机制。数值和实例分析的结果较好地验证了理论解析： （ 1 ） 对称传播机制中， 同配和异 耦合小世界网 配层间连接模式促进了线上线下网络中的舆情传播速度和传播范围 。有趣的是， 络中始终产生最有效的传播； （ 2 ） 非对称传播机制中， 同配连接模式对线上线下网络中舆情传 播的抑制作用大于异配连接。 关键词： 舆情传播； 线上线下； 双层耦合网络； 对称和非对称传播机制
［1 ］ 网络（ 线下网络） 。本文所研究的舆情是由指公众在一定的社会空间内 ， 对社会事件或热点问题的发生、 发 ［2 ］ 所持有的多种情绪、 意愿、 态度和意见交错的总和 。 展和变化，
2009 年 7 月恐怖分子在新疆先由线下网络聚会传播谣言信息和策划 具有代表性的舆情传播事件， 例如， “发酵” ， 恐怖活动， 并经线上网络扩散和 从而加剧了线下网络谣言的传播和恐怖活动的演化 ， 最终导致了“新 疆 7. 5 事件” 及其后连锁事件的发生。该事件充分反映了舆情传播在线上和线下网络相互耦合 、 促进传播的 。 ， 2011 3 ， “ ” 模式和机理 此外 年 月日本核泄漏之后 日本国内线下网络中扩散 食盐受核辐射污染 等谣言迅速 线下网络舆情传播会加剧线上网络 被线上网络传播的积极正向信息而抑制 。该事件体现了： 在一定条件下， 舆情的传播； 反之， 在特定条件下， 线上网络舆情传播亦会抑制线下的传播 。
传播机制探索。唐明等和 Wang 等在通讯 － 接触网络上建立了消息 － 疾病耦合传播模型， 进而在双层网络上 ［26 ， 27 ］ 。 张亚明等提出了面向多层耦合网络中 非对称的促进 － 抑制耦合关系 研究疾病和消息传播之间同步、
［28 ］ 的微博用户行为预测， 进而探索其对舆情传播的影响 。 杜蓉等基于豆瓣同城活动网站研究线上线下的社 ［29 ］ 交影响， 发现线上社交和线下活动相互促进作用 。武澎等通过将信息流分解为三种类型 ， 从而构建了基于
［1 ］ ［14 ］ ［15 ］
。 文献［ 16 ， 17］ 通过实验数据分析得到线下个体在面对
［18 ］ 、 layer coupled net近几年， 研 究 者 尝 试 在 相 依 网 络 （ Interdependent networks ） 多 层 耦 合 网 络 （ Multi［19 － 23 ］ ［24 ， 25 ］ works） 和超网络（ Supernetwork） 等多层网络结构上对疾病、 信息或疾病 － 信息扩散进行模型构建和
DOI:10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2015.08.018
1， 2 1 2 1 1
引
言
现实中突发事件发生前后， 包括谣言和恐慌情绪在内的舆情传播往往通过多种媒介同时作用 ， 涉及网络 社区、 论坛、 博客、 短信、 视频和微信等社会通讯网络 （ 线上网络 ） 手段， 甚至是面对面的口口相传等社会接触
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Vol． 27
No． 08 （ 2015 ）
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发， 通过首先认识线上线下网络中信息传播过程和传播机制 ， 进一步结合现实舆情传播的特点和规律 ， 从而研 究舆情传播及耦合扩散动态过程中的相关问题并得到相应的管理启示 。
相关研究现状
以往研究中， 关于线上网络中的舆情传播模型多是基于疾病传播 和谣言传播 两种模型进行拓展研 ［9 ］ ［10 ］ 究。钱颖等 和李林等 分别基于 SIＲ 模型对微博上的舆情传播模型和冲突信息在社会网络上的传播演化 模型进行了研究。Xiong 等 构建了一个 SCIＲ 扩散模型来描述在线微博上的舆情传播， 得出在演化过程中 ［12 ］ 被接触的个体在无标度网络出现的数量比在规则格子中要多 。Centola 提出带社会加强效应的行为传播模
［8 ］
、 促进消息 － 疾病传播模
（ 3 ） 随机传播机制。一般情况下， 设定 0 ＜ ρ s ＜ 1 ， 即两层网络中节点对的状态随机对应 。 2、 层间节点对耦合连接模式
［38 ］ 本文中 BCN 节点间的连接方式采用以下三种模式 ， 即同配、 异配和随机连接方式 ： （ 1 ） 层间同配连接（ Assortative Link，AL） ， 即正相关连接。A 中用户和 B 中的个体按照节点度大小连接，
［3 ， 4 ］ “线下决定线上 ” 、 “实情决定舆情 ” ， 近来， 舆情传播越来越呈现出 的特点 此特点亦是研究舆情在“线 ［5 ］ ［6 ］ 上线下网络” 中传播的现实依据。 鉴于此， 本文从系统工程理论角度 和定性定量相结合的研究方法 出
收稿日期： 2014 － 09 － 09 基金 项 目： 国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 （ 71371039 ； 91024003 ； 91024031 ； 71561025 ； 61163066 ） ； 新 疆 社 会 科 学 基 金 重 点 项 目 （ 14AXW015 ） 。 作者简介： 于凯， 大连理工大学管理科学与工程学院， 博士； 荣莉莉， 大连理工大学管理科学与工程学院教授， 博士生导师， 博士； 郭文强， 新疆财经大学计算机科学与工程学院教授， 博士； 刘泉， 大连理工大学管理科学与工程学院博士研究生； 颜克 胜， 大连理工大学管理科学与工程学院博士研究生 。
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0， 1］ 。 当 ρ s = 1 时， 上和线下表达出的观点、 态度或情绪的同步或一致性的概率 ， 即 ρ s ∈［ 线上用户的状态与 I（ 传播） 态和 Ｒ （ 疲惫） 态［7］， 即节点 A i 若分别为 S（ 未知） 态、 则其耦合的 其对应的线下个体的状态完全一致 ， I 和 Ｒ 态； 当 ρ s = 0 时， 节点 B i 对应为 S、 对应节点出现相异的状态， 即： 如线上节点 A i 为 I 态， 而此时线下节点 B i 为 Ｒ 态， 反之亦然； 当 0 ＜ ρ s ＜ 1 时， 对应节点对状态随机分布， 即： 如线上节点 A i 为 I 态， 则线下对应节点 B i 为除 I 态以外的 S 和 Ｒ 态中的一种， 反之亦然。 I 态和 Ｒ 态之间的转换不仅依赖于节点自身的状态， 节点在 BCN 舆情传播中 S 态、 还与它的邻居节点的 状态， 特别是层间对应节点的状态密切相关 。首先分析层间传播机制： 1、 层间传播机制分析 （ 1 ） 对称传播机制。根据传播心理学中纽科姆的“认知均衡模式 （ 即对称理论 ） ［34］” ， 设定可调参数 ρ s = 1 。因为社交网络具有 “关系信息暴露 ” 的特征， 即在一般情况下， 网络中的用户信息交流行为以及交流过程 “暴露” 中所 出的人际关系信息很容易被第三方感知。 因此， 线上节点直接根据所获取的好友的传播信息状 ［16 ， 17 ］ 。 ， ， 线 态决定自身在线上以及线下的传播状态 另一方面 个体在线下网络中依据传播行为动力学的特点 下面对面交互会促进线上网络该信息的传播 。 此时， 层间考虑对称传播机制， 符合传播学中“沉默螺旋 ” 理 ［34 ］ 论 。 （ 2 ） 非对称传播机制。基于社会心理学 “认知不协调 ” （ 认知失调 ） 理论［35 － 37］对人际传播的影响， 设定可 人们希望维持自身各种认知间协调平衡的状态 ， 被广泛用以解释个体态度改变之 调参数 ρ s = 0 。该理论认为， 重要依据。线上用户一旦处于传播状态， 遇到自己当前的认知 （ 或观点 ） 与之前的出现不协调或相互冲突的 情况下， 为了消除此种因为不一致而带来紧张的不适感 ， 个体在心理上倾向于采用两种方式进行自我调适 ： 一 种是寻求更多新认知的讯息， 提升新认知的可信度， 借以彻底取代旧认知； 另一种是对于新认知予以否认； 前 一种方式直接转变为对称传播机制 ， 加速了信息的传播和扩散。后一种方式促使线上用户在线下传播过程状 态转变为疲惫（ 免疫） 状态， 具有抑制传播的作用。 此时， 构建的层间非对称传播机制， 即线上用户传播信息后， 其对应个体在线下传播该信息的行为被免 疫。该模式具有较强的理论和现实意义 ， 例如干预和控制突发事件中谣言的传播 ［26 ， 27 ］ 。 型中正向消息的传播与抑制接触网络中传染病的扩散
信息流的突发事件信息传播超网络模型
［30 ］
。刘怡君等以社会物理理论为方法［31］， 并在超网络结构上对社会
［32 ］ 舆论的形成和传播的整体过程进行系统建模与仿真 。 然而， 总结以上关于耦合网络或超网络上信息和舆情传播模型的研究得出 ： ①尚未从理论解析和实例验 证相结合的角度， 系统对比分析舆情在不同结构的耦合网络中传播性能的差异 ； ② 忽略了不同层间传播机制
［11 ］ ［7 ］ ［8 ］
式， 通过 OSN 实验得到： 在高聚类的规则网络上反而比具有小世界特性的随机网络上传播得更快更广。 Lü ［13 ］ 等 提出了一个新的传播模型， 同时考虑了记忆效应、 社会加强作用和非冗余接触等因素， 通过仿真得出的 在一定条件下， 同质小世界网络 研究结果表明， 生成最有效的信息传播。 郭东伟等 通过引入传播学的 社会威慑因素构建了基于非理性博弈的舆情传播模型 ， 并对模型在无标度和小世界网络上的动力学特征进行 了理论分析。另一方面， 在线下网络中的舆情传播大部分是和通信网络同步发生 ， 由于难以获得大规模数据， 而且真实数据可控性较差， 因此由合理网络模型产生数据并在此基础上进行理论分析和数值模拟 ， 是当前研 究舆情在社会接触网络中传播动力学的重要方法 面接触中具有的传播行为动力学的特点 。
耦合模式基本都是假设一对一随机关联 对耦合网络整体和各自网络上的舆情传播性能的影响 ； ③ 目前研究， 耦合， 而依据现实中的舆情传播特点， 线下网络中的重要节点可能会分别对应线上网络中的重要 、 一般或任一 账号， 即需要建立耦合网络间关联节点的同配 （ 正相关） 、 异配（ 负相关） 和随机（ 不相关） 连接模式。 BCN） ， 基于以上问题， 本文将对不同连接模式的双层耦合网络 （ Bilayer Coupled Network， 采用定性与定量 相结合的方法， 研究以下三个方面的内容。首先分析对称与非对称传播内在机制 ， 藉此提出 BCN 上的舆情传 播模型。其次对完全耦合网络中的传播概率与传播范围进行理论解析和数值验证 ， 从而得出相关结论。 最 通过在线上和线下网络实际数据上验证两种传播机制的效果 ， 充分说明： 在一定条件下， 对称传播机制促 后， ， ， 进舆情的传播而非对称传播机制抑制舆情的扩散 并对此提出相应的舆情干预和控制策略 为有关部门开展 舆情监测和预警提出系统和科学的管理启示 。