公共安全治理策略研究——以暴力事件的产生及其舆论传播为例

吕 鹏，范博深，贾蕤槄

(中国地质大学(北京)，地球科学与资源学院，北京 100083)

公共安全治理策略研究
——以暴力事件的产生及其舆论传播为例

吕 鹏1，范博深2，贾蕤槄3

(中国地质大学(北京)，地球科学与资源学院，北京 100083)

本文通过探究暴力事件的成因以及其舆论传播机理，为公共安全治理提出针对性策略。首先建立社会强势群体与弱势群体之间的动态博弈模型，揭示了当今社会发生暴力群体性冲突的原因及条件。探究了政府介入的情况下社会舆论观点的演化情况，用暴力事件因子对暴力事件的舆论影响做出了合理且有效的解释。最后建议有关部门一方面通过完善收入分配机制、健全法律体系，来减少暴力事件的发生；另一方面通过加强宣传教育、强化媒体监管，来减弱舆论的不良影响。双管齐下，达到公共安全治理的目的。

暴力事件；动态博弈；舆论传播；突发暴力事件因子；政府监管

一、引言

作为中国特色社会主义事业的有机组成部分、推进全面建设小康社会的重大战略举措，构建社会主义和谐社会在新时期有着广泛而深远的意义。中共十八大进一步把和谐社会建设具体化，即建设“民主法治、公平正义、诚信友爱、充满活力、安定有序、人与自然和谐相处”的社会。

然而随着经济的发展，中国进入社会转型的关键时期，社会弱势群体与强势群体的矛盾逐渐显化，由此滋生的暴力冲突事件直接成为构建和谐社会的一大障碍。近年来中国每一起群体性暴力事件的同时，都伴随着高强度的舆论交锋[1]。这些暴力事件本身就能对和谐社会的构建、经济的正常发展带来很大的负面效应，而由暴力事件引发的舆论谣言，进一步误导人民群众，给社会带来更大的伤害。因此研究群体性暴力事件的产生原因及规避方法，查明暴力事件中舆论传播的机制及过程迫在眉睫[2]。

本文运用演化博弈论的思想，首先构造群体性暴力事件中社会弱势群体与强势群体的博弈模型，得出弱势群体在不同策略下的约束条件，从而找到影响群体性暴力事件发生的主要因素。其次构建暴力事件中的舆论传播模型，分析舆论传播的机理及每人在舆论的传播中自身观点及收益的变化情况。创新性地把引发暴力事件的社会分配不公等因素归入“暴力事件因子”中，用“暴力事件因子”对暴力事件中舆论的传播机制和治理方案做出合理且有效的解释。

二、暴力事件博弈理论与舆论传播理论研究进展

(一)暴力事件成因的博弈分析

国外专家从组织危机管理的视角分别研究了群体性暴力事件的决策过程、应急机制等：Hooshang(1998)认为危机压力下的决策者会有消极的行为倾向和集中化的决策过程，并用实证检验对上述假设进行了论证；Hans(1992)认为计划、宣传和社会道德从社会结构角度上在社会危机管理中具有显著作用。在博弈论研究方面，大量文献从理论角度详尽分析了在不同类型博弈中的作用。J. F. Laslier认为信息交流不会对博弈参与者的福利产生直接影响，而是会间接地对博弈的均衡结果产生作用。从博弈论的视角分析暴力事件的发生原因以及政府对群体性暴力事件防范措施的研究成果在演化博弈论的思想成熟后开始出现。孙康[3](2006)等构建了辽东湾海蜇捕捞冲突的演化博弈模型，并分析了渔民从守法到违法捕捞的动态演绎过程。王建伟[4](2008)通过构建突发事件连锁反应网络模型，针对网络拓扑特性的研究对突发事件的预警和减灾起到辅助作用。针对暴力事件中博弈双方的选择偏离Nash均衡解的问题，王先甲等(2011)[5]对Nash均衡解在完全理性假设下的缺陷进行了分析，引入了演化博弈论中的策略进化思想，并进一步分析网络结构和博弈策略的互演化思想。

(二)舆论传播模型及机理

1. 论传播离散型模型

Stauffer等以统计物理学的概念为理论基础，对舆论的传播机制做出了一定的研究。随后Sznajd借用磁性粒子等概念，利用蒙特卡洛仿真法对封闭社区的舆论演进过程进行了研究，结论得到了较为普遍的认可，成为舆论传播离散模型中最具有代表性的一种。离散型模型适用于二元舆论的传播，例如舆论只有同意与反对、对与错等相对观点。离散型模型把这些观点看做-1、1这种离散型变量。

2. 舆论传播连续型动力模型

现实生活中，舆论往往还存在个体观点值是连续变化的或界限难以精确划分的模糊值现象。譬如在福岛核电站泄漏所引发的群体性抢盐事件中，人们对碘盐是否能防止核辐射往往不是简单地持相信或不相信的观点，而更可能是介于完全相信与绝对否定之间的任意一种不确定观点，如：相信、不太确定、将信将疑、置疑等等。这种连续观点的表示方法更符合个体实际观点的变化。由观点值在一定范围内连续变化的变量所构建的舆论传播模型就被称之为连续型模型。Hegselmann从现实社会中人们相互之间的影响出发，提出有界信任规则模型。后人在他基础上加以完善，创出连续型舆论动力学模型。目前，较为常见的连续型舆论动力学模型包括以Krause和Deffuant为代表的学者所提出的Hegselmann and Krause(HK)有界信任模型和Deffuant and Weisbuch(DW)有界信任模型。本文舆论博弈模型是在传统DW、HK有界信任模型的基础上，引入新的变量进行分析的，因此舆论传播连续型动力模型此处不予赘述。

三、暴力事件博弈模型的建立

(一)“理想”情况下博弈模型分析

当今社会所发生的群体性事件大都是一部分群体为了维护或扩大自身利益与较强势的群体作斗争的过程。在社会转型的过程中，不同社会阶层之间、不同地区之间的不均衡问题日益明显。鉴于博弈双方具有社会地位不平等，经济水平不同等显著特点，本文把群体性暴力事件的博弈双方确定为社会强势群体与弱势群体。博弈得益矩阵(Payoff matrix)如表1所示：

表1 强势群体与弱势群体博弈的得益矩阵

如表1所示，社会强势群体、弱势群体分别记做i、j。强势群体由于占有更多的社会资源，经济条件更好，甚至可能与政府等部门有关联，因此强势群体有合作和抗争两个选择。相比之下，弱势群体经济条件差，群体力量较弱，社会地位，生存状况不理想，因此有妥协和抗争两种选择，四种策略组合得益情况如上。分析可知，当弱势群体妥协时，强势群体选择强硬能够为自己赢得更大的利益，因此a>b；当弱势群体选择抗争时，强势群体的强势会使他损失利益，因此c>d；强势群体选择合作时，弱势群体在妥协时强势群体能获得更多利益，因此b>c，即a>b>c>d。同理可得：e>f>g>h。用划线法对上述得益矩阵求解可知，种“十分理想”的假设下，该种群体性暴力事件的Nash均衡策略为强势群体采用强硬策略，弱势群体采用妥协策略，得益为(a,g)。

(二) 一种更接近现实的博弈模型

由上文介绍的简单模型可知，社会强势群体与弱势群体发生利益冲突时，强势群体选择强硬，弱势群体选择妥协为均衡解。但这样的情形却无法解释群体性冲突事件的发生，似乎除了把群体性事件归因于“不理性”外没有更好解释。实则不然，之所以会出现上文的结果——弱势群体的策略偏离Nash均衡的均衡解，可能有两方面原因。一方面是根据“颤抖手均衡”理论，暴力事件可被解释为个体行为偏离总体预期的小概率事件，这与我们现实中暴力事件的小概率性的客观事实较为相符；另一方面原因可归咎于博弈方为了改变博弈环境所作出的“有限理性”行为，参与者偏离Nash均衡的行为应该被解释为一个信号, 它反映了参与者在将来如何进行博弈的意图。这在一定程度上解释了我国现阶段群体性暴力事件增多的原因：社会进入转型阶段，不同群体直接的利益冲突加剧，群体性暴力事件就是利益受损群体试图在未来获取更多利益的信号。

除了上述两种解释外，造成第一种理想的双方博弈模型无法解释现实情况的重要原因，便是因为上述模型太过理想化，忽略现实中一些对双方行为产生影响的重要因素。为了完善博弈模型，引入以下因素：

1. 弱势群体效用函数

弱势群体效用由弱势群体绝对收益与相对收益构成，弱势群体的综合效用函数为uj可用公式表示如下：

uj=pj+βj(pj-pi)

(1)

其中βj是衡量弱势群体对自身与强势群体收入差距的敏感系数，pi与pj分别表示强势群体与弱势群体的绝对收益，弱势群体的综合效用是他的绝对收益加上他的相对收益，由于pj-pi<0，因此βj一般为正，以便促使社会收入公平。

2. 收益变化程度

在群体性暴力事件的动态博弈过程中，引入收益变化程度可以使我们更好地看出在每一次博弈中各个群体相比于上个时期的收益变化情况，令：

rt=pt/pt-1，t=1,2,3…

(2)

其中rt用来衡量每期收益变化程度，pt与pt-1分别为t期和t-1期的收益情况。不难看出，这个系数大于1，表明收益情况改善。系数小于1则表示收益恶化。系数等于1表明收益维持不变。

3. 条件假设

在现实中，强弱群体做出的选择不仅由“有限理性”限制着，他们的每一个决定还会为自己的远期利益所考虑(例如t期时弱势群体的策略可能包含为t+1期考虑的因素)。考虑这方面因素，我们做出如下的规则假设：

(1)博弈的初始阶段, 相比于弱势群体，强势群体的经济实力较强, 会采用“强硬”策略以获得最大利益, 扩大与弱势群体的差距，除非弱势群体的策略为非预期的“抗争”。

(2)随着博弈的进行，如果强弱社会群体的社会力量发生了转换，则强势群体丧失先动优势，相应的策略空间也会发生转换, 此时采取“妥协”策略以达到(合作, 妥协)这一次优解。否则, 一直坚持“强硬”策略。

(3)在原始博弈模型中，博弈参与人的收益函数已经纳入第三方干预的因素，只要收益函数不变化，博弈的结果与均衡也不会发生变化。

以弱势群体为研究对象，根据不同的目的，对弱势群体选择“妥协”或“抗争”策略的原因细分，可知弱势群体在以下两种情况中倾向于选择“妥协”策略：

(1)根据传统博弈论中对博弈方的“完全理性假设”，无论外界情况怎么变，弱势群体会选择这个博弈的当期Nash均衡解作为自身的策略，因此会采取“妥协”的策略。

(2)当弱势群体的rt较大时，弱势群体不愿意与强势群体发生抗争，而是希望自身状况能够继续得到平稳改善，会导致他们选择“妥协”的策略。

同理分析可知，弱势群体会在以下两种情况下倾向于选择“抗争”策略：

(1)当社会矛盾十分严重，弱势群体经济显著落后于强势群体，βj处于较大的状态，会导致社会弱势群体对现状非常不满，且造成他们极其希望未来的收益得到改变，会导致他们选择“持续抗争”的策略。

(2)弱势群体意识到，在一定时期内，(强硬，妥协)策略为自身带来的收益不如先选择(强硬，妥协)迫使强势群体选择“合作”，接着选择(合作，妥协)这一均衡解带来的收益大。此时，弱势群体同样会选择“短暂抗争”

(三)诱使暴力事件发生的两种策略选择

1. 弱势群体持续抗争约束条件分析

考虑上文提出的弱势群体在考虑社会公平因素下的收益表达式，在图一中的博弈过程中，若弱势群体采取抗争，因为(c,e)组合策略总是优于Uj(C)策略，因此此时应有j选择抗争的收益Pj(1+rj)≥Pi(1+ri)大于j选择“妥协”的收益Uj(C)：

Uj(S)=e+βj(e-c)

(3)

Uj(C)=g+βj(g-a)

(4)

约束条件：

βj[(a-g)-(c-e)]>(g-e)

(5)

(6)

推论1：当弱势社会群体的βj较大，不等式(6)成立时，处于考虑自身收益变化率或反映社会分配不公的角度，弱势群体会采取无条件抗争策略, 导致非Nash均衡的(强硬, 抗争)结局产生，群体性暴力事件随之爆发。

由于社会弱势群体与强势群体的差距较大，且弱势群体的经济敏感系数大于(5)式。这时弱势群体的选择不单单是为了争取自身的利益，更多地可能是借助暴力事件，如冲击政府机关等来发泄自身对社会分配制度的不满。

2. 弱势群体短暂抗争约束条件分析

如果约束条件(6)不成立，及弱势群体的βj较小，在“积极抗争策略”博弈分析模型中, 我们选取三阶段博弈过程分析弱势群体选择该策略的约束条件。

弱势群体j采取“积极妥协策略”的博弈收益：

P3(j)=(g+βj(g-a))·(1+rj+rj2)

(7)

根据上文假设，该博弈前两期采取(强硬，抗争)，第三期变为了(合作，妥协)，及弱势群体采用“积极抗争”策略的收益：

P3′(j)=(h+βj(h-d))·(1+rj)+(f+βj

(f-b))

(8)

选择“积极抗争”策略的约束条件：

P3′(j)≥P3(j)

(9)

忽略βj的影响，可以化简得：

g·rj2+(g-h)rj-(h+f-g)≤0

(10)

解上述不等式，得：

(11)

不等式成立条件：

(g-h)2-4(g2-gh-gf)≥0

(12)

即：

4gf≥(g-h)(3g+h)

(13)

根据上文的分析，当收益情况满足式(13)时，式(10)不等式有可行域，解集为：

分析该解集，易知

移项整理得：

3g-2h-f<0

(14)

综上所述，弱势群体选择“积极抗争策略”的约束条件是：

此时rj的范围是

(15)

推论3：当社会分配体制不合理，弱势群体选择妥协的收益(f、g)并不能使他们满意，而抗争的收益(h)与妥协的收益相差不多，此时弱势群体会选择“积极抗争策略”，社会也就陷入了“以暴制暴”的非子博弈完美均衡路径。当收益满足上式要求时，弱势群体选择抗争还会为以后争取来更大的收益。

(四)小结

上文我们建立了强势群体与弱势群体的一种博弈模型，探讨了弱势群体选择“无条件抗争策略”、“积极抗争策略”的不同收益情况与约束条件。我们明白“无条件抗争策略”、“积极抗争策略”是引发暴力冲突的策略选择，这些策略的“成立条件”(约束条件)我们不再赘述。

文章开头我们就指出，一个事件对社会的影响由两部分组成，首先是事件本身的直接影响，其次是这个事件伴生的舆论对社会的持续性影响。现实社会中，纵然这些暴力事件对社会治安有极大的危害，但是由这件事所引发的舆论风波同样影响深远。舆论本身就带有一定的随机性，会产生谣言等偏离事件真实性的言论，但是不可否认暴力事件本身也会对舆论传播结果产生一定的影响。接下来的问题便是确定这个影响该如何定量来衡量。本文根据暴力事件的博弈模型中导致暴力事件产生的条件，引入暴力事件影响因子变量，通过接下来确定的舆论传播机制，研究社会强弱群体的博弈会对它之后伴生的舆论产生怎样的影响。

根据本文提出的博弈模型，会导致暴力冲突发生的约束条件一共有三条：

(16)

4gf≥(g-h)(3g+h)

(17)

3g-2h-f<0

(18)

上式中不等式两端的差距越大，会产生暴力冲突的概率越大，因此引入暴力事件影响因子ξ：

((4gf-(g-h)(3g+h))-(3g-2h-f))

(19)

上式中α为权重，取值为(0,1)，其余各个收益数据应取单位化后的结果，确保ξ的范围是(0,1)。

四、引入暴力事件因子的舆论传播模型

为了使现实问题模型化，便于我们接下来的分析，我们对现实社会中的舆论传播问题做了如下处理：

(一)初始观点问题

假设社会中参与舆论传播的总人数为N，每名个体为i(=1,2,…N)。在突发事件伴生的舆论的产生初期中，每个人对于它都有自己的初始观点。例如贵州瓮安事件中，舆论观点的范围是[-1,1]，-1表示对弱势群体的暴力行为持完全批判的态度，1代表完全赞同弱势群体的行为(这里-1到1的范围仅仅是为了说明舆论观点的范围，数值大小没有实际意义)。而由于现实社会中，每个人的观点更多情况下会是模糊不清的，例如不完全赞同弱势群体、有一点同情强势群体等，因此模型中我们假设N中的人在舆论初始观点[-1,1]内服从随机均匀分布。

(二) 观点交换问题

在舆论的传播过程中，每个人会与其他的个体进行观点交换，从而不断更新自己的观点。在交换的过程中，信任水平εi表示每个人会与拥有和自己的观点xi(t)相差εi的所有人进行观点交换，权重wij表示第j个人的观点对第i个人的影响程度。传统的舆论传播模型中，每个人的信任水平εi与权重wij都相同，即社会中每个人都是同质的，这显然是不符合客观事实的，也不利于对舆论演变的推演，这也是本文创新点之一。

本文把社会中的人大致分为四个子群体，专家人群(pr)、盲目跟风群体(bl)、普通大众群体(co)和舆论控制群体(gv)。每个群体有他们自己的信任水平，由于专家较为权威，因此对其他人观点的认同程度较小，因此他们的信任水平ε1最低。盲从者容易受他人观点的影响，他们的信任水平ε2最高，普通大众的信任水平ε3处于中间水准。权重wij服从[0,1]随机均匀分布[12]。

(三)政府参与舆论控制下的观点交换

舆论控制群体的观点一般不会随时间变化，其观点可设为x*，会影响其他三个群体的观点判断，但是影响程度不同。假设对专家群体的观点影响程度为γ1，对盲目跟风群体的观点影响程度为γ2，对普通大众群体的观点影响程度为γ3，其中γ2>γ3>γ1。

舆论控制人群也会通过干预其他群体接收信息，从而达到控制舆论走向的目的，假设干预程度为θi，其中θi∈[0,1]，0表示舆论控制人群完全阻碍了信息传播，1表示完全不阻碍信息转播。在此条件下，每个人经更新得到的新观点可以有两种形式：

若更新后每个人的观点受自己原有观点及他人观点影响，其权重为g(i)与1-g(i),g(i)仅与不同的个体的性格特点有关，故采用随机均匀分布分析。同时每个人在交换观点后，形成的新观点也会加入突发事件因子ξi的随机函数。这种情况下每个人在不同时期的观点更新过程如下：

(20)

若更新后每个人的观点仅是与之交换的所有人的观点的集合，则此时观点更新过程如下：

(21)

本文在前人研究基础上，认为舆论的传播受暴力事件本身的恶劣程度的影响(ξ越大，表示强弱群体的差距越大，人们越容易同情弱势群体)，因此本文在上述第二种情况的基础上加入突发事件舆论因子ξi，ξi是以ξ为最大值的均匀分布的函数。

五、仿真检验

(一)数据模拟

针对上述模型，假设：

N=200

T=10000

p=10

b=10

上述程序在MATLABR2014a中运行实现，变量不同赋值条件下舆论观点演化图如下。

(1)x*取0，θi取1时，探究ξi对舆论观点变化的影响，演化图如图1、图2所示：

图1 ξ∈[-0.05,0.05]条件下舆论观点演化图(2007、2010年)

图2 ξ∈[-0.01,0.01]条件下舆论观点演化图

(2)θi、ξi不变时，探究舆论控制群体的观点x*对舆论观点走向的影响，如图3、4所示：

图3 x*=0.5条件下舆论观点演化图

图4 x*=-0.5条件下舆论观点演化图

(3)x*、ξi不变且不为0时，探究接收信息干预程度θi对舆论观点走向的影响如图5、图6所示：

图5 θi对三个群体分别取0.5、0.4、0.3

图6 θi对三个群体分别取1、0.9、0.8

(二)结论分析

分析图1至图6我们可以得出结论如下：

(1)暴力事件因子随机变量ξi确实是引起舆论由不确定性走向一致结论的原因之一。

(2)由图1、图2可知，ξi的绝对值大小不同决定了舆论传播得出一致意见的时间，ξi越大，这个时间越短。

(3)由图1、图2也可知ξi不同的取值会导致舆论事件不同的走向。当ξi以0为均值，服从随机均匀分布的时候，舆论最终会形成三种观点：完全中立、偏向1、偏向-1。

(4)由图3、图4可知，舆论控制群体的观点x*会对舆论是否趋向一致产生影响。当x*不为0时，它向哪侧偏移，舆论最终就会偏向哪边，及x*可以决定舆论的走向。

(5)由图5、图6可知，θi对舆论达成一致观点的速度产生重要影响。且θi越大，舆论产生统一观点的速度越快。

六、结论及建议

(一)暴力事件博弈模型结论

根据弱势群体不同策略的收益和约束条件可得结论建议：

(1)在博弈方“有限理性”、加入社会公平效用函数后，社会弱势群体的策略有“无条件抗争”、“无条件妥协”、“积极抗争”、“积极妥协”四种。并且都有各自的收益函数和约束条件。

(2)在弱势群体对经济差距敏感程度βj较大，弱势群体抗争的收益与妥协的收益相差不大的情况下，弱势群体容易采取“抗争”的策略，来提高自身未来的收益情况，同时反映自身对当今分配不公的不满。上述差距越大，导致暴力事件发生的可能性越大。这一暴力事件因子可以用ξ来表示。

(3)当收益满足“积极抗争策略”的约束条件时，弱势群体选择抗争会为自身争取到大于1的收益变化率，即选择抗争能为未来带来更大的收益。

(4)ξ反映了一个暴力事件背后的“社会公平”程度。ξ越大，“社会公平”程度越大，事件的社会因素越强(即暴力事件的爆发原因更多是由于社会分配制度、强势群体的过分施压对待造成的)。ξ越小，“社会公平”程度越小(即暴力事件更多的是不同群体之间为争夺利益而造成的，社会效应较弱)。

(5)ξ会对暴力事件所伴生的舆论产生影响，致使舆论从随机走向统一。

(二)暴力事件舆论传播模型结论

根据舆论传播结果图可得出对舆论监督部门的政策建议如下：

(1)ξi是与暴力事件及外在环境有关的变量因子，与暴力事件对人民的利害程度有较大联系。当突发事件对老百姓切身利益发生强烈冲突，或暴力事件能引起百姓较强共鸣时，ξi较大，舆论在t=1200期左右就会趋于一致，此时容易产生舆论危机，例如网民集体声讨有关部门等行为。因此监管部门应及时对突发事件与人民的利益关系程度进行评估，根据舆论传播速度，在舆论传播1200期——几天的时间以内，及时对舆论加以引导，防止舆论危机事件的产生[15]。

(2)仿真实验说明，社会总群体中专家的数量能对ξi具有一定的修正作用，即可以有效地防止舆论向恶性方面演变。因此政府部门应该加强教育引导，提高群众知识水平，能有效防止舆论传播转化为恶性事件。

(3)以政府为代表的舆论控制群体能从两方面控制舆论走向。一方面能通过树立官方观点x*从而影响舆论走向，官方观点对盲从者的影响程度最大，对专家群体的影响程度较小；另一方面能通过限制网络信息传播等手段干预其他群体的信息接收从而影响舆论的演化，干预信息接收的程度θi越大，舆论达成统一观点的速度越快。

(三)暴力事件及其后续舆论影响角度下的公共安全治理策略

根据上文分析结果，有关部门可从暴力事件发生的原因及舆论传播的机理两方面着手维护公共安全、构建和谐社会。应从促进社会公平、完善法律体系等途径减少强弱势群体冲突次数；从政府、媒体、公众三方面控制暴力事件谣言传播，从而有效减弱暴力冲突及其带来的消极舆论对社会的负面影响。

1. 减少暴力事件的发生

(1)积极完善社会收入分配机制，政府加强对弱势群体收入的补贴力度。有效减小βj(弱势群体关于收入差距的敏感程度)系数。在减小强弱势群体生活水平差距的同时，从源头减少二者发生冲突的概率。

(2)加强对弱势群体的教育及职业技能的培训，完善社会保障制度，提高弱势群体收入增长率，从根本上减小暴力事件发生的概率。

(3)健全社会主义法律体系，加强公民法制教育，执法机关做到有法可依，有法必依，执法必严，违法必究。减小强势群体选择强硬态度的收益a、d，提高弱势群体选择妥协态度的收益f、g，使发生利益冲突时的纳什均衡解由(强硬，妥协)变为(合作，妥协)。

2. 减弱舆论传播的负面影响

(1)加强对公众的宣传教育，弘扬正能量，树立正确价值观，减小民众中盲从群体(bl)的比例，从而有效减小舆论偏激化的可能性。通过反复的宣传增大专家对其他人观点的影响权重，使舆论得到有效纠正。

(2)减小暴力事件因子ξ，有助于减慢舆论产生不良后果的速度并减小舆论偏向不良后果的概率。

(3)谣言极化前，作为社会“瞭望者”的媒体应加强对舆情的监测控制，减慢谣言扩散速度，预防因谣言极化导致次生恶性事件。

(4)谣言极化期间，媒体应加强对舆论的监督干预，通过“新闻深度报道”、“专家座谈”等形式促使谣言破碎，促使舆论向积极健康的方向发展。

(5)谣言极化后，媒体应充分发挥自身优势，积极反思舆论演变过程，通过传统媒体对暴力事件深刻、理性的分析，减弱并打破网络媒体中浅显、虚假的谣言[19]。

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(本文责编：辛 城)

Research on Strategy of Public Safety Governance:A Case Study of the Generation of Violence Events and the Spread of Relevant Public Opinion

LV Peng1, FAN Bo-shen2, JIA Rui-tao3

(SchoolofEarthSciencesandResources,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China)

This paper explores the causes of violence eventsand the mechanism of public opinion transmission to put forward specific strategies for public safety management. Firstly we build a dynamic game analysis model between powerful groups and vulnerable groups to reveal the causes and conditions of the powerful group conflicts at present. We explore the evolution of public opinion in the case of government intervention and use the violence event factors to make a reasonable and effective explanation about the influence of the public opinion of violence event. At last, we suggest that the relevant departments should improve the income distribution mechanism and the legal system to reduce the incidence of violence events. They should also strengthen publicity and education to weaken the adverse effects of public opinion communication.

violence events; dynamic game analysis; infect of the public opinion; violence event factors; government regulation

2016-09-16

2017-03-10

吕鹏(1983-)，男，河南新乡人，中国地质大学地球科学与资源学院博士生，主要研究方向为资源产业经济与产业结构转型。

F224.32

A

1002-9753(2017)03-0047-09