基于 Gom pertz模型的网络新闻舆情扩散规律及对策研究

曹维芳　付文达　兰月新　张 鹏

（中国人民武装警察部队学院 ，河北 廊坊065000）

基于 Gom pertz模型的网络新闻舆情扩散规律及对策研究

曹维芳付文达兰月新张 鹏

（中国人民武装警察部队学院 ，河北 廊坊065000）

以网络舆情传播的基本规律为基础，基于新闻报道研究突发事件网络舆情的扩散规律，建立突发事件网络新闻舆情演进规律的Gompertz曲线模型 ，通过确定舆情扩散过程中的3个时间特征点和4个发展时段进行分析研究，以具体事件为例确定不同时段的应对对策，进而为相关部门实现对突发事件网络新闻舆情管理提供决策参考。

网络新闻舆情；Gompertz曲线模型；扩散规律；突发事件

1　现状分析

据CNNIC最新发布的 《第34次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，互联网普及率为46.9% ，其中尤其以手机端的发展更为迅速，手机网民数达5.27亿，网民规模的增长率和使用率均超过整体水平［1］。某个突发事件在网上刚一曝光，就能够迅速引爆网民舆论，把地区问题变成社会公共话题，甚至变成需要政府出手干预的公共事件。作为舆论的承载者、激发者和引导者 ，新闻媒体对社会舆论的形成与走向具有深刻的影响力，新闻报道在很大程度上左右了网民的舆情态势。截至2014年6月，网络新闻的网民规模为5.03亿，网民对网络新闻的使用率达到79.6%，网络新闻已经成为网民获悉新闻的一个主要渠道。网络新闻一方面可以展现给受众更加多元、及时的新闻面貌，为提高新闻真实性提供了可能；另一方面 ，虚拟的网络传播环境给网络新闻内容的真实性带来了较大的不可控因素，有时甚至极大地削弱了新闻内容的可信度［2］。因此，各种新闻对于同一突发事件常常会有不同的声音 ，引发舆情的产生。

有关学者已对网络新闻舆情及其相关内容进行了研究，但关于突发事件网络新闻舆情传播规律的研究目前尚不充分 ，基于Gompertz曲线模型研究网络模型尚属研究空白。严小芳等 （2011）大胆提出了 “新闻舆情化”报道的概念，分析了新闻舆情化报道的特征和作用［3］；唐文婷等 （2013）通过对具体案例的比较分析，探讨网络新闻专题在突发性事件报道中的表现，系统地研究了我国网络新闻专题对突发性事件报道研究的现有成果及理论和现实意义等问题［4］；兰月新等 （2011）通过研究突发事件网络舆情形成过程及其影响因素，建立突发事件网络舆情演进规律的微分方程模型［5］；余品锐等 （2012）利用GARCH模型分析网络新闻与舆情的波动性，通过典型事件的舆情采集，分析数据的特征［6］。本文通过对突发事件网络新闻舆情进行定性分析，得出基于新闻报道的突发事件网络舆情的一般规律 ，并创造性地建立突发事件网络舆情演进规律的Gompertz曲线模型，为政府控制预测网络新闻舆情走向和主动应对提供数量模型方面的支持。

2　突发事件网络新闻舆情扩散规律定性分析

基于新闻报道的突发事件网络舆情具有自身的独特的特点。首先，新闻媒体第一时间追踪、报道热点事件的本质使得突发事件发生后会迅速产生大量网络新闻舆情；其次 ，我国网民数量基数大，手机网民数量增长速度快，所占网民数量比例高，容易受到网络新闻报道的影响；最后，新闻报道的传播范围广 ，容易使人产生官方、权威的印象，对受众的影响力大。这些特点决定了网络新闻舆情在突发事件发生后会在短时间内大量激增 ，并迅速达到舆情高潮，而有别于一般的、比较对称的网络舆情增长规律生命曲线。下面通过两个事例 （图1和图2）对突发事件网络新闻舆情的扩散规律进行直观地认识。

图1　RR“什邡事件”新闻词词频量和累积量按天统计图

图2　RR“北京暴雨”事件新闻词词频量和累积量按天统计图

根据上述两个事例，可以得出，突发事件网络新闻舆情传播可分为4个阶段 （图3）。第一阶段，随着突发事件的发生网络新闻舆情随之产生，媒体对事件的新闻报道已经初步形成，在相关媒体的报道下，事件热度迅速提升 ，舆情数量有激增的趋势；第二阶段，随着借助网络对突发事件进行追踪和报道的媒体越来越多，突发事件的新闻关注度迅速升温，短时间内产生大量相关新闻报道并伴随有不同的媒体声音，这个阶段舆情增长速率达到最大；第三阶段，随着时间的推移，政府和权威媒体对突发事件进行解读和报道 ，事件可挖掘和跟进的内容逐渐减少，媒体对事件报道量的增长率降低；第四阶段 ，随着事件相关责任予以明确，突发事件得到妥善处理，媒体对事件没有更多可以挖掘的热点元素，舆情数量随即趋于稳定。

图3　RR新闻词频累加量与时间关系图

3　突发事件网络新闻舆情扩散规律建模

本文以新闻报道的突发事件网络舆情特点为研究基础，根据其增长规律，建立Gompertz曲线模型，实现对网络新闻舆情的趋势预测和引导，并应用该模型对网络新闻舆情话题进行多角度、深层次的挖掘分析。

3.1 模型建立

首先，假设网络新闻词出现量 y是时间t的函数，新闻词数量的最终饱和量为 K，新闻舆情的增长系数为 T（＞0），舆情的初始大小为 y0。Gompertz曲线模型为

求解方程得

当 y0＜K时，上式还可写为

y=Kabt

3.2 新闻舆情扩散规律模型研究

称 t0，t1，t2为Gompertz曲线的特征点，3个特征点把（0，+∞）分为4个子区间，即网络新闻舆情发生期 （Ⅰ），网络新闻舆情增长前期 （Ⅱ），网络新闻舆情增长后期（Ⅲ）和网络新闻舆情平稳期 （Ⅳ），如图4所示。

图4 关于时间与新闻词频累加量图

G曲线在各区间上的增量方面

由增量可知，［t1，t2］为函数的主增长区间，增量占到总量的60.85%［7］。

4.1 案例的背景材料

4 实例论证

2012年8月26日2时31分许，包茂高速公路陕西省延安市境内发生一起特别重大道路交通事故，造成36人死亡、3人受伤，直接经济损失3160.6万元。事故发生后，党中央、国务院高度重视，要求全力抢救伤员，尽快查明事故原因 ，妥善做好善后工作，维护社会稳定。事故引起了社会的高度关注 ，其中网络媒体对该事件进行了全程报道 ，相关新闻向网民呈现了事故动态 ，提高了事故在社会中的关注度 ，督促了有关部门对于事故的处理，也刺激国人思考当前交通安全存在的诸多问题。

本文以网络媒体为平台通过公开途径收集到的新闻为样本，对2012年8月26日到9月9日公开发布的以 “延安特大交通事故”为主题的新闻进行整理组织［8］。如表1所示。

表1新闻词出现量分布

4.2 案例的模型应用

新闻词频的累加量和时间的关系，如图5所示。

图5　RR8月25日到9月9日新闻词累积量增长趋势

上述图形在前半阶段增长比较快，在后半阶段增长比较慢，符合Gompertz曲线标准方程y=Kabt。为了求解未知变量K、a、b，可以对标准方程进行变化，对方程两边取对数可得 （10）。

图6　RRY与时间t的关系图

当K取不同值的时候有不同的拟合系数R2，如表2所示。

表2　R线性化模型估计结果

取K的值为12 300时，R2=0.8657具有较高的拟合度 ，且当K=12300时，拟合直线的公式可以表示为Y=0.3412 t +1.0369。所以，可得 a=0.0596；ln b =－0.3412，可得 b=0.7109。该事件的新闻词频累加量与时间的关系式可以表示为：

y=12300×0.05960.7109t

该事件各个特征点的时间 t1≈0.22，t2≈5.9，t0≈3.0。

4.3案例的时间分析

根据Gompertz曲线模型，可以得知该事件网络新闻舆情的时间特征点及舆情发展阶段对应情况，如表3所示。

表3　R延安特大交通事故网络新闻舆情发展阶段

通过对模型分析可以得知，“延安特大交通事故”事件新闻词出现量在8月28日达到最大，8月28日前发帖量增长最快，8月28日后发帖量的增长速度明显趋于平缓。

8月26日是网络新闻舆情的初始阶段 ，有关 “延安特大交通事故”的新闻报道已经初步形成。在相关媒体的报道下，该事件的热度迅速提升，成为网络热点事件。在一些意见领袖的带动下 ，部分网民开始参与微博、论坛的讨论 ，发表意见。但由于该阶段新闻媒体对事件内容概况还不完全了解 ，没有形成核心意见，多为描述性的报道，评论较少，因此该阶段是遏制网络舆情形成的最佳时机。由于网络新闻具有传播快、时效性强和波及范围广的特点，可以发现在 “延安特大交通事故”事件中，新闻词出现量在仍处于网络舆情发生期的26日便出现了激增，这也是由网络新闻自身特点决定的。

8月26日至8月27日是网络新闻舆情的激增阶段，事件的新闻关注度迅速升温 ，“围观”网民激增，短时间内产生大量相关新闻报道和评论并快速传播 ，甚至有一些不符合实际的虚假新闻在这一阶段产生 ，如果不采取有效措施，网络舆论压力便会骤增，这将会造成不良的影响，别有用心的媒体甚至会煽动起网民的一些负面情绪。

8月28日至8月30日是网络新闻舆情的高潮阶段。国务院安委会28日召开全国交通安全紧急电视电话会议，会议指出 ，国务院事故调查组将对 “8·26”延安特大道路交通事故进行严肃的调查与处理，明确责任追究，绝不姑息；29日陕西 “微笑”局长引发热议；截至29日上午，36名遇难者已有35人的身份得到了认定。以上事件又促使新闻媒体对于此事故进行全面报道，促使网络新闻词数量增长趋势最大化 ，之后新闻关注度增长率开始衰退。该阶段的新闻观点高度集中 ，新闻的传播范围和获知人数已形成相当规模。

随着政府相关部门和权威媒体对事件的解读和报道，以及相关责任的明确 ，“延安特大交通事故”新闻热度逐步降低，8月31日至9月9日进入网络新闻舆情的衰退阶段，网络能量逐渐衰退，舆情动态已经趋于缓和，不会再有大的波动。在9月9日 “8.26”特大交通事故8名责任人被刑事拘留后，新闻关注度已经接近饱和 ，随即进入网络新闻舆情衰退阶段。但衰退阶段同样不容忽视，应注意平稳过渡，防止衍生舆情的产生。

5　应对策略

“公众舆情是一种自发行为，而新闻舆情是一种自觉行为。”新闻舆情往往会形成一股强大的 “舆情场”，促使公众舆情向该 “舆情场”的方向转移，这就是新闻舆情引导作用的具体体现［9］。媒体在网络上发布的新闻不都是理性和客观的，一些故意误导民众的报道屡见不鲜，因此相关部门要把握舆论导向 ，主导即时而准确的新闻走向。本文通过对网络新闻媒体对 “延安特大交通事故”事件的报道进行分析，针对突发事件网络新闻舆情的不同阶段提出了建议及对策。

5.1网络新闻舆情发生期

树立 “第一时间”的处置法则。基于网络舆情的特点，将以传统平面媒体报道事件处置的 “黄金24小时”的第一时间，缩短至4小时［10］。突发事件发生后，要在第一时间对权威信息进行公开，确保信息发布客观公正、真实准确，并对网民提出的问题及时回应、准确回答，及时通报事件最新动态，公布处理进程和结果 ，从而及时有力地抢占信息流动的制高点，不给虚假报道和评论以传播空间。

5.2网络新闻舆情增长前期

有关职能部门要密切协作，及时采取有效措施，将引发网络舆情危机的不稳定因素于第一时间加以化解［11］。在该阶段要明确舆论责任主体，迅速联系涉事单位或个人 ，通报网上舆情，了解事件真相，对于虚假报道及时予以回应，统筹指导舆论应对［12］。另外，有关职能部门要敦促涉事单位和当事人尽快开展网下处置，消除炒作舆论源，并及时在网上做出回应。

5.3网络新闻舆情增长后期

发挥主流媒体引导舆论的作用，及时报道事件真相，不给某些媒体恶意炒作的机会。由于本阶段舆论观点高度集中，新闻传播范围和获知人群已经形成相当规模，主流媒体应当通过正面引导 ，使民众多从政府的角度和促进社会和谐的角度出发思考问题 ，强化主流报道，孤立非主流报道［13］。

5.4网络新闻舆情平稳期

加强对网络舆情的监控，实现舆情的平稳过渡。随着事件处理结果的公布 ，在相关部门的指引下，民众对事件开始逐渐淡忘，关注人数逐渐减少，舆情趋向平稳。相关部门在这一阶段仍要加强舆情监控，防止出现新的负面信息，重新激起网民情绪，导致衍生舆情的兴起，造成更大的危害。

6　结束语

本文在分析突发事件网络新闻舆情形成背景的基础上，通过对网络新闻舆情扩散规律的定性分析，得出了网络新闻舆情传播的一般规律 ，进而建立了突发事件网络新闻舆情的Gompertz曲线模型，通过计算突发事件网络新闻舆情演进规律模型的3个特征时间点，将网络新闻舆情的发展分为4个时间段。最后以 “延安特大交通事故”事件为例，实例验证了网络新闻舆情的Gompertz曲线模型，对每个时间段舆情发展趋势、变化原因进行了分析，并针对不同阶段提出建议及对策 ，为相关部门更好应对网络时代下突发事件的网络舆情提供决策参考和理论依据。

［1］中国互联网络信息中心.第34次中国互联网络发展状况统计报告［EB］.http：∥www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/ 201407/t20140721-47437.htm ，2014－08－19.

［2］赵少俐.网络时代新闻真实性矛盾刍议［J］.青年记者，2012，（7）：24－25.

［3］严小芳 .网络舆论与新闻报道之相关性研究 ［D］.重庆 ：重庆大学 ，2011.

［4］唐文婷.我国网络新闻专题对突发性事件的报道研究 ［D］.重庆：重庆大学 ，2013.

［5］兰月新，邓新元 .突发事件网络舆情演进规律模型研究 ［J］.情报杂志，2011，（8）：47－50.

［6］余品锐，刘天桢.基于GARCH模型的网络新闻与舆情的波动性分析 ［J］.计算机与现代化，2012，（8）：134－136.

［7］朱正元，陈伟侯，陈丰 .Logistic曲线与Gompertz曲线的比较研究 ［J］.数学的实践与认识，2003，（10）：66－69.

［8］武汉大学互联网科学研究中心.2012年3季度网络舆情报告（0.997版）［R/OL］.http：∥vdisk.weibo.com/s/jCUPt，2014－07－26.

［9］金晓辉 .论提高新闻舆情引导与监管水平的策略 ［J］.人民论坛 ，2012，（6）：114－115.

［10］王正，陈宏斌.微博传播视角中的网络负面舆情处置研究［J］.公安研究，2012，（1）：78－82.

［11］欧阳旭 ，武建华.论网络舆情监测导控面临的问题与应对措施 ［J］.河南警察学院学报 ，2012，（1）：122－125.

［12］李丁 ，金嘉平.微博时代下热点事件的网络舆情研究——以新浪微博中 “温岭幼师虐童”事件为例 ［J］.警察实战训练研究 ，2013，（1）：62－65.

［13］陈晨，刘丽丽 ，兰月新.网络舆情预警研判机制研究［J］.现代情报 ，2012，（5）：13－16.

［14］人民网舆情检测室 .如何应对网络舆情——网络舆情分析师手册 ［M］.北京：新华出版社，2011.

（本文责任编辑：马 卓）

The Research about Diffusion Law and Countermeasures of Internet News Public Opinion Based on Gompertz Curve Model

CaoWeifang FuWenda Lan Yuexin Zhang Peng
（The Chinese People's Armed Police Forces Academy，Langfang 065000，China）

In view of the diffusion law of Internet public opinion，this paper researched the diffusion law of Internet news public opinion based on news report.Building Gompertz curvemodelaboutdiffusion law of Internet news public opinion based on emergencies，it also researched the three particular points in time and four development stages during the diffusion of public opinion.In addition，Thisarticle determined the countermeasures for different times in particular incidentsasan example，providing a reference for the relevant departments tomanage network news public opinion based on emergencies.

internetnews public opinion；Gompertz curvemodel；diffusion law；emergencies

曹维芳 （1970－），男，副教授，硕士，研究方向：网络舆情。

10.3969/j.issn.1008－0821.2015.05.004

C912.63

A

1008－0821（2015）05－0020－05

2014－08－09

河北省社会科学基金项目 “信息异化视角下网络舆情衍生效应与策略研究”（项目编号 ：HB14GL005）；教育部人文社会科学研究青年基金项目 “大数据背景下微博舆情系统建模与引导机制研究”（项目编号：14YJC630055）。