微博社區(qū)網(wǎng)民情緒引導(dǎo)與輿情控制的SIR演化博弈分析
發(fā)布時(shí)間:2021-10-20 11:13
【目的/意義】通過研究微博社區(qū)網(wǎng)民的情感交互與輿情觀點(diǎn),有助于在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中掌握網(wǎng)民情緒演化從而良性引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢(shì)!痉椒/過程】基于傳播動(dòng)力學(xué)、社會(huì)安全閥等理論,結(jié)合微博社區(qū)中的實(shí)際案例,定義事件利益主體并抽象出事件演化的全生命周期,同時(shí),構(gòu)建SIR演化博弈模型刻畫網(wǎng)民情緒的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律及主體決策博弈演化過程,并通過仿真模擬分析得到系統(tǒng)演化至穩(wěn)定狀態(tài)的均衡條件。【結(jié)果/結(jié)論】結(jié)果表明:微博社區(qū)中意見領(lǐng)袖與官方媒體感知收益與風(fēng)險(xiǎn)的敏感度對(duì)決策行為產(chǎn)生顯著影響;官方媒體及時(shí)設(shè)置有效議程構(gòu)建安全閥能夠防止網(wǎng)民情緒惡化;意見領(lǐng)袖與官方媒體的協(xié)同引導(dǎo)能夠最大效度地幫助政府管控網(wǎng)絡(luò)輿情。
【文章來源】:情報(bào)科學(xué). 2020,38(05)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
情境1仿3(c)
t的連續(xù)可微函數(shù)。通過李維安【26】等對(duì)利益相關(guān)者理論的梳理可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情不斷演化的過程中,官方媒體與意見領(lǐng)袖會(huì)受到利益驅(qū)使并根據(jù)帕累托最優(yōu)選擇自身利益最大化的策略,網(wǎng)民基于群際情緒與信任感根據(jù)官媒與意見領(lǐng)袖的博弈結(jié)果出現(xiàn)不同的情緒狀態(tài)。基于陳莫凡等【27】通過雙線性發(fā)生率刻畫傳染病模型中網(wǎng)民接觸率的研究,文章中網(wǎng)民情緒變化如圖2所示,其中設(shè)定網(wǎng)民對(duì)意見領(lǐng)袖的群際情緒認(rèn)同感為α1、α2,網(wǎng)民對(duì)官方媒體的信任感為β1、β2,決策權(quán)重為b。圖1抽象生命周期圖2網(wǎng)民情緒變化示例假設(shè)2:在有限理性與信息不對(duì)稱的條件下,意見領(lǐng)袖依據(jù)主體偏好的原則,會(huì)在策略集L={l1=惡意煽動(dòng),l2=正常引導(dǎo)}中選擇自身利益最大化的行為決策且存在一定調(diào)整策略的概率【28】。公共危機(jī)事件經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳播擴(kuò)散后,意見領(lǐng)袖選擇惡意煽動(dòng)的概率為x1(0<x1<1),此時(shí)意見領(lǐng)袖會(huì)獲得人氣收益W的同時(shí)也會(huì)獲得灰色經(jīng)濟(jì)利益W,但是會(huì)遭受到政府的罰款G和非物質(zhì)性處罰f即封號(hào),而當(dāng)官方媒體選擇積極引導(dǎo)時(shí)會(huì)付出成本C1;意見領(lǐng)袖選擇正常引導(dǎo)的概率是x2(0<x2<1),此時(shí)意見領(lǐng)袖會(huì)獲得人氣收益W,同時(shí)也會(huì)獲得選擇積極引導(dǎo)的官方媒體的非物質(zhì)性獎(jiǎng)勵(lì)dK,0<d<1。假設(shè)3:官方媒體會(huì)基于意見領(lǐng)袖的策略以及網(wǎng)民的情緒狀態(tài)而選擇利己決策,官方媒體的策略集為H={h1=積極引導(dǎo),h2=消極報(bào)道}。當(dāng)公共危機(jī)事件經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳播擴(kuò)散后,官方媒體選擇積極引導(dǎo)的概率為y1(0<y1<1),官媒第一時(shí)間發(fā)聲會(huì)暫時(shí)緩解緊張情緒獲得社會(huì)效益R1,若意見領(lǐng)袖
?≡裨諭?韁寫?ビ爰ち姨致壑鸞バ緯杉???際情緒,從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)一步演化。情境2:當(dāng)W+V(-f)>G、V(R)1-C2<V(R)2、V(K)<V(-u)1時(shí),意見領(lǐng)袖與官方媒體的穩(wěn)定策略(ESS)為(1,0),從而導(dǎo)致網(wǎng)民出現(xiàn)不同的情緒反應(yīng)。假設(shè)參數(shù)模擬值:W=8、f=2、K=4、G=12、d=0.5、C2=1、R1=6、R2=4,假定意見領(lǐng)袖與官方媒體的初始狀態(tài)分別為0.3、0.6、0.9,I(t)的初始狀態(tài)為0.3,仿真實(shí)驗(yàn)圖如圖4所示。發(fā)展階段,意見領(lǐng)袖與官方媒體作為有限理性主體會(huì)根據(jù)自身收益來選擇行為策略。網(wǎng)絡(luò)輿論不斷擴(kuò)散以及網(wǎng)民群際情感逐漸趨近一致時(shí),意見領(lǐng)袖在觀察到政府在處理公共危機(jī)事件而無暇監(jiān)管輿論傳播、官方媒體選擇消極報(bào)道決策就會(huì)權(quán)衡自身的收益與損失。此時(shí)網(wǎng)民群際情緒逐漸趨同,且由于官方媒體未能及時(shí)地引導(dǎo)網(wǎng)民導(dǎo)致網(wǎng)民群體降低了對(duì)官方媒體的信任感β2,并且政府無暇監(jiān)管輿論傳播導(dǎo)致意見領(lǐng)袖降低其遭受非物質(zhì)性處罰感知度1,同時(shí)官方媒體選擇沉默,使得意見領(lǐng)袖無需支付惡意煽動(dòng)成本C1,最終意見領(lǐng)袖基于帕累托最優(yōu)即W+V(-f)>G而選擇惡意煽動(dòng)決策;官方媒體在觀察到網(wǎng)絡(luò)中群際失落情緒以及被意見領(lǐng)袖煽動(dòng)的消極情緒高漲時(shí),官方媒體逐漸增強(qiáng)其對(duì)損失的感知度2,并且較大的損失預(yù)期會(huì)降低對(duì)社會(huì)收益以及政府非物質(zhì)性獎(jiǎng)勵(lì)的感知τ2,從而導(dǎo)致官方媒體的帕累托最優(yōu)是選擇4(a)4(b)4(c)4(d)圖4情境2仿真實(shí)驗(yàn)圖情報(bào)科學(xué)第38卷第5期2020年5月·業(yè)務(wù)研究業(yè)務(wù)研究·--137
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件對(duì)網(wǎng)民情緒傳播的影響機(jī)理——基于D&G辱華事件的扎根理論研究[J]. 賴勝?gòu)?qiáng),張旭輝. 現(xiàn)代情報(bào). 2019(09)
[2]基于改進(jìn)SIR模型的微博網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究[J]. 魏靜,黃陽江豪,林萍,宋瑞曉. 情報(bào)科學(xué). 2019(06)
[3]微博社區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征對(duì)輿情信息傳播的影響研究[J]. 林云,曾振華,曾林浩. 情報(bào)科學(xué). 2019(03)
[4]基于SEIQR演化博弈模型的突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與控制研究[J]. 陳莫凡,黃建華. 情報(bào)科學(xué). 2019(03)
[5]基于改進(jìn)SIR模型的網(wǎng)絡(luò)輿情情緒演變研究[J]. 田世海,孫美琪,張家毓. 情報(bào)科學(xué). 2019(02)
[6]基于主題和情緒相互作用的微博輿情演化研究——以“紅黃藍(lán)虐童事件”為例[J]. 姜金貴,閆思琦. 情報(bào)雜志. 2018(12)
[7]基于“情景—應(yīng)對(duì)”的突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿論事件演化博弈分析[J]. 楊志,祁凱. 情報(bào)科學(xué). 2018(02)
[8]網(wǎng)絡(luò)輿情公共危機(jī)治理中社會(huì)信任修復(fù)研究——基于動(dòng)物疫情危機(jī)演化博弈的實(shí)證分析[J]. 李燕凌,丁瑩. 公共管理學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]面向突發(fā)事件的網(wǎng)民情緒演化系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型研究[J]. 葉瓊元,蘭月新,王強(qiáng),夏一雪,楊謹(jǐn)鋮. 情報(bào)雜志. 2017(09)
[10]新媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型及仿真研究——基于信息生態(tài)視角[J]. 王晰巍,趙丹,李嘉興,楊夢(mèng)晴. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2016 (10)
本文編號(hào):3446806
【文章來源】:情報(bào)科學(xué). 2020,38(05)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
情境1仿3(c)
t的連續(xù)可微函數(shù)。通過李維安【26】等對(duì)利益相關(guān)者理論的梳理可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情不斷演化的過程中,官方媒體與意見領(lǐng)袖會(huì)受到利益驅(qū)使并根據(jù)帕累托最優(yōu)選擇自身利益最大化的策略,網(wǎng)民基于群際情緒與信任感根據(jù)官媒與意見領(lǐng)袖的博弈結(jié)果出現(xiàn)不同的情緒狀態(tài)。基于陳莫凡等【27】通過雙線性發(fā)生率刻畫傳染病模型中網(wǎng)民接觸率的研究,文章中網(wǎng)民情緒變化如圖2所示,其中設(shè)定網(wǎng)民對(duì)意見領(lǐng)袖的群際情緒認(rèn)同感為α1、α2,網(wǎng)民對(duì)官方媒體的信任感為β1、β2,決策權(quán)重為b。圖1抽象生命周期圖2網(wǎng)民情緒變化示例假設(shè)2:在有限理性與信息不對(duì)稱的條件下,意見領(lǐng)袖依據(jù)主體偏好的原則,會(huì)在策略集L={l1=惡意煽動(dòng),l2=正常引導(dǎo)}中選擇自身利益最大化的行為決策且存在一定調(diào)整策略的概率【28】。公共危機(jī)事件經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳播擴(kuò)散后,意見領(lǐng)袖選擇惡意煽動(dòng)的概率為x1(0<x1<1),此時(shí)意見領(lǐng)袖會(huì)獲得人氣收益W的同時(shí)也會(huì)獲得灰色經(jīng)濟(jì)利益W,但是會(huì)遭受到政府的罰款G和非物質(zhì)性處罰f即封號(hào),而當(dāng)官方媒體選擇積極引導(dǎo)時(shí)會(huì)付出成本C1;意見領(lǐng)袖選擇正常引導(dǎo)的概率是x2(0<x2<1),此時(shí)意見領(lǐng)袖會(huì)獲得人氣收益W,同時(shí)也會(huì)獲得選擇積極引導(dǎo)的官方媒體的非物質(zhì)性獎(jiǎng)勵(lì)dK,0<d<1。假設(shè)3:官方媒體會(huì)基于意見領(lǐng)袖的策略以及網(wǎng)民的情緒狀態(tài)而選擇利己決策,官方媒體的策略集為H={h1=積極引導(dǎo),h2=消極報(bào)道}。當(dāng)公共危機(jī)事件經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳播擴(kuò)散后,官方媒體選擇積極引導(dǎo)的概率為y1(0<y1<1),官媒第一時(shí)間發(fā)聲會(huì)暫時(shí)緩解緊張情緒獲得社會(huì)效益R1,若意見領(lǐng)袖
?≡裨諭?韁寫?ビ爰ち姨致壑鸞バ緯杉???際情緒,從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)一步演化。情境2:當(dāng)W+V(-f)>G、V(R)1-C2<V(R)2、V(K)<V(-u)1時(shí),意見領(lǐng)袖與官方媒體的穩(wěn)定策略(ESS)為(1,0),從而導(dǎo)致網(wǎng)民出現(xiàn)不同的情緒反應(yīng)。假設(shè)參數(shù)模擬值:W=8、f=2、K=4、G=12、d=0.5、C2=1、R1=6、R2=4,假定意見領(lǐng)袖與官方媒體的初始狀態(tài)分別為0.3、0.6、0.9,I(t)的初始狀態(tài)為0.3,仿真實(shí)驗(yàn)圖如圖4所示。發(fā)展階段,意見領(lǐng)袖與官方媒體作為有限理性主體會(huì)根據(jù)自身收益來選擇行為策略。網(wǎng)絡(luò)輿論不斷擴(kuò)散以及網(wǎng)民群際情感逐漸趨近一致時(shí),意見領(lǐng)袖在觀察到政府在處理公共危機(jī)事件而無暇監(jiān)管輿論傳播、官方媒體選擇消極報(bào)道決策就會(huì)權(quán)衡自身的收益與損失。此時(shí)網(wǎng)民群際情緒逐漸趨同,且由于官方媒體未能及時(shí)地引導(dǎo)網(wǎng)民導(dǎo)致網(wǎng)民群體降低了對(duì)官方媒體的信任感β2,并且政府無暇監(jiān)管輿論傳播導(dǎo)致意見領(lǐng)袖降低其遭受非物質(zhì)性處罰感知度1,同時(shí)官方媒體選擇沉默,使得意見領(lǐng)袖無需支付惡意煽動(dòng)成本C1,最終意見領(lǐng)袖基于帕累托最優(yōu)即W+V(-f)>G而選擇惡意煽動(dòng)決策;官方媒體在觀察到網(wǎng)絡(luò)中群際失落情緒以及被意見領(lǐng)袖煽動(dòng)的消極情緒高漲時(shí),官方媒體逐漸增強(qiáng)其對(duì)損失的感知度2,并且較大的損失預(yù)期會(huì)降低對(duì)社會(huì)收益以及政府非物質(zhì)性獎(jiǎng)勵(lì)的感知τ2,從而導(dǎo)致官方媒體的帕累托最優(yōu)是選擇4(a)4(b)4(c)4(d)圖4情境2仿真實(shí)驗(yàn)圖情報(bào)科學(xué)第38卷第5期2020年5月·業(yè)務(wù)研究業(yè)務(wù)研究·--137
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件對(duì)網(wǎng)民情緒傳播的影響機(jī)理——基于D&G辱華事件的扎根理論研究[J]. 賴勝?gòu)?qiáng),張旭輝. 現(xiàn)代情報(bào). 2019(09)
[2]基于改進(jìn)SIR模型的微博網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究[J]. 魏靜,黃陽江豪,林萍,宋瑞曉. 情報(bào)科學(xué). 2019(06)
[3]微博社區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征對(duì)輿情信息傳播的影響研究[J]. 林云,曾振華,曾林浩. 情報(bào)科學(xué). 2019(03)
[4]基于SEIQR演化博弈模型的突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與控制研究[J]. 陳莫凡,黃建華. 情報(bào)科學(xué). 2019(03)
[5]基于改進(jìn)SIR模型的網(wǎng)絡(luò)輿情情緒演變研究[J]. 田世海,孫美琪,張家毓. 情報(bào)科學(xué). 2019(02)
[6]基于主題和情緒相互作用的微博輿情演化研究——以“紅黃藍(lán)虐童事件”為例[J]. 姜金貴,閆思琦. 情報(bào)雜志. 2018(12)
[7]基于“情景—應(yīng)對(duì)”的突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿論事件演化博弈分析[J]. 楊志,祁凱. 情報(bào)科學(xué). 2018(02)
[8]網(wǎng)絡(luò)輿情公共危機(jī)治理中社會(huì)信任修復(fù)研究——基于動(dòng)物疫情危機(jī)演化博弈的實(shí)證分析[J]. 李燕凌,丁瑩. 公共管理學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]面向突發(fā)事件的網(wǎng)民情緒演化系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型研究[J]. 葉瓊元,蘭月新,王強(qiáng),夏一雪,楊謹(jǐn)鋮. 情報(bào)雜志. 2017(09)
[10]新媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型及仿真研究——基于信息生態(tài)視角[J]. 王晰巍,趙丹,李嘉興,楊夢(mèng)晴. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2016 (10)
本文編號(hào):3446806
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