基于系统动力学的高校网络舆情管理与仿真分析

经济管理
基于系统动力学的高校网络舆情管理与仿真分析
陆茜林　刘　黎 四川师范大学
摘要：网络舆情是社会舆论的一种表现形式，具有表达快捷，信息多元化，突发性，隐蔽性，偏差性等特点。

高校网络舆情系统使校
园环境的健康得到保障重要手段。

通过构建基于系统动力学的高校网络舆情危机预警模型，并选用近期热点事件进行模拟仿真分析，得出
结果，并对高校在应对网络舆情时提出建议。

关键词：高校；网络舆情；系统动力学
中图分类号：G206 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)027-0035-02
一、研究背景及意义
21世纪，网络逐渐进入大学生视野，大学生可通过社交网络发表自己的意见，拥有较强的话语权，加速了高校舆情产生和演化，使其变得更加随机和复杂。

大学生对社会接触较少，性格较偏激以及自律力较弱等也导致了负面舆情的出现。

此外，高校舆情管理机制的缺失及学校对舆情的重视程度不够导致了舆情发展的不可控。

因此有必要建立完善的网络舆情系统，帮助高校在应对网络突发事件时能够更迅速地稳定局面，化解舆情。

二、国内外现状
国外针对网络舆情建立了较为完善的理论体系。

而国内在这方面的研究还处于起步阶段，研究内容较为狭窄、单一。

王来华认为：狭义的舆情是指“伴随着舆情事件的出现，发展和演化，作为主体的社会民生对于社会管理者的看法，意见，态度的总和。

”[1]国内各大高校对舆情的应对措施如舆情预警机制及恢复措施等还非常不完善。

系统动力学是Forrester创立的一门分析研究复杂信息反馈系统的学科，它最初主要应用于企业管理，市场股票与市场增长的不稳定性等问题。

[2]系统动力学传入中国后，在产业研究，科技管理和国家发展等领域都取得了卓越的成就。

三、网络舆情危机事件因果关系分析
（一）网民作用子系统
意见领袖是一个“活跃的人”，他在人际交往中为他人提供信息，并对他人施加影响。

意见领袖作用越强，网民群体激化度加深，民众言论增多，使网络舆情热度攀升，因此意见领袖对网络舆情的发展和消退都起着重要作用。

网络舆情热度越高，网民的网上行为就会越活跃，讨论更加频繁，同时也影响他们的网下行为，因此形成了一个正反馈循环。

如图1所示。

（二）媒体作用子系统
舆情通过媒体进行传播，胡锦涛提到“通达社情民意、引导社会热点、疏导公众情绪”。

[3]
1.网络媒体
(1)正因果回路。

网络舆情热度增加，网络媒体的报道频率不可避免的增加，网民就变得更加活跃，进而可能导致网络群体激化度增加，最终影响网络舆情热度。

事件作用率越大，网络媒体就会越关注网络舆情事件，从而增加报道频率。

(2)负因果回路。

网络舆情热度增加，网络媒体报道频率增加，网民更加活跃，高校就会通过媒体，采用发言人公开发表言论，公布自身已采取的危机处理力度和方法，网络媒体作用率就会大幅降低，从而削弱网络舆情热度。

网络媒体因果回路如图2所示。

2.传统媒体
(1)正因果回路。

网络舆情热度增加，传统媒体的报道频率必然增加，导致网下讨论频率的增加，网下行为会促进网上行为，进而可能导致网络群体激化度增加，最终影响网络舆情热度。

事件作用率越大，传统媒体就会越关注网络舆情事件，从而增加报道频率。

(2)负因果回路。

网络舆情热度增加，传统媒体报道频率增加，网民更活跃，高校就会通过一些途径，公开发表言论，公布自身已采取的危机处理力度和方法，传统媒体作用率就会大幅降低，从而削弱网络舆情热度。

传统媒体因果回路如图3所示
（三）高校作用子系统
负反馈回路：
网络舆情热度增加，引发公众增加对高校的关注，为了避免舆情进一步恶化，高校应及做出处理，高校舆情处理能力主要体现在信息是否公开，发言人是否权威，意见领袖能否引导舆情发展。

高校舆情处理力度增强，高校网站将会对事件发展的过程及结果进行说明，信息公开程度增大，网民就会信服高校网站所发布的消息，高校公信力将增强；另一方面，高校发言人就事件进行说明，告知网民解决办法，发言人的权威度越大，说服力就越强。

其中，意见领袖也发挥着不可忽略的作用，他们的思想和行为影响着网民，使舆情朝着共同的方向发展，致使高校公信力增强。

高校公信力增强，网络群体激化度就会降低，从而缓解网络舆情热度。

如图4所示。

四、高校应对网络舆情突发事件能力的因果回路图与存量流量图
在网络舆情危机预警系统中，将网络舆情热度作为首要研究对象，网络舆情热度越高，导致网媒作用量，网民作用量，传媒作用量越高，对应的网民讨论频率，传媒报道频率，网媒报道频率也越高，而这几种影响因素比例的不同，对网络舆情的影响情况也就不同。

由此引起高校相关部门的关注，并迅速采取措施来降低网络舆情热度，以平息该事件。

因此，设置网络舆情热度为存量，来检测系统是否有效，并设置网民、传媒、网媒、高校各作用量为流量，流量的不断变化引起存量也发生增减。

各个因素的关系式为：
(1)事件作用率=(事件危害程度+事件影响力)*EXP(-Time)
事件作用率受事件危害程度以及事件影响力的作用随时间呈指数递减。

(2)传媒作用力=传媒影响率*传媒报道频率
(3)传媒作用量=事件作用率*传媒影响力
(4)网媒作用力=网媒影响率*网媒报道频率
(5)网媒作用量=事件作用率*网媒影响力
(6)高校危机处理力度=事件处理满意程度+高校相应速度
(7)高校舆情处理力度=(新闻发言人权威度+信息公开程度+意见领袖作用)*高校报道频率
(8)高校关注度=高校危机处理力度+高校舆情处理力度
(9)高校公信度=(事件处理满意程度+高校发言人权威度)*信息公开度/3
(10)高校工作量=DELAY1(事件作用率*(高校关注度+高校公信度)，1，0)
高校作用量对网络舆情热度有降低作用，在舆情发生后存在一定的延迟，当延迟时间达到一个单位时，高校作用量才会对网络舆情热度产生影响。

(11)网民作用量=网民群体激化度*论坛讨论频率*事件作用率*意见领袖作用/高校公信度
(12)网络舆情热度=INTEG(传媒作用量+网媒作用量+网民作用量-高校作用量，0)
现代经济信息
而高校作用量与网络舆情热度呈负相关。

网络舆情热度的初始值为0。

五、模型仿真
模型仿真常数来源于“安徽女大学生跨年夜坠亡事件”，影响因素为事件危害程度、事件影响力、网媒影响率、事件处理满意度、高校响应速度、网民群体激化度、意见领袖作用、传媒影响率、信息公开程度、新闻发言人权威度，参数值分别为92.05、82.03、37.5、19.32、35.91、72.75、48、63.66、22．23、48.9。

(一)在事件作用子系统中，系统的初始状态为蓝色曲线，当事件影响力减少20%，呈现红色曲线，即事件影响力减少，舆情热度也相应降低；当事件危害程度减少20%呈现绿色曲线，即事件危害程度降低，舆情热度也随之降低，但相比事件影响力，事件危
害程度对网络舆情热度的影响更为严重。

如下图6所示。

(二)在网民作用子系统中，系统的初始状态为蓝色曲线，意见领袖分别增加和减少20%所呈现的曲线分别是红色和绿色，即意见领袖作用越大，网络舆情热度随之上升，反之则下降；当网民群体激化程度减少20%的时候所呈现的是灰色曲线，即网民群体激化度下降，网络舆情热度下降，但意见领袖的作用强于网民群体激化度。

如下图7所示。

(三)在高校作用子系统中，系统的初始状态为蓝色曲线，信息公开，政府响应快慢，满意度，发言人是否有威望都对网络舆情热度有影响，当以上因素分别增加20%时呈现如下图所示的图像，但影响都不大。

如下图8所示。

六、结语
基于以上分析，提出几点改进措施：
(一)舆情的管理需要学生与高校的共同参与。

校方应组织建设一支专业的队伍来应对网络舆情突发事件，使舆情对高校的不利影响降到最低。

同时学生应提高自律性，树立网民责任意识，理性看待问题。

(二)舆情事件发生后，及时通过学校官方平台声明事件真相，遏制谣言传播。

并做好与校外网络媒体的沟通，以权威发言人的身份公开透明地对事件最新进展跟踪报道。

(三)高校应加大对意见领袖的重视，培养具有高素质的意见领袖，将正确积极的思想价值观融入网络舆情，引导网民思想向着良好的方向发展。

参考文献：
[1]王来华.论舆情研究的两个需要[J].天津社会科学,2010(4):9.[2]钟永光,贾晓菁,李旭.系统动力学[M].北京:科学出版社,2009:3.[3]赵淼,孙琦.网络舆情群体极化现象的成因研究[J].新闻世界
,2011(9):134-135.
图1 网民作用子系统图2 网络媒体作用子系统
图3 传统媒体作用子系统
图4 高校作用子系统
图 5
图
６　事件作用子系统图７
网民作用子系统图８网民作用子系统。