基于演化博弈的反转网络舆情多阶段治理研究

为分析反转网络舆情演化的内在机理和影响因素,得到最优策略,结合反转舆情形成期、扩散期和反转期三阶段的现实特征,分别构建有限理性个体策略选择的演化博弈模型。通过求解不同阶段的演化均衡解,并根据利益相关关系进行数值仿真,分析决策成本、奖惩机制与主体合作这3个主要因素对舆情演化的影响。研究表明:在形成期最优治理状态为{全面爆料,不传播},增加知情者爆料成本和公众传播成本能够从源头减少反转;在扩散期最优治理状态为{追随自媒体,全面报道,松弛监管},权威机构增强奖惩力度特别是惩罚能够有效促使自媒体全面报道;在反转期最优治理状态为{相信反转,推动反转,积极},同时自媒体与权威机构配合传播真相有助于反转舆情治理和迅速趋于稳定。

基于社区发现的网络舆情主题—情感动态监测模型研究

[目的/意义]探究热点事件网络社区的主题及情感波动,掌握舆情事件的演化过程,对于做好网络舆论引导、维护网络信息生态具有重要意义。[方法/过程]以社交关系构建社群网络,采用Louvain算法划分主题社区,基于此提取各阶段社区主题,并计算主题情感分布,多维度协同探究网络舆情的动态演化过程;最后以“孙海洋寻子圆梦”事件为例检验了模型的有效性。[结果/结论]网民会自发性地关注并讨论舆情事件的发展,并依据网络社交关系形成不同的主题社区,从而产生不同的情感波动。研究结果能够较好地反映出特定舆情事件的主题-情感演化过程。

次生舆情影响下的网络舆情传播研究

次生舆情往往伴随原生舆情产生,两种信息共同存在。考虑到次生舆情对原生舆情传播过程的影响,基于传统SEIR构建了次生舆情影响下的舆情传播模型,并通过实验仿真研究了次生舆情对原生舆情传播过程的影响和两种信息共存条件下政府干预行为的作用。结果表明,模型能较好地模拟两种舆情交织传播的过程,存在次生舆情的环境下,舆情会到达更大的峰值,且持续时间更长。如果政府及时采取有效的干预措施不仅能够降低舆情峰值,还可以延缓网络舆情的爆发,为舆情管理部门争取更多时间。