互联网信息传播结构下的舆论涌现过程探讨

张欢

摘 要 从互联网信息传播结构特点入手，通过对选择性关注的互联网信息传播结构以及个体相关性建模进行分析，对互联网信息传播结构下的舆论涌现过程展开了研究。

关键词 互联网；信息传播结构；舆论涌现过程；探讨

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2016）05-0028-01

近年来，信息技术以日新月异的速度飞快发展，给人们工作及生活中的方方面面都带来了极大的转变，而人们进行沟通的过程中，也实现了自由和超时空性。而这一过程中，传统的数学模型已经无法全面对舆论涌现过程进行体现，因此在充分了解互联网信息传播结构特点的背景下，应用个体相关性建模来解决这一问题至关重要。

1 互联网信息传播结构特点

1.1 信息传播方向

不对称性是虚拟网络应用中最大的特点，在应用节度点函数对网络用户评价喜好进行了解的过程中，可以对信息传播方向进行判断。如，知名度较高的用户很容易得到其他用户的评价，而同等知名度用户之间不会出现频率较高的评价及交流。据有效数据显示，网络中经常发表内容及文章的用户可以获得更多的评价，需要有效提升自身的关注度，这一反映体现出网络信息传播过程中，具有较强的异配性，网络中混合连接是论坛信息传播方向的主要特征。

1.2 集聚特性

无向网络是进行集聚计算的基础，在对全局特征在网络中的体现进行展现的过程中，需要应用平均聚类系数，当提高节度点的过程中，如果节度点不大于二，说明该点处于网络最边缘，说明用户在网络中活动次数以及交流较少。当节度点出现在四的位置，那么网络用户同其他成员的交流及评价次数增多，已经可以成为社团的中心。由此可见，节度点是影响聚类系数的关键因素之一，运用这一变化可以对用户评价习惯及方式等进行判断，促使分层性在互联网传播结构中得以充分的体现。如果用户在网络运行中相对活跃，那么将会形成多个社团，不同社团之间还可以进行交流，并对聚类系数一节节度点进行分析[1]。

2 互联网信息传播结构下的舆论涌现过程

2.1 选择性关注

人们在日常生活中会接触到来自多个领域的信息，如政治、军事及生活等，然而实际上，人们每天接触到的信息是有限的，因此对多种信息进行接收的过程中，通常只是很小的一部分，并不足以对全体信息内容领域进行了解。与此同时，人们生活中还体现出了不同的认知和理解能力，同一信息会得到不同的理解，这一现象是社会中的普遍现象。由此可见，在日常生活中，尽管部分人们拥有相对坚定的立场，但是还是会受到信息的影响，这一观点同社会心理学相关知识相符。

2.2 选择性基础上的信息传播结构

信息技术不断发展的过程中，信息传播结构同选择性关注建立起紧密的联系。现阶段，网络使用者在网络中进行信息交互的过程中，已经不再被动和随机，而是能够根据自身的喜好来选择信息交互内容。现阶段，人们日常生活中被否定和束缚，但是在网络信息交互过程中却能够在抒发自身观点以后得到支持。因此有越来越多的人倾向于应用网络进行交流，从而产生信息传播。这样一来，也促使网络信息传播更加生动、频繁，互联网信息在使用过程中可以随意扩散相关信息，这同人们日常真实生活中的信息传播具有本质区别。

而选择性基础上的信息传播结构，信息传播的方向会在个体邻居观点发生变化时产生转变[2]。例如，一个个体的动机相对强烈，不同人持有不同的观点，如果不同个体彼此熟知，就会体现出相对强烈的信息交互动机，然而当观点不断发展变化时，某个个体会在周边个体观点变化过程中发生变化，必将导致信息传播方向等因素发生转变。

2.3 个体相关性建模

个体为i，那么个体相关性函数可以应用f（i）来表达，在计算过程中可以发现，话题同舆论客体之间具有紧密的联系。如果i的取值在0至1之间，那么u是f（i）的值，同时这一数值始终保持不变。此时，如果u值以0.5为界，u值越大时，将会导致不同个体之间的联系变为紧密，也会出现越来越多的人希望能够选择正确的选项，因此从多个角度展开对同一问题的交流[3]。

如果函数整体取值大于0.5，那么此时说明事件和话题之间紧密性一般，此时会导致开放性出现于信息及不同个体持有的反面观点当中，人们要想做出正确的选择，随着时间的推移这一开放度将不断扩大，而当函数整体取值小于0.5时，则会产生相反的效果。如果函数整体取值等于0.5，拥有两种观点的人概率平等。

3 结论

综上所述，现阶段人类文明已经进入到了信息时代，我国在积极发展的过程中，必须加强信息技术创新，从多个角度出发，加强对信息技术相关领域内容的探讨势在必行。本文在对舆论涌现过程进行探讨的过程中，建立在互联网信息传播结构基础之上，增加了对个体相关性建模的应用，希望能够对我国相关领域的进步奠定理论基础。

参考文献

[1]张海峰.微博网络中的信息传播及观点演化若干问题研究[D].北京：北京交通大学，2015.

[2]张乐.危机信息传播的社会网络结构和传播动力学研究[D].合肥：中国科学技术大学，2009.

[3]张彦超.社交网络服务中信息传播模式与舆论演进过程研究[D].北京：北京交通大学，2012.