基于Agent社会仿真的群体情绪偏好条件下谣言传播机制研究

王凌晖

(安徽工商职业学院 工商管理系，安徽 合肥 231131)

基于Agent社会仿真的群体情绪偏好条件下谣言传播机制研究

王凌晖

(安徽工商职业学院 工商管理系，安徽 合肥 231131)

谣言是信息传播扩散的一种表现形式.引入个体情绪偏好概念，将信息的属性与个体的情绪偏好结合起来建立信息传播的个体关注度模型，在此基础上，参考平均场理论建立信息波动扩散与衰减的数量模型.结合个体关注度模型与数量模型，通过个体交互度、情绪偏好、个体关注度等参数构建统一的谣言传播模型，并以个体交互效率的差异来区别谣言与流言.在数学模型的基础上，通过Netlogo软件进行Agent仿真实验设计，通过人工社会仿真与模型相结合，建立个体交互性，模拟并验证模型对现实的映射.最后，提出了有效应对谣言的建议与对策.

仿真；情绪；谣言；传播

0 引 言

在某些特定的社会环境下，人们受外界影响容易形成某些主观性的观点、态度和情感，并逐渐成为一种宏观上的趋势，即群体情绪偏好.利用并迎合这种偏好人为刻意制造某些信息传播扩散以达到特定目的，即形成谣言.人们常说的“流言蜚语”、“小道消息”正是谣言的微观体现.随着人类进入互联网时代，信息通讯手段的多样化，各种信息大行其道，互联网的开放式特性使信息的传播更具扩张性，影响比以往的传统谣言更大.现今谣言在社会不同领域都有所体现，与人们的生活和利益息息相关，包括政治领域、经济领域.由于当前中国社会复杂多变，各种思想交错在一起，由此往往造成对信息存在“选择性偏见”，在传播信息的同时也成为扭曲信息的媒介，客观上对谣言起到了推波助澜的作用，更有个别组织或个人因利益驱使利用这种“群体情绪偏好”传播特定信息以达到目的，例如“抢盐风波”、“绿豆防癌”.使当前谣言更加复杂和难以应付.自古以来，谣言就是困扰社会发展的一大顽疾，并不断透支着社会的诚信.

谣言的历史如人类社会一样已有几千年，但对谣言进行科学的研究则是从20世纪才开始.以数学模型来研究谣言的传播则始于20世纪60年代[1].Daley和Kendall于20世纪60年代借鉴传染病模型提出了谣言传播的数学模型(简称DK模型)，在谣言传播的定量研究中被广泛地运用；Maki和Thomson以及Murray的谣言数学模型研究主要集中于理论分析.此后不断有学者在此基础上进行扩展和深入研究[2].国内学者中，张芳、司光亚等人基于个体在谣言传播的不确定性，建立了个体间的信息沟通函数，宏观模型方面，王长春、陈超等人基于复杂网络构架，从心理学机制和敌我双方的对抗策略角度，引入平均场的概念建立了谣言传播的宏观模型，并用Agent仿真验证了模型的正确性[2].王凌晖根据谣言属性与个体特征的不同，将传统意义上的谣言分为流言与谣言两种传播形式并构建了二者的传播与衰减模型[3].国内目前对该类课题已有了较为广泛的研究.主要集中在谣言尤其是网络谣言的传播行为、传播机制，从实证和实例分析了谣言的类型、产生的原因和发酵的过程，提出了有价值的解决办法.也有从数学模型的角度，试图用纯数学模型将网络谣言抽象化、理论化，从而用及其严谨的数学理论将其定量.还有从某个点来研究在不同社会环境下的谣言机制，如网络暴民、草根领袖等.

这些研究都从不同层次及不同角度对谣言进行了深入的研究.但就整体看，存在以下几点不足：(1)研究对象局限于某一单一信息传播媒介；或者将谣言定义在某些特定时机下，比如突发事件.在研究范围上，也都局限于某一社会领域或者单一事件中，研究结论适用范围有限.相当一部分学者则以案例分析方法，选取当前的一些热门事件，分析了其中谣言的传播特点，但相比上述以数学模型为研究方法的文献，其结论的普遍性有待推敲.(2)没有充分考虑个体特征对于谣言传播的影响.对信息受众的个体特征刻画过于简单.偏重于自发形成的流言传播模式.(3)对流言与谣言的区别过于绝对化，而在现实中，两者之间没有明显的分界线[3].

1 研究思路

在上述分析的基础上，本研究将从三点来展开研究思路.(1)引入个体情绪偏好的概念，将信息的属性与个体的情绪偏好结合起来建立信息的个体关注度模型，在此基础上，借助平均场理论建立信息波动扩散与衰减的宏观传播数量模型.(2)在上述模型的基础上，深入研究信息不对称条件下，谣言的形成机制与传播形式并构建谣言传播扩散的一般模型.以个体交互效率来模糊处理流言与谣言的传播机制与界限，通过个体交互度、情绪偏好、个体关注度等参数构建统一的谣言传播模型，使之更符合现实.(3)为了将抽象化的模型更能直观映射现实世界，引入社会仿真学Agent模型，通过Netlogo人工社会仿真与模型相结合，建立个体交互性，模拟并验证模型对现实的反映.

2 模型心理学原理与假设前提

(1)为简化计算，在模型中假定群体内的个体可视为同质化.群体是指具有某种共同利益或者价值观的个体的集合.个体对谣言的反映是群体反映的微观体现，反之群体对谣言的反映是大量个体反映的宏观体现.

(3)信息受众的个体特征同时具备理性特征与感性特征.感性特征倾向于信任外界信息，理性特征则反之.令个体特征为r，r∈[0，1]；当个体特征倾向理性时，r趋于0，反之则趋于1.r存在两个极端，当r=0时，个体绝对理性，不相信任何外界信息；当r=1时，个体绝对感性，对任何外界信息深信不疑.

(4)严格来说，在单位时间间隔内，信息密度ρ随时间的变化是离散型的，但是如果单位时间间隔足够小，可认为ρ随时间的变化是连续型的[3].

(5)审美疲劳是制约信息传播效果的重要因素.由于审美疲劳的存在，个体对信息的关注程度与兴趣随时间变化是不断下降的.“审美疲劳”，用心理学的原理来解释，是说当刺激反复以同样的方式、强度和频率呈现的时候，反应就开始变弱，现指在生活中对任何人或任何事物失去兴趣，甚至产生厌烦、厌倦或麻木不仁的感觉[4].在信息传播过程中，信息本身与个体利益的相关性与个体对流言的相信程度是影响个体对信息审美疲劳的两个因素，这一点与上述假设2类似.

(6)当个体知晓信息的内容并传播后，个体的行为不会停止，个体间会相互交流与信息相关的内容以寻求事实真相.个体间相互交流信息更多的是出于对信息不确定性的担忧，通过传播交流信息，缓解情绪的不安，以寻求一种集体的认同感，最终达到自我保护的目的，而在谣言环境下，这种现象更明显.这种个体间的信息交互行为自始至终伴随着谣言的传播扩散.本研究将这种现象称之为“个体信息交互”.

3 模型建立

3.1 个体的信息关注度模型

3.2 信息传播数量模型

3.3 个体信息交互模型

根据模型假设6，当群体中个体知晓信息后，个体间会相互交流与信息相关内容以寻求事实真相，已达到缓解情绪的不安和自我保护的功能.而个体间信息交互的结果可表示为交互效率，其中：交互效率=交互强度×交互频率；

交互强度=f(个体关注度，个体特征)=f(θd，r)；

交互频率=f(群体平均度)=f(〈k〉)；

即：交互效率=f(个体关注度，个体特征，群体平均度).

令：交互效率=f(θd，r，〈k〉)=〈k〉rθd.存在以下两种极端情况：

(1)r=0或θd=0，交互效率为1.即此情况下，个体间的信息交互对于个体关注度无任何影响.

(2)r=1且θd=1，交互效率为〈k〉.即此情况下，个体在平均度为〈k〉的群体中每一次交互造成的关注度增加一倍，单位时间内增加的倍数为〈k〉.

信息传播现象中的流言与谣言的区别主要体现在交互效率的不同.流言的交互效率较低，社会群体往往对这种现象不以为然，任其传播并自生自灭.而谣言往往能造成个体较高的关注度，θd较大，则谣言的交互效率要高于流言.同理较为感性的群体，易受外界信息干扰，个体交互效率较高，往往是谣言的高发地.

3.4 谣言传播模型

(1)

上述谣言传播模型的时间矩阵图如图1：

在(2)(3)式中，由于t代表是单位时间间隔的变化，因此ρ(t)是与t相关的数列之和，严格来说其变化是离散型的，故无法求导，但是根据模型假设前提3，将单位时间变化间隔缩短到一定程度，可近似看成连续的，则(2)(3)式均可求导.

结合(2)(3)的分析，得到了谣言传播模型图，如图2、图3、图4分别为a〈k〉ra不同取值条件下的谣言密度ρ(t)的随时间的变化趋势.

图2a〈k〉ra=1条件下谣言传播图

图3a〈k〉ra>1条件下谣言传播图

图4a〈k〉ra<1条件下谣言传播图

4 仿真实验

本模型采用Netlogo软件进行Agent仿真实验，模型仿真构建思路如下：

(1)以单位patch上的不同turtle数量来模拟不同的群体平均度〈k〉，turtle数量类似于现实中个体数量.由turtle数量密度差异导致的交互概率变化来模拟不同〈k〉对交互效率的影响.

(2)赋予turtle个体变量energy(能量)，以模拟个体对谣言的关注度.以turtle个体运动中energy消耗率来模拟审美疲劳造成的关注度下降，并以个体的energy恢复率来模拟个体交互造成的关注度变化率.

(3)以turtle个体的数量变化来模拟谣言传播数量变化，由此导致的单位面积turtle数量密度变化可等同于信息密度变化趋势.

图5 Agent仿真矩阵图

图6 仿真个体动态路径拓扑图

ara<1a=0.33 r=0.3=20 r=0.3=20 a=0.33=20=30a=0.25a=0.4r=0.2r=0.4密度峰值112.4134.357.8140.992.9131.9峰值时间35.433.044.648.735.142.3仿真绘图图7图8图9图10图11图12

图7

图8

图9

图10

图11

图12

仿真选取不同取值的〈k〉、r以及a来完成，其中a=θd.不同参数的取值及仿真结果如表1，以及图7至图12.通过仿真实验，得到以下实验结论：

(1)群体平均度〈k〉越大，ρ(t)峰值越大，且到达峰值所需时间越短，但是没有显著性的时间差异.

(2)个体关注度a越高，或者相当于信息衰减率θd越低，ρ(t)峰值越大，且到达峰值所需时间越短，通过图10可以发现，ρ(t)峰值持续时间也越长.

(3)与个体关注度a类似，个体特征值r越大，即个体越感性，ρ(t)峰值越大，峰值持续时间越长.

(4)由图8与图10及图12的比较，通过小幅度提高a或r抵消了因大幅降低〈k〉所造成的ρ(t)峰值下降，并延长了峰值的持续时间.

(5)由图7与图9及图11的比较，当〈k〉保持不变，a或r的小幅变动造成了ρ(t)峰值的大幅下降，且峰值的持续时间有所减少.

上述仿真实验表明，群体平均度〈k〉对于谣言传播扩散速度的影响较大，而从谣言的传播力度和持续时间的角度看，个体特征r和个体关注度a则是最大的影响因素.

5 结论与对策

通过以上模型构建以及仿真实验，得到以下几点结论.

(1)流言与谣言都是客观存在的信息扩散现象.相比流言，谣言使个体产生较大的关注度，群体内个体交互效率高于流言传播.因此其传播时间及信息密度均大于流言.

(2)社会平均度〈k〉决定了谣言的扩散速度，信息受众的个体特征及信息关注度则决定了谣言密度和持续时间.因此，真正决定谣言影响力的是谣言本身所包含的信息以及信息受众的理性程度.

(3)互联网条件下，各类社交软件使社会平均度趋于无穷大，而各种因素造成的群体情绪偏好则造成了社会大众极度缺乏理性思考.因此某些社会热点事件或信息由于较高的关注度而极易演变成谣言.

因此，当谣言开始传播时，通过外力的介入使社会平均度〈k〉降低，是压制谣言传播的有效方法，也是能在短期内有效应付突发谣言的唯一方法.在互联网条件下尤为如此.但从长远看，是得不偿失的.谣言滋生的土壤是社会公共信息的不透明，以及个体对自身处境的担忧.因此真正消除谣言，需要提高社会公共事务的透明度以及公共单位的公信力、权威性，让权力在阳光下运行[3].

社会民生领域由于各方矛盾较为突出，极易产生利益共鸣，从而导致群体情绪的偏见和理性思维的缺失，“谣言不止于智者，而是止于下一个谣言”，正是这种现象真实的写照.因此要增强人们的主观意识、提高自身独立思考的能力；同时坚持公开、公平、公正地处理社会热点问题，真正地让“谣言止于智者”.

[1]张芳，司光亚，罗批.一个基于沟通函数的谣言传播仿真模型[J].系统仿真学报，2011(11)：2482-2486.

[2]王长春，陈超.基于复杂网络的谣言传播模型[J].系统工程理论与实践，2012(1)：203-210.

[3]王凌晖.基于传播场理论的信息波动扩散与衰减模型[J].阜阳师范学院学报(自然科学版)，2016(12)：9-14.

[4]百度.审美疲劳[OB/EL].http：//baike.baidu.com/link?url=BU61ky5EVZY-705WJDwLpmperbq60OOPASONSIjSwjdPB0J-Ils35ZO0eSPv8QjfL3cH2bOCpBs5MQfojZGoUa，2015-6/2016-6.

[责任编辑：王 军]

Studyonthemechanismofrumorspreadingbasedonagentsocialsimulation

WANG Linghui

(Department of Business Administration，Anhui Business Vocational College，Hefei 231131，China)

Rumor is a form of expression of the spread of information.The concept of individual emotional preference is introduced，and the attribute of information is combined with the individual’s emotional preference to establish the individual attention degree model of information dissemination.On this basis，the quantitative field theory is used to establish the quantity model of information fluctuation and attenuation.Combined with individual attention degree model and quantity model，through the individual interaction degree，emotional preference，individual attention and other parameters to build a unified rumor spread model，and the difference of individual interaction efficiency to distinguish between rumors and rumors.Based on the mathematical model，Agent log simulation experiment design is carried out by Netlogo software.Through the combination of artificial social simulation and model，the individual interaction is established，and the model is simulated and verified.Finally，put forward the effective response to rumors of the recommendations and countermeasures.

simulation;emotions;rumors;spread

2017-05-08

安徽省高校自然科学研究重点项目“基于人工社会—Agent社会仿真的群体情绪偏好条件下谣言传播机制研究”(KJ2015A405);安徽省高校科学研究一般项目“基于云模型的电子商务信任链评价机制研究”(KJ2016B007)；“基于价值链视角的安徽农业企业电子商务模式选择研究”(SK2016B003)

王凌晖(1983—)，男，安徽安庆人，安徽工商职业学院讲师，管理学硕士，主要从事电子商务的研究.

TP311.5

A

1672-3600(2017)12-0005-06