微观随机视角下高校网络舆情应对策略

吴亚豪　杨喜艳

摘  要  网络舆情研究一直以来是信息传播领域的热门话题，也取得了一些有意义的研究成果，但是这些研究很多从宏观确定的角度进行分析，很少从微观随机的角度进行研究。文章基于笔者先前有关微观随机视角下网络舆情的研究工作，探讨了微观随机视角下高校网络舆情的应对策略，并在此基础上分析未来发展的方向。

关键词  高校网络舆情;微观随机;应对策略

中图分类号  G2      文献标识码  A      文章编号  2096-0360（2020）15-0060-02

随着网络技术的发展和社交网络通讯工具如微博和微信的出现，这些网络社交媒体已成为传播社会舆论的一个不可忽视的场所，同时也是高校师生传播信息的重要途径。这也使得高校越来越受到网络舆情的关注，其中虚假负面信息如网络谣言的传播会给学生带来恐慌情绪，这将影响大学校园的正常教学，并可能给高校带来负面影响和危害。因此，探究高校网络舆情传播特点以及在此基础上建立行之有效的舆情应对策略是非常有必要的，这可为高校管理部门在处理网络舆情危机时提供可借鉴的方法，能够有效促进高校的和谐稳定发展。

1  研究网络舆情传播的方法

关于网络舆情的研究，既有社会科学研究中关注网络舆情的传播特征[1]、社会影响[2]和舆情应对策略方面[3]，也有自然科学中采用复杂网络分析，从宏观确定的角度，通过建立舆情传播模型对舆情的演化进行定量分析[4]。网络舆情传播中最重要的一个特性是随机性，随机性的出现给高校网络舆情的管理增加了难度。针对舆情传播的随机性的特点，我们分别提出了应用概率主方程的方法研究单层网络中的谣言传播与控制[5]，以及应用微观马氏链方法研究双层网络中的谣言传播与控制[6]。

这两种方法的主要思想是利用随机切换事件来描述谣言传播动力，即假设在谣言传播过程中人与人之间联系是随机的。谣言能够在传播者和无知者之间传播，以及传播者和免疫者之间恢复，同时也可通过外部干预措施进行恢复。一般地，当谣言传播了一段时间之后，谣言传播才会引起有关部门的注意，进而采取措施控制谣言扩散。因此，在两种方法中假设外部干预下的谣言恢复速率都是与时间有关的函数。本文将结合这些研究结果分析高校网络舆情的应对策略。

1.1  应用概率主方程的方法研究单层网络中的谣言传播与控制

在该方法中把谣言传播的各主体成分限定在一个网络层上来讨论。应用概率主方程的方法[7]，首先建立符合谣言传播与控制的概率主方程模型，然后应用随机模拟算法分析谣言传播随时间演化情况以及谣言传播的随机动力。该方法不仅能够分析人群中受谣言影响的时间演化情况，还能够分析谣言传播过程中的影响范围和灭绝时间的概率分布。一般认为，越大影响范围和越长传播周期的谣言给个人和社会带来更为严重的后果。因此，如何降低谣言的影响范围和谣言寿命是谣言控制的主要任务。基于概率主方程的动态随机控制策略，能够很好地体现这两点。

1.2  应用微观马氏链方法研究双层网络中的谣言传播与控制

该方法假设谣言传播的各主体成分在不同的网络层上，这也符合当今信息传播的特性。相比单层网络传播，该传播过程更为复杂，谣言除了能够在层内传播之外，还能够通过层间传播。在该方法中，假设每个子网络人数相同，两个子网络节点具有相同网络拓扑度，以及网络层间节点也具有相同网络拓扑度，这里网络拓扑度指的是个体在谣言传播中的影响力。从节约资源的角度出发，谣言控制策略实施在一个网络层上，把该层定义为目标层，另一层定义为影响层。通过考察谣言传播过程中受谣言影响的最大感染比例来分析谣言的控制效应。越大的最大影响比例，将会给社会带来越大的负面影响和危害。降低谣言传播过程中的最大感染比例也是谣言控制的主要目标，因为可以降低谣言对社会的负面影响和危害。

2  网络舆情应对策略

文献[5]和文献[6]中提出的动态控制策略能够应用在舆情传播的任何时候，只要高校管理者意识到舆情传播的影响后果并进行有效评估后，就可以采取有效措施控制舆情传播，防止其进一步扩大。基于这些控制策略，来分析单校区和多校区的高校网络舆情应对策略。

2.1  单校区网络舆情应对策略

为了便于分析，把单校区看成单个网络层。基于文献[5]中提出的谣言控制策略，并结合高校网络舆情传播的特点，提出以下两个应对策略。首先，高校管理部门在网络舆情出现的早期阶段，及时采取控制措施是非常有必要的，这将取得较好的控制效果。这就要求高校管理人员，特别是与学生联系比较多的班主任或辅导员，在网络舆情刚开始出现的时候，要有着敏锐的判断，及时宣传教育并正确引导，尽早控制舆情的进一步扩大。

在此，文献[5]中的相关结果说明。假设某校区学生总人数为两万人，当舆情传播影响比例为10%时采取控制措施，在舆情传播的整个过程中，受舆情影响的平均比例接近20%;但是如果当舆情传播影响比例为50%时采取控制措施，在舆情传播过程中，受舆情影响的平均比例约为31%。这里的平均是基于概率分布统计所得到的。即在舆情传播过程中，某时刻受舆情影响人数是随机的，有可能大于平均值，也有可能小于平均值。舆情传播是一动态随机变化的过程，越多的人同時受到舆情影响可能会带来更多的潜在危害。换句话说，传播过程中受舆情影响的人越少，其负面影响和危害也越小。这也给高校网络舆情管理工作提供一些建议：在采取控制措施的时候，要结合考虑控制措施是否有利于降低舆情传播带来的负面影响。

此外，高校管理部门可以利用噪声干扰来控制网络舆情传播。事实上，舆情传播过程通常受到许多不确定因素（或噪声）的干扰。例如，如果学生对某信息感兴趣，其传播速度会加快，如果其对某信息不感兴趣甚至认为该信息是无聊的，传播速度将会减慢。又如，该舆情传播过程中又有跟该舆情相关的事件出现，将会加速该舆情传播，而不相关事件出现将会转移学生的注意力，减慢舆情传播。文献[5]中的相关结果说明增加噪声干扰能够降低受舆情传播影响人的比例。这也给高校管理部门控制网络舆情传播提供了一种策略：在网络舆情传播过程中，可通过引入学生较为感兴趣的正面话题转移学生对该舆情的关注度，从而降低舆情传播所带来的负面影响和危害。

因此，这也提醒教育管理部门要善于捕捉学生感兴趣的正面话题，并且要实时关注社会中出现的正面话题，将二者结合起来合理引导学生，能够有效控制网络舆情的传播。

2.2  多校区网络舆情应对策略

多校区办学在高校较为普遍，因此研究多校区网络舆情的传播与控制是非常有意义也是非常必要的。相比单校区舆情传播，多校区舆情传播更为复杂，因为舆情不仅在校区内传播，还可以跨校区传播，这也是多校区网络舆情管理中所面临的一个难题。为此，可以将多校区看成多个网络层，基于文献[6]中提出的控制策略，结合高校网络舆情传播的特点，对于多校区网络舆情传播，主要提出以下的应对策略。

控制措施应用在平均影响力较大的校区将会取得较好的控制效应，这里的平均影响力指的是在舆情传播中与个体有社交联系的平均人数。由于校区间差异，舆情传播在各校区间具有不同的特征。如学生社团活动较为活跃的校区，由于学生之间的社交联系较多，其在舆情传播中的影响力也较大。这就要求高校管理部门首先要充分了解各校区学生的社交网络特点和不同校区间差异，然后在此基础上投入人力物力等资源进行控制。虽说越多的资源投入能够取得更为有效的控制效果，但是从资源节约的角度看，这并不是一种最优的方式。事实上，如果将舆情传播的影响比例控制到某一个阈值时，能够有效降低舆情传播的负面影响，那么过多的资源投入将会造成浪费。因此，多校区网络舆情控制策略的提出以资源节约为前提，即在一个校区上投入人力物力等资源控制舆情传播时，能够同时降低其他校区舆情传播的影响。

在此，文献[6]中的相关结果说明。假如校区A中每个学生的社交联系人数是B校区的1.5倍，即校区A中平均影响力大于校区B中平均影响力，同时假设控制阈值是60%。当控制措施应用到校区A中时，可以使得校区B中的影响比例控制在该阈值以下。然而，当控制措施应用到校区B中时，发现校区A中的影响比例将超过该阈值，将达到80%甚至更高比例。这些结果表明控制措施应用在平均影响力较大的校区将会取得较好的控制效应。这也给高校管理部门控制多校区网络舆情传播提供了一种策略：当舆情开始出现并在不同校区间传播的时候，把资源投入用在学生社交联系比较多的校区上，集中力量对该校区的学生进行正面宣传和正确引导，阻止舆情在该校区的扩散，进而也可以有效阻止舆情的跨校区扩散。

3  结论与展望

高校网络舆情管理工作是非常重要的，抓好此项工作对保证学校正常的教学和维护校园的和谐稳定有着积极作用。本文提出从微观随机的角度研究高校网络舆情的传播与控制，为高校网络舆情管理提供相关理论依据和应对策略。

我们先前的工作如文献[5]和文献[6]是用多学科交叉研究网络舆情的一个体现，在此基础上还可以进行更为深入的研究，如延时影响下的舆情传播与控制策略研究。总的来说，从微观随机的角度研究高校网络舆情传播与控制还是非常新的，这方面的研究目前还比较少，还有许多值得关注的问题，期待未来在这方面有着更为深入的研究。

参考文献

[1]王艳玲，何颖芳.论网络舆论生成的三要素[J].现代传播，2011（4）：138-139.

[2]网络舆情传播对我国公共政策的影响对策[J].武汉冶金管理干部学院学报，2020，30（1）：15-17.

[3]李天龙.突发事件舆情的阶段应对策略[J].情报杂志，2018（12）：106-111.

[4]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，2011，30（8）：47-50.

[5]YANG X，et al. Dynamical behavior of rumor spreading under a temporal random control strategy[J].Journal of Statistical Mechanics：Theory and Experiment，2019（3）：033402.

[6]楊喜艳，吴亚豪，张家军.多层网络中谣言传播的动态控制策略分析[J/OL].电子科技大学学报：自然科学版[2020-07-16].http：//www.juestc.uestc.edu.cn/article/doi/10.12178/1001-0548.2019196.DOI：10.12178/1001-0548.2019196.

[7]周天寿.概率主方程的研究综述[J].江西师范大学学报：自然科学版，2015，39（1）：1-6.