基于系统动力学的突发社会安全事件舆情演化影响研究

于泳琪 祁凯

摘要：随着互联网发展，突发社会安全事件引发网络舆情已是常态现象，而通过挖掘对舆情演化整个周期产生影响的关键因素，有助于政府及相关部门有针对性地进行舆情引导和调控，防止舆情发酵破坏网络社会，并维护现实社会的和谐稳定。本研究将突发社会安全事件舆情分为网民群体、网络媒体和政府部门三个子系统，构建其演化模型，并采用Vensim PLE软件对模型进行模拟仿真。根据理论分析和仿真结果，挖掘突发社会安全事件网络舆情演化的关键因素，帮助政府在引导舆情时快速锁定解决切入点，节省前期不必要的准备时间，从而有效提高政府治理舆情效率，并为突发事件的应对和治理提供新思路。

关键词：突发社会安全事件；网络舆情演化；系统动力学

一、文献回顾

虽然对于突发社会安全事件网络舆情的研究不断展开，但是主要常用的定量方法仍然仅限于演化博弈、系统动力学和SIR模型等。近几年，大数据与人工智能不断兴起发展，吸引着各方学者的目光。而随着舆情演化定量分析的进一步深入，机器学习、文本挖掘、事理图谱等新兴研究技术逐渐出现，并应用于舆情传播领域。Tan X等对于大型网络舆情的演化研究与BERT-LDA文本分析方法相融合[1]。陈璟浩等运用生存分析法对70起突发社会安全事件网络舆情的演化进行分析，以描述各类社会安全事件网络舆情生存周期的方式，探索出了影响社会安全事件网络舆情生存时间的影响因素[2]。田依林等运用事理图谱方法对新冠肺炎疫情生成的舆情演化路径进行分析[3]。

综上所述，相关学者对网络舆情的演化路径和传播规律进行了分析研究，但鲜有学者运用系统动力学研究突发社会安全事件网络舆情的演化路径，并且目前相关文献资料比较有限。基于此，本文根据史波提出的突发事件网络舆情演化“形成-发展-结束”三阶段，构建了突发社会安全事件网络舆情演化动力系统[4]，深入挖掘了突发社会安全事件网络舆情演化影响因素的作用路径和作用方式，并进一步比较影响因素的作用力度，以期为政府能够及时治理网络舆情提供理论基础和可行的方式方法。

二、突发社会安全事件网络舆情演化动力系统构成

（一）网民群体子系统作用量

网民群体是推动突发社会安全事件网络舆情变化发展的主体。网民通过自身的情绪调节（网民为非理性）进一步影响突发社会安全事件网络舆情，形成一个正反馈回路：

网民群体作用量→突发社会安全事件网络舆情→网民关注度→网民对议题敏感程度→网民态度倾向→网民自我调节情绪能力→网民群体作用量。

（二）网络媒体子系统作用量

随着网络舆情演化愈演愈烈，网络媒体提高关注度，并提高信息转发数量，从而增加了网络媒体的说服效应[5]，而随着网络媒体影响力直接提高，突发社会安全事件网络舆情持续发酵，形成一个正反馈回路：

网民媒体作用量→突发社会安全事件网络舆情→网络媒体转发数量→网络媒体说服效应→网络媒体影响力→网络媒体作用量。

（三）政府部门子系统作用量

突发社会安全事件网络舆情一旦产生不良影响，政府将高度关注，并提高报道频率，进而提高处理危机能力。而处理能力越强，政府的权威性就越高，越能降低突发社会安全事件网络舆情热度，并控制网络舆情的传播，形成一个负反馈回路：

政府部门作用量→突发社会安全事件网络舆情→政府报道频率→政府危机处理能力→政府权威性→政府部门作用量。

（四）系统流图构建

根据上述因果关系图，分析突发社会安全事件网络舆情演化的影响因素及其子系统之间的逻辑关系，并建立系统流图，将突发社会安全事件网络舆情作为模型核心，设置为存量变量，最终构成整个突发社会安全事件网络舆情系统模型如图1所示。

三、突发社会安全事件网络舆情演化动力系统仿真

（一）模型中常量及表函数

1.常量参数

本文根据“南京玄奘寺供奉侵华日军战犯牌位”事件进行设计调查问卷，排除异常值问卷以及其他无效问卷，最终得到有效问卷290份，问卷有效率为96.67%。

为了进一步确定模型中常数参数取值，让网民对舆情事件中的“信息有效性”进行衡量，将分值设定在0—5分之间，分值越高，代表受到的影响和作用力越大，最终运用问卷调查和算术平均法计算确定“信息有效性”常数参数为3.5，其他常数参数取值与信息有效性参数赋值方法相同，如表1所示。

2.表函数

网民互动频率、网络媒体报道频率和政府报道频率可以用Vensim PLE软件中的表函数进行表达，其表函数公式如下所示。

网民互动频率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，300）]，

（0，23），（1，65），（2，185），（3，182），（4，151），（5，102），（6，100），（7，82），（8，43），（9，13），（10，4）））

网络媒体报道频率=WITHOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，200）]，

（0，13），（1，45），（2，75），（3，100），（4，100），（5，100），（5，50），（6，95），（7，95），（8，88.968），（9，87.5445），（10，81.1388）））

政府报道频率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（11，200），

（0，11），（1，56），（2，110）（3，140），（4，151），（5，172），（6，135），（7，102），（8，66），（9，36），（10，24）））

（二）模型仿真结果分析

根据上文的实际案例“扬州考古队员被打”事件的常数量与表函数，运用Vensim PLE进行模拟仿真。由于在用Vensim PLE进行仿真的过程中存在变量假设，因此仿真结果不太可能与实际情况完全一致。但是，根据仿真结果可知，突发社会安全事件网络舆情演化过程和实际情况基本一致。所以，下文将分别从网民群体子系统、网络媒体子系统和政府部门子系统三个方面进行敏感性分析。

1.网民群体子系统仿真分析

如图2所示，曲线3代表舆情基准情景；曲线1代表网民关注度增加60%；曲线2代表网民态度倾向增加60%。

根据仿真结果可知，当网民关注度和网民态度倾向分别增加时，突发社会安全事件网络舆情的演化程度也随之改变，因此，网民关注度和网民态度倾向是影响突发社会安全事件网络舆情的重要因素。

2.网络媒体子系统仿真分析

如图3所示，曲线1表示舆情的基准情景；曲线2表示网络媒体转发数量增加30%；曲线3表示网络媒体说服效应增加30%；曲线4表示网络媒体影响力增加30%。

根据仿真结果可知，网络媒体影响力、网络媒体说服效应和网络媒体转发数量这三个要素的增加都会对突发社会安全事件网络舆情产生影响。

3.政府部门子系统仿真分析

如图4所示，曲线1表示突发社会安全事件网络舆情演化初始状态；曲线2表示政府权威性增加30%；曲线3表示政府危机处理能力增加30%。

根据仿真结果可知，积极有效的政府干预和强有力的处理危机手段可以在一定程度上推进突发社会安全事件网络舆情事件消退的进程，从而加速解决相关问题。

四、结束语

本文借助系统动力学方法，运用Vensim PLE仿真软件对模型进行仿真，得出以下结论。

首先，在网民群体子系统中，网民作为网络平台上发表观点的主力军，政府需要予以高度重视，充分照顾网民群体的感受，及时疏导排解网民群体的困惑，以降低其对突发社会安全事件网络舆情的敏感程度，避免发生极端情绪。

其次，在网络媒体子系统中，网络媒体为了博人眼球、获得大量流量，可能会夸大突发社会安全事件网络舆情，导致报道缺乏真实性，致使网民发表负面评论。因此，网络媒体应当充分利用其影响力与凝聚力，将网民群体汇集一起，选择当下最能让大众接受的方式（如短视频），发布积极正能量的文章和观点等，做好趋利避害，当好舆情的风向标，传播积极情绪，并输出正确价值观。

最后，在政府部门子系统中，政府应当提高公信力和权威性，改善政府部门形象，提升民众对政府公信力和权威性的感知，以便在控制突发社会安全事件网络舆情时充分发挥主导作用。

作者单位：于泳琪 祁凯 哈尔滨师范大学经济与管理学院

参考文献

[1]Tan X，Zhuang M，Lu X，et al.Ananalysis of the emotional evolution of large-Scale interne-t public opinion events based on the BERT-LDA hybrid model[J].IEEE Access，2021（99）1.

[2]陈璟浩，李纲.突发社会安全事件网络舆情演化的生存分析——基于70起重大社会安全事件的分析[J].情报杂志，2016，35（04）：70-74.

[3]田依林，李星.基于事理图谱的新冠肺炎疫情网络舆情演化路径分析[J].情报理论与实践，2021，44（03）：76-83.

[4]史波.公共危机事件网络舆情内在演变机理研究[J].情报杂志，2010，29（04）：41-45.

[5]高歌，张艺炜，丁宇，等.基于系统动力学的网络舆情演进机理及影响力研究[J].情报理论与实践，2016，39（12）： 39-45，24.