基于传播模型的舆情演化研究

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1、基于传播模型的舆情演化研宄2018-03-0820:07:40科技传播2018年4期曹宁+吳菊平+陈晓璇摘要在信息快速发展的时代，舆情反转事件频频出现，对舆情演化过程的研宄是当前的研宄热点。文章对国外关丁•舆情传播模型的相关文献进行梳理，从整体网络和用户两个角度对现有文献进行了综述，一方面探讨了网络结构对舆惜传播范围和周期的影响，一方面分析了影响用户传播的影响因素，供舆情研究和信息传播领域的学者进一步研究和探讨。关键词网络舆怙；信息传播；輿怙演化；传播模型中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708(2018

2、)205-0052-022016年以來，网络上山现了“上海女逃离江西农村”，接着是“哈尔滨天价鱼事件”，然后是“右肾丢失”等热门话题。與情反转现象接连上演，已成为网民普遍关浊和讨论的热点话题。W情反转事件受到学术界越来越大的关注，研宄舆情演反转事件传播过程的关键在于找到相关的“反转点”，更进一步研究舆怙演化过程。在宏观方面，立足于从整体网络分析，舆怙发展过程屮网络大环境的变化，研宄的重点在于预测舆情的传播范围和传播周期，在微观方面，从用户的角度出发，分析影响用户传播的因素，关注个体传播行为。1舆情传播模型研究现状我们

3、从整体网络和用户两个角度整理信息传播模型的研究进展，分析舆情传播模型的研究现状。从整体网络的角度，关于信息传播的网络结构的分析，舆怙传播模型分为社会影响力模型和传染痫模型。从用户角度，基于用户过往行为、用户文木兴趣、所受群体影响的因素，舆情传播模型分为有限信任模型、主题模型等。1.1基于整体网络的信息传播模型关于社会影响力模型的相关研究。Galubaetal在线性阈值模型的基础上提出At-LeastOne(ALO)模型，可以用于个性化URL推荐［1】。Tripathyetal提出了多尝试独立级模型(MutiTryIn

4、dependentCascade,MTIC)对抗社交M络的谣言［2］。基于传染病模型的相关研宂。林芹，郭东强基于个体的心理特征对模型屮的传播个体进行分类，考虑个体的沉浸体验，情感Sli离和对信息风险的感知程度［3］。黄远等捉出集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型，对加入舆论场的新个体态度进行预测［4］。吴尤可以SI模型为棊础提出微信輿怙控制模型，一定数虽的免疫节点(智者)来抑制、减缓輿论传播的扩散速度及范围［5］。基-丁•整体网络的信息传播模型，强凋了网络结构以及网络节点之间的互相影响。以独立

5、级联模型和线性阀偵模型为代表的信息级联模型，用户的传播行为取决于所有相邻节点对它的影响是否超过激活阈值，强调影响传播的积累性，传统的级联模型通常将激活概率和激活阈值没置力固定值或固定分布，在后续的研究屮，将激活概率和激活阈值设近为关于用户之间影响、时间、信息文本等多种因素的函数，强调在网络传播过程中，识别节点的影响力，以及如何将其的影响力最大化。在对传染病模型的研宂方而，借助SI模型，SIS模型，SIR模型，SIRS模型以及其优化模型，对社会网络屮存在的谣言信息。舆情信息及广告信息的传播机制提供了一个有效的分析方法。

6、因为信息本身存在的特殊性以及人群内部存在的“从众效应"，使得社区网络的信息传播机制与模式在传染病的基础上还存在一些新的特点，值得我们对网络屮的信息、與情以及知识传播的动力学机制进一步研究。1.2基于用户角度的信息传播模型宥限信任模型的相关研究。陈桂茸等提出基于影响力和信任阈值、含宥双重选择机制的网络輿论演化模型[6]。姜磊等借鉴石汕幵发中汕藏数值模拟技术，通过对所监控社区的历史事件进行拟合，來确定所使用的网络舆情演化模型的有效性，并获取符合真实情况的模型参数P]。主题模型的相关研究。曹咖娜&唐锡晋建立动态主题模型(D

7、TM)挖掘随时间变化的动态话题链，从词语变化的微观角度分析热门事件下公众意见的变迁[81。陈晓美等利用LDA模型的文本摘耍和内容深度识別的力法，构建主要观点提取与深度评论判记的方法框架I9J。基于用户角度的信息传播模型，注重的是个体观点的交互过程以及个体的差异性。在有眼信任模型的研宂方而，存在两个问题：一是个体在进行观点更新时需计算并比较其他全部个体与自己观点的Sh:离，计算景过大：二是在网络环境下，用户数景巨大不可能去参考其他全部个体的观点。主题模型一般用于对社交网络用户文本兴趣建模对于文本內容较少的用户一般很难挖

8、掘到其真正感兴趣的内容，时间因索足其传播过程屮重点考虑的，即实时热点和用户兴趣的变化。2结论随着技术的不断突破与革新，可能会出现更为复杂难控的突发事件网络與情。因此，與情演化规律的分析，是一个长期性课题，与时俱进的包容性视野以及多维研究视角的综合运用，将成为未来研宄的必然方向，舆情反转事件频发，结合整体网络和用户允度的舆悄传播模型冰能更好地运用