微信网络的信息传播模型研究

［中图分类号］Ｇ２５０．７３；Ｇ２０６
［文献标识码］Ａ
［文章编号］１００８—０８２１（２０１６）ｌｌ一００３７—０６
Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｏｎ
Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ
Ｍｏｄｅｌ
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Ｎｅｔｗｏｒｋ
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Ｚｈｕ Ｊｕｎｘｕａｎ
来自百度文库
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２０１６年“月 第３６卷第１１期
现代情报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｏｄｅｍ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｎｏｖ．．２０１６ Ｖ０１．３６ Ｎｏ．１１
・理论探索・
微信网络的信息传播模型研究
彭慧洁 朱君璇
（上海工程技术大学管理学院，上海２０１６２０）
［摘要］随着微信爆炸式发展，微信朋友圈已成为信息扩散和舆论引导的重要平台，研究微信信息传播以期为企业、政 府等机构提供现实指导方案。本文结合复杂网络理论和传染病动力学，提出改进的信息传播模型。创新性地提出“用户接受阈 值”以及关系动机．通过ＭＡＴＬＡＢ仿真描绘微信朋友圈中信息传播过程曲线，得到平台中信息传播规律并提出相关建议。仿真 结果表明：用户接受阈值和关系动机对信息传播的速度和广度影响明显。 ［关键词】微信网络；用户；关系动机；信息传播模型；ＭＡＴＬＡＢ仿真 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｒｌ．１００８—０８２１．２０１６．１１．００７
，一
１２ １４ ｌ ３
本文将用户的信息行为聚焦于信息的获取和信息的分享行
为，作为共同的客体，借鉴以上主要影响因素，并将其分 类为：用户属性和关系动机以此为构建传染病动力学模型， 刻画不同变量对传播过程的影响。 传染病动力学模型最早由Ｋｅｒｍａｃｋ与ＭｃＫｅｎｄｒｉｃｋ对黑 死病传播规律的研究中提出的，因其具有较强的适用性及 可塑性，随后学者将其应用到不同的具体研究情景下，提 出了其演化改进模型，并得出了丰硕的研究成果。Ｌｉｎｙｕａｎ Ｌ工ｉ等人【３１结合小世界模型，加入记忆效应、社会加强、非 冗余联系人３个影响因素，定量传播概率。徐翔斌等人－４ｊ
一３８一 万方数据
２０１６年１１月 第３６卷第１１期
现代情报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｏｄｅｍ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｎｏｖ．．２０１６ Ｖ０１．３６ Ｎｏ．１１
将影响用户信息传播行为的影响因素归类为用户心理阀值
到传播者后，对信息本身并没有强烈的兴趣，但是由于与
和好友关系。刘行军（１１］细化并实证分析用户心理对信息传 播的广度及深度的传播价值。胡吉月等人【１２ Ｊ研究了社会网 络环境下用户关系对信息传播价值的影响作用，得出大多
信息转为接受状态的临界值称为用户的接受阈值。由此可
见，每个用户有着不同的用户接受阈值。 （２）关系动机。微信是基于强关系网络建立的平台， 目前，随着微信技术应用和用户需求发展，用户之间的弱 关系越来越多，用户关系对用户接受信息的影响程度越来
是否传播信息，用户在接触到信息后，因同一因素进行传 播行为的概率是统一的，且保持不变［ｚ３ ３。在用户心理接受 作用下传播信息的概率口。定义公式如公式（５）所示：
也是对人类交往方式的重构。在新媒体技术支撑下，微信 以移动端口为基础，以手机用户为依托，以增强用户个性
化体验为目标，融合了信息丰富化形态，重新整合了人们
的生活圈、社交圈、工作圈，极大地满足了用户的沟通交
１相关研究
网络环境的复杂性，用户个体的差异性，使得用户的
流、信息获取、消遣娱乐等需求。相比于已有成熟研究的
１，１ｓｅｔ
ｍｏｄｉｆｉｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｔｈｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ
ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ
ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ．Ｉｔ ｄｅｐｉｃｔｅｄ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂａｒａｅｔ］Ｗｉｔｈ
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８
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图２好友关系结构图
笔者认为同一条信息在特定的情景下，不同的用户会 基于不同的原因将信息传递到其朋友圈。如图２所示，用 户ｌ将信息分享到朋友圈后，只有部分好友（用户２、４、 ５）将信息传播下去，本文将其命名为感染者；而其他好友 （用户３、６、１５）并为分享该条信息，本文将其命名为免疫 者。通过调查得出各好友之间的关系，用户１与用户２、５ 具有共同的兴趣爱好，用户ｌ与用户４是家人关系。笔者
府的公关平台，强大的用户群自刨内容及分享信息的行为
极大了支撑着该平台的活跃度。于是，本文根据微信的传 播特点和网络拓扑结构，以朋友圈信息传播平台为研究对
收稿日期：２０１６—０６—２９
作者简介：彭慧洁（１９８９一），女，硕士，研究方向：社交网络、数据挖掘，发表论文】篇。
万方数据
２０１６年１１月 第３６卷第１１期
数用户倾向于“熟人的影响力大”。基于此，结合传染病动 力学理论，重构基于朋友圈传播平台下的信息传播模型。
传播者者的“熟人关系”，传播者的影响力仍然会以ａ：（ｋ）
概率促使未知者转为传播者厶；信息在经用户一次分享后
将不再对同一信息进行分享，传播者会以概率１转为退出
者，同时信息停止传播。于是，将Ｊｓ作为未分享信息并不 知道信息的用户状态，Ｌ作为因用户心理认可信息而分享
为无知者。那么初始感染者个体会将信息传播给其网络上
的微信好友个体，则其好友将会以一定的概率由无知者转 为易感者。易感者个体同时受到个体属性和社会属性共同 作用下，会以一定概率成为感染者。信息在传播过程中， 会以一定速度达到稳定状态，所有用户将不会再分享该信 息。
兰掣＝一（ａ。（％）＋口：（矗）＋Ｊ９（＾））ｓ（＆，￡）（１）
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ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅａｌｉｓｔｉｃ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ，
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ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｄｙｌｋ７１ＩＩｌｉＣＳ ｏｆ ｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓ ｄｉｓｅａｓｅｓ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｖｉｄｅｄ
中信息传播内在机制．本文结合微信传播特点，以微信朋 友圈为研究对象，通过引入用户行为动机影响因素对ＳＩＲ
模型进行改进，提出符合微信网络的信息传播模型。 ２模型构建及仿真模拟
已有实证研究表明，微信具有小世界、无标度网络特 性［１０］，借助复杂网络中图论理论，本文把社交网络上的用 户定义为节点，用户之间的好友关系表示为节点之间的边， 通过调查笔者部分好友以及好友的好友之间的关系，作出 好友关系网络拓扑如图２所示：
２．１模型的构建
２．１．１影响因素分析 假设在初始情况下（ｔ＝０），微信网络中只有一个感染 者，即第一个分享信息或者发布信息的用户，其他个体均
信息的用户状态，厶作为因用户熟人关系而分享信息的用
户状态，尺表示为不会再分享信息的用户状态。于是，ＳＩＲ 模型用来模拟微信朋友圈中信息的传播过程，用动力学微 分方程表示如方程组（１）～（４）所示：
ａｌ＝Ｐ（Ｄｌ（戈１，算２，…，‰）） （５）
越明显，于是本文引入关系动机，表示为用户更愿意接收
并接受来自亲近的好友所传播的信息，进而成为感染者。
２．１．２
Ｄ。（ｘ。，戈２，…，‰）代表用户心理接受阈值，表示用户在 同时受到自身知识程度、情感诉求和社会资本维系等自身
ＳＩＲ模型的构建
假设一个节点ｆ在ｔ时刻处于未知状态Ｓ，但在厶时 刻可能是接受或者退出状态，在厶、，６、Ｒ之间变化，在 ［ｔ，ｔ＋厶］时间段内，节点状态转移状态如图３所示：
微信网络的信息传播模型研究 的影响因素逻辑框架图…，如图Ｉ所示：
Ｎｏｖ．．２０１６ Ｖ０１．３６ Ｎｏ．１１
因素影响着用户行为。英国情报学家威尔逊（Ｔ．Ｄ．Ｗｉｌｓｏｎ） 在信息行为模式研究中给出了百联网环境下用户信息行为
图１
用户信息行为的影响因素逻辑框架图
由图ｌ可见，用户不仅处于特定的环境中，而且用户 信息行为受到个人因素、人际关系、环境因素等的影响。 邓胜利Ｌ２ ｏ在《新一代互联网环境下网络用户信息交互行为》 提出信息交互行为受到各种因素的影响，其本身也是一个 集各种理论于一身的复杂过程，它将用户、环境、内容、 系统各方面整合在一起，而不仅仅考虑技术的理性因素， 更要考虑到人性的感性因素。微信作为一种复杂社交系统，
因素影响后传播信息的Ｉ临界值。传播概率０ｔ。随着其心理特
征的变动而变化，用户心理阈值越大，口；值越ｉ５；用户心 理阈值越小，口，值越大。其次，由于“熟人关系”对信息 传播具有比较大的影响，于是本文将用户分享信息的关系 动机定义如公式【１５ Ｊ（６）一（８）所示： 口２＝Ｐ（埘ｉ（ａ，ｔ）） （６）
（７）
ｍｄ（州）：音虹
图３节点状态转移图
ｔｈｒｏｕｇｈ ＭＡＴＬＡＢ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｇｏｔ ｔｈｅ ｌａｗ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｅｄ
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ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ａｎｄ
ｔｈｅ洲ｏｆ
ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ
ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ ｈａｄ ｏｂｖｉｏｕｓ ｅｆｆｅｃｔｓ
ｏｎ
ｔｈｅ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．
（酗ｗｏｒａｓ３
ＷｅＣｈａｔ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｕｓｅｒ；ｒｅｌａｔｉｖｅ ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ；ＭＡＴＬＡＢ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ｓ’ 一
ｌ ５
．一、
６一．Ｉ、一．２；
９
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研究了网络度分布、网络平均度及初始激活节点对社交网 络信息传播的影响，提出了改进的ＳＩＲ模型；黄宏程【５ Ｊ结 合网络拓扑特性，引入感染用户的衰减函数提出对应的信 息传播模型；还有学者对节点影响力、用户相对权重社会 加强作用、个体的遗忘和回忆机制等影响因素融人到模型 进行的研究【６－７ １。ＣｅｎｔｏｌａＩｓ Ｊ实验研究结果得出聚类系数与 信息传播速度成正相关关系。大量的研究工作集中网络拓 扑特性对传播能力的影响，很少从用户行为动机角度量化 分析影响信息传播的因素，对微信相关影响因素融入到传 染病动力学模型研究更少，当前主要有朱海涛等人【９ Ｊ对微 信朋友圈中的用户相似度、信息价值和信息时效性等影响 构建了改进的ＳＥＩＲ模型。为了进一步研究和探索微信网络
微信作为在线社交网络的典型代表，其发展至今，已
象，提出用户接受阈值和关系动机影响因素，借助复杂网 络理论和传染病动力学理论，基于经典的ＳＩＲ模型，结合 用户在信息传播过程的状态，构建适用于微信网络的信息 传播模型，为在仿真环节还原真实信息传播过程奠定基础。
经不仅仅是单纯地传播平台，更成为了一种人类传播方式，
微博，对于微信应用的有着其独特的传播机制和传播过程。 作为自媒体的典型代表，微信不仅仅是商家发布广告和政
信息传播行为是极其复杂的。ｗｅｂ２．ｏ环境下，用户的角色
的工作方式都发生了改变，用户的生理、认知、情感都发 生了变化，用户也已经从被动地接收信息到积极主动参与 环境，使得环境与用户的互动更加频繁，同时有着复杂的
警≯讪㈤ｓ㈦沪１０（ｋ’ｆ） 等≯硇㈤ｓ㈨小ｌｂ（ｋ∽
ｔ）
（２） （３）
（１）用户接受阈值。个体在接收到信息后，会因个体
认知需求、情感需求、社会资本维系、自我呈现等心理动 机［１１］影响对信息形成判断，以作出是否接受该条信息，将
鼍Ｐ讪＜ｋ＞ｔｏ（ｋ㈡地＜ｋ｝ｔｂ（ｋ’ｆ）＋ｐ＜ｋ＞Ｓ（ｋ，
（４） ｋ表示网络中度数，该模型中假设其大小保持不变；Ｓ （ｋ，ｔ）＋厶（ｋ，ｔ）＋，Ⅱ（ｋ，ｔ）＋Ｒ（ｋ，ｔ）＝Ｎ，且假设，ｖ大小 固定；节点状态转移过程中，是以一定的概率主动地选择