基于超級媒體人的網絡輿論傳播偏差仿真研究

紀 浩，魏建良

(1.浙江農林大學，浙江 杭州 311300；2.浙江工商大學，浙江 杭州 310018)

1 引言

隨著移動互聯網的迅猛發展，以Facebook、YouTube、微信等為代表的網絡社交媒體全面滲透。作為一種覆蓋面極廣的無標度網狀結構，網絡社交媒體的信息交互與傳播呈現復雜特征。一方面，網絡信息傳播容易產生信息級聯效應，即后決策者僅觀察前人的選擇而不做思考的加以延續，導致群體涌現。另一方面，網絡節點之間的連接呈冪律分布，多鄰居節點對信息傳播起核心作用，個別節點甚至會演化為高權威性的“超級媒體人”，強烈干擾輿論傳播，造成不可控的廣泛影響。這在《華爾街日報》刊登關于香港修例風波的不實言論，《紐約時報》抹黑中國“疫情防控”等事件中已有充分反映。

當前，網絡輿論的偏差性傳播已成為全球范圍內不可忽視的一項社會事實，并逐漸成為輿論傳播領域的研究熱點。一些學者嘗試從網絡結構視角解釋網絡輿論的偏差性傳播，認為輿論的傳播速率、方向與網絡拓撲結構密切相關，例如，Sreenivasan等把在線社交網絡描述為具有相同度分布的“二叉樹”結構，并將輿論傳播抽象為一個動態的分支過程，進而研究信息的傳播偏差[1]。更多的學者從關系、內容、用戶角色等視角研究網絡輿論的偏差性傳播。Hosseinipozveh等[2]基于實時數據分析發現非信任關系普遍存在于社交網絡中，并證明觀點可以通過非信任關系無障礙傳播，從而導致輿論扭曲。Wu等[3]認為社交網絡上的虛假新聞能夠加快傳播速率和傳播范圍，造成網絡觀點扭曲。Chadwick等[4]發現網絡“小道消息”的分享是導致虛假信息和偏差輿論的重要因素。Clauset[5]等則認為“獨立傳播者”能通過鏈路以外的途徑傳播消息，從而改變非鄰居節點態度，引起輿論觀點區間的大幅度偏移。魏建良等[6]認為網絡輿論傳播的扭曲性偏差受制于類似于“超級用戶”節點的影響，并闡釋了超級用戶的屬性以及對輿論傳播的巨大干擾。

綜上，關于網絡輿論的偏差性傳播已有大量成果，但在新形勢下，仍有許多新問題有待解決。一方面，網絡結構與網絡輿論正呈現出融合發展態勢。另一方面，華爾街日報》等超級媒體人歪曲客觀事實的現象日益頻發，其所發布的爭議性內容更讓輿論“爆發”出一種前所未有的傳播態勢?；诖?，本研究改進傳統Deffuant模型，融合網絡結構、爭議性內容、超級媒體人等參數，通過實驗模擬輿論偏差性傳播，以期為政府等決策機構提供治理參考。

2 概念介紹與模型改進

2.1 Deffuant模型簡介

在Deffuant模型中，用戶數量通常設為N，每個用戶均擁有觀點值，本文將每個用戶在t時刻的觀點值記為xn(t)，其中n∈[1，2，…，n]，xn(t)服從[0，1]的隨機分布。Deffuant模型規定在t時刻從群體N中隨機選擇用戶i和用戶j，其意見值分別為xi(t)和xj(t)。如果用戶i、j的觀點差異小于某一個給定的值ε，即|xi(t)-xj(t)|≤ε時，用戶i、j可以發生觀點交互，否則觀點不會更新。觀點更新規則表示如下

(1)

其中，ε∈[0，1]，稱為用戶間的信任閾值，μ∈[0，0.5]，稱為觀點交互妥協系數，可以通過對μ值的調整設置不同性質的群體。當μ值較小時，交互雙方不輕易改變自身觀點；當μ值較大時，交互雙方容易對觀點選擇策略進行妥協。

2.2 超級媒體人概念

與超級媒體人相對的是普通自媒體用戶。在Twitter、Facebook等社交網絡中，普通自媒體用戶占據數量上的優勢，承擔信息的生產、分享和接收，但由于普通自媒體用戶具有較強的主題依賴性，其言論傳播范圍往往被局限在較小空間內。具體表現在，普通自媒體用戶往往在自己熟悉的領域發表觀點，而當涉及未知領域時，其很少分享信息。相比普通自媒體用戶，超級媒體人具有高權威性、高社會地位和高社會聲望，不僅參與網絡輿論，更是牢牢把握輿論主導權，其觀點能在全網絡進行傳播，進而造成廣泛影響，如2020年“新冠肺炎”期間，《紐約時報》、《衛報》和《華爾街日報》等國際性超級媒體人惡意歪曲事實，捏造不實言論污蔑中國的“抗疫”舉措，對中國的國際形象造成巨大傷害。

本文依據Cheng等[7]基于自信程度參數對意見領袖和普通用戶的區分，總結超級媒體人特征如下：

第一，權威性高，說服力強。超級媒體人擁有特殊社會身份和崇高社會地位，與普通自媒體用戶相比，其觀點滲透能力更強。

第二，頑固性高。超級媒體人在進行意見交互時，持續輸出自己觀點，較少受到其他用戶干擾，很少改變自身觀點。

第三，意見傳播范圍廣。超級媒體人幾乎不受傳播閾值的限制，能夠與網絡中的任意相鄰節點交換意見，跨閾影響非鄰居節點。

2.3 Deffuant模型的改進

Deffuant模型基于所有個體同質性的假設，然而真實網絡環境下，用戶是有差異的，彼此之間的社會地位和權威性差距會對交互規則產生影響?；诖耍疚慕Y合超級媒體人的特征對Deffuant模型的交互規則加以改進，使其更貼合實際的輿論交互。

①考慮節點的權威值屬性對意見交互的影響

通過增加節點之間被說服程度p為權重的網絡屬性，改變之前的無權網絡拓撲結構，令節點被說服程度p是關于權威值authority的函數，鄰居節點的權威值越高則該節點觀點受到的影響程度越大。其中，節點的權威值與自身的度值相關，即擁有較多鄰居用戶的節點相應具有較高的權威性，同時該節點被說服的程度越高，用算式表示為

(2)

其中，authority∈[0，1]。對于超級媒體人而言，其擁有最高權威值和最大的說服程度，因此，在意見交互模型中引入超級媒體人時，說服程度p是關于權威值authority的分段函數，用算式表示為

(3)

②考慮節點身份特征對傳統模型意見交互規則影響

當節點i和節點j均為普通自媒體用戶時，意見交互規則仍滿足傳統Deffuant模型的約定，即算式(1)。當節點i和節點j有其一為超級媒體人時，算式(1)的交互規則發生改變。不妨假定節點i為超級媒體人，節點j為普通自媒體用戶，則意見交互規則表述如下

(4)

同理，若節點i為普通自媒體用戶，節點j為超級媒體人，交互算式僅做對應改變即可。當節點i和節點j同為超級媒體人時，則兩者觀點都不發生改變，而本文假設網絡中只存在唯一超級媒體人，所以此種情況不做考慮。

值得注意的是，超級媒體人的影響力是跨域的，即超級媒體人不僅能對相鄰節點構成影響，對不與自己直接相連的節點，其觀點仍會以一定的概率傳遞過去。因此，當超級媒體人發表言論時，以概率k來連接與其不相鄰的節點，形成衍生網絡并產生效應。假設超級媒體人與不同節點之間的連接是獨立的，且重連的邊不與已存在的邊重復，定義k為衍生傳播影響系數。其中，k∈(0，1]，k值越大，表示超級媒體人的影響范圍越廣，當k=1時，代表網絡中所有和超級媒體人不相鄰的節點將全部受其影響。此時意見交互規則如下

(5)

③考慮爭議性信息對傳統模型意見交互規則影響

在復雜的網絡輿情環境中，信息的發布與分享具有便利性、主觀性與隨意性，由此所產生的網絡噪音會干擾正常的輿論傳播路徑，造成無法預料的輿論偏差。為此，本文考慮爭議性信息對意見交互的影響，借鑒網絡噪音的傳播理論，利用典型的高斯白噪聲加性噪聲，進行量化建模和推導分析。融入爭議性信息的意見交互算式如下：

當網絡中沒有超級媒體人時，即爭議性信息由普通自媒體用戶產生，且|xi-xj|≤ε時，觀點演化算式為

(6)

當意見交互雙方的其中之一為超級媒體人時，不妨假定節點i為普通自媒體，節點j為超級媒體人，此時信任閾值ε不再作為限制條件，則當節點j發布爭議性信息時，觀點演化算式為

(7)

同理，當節點i為超級媒體人，節點j為普通自媒體用戶，觀點演化算式為

(8)

當考慮衍生效應時，不妨假定節點i為超級媒體人，不相鄰節點為v，隨著爭議性信息因素的加入，觀點演化算式為

(9)

其中，算式中的a為節點受爭議性信息影響的程度，在[-1，1]上服從均勻分布，θ(t)為節點在t時刻發出的爭議性信息強度，θ(t)∈[0，1]。

3 實驗設計與仿真分析

3.1 實驗設計

本文基于Matlab平臺對輿論傳播進行仿真模擬，首先按照度值非概率加邊算法構建無標度網絡，設定網絡節點數量為500，仿真迭代次數為500，網絡中節點的初始觀點值服從[0，1]上偏態分布，約定觀點值處于[0，0.5]為負向輿論，觀點值在(0.5，1]的區間上為正向輿論。為得到較好的實驗效果，設定交互閾值ε=0.5，并約定當群體觀點值差異小于等于0.01時輿論收斂，超級媒體人的意見值設為1。同時，為減小實驗誤差，本文對意見交互模型進行了多個參數集下的蒙特卡洛仿真，并采用對多個網絡結構仿真取平均的結果，以減小意見交互過程的隨機性引起的干擾。

3.2 仿真分析

實驗一：理想網絡環境下的網絡輿論傳播仿真。在無權威用戶、無爭議性信息、不考慮網絡衍生效應的理想網絡環境下，通過改變群體初始態度傾向和觀點交互妥協系數μ值來模擬網絡輿論傳播。實驗中，記錄下μ為較小和較大值時的輿論演化情況，分別取μ=0.1和μ=0.9，如圖1所示。結果表明，第一，在理想網絡情境下，經歷一定時長的意見交互，輿論能夠收斂，收斂速度取決于節點之間的觀點交互妥協系數，即μ值。第二，輿論收斂水平與群體初始態度值相關，當群體中的大多數對某事件持批評或消極態度時，最終的觀點值會收斂至輿論值小于0.5的負向區間，如圖1(a)、圖1(b)。相反，若多數人持積極情緒時，群體觀點會偏移至輿論值大于0.5的正向區間，如圖1(c)、圖1(d)。

圖1 理想環境下的網絡輿論傳播

實驗二：用戶權威值改變下的網絡輿論傳播仿真。在不存在爭議性信息、不考慮網絡衍生效應、μ為固定值的無標度網絡中，設置本實驗的群體態度為中性值，即無正負性偏向，通過調整用戶權威值authority的大小模擬網絡輿論的傳播情況。實驗中，分別記錄下authority小于1以及等于1時對應的輿論演化情況，如圖2所示。結果表明，當authority小于1時(取值為0.5)，未出現偏差性傳播，并在一定時長內收斂。而當authority為1時，意味著網絡中出現了超級媒體人，此時，整體輿論態勢發生較大幅度的偏差，即以一定斜率偏向超級媒體人的觀點，并未有收斂趨勢。由此可以判斷，超級媒體人對輿論傳播具有強大的引導力，正常的輿論發展在超級媒體人的影響下產生偏差，同時驗證了前文對超級媒體人特征的假設。

圖2 用戶權威值改變下的網絡輿論傳播

實驗三：爭議性信息存在下的網絡輿論傳播仿真。第一種情況，當網絡中沒有超級媒體人時，即權威值authority不為1，同時不考慮網絡衍生效應，并保持μ值固定，通過改變爭議性信息的強弱研究網絡輿論的演化態勢。在實驗中，記錄下θ(t)=0.1和θ(t)=0.9兩種情況下輿論的演化情況，如圖3所示。結果表明，隨著爭議性信息強度的增加，整體網絡輿論的收斂能力逐漸減弱，即當θ(t)=0.1時，最終的輿論收斂區間約為[0.23，0.24]，由于本研究假設當群體觀點差異小于等于0.01時輿論收斂，因此當爭議性信息小于一定值時，網絡輿論仍會達到收斂。隨著爭議性信息的增大，群體觀點差異也相應擴大，當θ(t)=0.9時，整體輿論差異值約為0.1，已經不再符合輿論收斂條件，這與現實情況也是吻合的，即當網絡中充斥著大量爭議性言論時，用戶很難形成統一意見。

圖3 普通自媒體發出爭議性時的網絡輿論傳播

在第一種情況的基礎上將authority賦值為1，使網絡中出現超級媒體人，并保持其它條件不變。實驗中，調整爭議性信息強弱，記錄爭議性信息強度分別等于0.1和0.9時的輿論演化情況，如圖4所示。結果表明，當超級媒體人發表爭議性言論時，輿論傳播呈現不可控的扭曲狀態。按照第一種情況判斷，整體輿論的收斂范圍應該是小于0.3的負向態度，而在超級媒體人發出爭議性言論后，輿論演化的最終態度值卻為超過0.6的正向觀點，并有進一步趨向超級媒體人觀點值的態勢，且隨著爭議性信息強度的增大，輿論的扭曲性偏差幅度隨之加劇。可以推斷，超級媒體人釋放的爭議性言論干擾了網絡輿論的正常傳播，最終的輿論值會逐步趨于超級媒體人的觀點值，證明了超級媒體人對輿論傳播的強大引導力。

圖4 超級媒體人發出爭議性時的網絡輿論傳播

實驗四：納入網絡衍生效應因素的輿論傳播偏差仿真。設定權威值等于1，使網絡中存在超級媒體人，逐步增大網絡衍生效應系數k值，并記錄下其值為0.1和0.9時的輿論傳播情況，如下圖5所示。結果表明，隨著k值的增加，超級媒體人的影響范圍和滲透能力得到強化，其跨域所影響到的非鄰居節點數量增多，網絡輿論的偏差幅度加劇。不難推斷，在網絡衍生效應系數較大的社交網絡中，超級媒體人更容易實現對全網絡輿論的引導，此時，若非理性的超級媒體人刻意捏造不實消息誤導公眾，或許將會對社會發展造成無法預估的災難性后果。

圖5 考慮網絡衍生效應的網絡輿論傳播仿真

4 結束語

本文改進傳統DW模型的交互算法，設計了基于超級媒體人的觀點動力學傳播模型，并考慮用戶關系、節點身份、爭議性信息以及網絡衍生效應，通過MATLAB實驗模擬現實社交平臺中的意見交互與偏差性輿論傳播，得到如下結論：①整體網絡意見能夠在一定的時間范圍內達到收斂，最終意見的收斂范圍由群體中大多數用戶的態度值所決定；②受爭議性信息影響，群體輿論將很難收斂，最終會形成一定幅度的觀點區間，群體輿論在觀點區間內頻繁震蕩；③超級媒體人居于意見交換的核心位置，擁有高水平的權威值，不僅能夠干擾鄰居節點的態度和行為，而且能夠跨閾值干預非鄰居節點，其在輿論傳播中很容易成為普通用戶的參考對象，從而導致信息級聯效應的幾何級放大。尤其當非理性超級媒體人持有極端觀點時，則會很容易帶動群體輿論偏移至其所對應的偏向觀點，造成嚴重的輿論扭曲。

上述結論對政府、集團等主體進行網絡信息管理具有較好的現實指導意義。但本文目前僅考慮了爭議性信息和超級媒體人導致的網絡輿論傳播偏差問題，后續的研究將嘗試構建融入網絡社團結構、傳播預算與博弈、精英型群體等輿論傳播模型，以期對輿論傳播偏差效應進行更為深入的探討。