基于超级媒体人的网络舆论传播偏差仿真研究

纪 浩，魏建良

(1.浙江农林大学，浙江 杭州 311300；2.浙江工商大学，浙江 杭州 310018)

1 引言

随着移动互联网的迅猛发展，以Facebook、YouTube、微信等为代表的网络社交媒体全面渗透。作为一种覆盖面极广的无标度网状结构，网络社交媒体的信息交互与传播呈现复杂特征。一方面，网络信息传播容易产生信息级联效应，即后决策者仅观察前人的选择而不做思考的加以延续，导致群体涌现。另一方面，网络节点之间的连接呈幂律分布，多邻居节点对信息传播起核心作用，个别节点甚至会演化为高权威性的“超级媒体人”，强烈干扰舆论传播，造成不可控的广泛影响。这在《华尔街日报》刊登关于香港修例风波的不实言论，《纽约时报》抹黑中国“疫情防控”等事件中已有充分反映。

当前，网络舆论的偏差性传播已成为全球范围内不可忽视的一项社会事实，并逐渐成为舆论传播领域的研究热点。一些学者尝试从网络结构视角解释网络舆论的偏差性传播，认为舆论的传播速率、方向与网络拓扑结构密切相关，例如，Sreenivasan等把在线社交网络描述为具有相同度分布的“二叉树”结构，并将舆论传播抽象为一个动态的分支过程，进而研究信息的传播偏差[1]。更多的学者从关系、内容、用户角色等视角研究网络舆论的偏差性传播。Hosseinipozveh等[2]基于实时数据分析发现非信任关系普遍存在于社交网络中，并证明观点可以通过非信任关系无障碍传播，从而导致舆论扭曲。Wu等[3]认为社交网络上的虚假新闻能够加快传播速率和传播范围，造成网络观点扭曲。Chadwick等[4]发现网络“小道消息”的分享是导致虚假信息和偏差舆论的重要因素。Clauset[5]等则认为“独立传播者”能通过链路以外的途径传播消息，从而改变非邻居节点态度，引起舆论观点区间的大幅度偏移。魏建良等[6]认为网络舆论传播的扭曲性偏差受制于类似于“超级用户”节点的影响，并阐释了超级用户的属性以及对舆论传播的巨大干扰。

综上，关于网络舆论的偏差性传播已有大量成果，但在新形势下，仍有许多新问题有待解决。一方面，网络结构与网络舆论正呈现出融合发展态势。另一方面，华尔街日报》等超级媒体人歪曲客观事实的现象日益频发，其所发布的争议性内容更让舆论“爆发”出一种前所未有的传播态势。基于此，本研究改进传统Deffuant模型，融合网络结构、争议性内容、超级媒体人等参数，通过实验模拟舆论偏差性传播，以期为政府等决策机构提供治理参考。

2 概念介绍与模型改进

2.1 Deffuant模型简介

在Deffuant模型中，用户数量通常设为N，每个用户均拥有观点值，本文将每个用户在t时刻的观点值记为xn(t)，其中n∈[1，2，…，n]，xn(t)服从[0，1]的随机分布。Deffuant模型规定在t时刻从群体N中随机选择用户i和用户j，其意见值分别为xi(t)和xj(t)。如果用户i、j的观点差异小于某一个给定的值ε，即|xi(t)-xj(t)|≤ε时，用户i、j可以发生观点交互，否则观点不会更新。观点更新规则表示如下

(1)

其中，ε∈[0，1]，称为用户间的信任阈值，μ∈[0，0.5]，称为观点交互妥协系数，可以通过对μ值的调整设置不同性质的群体。当μ值较小时，交互双方不轻易改变自身观点；当μ值较大时，交互双方容易对观点选择策略进行妥协。

2.2 超级媒体人概念

与超级媒体人相对的是普通自媒体用户。在Twitter、Facebook等社交网络中，普通自媒体用户占据数量上的优势，承担信息的生产、分享和接收，但由于普通自媒体用户具有较强的主题依赖性，其言论传播范围往往被局限在较小空间内。具体表现在，普通自媒体用户往往在自己熟悉的领域发表观点，而当涉及未知领域时，其很少分享信息。相比普通自媒体用户，超级媒体人具有高权威性、高社会地位和高社会声望，不仅参与网络舆论，更是牢牢把握舆论主导权，其观点能在全网络进行传播，进而造成广泛影响，如2020年“新冠肺炎”期间，《纽约时报》、《卫报》和《华尔街日报》等国际性超级媒体人恶意歪曲事实，捏造不实言论污蔑中国的“抗疫”举措，对中国的国际形象造成巨大伤害。

本文依据Cheng等[7]基于自信程度参数对意见领袖和普通用户的区分，总结超级媒体人特征如下：

第一，权威性高，说服力强。超级媒体人拥有特殊社会身份和崇高社会地位，与普通自媒体用户相比，其观点渗透能力更强。

第二，顽固性高。超级媒体人在进行意见交互时，持续输出自己观点，较少受到其他用户干扰，很少改变自身观点。

第三，意见传播范围广。超级媒体人几乎不受传播阈值的限制，能够与网络中的任意相邻节点交换意见，跨阈影响非邻居节点。

2.3 Deffuant模型的改进

Deffuant模型基于所有个体同质性的假设，然而真实网络环境下，用户是有差异的，彼此之间的社会地位和权威性差距会对交互规则产生影响。基于此，本文结合超级媒体人的特征对Deffuant模型的交互规则加以改进，使其更贴合实际的舆论交互。

①考虑节点的权威值属性对意见交互的影响

通过增加节点之间被说服程度p为权重的网络属性，改变之前的无权网络拓扑结构，令节点被说服程度p是关于权威值authority的函数，邻居节点的权威值越高则该节点观点受到的影响程度越大。其中，节点的权威值与自身的度值相关，即拥有较多邻居用户的节点相应具有较高的权威性，同时该节点被说服的程度越高，用算式表示为

(2)

其中，authority∈[0，1]。对于超级媒体人而言，其拥有最高权威值和最大的说服程度，因此，在意见交互模型中引入超级媒体人时，说服程度p是关于权威值authority的分段函数，用算式表示为

(3)

②考虑节点身份特征对传统模型意见交互规则影响

当节点i和节点j均为普通自媒体用户时，意见交互规则仍满足传统Deffuant模型的约定，即算式(1)。当节点i和节点j有其一为超级媒体人时，算式(1)的交互规则发生改变。不妨假定节点i为超级媒体人，节点j为普通自媒体用户，则意见交互规则表述如下

(4)

同理，若节点i为普通自媒体用户，节点j为超级媒体人，交互算式仅做对应改变即可。当节点i和节点j同为超级媒体人时，则两者观点都不发生改变，而本文假设网络中只存在唯一超级媒体人，所以此种情况不做考虑。

值得注意的是，超级媒体人的影响力是跨域的，即超级媒体人不仅能对相邻节点构成影响，对不与自己直接相连的节点，其观点仍会以一定的概率传递过去。因此，当超级媒体人发表言论时，以概率k来连接与其不相邻的节点，形成衍生网络并产生效应。假设超级媒体人与不同节点之间的连接是独立的，且重连的边不与已存在的边重复，定义k为衍生传播影响系数。其中，k∈(0，1]，k值越大，表示超级媒体人的影响范围越广，当k=1时，代表网络中所有和超级媒体人不相邻的节点将全部受其影响。此时意见交互规则如下

(5)

③考虑争议性信息对传统模型意见交互规则影响

在复杂的网络舆情环境中，信息的发布与分享具有便利性、主观性与随意性，由此所产生的网络噪音会干扰正常的舆论传播路径，造成无法预料的舆论偏差。为此，本文考虑争议性信息对意见交互的影响，借鉴网络噪音的传播理论，利用典型的高斯白噪声加性噪声，进行量化建模和推导分析。融入争议性信息的意见交互算式如下：

当网络中没有超级媒体人时，即争议性信息由普通自媒体用户产生，且|xi-xj|≤ε时，观点演化算式为

(6)

当意见交互双方的其中之一为超级媒体人时，不妨假定节点i为普通自媒体，节点j为超级媒体人，此时信任阈值ε不再作为限制条件，则当节点j发布争议性信息时，观点演化算式为

(7)

同理，当节点i为超级媒体人，节点j为普通自媒体用户，观点演化算式为

(8)

当考虑衍生效应时，不妨假定节点i为超级媒体人，不相邻节点为v，随着争议性信息因素的加入，观点演化算式为

(9)

其中，算式中的a为节点受争议性信息影响的程度，在[-1，1]上服从均匀分布，θ(t)为节点在t时刻发出的争议性信息强度，θ(t)∈[0，1]。

3 实验设计与仿真分析

3.1 实验设计

本文基于Matlab平台对舆论传播进行仿真模拟，首先按照度值非概率加边算法构建无标度网络，设定网络节点数量为500，仿真迭代次数为500，网络中节点的初始观点值服从[0，1]上偏态分布，约定观点值处于[0，0.5]为负向舆论，观点值在(0.5，1]的区间上为正向舆论。为得到较好的实验效果，设定交互阈值ε=0.5，并约定当群体观点值差异小于等于0.01时舆论收敛，超级媒体人的意见值设为1。同时，为减小实验误差，本文对意见交互模型进行了多个参数集下的蒙特卡洛仿真，并采用对多个网络结构仿真取平均的结果，以减小意见交互过程的随机性引起的干扰。

3.2 仿真分析

实验一：理想网络环境下的网络舆论传播仿真。在无权威用户、无争议性信息、不考虑网络衍生效应的理想网络环境下，通过改变群体初始态度倾向和观点交互妥协系数μ值来模拟网络舆论传播。实验中，记录下μ为较小和较大值时的舆论演化情况，分别取μ=0.1和μ=0.9，如图1所示。结果表明，第一，在理想网络情境下，经历一定时长的意见交互，舆论能够收敛，收敛速度取决于节点之间的观点交互妥协系数，即μ值。第二，舆论收敛水平与群体初始态度值相关，当群体中的大多数对某事件持批评或消极态度时，最终的观点值会收敛至舆论值小于0.5的负向区间，如图1(a)、图1(b)。相反，若多数人持积极情绪时，群体观点会偏移至舆论值大于0.5的正向区间，如图1(c)、图1(d)。

图1 理想环境下的网络舆论传播

实验二：用户权威值改变下的网络舆论传播仿真。在不存在争议性信息、不考虑网络衍生效应、μ为固定值的无标度网络中，设置本实验的群体态度为中性值，即无正负性偏向，通过调整用户权威值authority的大小模拟网络舆论的传播情况。实验中，分别记录下authority小于1以及等于1时对应的舆论演化情况，如图2所示。结果表明，当authority小于1时(取值为0.5)，未出现偏差性传播，并在一定时长内收敛。而当authority为1时，意味着网络中出现了超级媒体人，此时，整体舆论态势发生较大幅度的偏差，即以一定斜率偏向超级媒体人的观点，并未有收敛趋势。由此可以判断，超级媒体人对舆论传播具有强大的引导力，正常的舆论发展在超级媒体人的影响下产生偏差，同时验证了前文对超级媒体人特征的假设。

图2 用户权威值改变下的网络舆论传播

实验三：争议性信息存在下的网络舆论传播仿真。第一种情况，当网络中没有超级媒体人时，即权威值authority不为1，同时不考虑网络衍生效应，并保持μ值固定，通过改变争议性信息的强弱研究网络舆论的演化态势。在实验中，记录下θ(t)=0.1和θ(t)=0.9两种情况下舆论的演化情况，如图3所示。结果表明，随着争议性信息强度的增加，整体网络舆论的收敛能力逐渐减弱，即当θ(t)=0.1时，最终的舆论收敛区间约为[0.23，0.24]，由于本研究假设当群体观点差异小于等于0.01时舆论收敛，因此当争议性信息小于一定值时，网络舆论仍会达到收敛。随着争议性信息的增大，群体观点差异也相应扩大，当θ(t)=0.9时，整体舆论差异值约为0.1，已经不再符合舆论收敛条件，这与现实情况也是吻合的，即当网络中充斥着大量争议性言论时，用户很难形成统一意见。

图3 普通自媒体发出争议性时的网络舆论传播

在第一种情况的基础上将authority赋值为1，使网络中出现超级媒体人，并保持其它条件不变。实验中，调整争议性信息强弱，记录争议性信息强度分别等于0.1和0.9时的舆论演化情况，如图4所示。结果表明，当超级媒体人发表争议性言论时，舆论传播呈现不可控的扭曲状态。按照第一种情况判断，整体舆论的收敛范围应该是小于0.3的负向态度，而在超级媒体人发出争议性言论后，舆论演化的最终态度值却为超过0.6的正向观点，并有进一步趋向超级媒体人观点值的态势，且随着争议性信息强度的增大，舆论的扭曲性偏差幅度随之加剧。可以推断，超级媒体人释放的争议性言论干扰了网络舆论的正常传播，最终的舆论值会逐步趋于超级媒体人的观点值，证明了超级媒体人对舆论传播的强大引导力。

图4 超级媒体人发出争议性时的网络舆论传播

实验四：纳入网络衍生效应因素的舆论传播偏差仿真。设定权威值等于1，使网络中存在超级媒体人，逐步增大网络衍生效应系数k值，并记录下其值为0.1和0.9时的舆论传播情况，如下图5所示。结果表明，随着k值的增加，超级媒体人的影响范围和渗透能力得到强化，其跨域所影响到的非邻居节点数量增多，网络舆论的偏差幅度加剧。不难推断，在网络衍生效应系数较大的社交网络中，超级媒体人更容易实现对全网络舆论的引导，此时，若非理性的超级媒体人刻意捏造不实消息误导公众，或许将会对社会发展造成无法预估的灾难性后果。

图5 考虑网络衍生效应的网络舆论传播仿真

4 结束语

本文改进传统DW模型的交互算法，设计了基于超级媒体人的观点动力学传播模型，并考虑用户关系、节点身份、争议性信息以及网络衍生效应，通过MATLAB实验模拟现实社交平台中的意见交互与偏差性舆论传播，得到如下结论：①整体网络意见能够在一定的时间范围内达到收敛，最终意见的收敛范围由群体中大多数用户的态度值所决定；②受争议性信息影响，群体舆论将很难收敛，最终会形成一定幅度的观点区间，群体舆论在观点区间内频繁震荡；③超级媒体人居于意见交换的核心位置，拥有高水平的权威值，不仅能够干扰邻居节点的态度和行为，而且能够跨阈值干预非邻居节点，其在舆论传播中很容易成为普通用户的参考对象，从而导致信息级联效应的几何级放大。尤其当非理性超级媒体人持有极端观点时，则会很容易带动群体舆论偏移至其所对应的偏向观点，造成严重的舆论扭曲。

上述结论对政府、集团等主体进行网络信息管理具有较好的现实指导意义。但本文目前仅考虑了争议性信息和超级媒体人导致的网络舆论传播偏差问题，后续的研究将尝试构建融入网络社团结构、传播预算与博弈、精英型群体等舆论传播模型，以期对舆论传播偏差效应进行更为深入的探讨。