錢欣

摘要：由于網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)噴涌式發(fā)展趨勢，且學(xué)生群體網(wǎng)絡(luò)意見表達(dá)的活躍性與自由性，高校輿情監(jiān)管面臨一定的風(fēng)險。文章基于高校輿情復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，利用BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用多Agent模型定義個體屬性，在HK輿情動力學(xué)模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建多Agent高校復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力學(xué)模型，并利用Netlogo軟件進(jìn)行仿真模擬，分析高校學(xué)生群體在輔導(dǎo)員介入與未介入時的意見演化趨勢。同時，觀察在輔導(dǎo)員介入背景下，不同影響頻率、不同作用時間間隔、不同輔導(dǎo)員影響力以及不同輔導(dǎo)員人數(shù)比例下的輿論發(fā)展趨勢，旨在觀察輔導(dǎo)員在輿論演化中的引導(dǎo)作用，以期為高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理與思想意識形態(tài)工作提供相關(guān)理論支持。文章通過模擬得出以下結(jié)論：輔導(dǎo)員介入與輔導(dǎo)員未介入時，其輿論趨勢存在明顯差異。同時，在輔導(dǎo)員介入的背景下，輔導(dǎo)員發(fā)揮作用間隔時間越短且頻率越高，與輔導(dǎo)員意見一致的人數(shù)上升越快；輔導(dǎo)員隊伍人數(shù)在學(xué)生人數(shù)1/100、1/200、1/300的情況下，學(xué)生意見變化趨勢不一致，其中輔導(dǎo)員人數(shù)在1/200、1/300的情況下，450時間步長后與輔導(dǎo)員意見一致的人數(shù)無明顯差異；輔導(dǎo)員影響力越大，與輔導(dǎo)員意見一致的人數(shù)上升越快。

關(guān)鍵詞：多Agent；Netlogo模擬；高校網(wǎng)絡(luò)輿情；輔導(dǎo)員；輿情引導(dǎo)

中圖分類號：G206；C912.63 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-8883（2023）04-0040-05

課題項(xiàng)目：本論文為2022年度天津市大中小思想政治工作專項(xiàng)課題“高校危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)信息傳播機(jī)制及輿情引導(dǎo)策略研究”成果，項(xiàng)目編號：JJSZY202204003

據(jù)第50次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至 2022年6月，我國網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例達(dá) 99.6%[1]。伴隨著網(wǎng)絡(luò)媒介的繁榮發(fā)展和網(wǎng)民規(guī)模的持續(xù)增長，社會面網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)噴涌式發(fā)展趨勢，這在很大程度上給高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管工作帶來一定的風(fēng)險，同時也對高校應(yīng)對輿情危機(jī)提出了更高的要求。

一、高校網(wǎng)絡(luò)輿情特點(diǎn)

（一）高校網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)容呈多樣化特征

高校網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)容豐富，涵蓋面廣，根據(jù)事件的性質(zhì)大體可以劃分為社會穩(wěn)定類、校園生活類、校園安全類、高校管理類等，也可分為正面、負(fù)面輿情等[2]。雖然高校網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)容復(fù)雜多樣，但因高校環(huán)境相對獨(dú)立與高校主體的相對固定，高校網(wǎng)絡(luò)輿情易爆點(diǎn)主要是大學(xué)生權(quán)益問題、學(xué)術(shù)腐敗問題、師德師風(fēng)問題、學(xué)校安全管理問題等方面，使得高校輿情預(yù)案管理有章可循[3-4]。

（二）高校網(wǎng)絡(luò)輿情演變具有突發(fā)性與燃爆性特征

自媒體時代，高校突發(fā)事件容易引發(fā)社會網(wǎng)民的高度關(guān)注，各方主體會積極發(fā)表意見，傳播信息，甚至借此事件宣泄負(fù)面情緒等，迅速將突發(fā)事件演化成高校的網(wǎng)絡(luò)輿情，影響高校的和諧穩(wěn)定，尤其是教育問題常成為社會關(guān)注的敏感點(diǎn)與輿情易爆點(diǎn)[5]。

同時，自媒體時代，網(wǎng)絡(luò)媒介的復(fù)雜性使得高校輿情面臨的形勢較為嚴(yán)峻，如果處理不當(dāng)，會引發(fā)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)輿情事件，引起社會的強(qiáng)烈反響，給高校管理帶來巨大的風(fēng)險。

（三）高校網(wǎng)絡(luò)輿情主體活躍度高

高校輿情事件中的主體主要為高校、高校教師、高校學(xué)生[6]。當(dāng)代大學(xué)生活躍度高，在高校的網(wǎng)絡(luò)輿情事件中會積極參與，在網(wǎng)絡(luò)輿論場中發(fā)表觀點(diǎn)，加速了高校網(wǎng)絡(luò)輿情事件的發(fā)酵與傳播。而高校學(xué)生群體的年齡、接受新事物的能力、文化素養(yǎng)水平以及思維的活躍程度決定了高校網(wǎng)絡(luò)輿情演化系統(tǒng)中主體意見傾向演變的特殊性規(guī)律[7]。研究高校網(wǎng)絡(luò)輿論場中的學(xué)生主體特征，能夠更加準(zhǔn)確地掌握學(xué)生思想動態(tài)，培養(yǎng)學(xué)生理性思維，利用學(xué)生“意見領(lǐng)袖”隊伍，營造良好的校園輿論生態(tài)環(huán)境[8]。

（四）高校網(wǎng)絡(luò)輿情信息時空傳播迅捷

隨著5G技術(shù)和移動網(wǎng)絡(luò)終端技術(shù)的升級，媒體多元化的發(fā)展使得高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播不受時間與空間的限制，網(wǎng)絡(luò)的便捷性與隱匿性為大學(xué)生的互動交流、情感表達(dá)等創(chuàng)造了良好的空間[9]。同時高校學(xué)生群體因?qū)W校、專業(yè)、興趣愛好等因素的影響，群體聚集性較高[10]，這種高校輿情網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)促使高校網(wǎng)絡(luò)發(fā)展與演化更加便捷與迅速。

（五）高校網(wǎng)絡(luò)輿情展現(xiàn)較強(qiáng)的“群體極化”性

凱斯·桑斯坦提出了“群體極化”的概念，指出團(tuán)體成員一開始就有某種傾向，在商議后人們朝偏向的方向繼續(xù)移動，最后形成極端的觀點(diǎn)[11-12]。這種現(xiàn)象主要表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)暴力和輿情操控。大學(xué)生作為高校網(wǎng)絡(luò)輿情的主體，存在心智不太成熟、缺乏社會經(jīng)驗(yàn)、網(wǎng)絡(luò)辨別能力較弱等問題，在信息傳播過程中，意見傾向極易受到影響，容易誘發(fā)網(wǎng)絡(luò)“群體極化”行為[13]。

二、構(gòu)建多Agent高校復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力學(xué)模型

本文基于高校輿情復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，利用BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用多Agent模型定義個體屬性，在Hegselmann-Krause輿情動力學(xué)模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建多Agent高校復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力學(xué)模型。

（一）復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)與構(gòu)建

在高校輿情網(wǎng)絡(luò)中，每一個學(xué)生與老師都可以作為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的一個節(jié)點(diǎn)（Agent），學(xué)生之間或者學(xué)生與老師之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系即為邊，視為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的度，Agent之間的親密程度視為邊的權(quán)重。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)要在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)高校的人際網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象。

一是存在“意見領(lǐng)袖”現(xiàn)象。高校網(wǎng)絡(luò)中有各種學(xué)生群體，群體中存在“意見領(lǐng)袖”，如學(xué)生黨員、學(xué)生會干部、班干部等。“意見領(lǐng)袖”在一定范圍內(nèi)有較大影響力，體現(xiàn)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中為節(jié)點(diǎn)的度較大，且與之相連的所有邊的權(quán)重較之普通節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重高。因此，該節(jié)點(diǎn)均勻分布在高校輿情的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中。

二是呈現(xiàn)“族群”現(xiàn)象。高校網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的平均聚類系數(shù)較大，高校學(xué)生群體都有各自的社交圈，如相同班級、專業(yè)、興趣、社團(tuán)等，會更容易有社交關(guān)系。

三是人際關(guān)系的親密程度。高校網(wǎng)絡(luò)輿情演化中的人際關(guān)系不完全等同，為加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。權(quán)重越大表示兩人關(guān)系親密，意見相互影響程度越大；權(quán)重越小表示關(guān)系疏遠(yuǎn)，造成的意見影響程度也較小[14]。

四是人際關(guān)系有限性。高校輿情網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的度是有限的，即現(xiàn)實(shí)中個體的人際關(guān)系是有限的，不可能與網(wǎng)絡(luò)中的所有人存在人際關(guān)系。

基于以上特點(diǎn)，本文對BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，具體構(gòu)建規(guī)則如下。

第一，構(gòu)建一個原始節(jié)點(diǎn)為N0的網(wǎng)絡(luò)，并將網(wǎng)絡(luò)分為N0個子網(wǎng)絡(luò)，每過一個單位時長t增加一個新的節(jié)點(diǎn)，并隨即分配任意子網(wǎng)絡(luò)。

第二，在某個特定子網(wǎng)內(nèi)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)i的度ki低于給定的閾值kimax（網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的限定值）時，新加入的節(jié)點(diǎn)j鏈接到節(jié)點(diǎn)i的概率與該點(diǎn)的度ki成正比：

第三，基于三角構(gòu)成法增加網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)，網(wǎng)絡(luò)中新加入的節(jié)點(diǎn)b與節(jié)點(diǎn)a相連，接著以一定的概率選擇節(jié)點(diǎn)a的其他一個相連節(jié)點(diǎn)c進(jìn)行連接。

第四，將所有節(jié)點(diǎn)的邊利用“二八”法則進(jìn)行賦權(quán)，即20%的邊的權(quán)重賦值為0.8，80%的邊的權(quán)重賦值0.2。

（二）構(gòu)建Agent模型

高校網(wǎng)絡(luò)輿情的演化會受到人際關(guān)系、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)媒體的影響。在輿論的發(fā)展和演化過程中，個體的意見傾向容易受到人際關(guān)系的影響。本文為分析高校網(wǎng)絡(luò)輿情的演化規(guī)律與學(xué)校引導(dǎo)所產(chǎn)生的影響，重點(diǎn)將高校學(xué)生個體進(jìn)行Agent建模，將高校教師（本文指從事網(wǎng)絡(luò)思想政治工作者，如輔導(dǎo)員）視為獨(dú)立于Agent系統(tǒng)之外，并利用意見傾向（Opinion）、影響力（Influence）、從眾性（Conformity）、信任度（Trust）四個屬性構(gòu)建Agent模型。

1.意見傾向

在現(xiàn)實(shí)生活中，人們的意見傾向并不是穩(wěn)定的，會因?yàn)槿穗H關(guān)系和官方媒體等因素的影響，經(jīng)過一段時間后，逐漸形成固定的意見傾向。本文采取連續(xù)區(qū)間[0，1]來表現(xiàn)個體意見，其中[0，0.33]表示反對，[0.33，0.67]表示中立，[0.67，1]表示支持。Agenti的意見傾向?yàn)镺i。

2.影響力

在學(xué)生群體中，意見領(lǐng)袖具有一定的號召力與影響力，在高校網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程中，對其他學(xué)生的影響較大。Agent的影響力通過節(jié)點(diǎn)的度來表示，影響力的強(qiáng)弱與該節(jié)點(diǎn)度的大小成正比。節(jié)點(diǎn)i的影響力為Ii，Ii=ki/kmax，其中ki為節(jié)點(diǎn)i的度，kmax為整個輿情網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度的最大值。Ii的取值范圍為[0，1]，數(shù)值越偏向1則影響他人的能力越大，反之則能力越小。

3.從眾性

學(xué)生個體Agent的從眾性具有差異性，會因個體本身的性格特點(diǎn)、知識儲備、心理狀況、對信息的掌握程度等多方面因素而不同。節(jié)點(diǎn)i的從眾性用Ci表示，取值范圍為[0，1]，越接近1表示越容易受他人意見的影響，反之則不易受他人的意見影響。

4.信任度

個體之間的信任程度取決于雙方之間的信任度，T的取值范圍為[0，1]，數(shù)值越偏向1信任度越高，反之則信任度越低。

（三）構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力學(xué)模型

根據(jù)以上Agent的屬性，在HK模型基礎(chǔ)上構(gòu)建了以下輿情演化動力學(xué)模型：

該模型表示為Agenti在t+1時刻的意見值是Agenti在t時刻經(jīng)過一個單位時間后，根據(jù)相鄰節(jié)點(diǎn)的意見進(jìn)行了修正。Oi（t）表示Agenti在t時刻的意見傾向，aij表示輿情網(wǎng)絡(luò)模型中的鄰接矩陣。當(dāng)相鄰的節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j意見傾向值之差在閾值ε內(nèi)，節(jié)點(diǎn)之間的意見交互受節(jié)點(diǎn)之間的影響力、從眾性與信任度的影響。如果個體間的意見值差異超過閾值，兩個Agent之間就沒有交流的基礎(chǔ)，不會改變自身的意見值。

三、基于Netlogo高校網(wǎng)絡(luò)輿情演化仿真模擬

本文通過Netlogo平臺，對高校網(wǎng)絡(luò)輿情演化進(jìn)行仿真模擬。其中本文各類Agent屬性、參數(shù)及其含義如下表所示。

通過調(diào)整部分屬性參數(shù)，觀察在各種不同因素的組合下高校的輿情演化趨向。

（一）輔導(dǎo)員不參與學(xué)生意見交互情況

設(shè)置學(xué)生總數(shù)為600人，極端意見持有者比重各占10%，kmax設(shè)置為33，意見交互值設(shè)置為0.34。初始網(wǎng)絡(luò)如圖1（a）所示，深黑色圓點(diǎn)代表為持有反對意見的學(xué)生，深灰色圓點(diǎn)代表持有中立意見的學(xué)生，淡灰色表示持有支持意見的學(xué)生，在500 時間步長下，網(wǎng)絡(luò)中的意見分布圖如圖1（b）所示。

通過Netlogo軟件模擬可以觀察到，在隨機(jī)生成的初始網(wǎng)絡(luò)意見分布中，支持者、反對者、中立者人數(shù)平均，但隨著時間的推移與個體之間的意見交互的增加，中立者意見逐漸增多。表明在沒有輔導(dǎo)員介入的情況下，中立者意見較之反對者與支持者比例有明顯差異。