文档介绍：基于SIRT的网络谣言传播演化模型的研究
[摘要]本文在传统的SIR模型的基础上加入真实信息传播者,构建了SIRT谣言传播模型,运用Matlab对模型进行仿真。模型考虑了网民对信息的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度、媒体公信力、记忆效应等因素对谣言传播过程的影响,从网民、信息本身和外部作用力3个方面定量的分析谣言传播规律,谣言模型传播演化仿真的结果表明,网民的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度以及媒体公信力等因素都会对谣言传播演化过程产生影响,并提出了谣言应对的建议。
[?P键词]网络谣言;谣言传播;演化模型;传播规律;仿真;真实信息;无标度网络;SIRT模型
DOI:.1008―
[中图分类号] [文献标识码]A [文章编号]10008―0821(2017)06―0036―07
随着互联网在中国的迅速发展,,推动了互联网虚拟社区的发展,民众越来越倾向于在网络上发表自己的观点。手机等移动平台的迅速普及使得网民获取信息的方式更加便捷和迅速,近几年国内外发生的影响较大的事件,都会在网络媒体上引起网民的强烈反响和激烈的辩论,但同时也带来了一些社会问题。网络的匿名性和信息在网民间的快速传播给网络谣言创造了条件,网络谣言是一种含有非法内容和不良信息的舆情信息,网络谣言的传播如果不能得到及时的控制不仅会扰乱网络舆情的正常秩序,而且会对社会稳定造成负面影响。因此,如何对网络谣言进行有效的监管和控制,是政府面临的一个重要课题。
国外对谣言的研究中,最有影响力的是美国社会心理学家奥尔波特和波斯特曼(1947)提出的谣言强度公式:R=I×A,其中I=importance(谣言所涉及的问题对于传播人群的重要性),A=ambiguity(谣言证据的模糊性)。即:谣言强度=问题的重要性×证据的模糊性,现实中如果问题无关紧要不能引起网民的关注并且网民对事件都非常了解,这件事产生谣言的可能性就很小,式子中的重要性和模糊性两者是相乘的关系,也就说明只要其中有一项为零,谣言强度就为零,谣言也就不可能产生或者停止传播。后来的克洛斯(1953)认为谣言的传播还与网民本身的特征有关,在前者公式中加入了公众的批判能力,即:R=(I×A)/C,其中C为公众对谣言的批判能力。国内学者又在原有公式的基础上加入了媒体和环境等因素,使之更加完善。
目前国内主要从两个方面对谣言进行研究:其中一个方面是对谣言产生的原因和传播规律进行定性的分析。张蕾和郭晓桐(
2012)通过实证调查研究表明网络是受众获知谣言的主要渠道,谣言引发的、导致恐慌情绪蔓延的社会性因素是影响受众行为决策的关键因素,谣言只是起到导火索的作用,而且群体性事件能够造成比谣言本身更为恶劣的社会危害。王国华等(2011)从谣言传导路径、主体和载体角度阐释了网络谣言传导过程,认为信息不对称、安全感缺乏、从众心理、公信力危机、社会记忆等是网络谣言传导的内在根源。刘延海(2014)在运用扎根理论研究方法,通过构建演化过程的概念模型,将网络谣言诱致社会风险的演化过程分为:规避损失态度形成、集合行为、事件平息以及次生风险4个阶段;认为现实社会风险、网络谣言内容与传播特点、公众自身素质、政府以及社会组织的行为影响谣言的演化过程。王振涛(2015)运用文献分析法、网络观测法等方法对“抢盐风波”和“郭美美事件”两个事件中相关数据的分析得出网络谣言的发展过程一般遵循着发生、发展、消亡的基本规律,认为社会背景、当前社会的共同心理、以及谣言事件与人们的相关性和政府权威的缺失等推动了网络谣言的形成和发展。
另一个方面是通过定量的方法对谣言的传播演化过程进行模拟分析,研究谣言传播规律。Kermack-Mckendrick模型的提出极大地推动了复杂网络上传染病研究的发展,该模型将群落里的人分成3类,其中s代表易感人群,Ⅰ代表感染人群,
R代表免疫人群。谣言的传播过程具有复杂网络和传染病模型的特征,所以针对谣言方面的研究很多是基于复杂网络和SIR及其演化模型进行的。王亚奇等(2014)提出一种微博用户关系网络演化模型,分析该演化模型的拓扑统计特性,结果表明由该模型演化生成的微博用户关系网络具有无标度特性,度分布指数不仅与反向连接概率有关,而且还取决于节点的吸引度分布,与指数分布和均匀分布相比,当节点吸引度满足幂律分布时,稳态时的谣言传播程度较大。兰月新(2012)通过分析突发事件网络舆情谣言扩散中政府、突发事件、网民和网络媒体4个主体,构建了网络谣言传播的数学模型,对模型进行分析结果表明降低网络谣言接触率及提升免疫者比例可以控制网络谣言的扩散并制定与之相对应的网络谣言控制对策。Nekove