CICC科普欄目｜網路輿情的傳播模型研究綜述

今日薦文的作者為電子科技集團公司電子科學研究院專家曾倬穎，李睿深。本篇節選自論文《網路輿情的傳播模型研究綜述》，發表於《電子科學研究院學報》第11卷第6期。

輿論是社會中相當數量的人對於一個特定話題所表達的個人觀點、態度和信念的集合體，也是大眾社會中的一種普遍存在的心理現象，總是涉及政府執政安全、社會安寧與幸福等重大問題。輿情是一定的社會空間內的輿論動態，網路作為公眾接受信息、表達意見的平台，集合了較多民眾關於社會現象、問題的信念、態度、意見和情緒等。隨著網路新媒體的蓬勃發展以及網路接入的日趨便捷，網路輿情已經從公眾輿論的折射場轉為了引發地、爆發場，對線下活動影響深遠。截至2015年12月，網民規模已達6.88億，規模巨大的網民和互聯網的特點使得網路輿情的成為了維護意識形態安全、網路空間安全、社會穩定的重要陣地，成為了民眾監督政府、反腐倡廉、民主法制建設、精神文明建設不可或缺的力量，從多方面為國家治理帶來了巨大的機遇和挑戰。

在關於網路輿情的研究中，傳播模型是非常重要的研究領域，本文針對網路輿情的傳播模型，結合傳統新聞社科等領域的傳播建模和計算機領域針對網路輿情傳播的研究，總結分析了當前國內外關於傳播模型的主要研究進展，提出了我們下一步工作的研究重點。

網路輿情是以網路為載體，以事件為核心，集合了廣大網民情感、態度、意見、觀點的表達、傳播、互動以及後續影響力，是社會輿論的一種表現形式。

（一）網路輿情的要素

關於網路輿情的要素劃分，尚未形成統一定義。一種認識是分為輿情主體、輿情客體、輿情信息。輿情主體借用社會學中的定義，指的是民眾的主體情緒、表達方式、輿情傾向性。輿情客體是主體產生意見觀點的作用對象，包括社會中各種現象、問題、社會主體等。輿情信息包括事件基本信息，事件內容、訴求、危害度等。另一種更為普遍認同的認識則是網路輿情由發布者、受眾、內容三大要素構成。發布者是輿情事件的起點，包含輿情影響力、活躍度、價值觀等屬性。受眾是接受信息的大眾，具備參與度、傾向性、網路分佈、興趣偏好等屬性。內容是輿情事件本身，包括主題、關注度、危害度、敏感性等屬性。

（二）網路輿情的特點

網路輿情的信息傳播與傳統媒介信息相比，具有複雜性、開放性、自組織性、虛擬性、隨機性等複雜系統的特徵。網路的開放性，使所有用戶都能夠參與到網路信息傳播中去，成為信息的發布者和傳播者；網路的靈活性和自組織的特點，使得「多對多」的傳播模式貫穿信息傳播的始終，傳播路徑和傳播內容多元化；網路本身具有的虛擬性和隨機性等特點，使得輿情在發展過程中可能朝任一個方向發展，從而衍生出多個與之相關乃至無關的論題；網路的便捷打破了時空的界限，使得信息傳播具有傳播實時性和快速性等特點。

關於輿情輿論的研究遠在古代就有研究記載。隨著技術迅速發展，網路輿論的影響力爆髮式增長，不僅是社會科學中新聞傳播學、政治學的關注重點，也不斷吸引著計算機科學、系統工程學、心理學的廣泛關注。作為跨學科的複雜問題，各個學科都立足於自有的理論基礎和研究方法開展了大量的研究，其總體思路基本是用可量化的方式去把脈輿情，科學劃分要素並建模分析傳播的機制和路徑。

（一）生成和演化機制的模型

在網路輿情的基礎理論層面，新聞學、傳播學、政治學的學者主要討論了網路輿情的內涵界定、輿情生成及其演變的特徵規律。

1. 傳播演變的階段研究

社科類的研究將網路輿情的傳播模型研究聚焦在階段的劃分和分析上，從不同的角度對網路輿情傳播階段進行了劃分，提出了「潛伏期、擴散期、消退期」三階段、「漲落、序變、衝突和衰退」四階段、「潛伏期、萌動期、加速期、成熟期、衰退期」五階段、「潛伏、成長、蔓延、爆發、衰退和死亡」六階段模型。多個階段模型對輿情傳播演化特徵進行描述，並深究其可能產生的背景原因，但是未能解決各階段里程碑標誌的識別問題，很難通過現有狀態加上背景問題分析預測下一階段可能的態勢走向。

2. 傳播演化的機理研究

在風險社會理論、群體極化理論、社會燃燒理論等一些理論框架下，學者們試圖總結了網路輿情的傳播特徵，包括羊群效應、蝴蝶效應、六度空間理論、長尾效應等。有針對性的關注了網路危機事件、網路群體性事件、網路謠言的生成及演化機制，界定了群體性突發事件的概念內涵及典型的構成要素和階段特徵，闡釋了群體性事件在網路輿情視角下的構成要素、特徵和類型，對網路謠言的概念進行了界定，分心了成因，列舉分析了網路謠言的主題分類、生成機制、傳播機制及社會危害。

試圖在網路輿情傳播特徵定性描述的基礎上，加入定量的模型分析，對突發事件進行分級別量化和階段性評估，在理想條件的假設下進行了傳播模型演進規律與控制模型的推演。

一些管理學、統計學、計算機科學的研究人員將更多技術，如文本挖掘主題聚類、情感分析、意見領袖識別等，應用到網路輿情的演化模型的分析之中，對現實中網路輿情危機事件的演化階段性特徵和影響進行了量化分析。通過文本挖掘技術對微博數據進行了主題聚類、情感傾向分析，針對群體性突發事件的演化周期及階段性特徵完成了量化結果對比演化機制的驗證。

概括而言，對網路輿情的生成及演化機制的研究主要是就既發生的網路輿情事件進行宏觀機制的描述，通過分類分析對演化特徵進行定性歸納或者定量分析，形成了一系列演化特徵及效應的理論描述，但是在對微觀行為的觀測、描述以及對未來趨勢的預測方面還有所欠缺。

（二）信息傳播模型

為了對網路輿情未來發展趨勢進行把握、預測，在傳播機制、興趣衰減等規律的基礎上，一些以計算機科學、管理學為代表的研究人員著手用社會網路分析的研究路徑來關注網路輿情，對其進行微觀觀測，重點研究了傳播過程中信息本質上所反映出的態度、觀點，以及信息在網路傳播中的擴散演化。信息本質方面的研究主要是語義分析，研究語義傾向性、意見挖掘、觀點抽取、情感分析等等。在研究擴散演化方面，主要借用複雜網路分析、動力學模型、傳染病模型，將多影響因素量化后與信息相融合進行網路結構分析，涉及到的多影響因素包括網路拓撲結構特點、信息內容的可信度、話題屬性、信息提供者的權威度和影響力、受眾的注意力和興趣等。

1. 社會網路分析基本理論

社會網路的概念在1954 年就已提出，用於解釋文化是如何規範有界群體內部的成員行為。社會網路是由個體之間社會關係構成的，相對穩定的網路系統，有許多不同的節點（包括個人或組織），反映著社會關係的基本結構。將社會網路的概念投射到網路社交平台上，社交網路真實反映了社交媒體中信息共享與傳播的人際關係結構，其中每個用戶都可能是關鍵節點，這些「節點」對後續信息傳播的影響力與其自身社會網路的廣泛性以及夾雜在該網路上的其他節點的影響力高度正相關。據此來看，不同「個體節點」之間的相互連接共同組建而成的網路，共同支撐了整個網路的行動。每個節點既可是內容的創造者、接受者與傳播者，也可以藉由共同興趣愛好，聯繫到更多的相似網路用戶群，從而形成更大的網路節點，使信息傳播更廣泛。

2. 網路拓撲結構、影響力模型

利用度分佈、聚類系統、群聚系統、定點度相關係統等網路量化指標研究了社交網路的網路拓撲結構演化特性，但是缺少相關的傳播理論引導以及機理分析。提出了基於傳染病動力學的Daley、Kendall（DK）模型，其將網路用戶節點分為未知者、傳播者、免疫者三類。在網路中，傳播行為主要發生在不同狀態節點相互連接所產生的邊。在傳播動力學的基礎上探討了網路拓撲對傳播的影響，在大量理想條件下對網路拓撲的討論中發現規則網路的傳播能力最差，同質隨機網路傳播能力最強，中間部分隨機網路優於小世界網路等一些共性的規律。

一系列計算機、系統工程背景的學者就傳播能力、影響力最大化的問題進行了深入探討，其研究主要是基於線性閾值模型（Linear Threshold Model，LT）、獨立級聯模型（Independent Cascade Model, IC）對影響力最大化問題的優化求解。先後從度值、PageRank值、Authority值、Hub值來衡量有向網路中節點的影響力，的研究發現無關於節點度值，網路核心的節點比網路邊緣的節點具有更高的影響力。進而討論了如何識別具有重要影響力的節點。提出了具有啟發性質的貪心演算法來提高影響力最大化問題的求解規模和求解速度，納入了傳播概率與時間的關係，將離散時間的傳播問題轉化成了連續時間上的影響力傳播，並提出了InfluMax模型。

在影響力模型的基礎上，計算機科學討論了很多細分問題，例如利用機器學習的方法，重點融合了內容特徵，對社交網路潛在影響力模型進行了鏈接及偏好預測，在節點影響力消退模型的基礎上結合謠言傳播機理對社交平台上的謠言傳播進行了預測。將群體心理納入模型分析，建立了一個考慮群體情緒傳播的動力學機制。在推導信息傳播概率時引入了用戶的畫像以及信息內容的影響。由於影響力傳播與抑制行為的本質是傳播方與抑制方之間的一種博弈關係，提出了面對不確定性和策略性影響源，有效、魯棒地進行影響力傳播抑制的方法。

總的說來，關於信息傳播模型的研究主要聚焦影響力模型的演化，多利用數理方程來描述影響力的擴張、消退、抑制，實驗所用的算例有的是理想條件下物理模擬，有的是通過微博獲取的內容數據進行網路拓撲模擬，以實際發生的網路輿情事件作為案例進行模型驗證的研究比較少見。

（三）傳播模型的應用

網路輿情的傳播模型及其演化機理的一個重點應用就是網路輿情的監測、預警與引導處置，已建成一些具備網路輿情匯聚監測功能的系統。另外，學術界開展了一系列用來評價輿情狀態的預警指標體系研究，同時提出了一些網路輿情引導處置建議。

1. 網路輿情監測平台

人民網輿情監測室、新華網輿情監測平台建立了基於大數據的全維度輿情監測分析平台，可實現24小時監測和專業的統計分析，並形成監測分析研究報告等成果。清博輿情建立了全方位整合輿情信息的數據採集平台，重點關注消費者的商業興趣與社交行為的預測。軍犬、優訊等數據輿情平台，可實現對網路重點人物的監控、熱點事件的預警、公共網路行為分析等工作。

2. 預警指標體系

指標可以對輿情某一時刻的狀態進行刻畫、評價、衡量，結合演化機理、規律，可以對輿情發展獲得一些預測分析的能力。等從主題分類的角度重點列出了網路輿情信息分析的指標，等認為輿情的熱度同事件本身、網路媒體以及網民三者的合力成比例，嘗試建立了一種非常規突發事件網路輿情指標體系。構建了警源、警兆、警情三類指標體系，指標側重於反映輿情本身的演化。基於網路輿情的階段模型，融會了現有指標體系中認可度較高的指標，建立了要素覆蓋完整、邏輯清晰的指標體系。總的說來，預警指標的研究對要素分解，屬性匯聚做了很多方法論層面的探討，但是在指標數據的獲取、計算上與現有輿情監測系統的銜接存在較大的鴻溝。

（一）基本認識

無論是網路輿情研究還是社會網路分析，其作為學科交叉領域，各學科努力相互借鑒相互吸收其他學科的理論成果、研究方法，以本學科理論為基礎開展研究。作為熱點問題，網路輿情、社會網路分析積累相當豐富的學術成果，獲得了國家社科基金、國家自然科學基金、地方社科及自然基金以及其他重大項目的廣泛關注，其中在輿情監測與預警、輿情影響力分析的學術討論相當廣泛，但是真正在輿情監測平台中指導輿情分析工作，使之能夠智能識別輿情危機、及時預測輿情擴散態勢的功能還沒有真正發揮起來。是什麼造成了這樣的困局？我們認為，像網路輿情這樣集成了大量複雜的社會、經濟、政治、技術要素的複雜系統，以一個學科為主的解構角度是很難觀測和詮釋問題全貌的，需要在研究層面上使各學科研究角度共融，在系統層面匯聚各學科的方法論綜合分析。錢學森在上世紀90年代提出的從定性到定量的綜合集成法為我們提供了一種邏輯框架嚴密、研究路線清晰的系統方法論。綜合集成研討廳的構想是以人為主、人機結合，使參加研討的集體在討論問題時互相啟發、互相激活，並充分利用信息技術不受時空的限制，把大量的各種信息與知識（包括經驗知識）及千百萬人的聰明才智和古人的智慧（通過書本記載或知識工程中的專家系統）綜合集成起來，從而得到科學的認識與結論。

綜合集成研討通過定性與定量相結合，把機器體系、知識體系、專家體系三大體系集成為人機結合的複雜巨系統問題求解體系。將知識體系、機器體系的邏輯理性以及專家體系以時間經驗為基礎的非邏輯、非理性智能集成在一起，通過一系列技術方法的融合，包括學術討論、模擬模擬、情報信息技術、人工智慧、虛擬現實技術、人機交互技術、大數據技術、系統工程方法等技術，從而形成複雜問題的優化決策。

（二）下一步工作

綜合集成研討的理論框架為我們試圖開展的基於人機結合的網路輿情分析研究提供了頂層指導，建立了基於綜合集成研討的網路輿情分析設想體系，如圖1所示。

圖1. 綜合集成研討廳集成群體智慧的螺旋結構

通過集成機器、知識、專家體系，自底向上地進行網路輿情知識的螺旋上升，對網路輿情事件進行人機結合的建模分析與反覆迭代，形成針對網路輿情事態擴散、危機預警、科學引導的決策智慧。我們會在下一步工作中，在綜合集成研討的框架下提出人機結合的網路輿情事件的信息傳播模型。其應具備以下三個特徵：一是涵蓋較全面的輿情要素，並對各個要素的屬性進行規範描述，並全部可通過技術手段量化表徵；二是對網路結構進行圖論和傳播機理的融合表徵，使得網路技術與傳播學機理上具備較高的適配性；三是提出的輿情事件分析模型在客觀反映當前態勢的基礎上，可以根據用戶的關注角度而置於其自定義的關注坐標系中，為輔助專家研判提供科學評估依據。

圖2. 在自定義關注坐標系中的輿情事件傳播影響力模型樣例

該信息傳播模型服務於一種人機結合、學科融合的網路輿情事件分析方法，是綜合集成研討理論框架下的一點微觀實踐，既具備具體問題具體分析的微觀專用性，也具備適用於多種不同關注角度的廣泛通用性，對網路輿情綜合分析、科學引導工作具備一定的參考作用。

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