王美华 (上海工程技术大学管理学院,上海 201620)
当前我国互联网信息技术飞速发展,网络用户参与网络事件的讨论日益频繁,各类谣言层出不穷,尤其某些突发事件的出现极易引起民众广泛参与,从而进化成某些与谣言有关系的相关企业的危机事件。因此,如何做到有效控制网络谣言,维护企业声誉已成为物流企业必须解决的问题。
1.1 模型建立
1.1.1 网络用户与物流企业博弈分析。假设物流企业在面对网络用户的策略选择时存在两种策略:积极辟谣和消极辟谣。定义网络用户相信辟谣信息的概率为p,相信谣言的概率为pp+p=)1 ;物流企业积极辟谣的概率为q,采取消极辟谣的概率为qq+q=)1 。网络用户的固定收益记为I,当网络用户相信网络中的辟谣信息并传播辟谣信息时能提升辟谣效果,带来的效益记为R,自身收益参数为a,花费的成本为C。当网络用户不相信辟谣信息并传播谣言时,会遭受的损益参数为b,花费的成本为C。在物流企业积极辟谣的情况下,网络用户不相信辟谣信息并带动谣言传播时的罚金为P。在物流企业消极辟谣的情况下,网络用户相信辟谣信息花费的等待费用为C。物流企业的固定收益为I,当物流企业选择积极辟谣时,需要付出的成本为C,所带来的经济效益为R,成本包括调动人财物资源等耗费。当物流企业选择消极辟谣时,虽然没有采取措施费用,但物流企业将受到政府处罚和企业公信力降低的损失记为P+W。
根据上述定义,获得网络用户和物流企业之间的博弈支付矩阵,如表1 所示。
表1 博弈支付矩阵
网络用户相信辟谣信息和不相信辟谣信息期望收益、平均收益分别表示为:
物流企业积极辟谣的期望收益和消极辟谣策略的期望收益、平均收益分别表示为:
1.1.2 均匀网络中谣言和辟谣信息传播模型建立。均匀网络中人们所属类型会随着相互间的交互不断变化。考虑网络用户和物流企业博弈的谣言和辟谣信息模型的传播规则如下: (1) 当I 接触到S时,以λp的比率变成S 类人,当I 接触到D时,以λp的比率变成D类,其中,λ为谣言传播率,λ为辟谣信息传播率,p和p分别为网络用户采取相信谣言信息和相信辟谣信息的概率;(2) 当I接触S,I 以αp的比率变为R类,I 以αp的比率变成D类,其中,α,α为网民的决策权重,p和p分别为网络用户采取相信谣言和相信辟谣信息的概率;(3) 当S 接触S 或R时,以γ的比率变成R类,当D接触D或R时,以γ的比率变成R类,γ和γ为移出率;(4) S 会自动以δ 的比率变成R类,D会自动以δ 的比率变成R类,δ 为遗忘率;(5) 当S 接触到D类人时,以qW 的比率变成D类,其中,W 为人们对物流企业的信任度,q为物流企业采取积极引导策略的概率;(6) 当R接触到D时,在物流企业积极辟谣的作用下,R类人以qW 的概率变成D类。
图1 考虑网络用户和物流企业博弈的谣言和辟谣信息传播过程
1.2 模型求解和分析。网络用户和物流企业的策略选择是一个与时间相关的动态过程。根据式(1) 至式(5) 得到网络用户策略变化速率F p()和物流企业策略变化速率F q()分别为:
假设存在一个N 个节点的均匀网络,其中N=10,<k>=10,c=g=0.01。谣言和辟谣信息在此网络中传播,谣言开始传播时
2.1 物流企业经济效益对谣言和辟谣信息传播的影响。图2 表示无论网络用户是否相信辟谣信息,经济效益对谣言和辟谣信息传播的影响。对比图2(a) 和(b) 可知,当经济效益相同时,网络用户采取不相信辟谣信息策略的谣言传播者最大密度高于网络用户采取相信辟谣信息策略时,说明当物流企业积极辟谣时,无论网络用户是否相信辟谣信息,物流企业经济效益的提高都会对谣言传播的控制起到积极作用。
图2 经济效益参数对谣言和辟谣信息传播的影响
2.2 政府处罚强度对网络用户和物流企业策略的影响。政府的处罚强度体现在对物流企业收取罚金的大小。罚金对辟谣信息传播的影响是通过影响网络用户和物流企业的策略间接影响谣言和辟谣信息的传播。由图3(a) 可以看出,随着物流企业罚金的增多,网络用户选择相信辟谣信息的概率逐渐增大。当罚金较大时,网络用户选择相信辟谣信息策略的概率出现波动,图3(b) 显示了罚金大小对物流企业决策的影响,随着物流企业制定罚金的增大,物流企业积极辟谣的概率增大,但伴随罚金增多,网络用户出现策略不稳定情况。
图3 政府处罚强度参数对网络用户和物流企业策略变化的影响
本研究探讨了不同情形下物流企业和网络用户不同引导策略对企业经济效益的影响以及政府罚金对网络用户和物流企业决策的影响,主要得到以下结论:物流企业应做好与民众的沟通工作,并努力营造良好的信息沟通氛围,积极引导网民向理性思考,在谣言事件演化过程中,物流企业必须着力提高谣言处置反馈的有效性,加强对社会形势的准确感知能力,加大辟谣信息的宣传,从而增加自身经济效益。