移动社交网络舆情预警模型构建

聂峰英，张 旸

(南京信息工程大学，210044)

移动社交网络舆情预警模型构建

聂峰英，张 旸

(南京信息工程大学，210044)

分析影响移动社交网络舆情传播的四个要素，运用Vensim软件，构建移动社交网络舆情预警的系统动力学模型，并对模型进行仿真分析。结果表明:政府公信力的强弱直接影响舆情的发展，较高的政府公信力能够使得网络舆情较快地得到解决，政府公信力的提高对于降低舆情热度有重要作用。

移动社交网络;网络舆情;系统动力学;舆情预警

近年来，随着移动终端设备的普及以及微博、论坛等的广泛应用，网民越来越倾向于通过手机或者平板等终端设备在网络上发表自己的言论和观点，由此出现了移动社交网络舆情的概念。移动社交网络舆情是网络舆情的一种，它同样具有自主性、交互性、多元化、偏差性、突发性等特点，能够反映民意民情，是民众的社会政治态度。准确使用舆情，能够为决策提供参考意见，对于政府决策具有重大意义。但是舆情同样存在被利用的风险，国内外反对势力利用互联网发布负面舆情，煽动网民，影响社会稳定;有的网民为了博取关注，甚至利用智能终端设备在社交网络大肆发布假消息或者负面消息，引发舆情热点事件。对政府而言，面对人民群众在移动社交网络中日益高涨的参政议政的热情，以及越来越多的负面新闻，如何进行正确引导和舆情预警，成为有关部门不得不关注的问题。基于此，本文试图构建合理可用的移动社交网络舆情动态模型，以期为应对移动社交网络舆情提供借鉴参考。

1 移动社交网络舆情预警

对于移动社交网络的定义，目前还没有一个较为统一的说法。一般认为移动社交网络是利用移动终端设备，研究社会群体的行为和活动规律，通过采集移动终端设备的位置信息而形成的社交网络。移动社交网络舆情的传播需要国家积极的引导和控制，如果不能及时、准确地对舆情进行有效的管理，必然会对国家和社会稳定带来不利的影响。因此需要对移动社交网络舆情进行深入的分析研究。

在网络舆情的研究上，姜胜洪(2012)认为网络舆情是民众所表达的社会政治态度［1］。许鑫、章成志、李雯静剖析了网络舆情的支撑技术和网络舆情的应用，同时讨论了网络舆情中存在的问题，以及未来的研究趋势［2］。唐涛分析移动互联网舆情中的新特征以及它给舆论引导带来的新的挑战，并通过案例分析，提出加强移动互联网舆论引导的对策和建立［3］。而在舆情预警方面，吴绍忠等人建立了网络舆情预警等级，并设计预警指标体系，同时运用Delphi法确定了指标体系的权重［4］。曾润喜则在舆情预警机制的基础上建立警源、警兆、警情三类指标体系［5］。狄国强、徐学峰等人则通过系统动力学，建立舆情预警的动态模型，进行仿真分析［6-7］。张一文等人同样利用系统动力学方法分析非常规突发事件网络舆情中主客体之间的相互影响关系［8］。虽然研究网络舆情的论文不少，且研究的视角各不相同，但总体来说，我国在网络舆情预警这一方面的研究仍处于起步阶段，更不必说移动社交网络中的舆情预警。本文利用系统动力学的方法，建立移动社交网络舆情预警的动态模型，利用Vensim软件进行仿真分析，着重分析政府在舆情预警中的作用力。

2 基于系统动力学的移动社交网络舆情预警模型构建

系统动力学是在 1956年由福瑞斯特(J.W.Forrester)教授提出的，是一种分析研究信息反馈系统的方法。从系统方法论的角度出发，系统动力学是结构方法、功能方法和历史方法的统一。文中运用系统动力学建模的方法，考虑移动社交网络舆情传播的环境，同时运用设计的舆情指标体系，使用Vensim软件构建移动社交网络舆情预警的系统动力学模型，通过动力学仿真对影响舆情的各个因素进行分析。本文重点分析政府的影响力。

2.1 移动社交网络舆情因果关系图

在移动社交网络舆情中，移动终端用户、社交网站、媒体和政府对于舆情的传播、发展、引导、控制最为重要。因此，根据上述四个要素，将移动社交网络舆情预警系统细分为4个子系统，包括移动终端用户子系统、社交网站子系统、媒体子系统和政府子系统，在进行细分之后，我们运用Vensim软件绘制其因果关系图。

2.1.1 移动终端用户子系统

主题发布数、转载次数、评论次数和点击次数对网民关注度是正相关的关系，同时事件危害度和事件影响力都对时间作用力呈正相关的关系。网民关注度越高，民意沸腾度越大。相应的民意沸腾度、社交网站影响力和社交网站意见领袖作用力、移动终端用户联系人数量对网络舆情热度均为正反馈，详细的因果关系图如图1所示。

图1 移动终端用户作用力因果关系图

2.1.2 媒体子系统

本文中的媒体包括网络媒体、传统媒体以及移动终端媒体。以媒体活跃度、传统媒体报道次数、网络媒体报道次数、舆论传播速度、政府关注、政府舆情处理速度、社交网站影响力、网民关注度、民意沸腾度、网络舆情热度等要素建立媒体作用力因果关系图。如图2所示。

图2 媒体作用力因果关系图

2.1.3 政府子系统

在政府作用力因果关系中存在数个因果链，具体包括网络舆情热度→+政府关注→+政府舆情处理速度→+政府舆情处理能力→-舆情传播速度→+社交网站影响力→+社交网站意见领袖作用力→+网民关注度→+民意沸腾度→+网络舆情热度，政府关注→+政府危机处理能力→+民众满意度→+政府公信力→+政府作用力→-民意沸腾度→+网络舆情热度→+政府关注，网络舆情热度→+政府关注→+政府舆情处理速度→+政府舆情处理能力→+信息公开度(官媒作用力)→+政府公信力→+政府作用力→-民意沸腾度→+网络舆情热度。如图3所示。

图3 政府作用力因果关系图

2.1.4 社交网站子系统

社交网站作用力可以看作媒体作用力的一种，这里的社交网站仅仅是指舆论传播源，即舆情发布者所在的社交网站。社交网站影响力越大，则用户越多，用户关注度也越高。同样是社交网站，一个新的网站与行业巨头对于舆情传播的推动力相差是巨大的。同样，社交网站意见领袖的影响力也存在明显的差异，社交网站作用力直接影响网络舆情热度。见图4所示。

图4 社交网站作用力因果关系图

2.2 社交网络舆情系统流图

基于上述的因果关系图，以民意沸腾度、网民关注度、政府公信力和媒体作用力作为存量，以网民关注度增加量、政府公信力增加量、媒体作用力增加量和民意沸腾度增加量为流量。建立如图5所示的移动社交网络舆情系统流图。

图5 社交网络舆情系统流图

2.3 模型仿真及分析

2.3.1 模型中的相关方程

(1)模型以天为单位，Final time=15，时间间隔为1天。

(2)事件作用力=(事件危害程度*3+事件影响力*2)*EXP(-(Time/3))

(3)政府公信力增加量=(民众满意度+政府舆情处理能力+政府危机处理能力)*信息公开度/3

(4)网民关注度=INTEG(网民关注度增加量* 0.4+主题发布量*0.15+点击量*0.15+评论量*0.15+转载量*0.15，X)

(5)网民关注度增加量=社交网站影响力*0.3 +事件作用力*0.1+社交网站意见领袖作用*0.4+舆情传播速度*0.2-政府公信力

(6)媒体作用力增加量=媒体活跃度*EXP(-Time/3)-政府公信力*0.15

(7)媒体活跃度=传统媒体报道次数*0.3+网络媒体报道次数*0.7

(8)政府舆情处理能力=官媒作用力*0.3+政府关注*0.7

(9)舆情传播速度=线下舆情传播*0.4+网上舆情传播*0.6-政府舆情处理能力*0.4

(10)民意沸腾度增加量=网民关注度*0.3+媒体作用力*0.4+事件作用力*0.3-政府公信力* 0.4

(11)媒体作用力=INTEG(媒体作用力增加量，X)

2.3.2 仿真结果分析

为了简化仿真，将官媒作用力和信息公开度分为4级，即低级、初级、中级和高级，分别对应数字1、2、3、4。

运行社交网络舆情热度的系统动力学模型，由于在模型中，网络舆情热度与民意沸腾度呈正比例关系，因此民意沸腾度的曲线与网络舆情热度的曲线是一样的，只需给出其中的一个就行，在这里选择民意沸腾度。首次仿真时，将官媒作用力和信息公开度均设为1，此时政府的作用力较低。运行模型，得出下列四个图:事件作用力图、媒体作用力图、民意沸腾度图和政府公信力图。从图6到图9中可以看出，从舆情开始的第1天到第15天，事件作用力是不断下降的。而媒体作用力是先升后降的趋势，在第六天达到一个顶点，随后开始下降。而民意沸腾度，也就是网络舆情热度则是在14天作用到达顶点后开始下降。

图6 事件作用力

图7 媒体作用力

图8 民意沸腾度(1)

图9 政府公信力

对图形进行分析可得:在政府力量介入舆情控制之后，舆情事件的作用力随时间不断降低，媒体的作用力在上升一段时间后得到了控制。民意沸腾度在较长时间的不断增长之后，开始降低。由此可以看出，处于较低水平的时候，政府公信力对于舆情的控制力较低，较长时间才能对舆情预警产生效果，因此将官媒作用力与信息公开度设为中级，即为数字2的时候，再看网络舆情热度的发展状况，如图10所示。

图10 民意沸腾度(2)

从图10中可以看出，在政府的官媒作用力与信息公开度提高之后，网络舆情得到了有效的控制，在第12天到达顶点，然后开始降温。由此看来，如果进一步提高官媒作用力与信息公开度的等级，舆情可以得到更好的控制。

3 结论

本文首先构建移动社交网络舆情预警模型，分析了系统内各个因素之间的作用关系，接着给出模型内反映相互关系的方程，并运用Vensim软件对移动社交网络舆情预警模型进行仿真分析，得出:

(1)政府依旧是舆情预警最重要的力量，对于舆情的监控和预警起着至关重要的作用。政府公信力的强弱直接影响舆情的发展，对于舆情的发展有着直接的引导作用，也就是说政府公信力的提高对于降低舆情热度有着重要的作用。

(2)在影响政府公信力的因素中，官媒作用力与信息公开这两个因素有着十分重要的地位，直接影响政府公信力的强弱。此外，政府舆情处理能力对于舆情的发展也有直接的作用力，较好的政府舆情处理能力能抑制舆情的发展，减缓其发展速度。

同时针对仿真结果，对移动社交网络中的舆情预警提出几点建议:

(1)增强官媒作用力，提高政府信息公开度以加强政府公信力。同时，提高政府对舆情的控制能力。官媒作用力与信息公开度对于政府公信力具有较大的影响力，因此，为了增强政府的公信力，提高这两个因素是十分必要的。同时，为了避免舆情发展过快，需要提高政府舆情控制能力。

(2)政府需要加大对于移动社交网络舆情的关注和监控力度，要尽量防止舆情影响的进一步扩大。此外，政府应该加大舆情监控方面的科研投入，提高对于现有的移动社交网络舆情监控技术以及预警方法的运用力度。同时，对于移动社交网络中的舆情阅读、二次传播量等因素需要有一个准确的计量手段。

(3)提高政府舆情处理能力，对移动社交网络舆情进行正确的引导。政府舆情处理能力直接影响舆情传播速度，对于有效地控制舆情意义重大。同时，提高舆情处理能力也能够使公众对于政府更加满意。

本文重点研究政府公信力在移动社交网络舆情控制和预警方面的作用，发现政府公信力对于舆情的发展具有极其重要的作用。但在移动社交网络舆情预警中，还有许多其他要素对于舆情监控和预警具有较为重要的影响，而在本文中并未对这些因素进行深入的研究，这也是以后研究的重点。

［1］姜胜洪.微博时代突发事件网络舆情研究［J］.理论与现代化，2012，(3):47-51.

［2］许 鑫，章成志，李雯静.国内网络舆情研究的回顾与展望［J］.情报理论与实践，2009，(3):115-120.

［3］唐 涛.移动互联网舆情新特征、新挑战与对策［J］.情报杂志，2014，(3):113-117.

［4］吴绍忠，李淑华.互联网络舆情预警机制研究［J］.中国人民公安大学学报(自然科学版)，2008，(3):38-42.

［5］曾润喜，徐晓林.网络舆情突发事件预警系统、指标与机制［J］.情报杂志，2009，(11):52-54，51.

［6］狄国强，曾华艺，勒中坚，等.网络舆情事件的系统动力学模型与仿真［J］.情报杂志，2012，(8):12-20.

［7］徐学峰，杜晚樱，郝晓霞，等.网络舆情预警机制的系统动力学仿真［J］.青岛大学学报(自然科学版)，2011，(2):83-86.

［8］张一文，齐佳音，马 君，等.网络舆情与非常规突发事件作用机制——基于系统动力学建模分析［J］.情报杂志，2010，(9):1-6.

Construction of the mobile social network and the fore-warning model of public opinions

NIE Feng-ying，ZHANG Yang
(Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing 201144，China)

By making a study of the four elements which influence the spread of public opinions through the mobile social network，the authors hold that it is necessary to construct a dynamic mobile social network and forewarning model of public opinions using the software of Vensim.After making a simulation analysis of the model，it has been found that the strength of government credibility has a direct impact on the development of public opinion.If the strength credibility of the government is high，the problem of unfavorable public opinions will soon be scotched.The enhancement of the strength of credibility of the government plays a very important role in slowing down the spread of unfavorable public opinions.

mobile social netw-ork;Internet public opinion;dynamic system;fore-warning

G202

A

1006-1525(2015)06-0118-05

聂峰英，女，副研究馆员。

2015-05-04

(责任编辑:曹高峰)

江苏省高校哲学社会科学研究基金项目(2013SJB870006);南京信息工程大学高等教育调研及政策研究项目(2014GJ009);江苏省图书馆学会学术研究重点课题(14ZD02);中国气象局软科学项目(气法函［2014］27号)