三方博弈視角下高校網絡輿情演化及應對策略研究

[福州大學 福州 350108]

引言

“教育是立國之本，強國之基”。自古以來，教育就備受重視，如何構建良好的教育體系和環境更是學界一直關注并研究的重點。隨著互聯網的全面普及，微博、微信、抖音等網絡新媒體（簡稱“網媒”）的出現，打破了傳統媒體的地域限制、時間限制以及形式限制。因其傳播的快捷性、互動性和全方位性等特點，網媒日漸成為網民表達意見訴求的主要載體，并提高了網民表達思想和傳播意見的速度和范圍，大大提升了高校網絡輿情事件的突發性及沖擊力，高校已成為輿情事件發生或傳播的重要場所。近年來，“翟天臨事件”“南京大學梁瑩教授學術不端”等各類學術不端行為的頻發和廣泛傳播，給我國高校教育環境提出了重大考驗。高校網絡輿情因其參與主體的特殊性，是一種需要特別關注的網絡輿情類型。這類網絡輿情事件如果處置不當，不僅會對高校師生生理、心理產生極大負面影響，還會影響學校聲譽，更有甚者，引發網絡群體極化或現實的群體性事件，對高校的和諧穩定造成威脅。因此，加強高校網絡輿情的研究，掌握高校網絡輿情演化規律，對提升高校應對網絡輿情能力具有十分重要的作用。

國內外學者都非常重視網絡輿情的研究，已有眾多學者對網絡輿情的基礎理論和演化機理等方面展開研究。在網絡輿情傳播機理方面，Liu等研究互聯網危機事件中的輿情信息監督和進化機制，并運用實例對模型的有效性進行檢驗[1]；Jiang等提出評估框架，將網絡上的非結構性公眾意見轉化為情感性和主題性的指標，并以三峽工程的網絡輿情為例，構建事后評估管理方法[2]；孫瑞英等以“魏則西事件”為實證研究對象，采集并整理數據，基于社會網絡分析理論，運用Ucinet軟件構建互動關系矩陣模型和Netdraw軟件繪制該事件輿情傳播網絡社群圖，從整體、局部和個體3個視角進行了該輿情傳播網絡結構測度分析[3]；Ai等以中國最流行的社交軟件— 微信為例，研究網絡輿情的地域互動特性，并認為網絡輿情應根據不同地域的經濟、歷史和政治特點采取不同的管理方法[4]；Wang等應用Bimodal Gaussian 模型來研究網絡輿情信息傳遞的關鍵性特征，從而分析社會事件在網絡上的傳播擴散機制[5]；李麗華等選取2017年發生在英國的5起暴恐襲擊作為研究實例，以推特（Twitter）上輿情數據為研究對象，對暴恐事件輿情傳播主體、信息特征和傳播特征進行分析，在實證研究中總結出暴恐事件在社交媒體中輿情傳播機制[6]。在高校網絡輿情傳播和應對方面，國外對高校網絡輿情的研究較少，國內有部分學者進行了研究。如陳建華等從信息生態系統視角出發，構建了移動環境下高校網絡輿情管理創新機制，從管理過程和信息生態系統機制融合角度進行深入探討，最后提出了高校網絡輿情應對策略[7]；陳福集等建立移動環境下高校網絡輿情演化的動力學模型，采用Vensim PLE軟件對模型進行仿真分析[8]；劉海鷗等針對傳統的微博輿情態勢難以定量化的問題，提出了基于Vague集的微博突發事件輿情態勢計量模型與方法，最后以“中國留學生馬里蘭演講事件”為例進行了實證研究[9]；凌晨等基于SOAR模型和情境危機傳播理論，設計高校網絡輿情網民群體決策模型，分析和預測在不同網絡輿情階段、不同應急響應措施下網民群體的行為決策規律演化[10]。

本文主要采用了演化博弈的方法研究和分析了三方行為選擇對高校網絡輿情影響。演化博弈是把博弈理論分析和動態演化過程分析結合起來的一種理論，其核心是“演化穩定策略”和“復制動態”[11]。在演化博弈中，博弈主體無法得到跟博弈內容有關的全部信息，其以“自身利益最大化”的原則為指導，不斷調整自己的行為策略，進而提升自己的博弈收益；通過多次的反復，整個博弈系統會趨于均衡狀態[12]。演化博弈能夠有效地分析有限理性的行為主體在信息不完全的情況下的行為范式，因此，該理論被廣泛地應用在不同的領域。由于演化博弈在行為分析上的優越性，一些學者開始將演化博弈應用于網絡輿情演化與控制上。陳福集等建立了網民、網絡媒體、政府三方博弈模型，用演化博弈方法求解分析三者行為的影響因素，并從政府角度提出相應的應對對策和建議[13]。宋余超等在輿情主題類別劃分的基礎之上，構建對應的三方博弈模型，運用演化博弈的思想求解不同情境下各個參與主體的演化穩定策略[14]。周飛等建立了網民、政府、網媒三方參與的網絡博弈場，用動態復制方程分析多個參與主體的策略選擇，并對政府的決策提出建議[15]。陳婷等將三方博弈理論引入BA無標度網絡，構建了基于多主體的網絡輿情演化模型[16]。董凌峰將系統動力學與演化博弈復制動態方程進行交叉，建立了基于SD的演化博弈模型[17]。Li等[18]和Xiao等[19]通過演化博弈理論來分別研究網絡輿情影響因素和擴散機理。Askarizadeh等提出一種演化博弈模型，用以分析社交網絡中謠言的傳播與控制，并研究了該過程中主要影響因素[20]。

從總體上看，國內外都有從演化博弈的角度對網絡輿情演化進行比較深入的研究。特別是國內，已有不少學者建立了網民-網絡媒體-政府等三方博弈模型，通過分析模型中的一些影響因素，進而從政府的層面提出相應的應對策略。但眾多文獻都是基于網絡輿情這個大環境進行的研究，針對特定的高校網絡輿情的研究文獻仍然是鳳毛麟角，采用演化博弈方法研究和分析意見領袖-網民-高校三方博弈下的高校網絡輿情的研究更是少之又少。鑒于此，本文構建了意見領袖-網民-高校三方博弈下的高校網絡輿情演化博弈模型，探討三方行為選擇對高校網絡輿情發展的影響并提出相應的對策，以期為高校有效應對網絡輿情事件提供理論支持和決策參考。

一、基本假設

假設1：高校網絡輿情博弈的參與主體為意見領袖、網民和高校三方。其中，高校往往既是高校輿情事件的發生地，又是事件的最終決策者。如何公平、公正、及時地處理輿情信息，降低對自身的影響是其考慮的重點。網民是高校輿情事件的傳播者，其獵奇心、從眾等心理極易產生錯誤言論，甚至會為了滿足自身虛榮心，而故意斷章取義、發表虛假言論，給社會帶來負面影響。意見領袖是高校輿情事件的發起者或主要推動者，因其廣泛的信息渠道及人脈關系等而具有一定的影響力。各主體的行為決策都受其他行為主體的策略選擇的影響，并且均以最大化自身利益為目標。

假設2：在輿論的演化過程中，意見領袖可以選擇“轉發”和“不轉發”兩種策略，即{轉發，不轉發}；網民可以選擇“參與”和“不參與”兩種策略，即{參與，不參與}；高校可以選擇“積極應對”和“消極應對”兩種策略，即{積極應對，消極應對}。

假設3：為了更好地分析意見領袖、網民和高校三方博弈主體下的行為決策，我們設計了三方主體相互作用或相互影響的參數，相關參數假定及含義如表1所示。

表1 相關參數假定及含義

假設4：意見領袖選擇轉發并評論策略時，在網民不轉發的情況下，意見領袖不會獲得關注，假設其收益為0，但會付出一定的時間精力等成本aC11（0

假設5：網民參與輿情討論，會獲得收益R20（心理滿足感和認同感等），意見領袖轉發的情況下，網民更容易得到信息，付出的時間成本為bC20（0

假設6：高校積極應對，受到網民的輿論打壓而造成的損失C30；高校消極應對，受到網民的輿論打壓而造成的損失會增加至C31（C30

根據以上假設，意見領袖、高校和網民的策略選擇和收益如表2所示。

表2 收益矩陣

二、三方博弈的復制動態方程及演化穩定策略

根據式(1)，意見領袖種群的復制動態方程為：

基于式(3)，可得網民種群的復制動態方程為：

根據式(5)，可得高校種群的復制動態方程為：

聯立式（2）（4）（6），可以得到意見領袖、網民和高校的復制動態方程為：

（一）意見領袖“轉發” 策略種群的復制子動態及穩定策略

根據意見領袖的復制動態方程式（2）可得：

1.y值變化對x值演化穩定性的影響

2.z值變化對x值演化穩定性的影響

具體如圖 1 所示：

圖1 意見領袖種群（x）演化趨勢示意圖

3.意見領袖種群規模穩定策略及意見領袖收益分析

根據上述種群規模的演化穩定策略分析，可得以下結論：

結論1：意見領袖是否轉發的概率，隨網民選擇參與的比例增加而增加。

證明：根據意見領袖的復制動態方程可以得到：

結論2：意見領袖是否轉發的概率，隨高校選擇積極應對的概率增加而減少。

結論3：意見領袖是否轉發的概率，隨網民參與時收益的增加和不參與時的損失的增加而增加。

（二）網民“參與” 策略種群的復制子動態及穩定策略

網民中選擇“參與”策略的種群規模為y，根據式（4）有：

1.x值變化對y值演化穩定性的影響

圖2 網民種群（y）演化趨勢示意圖

2.z值變化對y值演化穩定性的影響

3.網民種群規模穩定策略及網民收益分析

根據網民種群規模的演化穩定策略可以得到以下結論：

結論4：網民選擇“參與”的概率隨著網民參與輿情討論時，心理滿足感和認同感等收益的增加而增加，隨網民不參與輿情討論造成的潛在損失的增加而增加。

（三）高校“積極應對”策略種群的復制子動態及穩定策略

高校中選擇“積極參與”策略的種群規模為z，根據式（6）復制動態方程有：

1.x值變化對z值演化穩定性的影響

2.y值變化對z值演化穩定性的影響

3.高校種群規模穩定策略及網民收益分析

根據高校種群規模的演化穩定策略可以得到以下結論：

結論6：高校選擇“積極應對”的概率隨著積極應對時因為網民輿論造成的損失的增加而減小；隨著消極應對時因為網民輿論造成的損失的增加而增加；隨著積極應對時所付出的時間、人力等的成本的增加而減小。

圖3 高校種群規模（z）演化趨勢示意圖

三、對策與建議

在高校網絡輿情傳播的演化過程中，影響參與主體策略選擇的因素有很多，意見領袖、網民、高校任何一個參與主體的策略選擇發生變化都會使得影響因素發生改變，導致另外兩方的收益情況發生變化而改變他們的選擇策略。所以高校在制定應對策略時，要考慮影響博弈主體收益的主要因素，通過控制這些因素的變化來引導他們選擇高校所期望的策略。

（一）建立高校網絡輿情監測系統和應急機制

為降低網絡輿情事件發生的概率，高校在日常管理中要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立高校網絡輿情大數據臺賬系統，通過搭建關聯領域的數據庫、輿情基礎數據庫等，設置自身關鍵詞，實時記錄網站、博客、微博、微信、論壇等各個網絡平臺數據，利用大數據技術全面監測大學生中出現的不良苗頭，建立通暢的信息調查和反饋機制，有針對性地開展工作，將隱患消滅在萌芽狀態，最大限度地降低高校網絡輿情事件對高校的負面影響，實現事前防范。

另外，高校要針對當前生產、生活環境，動員全校師生，提前制定高校應急預案，提高信息處理能力，以防突發事件發生。高校輿情事件具有突發性、不穩定性，極易影響高校師生的生理和心理健康。一旦高校網絡輿情發生，高校可以迅速啟動已有的應急預案，并根據具體事件實時調整，第一時間了解師生需求，快速解決實際問題，降低師生對事件的不滿情緒，同時安排相應人員對其進行疏導，以求用最低成本，在最短時間內有效控制高校輿情事件的傳播，維護高校聲譽。

（二）發揮意見領袖作用，強化網絡輿論引導能力

意見領袖因其特有的信息渠道和人脈關系在高校網絡輿情演化傳播過程中具有重要影響。隨著新媒體的興起，信息往往會先由網絡媒介傳播給網民中的少數意見領袖，然后由意見領袖擴散給網民，從而給高校網絡輿情帶來較大沖擊力。在上文的結論1和結論2中，我們得出了意見領袖轉發的概率會隨著網民選擇參與的比例的增加而增加、隨著高校選擇積極應對的概率增加而減少。因此，高校要善于發現輿情事件中的意見領袖，加強與他們的信息交流和溝通，讓他們更清楚地掌握問題始末，提高其發布正面性信息的概率，降低網民被感染的概率和事件的衍生影響率，進而使網絡輿情朝著高校希望的方向演化，以實現對網絡輿情的有效控制。在結論7中，我們知道高校選擇“積極應對”的概率隨著消極應對時意見領袖轉發推動輿情給高校帶來的負面影響的增加而增加；隨著積極應對時意見領袖轉發推動輿情給高校帶來的負面影響的增加而減少。因此，為了應對意見領袖的轉發給高校帶來的不良影響，高校可以在師生中廣泛挖掘并培養那些政治上可靠、思想進步并熱衷于傳播消息和表達思想的“草根”意見領袖們，讓他們在網絡輿論中發出主流言論，引導輿論走向有利于高校的方向。

（三）及時引導，降低網民參與率

在結論5和結論6中，我們知道網民選擇“參與”的概率隨著高校積極應對時網民心理正面收益的增加而增加，隨著高校消極應對時網民心理負面損失的增加而減少；而高校選擇“積極應對”的概率隨著積極應對時因為網民輿論造成的損失的增加而減小。因此，當高校網絡輿情事件發生時，必須采取積極且合理的應對策略，盡量縮短信息的發布流程，增加信息的發布渠道和發布載體，在充分收集相關數據的基礎上，運用圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民特別是大學生及時了解事件背景及真相，提高大學生網民對信息的解讀能力和評判能力，避免他們胡亂猜疑和參與相關事件討論的積極性。在結論3和結論4中我們得出了意見領袖是否轉發的概率還會隨著網民參與時收益的增加和不參與時的損失的增加而增加，而網民選擇“參與”的概率隨著網民參與輿情討論時，心理滿足感和認同感等收益的增加而增加，隨網民不參與輿情討論造成的潛在損失的增加而增加。因此，高校可以通過心理健康教育等途徑，降低網民盲目參與輿情事件時的滿足感、認同感等收益，同時，對于網民造謠、傳播不良輿論等行為應加大處罰力度，提高造謠成本，從而降低網民參與不良輿情事件的概率，降低高校積極應對時所付出的時間、人力等成本，最終降低輿情事件對高校的不良影響。

四、展望

本文基于演化博弈方法構建了意見領袖-網民-高校三方博弈主體行為的演化模型，詳細分析了三方博弈主體行為選擇對高校輿情事件發展的影響，并根據分析結果提出了相應的對策建議。該研究豐富了高校網絡輿情的理論研究，也拓展了網絡輿情的理論方法研究，具有一定的理論、實際意義。但本文只考慮了高校、意見領袖和網民三個參與主體以及每個主體兩個策略選擇，實際問題中，高校網絡輿情事件涉及的主體可能還有政府、網媒等其他利益相關者，每個主體可能存在三個或多個策略選擇。因此，我們未來會進一步研究四個及以上主體，且每個主體有三個及以上策略選擇的高校輿情演化機制，為高校有效引導輿情發展提供理論支持。