基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

第34卷第11期2014年11月系统工程理论与实践SystemsEngineeringTheory＆PracticeV01.34,No.llNov..2014文章编号：1000-6788(2014)11-2984-11中图分类号：G201文献标志码：A基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型宋彪1,2，朱建明，，黄启发.（1.中央财经大学信息学院，北京100081；2.内蒙古财经大学会计学院，呼和浩特010051）摘要互联网已经成为公共舆情传播的主要平台，网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定，而对网络舆情的活动进行准确分析是网络舆情疏导的重要前提，基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性，本文应用群集动力学和演化博弈论的方法，在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上，构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真，应用所提出的模型，寻求在相关约束下的最佳疏导策略，证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境下的网络舆情疏导问题提供理论依据，关键词群集动力学；博弈论；网络舆情疏导TheInternetpublicopiniongroomingmodelbasedonclusterdynamicsandevolutionarygametheorySONGBiao2.ZHUJian-ming'.HUANGQi-fal(1.SchoolofInformation,CentralUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081,China;2.SchoolofAccount,InnerMongoliaUniversityofFinanceandEconomics,IIohhot010051,China)AbstractTheInternetisbecomingaspreadingplatformforthepublicopinionandthecrisisguidanceissuesoftheInternetpublicopiniondirectlyrelatedtothesafetyandstabilityofthewholesociety.It'simportanttomodeltheInternetpublicopinionactivityasaccurateaspossible.BecauseoftheInternetpublicopinionpresentsthegroupcharacteristicsintheemergenceanddevelopmentprocess,theInternetpublicopiniongroupsflowprocessandindividualflowprocessarestudiedandtheInternetpublicopiniongroomingmathematicalmodelispresentedbasedontheclusterdynamicsandevolutionarygametheory.Byusingmulti-agentsimulationfortheproposedmodel,thevalidityofthemodeloftheInternetpublicopiniongroomingisproved.ResultsofthisresearchprovideatheoreticalmodelforaneffectivesolutiontosolvetheInternetpublicopiniongroupcrisisenvironment.Keywordsclusterdynamics;gametheory;Internetpublicopiniongrooming1引言互联网技术的发展，使社会舆论环境发生了深刻的变化，当前对网络舆情的研究逐渐得到相关学者的关注和重视[1].具体来说，国内主要研究集中在以下三个方面：1）网络舆情发展的一般性理论：主要研究网络舆隋的概念、功能、传播途径、形态特征等理论问题[2】.2）网络舆情监测、预警和控制.如曾润喜提出了网络舆情预警的系统构成、指标体系和运行机制[3】，黄晓斌提出了网络舆情信息挖掘分析模型，并以实例说明文本挖掘在网络舆情分析中的应用[4].齐佳音利用系统动力学建模，分析了突发事件发展和网络舆情的作用机制[剐.史波提出了网络舆情群体极化的动力机制与调控策略[6I.余廉借鉴传染病模型SIR分析了非常规事件下的群体行为[7】.3）网络舆隋对不同领域的影响.中国上市公司舆情中心分析了负面舆情与上市公司市值的波动.周如俊认为，新时期思想政治教育工作要研究网络舆情的特点，形成网上思想政治教育的强收稿日期：2013-04-25资助项目：国家自然科学基金(61272398)作者简介：宋彪(1983-)，男，蒙古族，博士研究生，讲师，研究方向：ERP项目实施与开发、数据挖掘、信息安全、网络舆情，E-mail:[e-mail];朱建明(1965-)，男，汉，教授，博士生导师，中央财经大学信息学院院长，中国计算机学会高级会员、信息保密专委会委员、体系结构专委会委员，中国通信学会高级会员，研究方向：信息安全、电子商务安全和无线网络安全；黄启发(1978-)，男，汉，博士研究生，研究方向：社交网络隐私保护，第11期势I8】.国外在网络舆情方面的研究.也有许多成果.如Wu等的研究表明，舆论的形成与社会网络的结构有关【9】.在舆论演化方面，最经典的模型有两个：一个是“Sznajd模型”，另一个是“有限信任模型”.“Sznajd模型”借用铁磁体中的礅陡粒子等概念为理论基础，利用蒙特卡罗等仿真方法对封闭社区的舆论演进过程进行了研究，提出舆论最终的演化结果只有两种：全部赞同、全部反对和赞同与反对各占一半[10]，模型比较简单，不足之处在于磁—It粒子的性质过于简单，个体的观点与交互方式与实际差别较大，“有限信任模型”提出当两个人观点相近时，才会相互影响，当两人观点差距太大时，不会相互影响[11)，模型的优点是采用了信用阈值来限制个体间的交互，比较真实的反映了现实中的交互过程，国内外在网络舆情控制方面，传统研究思路都是将非线性不规则的网络传播系统化约为线性系统，以获得确定的结果【12]，相关的技术主要包括监测、预警、应急处理等，涉及诸如话题检测与跟踪l13]、Web信息挖掘【14]、文本倾向性分析I15]、基于云计算的网络舆情预警【16】、迁移元胞自动机网络演化模型[17]和网络事件的案例库建设和案例分析[18]等，通常使用的控制手段主要有接种疫苗和隔离[19].接种疫苗的具体方法包括对非法网络传播进行事后追惩，加强网站的自我审查，网络实名制等来约束自我的行为.隔离的具体方法是在网络中安插把关人，加强对网络传播内容的日常监控，对敏感话题进行屏蔽或删除，也有一些部门采用雇佣网络水军，对信息进行大面积覆盖等.隔离、屏蔽等管理技术在实践中得到了较广泛的应用，但是这些管理方式有剥夺公民表达自由之嫌，“只知打压甚至封堵，无疑会使‘通’没有了‘通’，只剩下一条无法跨越的‘沟”’[20].当前应用博弈论研究网络舆情的学者较多，一般集中在研究传播机制方面的问题，王杨等人提出了基于博弈论的真情传播模型(POBGT)f21]，模型能够从动态和交互两方面描述传播过程，最终能够形成稳定的状态，刘锦德等认为，网络舆情传播过程是以大部分人对事实不了解为前提的.指出羊群行为的集聚产生受多种因素影响，主要与采取分析策略的交互利益、成本系数以及记忆长度有关【22].以上这些研究成果深刻地分析了网络舆情的基本理论和监测、预测以及一些相关的调控策略，但是，多数研究都把网民视为一个整体，并且大多从网络事件[18]、网络结构、传播规律等角度进行研究，很少从线下形成网络舆情的网民个体入手，深入研究网民如何在网络上聚集形成网络舆情的机制，更没有把根源事件的发展和舆情的演化联系起来，仅着眼网络结构等传播过程中的各种影响，强调舆情应对中的各种技巧，以至于忽略了舆情发展的根本动力，大都就舆情研究舆情，而未深入到社会政治生活具体目标设定、政府行政目的、行政方式和民众行为逻辑的深度，因而也在一定程度影响了应对对策的恰当性和有效性[23]，从而无法提出切实有效的网络舆情疏导策略，反而使网络舆情愈演愈烈.现实中网络舆情是一个群集演进过程.而集群演进过程是一个很难进行实证研究的问题[27].本文将网民作为个体，以群集动力学为基础，基于博弈论来深入分析网络舆情的聚集过程，结合舆情产生的根源事件发展变化，最终给出网络舆隋疏导模型.2网络舆情群集动力学过程分析2.1网络舆情网民特征分析复杂性理论将人群看做由许多相互作用的个体组成的“复杂的社会经济系统”，并借用物理学、数学以及计算机科学中的概念性工具对社会现象进行分析[24].网民作为独立的智能体在网络环境中，与其它网民共享信息.网民能够感知它所处的环境和其它网民，感知和其它网民行为的挤压、碰撞、推动、吸引、排斥等相互作用，根据复杂性理论，对网络舆情中每个网民自身的运动能力可以从外部感知、内部状态和行为产生系统等3个基本方面描述，定义1外部感知每个网民具有发现事件及感应外部环境刺激的能力，同时环境中的其它网民会对网民的感知能力产生影响.外部感知可以用以下公式表示：S=SO+Sfe。l(1)其中S表示舆情环境中网民对某事件的感受，岛表示网民个体对事件的感受，Sfe。1表示舆情环境中其它网民对该网民感受的影响，佗表示网民数量，j=l，2，…，礼.Sfe。-=∑Sj/n(2)j=l定义2内部状态根据马斯洛的需求层次理论，人的需求产生动机，动机导致人的行动，即：Need-*Motivation—Action，同2986样在网络舆情形成与发展过程中，每个网民的表达都源于内部动机，动机来自网民的需求，需求源自网民的感受，用Ⅳ表示网民的需求，G(S)表示为S的分段增函数，马斯洛将需求分为五个层次，设她=(1，2，3，4，5)，不同的需求层次表现为不同的内部状态，即地可以分为五个层次：Ni=G(S)(3)内部状态可以表现为忍耐程度P，时间用t来表示.P=P(Ni)/t(4)其中P(Ni)为她的减函数.此外，用M表示网民动机，H(Ni)表示魁的增函数.M=H(Ni)/t(5)当实际发生的事件发展速度达不到期望速度时，随着时间的增长，个体的忍耐度会下降，动机也会下降.当忍耐度下降较快时，网民呈现“好斗”趋势，产生灌水、谩骂行为；当动机下降较快时，网民表现为放弃行为.定义3行为产生系统网络舆隋中个体是自驱动的，在自身行为规则的作用下，可以对周围实体和环境的刺激做出本能的反应，产生自驱动力和期望速度，根据每一时间步上每一个体的外部感知和内部状态，行为产生系统为个体产生一个行为，且对内部状态进行修正.用F(t)表示网民受力状态：tt以0=a(M-P)dt十肛(Mfe。i)dt(6)其中E(Mfe。1)dt表示某时刻网民感受到的外力.t表示时间，a和p为常数，当F(t)o时，网民为活动状态；当F(￡)S0时，网民为沉默状态.为分析方便，假设p=0、1、-1，分别表示外力与自驱动力无关、同向和反向的关系.可以看出，即使当内部动机为0时，也可能受外部影响而持续活动.此外，用网民在受力变化下会更新运动状态：V(t+1)=v(t)+coAF(t)(7)其中y(t)表示t时刻网民的运动速度，△F(t)表示网民的受力变化情况，u为一常数，表示网民加速度系数，公式7刻画了网民的行为更新机制.2.2网络舆情群集特征分析网络上网民聚集成群会产生群集现象.群体流动动力来自于网民的合力，整个群体对外界环境呈反沉默螺旋特征：1)群体中存在异向群集，也存在异质群集.群体中的个体运动力（包括力的大小和方向矢量）熵最小时，群体合力最大，反之合力最小.2)网民个体需求得到满足，个体动力消失，最终导致群体动力消失，同时，群体有可能提高或者降低个体的需求.3)网络舆情群集方向取决所有网民合力.