基于自组织的国家形象传播模式构建*——兼论与国家形象互联网承载力的对接

郑晨予（清华大学新闻与传播学院，北京　100084）



基于自组织的国家形象传播模式构建*——兼论与国家形象互联网承载力的对接

郑晨予
（清华大学新闻与传播学院，北京100084）

摘要：文章针对国家形象传播中稳态构建、分工协作、路径探寻三个紧密环扣、层步推进的关键问题，运用计算机仿生学中的自组织理念，应对关键问题当中共性的动态持续、规模繁硕、宏微差异的三大难点，构建国家形象传播的新型传播模式。为解决此三个关键问题，文章选用了对应的内稳态维持、劳力分配、觅食寻径的三个自组织隐喻，提出定量抽象化的数学模型，生成并设计相应的架构、算法和行为准则，为国家形象传播的实践提供参考，并就构建的传播模式与国家形象互联网承载力的提升进行了应用层面的对接。

关键词：国家形象；传播模式；自组织；计算机仿生学；互联网承载力

本刊网址·在线杂志：www．jhlt．net．cn

国家形象是他方对本国主观感受和认识的集合。各个国家都希望他方能够对本国产生一个符合本国国家利益的感知，即本国所期望的国家未来形象（desired future image）。［1］国家形象传播的本质目的，正是为了使受众接收，并长期持有这一国家形象的信息，进而稳步保持并提升本国在受众中积极正面的国家形象。要达到以上目的，国家形象的传播面临着多方面的挑战。本文探讨其中的三个关键问题：（1）稳态构建——国家形象在受众的主观感知中会随着客观世界的变动而不断变化。应对这些变化，如何做到当机立断、有的放矢，及时且有针对性地确定国家形象传播的恰当信息，通过设定的传播任务的完成，使受众对本国的感知稳定在本国所期望的国家未来形象这一状态之中。（2）分工协作——面对当前不断生成的国家形象传播信息和任务，如何做到物尽其用、人尽其才、齐心协力、统筹兼顾，使得一方面在微观上，每个国家形象传播任务由最适合的传播者领取完成；另一方面在宏观上，国家形象传播者之间形成搭配纵深，从而充分优化利用国家形象传播资源，形成国家形象传播的最佳合力。（3）路径探寻——在国家形象传播中，信息到达传播受众的传播路径并不单一，实质上形成了一个国家形象的大型传播网络。此传播网络的节点角色、链路效率、和拓扑结构都在不断变化。如何在其中探寻并利用高质量的传播路径，提升国家形象的传播效率和效果。

解决以上三个环环相扣、步步相连的国家形象传播关键问题，有三个共性的难点：（1）动态持续——变化，是国家形象传播的常态。无论是客观世界中的动态，还是新国家形象传播信息和任务的生成、亦或是国家形象传播网络中的变化，都要求实时且有效地应对。（2）规模繁硕——国家形象传播所需解决的问题的规模非常大。要取得的高质高效的传播效果，对传播受众、传播信息、传播者、和传播渠道进行的考量，都在以国家为大小单位的数量级上。（3）宏微差异——在微观上专注每一个国家形象传播任务高质完成的同时，又兼顾宏观上国家形象传播战略目标的统筹进展，实现整体国家形象传播资源的高效利用，是一个复杂联合优化问题。两者的有机融合需要高度的传播智慧。

传统的集中式（centralized）组织把控管理指导国家形象传播的模式，在面对稳态构建、分工协作、路径选取的问题时，不能很好地应对上述三大难点。究其原因，想要集中地处理国家形象传播这一国家数量级规模的问题，需耗费大量的传播资源。即使有相应的团队或组织能成功获取，在面对国家形象传播中的持续动态特性能做到实时应对不延迟，事无巨细不遗漏，处理高效不疲倦也非常不易。

本文认为，运用仿生学中的自组织（self-organization）理念，可构建所需的国家形象新型传播模式。于1947年被Ashby［2］首次定量抽象化，并最终为Prehofer等［3］明确完整定义的自组织，指分散在各处的群体成员，独立地遵照一定的行为准则，通过仅与其所处的周围环境或邻近成员进行局部交互，从而共同自发地形成整个群体所需求的全局模式。自组织理念与对参与个体进行整体统一的把控、规划、统筹、管理、指导的集中式组织理念的不同，主要集中在五点，包含形式和方法的不同、理想效能的不同、思维方式的不同、系统性能的不同和操作效率的不同。自组织采取的是基于辩证逆向和计算机互联网思维的自下而上、自局部而全局、自微观而宏观的形式方法，理想效能是“小河有水大河满”。

由于自组织纯粹基于局部观察、思考和行动，它拥有适应性、可靠性、鲁棒性和可扩展性的天然特征，恰可应对国家形象传播中“持续动态”和“规模繁硕”的难点。更为重要的是，自组织通过局部行为形成的全局整体模式所取得的效果，要超过每个个体成员的单独行为所能获得的效果相加的总和。这正是国家形象传播中应对“宏微差异”难点时所亟须的。

自组织的运用多基于计算机仿生学算法（biologically inspired algorithms），在本文的前期研究中，已完成了对仿生学算法的综述。［4］而将自组织运用到国家形象传播中，则需进一步采取计算机智慧传播的手段方法。具体来说，本文选用了以下三个自组织隐喻（metaphor），以分别对应处理国家形象传播中的稳态构建、分工协作、路径探寻这三个关键问题。通过量化抽象化对其分别建立数学模型，设计或推导出计算机算法及人的行为准则指导国家形象传播实践，构建基于自组织的国家形象传播模式：（1）内稳态维持——生物体（例如人类）拥有在大量内部和外部变化的环境中，通过对所感知的变化分别采取有针对性的行动，维持自身机能正常运转所需要的稳定状态的能力。这恰对应满足在客观世界持续动态的环境中，通过有的放矢的国家形象传播，使受众对本国国家形象的感知稳定在本国利益所需要的状态的构建需求。（2）劳力分配——在大量昆虫（例如蜜蜂）群组中，不同的任务能够同时由各自最为适合的个体来执行。通过每个成员单独决定是否承担某个任务或担任某个角色，既在个体上令每个任务的执行更为专业和专注，又在整体上提供了针对全部工作量的劳动力的优化分布。这恰对应满足国家形象传播中各项传播任务由能者为之，搭配聚力的分工协作需求。（3）觅食寻径——蚂蚁群组通过每个个体对周围环境进行改变和反应，间接与邻近成员互动，从而使群体找到到达食物地点的最短路径。这恰对应满足在国家形象传播网络中，探寻和利用高质传播路径，使国家形象的信息有效高效地传达给受众，从而提升国家形象传播效率效果的需求。

一、基于内稳态维持隐喻的国家形象传播稳态构建

Owens等［5］对生物体内稳态维持机制进行了建模。其抽象化体系架构中包含的如下组件，对构建维持国家形象稳态的系统传播模式具有方法论式的指引意义：

1．传感器——在生物体中大量分布，用于感知内部和外部环境中的变化。在国家形象传播中，同样可布设大量分布的传感器，观察监测客观世界及受众主观感知的变化。这些传感器既可以是自动化的，也可以是人工的。自动化的传感器可以实现实时高效、长期细致的观测，这是耗费大量传播资源的人工传感很难做到的。同时，其生成的海量即时数据，可通过数据挖掘和信息提取技术对其进行分析，发现隐藏在其中的高维模式，为国家形象传播者后期的判断和决策提供参考依据。人工传感则具有自动化传感所缺乏的思考辨析能力，将其与自动化传感进行结合，可优势互补地提升整体的观测和分析能力。

2．内稳态变量及其期望值——即各项用于描述生物体当前自身状态的指标。若每个指标都稳定在各自的期望值，则表明生物体达到了维持自身机能正常运转所需的内稳态。对国家形象传播而言，定量衡量国家形象的内稳态，则需要相应建立国家形象的指数体系。每个指数的当前取值可由上文的传感器模块提供，其期望值，则应定为其符合本国国家利益的最佳取值。本文认为，应从本国的国家利益和传播受众的主观感知焦点两个维度构建国家形象的动态指数体系。

3．驱动器——能被生物体用来有效改变内外部环境，从而维持自身的内稳态。国家形象传播当中的驱动器即是能够有效引导改变受众认知的人文社科原理规律方法手段。通过运用多学科人文智慧的驱动器，生成并完成下文定义的传播信息和任务，使国家形象指数稳定在其期望值。

4．内稳态反应及任务——生物体运用驱动器对传感器观测到的内外部环境变化进行反应，以修正偏离期望值的内稳态变量。这些行为可以用待执行的各项内稳态任务进行描述。确定国家形象内稳态传播任务的核心，是确定目标受众和恰当信息。在任务完成之后，需进行反馈调试。即，通过衡量任务的完成对国家形象指数的提升效果，回溯修正相应驱动器的选择和内稳态任务的生成。

上述系统传播模式取得成功的关键在于其是否能够辩证应对客观世界和受众主观感知的变化。一方面，系统应及时自我调整以适应当前环境。另一方面，过度适应将导致系统不能妥善应对新变化。Owens等建议对这个平衡点可以采用信息论当中的香农信息熵（Shannon entropy）［6］，即所含信息量进行掌握。对国家形象传播而言，此衡量的标度定义如下：

上述公式等号左方的B（t）代表在当前时刻t，客观世界和传播受众认知变化速率与国家形象传播内稳态系统的应变速率之差。若，则代表系统对环境变化过度适应，需降低应变灵敏度。反之则应加深加强加快适应环境的步伐。等号右方的被减数代表环境的香农信息熵变化率，减数则代表系统与环境共享的信息的变化率。H（S）是系统所含全部信息量，H（S誇E）则是系统所含与环境无关的信息量。两者的差即是系统与环境共享的香农信息熵。

二、基于劳力分配隐喻的国家形象传播分工协作

Bonabeau等［7］对昆虫群组（如蜜蜂）中的自组织劳力分配机制进行了建模，充分阐释了在面临群组中任务和成员动态多变及数量繁硕的情况下，如何进行宏微融合优化劳力分布的原理方法。其中已被定量验证并广泛运用的反应阈值算法恰可用来构建对应的国家形象传播者分工协作模式。

具体来说，每个国家形象传播者将独自决定是否承担某一国家形象传播任务。每个传播任务则会定义一个自己的激励值，用来吸引合适的传播者将其内含的国家形象信息传播给指定受众。任务要求的专业化细分水平越高，激励值越小。任务要求越多的传播者协作，激励值越大。每个传播者对各个发布的传播任务都定义有一个对应阈值。当任务激励值大于阈值，此传播者便承担此任务。一个国家形象的传播者承担某个国家形象传播任务越游刃有余，其定义的对应阈值也越小。

如上述公式所示，国家形象传播任务j将其激励值定为Sj。国家形象传播者i将其对发布的传播任务j的承担阈值定为θij。通过对等号右方的计算，传播者i可单独决定，承担传播任务j的概率Tij。n是大于1的常数，用来定义阈值的陡度（steepness）。当国家形象的传播者都遵循这一自组织行为准则承接国家形象传播任务时，在整体上可形成所期望的分工合作模式。

当某个国家形象传播任务j已被一定数量的合适的传播者承担后，其吸引更多传播者的需求就会降低，与此对应的激励值Sj也应降低。当没有足够专业化的细分传播者能够承担此任务时，激励值Sj应被提升，以使更多阈值高的传播者（即对此传播任务不是特别擅长的传播者）也加入到向特定受众传播其内含的国家形象信息的工作中来。

上述公式定义了国家形象传播任务j的激励值Sj随时间调整的行为准则。mumresp是当前承接国家形象传播任务j的传播者数量。常数α是该数值占激励值调整总量的比例。常数β则激励值在单位时间内用于吸引更多传播者的增长量。

从本质上说，国家形象的传播者是通过单独对实时发布的国家形象传播任务进行观察，作出承接与否的交互，影响传播任务的激励值变化，从而实现与其他传播者的间接互动，进而构建国家形象传播的劳力分配模式的。国家形象传播任务这个集合实际上成为了所有国家形象传播者们进行相互统筹协调的媒介。选择承接相同国家形象传播任务的传播者们自然而然地就产生了目标共识，可直接进行团队集成合作，形成向指定受众传播任务内含的国家形象信息的传播合力。国家形象传播任务的激励值列表则充当了注册表和路线图的角色，实时地记录、调整、发布当前国家形象传播任务的分工和进展情况。

三、基于觅食寻径隐喻的国家形象传播路径探寻

蚂蚁群组在觅食时会持续地在经过的路径上留下其分泌的化学物质费洛蒙。费洛蒙会随着时间的流逝逐渐挥发。到达食物地点较短的路径，因蚂蚁能更快地在其上往返，而迅速聚集了较多的费洛蒙。蚂蚁自身则习惯在费洛蒙浓度较高的路径上行进。如此一来，吸引了更多蚂蚁的较短路径的费洛蒙浓度会得到进一步的提升。这个基于正向反馈的良性循环，使得蚂蚁群组能够探寻到并行进在到达食物地点的最短路径之上。这恰可用来构建国家形象传播网络中高质传播路径的探寻和利用模式。

Dorigo等［8］对上述蚂蚁觅食寻径自组织模式进行了建模，提出的蚂蚁群组优化模型已被定量验证，并被大量地运用在计算机网络路径探寻和利用算法当中。在国家形象传播网络内，每个传播节点可经由不同的相邻节点向目标节点传播国家形象的信息。对当前节点而言，选择不同的相邻节点进行传播即选择了不同的传播路径。每个传播节点通过独自测量利用这些路径传播国家信息取得的不同传播效果，计算传播效率，并据此记录更新路径的费洛蒙浓度，在承担新的传播任务时，随机选择费洛蒙浓度高的路径。

本文定义，从当前节点到目标节点的国家形象传播路径的“长度”由该路径的传播效率进行表征。即将一个单位的国家形象信息通过此路径传播给目标节点，当前节点需投入的传播资源总量。一条路径的传播效率越高，其“长度”越短。当前节点可测量每次完成传播任务后目标节点经由此路径接受到的国家形象信息熵，并通过计算其与当前节点在此次任务中投入的资源总量的比，获得此路径的当前传播效率采样。

上述公式定义了当前节点经由相邻节点i向目标节点j传播国家形象信息的传播路径费洛蒙浓度值τij（t）随时间的变化。等式右方的第一个加数代表着单位时间内，此路径上原先遗留的费洛蒙的挥发量。等号右方的第二个加数则代表着单位时间内，国家形象传播在此路径上留下的新的费洛蒙。ρ是介于0和1之间的常数，定义了路径上挥发和新增费洛蒙之间的平衡比例。ηij是此路径“长度”的反比，即当前测得的路径传播效率值。

上述公式则定义了当前节点承接新的针对目标节点j的国家形象传播任务时，选择利用经由相邻节点i的路径进行传播的概率。等式右方的分子是当前路径的实时费洛蒙浓度值。等式右方的分母则是从当前节点经由其各个相邻节点k到达目标节点j的所有传播路径的费洛蒙浓度值之和。Ncur是当前节点的相邻节点集合。

每个节点在完成一项传播任务后独自更新相应传播路径的费洛蒙浓度值τij（t），在承接一项新任务后，独自计算可用路径的选取利用概率pij（t），选用传播概率高的路径进行传播。当整个国家形象传播网络中的节点都遵循此行为准则进行操作，传播路径的探寻和利用将收敛，进而完成国家形象传播觅食寻径模式的构建。

四、自组织传播模式与国家形象互联网承载力的对接

承载力概念源于地质工程学领域。对它的广泛运用则主要集中在其对承载对象的接纳承受的功能属性上，如区域承载力、生态承载力等，强调对承接体容量的上限衡量，即capacity。本文认为，接承容量只是承载力概念一面。在另一面，承载力作为力的一种，具备force的物理属性，即在施加时能对承载对象的运动变化趋势产生改变。换而言之，承载力同时也是使承载对象朝积极正面方向改变的驱动源泉，如国家形象塑造与传播的音乐承载力。

对国家形象的互联网承载力而言，国家形象是承载对象，互联网则是接承体。从承载力的一体两面来看，互联网一方面以“互联网上的国家形象”的方式接承着国家形象。考量互联网上的形象在国家形象中所占的比重即是在探求互联网承载力的接承容量的一面。另一方面，国家形象具有持续动态的特性，逆水行舟不进则退。互联网则可以“互联网+”等方式，提供国家形象承载力的驱动源泉一面，改变国家形象的固有变化趋势，为国家形象的提升提供正能量。

首先，针对互联网上国家形象的实时状态如何监测、变化趋势如何预测的问题。内稳态维持模式中的传感器和内稳态变量模块可提供解决方案参考：互联网中每一个节点都是天然的传感器，加上万物互联理念的广泛应用，造成了在整个赛博物理空间中，持续有大体量的受众行为轨迹的元数据可供分析。添加上对互联网传播中内容四要素的文字、声音、图像、影像的计算机自动化解析，通过分布式并行计算的运用，可在互联网上实时勾勒出国家形象的大数据映像。由于得到的是国家形象的映像快照，可依此对国家形象的变化趋势进行预判和预警。将传感器模块中自动化提取的高阶信息再作为参考辅助，依赖人的智慧综合考量国家利益和受众感知焦点的实际需求情况，可构建互联网国家形象内稳态变量体系，实现对国家形象监、预测的智能增幅。

其次，针对互联网上应向哪些受众传播什么国家形象的信息，以及以何种方式方法传播更为有效的问题，内稳态维持模式中的驱动器和内稳态反应模块可提供解决方案参考：通过对受众进行非监督式机器学习，可将其进行自动化智能化的分类。在此基础上依据人文的智慧指引进行互联网上的量身定制和分类推送，随后衡量内稳态变量的变化，比较不同方法传播的国家形象信息在不同受众群中取得的传播效果，持续地进行反馈回溯和修正迭代，最终达到针对分众的国家形象传播信息和方法的优化。从另一个角度来看，正是互联网提供了进行大规模细分众的国家形象传播控制实验的可能性。类似地，在互联网上通过实时监测国家形象传播系统内外的香农信息熵的变化，达到国家形象传播应变灵敏度的自动调节也成为了可能。

再次，针对中国作为互联网大国，如何在国家形象传播中将数量优势转化为质量优势，真正形成国家形象传播的高低搭配和纵深层进的问题，劳力分配模式可提供解决方案参考：互联网参与节点皆有成为自媒体进行国家形象传播的可能性。通过互联网云平台上国家形象传播任务的动态发布，让互联网上包括自媒体在内的各类媒体，以自组织的方式单独确定和承担自己擅长的适量任务，以此间接互动进行互联网上国家形象传播的相互协调与合力统筹，最终达成劳动力的优化分布。此外，由于普适计算理念的广泛应用，国家形象的传播者可随时随地无间断地通过各种终端接入互联网进行操作，持续便捷地传播国家形象。

最后，针对互联网上新媒体不断出现，如何在其中选用高质路径，将国家形象信息以最高效的方式传播到目标受众的问题，觅食寻径模式可提供解决方案参考：无论互联网上的新媒体如何变化，参与者仍需通过组成动态网络来进行国家形象的传播。通过遵循自组织的简单原则进行临近交互，传播者们可探寻到并利用好高质量的国家形象传播路径，在基于互联网的新媒体中提升国家形象传播的效率和效果。

参考文献：

［1］Fan Y.Key perspectives in nation image：a conceptual framework for nation branding［J］.Brunel Business School，2008.

［2］Ashby W R.Principles of the self -organizing dynamic system［J］.Journal of General Psychology，1947，37（2）：125-128.

［3］Prehofer C，Bettstetter C.Self-organization in communicationnetworks：principlesanddesignparadigms［J］. Communications Magazine IEEE，2005，43（7）：78-85.

［4］Zheng C，Sicker D C.A Survey on Biologically Inspired Algorithms for Computer Networking［J］. Communications Surveys & Tutorials IEEE，2013，15 （3）：1160-1191.

［5］Owens N D，Timmis J，Greensted A J，et al.On Immune Inspired Homeostasis for Electronic Systems.［J］.Lecture Notes in Computer Science，2007：216-227.

［6］Shannon，C.E.A mathematical theory of communication［J］.Bell System Technical Journal，1948，27 （3）：379-423.

［7］Bonabeau E，Theraulaz G，Deneubourg J L.Quantitative Study of the Fixed Threshold Model for the Regulation of Division of Labour in Insect Societies ［J］.Proceedings of the Royal Society of London B Biological Sciences，1996，263（1376）：1565-1569.

［8］Dorigo M，Maniezzo V，Colorni A.Ant system：Optimization by a colony of cooperating agents［J］. IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics Part B，1996，26（1）：29 - 41.

（责任编辑焦德武）

作者简介：郑晨予（1986—），清华大学新闻与传播学院博士后，美国科罗拉多大学博尔德分校计算机科学哲学博士，主要研究方向：国家形象的塑造与传播。

*基金项目：中国博士后科学基金项目一等资助课题“基于自组织的国家形象传播模式研究”（2015M570069）

中图分类号：G206

文献标志码：A

文章编号：1001－862X（2016）01－0149－005