集会传播论文：网络集会信息传播的演变透析范文

作者：肖人彬张耀峰单位：华中科技大学系统工程研究所湖北经济学院统计与应用数学系

目前关于网络群体事件的研究较之现实空间中群体事件的研究相对较少，其成果主要涉及网络群体事件中谣言的传播、网络群体事件成因以及应对措施等方面，主要集中在社会科学领域，缺乏定量层面的研究。现有关于网络群体事件的文献一般将政府部门和网民作为网络群体事件的两类参与主体，大多提出了一些重要的策略建议，如政府部门应把建立舆情预警系统以及积极搭建与民众的对话平台等作为应对网络群体性事件的措施。

网络群体事件作为一类新型群体事件，具有一些独特之处。现有研究中往往在政府部门如何应对互联网上的群体事件的定量化的仿真分析方面存在不足；并且大多针对的是如何预防网络群体事件爆发的情况，缺少在网络群体事件已经爆发的情况下，政府应采取何种有效应对措施的阐述。针对这些不足，本文围绕网络群体事件信息传播过程，建立了政府与网民处理网络信息传播的演化博弈模型，利用复制动态方程对模型的策略演化均衡进行了讨论，采用多Agent方法进行了深入的仿真分析，得到了颇有参考价值的有关结论。

网络群体事件信息传播的博弈模型

1模型建立

中国互联网络信息中心（CNNIC）最近的《第27次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2010年12月底，中国网民规模达到4．57亿，较2009年底增加7330万人，互联网普及率攀升至34．3％，较2009年提高5．4个百分点。在网民数量激增的同时，通过网络传播的各类社会经济矛盾信息为网络群体事件的发生提供了条件。由于网络中人的虚拟特征，所以相对在现实空间中，网络上个人的发表言论、散播谣言、宣泄情绪等行为被扩大，尤其当网民关心的涉及到诸如“三公部门”及公职人员违法违纪等社会事件出现时，更容易成为导火索，最终引发网民同步传播网络信息，从而引起网络群体事件的爆发。

近年来，网络群体事件的爆发频率不断加快的一个内在原因是相对于中国经济改革来讲，中国政治体制改革却相对滞后，政府回应能力不足，公信力不高。政府在无法同时满足不同主体利益诉求的情况下，没能及时公开相关信息以消除群众的各种猜疑，如“瓮安事件”、“躲猫猫”事件等。有个别政府部门甚至为了维护地方政府形象、保全政府相关利益对网络信息进行屏蔽，要求各网站禁止传播事件相关帖子并对已有帖子进行删除。但是这种屏蔽网络信息的行为如果处理不当，就会导致网络信息通过现实空间中的其他途径进行传播，如电话、短信、口口相传等。在信息传播过程中甚至导致“谣言”惑众的现象，从而相比公开透明处理相关事件会带来更严重的损失。

政府部门作为社会中强势主体，在预防和处理很多网络群体事件的信息传播时，既可以应采取公开的、透明的方式处理相关事件（策略C）。此时网民可以通过跟帖、转帖等方式发表看法和言论。有些受关注度低的事件并不会受到网民的同步传播（策略C），因此并未发展成为网络群体事件，但其对政府公信力等造成的潜在损失却仍然存在，记为A，表示网络群体事件爆发前的政府的初始损失值。此时网民获得收益为0，政府获得潜在收益记为V－A，V为群体事件未发生时政府部门的潜在收益，如政府强制拆迁却并未引发网络群体事件所得到收益等；还有些受关注度高的事件在网民的同步传播（策略D）下很容易发展为网络群体事件，此时由于网络群体事件的爆发造成的政府部门相关损失记为－αA，其中α为群体事件信息扩散率，其值反映了群体事件信息在网络上的传播速度，同时也反映了网民传播网络信息的同步程度。网民因群体事件的参与促使了政府部门及时处理相关事件，其获得的收益记为P，此处忽略网络传播成本。对某些危害性较大的网络群体事件，政府有时需采取必要的信息屏蔽措施（策略D）。

当政府采取屏蔽措施后，网民不再采取其他途径对某事件进行大范围传播时，政府部门获得收益为V，网民由于不知情等原因造成的损失为－M，比如某存在安全隐患的食品由于相关政府部门的故意隐瞒造成民众身体健康方面的损失等。当政府部门采取网络信息屏蔽措施后，由于网民对事件反映过激，通过现实空间中的手机短信、电话、口口相传等方式进行事件信息同步传播造成的政府损失记为－βA，β表示政府部门屏蔽网络信息传播时的信息扩散率，反映了网络群体事件信息通过现实空间中的其他途径进行传播的速度，也反映了网民在现实空间中信息传播的同步化程度。虽然该传播方式没有网络传播便利，但考虑到只有备受关注的社会事件才会在政府屏蔽网络信息后还能在现实空间中同步传播，所以民众参与传播的积极性更高，信息传播速度更快，因此有α＜β。此时网民的损失记为－M－C，其中C为信息传播成本。在网络群体事件的信息传播过程中，电视、广播、报纸等媒体往往也发挥一定的作用。但考虑到媒体信息传播的过程很大程度上受政府部门策略的影响，并且其传播效果和网络传播效果基本一致，即政府采取公开、透明方式处理群体事件时，媒体会跟踪报道，否则也会受到屏蔽。因此，为了突出研究网络信息传播过程中网民与政府的动态博弈过程，本文将媒体传播与网络传播合并考虑，不再单独讨论媒体传播这一因素。据此，得到政府与网民双方博弈的支付矩阵，如表1所示。

2网络群体事件信息传播博弈的演化均衡分析

假设在网络群体事件信息传播博弈中政府采取公开网络信息策略的比例为x，采取屏蔽策略的比例为1－x。网民中采取不参与信息传播的比例为y，参与信息传播的比例为1－y。政府采取公开网络信息策略时的平均收益为据复制动态方程可以得到政府部门采取公开网络信息策略的动态演化方程为同理可得网民采取不参与信息传播策略的动态演化方程为当y＊＝（β－α）／（1＋β－α）时，dx／dt＝0，x为稳定状态；当y＞y＊时，x＊＝0为ESS；当y＜y＊时，x＊＝1为ESS。政府采取何种策略与网民的策略选择比例y有关，它取决于信息扩散率α和β，由于信息扩散速度随着参与传播人数和网络群体事件持续时间的增加而增加，故不妨设α＝k1g（n，t）；β＝k2g（n，t），其中n为传播人数，t为传播时间，g（n，t）为关于n和t的增函数，k1，k2为传播系数且满足k1＜k2。随着参与信息传播的人数与传播时间的增加，β与α的差值也越大，y＊则越大，y比y＊小的可能性增加，系统趋于x＊＝1。其现实意义是随着网络群体事件的参与人数增加或持续时间的增长，网民的信息传播行为趋于更大规模的同步，政府部门在舆论压力下必须公开信息传播。反之，β－α的值越小，则系统趋于x＊＝0，此时由于同步行为还未大规模涌现，政府最终应该采取屏蔽策略以消除网络群体事件爆发的可能性。

当x＊＝C／（P＋C）时，dy／dt＝0，即y为稳定状态从而不变。当x＞x＊时，y＊＝0为ESS；当x＜x＊时，y＊＝1为ESS。当C增加或P减少时，x＊越大，即x取比x＊小的可能性增加，系统趋于y＊＝1。此时由于传播信息成本的增加和传播时所获取收益的减少，网民采取信息传播策略的可能性减小，不易造成网民的信息传播同步行为。当C减小或P增加时，系统趋于y＊＝0，此时网民的策略收敛于同步参与信息传播策略。

基于多Agent的演化仿真分析

一般来说，政府部门理性程度较高，同时互联网等现代技术手段使得网络信息传播很快，所以网民间相互学习速度较快，这更符合最优反映动态分析方法的情况。本节利用最优反映动态思想建立了基于多Agent的仿真模型并进行了仿真实验，以进一步深化第2节的研究结果。

1算法步骤

1）网络生成。初始生成由n＝n1＋n2个节点组成的复杂网络，其中n1为政府部门个数，n2为网民个数。假设长期以来网民之间以及各政府部门之间已经形成了相对固定的交往和管理关系，每个政府节点随机选取1至p1个政府节点相连，选取1至p2个网民节点相连；每个网民节点随机选取1至q1个网民节点相连，选取1至q2个政府节点相连，形成关系网络，如图2所示。

2）初始设置。初始的政府节点和网民节点分别占节点总数的c和（1－c），并且每类群体中采取C策略和采取D策略的个体各占本群体的50％。两群体中所有个体都随机分布在网络的各个节点上。

3）计算个体收益函数。假设博弈只发生在政府与网民之间，每类节点可以内部进行策略学习。记个体的4）策略学习。随机的在相连的同类个体中选择一个作为策略学习邻居。由于个体总以追求更高的收益为目的。所以博弈过程中收益高的个体更容易被其他个体学习模仿。据此，本文个体策略更新规则为。其中，pij为第i个节点采取第j个节点策略的概率，Ui和Uj分别为第i个节点和第j个节点的总收益，k为噪声系数，表示由于个体的有限理性，即使收益较低的个体策略也可能以一个小的概率被其他个体学习。根据文献，本文取k＝0．1。系统开始运行后，通过以上4个步骤完成一次演化学习过程。循环进行可以观察出该网络系统学习演化以及结果涌现的过程，从而对该系统中的动态关系进行分析。

2仿真结果与分析

实验中取初始网络节点10000个。为突出分析参数α，β，C及P对系统演化的影响，取p1＝p2＝q1＝q2＝8，V＝150，A＝1，M＝5，c＝0．5，每次实验中，取演化步骤为500步。多次试验证明，以下试验结果分析所得结论，对其他不同的参数也类似成立。图3和图4分别给出了政府采取公开网络信息策略的比例以及网民采取不参与信息传播策略的比例随β－α变化而变化的情况，其中P＝10，C＝5，α＝1．1，图3、图4中每个数值点都是10次试验结果的平均值，每次试验取演化的后50步结果的均值作为该次试验结果。从图3可以看出，当β－α较小时，网络信息传播还未形成大规模的网民同步行为，即参与信息传播的人数还不多或传播的时间还不长时，对网络信息的屏蔽造成其他途径同步传播的可能性较小，政府部门可以有针对性的对信息进行屏蔽。随着β－α的增大，政府部门采取公开网络信息策略的比例不断增加。这是因为β－α的增大意味网民对事件信息的传播已经形成了一定规模的同步行为，即已经有较多网民参与并且事件已经爆发了一段时间，此时政府部门若采取强制屏蔽网络信息的策略，很可能会引起信息在现实空间中通过其他途径的同步传播，造成更严重后果。因此这种情况下，政府部门应及时公开事件真相或事件处理的相关信息，消除网民的不满情绪，以防止网络群体事件的进一步升级。

图4表明网民采取不参与信息传播策略的比例随β－α的增加而减小。这是因为随着β－α的增加，即同步传播信息的网民规模不断扩大，在从众心理的作用下，越来越多的网民更容易参与到信息传播的同步行为中来。另外，由于随β－α的增加，政府更趋于公开网络信息以及公开事件处理细节，此时网民也更具有积极参与讨论的意愿。当P＝10，α＝1．1，β＝2．1时，图5给出了分别取C＝5，C＝10时网民采取不参与信息传播策略的比例随着系统演化时间变化的情况。结果表明当信息传播成本的较大时，网民放弃参与信息传播的比例大幅增加。例如，当政府采取屏蔽策略时，信息传播难度增加，网民不得不采取比网络传播更耗费成本的传播方式。

随着传播成本的增加，一些网民将退出信息传播的行列。当α＝1．1，β＝2．1，C＝5时，图6给出了分别取P＝10，P＝20时网民采取不参与信息传播策略的比例随着系统演化时间变化的情况。结果表明当网民参与信息传播的潜在收益增加时，采取不参与信息传播策略的网民将会减少。例如，政府采取公开信息策略时，网民获得了更多的知情权和参与权，网民收益增加，同时网民投入网络群体事件信息传播的热情也大幅提升，不参与信息传播者减少。

结论

中国目前正处于社会转型时期，各种社会矛盾日益突出，互联网的迅速发展使许多群体事件具有了网络传播的特征。由于网络普及率的不断提高，各类信息瞬时即有可能得到广泛传播，产生重大影响。在这种情况下，针对某些影响重大的社会事件，政府部门如一味采取直接屏蔽信息的简单方式来处理，就容易引发群众猜疑、谣言扩散等严重的后果。

本文运用演化博弈理论，在已有定性分析的基础上，针对互联网上群体事件信息传播过程中政府与网民间的博弈进行了定量化的仿真分析，研究结果表明：

1）对参与网络信息传播的人数较多、爆发时间已经较长的热点事件引发的大规模网络群体事件，政府部门不宜采取信息屏蔽的方式来处理，应该及时公开、透明处理事件并主动通过网络、媒体进行事件处理结果宣传，以避免网络群体事件的升级。

2）对参与人数较少、距离爆发时间较短的尚未形成热点的小规模群体事件可以采取适当的屏蔽手段。

3）政府部门要想达到对有害社会秩序的网络群体事件的有效控制，应该建立良好的网络群体事件预警机制，甄别网络群体事件的种类，把握处理信息传播的时机。