基于观点聚合模型的网络舆情形成与变动中的群体影响分析

摘 要：根据Weisbuch-Deffuant的社会动力学研究范式，构建观点聚合模型，进行仿真分析。通过以上的几点研究，用案例来分析网络舆情的演化。

关键词：网络舆情；群体影响；动力模型；观点聚合

1 Weisbuch-Deffuant建模方案

根据Weisbuch-Deffuant模型的雏形，假设群体范围为N，i和j是从群体中随机挑选的两个样本，它们在时间点x的观点得取值为mi（x）和mj（x），且mi（x），mj（x）∈[0，1]，给定信任阈值？着，它是值域是[0，1]之间的一个常数，如果| mi（x）-mj（x） |？燮？着，那么：

影响系统收敛速度的μ叫做模型的收敛系数，所以在Weisbuch-

Deffuant模型中拥有的作用很重要。另外，改变 μ的取值也能对群体的特性完成范围限定。μ在区间[0，0.5]上取值，当μ=0时，全部样本都一直坚定的不改变自己的观点；當μ=0.5时，交互观点的彼此能取得双方观点的平均值。为了使模型简化，在Weisbuch-Deffuant 模型的雏形中，μ的值一般固定在0.5，也就是观点交互的规定为：

2 网络舆情观点聚合模型构建

考虑到Weisbuch-Deffuant模型存在的缺点和网络空间中特殊的观点聚合过程，该论文以Weisbuch-Deffuant模型为前提，提出了一种展示网络舆情观点聚合过程和内部规律的进化Weisbuch-Deffuant模型（Adjusted Weisbuch-Deffuant Model）。

以忽略观点聚合空间中成员加入和退出为前提，假设群体规模为N，{1，2，3，…，i，…，n}是组成N的样本组，每个样本组成的社会网络为G（N，E），公式中，E为网络里边的个数。假设i是群体里的一个随机样本，该样本在时间点x围绕某一个网络舆情议题或问题的个人观点值为pxi，并且pxi∈[0，1]。因为个人观点交换过程的延迟性和其它干扰因素，网络空间里交互观点的行为一般不属于个体样本之间深入的交换观点或意见，而属于个体样本与其它样本观点的反应，进而，一定程度的修正自己的观点。换言之，网络舆情观点聚合过程中的个体交互行为本质上倾向于一种个体对他人观点的参照行为。所以，本论文假设网络舆情观点聚合过程中的个体观点独立的与时间相关变化。亦即：

由此得到了网络舆情观点聚合过程的规则如下：

3 总结

因为网络舆情是一个不断发生变化的动态过程，该研究要在动态的理论视角的基础上进行描述和阐释，因此，本研究以观点动力学为研究依据，通过揭示网络舆情演化这一复杂的现象背后的个人的观点以及群体的影响，构建新的理论模型，并对新的模型进行仿真。本论文的创新如下：1）演化的网络舆情是一个多主体的交互模式，并且它是以弱连接的桥接作用、层级化的交互模型、中心节点的辐射的作用为特征进行的；2）在网络舆情演化模型的构建及研究过程中，用分阶结构为理论框架处理演化的交融；3）建立了网络舆情演化中的新模型-观点聚合模型，最后进行计算机仿真分析；

参考文献：

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基金项目：教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目资助（NO.14XJC840002）；甘肃省社科规划项目（NO.YB098）；甘肃省高等学校科研项目资助（NO.2014B-064）；甘肃政法学院校级科研资助重点项目（NO.GZFXZDLW008）

作者简介：王飞（1978-），男，汉族，辽宁阜新人，硕士，副教授，主要研究方向为网络舆情，网络安全。