一种基于人际关系的新型信息传播模型*

0 引 言

随着信息传播途径越来越复杂，如何在现有复杂网络的基础上开发出新型信息传播模型来更好地进行信息模拟，使各种信息的传递变得更为有效，具有极其重要的实际意义。人际关系[1]是指社会人群中因交往而构成的相互联系的社会关系，属于社会学范畴。它是指人与人之间借助思想、感情、行为所表现的吸引、排拒、合作、竞争、领导、服从等互动之关系的总和，是人们认识社会的关键所在。马克斯·韦伯[2]指出，人在其本质上是一切社会关系的总和。因此，人际关系网络是一种复杂网络模型，可以用模型进行模拟研究。

在舆论的传播途径中，人际关系网络是其传播的根本。不论是传统的接触相传方式，还是现代基于因特网的传播与交流，都是基于人际关系网络的传播。目前进行的相关研究一部分是基于计算的实验研究方法，即借助计算机构造实验对象、实验环境和实验平台，模拟现实世界物质运动的基本动力和规律，是一种对科学问题进行实验研究[3]的实验方法。使用这种方法，可以对基于人际网络发展的舆论的走势进行较为准确的模拟。本文也将利用计算机模拟实验的方法来讨论舆论的控制方法。

1 已有的信息传播模型

与信息传播有关的模型很多，以Sznajd[4]、Deffuant[5]和Hegselmann[6]为代表的部分国外学者通过已有的NW小世界模型和BA无标度网络模型来进行研究。这些学者以物理学中已有的磁铁粒子交互模型为基础，定义个体间的相互作用，将这种作用多次迭代计算，从而将整体的复杂行为进行模拟。而在国内研究中，刘常昱[7-9]、贺筱媛[10]、罗批[11]、司光亚［12］、胡晓峰［7-12］等学者借用战争系统的仿真模型，将舆论与战争中的情报传递相类比，基于Agent的仿真与建模方法，对小世界网络中的舆论传播过程进行仿真；刘慕仁等学者基于Sznajd模型和元胞自动机模型，也对这一过程进行了仿真[4-17]。在对舆论发展这一过程中，这些模型从不同角度对这一过程进行了解释和分析，后续也可以对舆论进行把控。

但是，这些模型在模拟时都过于简单。NW小世界模型从一个环状的规则网络开始，此初始规则网络含有N个结点，每个结点向与它最临近K个结点连出K条边，这些节点满足规则N＞＞K＞＞ln(N)＞＞1，之后以一定概率 p 在随机选择的两个节点之间加上一条边，以此形成新的网络结构。而BA无标度网络模型则具有增长性和优先连接性，即指在不断增大的网络规模中，网络的节点是不断增加的；另一种特性是指网络中不断产生的新的节点在连接其他节点时，更倾向于连接那些连接度较大的节点。从这些模型特点来看，节点是这类网络中最重要的一环。这些网络模型都是从节点出发进行相互连接以形成网络，并没有考虑每个个体在网络中的复杂性，不能很好地模拟人际关系网中信息的传播，准确度较低。所以，需要新的模型模拟舆论信息网络。

2 新型人际关系网的信息模型

本文提出了新型人际关系网的信息交互模型，是一种新型的模型。这种模型以蒙特卡洛法进行仿真，并且考虑了人际网络中的人口动力学因素。

新模型以矩阵为支撑点，每个个体Hi(i=N)的状态参数为坐标(xi,yi)和信息状态Si。首先产生一个三列基本矩阵，分别由X、Y、S三列组成，每行代表一个个体的信息。其中，X、Y为此个体坐标，S为其信息状态。

每个个体的信息状态由数字组成。当虚假信息爆发时，对此信息完全不知情的个体由数字0表示。已经对这个信息知晓一点的个体初始状态为1。随着天数的增加，每个个体对信息的信赖程度增加，每天增加1。增加到信息门限IMAX时，视为此个体认同了信息的正确性，将会对其他对信息不知情的个体进行传播，此时信息状态继续增加。在增加到控制门限CMAX时，政府将对信息进行管控。受到管控的部分个体将会直接改变想法，认为信息完全错误而移出系统，再也不对信息进行传播。

在此过程中，人口同样涉及一个流动的过程。产生2N个独立的服从正态分布的随机数∆1～∆2N组成另一个矩阵，以作为地点增减的指标。

对原矩阵进行前两列的修改，以达到改变位置的目的：

随着天数更新，∆也将变化，每个个体从之前的位置移动，且每个个体的信息状态S保持递增。遍历计算两点间距离，当此距离达到信息门限时，已经得知信息的个体可以对不知道此信息的个体进行信息的传播。

3 模型试验模拟

3.1 单一群体模型模拟

在本模型模拟试验中，采用规模为100人N=100、时间为12个月D=12的模型进行模拟。人口流动数据服从均值为0、方差为5的正态分布。模型中，设置初始信息知晓率为10%，信息传播成功率为20%。第3个月开始，个体可以对其他个体进行信息传播。考虑到现实社会的信息传递距离，设定已经得到信息的个体可以对20 km以内的还不知道信息的个体进行传播。

为了更准确地模拟人际关系中的信息传播方法，本文以每个个体为标准进行模拟，如图1所示。

图1 个体分布

当天数改变时，个体信息状态也发生改变，如图2所示。

图2 第三个月个体信息状态及分布

之后进行模拟。首先，在政府不对信息进行管控时任由信息发展，则知晓信息人数与天数的关系如图3所示。

由此可见，如果虚假信息爆发时不对信息进行管控，一段时间后，所有人都会得知此虚假信息，舆论爆发，影响社会的稳定和和谐。

但是，在管控时，政府采取的方法不对，不能对舆论进行适当管控，此时得到信息人数如图4所示。可见，管控方法不得当时，同样会引起虚假信息的爆发。

图3 不受控制时得到信息人数

图4 管控不当时得到信息人数

但是，如果政府对信息进行正确的管控，设定控制率为100%，在第6个月对信息进行管控，则得到信息人数曲线如图5所示。可见，在管控得当时，最终所有人都会屏蔽虚假信息。

图5 完全管控时的人数曲线

然而，在现实生活中，总会有一些人不相信政府所公布的真实信息，坚信虚假信息的情况。此时，将信息控制率改为30%，此时曲线如图6所示。

图6 部分管控时人数曲线

可以看出，虽然有一部分人对虚假信息进行了屏蔽，但是还是有一部分人相信虚假信息，但是人数趋近平稳，并不会出现信息大爆发。为了更直观地显示完全控制舆论与控制部分舆论的区别，将两个图像放在一起进行对比，如图7所示。可见，政府对信息的管控效果显著。

图7 曲线对比

3.2 两个子群体模型模拟

为了对人际关系网络中的信息交互模型有更准确的模拟，设定一种两个子群体间有人口流动的模型来进行模拟。初始条件与单一群体模型相同，每个子群体有50人，以y轴为子群体分界点。设定两个子群体中的个体穿过边界的概率均为10%，初始状态如图8所示。

在相同条件下，受到信息管控与部分信息管控的曲线对比如图9所示。

可见，在两个群体的人际关系网络中，政府的管控起到了举足轻重的作用。

图8 两个子群体初始状态

图9 对比曲线

4 结 语

不论是人群接触式传播还是互联网信息传播，都有着互动、信息量大等特点。虽然在一些情况下，信息传播可以让人民更方便地表达意愿，但同时虚假信息也极易爆发，影响社会稳定。许多舆论都从网络开始且产生巨大的社会影响。从实验结果上看，政府的管控对信息的传播十分重要。为了进行管控，强化舆论管理，首先应该建立和完善管理工作体系，建立内外协作机制，切实形成整体联动的格局。需出台有关舆论管理的规范性文件和政策，打造专门人才队伍，切实了解和掌握舆论，在出现不稳定因素时，及时向有关部门发布预警信息。要充分利用广播、电视、网络、报纸等各种传统媒体，以及博客、微博、移动新闻客户端等新兴媒体，保障数据收集的及时性、准确性和有效性。为适应网络舆论应对工作的需要，要集中更新设备，实现功能升级，以领先的装备不断提升舆论监测预警能力。同时，积极推动建立覆盖各省、市、县的舆论监测系统，努力形成全天候、一体化的工作态势。此外，对网民所发出的的不同声音，应该及时主动回应。网络媒体所具有的互动性、言论随意性等特点，使得网民容易产生非理性情绪。如果任其肆意扩展，将会给社会稳定和经济发展带来困扰。当政府面对舆论热点问题时，如果只是一味回避，不但不能解决，反而会激化矛盾。因此，只有直面舆论，迅速回应，将真相公之于众，才能有效化解负面舆论。因此，各个部门要把及时回应网民意见、及时说明事实真相、及时解决实际问题，作为网络舆论应对的重中之重。要制定相关制度，定时梳理网络舆论，并提交相关单位及时办理和回复。如果确实有问题，要明确期限进行整改，并后续跟踪落实。如果因为沟通协调不畅造成理解有误，应安排相关行业或部门按法律法规进行解释和答复。对于已经发生的舆论事件，要以积极、公平、公正的态度，在第一时间回应网民，严肃处理相关责任人，传播理性观点，以防止事态扩大。

所以，在当今时代，只有依照实际完善相关制度，加强舆论管理，加大信息透明度，才能进一步推动舆论管理的常态化、规范化，才能更好地避免一些网民因为听信了虚假、不实的信息而产生的误会和不满，以减少负面舆论，提升政府的公信力和社会凝聚力。