基于Logistic模型的突发事件网络舆情演化与干预研究

杨阳

摘要：突发事件网络舆情包含众多主体，各网络舆情主体的共同作用导致网络舆情复杂多变，网媒和政府作为舆情演化的主要干预力量，其干预行为在很大程度上控制着舆情演变方向。围绕网民、网媒和政府关系问题，分析网络舆情演化过程中网媒和政府对舆情的干预机制，并通过微分方程构建网媒和政府干预下的网络舆情演化模型，模拟仿真不同干预情景、干预节点以及干预强度对网络舆情演化路径变化的影响，为政府治理舆情提供决策参考。

关键词：突发事件;网络舆情;信息量;干预强度;干预节点

DOI：10.11907/rjd k.191674

中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）012-0098-04

0引言

当前社会矛盾的不断积累导致突发事件网络舆情频繁发生，如近几年“天津港爆炸事件”、“上海外滩踩踏事件”和“重庆公交坠江事件”等等。这些突发事件通过网络媒体和社交平台，短时间引发大量网民关注和讨论。在各种矛盾、利益刺激下，网媒易产生责任缺失和主观解读等乱象，导致各种舆情信息快速交织汇集在网络空间，很容易对网民产生影响，造成舆情走势不定，而政府在应对网络舆情时也具有不确定性。因此，研究网络舆情演化中网媒和政府的干预作用，对于政府应急决策和采取干预措施调控舆情态势具有重要的现实意义。

网络舆情研究涵盖多个主题，网络舆情演变和干预是研究热点，如从舆论观点和话题演变角度，Musselle考察了观点对立的媒体对网民意见演化的影响，发现对立媒体连接网民数量越多，对网民观点演化的影响越大。还有诸如媒体数量、报道频率以及媒体的引导强度、引导范围和引导时间等属性的影响。Yang研究了不同类型话题传播过程中各类媒体节点影响力变化对话题演变的影响;朱恒民從媒体数量、报道力度和可信度等角度研究媒体对话题演化的作用。从传播角度包括以下几个主题：①媒体干预。顾雨狄、狄岚等通过传染病模型研究了媒体干预度对舆情传播的作用。梅妍霜围绕媒体协同作用机制，仿真分析了媒体作用节点和作用时长对舆情传播的影响，发现媒体前期介人更有利于话题传播;②政府干预。李春发、邓青分析了政府不同干预时间节点和干预强度对舆情传播扩散的抑制效果。王治莹借助网络舆情传播模型，分析了政府的不同干预措施、干预情景对舆情信息传播系统的影响，为政府干预舆情信息传播决策提供支持;③媒体和政府。曾群基于社会认知的情感反应和风险认知两个维度进行分析，发现媒体干预和政府引导对受众的社会认知均有显著影响。项权引入媒体和官方等外部因素，分析了媒体传播对传播者产生的正反馈作用以及官方干预对传播者产生的负反馈作用，比较了官方的4种干预方式效果。从舆情交互角度，兰月新、夏一雪分别从网民与媒体和政府，以及媒体平台之间交互的角度，研究了政府、媒体对舆情的影响。

但上述研究仍然存在一定的不足，如以社会网络为基础的网络舆情观点演变的干预研究，大多局限于通过加入媒体节点，过于关注模型和媒体节点本身在模型中的体现。而在网络舆情传播和交互相关研究中，学者大多独立考虑媒体或者政府的干预作用，忽略了主体之间的相互关联关系，也未考虑到媒体和政府既有积极的一面也有消极的一面。综合上述分析，本文围绕网民、网媒和政府之间的相互关系，研究网络舆情演化过程中网媒和政府对舆情的正面及负面干预作用，旨在为网络舆情的有效治理提供决策建议。

1突发事件网络舆情演化与干预分析

1.1网媒和政府干预机理分析

突发事件网络舆情包含网民、媒体、政府和意见领袖等多个参与主体，其演化过程也是各舆情主体之间相互联系、相互作用的结果。从舆情形成、发展到消退的整个过程中，网民会不断受到网媒和政府的影响，从而导致舆情自然演化规律发生变化。

（1）网媒作为网络舆情信息的传播媒介，既能以虚假消息、主观片面性新闻等形式诱导网民过度关注与参与，阻滞舆情的自然发展，加速网络空间舆情信息的生成和扩散，也可以通过全面客观的报道和引导性新闻促使网民理性对待突发事件，推动舆情自然发展。

（2）政府作为网络舆情的应急管理者，其积极的管控能有效引导网民，治理网媒，如通过对突发事件进行调查澄清、信息公开和发布通告等调控舆情，防止舆情信息的传播和扩散。但在实际的舆情发展过程中，政府也会由于形势误判或者逃避心理等引起网民不满，甚至因疏于对网媒的监管导致各种谣言弥漫等。

网民、网媒和政府之间均以信息为载体，即网媒和政府的干预作用可以以网民信息量来转化和体现。因此，本文以网民信息量（网络舆情）为核心构建网媒和政府干预的网络舆情演化模型。

1.2网媒和政府干预博弈机制分析

有学者认为网络舆情的演化过程实质上就是舆情相关利益体博弈的过程，即在突发事件网络舆情演化过程中，网媒和政府均可能采取不同干预策略，相互之间存在博弈关系，故本文利用演化博弈理论，构建网媒与政府干预舆情的动态博弈模型。

假设一：网媒和政府在网络舆情的演化中均不理性，网媒根据实际利益关系选择推动、阻滞策略，政府根据当前舆情发展形势选择积极管控、消极管控策略。

假设二：假设网媒选择推动策略的概率为p，政府选择积极的概率为q，p，q∈（0，1）。网媒和政府选择不同策略组合时，其收益矩阵如表1所示，表2为各项收益解释。

2.3网络舆情演化模型构建

网络舆情即网民通过互联网对某一网络话题进行交流的信息总和。在生命周期理论基础上，网络舆情信息总和的“s”型变化曲线可以反映舆情的发展态势和演化规律，因此利用Logistic、Gompertz等模型研究网络舆情演化过程，本文以Logistic模型为基础模型构建网媒和政府干预下的突发事件网络舆情演化模型。假设x1（t）为网民发表言论、转发和评论所产生的网络舆情信息量，x2（t）为网媒对事件报道产生的信息量，x2（t）为政府发布的信息量，则各主体信息量变化规律如下：

其中，a为网媒传播强度，p为网媒选择阻滞舆情的概率，b1、b2分别为政府对网民的引导强度和政府对网媒的监管强度，q为政府选择积极管控的概率，即网媒和政府对舆情的作用取决于其选择干预策略的概率以及干预强度，政府对网媒的影响取决于双方选取策略的概率以及政府监管强度。

3模型求解与仿真

3.1网媒和政府干预模式博弈求解分析

演化博弈理论中，复制动态方程可以描述有限理性群体策略学习、模仿和调整过程，故通过复制动态方程可以得到网媒和政府最终的演化策略;根据复制动态方程定义，可以得到网媒推动策略和政府积极策略的动态方程。

其中，f（p），f（g）表示网媒和政府群体选择推动和积极策略的比例;p，q随着初始概率和收益而变化。通过求解和稳定性判定分析，各策略组合的稳定性条件如表3所示。

由表3可知，在网媒和政府双方收益关联条件下，E1、E2、E3、E4均可能成为稳定策略，即当收益满足一定关系时，网媒和政府群体均有可能对舆情产生积极或消极影响。

3.2不同干预模式下网络舆情演化过程

本文通过数值模拟仿真网媒和政府干预下的网络舆情演化过程。假设网媒和政府的信息量可通过自身进行调控，网民群体庞大且为信息受众，其在自然状态下变化并被动受到网媒和政府干预，各参数数值如表4所示。

根据以上假设，仿真结果如图1所示。在不同干预情景下，政府和媒体对网络舆情的干预可以显著影响舆情所能达到的峰值。网媒和政府采取（阻滞，积极）（阻滞，消极）（推动，积极）（推动，消极）干预情景时，网络舆情高潮值分别稳定在1850，2250，1500，2100。比较4种干预模式可以发现，尽管媒体的阻滞造成舆情不断扩大，但是政府的积极干预还是产生了一定的效果，降低了媒体对舆情的影響;而媒体阻滞和政府消极管理是最不利于舆情发展的干预模式，这种干预不仅加剧了舆情的演化速度，而且提高了舆情的高潮值，给舆情带来非常不利的局面;相比于媒体对舆情的阻滞，媒体推动能够缓解舆情爆发，降低舆情最终稳定值，结合政府的积极管理，能极大抑制舆情的爆发强度，减少舆情扩散带来的影响。但是，政府消极管理，不仅没有降低舆情高潮值，反而使其有一定程度的提升，这表明即便媒体能够正确推动舆情也不及政府的消极管理带来的负面影响大。

3.3政府干预仿真分析

网络舆情中，网媒阻滞是最为常见的舆情演化情景。因此，本文在该情景下模拟仿真政府干预强度和干预节点对演化路径变化的影响。

（1）政府干预节点影响。政府在应急治理突发事件网络舆情时，由于各种因素影响，其对舆情的治理往往存在一定的时滞性。考虑政府干预舆情的时滞性，其在不同时间节点介入时，舆情的演化路径如图2所示。

为了考察干预时机对舆情演化的影响，在口=0.1，b1=0.5，b2=0.1的条件下开展仿真，此时令to=0，5，10，15。如图2所示，政府的不同介入时机虽然最终产生了相同结果，但可以发现舆情演化过程存在较大区别。在政府消极干预情景下，随着介人时间的延后，政府的积极干预并不能有效抑制舆情爆发。以to=15为例，政府的干预使得舆情高潮值先达到顶峰2200后逐步下降到1800，这意味着政府没有及时治理舆情时，无法在短时间内消除舆情影响，只能在后期通过消除谣言、清除网络空间不良言论等措施稳定舆情，无法控制舆情爆发带来的巨大影响，同时造成舆情稳定的推迟。

（2）政府引导强度和管控力度影响。政府对网民的引导强度以及对网媒的管控力度是决定舆情发展趋势的重要因素。如图3所示，在网媒传播强度a=0.1的条件下，网媒阻滞舆情时，提高政府对网民的引导强度（b，=0.3），舆情信息量由2100降低到1980，提高政府对网媒的治理强度（b2=0.3），舆情信息量由2100下降到2060，同时提高政府的网民引导强度和网媒治理强度，舆情信息量降为1940。由此可见，相比之下，在网媒阻滞舆情、扩大舆情影响时，一方面，若政府对网民引导力度不足，甚至不能产生有效的治理效果。另一方面，政府在治理舆情时只引导网民回归理性、减少关注度或者只对网媒进行监管治理，都无法达到舆情治理的最佳效果。舆情治理讲究双管齐下，有效引导和转移网民注意力的同时，一定要加强对媒体新闻报道的管理，防止其诱导网民关注和参与。

3.4媒体对网络舆情演化干预影响

如图4所示，在网媒阻滞、政府积极管控情景下，假设a=0.3，b1=0.1，b2=0.1，此时，提高网媒信息量增长率_，可以发现舆情的演化速度不断加快，演化周期缩短，增长率越高舆情越快进入衰退期，如相比于r2=0.2，r2=1.0时，舆情演化至稳定状态的时间缩短至t=10左右。这表明网媒各类主观性新闻信息的增长率越高，越容易吸引大量网民关注和参与，短时间内出现的大量舆情信息必然会加速舆情扩散，从而诱发舆情爆发。

如图5所示，提高网媒信息上限，舆情信息量由2150上升到2450，随着网媒信息上限的逐步提高，网络舆情能够到达的高潮值也逐渐增加，这表明网媒在干预舆情时，可通过提高新闻报道量影响舆情的演化趋势。网媒对突发事件网络舆情的各种跟进报道可以保持舆情传播，促使网民持续关注，造成舆情不断扩大。因此政府在治理网媒群体时，应通过相应的法律、规定等控制网媒对突发事件舆情的报道频率数量，督促媒体恪守职责，不为吸引眼球、获取关注而刻意煽动舆情。

4结语

本文在分析网络舆情核心主体相互作用基础上，分析网媒和政府在干预策略上存在的博弈关系，结合网络舆情变化规律，通过logistic微分方程和演化博弈方法构建网媒和政府干预下的网络舆情演化模型，模拟仿真不同干预情景下的网络舆情演化过程，得到相关结论：①网媒和政府之间协同合作有利于促成最有利的舆情干预模式（推动、积极）;②政府干预时间越早越有利于舆情的控制和稳定，对网民和网媒进行治理可有效降低舆情热度，平息舆情;③网媒阻滞舆情时，可以通过控制新闻信息增长率和新闻量治理舆情。