基于观点势场的舆情极化预测模型-图书情报工作.pdf

第５９卷 第１９期　２０１５年１０月 基于观点势场的舆情极化预测模型 １ ２ ■ 吴诗贤 　张必兰 １ ２ 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院　重庆４０００６７　 重庆工商大学图书馆　重庆４０００６７ 摘要：［目的／意义］从定量化角度研究舆情群体极化现象，建立网络舆情群体极化度的量化计算和极化趋 势预测方法。［方法／过程］从物理学中场的思想出发，引入观点势场描述舆情场内各网民节点间观点的相互作 用，构建个体观点势和舆情场观点势场强度的计算模型和观点演化模型；该模型考虑了实际网络舆情传播的天 然社区特性、节点观点影响力特性、观点的惯性特性和网民节点虚实的时变特性，认为个体网民观点的演化主 要受所处舆情场的观点势强度、自身观点惯性的影响；通过仿真实验，重点分析模型中舆情子场是否封闭、节点 虚实转换触发阀值、观点势影响因子等影响因素对网络舆情群体极化的影响。［结果／结论］仿真结果表明该模 型与实际网络舆情观点传播与舆情极化形成过程较为相符。所提出的模型中网民观点间的相互作用通过舆情 场这个中介完成，相较于基于网民个体之间观点直接相互作用的舆情演化模型，其复杂性和实现难度大大降 低，利于基于模型构建实际网络舆情极化预测与监控系统。 关键词：互联网舆情场　观点演化　舆情极化　仿真 分类号：Ｃ９３１．６ 　　ＤＯＩ：１０．１３２６６／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５２－３１１６．２０１５．１９．０１４ １　引言 些具有代表性的观点演化模型，如，以网民个体自身以 及个体对他人的信任关系驱动的基于ＢＡ网络的舆情 　　随着各种网络技术与设施的迅猛发展与更新，互 ［５］ 观点演化模型 、基于节点影响力的离散时间观点传 联网已成为民众获取和发布信息最主要的载体。作为 ［６］ 播与舆情形成模型 、基于网民观点倾向度和观点自 社会舆论的一种重要表现形式，网络舆情不断演化，而 信度的标准化多数规则的迁移元胞自动机网络演化模 网络论坛、微博等互联网络平台上网民观点的群体极 ［７］ 型 。这些模型从不同角度反映了网络舆情空间活动 化，是网络舆情演化过程中非常重要的一种现象。所 的网民个体观点不断集聚、交互影响和共同作用的一 谓群体极化，是指通过群体之间的相互影响，使群体成 些典型特征，考虑了个体观点在邻居个体影响下改变 员中存在的某种倾向性得到加强并趋于极端化的现 的“马太效应”或“从众”特性，但没有反映现实互联网 象。网络舆情中负面的观点得到群体极化后，极有可 中网民观点交互中不仅仅受邻居节点影响、网民发帖 能演化为现实世界中的群体事件。面对大量的网络舆 前后观点惯性的跃变特性。 情事件，需要及时地发现舆情演化中的群体极化倾向、 　　目前，网络舆情群体极化研究主要集中于网络舆 建立有效的网络舆情预警系统，以便对网络舆情进行 情群体极化内涵、极化表现形式、极化影响与价值判 有效引导。 断、网络群体极化成因、网络舆情群体极化调控与引导 　　关于舆情观点演化的比较有代表性的模型主要 研究等方面［８－１２］，也有一些学者在一般网络舆情演化 ［１］ 有：基于Ｉｓｉｎｇ演化规则的Ｓｚｎａｊｄ模型 、基于个体间 模型基础上建立群体极化的动力模型来分析网络群体 信任值及观点值的相似程度触发演化规则的Ｃｈｒｉｓｔｏ 极化的形成和演进规律，如，王根生在研究分析网络舆 ｐｈｅｒ ［２］ 模型 、基于观点线性收敛思想的Ｆｒｅ