网络舆论系统熵增与舆情引导机制的优化

郝雅立

（天津商业大学公共管理学院，天津 300134）

伴随着互联网信息技术发展，构筑优良网络生态环境是实务界高度关注和学术界持续热议的重要话题。党的十九届四中全会后，官方政策话语将“完善坚持正确导向的舆论引导工作机制”纳入到提升国家治理能力之中。舆情治理，尤其是重大舆情和突发事件舆论引导已成为各级政府的工作内容和能力建设重点。

现实的需要引起学者的强烈关注，国内外学界对舆论引导与舆情治理问题进行了多视角研究。国外学者将舆情称为“公众意见”（public opinion），真正研究始于20世纪前叶，主要集中在两方面：政府、媒体、公众三者关系的宏观解释和舆情演化过程与引导的建模分析与规律验证。国内学者的研究主要分三方面。一是重大舆情和突发事件舆论引导的思想理论研究，围绕马克思、习近平、中国共产党、主流媒体等人或组织的新闻舆论思想进行意识形态引导研究[1-4]。二是当前舆情引导中政府与社会关系的研究，主体协同[5]、角色转换[6]、政府回应[7-8]是热点。三是重大舆情和突发事件舆论引导的机制机理研究，包括影响舆论引导的要素[9-10]，多关注媒体议题[11-12]、意见领袖[13]、动员能力[14]等方面，以及舆论产生、发酵、消失的演化规律研究[15-16]，为舆论引导机制建设提出建议[17-18]。

国内外研究成果丰富了舆论引导与舆情治理的理论体系，也对现实实践具有重要的借鉴意义。但是，当前研究更多地将舆情治理问题放在社会科学的视野中，更关注在这一向度上进行研究的深度推进。毋庸置疑，科学研究需要深化，也需要避免“深陷其中不能自拔”的误区，有时候“跳出来”的“旁观者”视角可能会给我们带来更为“清新”的发现。本文从这种认知出发，关注到自然科学中的熵增理论，将其引入到舆论引导与舆情治理中，从这一理论视角审视当前舆情引导工作现状，分析其中问题，讨论如何借用这一理论为舆论引导与舆情治理工作上到新台阶提出新的建议。

1 “熵”的初探

热力学用表述孤立系统（与外界既不交换物质也不交换能量）中热传递和热转变为功的不可逆过程的函数——态函数（dS=dQ/T），即“熵”（Entropy）来表示初、终两态的差异，以定量的方式阐述热力学第二定律。“对于任一热力学平衡状态，总存在有对应的熵值”[19]。热力学第二定律指出，任何变化不可能导致熵的总值减少（dS≥0），且因孤立系统的自发活动均为不可逆，即向着熵增大的方向进行，一直到熵极大的平衡状态停止，因此该定律又被称为“熵恒增定律”。提出这一观点的德国物理学家克劳修斯（R.Clausius）用“熵”表述热力学中的宏观物理量，仅停留在宏观热力学的范围之内。

奥地利统计物理学学者玻尔兹曼（L.Boltzmann）从微观视角研究熵函数其中的原子机制，提出微观状态函数W及其与熵的关系：S=klnW（其中k为玻尔兹曼常数），“孤立系统的熵与其微观状态数的对数成比例，换言之熵是微观状态个数的函数，是系统微观状态数度量。W越少，熵越小，系统越有序；反之，W越多，熵越大，系统越无序”[20]。此公式表述了这一定律的本质和统计意义，使其应用范围从热力学扩展到其他自然科学分支，甚至到社会科学领域中。结合能量守恒的第一定律，可以推断，“熵”可以作为能量不可用程度的度量。在自然界不可逆的过程中，“能量总是在不可挽回地从能做功的有用形式单向地发展到不能做功的无用形式”[21]，因此会出现能量数量不变，但价值贬低的结果。就方向而言，能量一直从有序能量无条件地转化为无序能量，熵也可以用来衡量系统的无序状态或者不确定性程度。

以英国物理学家命名的“麦克斯韦妖”（Maxwell’s demon）这一智能“精灵”的出现指出了信息在熵减中的作用，即作为负熵（N=-S）的信息会减缓熵增速度。精灵来自于外部环境，也说明熵定律不仅限于在孤立系统中发生。信息的负熵原理说明，获得信息、吸取外部负熵，能使系统熵减成为现实。

“熵”概念的发展和理论的丰富使其不仅在物理学领域中作为衡量系统无序化程序的概念而有所影响，不少学者把“熵”这个概念用于哲学、政治学、心理学、经济学、社会学等各个领域中。社会系统中存在熵值的变化，舆论系统是社会系统的子系统，也可以用“熵”的相关理论对其进行适应性分析，为舆论引导与舆情治理提出新的设想。

2 熵增在网络舆论系统的存在

舆论是社会公众对某一现象或事件所表达的不同信念、意见和态度的总和，其本质是信息的集合。根据熵定律，随着熵值增加，能量出现降级贬值，舆论的信息系统也有这样的问题，正如理查德·沃尔曼（R.Wurman）所言，“随着信息增加超过其意义增加，信息像能量一样趋向于降级为熵，即降级为噪音、冗余和陈词滥调”[22]。舆论系统虽然不是物理学意义上严格的孤立系统，它与外界环境之间存在能量交换，但在某些情境下，舆论围绕某个具体事件形成的信息交互场域具有极化效应，很难被外部环境输入的能量所干扰，这一特征启示我们熵增规律在舆论系统中是存在的，可以尝试利用熵定律来分析舆情系统管理的问题。

奥林·克拉普（Orrin E.Klapp）在1986年提出信息搜索的心理学模型，如图1所示，指出信息会给人带来意义，也会让人心生厌烦，这种厌烦便是信息熵问题，主要有两种体现：“令人厌烦的”冗余和“令人厌烦的”多样性[23]。前者是由于信息的陈旧、单调、重复、滞后不能引起兴趣或满足需要而让人产生厌烦情绪，后者是信息过多、模糊、琐碎、混淆让人难以找到真正意义而心生厌烦。这两种让人厌烦的信息就是熵，给人带来负能量的体验。

图1 信息搜索的心理学模型

这一心理模型在舆论系统中有生动体现，引发舆论熵问题，根据长期的热点舆情追踪可以发现，主要原因或表现为两个方面，如图2所示。

图2 舆情系统中信息熵的两种类型

2.1 信息冗余难以有效满足信息需求而引发舆论高熵状态

近些年，深受新媒体技术的推动和影响，信息制造与生产门槛低、成本小、方式多元、主体广泛且交互深入，导致新闻媒体界乱象丛生。舆论场的信息冗余表现为信息质量的问题，即低质信息多，高质信息少。根据对舆论热点事件的追踪可以发现，转载性的重复性信息尤其常见，炒冷饭的滞后性信息持续不绝，以虚假信息、谣言、带有非理性价值判断为代表的偏执信息也甚嚣尘上。

随着社会不确定性程度的提高，各个领域突发性公共事件频繁出现且相互交织，多重不稳定因素共同作用下，尤其是新冠肺炎疫情这类危及自身健康和生命安全的公共卫生事件的出现给社会民众带来了极大的不安全感，人们风险意识不自觉得以提升，人们心里的不安全感和风险意识是心理系统熵变的影响因素。人们会警觉警惕各类平时可能不在意的问题，对社会问题的关注度大大提升，急需满足不限于安全需求的各类信息。信息冗余难以满足人们对真正有意义信息的需求，但填补了人们的信息渴望。当人们的负面情感体验被充分调动或者过度激发起来时，就为舆论系统的熵增提供了心理条件，心里烦躁如果不能被正确引导则可能会引发快速熵增，带来舆情非理性热点的出现。

2.2 信息多样但碎片化严重提升引发舆论高熵状态的概率

互联网信息技术的发展也导致信息的多样化呈现。在热点舆情发展轨迹追踪中可以发现，得益于媒体的高强传播能力而产生的海量信息、围绕高度关注问题蹭热点的相关信息、个人问题炒作成公共话题的信息、对事情来龙去脉进行拼凑的碎片化信息，这些都是信息多样性的表现。数量多、中心弥散是其典型特征，极易引发人们的心理厌烦情绪。

一方面，网络信息技术的迅速发展将信息的传播力推向顶峰。在面临突发事件时，有效信息被大量模糊、琐碎，甚至虚假信息湮没，信息碎片化呈现，社会受众“信息超载”问题严重，导致舆论系统在面对刺激性信息或尚未明确真实信息之前处于“高熵状态”。另一方面，网络工具使用便捷推动社会民众信息交互更为频繁深入。围绕某一社会现象或热点事件进行频繁的信息互动是舆情“热起来”的重要表现，信息互动可能带来系统低熵，需要多元的异质观点、积极的互动思维、理性的批判精神和包容心态等，这些是促成正向互动需要网民具备的基本素养。而现实社会并不完全具备这些条件，因此频繁深入的信息互动引发系统高熵的可能性较大，网民互喷、恶性点评、人肉搜索等不可避免。

值得注意的是，从熵定律的视角来说，舆论沸腾其实是一种能量转化与消耗的过程，当有效能量被耗散转化后，舆论系统剩下的仅是无效能量了。就像“网络狂欢”一样，“网络热寂”也会出现，回归到现实中，“舆论熵持续增大将加速社交网络的衰亡”[24]，社会民众的政治社会冷漠也难以避免。当人们在网络上不再进行理性表达和沟通评论的时候，舆论系统的无序转变为无效，舆论的正面能量也不再会被创造和挖掘出来。而此时的状态又不代表没有舆论，“表面的平静和暂时的和谐最终以社会系统的熵值上升为代价”[25]，人们更多选择把自己的想法和态度隐藏起来，其实是失信于社会的一种体现。这种风险转向现实空间，作为一种“潜在熵”的存在，其能量大于“显性熵”，作为社会现实的不确定性更需要被重视。

2.3 商业操控和治理引导因素提升舆情系统熵增速度

媒体商业化色彩愈发严重，商业逻辑操控下的媒体在信息发布、认知引导、价值判断等方面多从流量和热度出发，更加关注点击率、阅读量、浏览量等指标，甚至采用策划符合受众心理需要的伪事件等方式吸引社会关注，或者组织“网络水军”等力量操控信息传播，这就成为提速舆情系统熵增的重要推手。

政治管控与舆情引导是网络信息内容治理的重要方式。意识到以上问题，以监管控制为主的媒体管理方式重在消除为了商业利益罔顾公共利益的无良媒体在舆情发展中制造的负面影响，如对破坏民族团结的信息内容生产者进行追责，对媒体采用“标题党”的吸睛行为进行防范，对违背公序良俗的新闻报道行为进行封杀，对媒体服务平台进行信息与评论的审核等。与这些媒体相抗衡、优化网络信息生态的过程中，舆情系统熵值呈现出不稳定或是提速增加在所难免。

处于转型期的中国社会在各行各业都面临未曾遇到过的新问题。网络信息化时代，“线下有问题，线上有风险”已成为舆情治理的现实境况，舆情引导涉及政治、经济、文化、社会、军事等各个领域的初始问题，也关乎民众事实认知、情绪波动、价值判断和行动意向等各个方面的心理建设[26]，政府部门在进行舆情引导时，不管是对不同领域中引发舆情熵增的现实问题的查证公开，还是对各方主体的偏差认知进行纠正，或波动的情绪进行安抚，或价值的偏误进行引领，这些疏导式的舆情回应和引导方式都需要时间来保证其发挥功能，也需要在不断尝试中凸显其作用。这个阶段不可避免地会引发舆情系统熵值的增加。

3 熵增理论视域下网络舆情发展的新转向与风险

近些年，随着网络强国建设战略的推进，网络综合治理系列举措出台，尤其是2020年3月正式实施《网络信息内容生态治理规定》以来，网络空间环境趋向明朗，以熵增理论为视角审视网络舆情，发现其出现了新变化、新转向，也凸显了新风险。

3.1 网络舆情发展的新转向

从熵增理论来看，根据已经追踪的热点舆情数据，发现网络舆情发展在整体走势、外部改善、内部驱动三个维度出现了新转向，具体如表1所示。

表1 熵增理论视域下网络舆情发展的三个新转向

其一，整体转向方面出现系统熵增速度减缓。新媒体快速发展时期，新闻制作与受众获得的“效率崇拜”理念让更多的信息在时效性和真实性之间出现矛盾。历经多次网络反转事件和“云判官”“云断案”被打脸之后，“让新闻再飞一会儿”成为不少热点事件曝光起始阶段的网络流行语，这反映着人们接受了已有教训，不再像以前一样不加选择地听信未经证实的网络不实消息，也不再执拗于固有认知、刻板印象或定式思维去做出评判，也不再被单方的感性言辞所感染去宣泄情绪。这种新的变化让人欣喜，更多网民做出了仔细甄别网络信息、辩证解读新闻素材、客观评判事件性质的努力。网民的这些努力不仅减缓了熵增速度，也为舆情系统注入新的负熵，抵消内部已有的熵值。

其二，外部改善方面负熵功能被重视并强化。过去舆情应对多采用“堵”与“捂”的主要方式，效果不及预期；在融媒体时代，“疏”与“通”则成为主导理念。这说明在舆情治理中已经关注到传统手段对减缓舆情系统熵增并无益处，反而进一步成为负面能量产生和累加的刺激源。而“疏”与“通”这一理念的贯彻则改变了这些境况，如舆情应对方在突发事件处理中对网络发声时机的选择[27]、权威信息比例增加、网民经验的逐日积累等。这些不仅有助于减缓系统熵增，更重要的是，负熵功能得到重视，通过打开舆情系统自身的封闭圈，与外部环境进行物质、能量与信息的交换，更多地从外部吸收负熵，促进系统的平衡。如，谣言是能导致舆情熵值迅速增长的刺激源，过去一旦出现突发事件后谣言便会四起，引爆网络舆情；如今，不信谣、不传谣，静候官方消息成为人们处理突发事件相关信息的态度，避免了舆情的非理性燃爆。

其三，内部驱动方面系统自我创造负熵能力增强。如前所述，“让新闻再飞一会儿”是热点事件发生初期网民理性的观望态度的体现，反映了网民网络素养的提升。更为难得的是，在舆情走向沸腾、舆论阵营已经形成并进行热烈争论、舆情系统熵增趋近临界之时，系统内部发出的“先都冷静冷静”的呼吁声为这片狂躁泼上一盆冷水。基于利益而非立场、针对个人而非事实的争辩是纯粹的能量消耗，没有实际的社会贡献，且成为扰乱网络秩序、嘈杂网络空间的重要推手。在对话理论中，有原则、有规则、有理性的辩论是实现对话的重要形式，也是发挥网络自清洁能力的前提条件，是系统自我创造负熵能力的体现。

3.2 网络舆情熵增的风险分析

用来衡量“无序化”程度的“熵”概念用于舆论系统，反映着舆情系统的混乱程度，也预示着舆情走向的不确定。作为一种风险分析，熵增理论视域下网络舆情熵增的风险多体现在以下四个方面。

图3 网络舆情熵增的风险分析

一是常态化社会情境下舆情系统处于高熵状态。一般而言，常态化社会情景中网络情绪相对理性，网络秩序相对有序，舆情系统多处于相对低熵状态，突发性公共事件的发生会让舆情系统呈现出不同于常态化情景下的高熵状态。疫情防控的常态化，将新冠肺炎疫情这一“突发性公共事件”转化为“常态化社会风险”来进行应对处置，可能意味着像2020年初大范围的疫情影响不会再次出现，取而代之的是，将有更多与之相关的衍生风险在社会系统出现，向舆情系统输入更多熵值，继而可能引发更频繁的涉疫舆情。这种不成规律的舆情热点频繁出现，带来了舆情系统熵值的少量的、慢速的、阶段性增加，以分散新冠疫情给社会系统带来的一次性巨大熵增，提升了整个社会系统的可承载能力和韧性程度。可以说，舆情系统体现着整个社会的熵值转移，包括与新冠肺炎疫情相关的各类社会风险带来的负面影响都可能会不定时、不定量在舆情系统彰显，促进舆论熵值的增加。

二是网络空间与现实社会舆情熵值叠加。互联网的普及和信息技术的发展让更多的人将现实社会与网络虚拟社会紧密相连，“网络舆论生态系统具有自然生态系统与人造社会系统双重特点”[28]。人们生活在现实社会，实现熵值的储备和增加，同时又长时间“寄居”在网络空间，接受和影响网络舆情熵值的变化。边界清晰可见的系统多为低熵状态，而边界模糊、混乱，且多跨界现象的则是高熵状态。现实生活中，网络空间与现实社会密不可分，相互交织，边界日益模糊。热点事件刺激之下两个空间相互叠加，形成即时共振，加剧熵增速度，熵值迅速累积，高熵状态下的舆情系统在热点事件刺激下极易产生舆情风险。

三是“现实熵”与“事件熵”相互作用。“现实熵”是人们在长期生活阅历和体验中积累的能量消耗，可能作为一种偏差认知、消极情绪、非客观评价等样态存在于人们的头脑意识中。“事件熵”是当出现社会热点问题、突发性公共事件等舆情热点时，人们基于眼前现象或当下事件产生的意识建构负向变动。毋庸置疑，人们的很多当下感受来源于已有的心理认知。当下突发事件的出现，勾连起人们对过去经历体验的感受，驱使人们对未来做出思考与预期。舆情系统反映着当下事件对人们的历史记忆的刺激和对未来预期的建立情况，内含具体内容、发展走向、属性等。“舆论熵”是融合和体现“现实熵”与“事件熵”相互勾嵌的集合体，存在熵值快速增加的风险。

四是“潜在熵”与“显性熵”相互交织。很多引发舆情热点的事情发生后，人们提出的观点、做出的评判，甚至选择的立场站位并不是纯粹的“就事论事”，向舆情系统输出真正的“显性熵”。在这个过程中，人们多受到“贴标签”、刻板印象、意见领袖等力量的干扰，卷携着在现实生活中已经形成的认知、信念、情绪、态度等固有心理要素进入到舆论场，它们作为一种“潜在熵”影响着舆论体系的演变变化，继而左右着既定事件的发展走向。舆情系统中“显舆论”与“潜舆论”共在，“显舆情”与“潜舆情”同生，是一个融合“潜在熵”与“显性熵”，两者相互交织、相互作用的复杂体，其中的不确定性风险更为明显。

4 熵增理论视域下网络舆情熵控的对策建议

舆论引导与舆情治理不可回避的现实是熵恒增问题的存在，即舆情系统中熵值一直处于自然性的增长中，熵增带来舆情系统内部能量的耗散，更多的有效有序能量转化为无效无序能量，最终会引发舆情系统的混乱。因此，关注舆情系统的熵增本质，减慢熵增速度，转变高熵状态，保持低熵运行，是强化舆论引导与舆情治理的现实需要。

4.1 建立基于熵值监测的舆情预警系统

如前所述，社会的不确定增强带来的不安全感增加，极易导致舆情系统处于高熵状态，对此要保持高度关注，敏锐感知可能引发舆情热点的社会现象或突发事件，抓住舆论传播的时效性，建立基于熵值监测的舆情预警系统。“舆情是以事件为核心，在一定的社会空间内，广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及其后续影响力的集合”[29]，舆情熵是指舆论系统在主体、客体、技术、制度等方面表现出来的功能失效，以及由此引发舆论无序的总体效果。对舆情系统展开熵值监测，可以建立包括但不限于以上几个维度的监测指数，利用这一系统在第一时间捕捉舆论信息，及时感知负面舆论，开展前置引导，避免将事态扩散到难以处置的地步。

图4 熵增理论视域下的网络舆情熵控体系

4.2 基于熵定律健全社会心理熵控机制

“熵控”是为了解决熵恒增问题，利用负熵注入或者发挥抗熵性来抑制和抵消熵值带来的消极影响而采取的系列措施。舆情问题本质上与人们的心理状况和意识活动密不可分，舆情系统的熵增问题是社会心理系统熵增的外显和表露，因此，网络舆情的熵控要以心理系统的熵控为基础和着力点，“舆情治理的根本措施不在于机械管控，而在于循循善诱”[30]。一方面，关注社会心理系统负熵的注入，“生命有机体是一个开放系统，必须时刻不停地从外部环境中汲取负熵，吸收能量，形成焓增熵减从而维持自身状态，生命以负熵为食”[31]，心理系统的稳定需要外部社会环境提供更多的负熵。另一方面，增强社会民众的心理抗熵性建设，在舆情治理领域，不少舆情热点的出现是因为社会民众缺少甄别意识，缺乏分辨消息的思考与耐心，极易被媒体信息同化，自身抗熵性的降低成为心理系统瞬时熵增加速的重要原因。

4.3 优化灵活敏捷的网络信息管理体系

毋庸置疑，舆论系统并不是一个孤立的封闭系统，它的开放性特征要求其生存在一个良好的负熵环境中。在熵定律中，系统内部熵值最大，也预示着系统活力最低。我们也希望舆情系统是一个充满活力的系统，既能承受外部环境的消极面的输入，也能适应多方面的限制，又能在此环境中进行自我调节、有所成长。就此来看，优化网络信息管理体系，使其保持规范严谨、灵活敏捷是十分必要的。新闻舆论价值导向“需实现全域全过程，且在治理过程中灵活对待，避免一味刻板的定规定制，在治理与防范之间达成功能上的对等”[32]。因此，在配合基于熵增监测的舆情预警系统建设和健全社会心理熵控机制的同时，要在外部制度环境建设方面下功夫，进一步提高信息的透明程度和及时性，完善制度活力以增强网络空间媒体竞争的有序性和择优性，提升社会民众的网络素养，强化制度执行力度，培养积极向上的舆论风向。

5 结论与展望

网络信息技术的发展、社会风险因素的衍生和社会民众表达意识的增强等因素让舆情治理工作面临着新的挑战。物理学中的熵增原理向我们展示了衡量系统内部无序化（混乱）程度的新概念——“熵”，并提出系统熵恒增、能量贬值的定律。这一定律及其在社会科学信息学中的理论发展指出信息作为负熵对熵的抵消作用，能减缓系统熵增的速度，减慢系统内部秩序走向混乱的速度。将其引入舆情治理的现实情境来分析舆论系统中高质量信息少、中心弥散的问题，结合热点事件案例和已有经验，发现网络舆情熵增的三个新转向和所面对的四个不可忽视的新风险，探索舆论引导与舆情治理的新方法，认为要建立基于熵值监测的舆情预警系统，健全完善社会心理熵控机制，持续优化网络信息管理体系使其规范严谨且灵活敏捷，可能是可行之路。

古往今来，诸多理论的提出都受到自然现象和事物的启示，自然科学中的很多理论值得深度挖掘，为解决社会发展中的问题带来新的思考和启悟。文章初步尝试利用自然科学中的熵增理论来解释、回应、分析和解决网络舆论引导与舆情治理问题。相对于自然科学问题的分析，社会科学问题的分析面临着更为复杂的外部环境和干扰条件。将自然科学理论熵增原理引用到舆情治理这一社会问题的分析中，需要考虑到外部环境和前提条件是否吻合的问题，目前来看，这些条件可能不是完全满足，但也几乎接近。因此，将熵增理论引入舆论引导和舆情治理中，这不失为一种新的探索。