微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

基于系统动力学的舆论风险形成及干预策略

随着Web2.0时代的到来,网络与传统媒体一起成为社会事故及其风险传播的主要途径。在这种媒介化的社会语境下,舆论风险已成为日益突出的社会风险问题,逐渐受到学者的关注和社会的重视。本文从舆论风险的基本概念入手,探讨舆论风险的基本内涵和特点,并分别对传统媒体、网络媒体和网络社区舆论风险的形成和干预路径进行分析。随后,利用系统动力学理论,分析事故风险、社会舆论和政府干预的相互影响关系,构建社会舆论形成及干预的动力学模型,并利用Stella软件对模型进行仿真分析和可视化处理。最后,本文以宁波PX项目为例,对社会舆论的系统动力学模型进行实证分析。     

考虑媒体效应的微博网络热点事件舆论演化模型

鉴于媒体对网络舆论有越来越重要的影响,重点考虑媒体效应和微博网络中观点的传播特点,构建了有界信任规则下的舆论演化模型,分析了媒体因素以及节点信任界限异质性对微博网络中舆论演化的影响.仿真结果显示,有媒体影响时,个体对媒体观点的采纳幅度越大,媒体引导的效果越好;群体观点易于改变的网络热点事件中,媒体首次报道时间越晚,媒体的引导效果越好.研究结果表明,在网络舆论引导中,不但要注意介入的时间,更应注重论据的合理性.通过实例验证本文提出模型与实际情况相符合,说明了本文模型的有效性和适用性.     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

论复杂性科学视域中的高校突发公共事件

为了建设平安校园,必须正确应对高校突发公共事件。从复杂性科学的角度重新定义高校突发公共事件,并阐述了其特征和内涵,分析了高校突发公共事件的复杂成因,最后指出将高校建成具有学习能力的复杂适应系统能够有效应对高校突发公共事件。     

社会舆论中信息传播组织度建模与仿真

鉴于信息传播热度的差异在舆论发展态势上具有重要作用,本文提出一个新的社会舆论传播度量指标"信息传播组织度",刻画信息传播的热度分布,并建立信息传播组织度仿真系统,研究组织度与舆论社会效果之间的联系以及不同情景下的统计性质的差异,如弛豫时间。结果表明信息传播组织度对社会舆论具有催化作用,且与舆论演化结果呈现相关性,并且随着组织度的增加,系统所需弛豫时间增加。     

群体事件中用户传播重要性的评价模型

为了达到更进一步理解群体事件在微博中的传播机理并得到能够综合评定事件参与用户在传播中重要程度的方法,采用定性分析和定量研究相结合的方式,基于真实案例的传播数据对社会群体事件的微博进行了分析。通过事件的消息转发关系构建了群体事件的微博传播系统;通过对若干传播基础指标实施主成分分析,构建了群体事件用户传播重要性的综合评价模型;结合复杂网络的相关理论,开展了该模型的评价值和复杂网络中心性指标的相关性分析。通过分析和研究,发现了群体事件的网络是具有无标度性质、小世界特征和较高集聚系数的复杂网络,在该网络中用户传播重要性的评价值实际与用户的复杂网络 核分解指标值存在极高的相关性。因此,人们可以依靠 核分解为核心的分析方法更精确、更有效地找到影响群体事件微博传播的重要用户。     

多主体风险分担模式下应急财政准备金的度量

通过建立我国突发公共事件的多主体风险分担模式,从定量角度探讨该风险分担模式的运行机制。我国政府是突发公共事件的主要风险承担者或管理者。为了度量该机制下政府的应急准备金,不仅需要考虑其主体分布,还需要考虑其尾部分布。为了拟合其尾部分布,采用极值理论的GPD模型,不同类型突发公共事件的风险,GPD模型的形状参数可能处于不同区间。在考了政府援助点与阈值不同关系的基础上,探讨三种不同参数区间下政府应急准备金的度量问题。最后以我国云南省地震损失为例验证了多主体风险分担模式可行性,并度量政府对于地震这类突发公共事件风险的应急准备金。     

基于元胞自动机的网络群体事件舆论同步的涌现机制

以自发形成的网络群体事件的同步舆论为研究对象， 建立了基于元胞自动机的复杂系统集群行为的非线性涌现模型， 揭示了个体从众心理对网络舆论演化动力学的影响. 研究结果表明， 在个体从众性同质的情况下， 存在使网络舆论同步的阈值， 当个体从众性较大时， 网络群体事件舆论趋于同步； 当从众性较小时， 群体态度演化成具有明显社团结构的多个舆论方向. 个体从众性异质时， 网络舆论表现为一个主流舆论与多个小规模舆论方向共存的复杂特征. 网络群体事件发生初期， 参与规模的扩大会迅速促进舆论同步的涌现， 而在后期， 新节点的参与不会进一步提高舆论同步涌现的效率.     

不完全信息下的群体决策仿真

为研究互联网个体交互,描述网络舆论演化与群体意见形成,建立了人员个性不完全信息博弈的策略选择模型,并对其进行了仿真和分析．根据网络交互的信息不对称性,提出了基于个体自信程度的不完全信息的支付矩阵,并使用海萨尼转换分析了博弈的贝叶斯纳什均衡;进一步地引入了个体记忆,通过交互进程更新了个体对邻居个性的认识．仿真结果表明,在不完全信息环境下,系统收敛时间更短,信息传播更快．研究内容有助于理解网络事件更易产生一致意见的演化规律,为网络舆论的引导策略提供参考和借鉴．     

考虑多层邻居节点影响的微博网络舆论演化模型

针对微博网络中节点在传播路径上具有多层影响力的特点,提出一种结合微博网络中信息传播和观点交互的舆论演化模型,并考虑节点的自信程度,将节点的自信程度同网络结构结合起来,研究影响微博网络中舆论演化的主要因素.研究结果表明,考虑节点自信程度情况下,终态时网络舆论会出现更丰富的状态;一个极具吸引力的话题在微博网络中有较大概率形成一致性舆论;终态时的观点分布与初始节点的出度以及回溯深度相关,随着回溯深度的增加,终态时形成一致性舆论的概率增大.     

突发交通事故下城市道路交通网络的延误扩散临界研究

延误扩散临界研究,可以为预防因突发交通事故造成的城市道路交通网络大面积延误提供基础理论指导。应用平均场理论建立了道路交通网络中的延误扩散SIS模型,通过该模型在系统稳态时延误路段的稳态密度,得出了延误扩散临界值的解析表达式;并设计了仿真系统,在生成的与道路交通网络拓扑结构具有相同统计特征的虚拟网络上对延误扩散临界值进行了仿真检验,仿真结果与解析结果具有较高的吻合度。研究表明:城市道路交通中延误扩散的临界值与道路交通网络中交通量、网络的平均度、交通流单位时间内流经路段的平均数、网络中交通流总量和重新选路概率成反比;与网络路段数成正比。     

突发洪水灾害事件关联度模型

洪水灾害发生过程中各事件之间的关联度直接影响洪水灾害的演化方向。基于知识元理论,分析突发洪水演进过程中的洪水灾害系统要素,构建系统要素知识元模型,通过分析环境单元、承灾载体知识元与灾害事件知识元间的作用关系,建立环境单元、承灾载体知识元子网络与突发事件知识元子网络构成的超网络。利用超边相似度匹配算法,计算突发洪水灾害演化过程各事件知识元的关联度,定量描述突发洪水灾害事件关联关系及程度,为后续研究洪水灾害事件演化、挖掘事件间隐藏关系提供支持。以沂沭河流域洪水灾害演化过程为例,计算沂沭河流域突发洪水灾害事件间的关联度,以关联关系图表示,证实了研究方法的有效性。     

舆论演化的社会影响级联效应模型

舆论建模跳出传统的基于最近邻("person-person")的交互范式,引入次近邻("personperson-person")的影响,刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用,提出舆论演化的社会影响级联模型,分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质.通过调节网络聚类系数,使用异步更新的方式,观察网络集聚特性对舆论演化的影响.结果表明,1)相比于传统的最近邻影响模型,社会影响级联模型的社会强化作用更大,系统更容易达成共识,初始状态中主流观点的影响将被放大;2)舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关:当系统初始状态p_+≠p_,系统观点演化达到稳态后,网络聚类系数越大,越容易产生主流观点;当初始观点p_+=p_时,即正、负力量势均力敌时,系统共识则难以确定.这种情况和现实社会舆论的演化结果符合.     

基于超网络的舆情演化多主体建模

创新性地将复杂系统多主体建模方法应用到集社交、环境、心理和观点等子网的舆情超网络模型中,通过对该超网络模型中各子网间不同属性节点(即异质Agent)交互规则设计,建立基于超网络的多主体舆情演化模型,深度刻画网络舆情的演化规律,即模拟人-信息-观点之间微观意见如何交互并涌现出宏观网络舆情的过程;应用舆情超网络拓扑结构相关测度指标,设置多主体舆情演化模型中各属性参数值,如网民活跃度(节点超度)、信息影响范围(超边间距离)和舆论领袖权威性(超边重叠度)等,并重点分析舆情演化过程中政府抢占舆论先机的重要作用,以及舆论领袖对大众网民的引导作用和网民发表观点形成舆论场的控制作用。最后,运用NetLogo仿真平台对具体舆情实例进行仿真,结果与现实舆情演化情况相符,证明了模型的合理性与有效性。     

有记忆的舆论传播建模与仿真

为研究舆论主体的主观能动性对演进过程的影响,建立了个体记忆模型,并对其进行了仿真及分析。首先在二维格子的多数投票模型的基础上,提出了舆论演化中个体的记忆度,对不同的记忆长度使用平均场方法分析系统进程。仿真了不同记忆倾向参数下,系统的平均观点及簇个数的变化,并解释了固执者的形成。计算机模拟结果表明,有了记忆的作用,系统将向着极化状态演进。     

观点动力学视角下基于意见领袖的网络舆情反转研究

舆情反转是网络突发事件与热点事件中的一种重要现象。为探究网络舆情反转现象的内在机理,发掘舆情反转事件的演化规律,提出了一种观点动力学视角下基于意见领袖的观点演化模型。以意见领袖为切入点,基于无标度网络结构改进经典有界信任的HK模型,在观点更新中引入意见领袖的作用。运用社会网络分析理论的中心性指标识别意见领袖,对意见领袖引导下的观点演化进行仿真实验。选取新浪微博上的舆情反转案例,对模型仿真结果进行验证。实验结果表明,意见领袖对观点演化结果起着关键性的作用,能够引导群体的观点发生逆转,利用改进的模型能够模拟网络舆情反转事件的演化进程。     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

系统科学视域中的突发公共事件及对策分析

突发公共事件的突发性、动态性、复杂性和不可预测性迫切需要用系统科学的方法对其进行研究。文章采用系统科学的视角,把突发公共事件看作一个复杂性系统,从事件的产生过程分析事件的成因、特点,根据事件的成因过程提出政府要担当主导事件的序参量,把握事件发展趋向。为此,政府要注意事件和时间流逝的内在关系,降低事件发展的不确定性;打破主客二元关系,获得有效消息;重视信息反馈,输出合目的性信息,此外,政府还要重视细节,避免因细小因素对社会系统进化过程中造成的重大扰动。     

区域物流系统网络仿真、剥离优化及实证

区域物流作为区域经济一体化的产物,对区域物流的研究成为一门必要的课题。区域物流节点在"物流效益"的演化动力机制下表现出自组织性,本文借助系统的"自组织"性,建立区域物流系统仿真以及节点"网络剥离"优化模型,用复杂网络工具使虚拟的物流网络可视化。最后对仿真模型实证,分析河北省147个节点构成的物流仿真网络,发现河北省物流网络服从幂律分布,并且对其仿真网络剥离优化,实现了网络聚集指数最优,印证了模型的实用性。