舆论危机的异化极化效应研究

随着Web2.0时代的到来,网络媒体逐渐成为舆论生成、传播和交锋的主阵地,舆论危机的形成及其异化也成为日益突出的社会风险问题.本文以舆论的异化演化机理为研究对象,通过梳理典型事件舆论话题的异化过程,对其基本内涵、表现形式和演化模式等进行系统总结.随后,研究以舆论超网络模型为基础,借鉴社会影响理论的基本原则,提出舆论异化机理的极化算法,并对其具体流程进行解析和实现.最后,本文以“7·23甬温动车事故”为例,对舆论危机的异化极化过程和影响因素进行系统仿真和实证分析.     

企业社会责任负面事件网络舆情演化阶段式建模分析

在信息化时代，网络舆情的广泛性和即时性等特征加剧了企业社会责任负面事件的“传染效应”,快速改变公众的观点与认知，影响资本市场资源配置。为研究有企业参与的多主体网络舆情演化规律，本文基于“内外结合”视角，将网络舆情参与主体划分为内外影响因素，并将网络舆情蔓延过程分为两个阶段，分别采用不同的仿真模型进行深入分析。第一个阶段是网络舆情蔓延扩散阶段，以经典传染病模型为基础，构建包含有内外驱动因素影响的S-ED/ID-R模型，再以S-ED/ID-R模型为基础构建网络舆情蔓延扩散模型，分析内外影响因子之间的关联关系，并为S-ED/ID-R模型的仿真提供参数。第二个阶段是政府调控网络舆情阶段，以Lotka-Volterra竞争关系模型为基础，分别研究提前政府介入时间、增加官方微博的数量和增加官方微博发博频率三种策略的效果。最后，结合具体舆情实例对阶段式建模进行验证分析，为政府管理企业社会责任负面事件提供建议。     

舆论领袖传播影响力的阶段式建模分析

在网络社会,无论是网络推手炒作谣言,还是官方微博积极应对,都可视作舆论领袖在舆情演化过程中发挥传播影响力。本文将舆情演化过程分为两个阶段,在两个阶段分别应用不同的仿真模型对不同作用舆论领袖的传播影响力进行分析。第一个阶段是舆情危机爆发阶段,即舆情危机"从无到有",分析网络推手在该阶段的扩散影响力,以SIR经典传染病模型为基础,构建包含有网络推手作用的扩散影响力模型;第二个阶段是舆情危机平息阶段,即舆情危机"从有到无",分析官方微博在该阶段的证伪影响力,以Lotka-Volterra竞争关系模型为基础,研究官方微博如何发挥证伪影响力与网络推手进行博弈。结合具体舆情实例对阶段式模型进行验证分析,并提出如何根据舆论领袖不同传播作用应对舆情危机相关政策建议,以期帮助决策者打击网络谣言、平息舆情危机。     

公共卫生事件中社交媒体谣言扩散影响因素研究——信息响应视角

明晰公共卫生事件中社交媒体谣言扩散机理，是制定有效谣言治理策略的前提。本文基于社交媒体中“转发”和“点赞”两种不同的信息响应方式，以详尽可能性模型为研究框架，探究信息内容和信源特征维度下不同因素对谣言扩散的影响，构建谣言扩散行为模型，并利用新冠疫情谣言数据集进行实证分析。结果表明：来源专业性和信息的社会影响力正向影响谣言的扩散规模和速度；在用户规避深层次风险沟通的心理驱动下，来源模糊与内容模糊均会提升谣言的点赞规模。此外，情绪会促进谣言扩散规模，且情绪总量与消极情绪的交互项显著影响谣言的点赞规模。基于此，谣言治理要建立完善的监测监控及预警机制，制定及时准确的澄清策略，营造健康良好的网络环境。     

舆论超网络的领袖引导模型

对网络舆论的监测与管理,事关网络社会安全,体现管理者的社会管理能力和维护社会和谐稳定的能力,因此日益成为研究的热点。本文建立社交子网、环境子网、心理子网和观点子网构成的舆论超网络模型来刻画网络舆论特征,使用超链路预测方法为引导对象的选取提供理论依据,提出领袖引导模型对舆论超网络进行干预与引导,并进行模型仿真以探讨该模型的影响机制及模型参数变化对引导效果的影响。仿真结果表明采用领袖引导模型进行舆论引导与干预,不仅可以量化引导策略,更可以通过超网络内各元素的变化及连动机制,得到引导策略的作用与反馈规律,为引导网络舆论提供全新的定量化方法。     

舆论动力学模型综述

舆论和谐是社会和谐的重要条件,舆论管理是社会管理的必要内容。本文针对目前已有的舆论动力学模型,从数学、物理学和复杂性科学等研究视角细致地梳理和分析,使舆论的传播机理更具逻辑性和客观性。综述过程中发现这些研究存在研究内容相对孤立,研究结果较为抽象,和实际舆论事件联系不紧密等特点。因此,本文提出为更好的探索社会舆论形成、演化的机理及其规律,完善舆论的社会预警和预报功能,需要以多学科交叉为指导,以社会物理学理论为方法,以舆论可视化仿真平台为依托,对社会舆论整体过程进行系统建模与仿真。     

经济政策不确定性与系统性金融风险溢出——基于关联网络视角

经济政策不确定性（EPU）已成为系统性金融风险的重要驱动因素。研究基于七个部门的35个相关因子抽取系统性金融风险信息，综合采用DYCI溢出指数法、复杂网络分析法和滚动时间窗口技术等构建跨部门风险溢出网络，考察和检验EPU与金融体系内部风险压力承接与转移的关联动态和传导机制。研究发现：EPU与金融部门各维度风险变量间存在关联网络，且EPU冲击加剧了系统性金融风险的网络传染效应；危机时期，EPU冲击下的跨部门风险协同运动趋势明显，网络结构呈现更高的完备性。同时，本文研究结论为阻断内外部风险冲击以及维护经济金融稳定提供重要的理论基础和决策参考依据。     

基于仓室模型的危机蔓延建模与演化分析

以传染病传播为例讨论了基于经典仓室模型的危机蔓延过程建模,然后比较了经典仓室模型在不同网络拓扑结构假设下的参数设置,最后建立了一个具有普适性的仓室演化模型,并在无标度网络环境中进行了危机蔓延的模拟演化.演化结果显示了推行各类危机防控措施的必要性和合理性,同时也从无标度网络出发为研究传统危机防控措施提供了新的思考视角.     

公共危机处置中的舆论对冲方法探析

正在经济转轨和社会转型的特殊时期,重大突发事件呈现多发趋势。伴随着高强度的舆论交锋,以微博微信为代表的自媒体驱动舆情进入"掌上小屏"时代,海量信息、观点对攻和引导力衰减成为舆情新常态,舆论引导遭遇前所未有的危机。决策者如何在公共危机中找到一种具有普适性的舆论对冲方法和机制,走出公信力不彰、危机事态扩大、舆论暴力频仍的总体性困境,成为考验决策者执政能力的一项新指标。一、公共危机中的舆论交锋特点     

基于SEIRS模型的企业集团内部危机扩散研究

考虑到企业内部危机扩散同传染病扩散在机理上的相似,本文在经典的SIR模型基础上,构建了SEIRS危机扩散模型,研究危机在企业集团内部各成员企业之间传染扩散的机理,从而为发现、预防和控制危机在企业集团内部的扩散提供理论依据.     

突发危机事件网络舆情治理的多情景演化博弈分析

互联网时代，网络媒体已经成为谣言传播的重要载体，严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定，因此加强和创新对网络媒体的监管，妥善治理突发危机事件网络舆情是各级政府面临的重大挑战。针对突发危机事件网络舆情治理的研究，本文运用演化博弈理论构建了网络媒体与地方政府双方演化博弈模型，在引入中央政府惩罚机制基础上，对比分析了网络媒体与地方政府双方行为策略选择的演化稳定均衡，同时采取多案例进行实证研究，并通过数值仿真分析对模型进行多情景推演模拟。研究结果表明：突发危机事件网络舆情传播热度与网络媒体和地方政府双方的策略选择有着直接关系；若地方政府承受突发危机事件网络舆情恶性演化造成的经济损失与信誉损失持续增大，双方演化系统都会出现周期性波动现象；引入中央政府惩罚机制后，其惩罚力度若高于网络媒体消极应对网络舆情所受到的惩罚和地方政府的监管投入成本时，最终系统会演化至良性状态，研究结论为政府部门在面对突发危机事件网络舆情治理方面提供了新思路。     

复杂交互行为影响下的网络舆情演化分析

如今网民参与网络舆情的现象愈加普遍，但国内网络舆情治理体制不完善，网络舆情事件易造成严重的负面影响，研究网络舆情的重要性日渐显著。基于演化博弈研究复杂网络中的网络舆情能够反映网络舆情形成和演化的实际情况，可以为引导相关主体参与网络舆情的行为和控制网络舆情的演化提供科学依据。本文在网络舆情的复制动态模型中引入两个可以反映网民复杂交互行为的因素：创建新博弈连接的行为偏好以及维持博弈连接的时间长短，在此基础上构建网络舆情演化博弈模型。根据演化博弈均衡解，分析、解释个体复杂交互行为因素以及网民初始得益对网络舆情演化的影响并针对不同情境提出相应的舆情治理建议。研究表明在交互连接达到稳态时，网络舆情博弈的得益矩阵会发生改变，新的得益矩阵由原来得益矩阵中的元素乘以其相应的博弈连接类型的活跃连接占比而构成。本文定量地解释相关主体间复杂的交互行为，研究结果对网络舆情危机处理以及疏导，减少网络舆情事件对社会的危害等都有参考价值。     

考虑思考时滞的社交网络舆情最优控制模型

随着信息技术的不断发展，纷繁复杂的信息无时不刻的充斥着社交网络，这也使得负面舆情信息不断滋生并快速传播，严重影响了网络安全和社会稳定。本研究提出考虑思考时滞的舆情传播最优控制模型。首先，基于传染病模型构建引入思考者的舆情传播模型。其次，对模型中的参数进行敏感性分析，并引入对立舆论攻击机制，利用最优控制理论设计所提舆情传播最优控制模型，旨在最小化舆情采纳者密度和控制成本。实验表明，所提模型能够对社交网络中的舆情传播进行有效控制。     

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明：(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。     

基于SOAR模型的网民群体负面情感建模研究

面向网络舆情演变过程中政府应急响应需求,本文基于SOAR （State,Operator and Result）模型,将网民作为智能体Agent,将网络舆情中网民群体行为转变过程看作相应舆情问题空间中状态随时间的连续转换过程,设计突发事件中网民群体负面情感SOAR Agent模型,包括网民Agent的工作记忆、长期记忆、决策过程、学习机制,构建网民群体行为转换规则库和相应算法。在此基础上,设计仿真实验,结合典型网络舆情事件案例,对政府不同应急措施下微博用户群体行为演变过程进行建模。实证结果表明,基于网民群体负面情感的建模,可以分析和预测在不同网络舆情阶段、不同政府应急响应措施下网民群体的行为决策规律。     

网络舆情扰动下房地产投资者“追涨杀跌”行为扩散研究

一旦房地产投资者“追涨杀跌”行为发生大范围扩散,将诱发房地产市场的价格严重偏离甚至动荡。本文从传播学与行为金融学交叉视角,基于复杂网络理论构建了房地产投资者“追涨杀跌”行为的网络扩散模型,进而仿真分析了网络舆情与投资者行为偏好交互作用下房地产投资者“追涨杀跌”行为扩散的演化特征。研究表明：房地产投资者越偏向于随机建立关联,“追涨杀跌”行为越可能快速扩散;网络舆情因素在“追涨杀跌”行为扩散过程中发挥主导作用,同时对投资者行为偏好因素发挥较强的“强化效应”或“抑制效应”;当媒体权威性足够高或网民情绪足够乐观时,通过综合调节网络舆情和投资者行为偏好因素能够有效实现预防和限制“追涨杀跌”行为扩散的目的。     

消费咨询网络中的虚假观点识别与产品采用研究

消费咨询网络是社会化商务环境中的一类特殊社交网络，商家借助消费咨询网络用户传播产品信息从而形成了社交广告。当网络中传播的社交广告传递高于产品品质的评价，或对竞争对手的产品做出低于真实产品品质的评价，称为虚假评价。基于连续观点和离散行为思想构建了产品采用模型，并在模型中设置了用户观点学习规则，即尚未购买产品的用户优先选择诚信指数较高的用户进行观点学习。借助计算实验方法研究了社交广告、观点学习轮次对观点演化和产品采用的影响。结果表明：产品采用模型能够使得被虚假观点误导从而购买产品的用户比例降低；虚假观点识别机制可以有效识别出"低质高评"和"高质低评"，并降低其导向性；观点学习轮次的增加可以提高虚假观点的识别效果。研究克服了现有产品扩散模型在不区分信息扩散与产品购买、不考虑信息真伪性、不考虑不同采用阶段等方面的局限。     

品牌危机中网络从众情景表征对危机信息分享行为拉动效应影响研究

网络媒体的广泛使用及其信息碎片化等特征，使得品牌危机出现后用户对危机信息的分享行为存在明显从众效应。为了掌握品牌危机信息分享行为的从众因素及其作用机理，并制定有效的监控防范策略，本文基于拉动效应视角对网络空间中从众情景表征与品牌危机信息分享行为的脉冲响应及边际影响进行研究。以国内发展较为成熟的新浪微博作为网络平台研究样本，选取了2010年至2019年间所发生的具有较大影响力的66个涵盖食品、药品等七个行业品牌的危机事件作为品牌危机信息来源，运用官方API及网络爬虫法进行数据采集，获得关于转发总数、评论总数及转发量和评论量维度上的有效数据376492组。采用向量自回归(VAR)及状态空间模型(Sspace)对从众情景表征与品牌危机信息分享行为之间脉冲响应及边际影响进行分析。研究发现：(1)网络空间中从众情景表征与信息分享行为存在的显著正向因果关系；(2)从众情景表征对评论行为较之对转发行为的滞后影响更为明显，但对转发行为的滞后性较长，即存在长尾效应；(3)信息转发总数较之于评论总数对用户的转发行为的影响力更大，信息评论总数较之于转发总数对用户的评论行为的影响力更大，即用户对同类行为的从众具有同类效应；(4)不同领域间及不同年份间的品牌危机信息分享行为的情景从众效应存在结构性差异。通过模型建构与分析，表明品牌危机中网络从众情景表征对危机信息分享行为具有长尾波动效应，这可为网络用户从众行为的判别、分类及应对提供理论基础，从而防范从众情景表征促进转发及评论分享行为而导致危机信息的迅速扩散和舆情风险形成。