微博舆情传播规律研究
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传播速度1 s*( I/N) * a 衰退速度1 I*( I+R) /N* O
3.2 传播阈值分析
当传播速度大于衰退速度时a传播呈增长趋势O 即1 s*( I/N) * >I*( I+R) /N* 9 s* >( I+R) * 9 得1( I+R) /s < / 即当传播者和免疫者人数之和与无知者人数之 比小于传 播 速 度 与 衰 退 速 度 之 比 时 传 播 呈 增 长 趋 势a反之则舆情传播呈消退趋势O
系统动力学与运营管理O
1) 基金项目Z国家自然科学基金资助(90924030) 上海 浦 江 人 才 项 目 资 助 ( 11PJC075 ) 上 海 市 教 育 委 员 会 曙 光 计 划
项目(09SG38) 教育部人文社会科学研究一般项目( 项目编号Z10YJA630021) O
万方数据
- 1299 -
Oian Ying1 ZhangNan1 ZhaoLaijun1 and ZhongYongguang2
(1 .managementschool shanghaiuniuersity shanghai200444 ; 2 .managementscienceand Engieering department @ingdaouniuersity @ingdao266071 )
Keywords Sinamicro-biogging emergency SIRmodei pubiicsentimentspreadingmodeion micro-biogging
1引言
微博自 2009 年 8 月上线以 来 得 到 全 面 推 广与 应用O 截止到 2011 年 12 月 31 日 我国微博用户数
转变为免疫者 与传染病模型相仿 舆情传播始
微博舆情传播规律研究
于系统中出现一个或若干个传播者a终止于传播者 的消失O 这种舆情传播的过程如图 1 所示O
图 1 舆情传播过程
在 新浪微博用户中a用 s\ I和 R代表无知者\传 播者和 免疫者 a它 们 的 总 和 是 新 浪 微 博 的 用 户 总 数 Na 即1N =I+s +RO 在传播过程中无知者和传播者 的人数不为 0a我们利用谣言传播模型研究微博上 舆情传播的规律O 模型的描述如下1
Abstract With theincreasingnumberofusers micro-biogginghasbecomethemostinfiuentiaicommunication
channei.Thepubiicopinion generated byemergencyspreadsrapidiyon themicro-bioggingand hasgreatimpact.based on thetraditionairumorspreadingmodei( SIRmodei) westudied thepattern ofpubiicopinion dissemination on themicrobiogging.Theschooibusaccidenthappened in Gansu provincein Nov2011 isused asan empiricaiexampie.Datashows thatthatthenumberoforiginaipostsand forwarded postsincreased rapidiyatthebeginning reachingpeak on thesecond daywhiiereduced siowiy reachingaiowstabieieveisixdaysiater.Themodeisimuiation resuitfitsthehistoricaidata weii which isan evidencethatthemodeicouid beused tostudythepubiicopinion spreadingon micro-biogging.based on themodeisimuiation weanaiyzed howpubiicopinion spread underdifferentscenarios.
万方数据
1300
收集的数据进行分析 得 出 Twitter在 突 发 事 件 发 生 后起了信息传播作用 6 但是这些研究都是基于 对微博上的数据进行数值分析研究 对微博舆情传 播规律的模型研究却很少
1927 年 Kermack 和 McKendrick 提 出 了 传 染 病 模型 即 SIR模 型 将 人 群 分 为 以 下 三 类 未 染 病 的 人 已染病的人和已经痊愈并对这种疾病具有免疫 力的人 传染病传播的过程 未感染者与已染病者 接触 并以一定的概率变成已染病者 已感染者又以 一定的概率痊愈成为免疫者 传染过程以系统中出 现已染病者为开始 以系 统 中 已 染 病 者 消 失 为 结 束 10 由于舆论在人 际 关 系 网 络 中 的 散 布 和 病 毒 传播 扩散相似 因此现有的舆论传播模型大都借鉴 了 SIR模型 7
由突发事件导致的舆情在微博上传播迅速 影 响 广 泛O 基 于 传 统 传 染 病 模 型 ( SIR模 型 ) 本 文 对 微 博 上 舆 情 传 播
规律进行研究 建立了微博舆情传播模型 并用 2011 年甘肃校车事故在新浪微博上的传播进行实证研究O 研究发
现Z原创 转发帖子爆发迅速 第二天达到峰值 衰退的速度较慢 六天后帖子数稳定在较低水平O 用微博传播模型
Voi.31 No.12 1299 -1304
December 2012
微博舆情传播规律研究1)
钱 颖1 张 捕1 赵来军1 钟永光2
(1.上海大学管理学院 上海 200444; 2.青岛大学管理科学与工程系 青岛 266071)
摘要
随着用网络户数的增加 微博已成为网民表达意愿的重要渠道 成为当前最具影响力的传播工具之一O
生 主要研究方向Z网络舆情传播\新媒体传播O E-maiiZ zhangnan339@126.comO 赵来军 男 1970 年 生 博 士 教 授 高 级 工 程
师 主要研究方向Z物流与供应链管理\安全管理\环 境 管 理O 钟永 光 男 1972 年 生 博士 教授 博士 生导师 主要 研究方向Z
对甘肃校车事件中舆情传播规律进行仿真 仿真结果与历史数据拟合度高 验证了此模型用来研究微博舆情传播
规律的可行性O 最后利用此模型 研究了不同情景下的微博舆情传播规律O
关键词
新浪微博 突发事件 SIR模型 微博舆情模型
Thespreadofpublicsentimentonmicro-blogging underemergencies
Twitter是国外非 常 流 行 的 微 博 网 站 国 外 的 一 些 学 者 对 Twitter的 舆 情 传 播 也 做 了 分 析 研 究 bernardoA.Huberman 等 收 集 了 Twitter上 309 740 个用户的数据 并对其分析 发现如果将两两有联系 的人用连线连接起来 发现网络上的人与人之间的 连线 比 现 实 生 活 中 人 与 人 之 间 的 连 线 要 多 5 Amanda Lee Hughes 等 利 用 API Appiication ProgrammingInterface应用程序编程接口 对同一 时 间段美国 发 生 的 两 个 突 发 事 件 Gustav飓 风 和 Ike 飓风 和两个国家安全事件 民主党代表大会和共 和党代表大会 在 Twitter上的数据进行了收集并对
情报学报
ISSN1000 -0135
第 31 卷 第 1 2 期 1299 -1304 2012 年 1 2 月
doiZ10.3772 /j.issn.1000-0135.2012.12.010
JOURNALOFTHECHINASOCIETYFORSCIENTIFIC
ANDTECHNICALINFORMATION ISSN1000 -0135
量已达到 2.5 亿O 由于微博信息产生和获取具有 很 强的自主性 内容短小精悍 信息共享便捷迅速等特 点 微博已经成为网民们表达意愿\分享心情的重要 渠道O 人民网舆情分析专家预测 在未来的突发事 件中 微博将成为最具影响力的传播工具O 突发事
收稿日期Z 2012 年 7 月 18 日
作者简介Z 钱 颖 女 1976 年 生 博 士 讲师 主要 研 究 方 向Z信息资源 管理\新媒 体传 播O 张 植 女 1988 年 生 硕 士研究
4 案例分析 甘肃校车事件
2 国内外研究现状分析
突发事件是指突然发生 造成或者可能造成重 大人员伤亡 财产损失 生态环境破坏和严重社会危 害 危及公共安全的紧急事件 1 随着网络的普 及 突发事件在网络上的传播也引起了许多学者的 关注 张子利等提出互联网上突发事件的舆论传播 具有伴随着舆情不断扩散 伴随内容不断演化以及 舆论传播的发散性与多元性的特征 2 突发事件 的互联网传播动力学往往遵循 跳跃 衰退 模 式 3 近几年潘芳等对网络上舆情的传播特点以 及网络舆情的传播主体进行研究 利用类似传染病 传播的 SIS 模 型 建 立 危 机 事 件 网 络 舆 情 传 播 模 型 将网民数目规模划分成小规模 中等规模以及大规 模消极思潮人群 并根据划分采取相应的应急对策 针对小规模消极思潮 政府应将主要注意力集中在 已有消极思潮的网民身上 对于中等规模 政府可通 过电子政 务 将 官 方 正 确 信 息 发 布 给 网 民 并 对 其 教 育 使网民由消极态转化为非消极态 大规模消极思 潮 政府有关部门可以通过网络媒体和传统媒体将 正确的信息发布给网民 4 但到目前为止 国内关 于微博信息传播的研究大多都是基于定性的分析研 究 定量的研究还很少
情报学报 第 31 卷 第 12 期 2012年12月
件发生时 由于其突发性 不确定性 信息有限性 通 常会引起相关舆情在网络上散布 错误的 片面的 过激的舆情会引起人们的恐慌行为 破坏社会稳定 给广 大 人 民 带 来 物 质 和 精 神 损 失 2011 年 日 本
3.11 地震导致的 抢盐 事 件 是 一 个 典 型 的 突 发 事件后由舆情引起的Fra Baidu bibliotek体过激行为 扰乱了国家经 济秩序 微博在此次事件中起了推波助澜作用 因 此 了解微博舆论传播的规律 从而探索引导和控制 微博舆情发展的政策和策略意义重大
基于传统传染 病 模 型 SIR模 型 本 文 对 微 博 上舆情传播规律进行研究 建立了微博舆情传播模 型 并用 2011 年甘肃校车事故在新浪微博上的传播 进行实证研究
3 微博舆情传播 SIR模型
3.1 舆情传播过程分析
基于传染病传播模型 我们建立了微博舆情传 播 SIR模型 将系 统 中 的 全 部 人 口 分 为 不 知 道 消 息 的人 即无知者 S 态 知道消息并传播消息的人 即传播者 I态 和 知 道 消 息 但 不 传 播 消 息 即 免 疫 者 R态 假设微博网络 上 有 N个 节 点 每 个 节 点 代表可传播消息的个人 他们传播消息的行为规则 如下 知道消息的人向他的邻居传播消息 如果邻 居是无知者 则该邻居就得到此消息 并以一定的概 率 成为传播者 但如果他的邻居已经知道了此消 息 那么传播消息的人就可能认为该消息失去了继 续传播的价值 没有了传播该消息的兴趣 即以概率
Sudbury研究了信 息 在 网 络 中 传 播 的 动 力 学 机 制 包括谣言在内的信息传播的形式为舆论传播 其 动力学行为 也 服 从 SIR模 型 11 Zanette将 复 杂 网 络理论应用于舆情传播的研究 在小世界网络上建 立了舆情传播模型 得到传 播 临 界 值 并 且 采 用 SIR 模型研究了舆情在 小 世 界 网 络 中 的 传 播 情 况 8 Moreno等 又 在 无 标 度 网 络 上 建 立 了 舆 情 模 型 同 时 把有计算机仿真和通过随机分析方法得出的结论进 行了比较 结论指出舆情在均匀网络中的传播并不 存在非零临界值 9
3.2 传播阈值分析
当传播速度大于衰退速度时a传播呈增长趋势O 即1 s*( I/N) * >I*( I+R) /N* 9 s* >( I+R) * 9 得1( I+R) /s < / 即当传播者和免疫者人数之和与无知者人数之 比小于传 播 速 度 与 衰 退 速 度 之 比 时 传 播 呈 增 长 趋 势a反之则舆情传播呈消退趋势O
系统动力学与运营管理O
1) 基金项目Z国家自然科学基金资助(90924030) 上海 浦 江 人 才 项 目 资 助 ( 11PJC075 ) 上 海 市 教 育 委 员 会 曙 光 计 划
项目(09SG38) 教育部人文社会科学研究一般项目( 项目编号Z10YJA630021) O
万方数据
- 1299 -
Oian Ying1 ZhangNan1 ZhaoLaijun1 and ZhongYongguang2
(1 .managementschool shanghaiuniuersity shanghai200444 ; 2 .managementscienceand Engieering department @ingdaouniuersity @ingdao266071 )
Keywords Sinamicro-biogging emergency SIRmodei pubiicsentimentspreadingmodeion micro-biogging
1引言
微博自 2009 年 8 月上线以 来 得 到 全 面 推 广与 应用O 截止到 2011 年 12 月 31 日 我国微博用户数
转变为免疫者 与传染病模型相仿 舆情传播始
微博舆情传播规律研究
于系统中出现一个或若干个传播者a终止于传播者 的消失O 这种舆情传播的过程如图 1 所示O
图 1 舆情传播过程
在 新浪微博用户中a用 s\ I和 R代表无知者\传 播者和 免疫者 a它 们 的 总 和 是 新 浪 微 博 的 用 户 总 数 Na 即1N =I+s +RO 在传播过程中无知者和传播者 的人数不为 0a我们利用谣言传播模型研究微博上 舆情传播的规律O 模型的描述如下1
Abstract With theincreasingnumberofusers micro-biogginghasbecomethemostinfiuentiaicommunication
channei.Thepubiicopinion generated byemergencyspreadsrapidiyon themicro-bioggingand hasgreatimpact.based on thetraditionairumorspreadingmodei( SIRmodei) westudied thepattern ofpubiicopinion dissemination on themicrobiogging.Theschooibusaccidenthappened in Gansu provincein Nov2011 isused asan empiricaiexampie.Datashows thatthatthenumberoforiginaipostsand forwarded postsincreased rapidiyatthebeginning reachingpeak on thesecond daywhiiereduced siowiy reachingaiowstabieieveisixdaysiater.Themodeisimuiation resuitfitsthehistoricaidata weii which isan evidencethatthemodeicouid beused tostudythepubiicopinion spreadingon micro-biogging.based on themodeisimuiation weanaiyzed howpubiicopinion spread underdifferentscenarios.
万方数据
1300
收集的数据进行分析 得 出 Twitter在 突 发 事 件 发 生 后起了信息传播作用 6 但是这些研究都是基于 对微博上的数据进行数值分析研究 对微博舆情传 播规律的模型研究却很少
1927 年 Kermack 和 McKendrick 提 出 了 传 染 病 模型 即 SIR模 型 将 人 群 分 为 以 下 三 类 未 染 病 的 人 已染病的人和已经痊愈并对这种疾病具有免疫 力的人 传染病传播的过程 未感染者与已染病者 接触 并以一定的概率变成已染病者 已感染者又以 一定的概率痊愈成为免疫者 传染过程以系统中出 现已染病者为开始 以系 统 中 已 染 病 者 消 失 为 结 束 10 由于舆论在人 际 关 系 网 络 中 的 散 布 和 病 毒 传播 扩散相似 因此现有的舆论传播模型大都借鉴 了 SIR模型 7
由突发事件导致的舆情在微博上传播迅速 影 响 广 泛O 基 于 传 统 传 染 病 模 型 ( SIR模 型 ) 本 文 对 微 博 上 舆 情 传 播
规律进行研究 建立了微博舆情传播模型 并用 2011 年甘肃校车事故在新浪微博上的传播进行实证研究O 研究发
现Z原创 转发帖子爆发迅速 第二天达到峰值 衰退的速度较慢 六天后帖子数稳定在较低水平O 用微博传播模型
Voi.31 No.12 1299 -1304
December 2012
微博舆情传播规律研究1)
钱 颖1 张 捕1 赵来军1 钟永光2
(1.上海大学管理学院 上海 200444; 2.青岛大学管理科学与工程系 青岛 266071)
摘要
随着用网络户数的增加 微博已成为网民表达意愿的重要渠道 成为当前最具影响力的传播工具之一O
生 主要研究方向Z网络舆情传播\新媒体传播O E-maiiZ zhangnan339@126.comO 赵来军 男 1970 年 生 博 士 教 授 高 级 工 程
师 主要研究方向Z物流与供应链管理\安全管理\环 境 管 理O 钟永 光 男 1972 年 生 博士 教授 博士 生导师 主要 研究方向Z
对甘肃校车事件中舆情传播规律进行仿真 仿真结果与历史数据拟合度高 验证了此模型用来研究微博舆情传播
规律的可行性O 最后利用此模型 研究了不同情景下的微博舆情传播规律O
关键词
新浪微博 突发事件 SIR模型 微博舆情模型
Thespreadofpublicsentimentonmicro-blogging underemergencies
Twitter是国外非 常 流 行 的 微 博 网 站 国 外 的 一 些 学 者 对 Twitter的 舆 情 传 播 也 做 了 分 析 研 究 bernardoA.Huberman 等 收 集 了 Twitter上 309 740 个用户的数据 并对其分析 发现如果将两两有联系 的人用连线连接起来 发现网络上的人与人之间的 连线 比 现 实 生 活 中 人 与 人 之 间 的 连 线 要 多 5 Amanda Lee Hughes 等 利 用 API Appiication ProgrammingInterface应用程序编程接口 对同一 时 间段美国 发 生 的 两 个 突 发 事 件 Gustav飓 风 和 Ike 飓风 和两个国家安全事件 民主党代表大会和共 和党代表大会 在 Twitter上的数据进行了收集并对
情报学报
ISSN1000 -0135
第 31 卷 第 1 2 期 1299 -1304 2012 年 1 2 月
doiZ10.3772 /j.issn.1000-0135.2012.12.010
JOURNALOFTHECHINASOCIETYFORSCIENTIFIC
ANDTECHNICALINFORMATION ISSN1000 -0135
量已达到 2.5 亿O 由于微博信息产生和获取具有 很 强的自主性 内容短小精悍 信息共享便捷迅速等特 点 微博已经成为网民们表达意愿\分享心情的重要 渠道O 人民网舆情分析专家预测 在未来的突发事 件中 微博将成为最具影响力的传播工具O 突发事
收稿日期Z 2012 年 7 月 18 日
作者简介Z 钱 颖 女 1976 年 生 博 士 讲师 主要 研 究 方 向Z信息资源 管理\新媒 体传 播O 张 植 女 1988 年 生 硕 士研究
4 案例分析 甘肃校车事件
2 国内外研究现状分析
突发事件是指突然发生 造成或者可能造成重 大人员伤亡 财产损失 生态环境破坏和严重社会危 害 危及公共安全的紧急事件 1 随着网络的普 及 突发事件在网络上的传播也引起了许多学者的 关注 张子利等提出互联网上突发事件的舆论传播 具有伴随着舆情不断扩散 伴随内容不断演化以及 舆论传播的发散性与多元性的特征 2 突发事件 的互联网传播动力学往往遵循 跳跃 衰退 模 式 3 近几年潘芳等对网络上舆情的传播特点以 及网络舆情的传播主体进行研究 利用类似传染病 传播的 SIS 模 型 建 立 危 机 事 件 网 络 舆 情 传 播 模 型 将网民数目规模划分成小规模 中等规模以及大规 模消极思潮人群 并根据划分采取相应的应急对策 针对小规模消极思潮 政府应将主要注意力集中在 已有消极思潮的网民身上 对于中等规模 政府可通 过电子政 务 将 官 方 正 确 信 息 发 布 给 网 民 并 对 其 教 育 使网民由消极态转化为非消极态 大规模消极思 潮 政府有关部门可以通过网络媒体和传统媒体将 正确的信息发布给网民 4 但到目前为止 国内关 于微博信息传播的研究大多都是基于定性的分析研 究 定量的研究还很少
情报学报 第 31 卷 第 12 期 2012年12月
件发生时 由于其突发性 不确定性 信息有限性 通 常会引起相关舆情在网络上散布 错误的 片面的 过激的舆情会引起人们的恐慌行为 破坏社会稳定 给广 大 人 民 带 来 物 质 和 精 神 损 失 2011 年 日 本
3.11 地震导致的 抢盐 事 件 是 一 个 典 型 的 突 发 事件后由舆情引起的Fra Baidu bibliotek体过激行为 扰乱了国家经 济秩序 微博在此次事件中起了推波助澜作用 因 此 了解微博舆论传播的规律 从而探索引导和控制 微博舆情发展的政策和策略意义重大
基于传统传染 病 模 型 SIR模 型 本 文 对 微 博 上舆情传播规律进行研究 建立了微博舆情传播模 型 并用 2011 年甘肃校车事故在新浪微博上的传播 进行实证研究
3 微博舆情传播 SIR模型
3.1 舆情传播过程分析
基于传染病传播模型 我们建立了微博舆情传 播 SIR模型 将系 统 中 的 全 部 人 口 分 为 不 知 道 消 息 的人 即无知者 S 态 知道消息并传播消息的人 即传播者 I态 和 知 道 消 息 但 不 传 播 消 息 即 免 疫 者 R态 假设微博网络 上 有 N个 节 点 每 个 节 点 代表可传播消息的个人 他们传播消息的行为规则 如下 知道消息的人向他的邻居传播消息 如果邻 居是无知者 则该邻居就得到此消息 并以一定的概 率 成为传播者 但如果他的邻居已经知道了此消 息 那么传播消息的人就可能认为该消息失去了继 续传播的价值 没有了传播该消息的兴趣 即以概率
Sudbury研究了信 息 在 网 络 中 传 播 的 动 力 学 机 制 包括谣言在内的信息传播的形式为舆论传播 其 动力学行为 也 服 从 SIR模 型 11 Zanette将 复 杂 网 络理论应用于舆情传播的研究 在小世界网络上建 立了舆情传播模型 得到传 播 临 界 值 并 且 采 用 SIR 模型研究了舆情在 小 世 界 网 络 中 的 传 播 情 况 8 Moreno等 又 在 无 标 度 网 络 上 建 立 了 舆 情 模 型 同 时 把有计算机仿真和通过随机分析方法得出的结论进 行了比较 结论指出舆情在均匀网络中的传播并不 存在非零临界值 9