不实信息引发的社会热点事件网络舆论反转演变仿真及治理研究

汪明艳，朱德米，张鹏翥，郭旭辉

(1.上海工程技术大学 管理学院，上海 201620；2.上海交通大学 国际与公共事务学院，上海 200030；3. 上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海 200030)

一、引言

网络舆论反转是舆论现象在网络空间里的延续和发酵，是民意或舆论在网络空间中寻求与建立的新式行动路径。关于不实信息产生的舆论转变，国外研究领域主要集中在与政治生活相关的民情分析和选举研究。而国内学者主要是针对社会热点事件发生后由于虚假新闻报道，或是对真相选择性的报道等因素，导致网络舆论在传播过程中出现的反转现象进行探讨。同一个事件可能会发生多次舆论反转，而舆论反转现象较大程度上会引起公众情绪的变化，给社会带来极大的负面影响，同时舆论频繁发生反转也会降低政府和媒体的公信力。

网络舆论反转作为舆论演变过程中的特殊现象，其演变过程涉及两个演变阶段：(1)第一个阶段是在事件信息源发布后，网络用户会对其发表自己的观点，在网络舆论个体的观点交互过程中，用户倾向于选择与自己持有共同信念的个体，而用户的参与度直接影响其共同的情感行为，会产生一定的行为倾向[1]。通常情况下，相较积极事件而言，更多的活跃用户对消极事件展现出更快的传播速度[2]。(2)第二个是舆论导向转变阶段，即在反转信息介入后，网络用户的观点和态度会相对之前的观点态度产生比较，产生态度的重构[3]，导致舆论导向的转变，直到大部分用户的观点态度聚合达到饱和一致。从社会比较理论视角来看，在反转信息介入后，人们不断被激励用一种社会行为规范去再认识和表现自我，个体必须不断去评估当前他人的立场和观点，然后相应地修正自己的观点和态度[4]。

在网络舆论反转的拐点处，网络空间的公众舆论最为庞大，在从众心理影响下，群体情绪会被逐渐放大，网民群体的态度极端化在这一阶段达到最高值[5]。个体的情绪、观点和行为在反转信息介入后，使得个体重新评估自己对主观问题的看法[6]。网络舆论演变过程伴随着舆论观点交互及舆论信息扩散两个交互的动态进程，是基于复杂社会网络而产生的多个主体之间的交互行为[7-9]。有学者利用CODA模型[10]、元胞自动机研究个体之间的舆论观点交互[11-12]，并加入网民表达观点的倾向度、主观能动性和可信度[13-14]。社会中的个体是以复杂网络的形式结合在一起的，前期学者将小世界网络和无标度网络引入了观点动力学模型中，分析了群体观点的聚合过程[15-16]。

网络舆论反转现象和治理引起了国内学者关注。学者认为网络舆论反转过程是在反转信息介入后，网民对事件关注和重新认识后而导致观点态度的转变，如由支持变为反对，或者由反对变为支持，从而引起舆论导向的转变[17]。黄远等(2016)通过对舆论反转事件的统计分析，根据舆论反转的原因、时间、效果将网络舆论反转事件类型分为四类，并提出不同反转类型的舆论治理对策[18]。吴越(2016)基于网络舆论反转过程中的媒体干预角度，对媒体信息引发的舆论反转现象进行了仿真研究[19]。

社会热点事件的舆论反转现象已经引起了学界的关注，但是学界还未对社会热点事件的舆论反转的致因因素进行系统性的分析。尤其是在舆论反转演变过程中，因为媒体/政府的干预、反转信息介入时间、事件敏感度、信息传播速率、可信度等关键因素会对舆论反转产生重要影响，但是这些演变机制还未开展深入地探讨研究。因此，本文将观点态度与信息传播过程中的个体状态相结合，根据舆论反转信息扩散的特点，将SIR模型的个体状态区分为六种状态，并且按照现实中的网络舆论信息扩散状况界定各状态之间的转移过程和转移概率，构建网络舆论反转的信息扩散模型和仿真实验分析，探讨网络舆论反转的演变规律和治理对策。

二、我国社会热点事件的网络舆论反转的致因分析

网络舆论形成的三要素包括舆论客体(事件)、主体(公众)和本体(公众的认知)。网络舆论反转是在反转信息介入后，因舆论客体、舆论本体和舆论主体相互作用下发生了舆论导向的转变。舆论反转演变过程也反映了公众的认知、情感和行为的变化。

为了进一步分析网络舆论反转的影响因素，本文对人民网、搜狐网、凤凰新闻网等知名网站发表的“网络舆论反转事件”进行统计分析，选取出2015-2017年的30件典型的舆论反转事件，如表1所示。

表1 舆论反转的典型事件

对选取的30个典型事件的在微博平台的舆论数据进行采集，从舆论反转的信息源发布主体与反转信息发布主体、反转信息介入时间进行分析和比较。

(1)信息源发布主体

信息源发布主体是指最先发布社会热点事件相关舆论的初始者，也就是反转前的事件信息发布者；反转信息发布主体指的是网络舆论反转事件的最后真相揭露者。信息源发布主体和反转信息发布主体的统计分布，如图1所示。

图1 信息源发布主体

(2)反转信息发布主体

反转信息发布主体的统计情况如图2所示。

图2 反转信息发布主体

图1和图2的统计分析说明：现阶段我国社会热点事件舆论反转中，政府在网络舆论反转事件信息的初始报道中占比最小，但在促进网络舆论反转上起着主要引导作用。因为网络舆论发布主体不同，也导致了社会热点事件网络舆论呈现出不同的可信度。

(3)反转信息介入时间

反转信息介入时间是与当前网络传播的事件观点截然不同的新观点介入的时间。政府作为反转信息发布主体中的权威代表，对舆论事件的引导和反转起到重要的作用。通过分析政府对网络舆论反转事件首次介入调查的时间分布情况，如图3所示。

图3 政府首次介入时间

由图3可以看出，在14个事件的舆论传播过程中(占比43%)政府未进行干预。但是占比57%的事件舆论传播过程中地方政府都进行了干预引导。且地方政府在舆论反转前开始介入的比例47%，其中有11个事件是政府首次介入就直接导致舆论事件发生反转。

三、基于媒体和政府干预模式的网络舆论反转演变模型构建

(一)网络舆论反转演变进程

网络舆论信息扩散中的微观个体接触过程及其内在演变机理与传染病的接触型传播机理相似[20]，舆论演变的进程是观点聚合与信息扩散的交互影响和作用[21]。基于上文对社会热点事件网络舆论反转的真实数据分析，影响舆论反转演变进程的主要致因因素及演变进程，如图4所示。

(1)影响舆论反转的主要因素。本文通过对网络舆论反转事件的真实数据分析，发现政府、媒体两个干预主体在社会舆论引导力方面有着不同的重要性，而具有不同影响力的主体言论会对舆论观点的形成和扩散产生重要影响[22]；反转信息介入时间也会对个体信念的修正和转变产生重要影响[23]；事件敏感度的差异性对舆论观点演变也会产生影响[24]。

(2)舆论扩散的网络结构特征。为模拟和观察舆论扩散的网络整体的形态变化，本文以BA无标度网络模型作为个体观点态度的关系网络[25]，网络舆论信息在有边相连的两个个体之间进行传递和交换，BA模型的具体构造为：以度值为权重进行非等概率加边，选择此种加边规则建立新加入个体与网络中其他个体之间的关联。

图4 网络舆论反转的演变进程

(二)基于观点聚合与信息扩散相结合的转变规则

本文在SIR传染病模型的基础上，加入了对现实网络世界中网民行为和网民个体的观点态度对舆论演变的影响，改进的SIR模型特点如下：

(1)S态除了转变为I态之外，还会直接转变为R态。

(2)引入了观点属性，将原来的S，I，R三种状态，扩展为持有正向观点的传染者I+，持有负向观点的传染者I-，持有正向观点的移除者R+，持有负向观点的移除者R-和不持有观点的移除者R0六种状态。

(3)在传播过程中，考虑观点相同和观点不同的情况对于状态转变的影响。

(4)引入了事件敏感度参数。当事件敏感高，节点倾向于传播这件事，即转变为感染态I的概率变大，所以将转变的概率乘以μ，表示敏感度对于转变概率的影响。μ越大，表示事件越敏感，转变为I的概率越大。

本文将消息传播与观点演化过程相结合, 具体转变规则设置如下：

(1)

(2)

其中γ为事件的可信度，θ为当前节点持有观点的概率,μ为事件敏感度，PSI为S态转变为I态的概率，PSR为S态转变为R态的概率。传播过程如下,当t=0时，消息源开始传播初始消息并且默认初始消息观点为正向N+。在t=t0时刻，冲突性消息开始传播并且默认其观点为负向N-。消息发布后的每一个时步，按照规则(1)进行传播，同时按照规则(2)表达观点：当S态节点接触到I态节点时，以概率PSI×μ变为I态节点传播消息，并以概率PSR×μ变为R态节点选择不转发消息。同时以概率θ持有观点，1-θ概率为不持有观点，以概率γ持有正向观点，概率(1-γ)持有负向观点。

四、网络舆论反转演变的仿真分析

基于本文改进的SIR网络舆论传播过程中的个体状态转移规则和BA无标度网络模型，本文通过控制实验分析媒体或政府的干预、反转信息介入的时间、信息传播率及信任度等关键参数对网络舆论反转演变进程的影响。设置初始BA网络的总人数N=1000，新加点的连接边数num=2，敏感度μ=0.90，初始感染人数init_n=100，介入时间init_step=40，反转过程经过的时间change_step=150，反转前信任系数trust=[0.7,0.3]，一次反转初始接收消息人数init_n=50。

(一)干预主体对舆论反转演变的影响

通过仿真分析和比较，政府和媒体在发布反转信息并干预舆论后最明显的差别就是每个状态达到饱和的时间差距很大(见图5、图6)。当社会热点事件的初始舆论产生之后，如果是媒体介入并发布反转消息时，观点为正的状态要经过120时步才到达最低点。如果是政府介入并发布反转消息时，观点为正的状态大概用了80时步就到达了最低点。这说明政府主体发布的反转信息因为其官方权威性而使其反转消息可信度更高，使得反转强度更大。同时政府干预也可以达到缩短舆论传播的生命周期效果。从仿真结果中可以看出，当政府干预舆论时整个舆论的生命周期只有80时步，然而媒体干预后整个生命周期为120时步左右。这也说明政府介入事件舆论后能更有效地控制舆论的传播范围和时间，对舆论演变的干预效果要比媒体有效。

图5 政府干预

图6 媒体干预

(二)反转信息介入时间对演变的影响

由仿真分析结果可知，反转信息介入时间为5时的持正向观点的状态相较于反转消息介入时间为40时的持正向观点的状态的数量更少，这说明在一次反转的舆论传播过程中，反转消息的介入时间越早，不实信息传播的范围越小，可以达到有效控制其传播。介入时间为5的不持观点的移除者的数量在反转之前比介入时间为40时的同样状态的数量更多，这说明提早介入会减少不实信息对旁观人群的影响，整个舆论传播的生命周期会更短，可以减少舆论对社会造成的不良影响。

五、网络舆论反转的案例分析

(一)案例的文本数据获取与数据分析

本文改进的SIR模型的各个状态都带有各自的观点，所以需要通过分析“母亲因给不起儿子彩礼轻生，父亲悲痛跳河事件”在不同时段的网络用户的文本倾向性变化情况，来统计持不同观点的不同状态的网络用户数量。本研究利用Python数据分析程序语言编写爬虫程序，获取了新浪微博中以“付不起彩礼跳河”为关键词，时间截距为 2017 年 11 月 22 日 至 2017 年 11 月 25 日的24条发布此事件的微博信息源，过滤掉其中内容不相关以及评论量较少无参考价值的微博评论，获取微博文本18023条。获得的评论文本构成了该事件的群体观点聚合分析的数据集见图8、图9。

图7 介入时间init_step=5

图8 介入时间init_step=40

舆论观点是个体情绪性的意见表达，本文界定该案例事件反转前的舆论聚合一致后的观点为正向观点，反转后舆论聚合后的观点为负向观点，正向观点为声讨女方彩礼要价高，负向观点为声讨男方眼光高心理脆弱。使用Python平台的情感分析算法计算分词、词性标注、断句、情绪判断，然后根据用户的个人行为，将其状态分为正向观点并转发状态，正向观点不转发状态，无观点状态，负向观点并转发状态，负向观点不转发状态五种状态。统计每一种状态在各个时间点里的数量，如图9所示。

图9 事件的评论数据曲线

(二)案例的舆论反转演变仿真分析

经分析处理后，将获取的真实数据导入本文建立的演变模型，根据模型的交互规则进行仿真分析，得到该案例的网络舆论反转演变结果，如图10所示。

(1)仿真结果显示在反转消息介入之前，持正向观点的感染者经过一段时间的传播正向观点后，数量开始逐渐下降，这与现实数据中持正向观点并转发的人数量逐渐减少的曲线一致。评论中的持正向观点但没有转发微博的人开始逐渐增多，不持观点也没有转发的人在少数范围内波动，与仿真结果一致。(2)反转消息介入后，持正向观点的移除者的数量开始迅速降低，同时持负向观点的感染者经过一段时间上升后开始下降，持负向观点的移除者数量不断增加。通过与真实数据的对比能够说明本模型在是符合舆论反转形态的演化的。

图10 事件舆论反转的演变分析

六、研究结论与治理对策

(一)研究结论

本文构建了观点和传播状态结合的舆论反转演变模型及其仿真研究，改进的模型特点如下：(1)改进的SIR模型，S态除了转变为I态之外，还会直接转变为R态。改进后的SIR模型更加符合现实个体行为，因为当网民个体接触到事件时，并不一定会成为感染者，也有几率成为移除者，即网民个体也可能会选择不转发、不扩散这个事件。(2)根据舆论反转演变的特点，将观点属性设置到SIR的I状态和R状态中，即随着反转信息介入后，其观点也会随之变化，本文加入观点属性的设置也符合网络用户转发或者评论发表自己观点态度的真实世界行为。通过仿真控制实验分析了影响舆论反转的一些关键参数对演变过程的影响，揭示了舆论反转演变的规律。最后，利用大数据分析技术抓取了某热点事件的舆论观点在网络中的真实数据，通过反转演变模型的仿真分析，进一步说明了建立的舆论反转演变模型的合理性及准确性。研究结果又助于理解舆论反转的演变机理，能够为防范舆论反转引发的社会负面影响提供治理依据。

(二)治理对策

舆论反转是我国社会热点事件发生舆情演变过程中的一种特殊现象，为提升政府对舆论反转的引导能力和实施动态的舆论治理模式，本文提出以下舆论治理的新思维。

第一，加强政府对社会热点事件舆论治理的响应能力建设。本文仿真结果揭示了舆论反转幅度会随着干预主体的不同而变化，政府进行干预会使舆论反转强度大幅增加，对于真实信息的传播速度和影响范围有明显提升和扩大，舆论的热度持续时间也会大幅缩短，每个状态达到平衡的时间点也会提前，政府干预的效果要比媒体干预的效果要好。仿真结果也揭示出主体干预的时间越早越有利于控制不实信息传播的深度和广度，也会增加政府或媒体的公信力。因此政府应加强传统媒体与新兴媒体的融合，利用大数据技术对两微一端、论坛网站等舆论信息的实时采集，对舆论演变趋势和社会影响力进行分析和预测，实现舆论引导的防控能力，从而在时效上及早占据舆论引导的有力地位。

第二，加强公众的潜在情绪引导，强化公众的社会认同。网络舆论反转演变过程也折射出整个社会心态的变迁。公众作为网络舆论反转的推动者，其对事件的关注程度很大一部分取决于对该事件的情绪强度，以跟帖、讨论、转发等行为方式表现出不同网民群体的利益诉求和心理感受。本文仿真结果发现，事件发生后持有不同观点态度的舆论演变基本在20时步或者40时步达到高点，达到群体态度一致。因此，政府应及早介入社会热点事件并及时更新舆论的真实性、全面性以及准确性，通过积极回应不同群体的利益诉来实现情绪疏导。同时政府应关注“反转节点”情绪引导，“反转节点”情绪的转换力是引导网络情绪转向积极情绪的方向性转变，应强化政府的主导力和话语权，实现公众社会认同。

第三，加强网络媒体的公信力建设，提高媒介素养。在对我国舆论反转事件的致因分析中发现，其中50%的网络舆论反转事件是由于媒体最初发布的不实报道引发的。而媒体又是舆论演变过程中反转信息介入的第二大主体，本文的仿真分析也说明了媒体发布反转信息后也会导致舆论的反转，并且对舆论演变周期产生影响。因此，媒体对公众态度及事件舆论导向的转变有着重要的影响。我国的微信和微博已成为社会网民情绪和网络舆论扩散的主要传播平台。媒体要加强行业自律，严格把关不实信息的发布，防止高敏感度的社会事件信息的过度传播和大肆渲染，避免使热点议题产生群体极化，造成负面的社会影响。