集會傳播論文：網絡集會信息傳播的演變透析范文

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作者：肖人彬張耀峰單位：華中科技大學系統工程研究所湖北經濟學院統計與應用數學系

目前關于網絡群體事件的研究較之現實空間中群體事件的研究相對較少，其成果主要涉及網絡群體事件中謠言的傳播、網絡群體事件成因以及應對措施等方面，主要集中在社會科學領域，缺乏定量層面的研究。現有關于網絡群體事件的文獻一般將政府部門和網民作為網絡群體事件的兩類參與主體，大多提出了一些重要的策略建議，如政府部門應把建立輿情預警系統以及積極搭建與民眾的對話平臺等作為應對網絡群體性事件的措施。

網絡群體事件作為一類新型群體事件，具有一些獨特之處?，F有研究中往往在政府部門如何應對互聯網上的群體事件的定量化的仿真分析方面存在不足；并且大多針對的是如何預防網絡群體事件爆發的情況，缺少在網絡群體事件已經爆發的情況下，政府應采取何種有效應對措施的闡述。針對這些不足，本文圍繞網絡群體事件信息傳播過程，建立了政府與網民處理網絡信息傳播的演化博弈模型，利用復制動態方程對模型的策略演化均衡進行了討論，采用多Agent方法進行了深入的仿真分析，得到了頗有參考價值的有關結論。

網絡群體事件信息傳播的博弈模型

1模型建立

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）最近的《第27次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2010年12月底，中國網民規模達到4．57億，較2009年底增加7330萬人，互聯網普及率攀升至34．3％，較2009年提高5．4個百分點。在網民數量激增的同時，通過網絡傳播的各類社會經濟矛盾信息為網絡群體事件的發生提供了條件。由于網絡中人的虛擬特征，所以相對在現實空間中，網絡上個人的發表言論、散播謠言、宣泄情緒等行為被擴大，尤其當網民關心的涉及到諸如“三公部門”及公職人員違法違紀等社會事件出現時，更容易成為導火索，最終引發網民同步傳播網絡信息，從而引起網絡群體事件的爆發。

近年來，網絡群體事件的爆發頻率不斷加快的一個內在原因是相對于中國經濟改革來講，中國政治體制改革卻相對滯后，政府回應能力不足，公信力不高。政府在無法同時滿足不同主體利益訴求的情況下，沒能及時公開相關信息以消除群眾的各種猜疑，如“甕安事件”、“躲貓貓”事件等。有個別政府部門甚至為了維護地方政府形象、保全政府相關利益對網絡信息進行屏蔽，要求各網站禁止傳播事件相關帖子并對已有帖子進行刪除。但是這種屏蔽網絡信息的行為如果處理不當，就會導致網絡信息通過現實空間中的其他途徑進行傳播，如電話、短信、口口相傳等。在信息傳播過程中甚至導致“謠言”惑眾的現象，從而相比公開透明處理相關事件會帶來更嚴重的損失。

政府部門作為社會中強勢主體，在預防和處理很多網絡群體事件的信息傳播時，既可以應采取公開的、透明的方式處理相關事件（策略C）。此時網民可以通過跟帖、轉帖等方式發表看法和言論。有些受關注度低的事件并不會受到網民的同步傳播（策略C），因此并未發展成為網絡群體事件，但其對政府公信力等造成的潛在損失卻仍然存在，記為A，表示網絡群體事件爆發前的政府的初始損失值。此時網民獲得收益為0，政府獲得潛在收益記為V－A，V為群體事件未發生時政府部門的潛在收益，如政府強制拆遷卻并未引發網絡群體事件所得到收益等；還有些受關注度高的事件在網民的同步傳播（策略D）下很容易發展為網絡群體事件，此時由于網絡群體事件的爆發造成的政府部門相關損失記為－αA，其中α為群體事件信息擴散率，其值反映了群體事件信息在網絡上的傳播速度，同時也反映了網民傳播網絡信息的同步程度。網民因群體事件的參與促使了政府部門及時處理相關事件，其獲得的收益記為P，此處忽略網絡傳播成本。對某些危害性較大的網絡群體事件，政府有時需采取必要的信息屏蔽措施（策略D）。

當政府采取屏蔽措施后，網民不再采取其他途徑對某事件進行大范圍傳播時，政府部門獲得收益為V，網民由于不知情等原因造成的損失為－M，比如某存在安全隱患的食品由于相關政府部門的故意隱瞞造成民眾身體健康方面的損失等。當政府部門采取網絡信息屏蔽措施后，由于網民對事件反映過激，通過現實空間中的手機短信、電話、口口相傳等方式進行事件信息同步傳播造成的政府損失記為－βA，β表示政府部門屏蔽網絡信息傳播時的信息擴散率，反映了網絡群體事件信息通過現實空間中的其他途徑進行傳播的速度，也反映了網民在現實空間中信息傳播的同步化程度。雖然該傳播方式沒有網絡傳播便利，但考慮到只有備受關注的社會事件才會在政府屏蔽網絡信息后還能在現實空間中同步傳播，所以民眾參與傳播的積極性更高，信息傳播速度更快，因此有α＜β。此時網民的損失記為－M－C，其中C為信息傳播成本。在網絡群體事件的信息傳播過程中，電視、廣播、報紙等媒體往往也發揮一定的作用。但考慮到媒體信息傳播的過程很大程度上受政府部門策略的影響，并且其傳播效果和網絡傳播效果基本一致，即政府采取公開、透明方式處理群體事件時，媒體會跟蹤報道，否則也會受到屏蔽。因此，為了突出研究網絡信息傳播過程中網民與政府的動態博弈過程，本文將媒體傳播與網絡傳播合并考慮，不再單獨討論媒體傳播這一因素。據此，得到政府與網民雙方博弈的支付矩陣，如表1所示。

2網絡群體事件信息傳播博弈的演化均衡分析

假設在網絡群體事件信息傳播博弈中政府采取公開網絡信息策略的比例為x，采取屏蔽策略的比例為1－x。網民中采取不參與信息傳播的比例為y，參與信息傳播的比例為1－y。政府采取公開網絡信息策略時的平均收益為據復制動態方程可以得到政府部門采取公開網絡信息策略的動態演化方程為同理可得網民采取不參與信息傳播策略的動態演化方程為當y＊＝（β－α）／（1＋β－α）時，dx／dt＝0，x為穩定狀態；當y＞y＊時，x＊＝0為ESS；當y＜y＊時，x＊＝1為ESS。政府采取何種策略與網民的策略選擇比例y有關，它取決于信息擴散率α和β，由于信息擴散速度隨著參與傳播人數和網絡群體事件持續時間的增加而增加，故不妨設α＝k1g（n，t）；β＝k2g（n，t），其中n為傳播人數，t為傳播時間，g（n，t）為關于n和t的增函數，k1，k2為傳播系數且滿足k1＜k2。隨著參與信息傳播的人數與傳播時間的增加，β與α的差值也越大，y＊則越大，y比y＊小的可能性增加，系統趨于x＊＝1。其現實意義是隨著網絡群體事件的參與人數增加或持續時間的增長，網民的信息傳播行為趨于更大規模的同步，政府部門在輿論壓力下必須公開信息傳播。反之，β－α的值越小，則系統趨于x＊＝0，此時由于同步行為還未大規模涌現，政府最終應該采取屏蔽策略以消除網絡群體事件爆發的可能性。

當x＊＝C／（P＋C）時，dy／dt＝0，即y為穩定狀態從而不變。當x＞x＊時，y＊＝0為ESS；當x＜x＊時，y＊＝1為ESS。當C增加或P減少時，x＊越大，即x取比x＊小的可能性增加，系統趨于y＊＝1。此時由于傳播信息成本的增加和傳播時所獲取收益的減少，網民采取信息傳播策略的可能性減小，不易造成網民的信息傳播同步行為。當C減小或P增加時，系統趨于y＊＝0，此時網民的策略收斂于同步參與信息傳播策略。

基于多Agent的演化仿真分析

一般來說，政府部門理性程度較高，同時互聯網等現代技術手段使得網絡信息傳播很快，所以網民間相互學習速度較快，這更符合最優反映動態分析方法的情況。本節利用最優反映動態思想建立了基于多Agent的仿真模型并進行了仿真實驗，以進一步深化第2節的研究結果。

1算法步驟

1）網絡生成。初始生成由n＝n1＋n2個節點組成的復雜網絡，其中n1為政府部門個數，n2為網民個數。假設長期以來網民之間以及各政府部門之間已經形成了相對固定的交往和管理關系，每個政府節點隨機選取1至p1個政府節點相連，選取1至p2個網民節點相連；每個網民節點隨機選取1至q1個網民節點相連，選取1至q2個政府節點相連，形成關系網絡，如圖2所示。

2）初始設置。初始的政府節點和網民節點分別占節點總數的c和（1－c），并且每類群體中采取C策略和采取D策略的個體各占本群體的50％。兩群體中所有個體都隨機分布在網絡的各個節點上。

3）計算個體收益函數。假設博弈只發生在政府與網民之間，每類節點可以內部進行策略學習。記個體的4）策略學習。隨機的在相連的同類個體中選擇一個作為策略學習鄰居。由于個體總以追求更高的收益為目的。所以博弈過程中收益高的個體更容易被其他個體學習模仿。據此，本文個體策略更新規則為。其中，pij為第i個節點采取第j個節點策略的概率，Ui和Uj分別為第i個節點和第j個節點的總收益，k為噪聲系數，表示由于個體的有限理性，即使收益較低的個體策略也可能以一個小的概率被其他個體學習。根據文獻，本文取k＝0．1。系統開始運行后，通過以上4個步驟完成一次演化學習過程。循環進行可以觀察出該網絡系統學習演化以及結果涌現的過程，從而對該系統中的動態關系進行分析。

2仿真結果與分析

實驗中取初始網絡節點10000個。為突出分析參數α，β，C及P對系統演化的影響，取p1＝p2＝q1＝q2＝8，V＝150，A＝1，M＝5，c＝0．5，每次實驗中，取演化步驟為500步。多次試驗證明，以下試驗結果分析所得結論，對其他不同的參數也類似成立。圖3和圖4分別給出了政府采取公開網絡信息策略的比例以及網民采取不參與信息傳播策略的比例隨β－α變化而變化的情況，其中P＝10，C＝5，α＝1．1，圖3、圖4中每個數值點都是10次試驗結果的平均值，每次試驗取演化的后50步結果的均值作為該次試驗結果。從圖3可以看出，當β－α較小時，網絡信息傳播還未形成大規模的網民同步行為，即參與信息傳播的人數還不多或傳播的時間還不長時，對網絡信息的屏蔽造成其他途徑同步傳播的可能性較小，政府部門可以有針對性的對信息進行屏蔽。隨著β－α的增大，政府部門采取公開網絡信息策略的比例不斷增加。這是因為β－α的增大意味網民對事件信息的傳播已經形成了一定規模的同步行為，即已經有較多網民參與并且事件已經爆發了一段時間，此時政府部門若采取強制屏蔽網絡信息的策略，很可能會引起信息在現實空間中通過其他途徑的同步傳播，造成更嚴重后果。因此這種情況下，政府部門應及時公開事件真相或事件處理的相關信息，消除網民的不滿情緒，以防止網絡群體事件的進一步升級。

圖4表明網民采取不參與信息傳播策略的比例隨β－α的增加而減小。這是因為隨著β－α的增加，即同步傳播信息的網民規模不斷擴大，在從眾心理的作用下，越來越多的網民更容易參與到信息傳播的同步行為中來。另外，由于隨β－α的增加，政府更趨于公開網絡信息以及公開事件處理細節，此時網民也更具有積極參與討論的意愿。當P＝10，α＝1．1，β＝2．1時，圖5給出了分別取C＝5，C＝10時網民采取不參與信息傳播策略的比例隨著系統演化時間變化的情況。結果表明當信息傳播成本的較大時，網民放棄參與信息傳播的比例大幅增加。例如，當政府采取屏蔽策略時，信息傳播難度增加，網民不得不采取比網絡傳播更耗費成本的傳播方式。

隨著傳播成本的增加，一些網民將退出信息傳播的行列。當α＝1．1，β＝2．1，C＝5時，圖6給出了分別取P＝10，P＝20時網民采取不參與信息傳播策略的比例隨著系統演化時間變化的情況。結果表明當網民參與信息傳播的潛在收益增加時，采取不參與信息傳播策略的網民將會減少。例如，政府采取公開信息策略時，網民獲得了更多的知情權和參與權，網民收益增加，同時網民投入網絡群體事件信息傳播的熱情也大幅提升，不參與信息傳播者減少。

結論

中國目前正處于社會轉型時期，各種社會矛盾日益突出，互聯網的迅速發展使許多群體事件具有了網絡傳播的特征。由于網絡普及率的不斷提高，各類信息瞬時即有可能得到廣泛傳播，產生重大影響。在這種情況下，針對某些影響重大的社會事件，政府部門如一味采取直接屏蔽信息的簡單方式來處理，就容易引發群眾猜疑、謠言擴散等嚴重的后果。

本文運用演化博弈理論，在已有定性分析的基礎上，針對互聯網上群體事件信息傳播過程中政府與網民間的博弈進行了定量化的仿真分析，研究結果表明：

1）對參與網絡信息傳播的人數較多、爆發時間已經較長的熱點事件引發的大規模網絡群體事件，政府部門不宜采取信息屏蔽的方式來處理，應該及時公開、透明處理事件并主動通過網絡、媒體進行事件處理結果宣傳，以避免網絡群體事件的升級。

2）對參與人數較少、距離爆發時間較短的尚未形成熱點的小規模群體事件可以采取適當的屏蔽手段。

3）政府部門要想達到對有害社會秩序的網絡群體事件的有效控制，應該建立良好的網絡群體事件預警機制，甄別網絡群體事件的種類，把握處理信息傳播的時機。