突发事件下公众应急信息传播行为演化机制研究

徐亚楠，张相斌,2，沈洪洲,2

（1.南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210003；2.南京邮电大学 信息产业融合创新与应急管理研究中心，江苏 南京 210003）

0 引言

自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等突发事件频繁发生，社会在聚集财富的同时也聚集风险。在突发事件应急管理的全过程中，应急信息的重要性不言而喻。无论是政府应急管理部门还是社会公众，都需要实时准确的应急信息，以便做出正确的应急决策。因此，及时有效的应急信息传播对于突发事件的应对具有重大的影响。党的十九大报告指出要通过“社会协同、公众参与”等方式“打造共建共治共享的社会治理格局”。在突发事件应急信息传播中则体现为充分借助社会公众的力量，不仅使应急信息服务于公众，更鼓励公众积极参与应急信息的传播工作，政府组织、非政府组织和社会公众通力协作，提升突发事件下的应急信息管理能力。为促进公众更为积极地参与应急信息的传播，有必要对公众应急信息传播行为的演化规律及其影响机制进行深入研究。

学术界对于突发事件中的应急信息传播和管理已有不少重要研究。突发事件中应急信息的分类是研究者们最先关注的重点。应急信息的分类并无统一的标准，例如可根据其属性分为真实有利信息、真实危机信息、不实有利信息和不实危机信息。面对各类社交媒体上涌现出的海量应急信息，满足实际需求的应急信息分类方法会获得更多的关注。Imran等将社交媒体中的应急信息分成个体型和信息型两类，并使用监督分类方法对推特数据进行分类提取。而Mukkamala和Beck则使用了无监督的主题建模方法对推特数据进行文本聚类分析，并在自然灾害背景下识别潜在的应急信息主题分类。突发事件中应急信息的实际传播会表现出明显的生命周期特性，可以将应急信息的生命过程划分为初生萌芽期、快速成长期、衰退死亡期三个阶段。突发事件中应急信息的获取和采集是应急信息传播和管理的关键。Xu等人主张利用定位技术和地理信息系统数据获取突发事件的空间信息，提出了基于参与式传感的突发事件空间信息挖掘模型。大数据技术的应用可提升应急信息的分析处理效率，例如应用大数据本体技术、数据降维与灾害识别、灾害经济损失评估等技术能够有效提高城市暴雨内涝治理能力。利用数据挖掘技术可以实现对社交媒体中应急信息的情感态势分析，据此可以发现突发事件各阶段网络舆情的演化规律。近年来，不少学者意识到突发事件应急信息的传播和管理不能仅仅依赖政府管理机构，也需要依赖广大社会公众的参与，并将融合众包的突发事件应急管理情报体系应用到应急管理的全过程。为保证应对的整体合力，增强应急信息传播和管理的动态适应力，需要协调好各参与主体行动。政府可以制定相关政策法规对公众的参与行为形成正向引导，促进公众在应急信息管理中的参与意识。另外，由于应急管理中多利益主体的认知结构等异质性存在，应急信息提供者在应急管理中的角色、决策与行动选择会不同，致使从不同渠道迅速涌现的各类相关信息冗余和污染极其严重。现有研究也多从谣言治理层面探究降低应急信息传递过程的污染问题，而管理好应急信息的源头，促进多利益主体更为积极主动地参与应急信息的传播也是一个值得探索的方向。

对信息传播行为的已有研究多从微观视角探究个体的有限理性行为，如社交网络中的信息传播、舆情传播管理等。然而大部分真实系统上的演化博弈与个体网络结构之间有密切的联系，因此从宏观角度探究系统变化、在复杂网络上建立空间博弈模型逐渐成为一种新兴的研究方式。突发事件中大量的公众在复杂的交互关系下构成了应急信息的传播网络，他们之间传播或不传播应急信息的行为，在本质上呈现出传播主体策略选择的动态变化过程，符合基于复杂网络的演化博弈规律。研究表明无标度网络的度分布符合大部分真实网络的拓扑结构，有鉴于此，本文将以无标度网络为载体，从网络演化博弈的视角探讨突发事件中公众应急信息的传播问题，通过建立公众决策博弈模型来描述网络中个体间的决策互动机制，并对有限理性的决策个体间的策略更新规则进行描述。采用Matlab进行建模仿真实验，分别探讨突发事件网络规模等固定因素与公众应急信息传播的关系，以及政府的应急响应力度和信息传播效率等可变因素对公众应急信息传播行为的影响。

1 公众应急信息传播网络演化博弈模型

1.1 网络结构模型

本文依据Santos等人研究的BA无标度网络来描述核心企业之间的信息交互结构。网络中的节点表示不同公众个体，节点间的连线代表公众间的直接人际关系，这种关系包括亲朋好友、同事、邻居以及社交软件中包含的粉丝关注等。令节点i和j代表突发事件中的公众，节点i与节点j之间的连边至多为一条，代表信息传播主体相互间的信息流通。设定突发事件应急信息传播的初始网络中有m个节点，突发事件产生后的一段时期内，节点数量逐渐上升。新增节点根据复杂网络中的“马太效应”，按照人际关系与网络中已有的m（ m＜m）个节点建立连接关系，其概率的表达式为：

其中：N为网络中总的节点数，k为节点i的度。经过一段时间后，突发事件中应的节点数量不再增加形成公众应急信息传播网络G（ V,E），其度分布为幂律分布。

大部分公众在事件发生初期受到恐慌等心理因素影响，无法迅速做出正确的应急信息传播策略选择。随着突发事件的持续发展和人们对事件认知的更新，公众获得了应急信息处置的策略选择时间，在外界环境因素、自身应急信息需求及其他人行为的影响下，改变其应急信息传播的行为选择，直到传播网络中传播应急信息的公众数量保持稳定，则网络达到稳定状态。

1.2 个体博弈模型

假设处于社会网络中的微观主体有两种策略选择，即传播应急信息和不传播应急信息。作为突发事件中参与应急信息传播的公众包含两部分人群，一是突发事件发生地的受灾公众，二是突发事件发生地外的非受灾公众。构建2×2阶博弈收益矩阵见表1。

表1 公众应急信息传播的收益矩阵

策略4：当博弈双方选择（不传播，不传播）策略时，受灾公众1和非受灾公众2均采取不传播策略，双方收益均为0。

1.3 公众应急信息传播行为的策略更新规则

假设考虑到有限理性的博弈个体在策略调整的时候并非完全理性，本研究采用Femi更新规则作为随机策略演化规则。Femi更新规则允许非理性的概率模仿，在策略演化时引入环境噪声因素，用来反映博弈个体在策略更新时的不确定性，这种非理性的环境噪声因素用参数来刻画。策略更新的动力学机制可描述为：博弈个体通过和所有邻居节点进行相互博弈并通过上文收益函数计算获得总体收益，当某个个体i要更新自身策略时，随机选择一个邻居节点j进行收益比较，个体i在下次博弈中模仿邻居节点j的本轮策略的概率为：

其中：U和U分别为个体i和个体j在本轮博弈中获得的总体收益，环境噪声参数k（ k≥0）描述了个体策略模仿行为的非理性。当k值趋于0，个体的非理性选择也趋于零，即策略更新规则趋于确定性的选择规则；当k值趋于无穷大，表示个体处于噪声环境中，其行为表现出非理性，模仿策略更新时采取随机更新自身策略。公众在进行决策模仿后，以随机概率选择博弈对象进行断线重连。

突发事件中的公众在上述规则作用下不断进行策略调整，并随时间推移网络趋于稳定状态。最终网络中选择传播策略的主体数占总主体数的比重即为突发事件中的传播者密度，其值作为突发事件下应急信息是否充分传播的依据。本文将以应急信息传播者密度的变化趋势剖析不同突发事件情形下公众的应急信息传播情况。

2 仿真过程及结果

在t=0时刻，生成具有一定节点数目的BA无标度集聚网络G（ V,E），随机分配给网络节点的策略，赋值1为传播应急信息，赋值0为不传播应急信息，并初始化参数。在t=1时刻，执行仿真算法，社会网络中的主体选择邻居节点进行收益比较，并根据收益情况及式（2）进行二次博弈决策。在t=2时刻，在主体偏好机制作用下，节点间进行断边重连。网络节点据此不断更新，直到达到设定的博弈迭代次数后仿真结束。研究分别以小（50节点）、中（200节点）和大（500节点）规模的BA无标度网络为载体，在结合了管理科学及复杂系统相关领域的文献后，确定仿真相关参数并进行仿真，通过改变各参数的数值来探究各参数变化对BA无标度网络中公众应急信息传播情况的影响。为了防止不稳定性对研究结果的干扰，本文对仿真采取50次平均处理，最终在BA无标度网络结构下生成不同参数的仿真图。

根据学生的操作过程，评价如下：要素1，能执行探究方案中规定的大部分步骤，动作不够规范，如不会稀释溶液，量取根的长度误差较大等，故给1分；要素2，能准确地描述实验现象，记录实验数据，故给2分；要素3，未重复收集数据，故给1分；要素4，处理数据时删除了个别出入较大的数据，故给1分。得分5分（总分10分）。

2.1 政府应急响应力度对演化的影响

为探究政府应急响应力度b对公众应急信息传播演化的影响，固定信息传播系数a取值为0.3，公众传播应急信息带来的固有收益R和R分别为4和3、附加收益R和R分别为3和2、应急信息传播的固定成本I和I分别为2和1，在此基础上变化政府应急响应力度b，依次取值0.1、0.3、0.5、0.7、0.9，分别考察在小（50节点）、中（200节点）和大（500节点）规模的BA无标度网络中公众应急信息的传播情况，仿真结果分别如图1、图2和图3所示。

图1 小规模突发事件中政府应急响应力度对演化的影响

图2 中规模突发事件中政府应急响应力度对演化的影响

图3 大规模突发事件中政府应急响应力度对演化的影响

命题1：相同参数下，突发事件网络规模对公众应急信息传播速度有显著影响，对网络最终的传播者密度也有一定影响。

观察对比图1、图2和图3三种不同突发事件网络规模的仿真结果发现，一方面，均衡状态下规模越大的突发事件网络规模，达到均衡所需的时间越长：规模为50个节点的网络在博弈5~10次左右达到均衡，规模为200个节点的网络在博弈7~20次左右达到均衡，规模为500个节点的网络在博弈10~30次左右达到均衡，由此可见突发事件网络规模对公众传播应急信息具有显著影响，突发事件网络规模越大，公众传播应急信息的速度越慢。这是由于大规模突发事件网络中节点间连线较多，导致信息传递效率低，且相邻节点间进行比较、学习和决策时面临的情况更为复杂，而小规模网络中节点间的连线相对较少，信息传递效率相对较高，从而能够快速反应并做出相应决策。另一方面，分别观察对比曲线S2、S7和S12，曲线S3、S8和S13，可以发现，小规模突发事件网络中，S2最终传播者密度为0，而中规模和大规模突发事件网络中，曲线S7和S12最终传播者密度演化结果约为0.1；小规模突发事件网络中，S3最终传播者密度为0.3，而中规模和大规模突发事件网络中，曲线S8和S13最终传播者密度演化结果约为0.5，因此在相同参数下，突发事件网络规模越大，传播者密度的最终演化结果越大。从网络演化的视角分析，这是由于BA无标度网络的增长和偏好连接机制产生的高连接度Hub节点及这些Hub节点间的紧密关系能够促进合作行为（即传播行为）的演化，Hub节点一旦选择合作行为，能够获得非常高的博弈收益，进而影响到周围邻居也采取合作行为。由于大规模突发事件网络中节点数更多，更多高连接度的个体影响周围邻居传播应急信息的概率更大，在一定程度上能够促进公众应急信息的传播。

命题2：加大政府应急响应力度能够促进公众应急信息的传播，规模越大的突发事件网络对政府应急响应力度越敏感。

分别观察图1、图2和图3三种不同突发事件网络规模的仿真结果可以发现，在政府应急响应力度很小时（曲线S1、S2、S6及S11），最终传播者均衡密度为0，随着政府应急响应力度逐渐加大（曲线S3、S7、S8、S12和S13），最终传播者密度逐渐增大，而在政府应急响应力度b达到0.7及以上时，能够实现公众全面传播应急信息。这是由于突发事件中公众易产生恐慌情绪，微弱的政府应急响应不能使公众明显感知，最终对其应急信息传播行为产生不了影响。而随着政府加大应急响应力度，公众传播应急信息带来的固定收益显著提高，受到明显鼓舞的公众更倾向于传播应急信息。另外，在小规模突发事件网络中，政府应急响应力度b=0.3时，网络最终能够达到传播者密度为0的均衡状态，即没有公众进行应急信息的传播，而在中规模和大规模突发事件网络中，政府应急响应力度b=0.3时，最终网络中应急信息传播者密度约为0.1，由此可知，规模越大的突发事件网络对政府应急响应力度的敏感度越高。这可能是由于演化初始阶段传播者密度既定，在规模越大的突发事件网络中，初始状态下已传播应急信息的公众人数更多，对社会的影响力更大，进而带动尚未传播应急信息的公众采取传播行为。

2.2 信息传播系数对演化的影响

图4 小规模突发事件中信息传播系数对演化的影响

命题3：提高信息传播效率能够促进公众应急信息的传播，规模越大的突发事件网络对信息传播的效率越敏感。

分别观察图4、图5和图6三种不同突发事件网络规模的仿真结果可知，在规定的迭代次数之内，信息传播效率的提升使传播者密度在0~1的范围内逐渐增大，在信息传播效率很低时（曲线R1和R2、R6和R7、R11和R12），最终传播者均衡密度为0；随着信息传播效率的提高（曲线R3和R4、R8和R9、R13和R14），迭代结束时的传播者密度逐渐增大，仅在信息传播效率a达到0.5时，能够实现公众全面传播应急信息。从微观角度看，这是因为随着信息传播效率的提高，外界能够更系统和迅速地获取公众传播的应急信息，从而减少公众在应急信息传播过程中不必要的时间和精力浪费，降低应急信息传播行为的成本并提高收益。另外，在小规模突发事件网络中，信息传播效率a=0.45时，网络最终能够达到传播者密度约为0.68的均衡状态，而在中规模和大规模突发事件网络中，信息传播效率a=0.45时，最终网络中应急信息传播者密度为接近1的不稳定值；在中规模突发事件网络中，信息传播效率a=0.4时，迭代结束时传播者密度约为0.3，在大规模突发事件网络中，信息传播效率a=0.4时，迭代结束时传播者密度约为0.4。由此可知，规模越大的突发事件网络对信息传播效率的敏感度越高。

图5 中规模突发事件中信息传播系数对演化的影响

图6 大规模突发事件中信息传播系数对演化的影响

3 讨论与建议

本文对突发事件网络规模等固定因素与公众应急信息传播的关系，以及政府应急响应力度和信息传播效率等可变因素对公众应急信息传播行为的影响分别进行了探讨，通过参数变化模拟现实系统进行仿真。研究发现，相同参数下，突发事件网络规模对公众应急信息传播速度有显著影响，对网络最终的传播者密度也有一定影响；加大政府应急响应力度或提高信息传播效率均能够促进公众应急信息的传播，规模越大的突发事件网络对政府应急响应力度和信息传播效率越敏感。该研究为突发事件下如何进一步促进公众传播应急信息、参与应急信息协同管理提供了一定的解决思路和理论依据。

（1）依据突发事件分类分级标准，设置更具针对性的突发事件应对策略

我国的《突发事件应对法》等相关法律法规对突发事件有明确的分类准则，从各类突发事件的性质、严重程度、可控性和影响范围等因素考虑将突发事件分为四级预警。突发事件分类分级标准综合考虑了主观和客观评价，能够更科学地支撑不同事件的应急预案，提高应急对策的针对性。在公众应急信息的传播管理中应充分依据突发事件分类分级标准，结合实际应急信息需求制定差异化的应急信息传播引导策略。当突发事件网络规模较大时，一方面，公众对于政府的应急响应敏感度较高，因此政府应当重视应急响应的力度，通过逐步加大应急响应力度提高公众参与应急信息传播的可能性；同时政府可将应急响应的力度设置在可促进公众全面传播应急信息的最低阈值即可，从而降低不必要的财政浪费，可使更多资源用于突发事件的灾后处置等方面。另一方面，由于公众间联系更加复杂、演化速率更低，更应有针对性地提高突发事件发生后的信息传播效率，减少公众传播应急信息不必要的时间或精力从而降低成本，促进应急信息向外界更快更高效的传播。当突发事件网络规模较小时，体现为突发事件影响较小、程度较轻、参与应急信息传播的公众数量较少，由于公众之间联系相对简单，应急信息可以相对实现自发的快速传播，然而这不代表可以忽视政府的应急响应，相反，由于此时公众对于政府应急响应力度的敏感度较低，若政府不能根据突发事件事态实际情况快速响应、精准指挥及有效把控，很有可能造成应急信息的闭塞，进一步扩大事态影响。

（2）重视突发事件发生后的有效应急响应，为公众的应急信息传播提供主客观条件

加大突发事件的应急响应力度，可以使公众迅速感知应急措施带来的安全感和信心，从主观上更积极地配合应急管理部门的应急信息管理工作，包括两个层面：一方面，政府应急管理部门应加快推进应急管理体系的现代化和信息化，提高应急响应的反应速度和协调能力，在突发事件发生后依据应急响应预案快速组织有效、有序的应急救援工作，从而为面向公众的应急信息传播工作提供基础保障；另一方面，应急管理部门应面向公众提供更加多元化的信息传播渠道，如电视、广播、电话、短信、微博、微信等，应及时发布已有的权威应急信息，最大限度地增加事件的透明度并提高事件的关注度，使公众能够准确把握事件的态势，从而更加积极地提供及时准确的补充信息。

（3）从通信基础设施和信息传播渠道等方面提高信息传播效率，降低公众的应急信息传播成本

一方面，政府应急管理部门应高度重视突发事件中通信基础设施的硬件保障工作。安装部署通信基础设施时应充分考虑突发事件下的容灾机制。突发事件发生后，应第一时间组织通信基础设施的修复工作，及时恢复并发挥各类通信网络的功能优势，为公众提供安全畅通的通信网络保障。另一方面，政府应急管理部门可从丰富应急信息传播渠道入手降低应急信息传播成本。除电话、短信等传统通信渠道外，在社交媒体上建立官方应急信息传播频道，或基于移动社交媒体（如微信）构建专门的应急信息传播应用程序，为公众提供传播应急信息的多种便捷渠道，可有效减少公众在传播应急信息过程中不必要的时间和精力等浪费，从而降低传播应急信息的成本。此外，还可以主动设置多样化的应急信息生成通道和创新性的应急信息生成模式。如构建突发事件应急信息管理众包体系，建立官方众包平台或第三方众包平台，提高应急信息的生成和传递效率。

4 结束语

本文从复杂网络视角将突发事件中的微观主体—公众间的应急信息传播行为过渡到了宏观经济系统演化现象，研究并探讨了公众传播应急信息的演化过程及其影响机制。在实验结果分析和讨论的基础上，本文从设置更具针对性的突发事件应对策略、重视突发事件发生后的有效应急响应、从通信基础设施和信息传播渠道等方面提高信息传播效率等角度，提出了促进公众主动参与传播应急信息的策略建议。突发事件中公众的应急信息传播行为受多种主客观因素影响，本研究为突出重点而更多关注了公众传播应急信息过程的客观因素，并且只考虑了公众善意传播真实应急信息的情境，没有涉及现实中少数人恶意传播虚假信息，散布谣言的情景。本文研究团队的下一步工作将重点关注公众传播应急信息时的主观因素以及谣言的影响。