基于謠言傳播模型的　　“微博社區”負面信息擴散效應及案例研究

雷宏振　章　俊　蘭娟麗　袁　丹

（陜西師范大學國際商學院 ，陜西 西安710100）

·理論探索·

基于謠言傳播模型的“微博社區”負面信息擴散效應及案例研究

雷宏振章俊蘭娟麗袁丹

（陜西師范大學國際商學院 ，陜西 西安710100）

微博在成為新的網絡社區平臺的同時 ，也成為負面信息傳播的主要載體，本文基于謠言傳播的SIR模型，構建了 “微博社區”負面信息的傳播模型 ，并利用社會網絡分析方法，以浙江義烏 “微笑哥”之謎為實證研究對象，研究結果表明網絡社區內負面信息擴散的關鍵節點單一，信息傳播路徑分散 ，節點自接受信息的途徑寬，整個負面信息傳播網絡呈現松散性特征。

微博社區 ；負面信息 ；擴散效應 ；案例研究

在Web2.0時代，微博作為一個 “自由互動空間”，在表達個人言論、情感、意見的同時，也成為負面信息的主要載體。同時，由于微博信息主體身份的隱蔽性，微博監管的困難，使得負面信息在短時間內得到快速傳播，因此，研究 “微博社區”負面信息傳播機理及擴散效應，并在此基礎上進行有效的預見和控制可以起到積極的作用。在現實生活中，由于預見和控制滯后所帶來的負面信息的影響案例有許多，例如，2011年3月日本福島核泄露后所引起的 “搶鹽風波”，2014年9月25日的海口12歲男孩疑食老鼠肉風波，這都引起了極大的社會恐慌。本文試圖運用社會網絡分析方法 ，研究微博社區內負面信息傳播的形成機理及其效應，為微博社區內負面信息傳播的引導和控制提供決策參考。

1　相關文獻述評

社區的概念最早是由德國社會學家滕尼斯在其1887年出版的 《社區與社會》中提出，他所說的 “社區”指的是一種基于血緣關系或自認情感的社會有機體。隨著互聯網時代的到來 ，人們通過互聯網交流形成了具有共同價值觀、共同歸屬感的群體，這時，強調具有 “精神共同體”屬性的 “虛擬社區”便凸顯出來，本文所研究的微博社區便是虛擬社區的一種呈現形式 ，作為虛擬社區的一種表現形式，微博社區是指微博主體利用微博客戶端，圍繞共同的興趣和共同的需要進行頻繁的社會互動而形成的具有文化認同的共同體和虛擬的活動場所，微博社區內的交往具有超時空性、人際互動具有匿名性。微博社區作為用戶信息分享、傳播與獲取的平臺，不同于傳統的虛擬社區，它更強調關注信息的產生、擴散和傳播。

然而，學術界對于微博社區的研究相對缺乏 ，國外對微博的研究，以對Twitter的研究為主，Kristina研究了新聞事件在Twitter中的傳播，發現社會網絡在信息傳播中起到關鍵角色的作用，信息網絡結構會影響信息傳播［1］。Kwak等人通過大規模分析Twitter數據，發現一條信息一旦被評論，就將快速的在網絡中擴散 ，而且還得出了Twitter的網絡結構具有非冪律分布、高效率和非互惠性的特征，與人類社會交流網絡具有極大不同［2］。此外，還有學者對微博信息傳播特征進行了研究，發現了微博信息傳播具有間接性、路徑短、時效性特征［3－7］。國內對微博的研究主要集中在新浪微博、騰訊微博的實證研究方面，平亮、宗利永從社會網絡的研究視角出發，通過測量網絡結構的各種中心性，對微博信息傳播進行了分析［8］。在此基礎上，王曉光、袁毅、滕思琦從實證的角度，根據核心——邊緣理論和聚類分析方法，界定了微博社區中核心區域與外圍區域 ，并對微博社區內的交流網絡結構和特點進行了研究［9］。姜鑫、田志偉則以騰訊微博為研究對象，進一步證明了微博社區內的交流網絡具有小世界特征［10］。小世界現象的特征是指既具有較高的聚類系數，又具有較短的平均路徑長度的網絡，存在小世界現象的網絡稱為小世界網絡。在用戶交流網絡特征的基礎上，劉金榮以 “薊縣大火”微博謠言為實證研究對象 ，分析了網絡中關鍵節點對謠言傳播路徑和傳播速度的影響 ，厘清了其傳播規律［11］。類似的還有許玉、宗乾進、袁勤儉、朱慶華等人以典型的銀行信用卡負面口碑事件為例，分析了微博社區中負面口碑的傳播路徑、負面口碑的控制能力［12］。

但是，現有的研究沒有對微博社區內負面信息的傳播進行研究，本文將利用社會網絡的分析方法在這一方面進行探討。負面信息是指能夠對個人、社會產生消極影響的，不符合社會實踐的規律性、目的性的各類信息，這類信息的呈現形式可以是一張圖片、一條文本信息或者是一段視頻，同時，這里所研究的負面信息僅限定為通過微博手段進行傳播的負面信息。

2　負面信息傳播模型構建

微博社區內負面信息傳播有其特有的傳播機理和傳播特征，但是目前關于信息傳播模型應用最廣泛的是經典的謠言傳播模型，即SIR模型，負面信息雖然與謠言傳播模型有諸多相似之處，但是，也有區別，因此，結合負面信息傳播過程的實際情況 ，我們對經典謠言SIR模型進行了改進，改進后的負面信息傳播模型包含以下4種狀態：未得到負面信息狀態 （S態）、得到負面信息并繼續傳播狀態（I態）、得到負面信息但不確定是否繼續傳播狀態 （IR態）、得到負面信息不繼續傳播狀態 （R態），模型中各狀態轉移情況如圖1所示。

圖1　RR負面信息傳播模型動態轉移圖

根據圖示，微博社區負面信息傳播模型中4種狀態的轉移情況如下：某節點未得到負面信息時 ，處于S態，當它收到負面信息后，以一定的概率轉變成I態或IR態，I態向其所有關注節點繼續進行信息傳播后轉變為R態，處于IR態的節點需要進一步等待其它因素的影響，轉變為I態或R態。

對于上述模型做如下說明：

（1）由于微博負面信息傳播網絡的復雜性和用戶行為的隨機性，假設負面信息只能通過用戶的 “轉發”關系、“評論”關系網絡進行傳播，其它渠道的傳播不在本文考慮范疇。

（2）微博信息具有時效性，隨著時間的推移，被繼續傳播的概率遞減。在經過一定的時間后，處于IR態的節點都轉變為R態，最終網絡中將只存在S態和R態的節點。

（3）微博社區負面信息傳播的影響因素有3個：負面信息網絡拓撲結構復雜性、負面信息復雜屬性、信息節點（微博用戶）屬性復雜性。

負面信息傳播模型的形式化形式即：

微博社區負面信息傳播復雜網絡可以表示為有向圖G =，?V∈V，v代表負面信息傳播網絡中的一個用戶節點，?e=（u，v）∈E，u，v∈V表示用戶u關注了v，表示用戶總數，表示邊總數。結合本文構建的負面信息傳播模型 ，如果某個節點用戶轉發或者評論了某條信息，那么這條信息就會傳播給所有關注他的節點 ，負面信息得到繼續傳播 ，負面信息的傳播主要受信息節點檢查信息的時間、評論或轉發概率的影響。因此，針對負面信息傳播模型做出如下假定：

（1）信息節點檢查負面信息的離散時間序列為標記為Tn，n=1，2，…。信息節點 i在時刻Tn檢查信息的概率為pin，i=1，2，…，由于微博社區內節點用戶行為是相互獨立的，所以pin∈［0，1］是獨立的隨機變量。

（2）若在時刻 Tn，信息節點 i已經接受了該條負面信息 ，且該條負面信息得以繼續傳播的概率為 qin，則它是負面信息屬性因素、信息源因素及信息節點主觀因素的函數：

在上述公式中 ，λ1代表負面信息的屬性因素、信息節點主觀因素 （即信息節點在收到負面信息后，不受其他因素影響的條件下轉發或評論的概率）。本文假定λ1∈［0，1］是獨立的隨機變量，m表示在時刻Tn已接收到負面信息的累計次數，α表示負面信息源的累計可信度 ，β表示累計強關系數。因此 ，當信息節點僅接受1次信息時 ，信息繼續傳播的概率取決于 pin和λ1的值，二者的值越大，負面信息傳播的概率就越大，隨著 m值的增加，α和β的值也增加，而 qin無限趨近于0。

負面信息傳播模型揭示了微博社區內負面信息的動態轉移模式，根據負面信息傳播模型，微博社區內負面信息在動態轉移的過程中可能具有松散性特征，接下來我們將通過案例研究對微博社區內負面信息傳播網絡的密度、中心度進行分析，進一步探析微博社區內負面信息傳播的特點。

3　案例研究

本文選取的案例來自新浪微博，即2014年7月15日23時28分，一名經過實名認證的名為 “吳法天”的微博用戶發表了一篇名為 《義烏 “微笑哥”之謎》微博，在微博中爆料了這樣一條信息：浙江義烏工業園區張滸村一位80歲的老人與幾位婦女向工業園區局長下跪 ，哭求解決問題，但該局長面對下跪群眾無動于衷且笑容燦爛。中午，義烏工業園區針對此事回應稱 ，真相并非如此，期間有村民跟該工作人員打招呼，他禮節性微笑回應。這條消息迅速在微博上發酵 ，被轉發126次，評論91次。

本文基于新浪微博API，利用自編程序來獲取本研究的數據：獲取該條負面微博日志的評論信息，主要包括用戶評論內容、用戶ID。在此基礎上，構建一個基于負面信息傳播的社會網絡 ，其中節點表示信息的產生者和傳播者，具體到本研究而言，是對 “吳法天”所發微博而進行評論的用戶、被評論用戶轉寄 （@功能）給的用戶、以及 “吳法天”本人。

通過以上的三類用戶構建鄰接矩陣 ，表示他們之間信息傳播的關系，其中，矩陣的 “行”代表信息發送者，“列”代表信息接受者。如果這些用戶中某位用戶將信息傳遞給了另一位用戶 ，則對應的行列元素值為1，否則為0，最終得到一個二值矩陣。將鄰接矩陣導入社會網絡分析軟件Ucinet，然后用運用Ucinet的繪圖軟件工具Netdraw繪制出該微博社區內交流網絡的社群圖 （見圖2）。

圖2　RR微博社區內交流網絡的社群圖

3.1網絡密度測度與分析

網絡密度是指社會網絡圖中節點與節點之間聯系的緊密程度，表示社會網絡圖中節點成員之間信息互動傳播的緊密性，網絡密度的測量需要考察社會網絡圖中實際存在的連接數與最大可能存在的連接數之比。在一個包含 n個點的有向網絡圖中，所能包含的最大連接數恰恰等于它所包含的總對數，即n（n－1），所以其密度為l/n（n－1），其中，l為社會網絡圖中實際存在的連接數。

運用UCINET軟件對 “浙江義務微笑哥”這個負面信息整體網絡鄰接矩陣數據進行密度測度，結果如表1所示。根據結果顯示，在由58個傳播節點組成的 “義烏微笑哥”負面信息傳播網絡中，實際存在的連接數為73條，即73對節點之間存在聯系，且整體網絡間的密度為0.0221。這個測量結果表明這則負面信息傳播的過程中，傳播節點與傳播節點之間的聯系并不緊密，不存在普遍的、密切的交流關系。對此，我們通過構造一個隨機試驗網絡來進行對比研究。

表1　R負面信息傳播整體網絡密度測度

本文選取的案例網絡中的連線數為73條，節點為58個。在UCINET軟件中構造一個擁有58個節點的隨機試驗網絡，并計算該試驗網絡的網絡密度，結果為0.063，如表2所示。

表2　R隨機網絡密度測度

將 “浙江義烏微笑哥”這個負面信息網絡與隨機試驗網絡的參數進行對比，發現 “浙江義烏微笑哥”這則負面信息網絡的密度要遠遠小于隨機試驗網絡。這說明，負面信息在傳播的過程中，傳播主體與傳播主體之間的互動交流較少，聯系不夠緊密，整個網絡的關系形態松散，主要原因在于新浪微博用戶之間缺乏廣泛的互動交流。

3.2網絡中心度測度與分析

網絡中心度是社會網絡分析研究的重點，它表明了網絡圖中各個節點在整體網絡中的具體位置，進一步而言，中心度反映的是網絡中的節點在網絡中的中心權力和中心地位。在負面信息傳播的網絡中，節點的中心度不僅僅是顯示其所處位置與權力 ，更體現了網絡節點對網絡內部信息流動的控制能力，從而反映了負面信息傳播過程中的路徑特征。刻畫中心度的指標有點的度數中心度、點的中間中心度、點的接近中心度。

3.2.1點的度數中心度

節點的度數中心度有兩類——絕對中心度和相對中心度。點的絕對中心度是指該點直接相連的點的數量，點的相對中心度是絕對中心度的標準化形式。點的度數中心度反映的是網絡中節點的交互能力，如果一個網絡節點與很多其它節點直接相連，就認為該節點的度數中心度較高，該節點越接近于社會網絡的中心位置，該節點的社會地位越高，權力也就越大。在節點為n的有向網絡圖中，相對度數中心度的表達式為：

其中C′D（ni）表示第 i個節點的中心度。

運用UCINET軟件對 “浙江義務微笑哥”這個負面信息網絡進行點的度數中心度測度，結果如表3所示。從結果可以看出 “義烏微笑哥”負面信息傳播網絡的整體點度中心度為2.172，1號 “吳法天”是整個負面信息傳播網絡中的關鍵節點，明顯高于實驗網絡中其他節點，這說明在整個負面信息傳播的過程中，1號 “吳法天”處于整個負面信息傳播網絡中的中間位置，與其它眾多節點之間存在著交流，并且控制著其它節點對負面信息的接受和傳播，但是，我們也發現網絡中關鍵節點單一，信息傳播路徑分散。

表3　RR“義烏微笑哥”信息傳播網絡點度中心度測度結果（前10個）

3.2.2點的中間中心度

節點的中間中心度是用來測量某個節點作為中介的作用與功能，也就是該節點作為 “橋”存在能力的大小，在一個完整的網絡圖中，如果網絡的行動節點處于許多交往網絡路徑上 ，那么 ，可以認為此節點在網絡結構中處于重要地位，因為此節點能夠控制其它兩節點之間的交互溝通，“處于這種位置的個人可以通過控制或者曲解信息的傳遞而影響群體。”［13］如果說一個點處于許多其他點對的最短路徑上 ，我們就說該點具有較高的中間中心度，一個網絡節點的中間中心度越高 ，那么越多的節點就必須通過它才能進行溝通互動。中間中心度的表達式為：

其中bjk（i）表示第三點 i能夠控制此兩點的交往能力，即 i處于j和k之間的捷徑上的概率。

運用UCINET軟件對 “浙江義務微笑哥”這個負面信息網絡進行點的中間中心度測度，結果如表4所示。從結果可以看出“義烏微笑哥”負面信息傳播網絡58個節點中 ，13個節點的中間中心度大于0。其中，最大中間中心度為959，為原文作者 “吳法天”，其次是 “吳飛微議”、“王海涖”、“mixiahmixiahm ixiah”，中間中心度分別為392、192、153。這說明這幾個微博用戶在“義務微笑哥”這條負面信息傳播的過程中具有一定的“控制力”，就整個網絡而言,網絡中的大部分節點不需要別的節點作為橋接點，便可以接受信息，反映了負面信息傳播的分散特征 ，其傳播路徑以“吳飛微議”、“王海涖”、“mixiahmixiahmixiah”3個節點為中心分散傳播。

表4　RR“義烏微笑哥”信息傳播網絡中間中心度測度結果（前10個）

3.2.3點的接近中心度

節點的接近中心度指的是該節點與圖中其它所有其他點的最短距離之和，接近中心度是一種針對不受他人控制的測度。如果一個點與網絡中所有其他點的 “距離”都很短，則稱該點具有較高的接近中心度。具有較高接近中心度的節點，在信息傳遞過程中較少依賴他人，其測量公式為：

其中，dij是點i和j之間的捷徑距離 （即捷徑中包含的線數）。

運用UCINET軟件對 “浙江義務微笑哥”這個負面信息網絡進行點的接近中心度測度，結果如表5所示。從結果可以看出，網絡中的大部分節點的接近接近中心度接近于0，這說明在負面信息傳播的過程中，節點與節點之間的信息依賴程度較高，負面信息資源的傳播被一些中心節點或小團體所控制，信息如果不經過中心節點或小團體，那么負面信息的傳播就會受阻，不能順利地從一個節點傳播到另一個節點。這也說明負面信息傳播路徑較長，傳播形態松散。

表5　RR“義烏微笑哥”信息傳播網絡接近中心度測度結果（前10個）

4　結論與啟示

基于實證數據對微博社區內負面信息傳播的研究一直較為匱乏，本文通過實證分析新浪微博上的一個負面信息 ，來獲取負面信息傳播的網絡結構，構建了微博社區內負面信息的傳播模型，描繪了負面信息傳播的動態轉移模式，并利用社會網絡的分析方法 ，比較案例中的 “浙江義務微笑哥網絡”與隨機試驗網絡的網絡密度 ，發現試驗網絡的密度小于隨機網絡的密度，證明了微博社區內負面信息傳播具有松散性特征。進一步通過對負面信息傳播網絡的點度中心度、中間中心度、接近中心度的分析，發現影響整個網絡內信息擴散的關鍵節點單一，信息傳播路徑分散，節點自接受信息的途徑寬，節點與節點之間的相互依賴程度較高，節點的這些特征促使了負面信息傳播松散性的形成。

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（本文責任編輯：孫國雷）

The Diffusion Effect of“Weibo Community”Negative Information Based on the Rumor Spreading Model and Case Studies

LeiHongzhen Zhang Jun Lan Juanli Yuan Dan
（International Business School，ShaanxiNormal University，Xi'an 710100，China）

Weibo as a new online community platform，also become themain carrier of negative information.This article constructed the negative information propagationmodel about“Weibo community”based on the SIRmodel，and using social network analysismethod to analyze the Yiwu incidents，the research results showed that the network community has little key nodes and information transmission path scattered，nodeaccepts theway of informationwidely，mostof thenode is not controlled by others，the negative information dissemination network presents loose sexual characteristics.Then the paper could use the conclusion to control the negative information.

Weibo community；negative information；diffusing effect；case study

雷宏振 （1966－），男，副院長，教授，博士生導師 ，研究方向：知識管理 ，社會網絡。

10.3969/j.issn.1008－0821.2015.05.006

G206.2

A

1008－0821（2015）05－0030－05

2015－01－16

2014年度國家社會科學基金項目 “網絡群間負面信息傳播的擴散機制、收斂性及風險控制研究”（項目編號：14BSH052）；陜西師范大學復雜性科學交叉學科平臺研究成果之一 （無項目名稱及項目編號）。