紀 浩，魏建良

(1.浙江農(nóng)林大學(xué)，浙江 杭州 311300；2.浙江工商大學(xué)，浙江 杭州 310018)

1 引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，以Facebook、YouTube、微信等為代表的網(wǎng)絡(luò)社交媒體全面滲透。作為一種覆蓋面極廣的無標度網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)社交媒體的信息交互與傳播呈現(xiàn)復(fù)雜特征。一方面，網(wǎng)絡(luò)信息傳播容易產(chǎn)生信息級聯(lián)效應(yīng)，即后決策者僅觀察前人的選擇而不做思考的加以延續(xù)，導(dǎo)致群體涌現(xiàn)。另一方面，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的連接呈冪律分布，多鄰居節(jié)點對信息傳播起核心作用，個別節(jié)點甚至?xí)莼癁楦邫?quán)威性的“超級媒體人”，強烈干擾輿論傳播，造成不可控的廣泛影響。這在《華爾街日報》刊登關(guān)于香港修例風(fēng)波的不實言論，《紐約時報》抹黑中國“疫情防控”等事件中已有充分反映。

當前，網(wǎng)絡(luò)輿論的偏差性傳播已成為全球范圍內(nèi)不可忽視的一項社會事實，并逐漸成為輿論傳播領(lǐng)域的研究熱點。一些學(xué)者嘗試從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角解釋網(wǎng)絡(luò)輿論的偏差性傳播，認為輿論的傳播速率、方向與網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，例如，Sreenivasan等把在線社交網(wǎng)絡(luò)描述為具有相同度分布的“二叉樹”結(jié)構(gòu)，并將輿論傳播抽象為一個動態(tài)的分支過程，進而研究信息的傳播偏差[1]。更多的學(xué)者從關(guān)系、內(nèi)容、用戶角色等視角研究網(wǎng)絡(luò)輿論的偏差性傳播。Hosseinipozveh等[2]基于實時數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)非信任關(guān)系普遍存在于社交網(wǎng)絡(luò)中，并證明觀點可以通過非信任關(guān)系無障礙傳播，從而導(dǎo)致輿論扭曲。Wu等[3]認為社交網(wǎng)絡(luò)上的虛假新聞能夠加快傳播速率和傳播范圍，造成網(wǎng)絡(luò)觀點扭曲。Chadwick等[4]發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)“小道消息”的分享是導(dǎo)致虛假信息和偏差輿論的重要因素。Clauset[5]等則認為“獨立傳播者”能通過鏈路以外的途徑傳播消息，從而改變非鄰居節(jié)點態(tài)度，引起輿論觀點區(qū)間的大幅度偏移。魏建良等[6]認為網(wǎng)絡(luò)輿論傳播的扭曲性偏差受制于類似于“超級用戶”節(jié)點的影響，并闡釋了超級用戶的屬性以及對輿論傳播的巨大干擾。

綜上，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿論的偏差性傳播已有大量成果，但在新形勢下，仍有許多新問題有待解決。一方面，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)輿論正呈現(xiàn)出融合發(fā)展態(tài)勢。另一方面，華爾街日報》等超級媒體人歪曲客觀事實的現(xiàn)象日益頻發(fā)，其所發(fā)布的爭議性內(nèi)容更讓輿論“爆發(fā)”出一種前所未有的傳播態(tài)勢?；诖?，本研究改進傳統(tǒng)Deffuant模型，融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、爭議性內(nèi)容、超級媒體人等參數(shù)，通過實驗?zāi)M輿論偏差性傳播，以期為政府等決策機構(gòu)提供治理參考。

2 概念介紹與模型改進

2.1 Deffuant模型簡介

在Deffuant模型中，用戶數(shù)量通常設(shè)為N，每個用戶均擁有觀點值，本文將每個用戶在t時刻的觀點值記為xn(t)，其中n∈[1，2，…，n]，xn(t)服從[0，1]的隨機分布。Deffuant模型規(guī)定在t時刻從群體N中隨機選擇用戶i和用戶j，其意見值分別為xi(t)和xj(t)。如果用戶i、j的觀點差異小于某一個給定的值ε，即|xi(t)-xj(t)|≤ε時，用戶i、j可以發(fā)生觀點交互，否則觀點不會更新。觀點更新規(guī)則表示如下

(1)

其中，ε∈[0，1]，稱為用戶間的信任閾值，μ∈[0，0.5]，稱為觀點交互妥協(xié)系數(shù)，可以通過對μ值的調(diào)整設(shè)置不同性質(zhì)的群體。當μ值較小時，交互雙方不輕易改變自身觀點；當μ值較大時，交互雙方容易對觀點選擇策略進行妥協(xié)。

2.2 超級媒體人概念

與超級媒體人相對的是普通自媒體用戶。在Twitter、Facebook等社交網(wǎng)絡(luò)中，普通自媒體用戶占據(jù)數(shù)量上的優(yōu)勢，承擔信息的生產(chǎn)、分享和接收，但由于普通自媒體用戶具有較強的主題依賴性，其言論傳播范圍往往被局限在較小空間內(nèi)。具體表現(xiàn)在，普通自媒體用戶往往在自己熟悉的領(lǐng)域發(fā)表觀點，而當涉及未知領(lǐng)域時，其很少分享信息。相比普通自媒體用戶，超級媒體人具有高權(quán)威性、高社會地位和高社會聲望，不僅參與網(wǎng)絡(luò)輿論，更是牢牢把握輿論主導(dǎo)權(quán)，其觀點能在全網(wǎng)絡(luò)進行傳播，進而造成廣泛影響，如2020年“新冠肺炎”期間，《紐約時報》、《衛(wèi)報》和《華爾街日報》等國際性超級媒體人惡意歪曲事實，捏造不實言論污蔑中國的“抗疫”舉措，對中國的國際形象造成巨大傷害。

本文依據(jù)Cheng等[7]基于自信程度參數(shù)對意見領(lǐng)袖和普通用戶的區(qū)分，總結(jié)超級媒體人特征如下：

第一，權(quán)威性高，說服力強。超級媒體人擁有特殊社會身份和崇高社會地位，與普通自媒體用戶相比，其觀點滲透能力更強。

第二，頑固性高。超級媒體人在進行意見交互時，持續(xù)輸出自己觀點，較少受到其他用戶干擾，很少改變自身觀點。

第三，意見傳播范圍廣。超級媒體人幾乎不受傳播閾值的限制，能夠與網(wǎng)絡(luò)中的任意相鄰節(jié)點交換意見，跨閾影響非鄰居節(jié)點。

2.3 Deffuant模型的改進

Deffuant模型基于所有個體同質(zhì)性的假設(shè)，然而真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶是有差異的，彼此之間的社會地位和權(quán)威性差距會對交互規(guī)則產(chǎn)生影響?；诖?，本文結(jié)合超級媒體人的特征對Deffuant模型的交互規(guī)則加以改進，使其更貼合實際的輿論交互。

①考慮節(jié)點的權(quán)威值屬性對意見交互的影響

通過增加節(jié)點之間被說服程度p為權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)屬性，改變之前的無權(quán)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，令節(jié)點被說服程度p是關(guān)于權(quán)威值authority的函數(shù)，鄰居節(jié)點的權(quán)威值越高則該節(jié)點觀點受到的影響程度越大。其中，節(jié)點的權(quán)威值與自身的度值相關(guān)，即擁有較多鄰居用戶的節(jié)點相應(yīng)具有較高的權(quán)威性，同時該節(jié)點被說服的程度越高，用算式表示為

(2)

其中，authority∈[0，1]。對于超級媒體人而言，其擁有最高權(quán)威值和最大的說服程度，因此，在意見交互模型中引入超級媒體人時，說服程度p是關(guān)于權(quán)威值authority的分段函數(shù)，用算式表示為

(3)

②考慮節(jié)點身份特征對傳統(tǒng)模型意見交互規(guī)則影響

當節(jié)點i和節(jié)點j均為普通自媒體用戶時，意見交互規(guī)則仍滿足傳統(tǒng)Deffuant模型的約定，即算式(1)。當節(jié)點i和節(jié)點j有其一為超級媒體人時，算式(1)的交互規(guī)則發(fā)生改變。不妨假定節(jié)點i為超級媒體人，節(jié)點j為普通自媒體用戶，則意見交互規(guī)則表述如下

(4)

同理，若節(jié)點i為普通自媒體用戶，節(jié)點j為超級媒體人，交互算式僅做對應(yīng)改變即可。當節(jié)點i和節(jié)點j同為超級媒體人時，則兩者觀點都不發(fā)生改變，而本文假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中只存在唯一超級媒體人，所以此種情況不做考慮。

值得注意的是，超級媒體人的影響力是跨域的，即超級媒體人不僅能對相鄰節(jié)點構(gòu)成影響，對不與自己直接相連的節(jié)點，其觀點仍會以一定的概率傳遞過去。因此，當超級媒體人發(fā)表言論時，以概率k來連接與其不相鄰的節(jié)點，形成衍生網(wǎng)絡(luò)并產(chǎn)生效應(yīng)。假設(shè)超級媒體人與不同節(jié)點之間的連接是獨立的，且重連的邊不與已存在的邊重復(fù)，定義k為衍生傳播影響系數(shù)。其中，k∈(0，1]，k值越大，表示超級媒體人的影響范圍越廣，當k=1時，代表網(wǎng)絡(luò)中所有和超級媒體人不相鄰的節(jié)點將全部受其影響。此時意見交互規(guī)則如下

(5)

③考慮爭議性信息對傳統(tǒng)模型意見交互規(guī)則影響

在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情環(huán)境中，信息的發(fā)布與分享具有便利性、主觀性與隨意性，由此所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)噪音會干擾正常的輿論傳播路徑，造成無法預(yù)料的輿論偏差。為此，本文考慮爭議性信息對意見交互的影響，借鑒網(wǎng)絡(luò)噪音的傳播理論，利用典型的高斯白噪聲加性噪聲，進行量化建模和推導(dǎo)分析。融入爭議性信息的意見交互算式如下：

當網(wǎng)絡(luò)中沒有超級媒體人時，即爭議性信息由普通自媒體用戶產(chǎn)生，且|xi-xj|≤ε時，觀點演化算式為

(6)

當意見交互雙方的其中之一為超級媒體人時，不妨假定節(jié)點i為普通自媒體，節(jié)點j為超級媒體人，此時信任閾值ε不再作為限制條件，則當節(jié)點j發(fā)布爭議性信息時，觀點演化算式為

(7)

同理，當節(jié)點i為超級媒體人，節(jié)點j為普通自媒體用戶，觀點演化算式為

(8)

當考慮衍生效應(yīng)時，不妨假定節(jié)點i為超級媒體人，不相鄰節(jié)點為v，隨著爭議性信息因素的加入，觀點演化算式為

(9)

其中，算式中的a為節(jié)點受爭議性信息影響的程度，在[-1，1]上服從均勻分布，θ(t)為節(jié)點在t時刻發(fā)出的爭議性信息強度，θ(t)∈[0，1]。

3 實驗設(shè)計與仿真分析

3.1 實驗設(shè)計

本文基于Matlab平臺對輿論傳播進行仿真模擬，首先按照度值非概率加邊算法構(gòu)建無標度網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量為500，仿真迭代次數(shù)為500，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的初始觀點值服從[0，1]上偏態(tài)分布，約定觀點值處于[0，0.5]為負向輿論，觀點值在(0.5，1]的區(qū)間上為正向輿論。為得到較好的實驗效果，設(shè)定交互閾值ε=0.5，并約定當群體觀點值差異小于等于0.01時輿論收斂，超級媒體人的意見值設(shè)為1。同時，為減小實驗誤差，本文對意見交互模型進行了多個參數(shù)集下的蒙特卡洛仿真，并采用對多個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)仿真取平均的結(jié)果，以減小意見交互過程的隨機性引起的干擾。

3.2 仿真分析

實驗一：理想網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播仿真。在無權(quán)威用戶、無爭議性信息、不考慮網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)的理想網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，通過改變?nèi)后w初始態(tài)度傾向和觀點交互妥協(xié)系數(shù)μ值來模擬網(wǎng)絡(luò)輿論傳播。實驗中，記錄下μ為較小和較大值時的輿論演化情況，分別取μ=0.1和μ=0.9，如圖1所示。結(jié)果表明，第一，在理想網(wǎng)絡(luò)情境下，經(jīng)歷一定時長的意見交互，輿論能夠收斂，收斂速度取決于節(jié)點之間的觀點交互妥協(xié)系數(shù)，即μ值。第二，輿論收斂水平與群體初始態(tài)度值相關(guān)，當群體中的大多數(shù)對某事件持批評或消極態(tài)度時，最終的觀點值會收斂至輿論值小于0.5的負向區(qū)間，如圖1(a)、圖1(b)。相反，若多數(shù)人持積極情緒時，群體觀點會偏移至輿論值大于0.5的正向區(qū)間，如圖1(c)、圖1(d)。

圖1 理想環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播

實驗二：用戶權(quán)威值改變下的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播仿真。在不存在爭議性信息、不考慮網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)、μ為固定值的無標度網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)置本實驗的群體態(tài)度為中性值，即無正負性偏向，通過調(diào)整用戶權(quán)威值authority的大小模擬網(wǎng)絡(luò)輿論的傳播情況。實驗中，分別記錄下authority小于1以及等于1時對應(yīng)的輿論演化情況，如圖2所示。結(jié)果表明，當authority小于1時(取值為0.5)，未出現(xiàn)偏差性傳播，并在一定時長內(nèi)收斂。而當authority為1時，意味著網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了超級媒體人，此時，整體輿論態(tài)勢發(fā)生較大幅度的偏差，即以一定斜率偏向超級媒體人的觀點，并未有收斂趨勢。由此可以判斷，超級媒體人對輿論傳播具有強大的引導(dǎo)力，正常的輿論發(fā)展在超級媒體人的影響下產(chǎn)生偏差，同時驗證了前文對超級媒體人特征的假設(shè)。

圖2 用戶權(quán)威值改變下的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播

實驗三：爭議性信息存在下的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播仿真。第一種情況，當網(wǎng)絡(luò)中沒有超級媒體人時，即權(quán)威值authority不為1，同時不考慮網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)，并保持μ值固定，通過改變爭議性信息的強弱研究網(wǎng)絡(luò)輿論的演化態(tài)勢。在實驗中，記錄下θ(t)=0.1和θ(t)=0.9兩種情況下輿論的演化情況，如圖3所示。結(jié)果表明，隨著爭議性信息強度的增加，整體網(wǎng)絡(luò)輿論的收斂能力逐漸減弱，即當θ(t)=0.1時，最終的輿論收斂區(qū)間約為[0.23，0.24]，由于本研究假設(shè)當群體觀點差異小于等于0.01時輿論收斂，因此當爭議性信息小于一定值時，網(wǎng)絡(luò)輿論仍會達到收斂。隨著爭議性信息的增大，群體觀點差異也相應(yīng)擴大，當θ(t)=0.9時，整體輿論差異值約為0.1，已經(jīng)不再符合輿論收斂條件，這與現(xiàn)實情況也是吻合的，即當網(wǎng)絡(luò)中充斥著大量爭議性言論時，用戶很難形成統(tǒng)一意見。

圖3 普通自媒體發(fā)出爭議性時的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播

在第一種情況的基礎(chǔ)上將authority賦值為1，使網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)超級媒體人，并保持其它條件不變。實驗中，調(diào)整爭議性信息強弱，記錄爭議性信息強度分別等于0.1和0.9時的輿論演化情況，如圖4所示。結(jié)果表明，當超級媒體人發(fā)表爭議性言論時，輿論傳播呈現(xiàn)不可控的扭曲狀態(tài)。按照第一種情況判斷，整體輿論的收斂范圍應(yīng)該是小于0.3的負向態(tài)度，而在超級媒體人發(fā)出爭議性言論后，輿論演化的最終態(tài)度值卻為超過0.6的正向觀點，并有進一步趨向超級媒體人觀點值的態(tài)勢，且隨著爭議性信息強度的增大，輿論的扭曲性偏差幅度隨之加劇。可以推斷，超級媒體人釋放的爭議性言論干擾了網(wǎng)絡(luò)輿論的正常傳播，最終的輿論值會逐步趨于超級媒體人的觀點值，證明了超級媒體人對輿論傳播的強大引導(dǎo)力。

圖4 超級媒體人發(fā)出爭議性時的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播

實驗四：納入網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)因素的輿論傳播偏差仿真。設(shè)定權(quán)威值等于1，使網(wǎng)絡(luò)中存在超級媒體人，逐步增大網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)系數(shù)k值，并記錄下其值為0.1和0.9時的輿論傳播情況，如下圖5所示。結(jié)果表明，隨著k值的增加，超級媒體人的影響范圍和滲透能力得到強化，其跨域所影響到的非鄰居節(jié)點數(shù)量增多，網(wǎng)絡(luò)輿論的偏差幅度加劇。不難推斷，在網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)系數(shù)較大的社交網(wǎng)絡(luò)中，超級媒體人更容易實現(xiàn)對全網(wǎng)絡(luò)輿論的引導(dǎo)，此時，若非理性的超級媒體人刻意捏造不實消息誤導(dǎo)公眾，或許將會對社會發(fā)展造成無法預(yù)估的災(zāi)難性后果。

圖5 考慮網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播仿真

4 結(jié)束語

本文改進傳統(tǒng)DW模型的交互算法，設(shè)計了基于超級媒體人的觀點動力學(xué)傳播模型，并考慮用戶關(guān)系、節(jié)點身份、爭議性信息以及網(wǎng)絡(luò)衍生效應(yīng)，通過MATLAB實驗?zāi)M現(xiàn)實社交平臺中的意見交互與偏差性輿論傳播，得到如下結(jié)論：①整體網(wǎng)絡(luò)意見能夠在一定的時間范圍內(nèi)達到收斂，最終意見的收斂范圍由群體中大多數(shù)用戶的態(tài)度值所決定；②受爭議性信息影響，群體輿論將很難收斂，最終會形成一定幅度的觀點區(qū)間，群體輿論在觀點區(qū)間內(nèi)頻繁震蕩；③超級媒體人居于意見交換的核心位置，擁有高水平的權(quán)威值，不僅能夠干擾鄰居節(jié)點的態(tài)度和行為，而且能夠跨閾值干預(yù)非鄰居節(jié)點，其在輿論傳播中很容易成為普通用戶的參考對象，從而導(dǎo)致信息級聯(lián)效應(yīng)的幾何級放大。尤其當非理性超級媒體人持有極端觀點時，則會很容易帶動群體輿論偏移至其所對應(yīng)的偏向觀點，造成嚴重的輿論扭曲。

上述結(jié)論對政府、集團等主體進行網(wǎng)絡(luò)信息管理具有較好的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。但本文目前僅考慮了爭議性信息和超級媒體人導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)輿論傳播偏差問題，后續(xù)的研究將嘗試構(gòu)建融入網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)、傳播預(yù)算與博弈、精英型群體等輿論傳播模型，以期對輿論傳播偏差效應(yīng)進行更為深入的探討。