基于喚醒機(jī)制的微博謠言傳播模型

張志花 夏志杰 葛濤 薛傳業(yè)

（上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，上海201620）

基于喚醒機(jī)制的微博謠言傳播模型

張志花 夏志杰 葛濤 薛傳業(yè)

（上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，上海201620）

為了考慮意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)謠言傳播過(guò)程的影響，在傳染病模型ISR的基礎(chǔ)上，構(gòu)建考慮冬眠者被領(lǐng)袖傳播者喚醒的微博謠言傳播模型，給出相應(yīng)的平均場(chǎng)方程，并對(duì)其分析求解出謠言的傳播閾值，利用MATLAB對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值仿真和結(jié)果分析。模擬結(jié)果表明：在謠言傳播過(guò)程中，由于喚醒機(jī)制的作用，使得謠言的最終影響力增大，加快了謠言結(jié)束時(shí)間。政府部門(mén)及微博謠言控制部門(mén)可通過(guò)對(duì)微博中意見(jiàn)領(lǐng)袖的博文進(jìn)行監(jiān)督，盡量避免意見(jiàn)領(lǐng)袖有意或無(wú)意參與到謠言傳播中來(lái)，降低謠言傳播對(duì)公眾及社會(huì)造成的影響。

微博謠言；喚醒機(jī)制；冬眠者；MATLAB仿真

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，世界各地非常規(guī)突發(fā)事件頻頻發(fā)生，特別是在近十年里，我國(guó)非常規(guī)突發(fā)事件達(dá)到高峰階段，如2003年的“SARS”、2008年的汶川地震、2011年的溫州“7.23”動(dòng)車(chē)事故等等，非常規(guī)突發(fā)事件的發(fā)生嚴(yán)重威脅到國(guó)家的穩(wěn)定以及民眾的人身與財(cái)產(chǎn)安全。由于突發(fā)事件發(fā)生后，正常的信息傳播渠道遭到破壞，正確的信息傳播機(jī)制無(wú)法發(fā)揮作用，這期間很對(duì)不法分子利用民眾對(duì)信息渴求的心理散播謠言，以此來(lái)達(dá)到特殊目的。然而謠言的傳播，可能會(huì)造成嚴(yán)重的社會(huì)秩序混亂、巨大的經(jīng)濟(jì)損失、社會(huì)矛盾的激化［2－8］，特別是在突發(fā)事件發(fā)生后，會(huì)給突發(fā)事件的應(yīng)急造成嚴(yán)重的困難。另外，謠言本身的傳播也極易導(dǎo)致突發(fā)事件的爆發(fā)，比如“2012年12月21日，地球?qū)⒊掷m(xù)3天黑夜”，這一謠言引發(fā)民眾哄搶蠟燭。

截至2014年6月，中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量達(dá)6.32億，微博用戶數(shù)量為2.75億［1］。微博為人們提供了一個(gè)進(jìn)行信息交流的平臺(tái)，在微博發(fā)展的同時(shí)也出現(xiàn)了很多問(wèn)題，如“搶鹽事件”、“軍車(chē)進(jìn)京事件”、“金庸被死亡事件”等等，這些謠言的傳播不僅引發(fā)民眾的恐慌，干擾社會(huì)秩序，還對(duì)政府公信力造成損害，阻礙黨和政府執(zhí)政和施政［2－8］。如果政府相關(guān)部門(mén)公布信息不及時(shí)、不透明、不詳細(xì)，將導(dǎo)致謠言在短時(shí)間內(nèi)大范圍傳播，會(huì)造成極其惡劣的影響，甚至比突發(fā)事件本身更為嚴(yán)重的后果。法制網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)中心發(fā)布的《2012年網(wǎng)絡(luò)謠言事件研究報(bào)告》中指出，現(xiàn)階段微博成為網(wǎng)絡(luò)謠言的重災(zāi)區(qū)，有51.7%的謠言源自微博，或主要在微博上傳播［9］。上海交通大學(xué)輿情研究室研究指出，在近十年逐年遞增的影響公共政策的輿情事件中，意見(jiàn)領(lǐng)袖在其中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用［19］。因此研究意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)微博謠言傳播的影響，顯得越來(lái)越重要。如何有效引導(dǎo)意見(jiàn)領(lǐng)袖不造謠、不傳謠，以此降低謠言傳播的深度已成為政府有關(guān)部門(mén)的重要任務(wù)。

鑒于謠言傳播的危害性，很多學(xué)者對(duì)謠言傳播進(jìn)行了研究。Daley和Kendall［10］提出第一個(gè)謠言傳播數(shù)學(xué)（DK）模型。Maki和Thompson［11］通過(guò)對(duì)DK模型傳播規(guī)則的修改，構(gòu)建了MT模型。DK模型和MT模型均未考慮網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)謠言傳播的影響。Moreno［12］等比較規(guī)范地對(duì)人群進(jìn)行分類(lèi)，將人群分為無(wú)知者（Ignorant）、傳播者（Spreader）、免疫者（Stifler）3類(lèi)。求出了謠言在均勻網(wǎng)絡(luò)中的傳播閾值，當(dāng)謠言傳播率小于傳播閾值時(shí)，謠言就不會(huì)傳播，為謠言的應(yīng)對(duì)提供了一些建議與對(duì)策。Nekovee［13］等在經(jīng)典謠言傳播模型ISR基礎(chǔ)上，探討了遺忘機(jī)制對(duì)謠言傳播的影響。匡文波［14］等在奧爾波特（Gordon Willard Allport）模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建考慮信息不對(duì)稱(chēng)的微博謠言傳播、擴(kuò)散及消解模型，分析得出信息不對(duì)稱(chēng)性是消解謠言的關(guān)鍵性因素。阮璋瓊［15］等指出已有研究忽視了宏觀社會(huì)原因僅停留在個(gè)體心理層面，微博用戶應(yīng)該相互質(zhì)疑言辭內(nèi)容的真實(shí)性。劉金榮［16］利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法（SNA）探討了突發(fā)事件微博謠言傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、路徑、速度及范圍等問(wèn)題。石秋靈［17］利用SPSS軟件分析了影響微博謠言傳播的關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)回歸分析驗(yàn)證得出總覆蓋人數(shù)與其他各關(guān)鍵指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系。韓國(guó)良［18］等研究指出微博信息的碎片化、多媒體化、用戶的匿名性，是微博謠言產(chǎn)生的主要原因。

上海交通大學(xué)輿情研究室研究指出，在近十年逐年遞增的影響公共政策的輿情事件中，意見(jiàn)領(lǐng)袖在其中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用［19］。以上研究對(duì)謠言傳播的進(jìn)一步研究提供了理論支持，但均未考慮微博中有話語(yǔ)權(quán)的一類(lèi)人（即網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖）傳播謠言（以下簡(jiǎn)稱(chēng)領(lǐng)袖傳播者）時(shí)對(duì)冬眠者的影響。其中冬眠者為對(duì)謠言不感興趣或者因海量信息的出現(xiàn)而遺忘了謠言的人，這一群體遇領(lǐng)袖傳播者可被喚醒。基于此在傳染病模型ISR和遺忘機(jī)制的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于喚醒機(jī)制的微博謠言傳播模型，給出相應(yīng)的平均場(chǎng)方程，通過(guò)對(duì)模型穩(wěn)定狀態(tài)分析，求出謠言的傳播閾值，最后利用MATLAB對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值模擬及結(jié)果分析。

1 基于喚醒機(jī)制的微博謠言傳播模型構(gòu)建

假設(shè)微博是一個(gè)封閉的存在N個(gè)節(jié)點(diǎn)的均勻社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)可傳播信息的用戶，且節(jié)點(diǎn)總數(shù)N不變，信息是有向傳播的。考慮冬眠者遇領(lǐng)袖傳播者被喚醒轉(zhuǎn)化為傳播者的謠言傳播過(guò)程示意圖如圖1所示，微博社區(qū)的人群包括無(wú)知者I、傳播者S、免疫者R1、冬眠者R2，其中傳播者包括普通傳播者和領(lǐng)袖傳播者。圖1中參數(shù)含義見(jiàn)表1。

表1 微博謠言傳播模型圖中參數(shù)含義

圖1 微博謠言傳播模型示意圖

微博社區(qū)謠言傳播過(guò)程遵守的規(guī)則：（1）當(dāng)一個(gè)無(wú)知者遇到一個(gè)傳播者時(shí)，無(wú)知者以λ的比率轉(zhuǎn)變?yōu)閭鞑フ撸换蛘邿o(wú)知者對(duì)此謠言不感興趣也分不清真假，以γ的概率轉(zhuǎn)變?yōu)槎哒摺o(wú)知者遇到謠言傳播者后，表明他已經(jīng)知道了謠言，從而就從對(duì)謠言的無(wú)知狀態(tài)轉(zhuǎn)為知謠狀態(tài)，所以有λ＋γ＝1成立。（2）當(dāng)一個(gè)傳播者遇到一個(gè)免疫者時(shí)，傳播者以α的比率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒撸换蛘咭騻鞑フ咦陨韺?duì)謠言不感興趣或遺忘，以的比率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒撸缘谋嚷兽D(zhuǎn)變?yōu)槎哒摺＃?）當(dāng)一個(gè)冬眠者遇到一個(gè)領(lǐng)袖傳播者時(shí)，以β的比率被其喚醒，β為喚醒率。（4）冬眠者遇到領(lǐng)袖傳播者將被喚醒轉(zhuǎn)變?yōu)閭鞑フ撸庖哒卟辉賯鞑ブ{言也不會(huì)被領(lǐng)袖傳播者喚醒。

I（t）、S（t）、R1（t）、R2（t）分別表示無(wú)知者、傳播者、免疫者、冬眠者在t時(shí)刻的密度，并且有條件I（t）＋S（t）＋R1（t）＋R2（t）＝1成立。由以上假設(shè)和謠言傳播的規(guī)則，構(gòu)建微博謠言傳播的平均場(chǎng)方程，其中〈k〉為網(wǎng)絡(luò)平均度：

又有I（0）≈1，R1（0）＝0，則

又有I（0）≈1，R2（0）＝0，則有

假設(shè)謠言傳播結(jié)束時(shí)，無(wú)知者的密度I＝I（∞）＝limt→∞I（t），知謠者的密度用R表示，R＝R1（∞）＋R2（∞）＝limt→∞R1（t）＋limt→∞R2（t），知謠者表示聽(tīng)過(guò)此謠言的人群密度，代表謠言的影響力。當(dāng)謠言傳播結(jié)束時(shí)，微博社區(qū)中只有無(wú)知者、冬眠者、免疫者，即無(wú)知者I與知謠者R，且無(wú)知者與知謠者密度之和為1，因此有以下等式成立：

設(shè)函數(shù)

求函數(shù)f（R）關(guān)于R的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)，可得：

這說(shuō)明f（R）在［0，1）上是一個(gè)凹函數(shù)，又有

所以，當(dāng)f′（0）＞0即λ＞（δ1＋δ2）／（〈k〉）時(shí)，在（0，1）區(qū)域內(nèi)存在一個(gè)非零解R*使得f（R*）＝0。即λc＝（δ1＋δ2）／（〈k〉）為微博謠言傳播模型的傳播閾值。

如果謠言傳播率λ≤λc，謠言就不會(huì)傳播，因此可以從兩條路徑阻止謠言的傳播。首先我們可以設(shè)法減小謠言傳播率，以使其小于謠言傳播閾值的方法來(lái)阻止謠言的傳播；其次通過(guò)增大謠言傳播閾值λc，使謠言傳播閾值遠(yuǎn)大于謠言傳播率。由λc＝（δ1＋δ2）／（〈k〉），可知遺忘率δ1、 δ2越大或網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉越小，謠言傳播閾值λc越大。因此，可通過(guò)轉(zhuǎn)移民眾對(duì)當(dāng)前事件的注意力或削弱民眾對(duì)當(dāng)前事件的興趣，相當(dāng)于增大遺忘率δ1、δ2，使謠言傳播率遠(yuǎn)小于謠言傳播閾值。在Web2.0時(shí)代，在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（如微博、論壇等）應(yīng)用的普遍化，使得網(wǎng)絡(luò)平均度呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，謠言傳播更容易，謠言影響力更大。因此控制謠言利用新型社交媒體的傳播，是控制謠言傳播的重要任務(wù)。

2 數(shù)值模擬及結(jié)果分析

利用龍格——庫(kù)塔方法即（Runge－Kuntt）求解微分方程組（1）～（4），并分析網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉以及喚醒率β對(duì)微博中4類(lèi)人群密度的影響。本文考慮微博是1個(gè)有N個(gè)節(jié)點(diǎn)的混合均勻網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表1個(gè)人，假設(shè)N＝ 106，初始狀態(tài)只有1個(gè)傳播者，即

在λ＝0.8，γ＝0.2，β＝α＝0.4，〈k〉＝10，δ1＝δ2＝0.3時(shí)微博中無(wú)知者、傳播者、冬眠者、免疫者4類(lèi)人的密度隨時(shí)間的變化如圖2所示。由圖2可知無(wú)知者的密度在謠言傳播過(guò)程中不斷減少，穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)無(wú)知者密度趨于零；免疫者的密度在謠言傳播過(guò)程中持續(xù)增大；傳播者的密度在謠言傳播的一段時(shí)間內(nèi)不斷增大，達(dá)到峰值后逐漸減小至零；因領(lǐng)袖傳播者的喚醒，部分冬眠者被喚醒轉(zhuǎn)化為謠言傳播者，冬眠者的密度達(dá)到最大值時(shí)又開(kāi)始減小最后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)正是領(lǐng)袖傳播者的喚醒作用所致。當(dāng)謠言傳播結(jié)束時(shí)，微博中4類(lèi)人的密度均達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)。

圖2 無(wú)知者、傳播者、冬眠者、免疫者的密度隨時(shí)間演化的示意圖

2.1 領(lǐng)袖傳播者喚醒率β仿真與分析

考慮冬眠者遇領(lǐng)袖傳播者被喚醒轉(zhuǎn)化為傳播者的謠言傳播模型中，通過(guò)β來(lái)衡量領(lǐng)袖傳播者對(duì)冬眠者的喚醒力。圖3為不同喚醒率下傳播者、免疫者、冬眠者密度隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。在λ＝0.8，γ＝0.2，α＝0.5，〈k〉＝15，δ1＝δ2＝0.3時(shí)，由圖3（a）可知喚醒率β越大，謠言傳播結(jié)束時(shí)間越短，傳播者密度的峰值也越大，即謠言的最大傳播力與喚醒率為正相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明領(lǐng)袖傳播者對(duì)冬眠者的喚醒，使得傳播者密度增大，進(jìn)而影響無(wú)知者，使得更多人在很短的時(shí)間內(nèi)知道了此謠言，增大了謠言的最終影響力。由圖3（b）可知喚醒率β越大，免疫者的密度最終值越大，這說(shuō)明喚醒率β越大，知道謠言并且傳播謠言的人越多。由圖3（c）可知，當(dāng)喚醒率β＝0時(shí)，在謠言傳播過(guò)程中，冬眠者密度持續(xù)增大至穩(wěn)態(tài)終值，達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，這說(shuō)明當(dāng)喚醒率β為零時(shí)冬眠者將一直處于冬眠狀態(tài)，并沒(méi)有被領(lǐng)袖傳播者喚醒，也不會(huì)傳播謠言。但當(dāng)喚醒率β不為零時(shí)，因領(lǐng)袖傳播者的喚醒作用，部分冬眠者被喚醒，冬眠者密度達(dá)到最大值后有一定幅度減小，然后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，并且喚醒率β越大，處于冬眠狀態(tài)的人越少，謠言的最終影響力越大。

圖3 喚醒率β不同時(shí)，傳播者（a）、免疫者（b）、冬眠者（c）的密度隨時(shí)間的變化

2.2 網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉仿真與分析

在λ＝0.8，γ＝β＝0.2，α＝0.5，δ1＝δ2＝0.3時(shí)，網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉取不同值時(shí)微博社區(qū)中4類(lèi)人的密度隨時(shí)間變化如圖4所示。由圖4可知，網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉越大，相應(yīng)的曲線達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)所需時(shí)間越短，即網(wǎng)絡(luò)平均度越大，謠言傳播速度越快。由圖4（a）可知網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉越大，謠言傳播結(jié)束時(shí)，無(wú)知者的密度越小，趨于零。由圖4（b）傳播者密度隨時(shí)間變化趨勢(shì)可知，隨著網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉的增大，傳播者密度的峰值也逐漸增大，達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)所需時(shí)間越短。這說(shuō)明謠言的傳播力與網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉為正相關(guān)關(guān)系。由圖4（c）可知隨著網(wǎng)絡(luò)平均度的增大，免疫者的密度穩(wěn)態(tài)值在逐漸增大，這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)平均度越大，謠言影響力R越大。所以，當(dāng)一個(gè)個(gè)體與更多的個(gè)體接觸即網(wǎng)絡(luò)平均度較大時(shí)，加快了謠言傳播速度，使更多的無(wú)知者知曉了此謠言。由圖4（d）可知當(dāng)網(wǎng)絡(luò)平均度相對(duì)較小（〈k〉＝8）時(shí)，在謠言傳播過(guò)程中，冬眠者的密度不斷增大，最后有小幅度降低，這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉較低時(shí)，領(lǐng)袖傳播者的喚醒作用不太明顯；隨著網(wǎng)絡(luò)平均度〈k〉的增大，冬眠者密度的終值在不斷降低，冬眠者的密度達(dá)到峰值后有大幅度降低，這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)平均度越大，領(lǐng)袖傳播者的喚醒作用越大。在新媒體時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)工具如微博、微信、QQ等應(yīng)用的普遍化，使網(wǎng)絡(luò)平均度呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，導(dǎo)致謠言的傳播更容易、影響力更大。因此，控制謠言傳播的重點(diǎn)是控制謠言在網(wǎng)絡(luò)平均度比較大的網(wǎng)絡(luò)中的傳播。

圖4 〈k〉不同時(shí)，無(wú)知者（a）、傳播者（b）、免疫者（c）、冬眠者（d）的密度隨時(shí)間的變化

3 應(yīng)對(duì)微博謠言傳播的策略與建議

近幾年，國(guó)內(nèi)外許多“群體事件”的重大輿論影響都始于微博，微博已經(jīng)成為謠言傳播的“重災(zāi)區(qū)”。謠言的傳播會(huì)使民眾陷入極度的恐慌，擾亂社會(huì)秩序，嚴(yán)重影響政府公信力，更嚴(yán)重的是謠言本身的傳播可能導(dǎo)致突發(fā)事件的爆發(fā)。通過(guò)對(duì)基于喚醒機(jī)制的微博謠言模型研究，提出以下應(yīng)對(duì)謠言傳播的策略與建議。

3.1 加強(qiáng)對(duì)意見(jiàn)領(lǐng)袖的引導(dǎo)及管理

微博中意見(jiàn)領(lǐng)袖掌握著話語(yǔ)權(quán)，擁有大量的粉絲，有些粉絲數(shù)量多以?xún)|計(jì)。意見(jiàn)領(lǐng)袖發(fā)布的信息，會(huì)引起粉絲的大量轉(zhuǎn)發(fā)及評(píng)論，特別是有關(guān)社會(huì)公共事件所發(fā)布的信息，經(jīng)其粉絲的轉(zhuǎn)發(fā)及評(píng)論后，會(huì)改變輿論的動(dòng)態(tài)走向，甚至嚴(yán)重破壞現(xiàn)實(shí)社會(huì)秩序。本文研究指出，意見(jiàn)領(lǐng)袖傳播謠言加大了謠言的傳播速度與影響力。2012年5月，認(rèn)證用戶薛蠻子轉(zhuǎn)發(fā)“來(lái)自水里的避孕藥”，引起大量粉絲轉(zhuǎn)發(fā)及評(píng)論，這一事件使民眾陷入恐慌之中，影響民眾的正常生活秩序。意見(jiàn)領(lǐng)袖有意或無(wú)意參與謠言的傳播，都會(huì)引起其粉絲的響應(yīng)，最后造成嚴(yán)重的社會(huì)影響。因此，政府及微博相關(guān)部門(mén)應(yīng)對(duì)微博中意見(jiàn)領(lǐng)袖發(fā)布內(nèi)容進(jìn)行引導(dǎo)和監(jiān)督。突發(fā)事件發(fā)生后，政府可以及時(shí)向意見(jiàn)領(lǐng)袖分享正確的信息，讓意見(jiàn)領(lǐng)袖參與到辟謠中。另外，作為意見(jiàn)領(lǐng)袖要加強(qiáng)自己的社會(huì)責(zé)任，對(duì)發(fā)布的信息要確保真實(shí)，更不能為了謀取經(jīng)濟(jì)利益或?yàn)閿U(kuò)大影響而有意傳謠。

3.2 提高用戶媒介素養(yǎng)

微博為每個(gè)用戶提供了一個(gè)比較自由的信息發(fā)布、共享的平臺(tái)。微博只是謠言傳播的一個(gè)載體，其本身并不產(chǎn)生謠言。因此，可通過(guò)提高用戶的認(rèn)知能力和媒介素養(yǎng)，來(lái)降低謠言的傳播。首先，用戶應(yīng)提高自己的社會(huì)責(zé)任感，不造謠、不信謠、不傳謠、積極參與到辟謠組織中。其次對(duì)于自己關(guān)注的人發(fā)布的信息，應(yīng)通過(guò)自己獨(dú)立思考和判斷，確定無(wú)誤后再進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)或評(píng)論，避免被造謠者利用。最后政府或微博相關(guān)部門(mén)可對(duì)容易引起謠言的因素在網(wǎng)頁(yè)或客戶端中公示，用戶查閱后可提高自己的謠言辨別能力。

3.3 政府應(yīng)積極主動(dòng)應(yīng)對(duì)謠言傳播，完善相關(guān)法律法規(guī)

本文研究指出，網(wǎng)絡(luò)平均度越大，謠言傳播的速度越快、影響范圍越大，而微博自身的特性使其具有較大的網(wǎng)絡(luò)平均度，政府應(yīng)加大對(duì)微博謠言的關(guān)注度。政府應(yīng)積極主動(dòng)應(yīng)對(duì)微博謠言的傳播，政府機(jī)構(gòu)可以開(kāi)通官方微博，及時(shí)發(fā)布信息，提高信息的透明度，吸引更多人的關(guān)注，逐漸掌握話語(yǔ)權(quán)，引導(dǎo)輿論的走向，使真相出現(xiàn)在謠言傳播之前，有效控制微博謠言的傳播及其造成的影響。政府還應(yīng)對(duì)民眾反映的問(wèn)題及時(shí)回應(yīng)并給出解決方案，避免引發(fā)官民矛盾及謠言的傳播。

應(yīng)對(duì)微博中謠言的傳播，必須有完善的法律法規(guī)作為保障，要明確并加大對(duì)造謠者以及知謠傳謠者的懲罰力度，只有這樣才能有效減少謠言的傳播。此外，政府要加強(qiáng)對(duì)民眾的法制教育，宣傳傳播謠言的危害性，讓公民積極參與到謠言的應(yīng)對(duì)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文在已有謠言傳播研究和模型的基礎(chǔ)上，考慮微博中有話語(yǔ)權(quán)的一類(lèi)人傳播謠言時(shí)對(duì)其他人的影響，構(gòu)建基于喚醒機(jī)制的微博謠言傳播模型，并給出相應(yīng)的平均場(chǎng)方程，通過(guò)分析求出謠言傳播閾值。利用Matlab軟件對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值模擬，結(jié)果表明，喚醒率在謠言傳播過(guò)程中起著重要作用，網(wǎng)絡(luò)平均度越大，謠言的影響力越大。在Web2.0時(shí)代，在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（如微博、論壇等）應(yīng)用的普遍化，使得網(wǎng)絡(luò)平均度呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，謠言傳播更容易，謠言影響力更大。因此，謠言治理有關(guān)部門(mén)應(yīng)重點(diǎn)控制謠言在平均度較大的網(wǎng)絡(luò)中的傳播。意見(jiàn)領(lǐng)袖是微博中一類(lèi)特殊人群，當(dāng)意見(jiàn)領(lǐng)袖傳播謠言時(shí)，會(huì)喚醒冬眠者，使他們從冬眠狀態(tài)轉(zhuǎn)化為傳播謠言的狀態(tài)，此模型更符合微博謠言實(shí)際傳播情況，因此模型具有實(shí)際意義。本文僅考慮了均勻網(wǎng)絡(luò)中領(lǐng)袖傳播者對(duì)冬眠者喚醒的謠言傳播模型，未來(lái)會(huì)在非均勻網(wǎng)絡(luò)中研究領(lǐng)袖傳播者的喚醒作用對(duì)謠言傳播的影響。

［1］中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.第34次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告［EB／OL］.http：∥www.cnnic.cn／hlwfzyj／hlwxzbg／hlwtjbg／201407／t20140721_47437.htm.

［2］李建偉，郭文嘉.微博傳播功能的負(fù)效應(yīng)及其治理［J］.中州學(xué)刊，2012，（6）：206－208.

［3］林愛(ài)，張萍.微博中的謠言治理與防范［J］.新聞界，2013，（3）：3－7.

［4］劉楊，張愛(ài)軍.微博謠言及其治理［J］.渤海大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2014，（4）：45－50.

［5］陳少波.當(dāng)謠言邂逅微博，是自?xún)暨€是泛濫——自媒體環(huán)境下微博謠言的傳播學(xué)分析及辟謠方略［J］.新聞界，2012，15：50－53.

［6］李苒，劉媛.微博謠言的傳播特點(diǎn)及引導(dǎo)策略分析——以新浪微博為例［J］.電視研究，2013，（7）：37－39.

［7］魏姍姍.微博謠言的擴(kuò)散與消解［D］.濟(jì)南：山東師范大學(xué)，2013.

［8］劉佳.自媒體時(shí)代微博謠言的擴(kuò)散防御與消解［J］.理論學(xué)習(xí)，2014，（3）：40－41.

［9］法制網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)中心.2012年網(wǎng)絡(luò)謠言事件研究報(bào)告［EB／OL］.http：∥www.legaldaily.com.cn／index_article／content／2012－12／05／content_4031140.htm？node＝5955.

［10］DALEY D J，KENDALLD J.Stochastic Rumours［J］.Journal of Applied Mathematics，1965，1（1）：42－45.

Rumor Spreading Model Based on Wake up Mechanism in Micro－blog

Zhang ZhihuaXia ZhijieGe TaoXue Chuanye
（School of Management，Shanghai University of Engineering Science，Shanghai 201620，China）

In order to consider the influence of opinion leaders on rumors spreading process，on the basis of the infectious disease model ISR，the paper built micro－blog rumors spreading model that considering hibernation was awaken by opinion leaders，gave corresponding average field equations，and analyzed it find the threshold of the spreading of rumors，using MATLAB to the results of numerical simulation and analysis of the model.Simulation results showed that in the process of rumor spreading，due to the wake up mechanism，the rumors influence eventually increases，accelerate the rumor over time.Government departments and micro－blog rumors control department can supervision over the post through the opinion leaders and try to avoid opinion leaders consciously or unconsciously involved in the rumor spreading，reduce the impact of spreading rumors on the public and the society.

micro－blog rumors；wake up mechanism；hibernation；MATLAB simulation

10.3969／j．issn．1008－0821．2015．03．006

TP391

A

1008－0821（2015）03－0028－06

2014－12－30

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“非常規(guī)突發(fā)事件中社會(huì)化媒體不實(shí)信息的群體干預(yù)模式研究”（項(xiàng)目編號(hào)：14BTQ026）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“基于Web2.0技術(shù)的非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急信息共享模式與運(yùn)行機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號(hào)：12YJC630242）。

張志花（1988－），女，碩士研究生，研究方向：信息管理與信息系統(tǒng)。