基于归因理论和生命周期理论的大学生舆情传播模型研究

周 璇

（青岛理工大学，山东 青岛 266520)

0 引言

根据2022 年8 月31 日中国互联网络信息中心(CNNIC) 在京发布第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022 年6 月，我国网民规模为10.51亿，互联网普及率达74.4%[1]。

高校大学生用户是微博、B站、小红书等网络社区中的活跃群体，大学生对相关热点事件提出的观点评论也更犀利直白，而在学校的象牙塔中，大学生网络用户缺乏对舆情的认知，在网络谣言的甄别等方面的能力较弱。舆情如果不能得到有效治理和监管，原生舆情很容易演化为次生舆情，相关舆情及不实谣言在大学生群体中迅速发酵传播，其中大量的主观臆断使舆情异化，严重妨碍了高校内的正常管理，也影响了相关部门公信力，同时对大学生身心健康也有不同程度的影响和危害。

本文以社交网络环境中的大学生用户为切入点，结合社会心理学中的归因理论找出影响大学生舆情相关因素，将相关因素嵌入传染病SIR模型中，利用系统动力学知识建立考虑大学生心理特征的社交网络舆情传播模型，并通过设置因素参数对模型进行仿真分析。通过改变变量进行模型拟合，证明相关因素的显著影响作用。

1 已有研究与相关理论

1.1 已有研究

社交网络环境下大学生舆情理论分析主要集中在以社会心理学角度分析舆情影响因素和舆情传播动力学分析，网络舆情模型研究主要讨论舆情传播与演化机制。前者以剖析网络舆情原理为主要目标，将网络媒体报道的话题进行追踪与分析，分析大学生舆情发生的特征形式；后者则是针对搜寻的海量舆情信息，运用模型构建探究社交网络环境下的舆情传播演化。

近年来，国内外学者对社交网络环境下大学生舆情进行了理论与传播演化机制的相关研究。在理论研究方面，主要考虑了大学生网络舆情的影响因素、传播特征等。例如邵泽谦从心理距离视角，对特定人群在特定领域的高校网络舆情传播意愿影响因素进行研究，通过建立大学生高校网络舆情传播意愿影响因素假设模型，研究影响大学生高校网络舆情传播意愿的主要因素，提出相应的管理及引导策略[2]。唐玉通过了大学生网络舆情调查问卷的4个维度分数之和得出网络舆情总分，有效测量大学生网络舆情的现状和特点[3]。芦娜从运用文献研究法对网络舆情、大学生意识形态的概念、特征等多种维度的阐述展开，分析网络舆情对大学生意识形态的影响机理，尝试提出优化网络舆情对大学生意识形态影响的对策与建议[4]。

在大学生网络舆情传播与演化机制方面，李菲等在理论层面上运用社会网络分析法分析出了新媒体环境下大学生网络舆情传播特征，提出了网络舆情传播监管的对策[5]。李海基于生命周期理论对网络舆情的研究进程进行梳理，进而展开对网络舆情演化的研究[6]。吴雪婷结合生命周期理论将高校突发事件网络舆情分为四个阶段，鉴于高校突发事件网络舆情呈现的周期性，针对结合各阶段的特点提出相应的应对策略[7]。

综合以上文献可以看到，国内外学者对社交网络环境下大学生网络舆情传播影响机制的研究虽然考虑了大学生，但主要集中在大学生群体的理论研究阶段，并未对其进行深入研究和探讨。为此，本文采用归因理论和生命周期理论并结合传染病模型，综合考虑社交网络环境下大学生的行为特征，建立新型的社交网络舆情传播模型并进行演化机制研究。

1.2 相关理论

1) 归因理论

情绪归因理论是指个体在面对某种情境时，会根据自身的经验和认知，对所产生的情绪作出解释和归因的过程。该理论认为，人们对于自己所经历情境产生的情绪，会根据自己的认知和经验，将其归因为内在因素或外在因素。

内在因素是指个体认为情绪是由自己的内在特质、能力、态度等因素所引起的，例如自己的能力不足而导致的挫败感。而外在因素则是指个体认为情绪是由外部环境素所引起的，例如他人的行为、环境的变化等。认知归因，是人们对自己或他人的学习、工作或其他行为的原因进行 分析、解释和推测的一种心理过程[8]。

2) 生命周期理论

斯蒂芬·芬克将企业危机与生命周期结合发展出的危机生命周期理论，包括四个阶段即酝酿、爆发、扩散和处理。网络舆情具有自身的生命周期特征，其伴随着现实社会事件的发生到进入网民的视野之中，通过社交网络媒介在多虚拟社区中被广泛传播，尤其在疫情期间，各大高校封控管理常态化，高校封控舆情带来的影响与企业危机的情境有相似之处，由此结合舆情与生命周期理论，将舆情传播演化阶段分为四个方面，即潜伏期、发展期、高涨期和消退期。如图1所示。

图1 生命周期阶段图

图2 舆情传播模型图

2 大学生舆情传播的系统动力学模型构建

基于相关理论和传染病SIR模型构建大学生舆情传播模型。模型主要分为两个部分。第一部分以归因理论为理论依据，将大学生舆情影响因素分为外因和内因两个方面，从而设计出两个子系统，即内控因素和外控因素。通过查阅文献资料，进行不断筛选和凝练，将内控因素总结概括为两个关键的范畴，包括“认知水平”“从众心理”；外控因素包括 “意见领袖观点”“学校层次”。系统的另一部分是以SIR模型为基础，以某段时间某个环境内大学生群体为研究对象。假设在模型的 t 时刻，感染者数量I(t)，易感染者数量S(t)，免疫者数量为R(t)。第一部分系统最终作用于感染率，使易感染者感染为感染者的概率发生变化。采用系统工程仿真软件venism 构建大学生舆情传播模型。模型如下图所示：

假设当社交网络中的学生A 对获取到的信息进行点赞、转发等行为时， A处于易感染状态(S)，学生A接触并影响一部分人使其他人成为感染用户(I)。设内控因素和外控因素在心理影响中的权重分别是λ和μ，易感染者(S)受到内控因素从众心理和认知水平的影响分别为x1、x2，且这两个因素在内控因素的影响权重分别是α1和α2；受到外控因素学校政策和意见领袖观点的影响权重分别为y1、y2，且这两个因素在外控因素的影响权重分别是β1和β2；设感染率ω即易感染者(S)转变为感染者(I)的概率；设免疫率为γ，即感染者I随着时间流逝转变为免疫者(R)的概率。

可以得出变量之间的主要方程式如下：

3 大学生舆情传播的仿真分析

3.1 模拟实验的步骤

假定网络中共有 N =15 000 个学生，每一个学生被认为是网络中的一个节点，在社交网络环境下, 网络信息良莠不齐难以判断真假，同时大学生判断是非能力较弱，当高校舆情事件发生时，舆情会在大学生群体中短时间内快速传播演化，因此可以认为在初始的网络中节点基本上处于舆情易感染状态，令S(t)=14 990，I(t)=10，R(t) =0。将内控因素和外控因素在舆情传播影响中所占的权重λ和μ均设为0.5。将x1，x2，y1，y2的初始值设为0.5，0.6，0.8，0.3；从众心理、认知水平、学校决策、意见领袖观点的权重分别设为0.8，0.2，0.7 和0.3。为了验证模型的有效性，利用Matlab2018b 对建立的基于影响因素大学生舆情传播的SIR模型进行数值仿真，通过调节不同参数来研究各因素对舆情传播过程的影响。

在图3中，易感染者随时间人数呈下降趋势，在舆情发生初期，减少速度很快，转化为感染者，而后逐渐趋于零。而感染者在整个舆情生命周期中先单调递增直到达到峰值，而后开始单调递减，且递减速度随时间逐渐变缓，转变为免疫者，最终趋于零。免疫者随时间单调递增，递增速度先快后慢，最终节点中所有人群均变为免疫者。舆情潜伏期时，在各大网络平台，易感染者受到相关舆情和内外控因素的影响，使其人数减少而以一定概率转变为感染者，在发展高涨期，感染者的数量由此急剧增加。舆情到达衰退期时，感染者基本上变为免疫者，网络中只剩下免疫者。可见传播过程满足斯蒂文·芬克生命周期理论的观点。

图3 SIR舆情传播过程图

1) 从众心理x1对舆情传播的影响分析

如图4 所示，当参数x1分别取值 0.02、 0.2、0.5 和0.9 并设定其他参数不变时，感染者人数和易感染者人数的变化曲线。由图可得，当x1的取值越大，易感染者人数下降速率越快，感染者人数增长速率也越快，且极大值越高，能够更早地到达稳定状态。综合来看，说明从众心理对舆情传播演化过程的影响较为明显。大学生网络用户在网络环境中受众心理的影响中，极易产生人云亦云的情况，最终导致大学生舆情甚至谣言的产生，在舆情传播初期，大学生基本上受个人认知和相关心理因素影响，而后受到其他网民相关评论的影响，易感染人群数量受负面舆情影响迅速下降转为感染者。但是随着时间流逝，舆情又会逐渐消散，最后大学生趋于稳定成为免疫者。在从众心理的影响下，个人失去一定的判断能力，对舆情的认知能力下降，从而影响整个群体的舆情传播过程。因为认知心理在内控因素中的地位与从众心理相当，故由图4的结果及上述分析可以得出认知心理对大学生舆情传播具有相似的影响。

图4 不同x1 值对舆情传播的影响

2) 学校决策y1对舆情传播的影响分析

如图5 所示，将参数y1取值 0.8、0.5、0.2 和0.02 同时假定其他参数不变时，感染者人数和易感染者人数变化曲线。由图5可得，当y1的取值越大，易感染者人数下降速率越快，感染者人数增长速率越快，峰值越高，越早达到稳定状态。由此可见学校政策对易感染者变为感染者有一 定抑制作用。在舆情传播生命周期中，在潜伏初期时，由于学校未能够及时关注，且未及时采取相应的合理有效措施，易感染者在较短的时间内转变为感染者，但是随着高校逐渐介入到事件中，开始实施相关决策，大学生网民开始辩证地看待舆情，大学生网民中感染者人数明显下降，感染者达到峰值的时间呈向后推迟趋势。因为意见领袖观点在外控因素中的地位与从众心理相当，故由图5的结果及上述分析可以得出意见领袖观点对大学生舆情传播具有与学校决策相似的影响。即积极的意见领袖观点和合理的学校决策都能够抑制舆情高涨期的到来。

图5 不同y1 值对舆情传播的影响

4 结论

基于大学生舆情传播模型，结合生命周期理论得出以下结论：

1) 在舆情潜伏期时，学校决策对抑制舆情传播过程具有显著影响，是控制大学生舆情大范围传播与变异的有效手段。学校需对舆情快速反应，关注学生心理和情绪变化，引导负面舆情。

2) 舆情在发展期扩散速度很快，高校须正面回应，同时网络媒体相关报道应当及时跟进舆情发展情况，公开透明地处理舆情事件。

3) 在高涨期，相关网络平台和监管人员需要对媒体的报道内容和意见领袖观点进行监控，注重事件评论报道的客观完整性，注意控制意见领袖的影响力，把握尺度。

4) 在舆情消退期，社会相关层面与高校管理层及时反思处理结果，总结经验教训。从大学生角度来说，提高自身认知水平，避免从众心理等心理因素影响是个人成长发展中的重要议题。