基于復雜網絡的突發事件網絡輿情演化分析

劉威

【摘要】從研究復雜網絡系統結構的基礎下，借助研究復雜網絡的手段及其方法來對輿論的形成、傳播及演化進行研究，首先從靜態拓撲入手，分析靜態拓撲下輿論的發生發展狀況。然后通過建立有界離散觀點動力學模型和馬爾科夫動力學分析來揭示輿論信息在社會網絡中的形成、傳播及演化規律。最后用實驗模擬來佐證了理論分析的合理性，證明方案可以防止偏離正軌的輿論事件任意擴散，以及時進行引導。

【關鍵詞】復雜網絡 突發事件 網絡輿情 動力學

1引言

復雜網絡的基本思想是用網絡的形式描述現實世界中存在的復雜系統，通過對網絡結構的分析，更好的理解復雜系統本身的某些特征。它為人類研究復雜性問題帶來了新的視角，也為時間序列數據分析和挖掘提供了新的思路，即使復雜網絡分析網絡輿情的演化成為了可能。本文力求用復雜網絡方法對突發事件網絡輿情進行分析，重點分析事件發生后，公眾對突發事件的輿情反饋，并結合生命周期理論構建突發事件網絡輿情監測與引導模型，對公眾反饋的網絡數據進行監測，以確定適宜的輿情引導策略。

2突發事件時空復雜網絡構建

至此，可以將突發事件產生的時空數據轉化為一個無向加權的時空復雜網絡。然后，以一天為一個時間單位進行時空復雜網絡演化，測算以24小時為一個時間單位的時空復雜網絡的各參數的變化，以此來對突發事件的網絡輿情進行監測。

3網絡拓撲上的輿論動力學演化分析

3.1輿論動力學建模

考慮一個包含多個Agent的系統。一般情況下，一個Agent既不會一味的與他人分享自己的觀點也不會完全無視他人的觀點，而是在考慮了其他人觀點的前提下形成自己的觀點，因此，每個Agent可以將所有自己接受到的觀點進行建模分別權衡，然后得到觀點的平均值，這樣不斷平均鄰居觀點而形成自己觀點的過程就是一個離散的動力學過程。隨著時間的繼續，每個Agent的新觀點值就會彼此靠近直到這些Agent形成一致狀態。考慮一個包含n個Agent的系統。為建模輿論形成的重復過程，我們將時間變量離散化t={0，1，2，w}。

4結語

本文整合改進了有界輿論傳播模型，對基于社會網絡的輿論形成、傳播、及演化研究，在一定程度上為政府及社會輿論管理部門在進行輿論引導、信息透明化等等工作上提供了必要的依據，防止因輿論的不恰當傳播造成社會危害事件的發生。在輿論環境變化無常的今天，能夠準確把握輿論演化動向，可以有效快速的對偏離正軌的輿論事件及時進行引導，防止其任意擴散，造成不必要的后果。從研究方法上來看，本文借助研究復雜網絡的手段及其方法來對輿論的形成、傳播及演化進行研究，先從靜態拓撲入手，分析靜態拓撲下輿論的發生發展狀況，進而又構建了動態拓撲環境下來對輿論走向進行了研究，用實驗模擬來佐證了理論分析的合理性。

參考文獻：

[1]項權，于同洋，肖人彬.突發事件網絡輿情演化與干預[J].計算機應用，2018，38（S2）：97-102.

[2]梁冠華，鞠玉梅.基于輿情演化生命周期的突發事件網絡輿情風險評估分析[J].情報科學，2018，36（10）：48-53.

[3]崔亞飛.突發公共衛生事件網絡輿情演化的計算機仿真研究[D].首都經濟貿易大學，2018.

[4]于兆吉，趙英姿.群體性突發事件網絡輿情的演化機理[J].沈陽工業大學學報（社會科學版），2018，11（05）：446-451.