区块链与社会突发公共危机应对管理研究

◆王飞

区块链与社会突发公共危机应对管理研究

◆王飞

（甘肃政法大学网络空间安全学院 甘肃 730070）

区块链本质上是一种“分布式记账”技术，被认为是确保数据储存安全的最新方式。它不是将数据存放在一个中心化的地方，而是将其分布式存储在网络节点中，每个节点都保存了整个区块链的全量数据，并同时使用强大的加密算法和协议组合维持交易产生和创建。随着区块链技术的产生和发展，出现了利用区块链技术的去中心化共识方式为用户产生的内容进行贡献定价的新型社交网络。本文基于网络传播和区块链理论，提出针对基于区块链技术的社交网络的舆情传播模型，考虑该类社交网络中由合理量化价值贡献对信息传播的影响。该模型有助于打破网络舆情管理瓶颈，遏制虚假网络舆情传播，实现生态良好的网络舆情传播环境。

区块链；在线社会网络；网络舆情；舆情干预

1 区块链对网络舆情管理带来的影响

1.1 正面积极作用

1.1.1确保信息安全性，抵御多方力量干预

区块链技术让信息不可篡改，保证信息数据的安全性，即使存在政治、商业和技术等力量的干预，也能保证信息的安全性，避免信息易逝性消解，这些不会让信息出现偏差疏漏，进而影响受众的认知判断。

1.1.2提升内容交易效率，解决媒体经济危机

严肃权威媒体机构不仅遭遇信任危机，更遭遇收入来源枯竭导致的经济危机，影响力逐步下降，这对于网络舆论塑造无疑不利[1]。而利用虚拟货币可以帮助媒体获得新的众筹商业模式，通过智能合约提升内容交易效率，寻求新的发展机遇。

1.1.3化解传播数据偏差，避免舆论恶意操控

在当前传播格局下，传播数据不透明等现象比较普遍，很多数据难以被掌握，客观上导致网络舆论易被干扰和影响，真实的民意难以呈现，评论遭删除、网络水军等舆论恶意操控现象时有发生[2]。而区块链技术可以溯源、保真，能避免舆论操控[3]。

1.2 负面消极影响

1.2.1敏感信息创作和网络上传难以控制

在传统互联网中，敏感言论等信息创作和上传，可能会受到网络的限制，而在区块链技术下，敏感信息创作上传拥有了避风港，区块链特性让这些敏感信息传播处于失控状态。

1.2.2信息审查难以开展，处置机制失效

去中心化特性，直接将中心化集中管理模式击溃，信息审查基本难以展开，而数据不可篡改、匿名性，则让审查处置处于失效状态，即使通过技术手段能够追溯到源头，甚至做到匿名用户与现实用户关联，也难以对信息数据进行删除或者篡改，处置难以进行。

1.2.3保留全量数据链条，负面信息长期存在

当前传播常态是随着时间流逝，信息也在加快消解，但区块链技术将彻底扭转这种现象，信息将保真、安全地固存下来。这就意味着负面有害敏感信息将长期存在，只要愿意查询，就能看到这些信息源和传播情况。

1.2.4不实信息难以澄清，辟谣纠偏效果有限

去中心化、不可篡改等特性，让不实信息很难得到澄清，即使可以很快溯源，但由于难以删除，而辟谣内容难以覆盖到目标群体（已阅读谣言者），这会导致谣言负面影响持续下去，即使辟谣成功，由于不实信息难以删除，后续影响仍然存在。

1.2.5由小众化走向大众化，管理机制恐将迟滞

当前区块链技术在传播领域的影响较小，尚处于小众化阶段。但该技术运用非常简单易学，也有人在开发上传小程序。随着黑客、极客、宗教、政治、社会组织的介入，一旦技术成熟，借助重大事件就会全网科普、迅速传播，网民就能在区块链上完成信息生产、传播全过程，区块链会在传播领域，由小众向大众化挺进，而对技术的管理，往往难以做到及时有效，而可能到来的监管真空期，带来极大的不确定性。

1.2.6匿名性造成失序失范，倒逼管控无法实现

区块链的匿名性显然比传统互联网的匿名性更为复杂，涉及到非对称加密算法等技术，对于个人而言，这能保证较高的安全性，但对于管控而言，这无疑会造成失序和失范，由于技术难以对应到现实中的发言者和传播者，利用严管敏感或犯错（罪）群体，用约束这类群体的言行，来倒逼实现区块链管控的方式将无法展开。

2 在线社会网络舆情负面舆情干预模型

2.1 负面舆情分析

用户是网络社交、网络舆情传播的主体，每个用户在网络中的表现都会有所不同，直观表现在每个用户的上网行为有所区别，用户行为差异对网络社交中网络舆情传播和干预具有重要影响。基于以上影响，在分析网络社交网络竞争舆情动态传播过程时，我们假设在某一时刻传播某一网络舆情的用户具有相同的身份，并注意传播的差异关于一段时间内不同用户的行为，从而将这些行为进行分析，准确刻画网络社会舆论之间的干预过程，如图1所示。

事实上，由于不同在线社会网络用户有不同的兴趣爱好、性格特征，且因所处环境等不同，对同一网络舆情关注度也存在差异，故收到同一网络舆情时会呈现不同传播行为。出于某种特殊目的，如政府等有关部门为抑制负面网络舆情大规模扩散，会持续发布正面网络舆情以减少负面网络舆情带来的恶劣影响[3]。然而与普通网络舆情不同，谣言等负面网络舆情是一种不合情理的信息，通常是基于主观意愿而不是客观事实捏造出来的。他们可能会更正自己的观点与行为，即使传播了很长时间的负面网络舆情，也有可能转而传播权威信息等正面网络舆情。

图1 负面舆情分析过程

2.2 在线社会网络负面舆情干预过程

图2 负面舆情传播与干预过程构图

人们在一定时间内能够接受并关注的信息量是有限的，因此当在线社会网络用户认为此信息属于负面网络舆情或者对此毫无兴趣时，往往会忽略该信息[4]。由于这类用户不认可或不接受该信息且不传播任何信息，可认为是网络舆情免疫者。然而，若负面网络舆情因其迷惑性等特性没有被在线社会网络用户识别出来，或者在线社会网络用户认为此信息属于正面网络舆情时，用户往往会认为该信息很有趣或很重要，开始传播该信息。当网络舆情信息关乎用户生命、财产等安全，或涉及事件很重要，具有极大冲击力时，在线社会网络中将会出现超级传播现象，即便遇到相同的网络舆情传播者或者对此类网络舆情毫无兴趣的用户也不会停止传播。当负面网络舆情传播者和超级传播者收到政府、权威媒体等发布正面网络舆情时，他们会意识到传播负面网络舆情给社会、百姓带来的不良后果。

为了方便起见，分别用I、S1、S2、C1、C2、R1和R2表示7种在线社会网络用户状态，未知者变为超级传播者的概率λ1，λ2更反映了不同网络舆情信息对在线社会网络用户的冲击力，μ、ε、γ表示传播概率，未知者与不同传播者接触后转变为正面网络舆情免疫者的概率可分别表示为：（1-α-λ1）、（1-α-λ2），超级传播机制影响下在线社会网络负面舆情传播与干预过程可如图2所示。

[1]陈波，于冷，刘君亭，等.泛在媒体环境下的网络舆情传播控制模型[J].系统工程理论与实践，2011，31（11）：2140-2150.

[2]朱恒民，刘凯，卢子芳.媒体作用下互联网舆情话题传播模型研究[J].现代图书情报技术，2013（3）：45-50.

[3]吴健，高力，朱静宁.基于区块链技术的数字版权保护[J].广播电视信息，2016（7）：60-62.

[4]殷龙，王宏伟.基于IPFS的分布式数据共享系统的研究[J].物联网中企业信息交互中间件技术开发研究，2016（6）：100-103.

甘肃省科技计划项目（技术创新引导计划）（20CX9ZA072）；甘肃省高等学校创新能力提升项目（2020A-093）；2018年甘肃政法学院校级科研资助重点项目（GZF2018XZDLW20）