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    基于系統(tǒng)動力學的微博輿情發(fā)展模型

    2014-08-15 09:33吳羽翔
    網絡空間安全 2014年6期
    關鍵詞:系統(tǒng)動力學建模

    【摘要】近年來,新浪微博逐漸成為大量網絡輿論的聚集地,許多網絡事件均在新浪微博上產生或是擴散,在這些事件中,只要處置不當便會造成嚴重的后果。如何科學地疏導微博輿情已經成為擺在各級政府面前的一道難題。本文利用系統(tǒng)動力學原理,針對新浪微博上的網絡輿情發(fā)展進行建模,通過系統(tǒng)動力學模型分析相關因素之間復雜的反饋關系,并進行仿真測試,為微博輿情引導提供有力的幫助。

    【關鍵詞】系統(tǒng)動力學;微博輿情;建模

    1引言

    系統(tǒng)動力學(System Dynamics)以系統(tǒng)思考為理論基礎,融進了計算機仿真模型,研究系統(tǒng)行為與內在機制間的相互緊密的依賴關系。系統(tǒng)動力學模型的基本組成包括“流”與“元素”。在網絡輿情研究中,一個網絡事件的整體發(fā)展過程可以形成一個系統(tǒng)動力學模型,整個事件的影響與規(guī)模視作一個“狀態(tài)變量”,事件的發(fā)展是一個“流”,隨著“流”的不斷運動,事件影響這一“狀態(tài)變量”將進行積累與損耗,由此可以描述事件從產生到高潮再到最后收尾的整個過程。

    近幾年來,新浪微博已逐漸成為大量網絡輿論的聚集地,許多網絡事件均在新浪微博上產生或是擴散。通過分析一些微博熱點事件發(fā)展過程,總結歸納網絡事件的發(fā)展受哪些因素的影響,通過建立微博輿情的系統(tǒng)動力學發(fā)展模型,可以模擬微博上非常規(guī)性突發(fā)事件的演變過程與系統(tǒng)內作用機制,來尋求針對微博熱點事件進行疏導的最佳解決方案。

    2基于系統(tǒng)動力學的微博輿論發(fā)展模型

    2.1模型建立

    2.1.1邊界確定與基本假設

    研究主體是網絡熱點事件在新浪微博上的發(fā)展演變過程與輿情作用機制。整個模型分為五個子系統(tǒng),分別是微博、網民、媒體、政府及事件本身,其高層關系圖如圖1所示。

    各個主體間相互影響導致微博事件熱度的增加與減少。在此,我們做出模型中的一個重要假設,因為我們的研究目的是尋求對微博熱點事件的干預方法,因此我們假設在模型中,政府的行為是完全“可控”的,即在模型中政府不會“自動地”對其他子系統(tǒng)的行為產生反饋,政府的一切行動與策略完全來自外部輸入數(shù)據(jù)。因此,在圖中代表政府的過程框可指向其他過程框,但沒有指向政府的過程框。整個模型如圖2所示。

    2.2子系統(tǒng)內部流圖分析

    2.2.1事件子系統(tǒng)

    事件子系統(tǒng)是整個模型的核心系統(tǒng),其包含一個流位變量和兩個流位速率變量。其反映的是微博事件熱度,由于事件熱度增加速率與減少速率不同,事件的熱度會持續(xù)變化。

    2.2.2微博子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)的兩個流位變量分別表示微博平臺上與事件有關的熱門微博數(shù)量及熱門微博轉發(fā)量(該轉發(fā)量指的是宏觀上的,所有與該事件有關的微博的轉發(fā)量),熱門微博的數(shù)量將影響微博轉發(fā)速率,同時,微博數(shù)量與微博轉發(fā)量將同時影響一個輔助變量“微博輿論效應”,該變量表示事件相關微博對整個事件的影響力。

    2.2.3網民子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)表示的是各類網民對事件的關注對事件熱度產生的影響。這一子系統(tǒng)是微博子系統(tǒng)的補充。有時候,有些人雖然沒有直接參與發(fā)布事件相關微博,但也在關注此事從而造成潛在影響。

    2.2.4媒體子系統(tǒng)

    媒體子系統(tǒng)包含“傳統(tǒng)媒體關注”與“門戶網站關注”兩個流位變量,其作用機制類似于“網民子系統(tǒng)”。兩種媒體由于其受眾與影響力不同,在計算對微博事件產生的影響時要使用不同的算法。

    2.2.5政府子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)表現(xiàn)的是政府在網絡事件中所進行的干預與引導手段?!拜浾摳深A策略”這一輔助變量是由外部輸入的,表示政府在該事件中采取何種方式對事件進行干預,它將影響“官方回應程度”與“輿論管控”這兩個流位變量的增長與減少速率。通過輸入不同的策略,我們可以觀察它對事件整體產生的影響。

    2.3高層結構間反饋分析

    回顧前面所給出的五個子系統(tǒng)間的高層關系圖,我們會發(fā)現(xiàn)不同系統(tǒng)間會相互影響,對此我們進行逐一分析。

    2.3.1官方子系統(tǒng)

    根據(jù)我們的假設,官方子系統(tǒng)不接受來自其他系統(tǒng)的反饋,只接受官方本身所做出的干預策略,這表現(xiàn)了一種政府不受干擾根據(jù)情況理智作出干預決策的理想狀況,在此我們暫時假設它成立。在該子系統(tǒng)中,官方公信力這一變量將影響媒體子系統(tǒng)中的“媒體影響力”,網民子系統(tǒng)中的“網民關注”與微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”,同時它還直接影響事件系統(tǒng)中事件熱度的增加與減少速率。

    該子系統(tǒng)中另一個值得注意的地方是“輿論管控”變量,該變量的增加可以降低微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”——刪帖與屏蔽關鍵詞可以輕松地讓平臺上的相關微博消失,但它同時也會對網民的態(tài)度及媒體報道造成一些負面影響,因此它還連接著媒體子系統(tǒng)和網民子系統(tǒng)。

    2.3.2微博子系統(tǒng)

    在微博子系統(tǒng)中,“微博輿論效應”變量將會同時對事件、媒體、網民三個子系統(tǒng)造成影響。相關微博的增加會使得事件進一步升溫,同時,它也會引起傳統(tǒng)媒體及門戶網站的關注,而相關微博的出現(xiàn)也使得更多網民對事件進行關注,從另一個方面對事件本身產生影響。

    2.3.3網民子系統(tǒng)

    網民子系統(tǒng)中有兩個對外影響,首先是“網民關注”這一輔助變量將影響事件熱度的增加速率,同時“理性網民關注”將會影響事件熱度的減少速率。

    2.3.4媒體子系統(tǒng)

    媒體子系統(tǒng)中“媒體報道”這一輔助變量將影響微博子系統(tǒng)中熱門微博增加速率(媒體的報道可能會讓網民想出新的段子),同時還會對事件產生直接影響。因為本文研究的是微博平臺的輿論發(fā)展模型,因此不考慮傳統(tǒng)媒體對網民的直接影響。

    2.3.5事件子系統(tǒng)

    在該子系統(tǒng)中,事件熱度這一流位變量將影響微博、媒體、網民三個子系統(tǒng)。這是因為,網民、微博、媒體在影響事件時,反過來也受著事件的影響。例如,在事件很熱門的時候,網民會跟風發(fā)微博,新的段子會不斷出現(xiàn),而媒體也會持續(xù)關注。但當事件冷下來的時候,相關人員的關注度也會降低。

    3結束語

    微博輿情發(fā)展是一個動態(tài)過程,其中有著復雜的非線性反饋關系。通過系統(tǒng)動力學的手段建立相關模型,對了解微博輿情發(fā)展有著重要參考價值,為今后網絡輿論預警與處置系統(tǒng)的建立打下了基礎。

    參考文獻

    [1] Isee Systems. An Introduction to Systems Thinking[M]. Isee Systems, 2004.

    [2] 張一文, 齊佳音, 馬 君, 方濱興. 網絡輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機制——基于系統(tǒng)動力學建模分析[J]. 情報雜志,2010(9).

    [3] 張建紅, 鐘永光, 張海珍等. 地方政府應對網絡輿情能力的系統(tǒng)動力學研究[J]. 情報探索, 2012 (11): 12-14.

    作者簡介:

    吳羽翔(1993-),男,漢族,江西南昌人,中國人民公安大學2011級網絡安全與執(zhí)法專業(yè)本科生;主要研究方向和關注領域:信息網絡安全。endprint

    【摘要】近年來,新浪微博逐漸成為大量網絡輿論的聚集地,許多網絡事件均在新浪微博上產生或是擴散,在這些事件中,只要處置不當便會造成嚴重的后果。如何科學地疏導微博輿情已經成為擺在各級政府面前的一道難題。本文利用系統(tǒng)動力學原理,針對新浪微博上的網絡輿情發(fā)展進行建模,通過系統(tǒng)動力學模型分析相關因素之間復雜的反饋關系,并進行仿真測試,為微博輿情引導提供有力的幫助。

    【關鍵詞】系統(tǒng)動力學;微博輿情;建模

    1引言

    系統(tǒng)動力學(System Dynamics)以系統(tǒng)思考為理論基礎,融進了計算機仿真模型,研究系統(tǒng)行為與內在機制間的相互緊密的依賴關系。系統(tǒng)動力學模型的基本組成包括“流”與“元素”。在網絡輿情研究中,一個網絡事件的整體發(fā)展過程可以形成一個系統(tǒng)動力學模型,整個事件的影響與規(guī)模視作一個“狀態(tài)變量”,事件的發(fā)展是一個“流”,隨著“流”的不斷運動,事件影響這一“狀態(tài)變量”將進行積累與損耗,由此可以描述事件從產生到高潮再到最后收尾的整個過程。

    近幾年來,新浪微博已逐漸成為大量網絡輿論的聚集地,許多網絡事件均在新浪微博上產生或是擴散。通過分析一些微博熱點事件發(fā)展過程,總結歸納網絡事件的發(fā)展受哪些因素的影響,通過建立微博輿情的系統(tǒng)動力學發(fā)展模型,可以模擬微博上非常規(guī)性突發(fā)事件的演變過程與系統(tǒng)內作用機制,來尋求針對微博熱點事件進行疏導的最佳解決方案。

    2基于系統(tǒng)動力學的微博輿論發(fā)展模型

    2.1模型建立

    2.1.1邊界確定與基本假設

    研究主體是網絡熱點事件在新浪微博上的發(fā)展演變過程與輿情作用機制。整個模型分為五個子系統(tǒng),分別是微博、網民、媒體、政府及事件本身,其高層關系圖如圖1所示。

    各個主體間相互影響導致微博事件熱度的增加與減少。在此,我們做出模型中的一個重要假設,因為我們的研究目的是尋求對微博熱點事件的干預方法,因此我們假設在模型中,政府的行為是完全“可控”的,即在模型中政府不會“自動地”對其他子系統(tǒng)的行為產生反饋,政府的一切行動與策略完全來自外部輸入數(shù)據(jù)。因此,在圖中代表政府的過程框可指向其他過程框,但沒有指向政府的過程框。整個模型如圖2所示。

    2.2子系統(tǒng)內部流圖分析

    2.2.1事件子系統(tǒng)

    事件子系統(tǒng)是整個模型的核心系統(tǒng),其包含一個流位變量和兩個流位速率變量。其反映的是微博事件熱度,由于事件熱度增加速率與減少速率不同,事件的熱度會持續(xù)變化。

    2.2.2微博子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)的兩個流位變量分別表示微博平臺上與事件有關的熱門微博數(shù)量及熱門微博轉發(fā)量(該轉發(fā)量指的是宏觀上的,所有與該事件有關的微博的轉發(fā)量),熱門微博的數(shù)量將影響微博轉發(fā)速率,同時,微博數(shù)量與微博轉發(fā)量將同時影響一個輔助變量“微博輿論效應”,該變量表示事件相關微博對整個事件的影響力。

    2.2.3網民子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)表示的是各類網民對事件的關注對事件熱度產生的影響。這一子系統(tǒng)是微博子系統(tǒng)的補充。有時候,有些人雖然沒有直接參與發(fā)布事件相關微博,但也在關注此事從而造成潛在影響。

    2.2.4媒體子系統(tǒng)

    媒體子系統(tǒng)包含“傳統(tǒng)媒體關注”與“門戶網站關注”兩個流位變量,其作用機制類似于“網民子系統(tǒng)”。兩種媒體由于其受眾與影響力不同,在計算對微博事件產生的影響時要使用不同的算法。

    2.2.5政府子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)表現(xiàn)的是政府在網絡事件中所進行的干預與引導手段?!拜浾摳深A策略”這一輔助變量是由外部輸入的,表示政府在該事件中采取何種方式對事件進行干預,它將影響“官方回應程度”與“輿論管控”這兩個流位變量的增長與減少速率。通過輸入不同的策略,我們可以觀察它對事件整體產生的影響。

    2.3高層結構間反饋分析

    回顧前面所給出的五個子系統(tǒng)間的高層關系圖,我們會發(fā)現(xiàn)不同系統(tǒng)間會相互影響,對此我們進行逐一分析。

    2.3.1官方子系統(tǒng)

    根據(jù)我們的假設,官方子系統(tǒng)不接受來自其他系統(tǒng)的反饋,只接受官方本身所做出的干預策略,這表現(xiàn)了一種政府不受干擾根據(jù)情況理智作出干預決策的理想狀況,在此我們暫時假設它成立。在該子系統(tǒng)中,官方公信力這一變量將影響媒體子系統(tǒng)中的“媒體影響力”,網民子系統(tǒng)中的“網民關注”與微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”,同時它還直接影響事件系統(tǒng)中事件熱度的增加與減少速率。

    該子系統(tǒng)中另一個值得注意的地方是“輿論管控”變量,該變量的增加可以降低微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”——刪帖與屏蔽關鍵詞可以輕松地讓平臺上的相關微博消失,但它同時也會對網民的態(tài)度及媒體報道造成一些負面影響,因此它還連接著媒體子系統(tǒng)和網民子系統(tǒng)。

    2.3.2微博子系統(tǒng)

    在微博子系統(tǒng)中,“微博輿論效應”變量將會同時對事件、媒體、網民三個子系統(tǒng)造成影響。相關微博的增加會使得事件進一步升溫,同時,它也會引起傳統(tǒng)媒體及門戶網站的關注,而相關微博的出現(xiàn)也使得更多網民對事件進行關注,從另一個方面對事件本身產生影響。

    2.3.3網民子系統(tǒng)

    網民子系統(tǒng)中有兩個對外影響,首先是“網民關注”這一輔助變量將影響事件熱度的增加速率,同時“理性網民關注”將會影響事件熱度的減少速率。

    2.3.4媒體子系統(tǒng)

    媒體子系統(tǒng)中“媒體報道”這一輔助變量將影響微博子系統(tǒng)中熱門微博增加速率(媒體的報道可能會讓網民想出新的段子),同時還會對事件產生直接影響。因為本文研究的是微博平臺的輿論發(fā)展模型,因此不考慮傳統(tǒng)媒體對網民的直接影響。

    2.3.5事件子系統(tǒng)

    在該子系統(tǒng)中,事件熱度這一流位變量將影響微博、媒體、網民三個子系統(tǒng)。這是因為,網民、微博、媒體在影響事件時,反過來也受著事件的影響。例如,在事件很熱門的時候,網民會跟風發(fā)微博,新的段子會不斷出現(xiàn),而媒體也會持續(xù)關注。但當事件冷下來的時候,相關人員的關注度也會降低。

    3結束語

    微博輿情發(fā)展是一個動態(tài)過程,其中有著復雜的非線性反饋關系。通過系統(tǒng)動力學的手段建立相關模型,對了解微博輿情發(fā)展有著重要參考價值,為今后網絡輿論預警與處置系統(tǒng)的建立打下了基礎。

    參考文獻

    [1] Isee Systems. An Introduction to Systems Thinking[M]. Isee Systems, 2004.

    [2] 張一文, 齊佳音, 馬 君, 方濱興. 網絡輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機制——基于系統(tǒng)動力學建模分析[J]. 情報雜志,2010(9).

    [3] 張建紅, 鐘永光, 張海珍等. 地方政府應對網絡輿情能力的系統(tǒng)動力學研究[J]. 情報探索, 2012 (11): 12-14.

    作者簡介:

    吳羽翔(1993-),男,漢族,江西南昌人,中國人民公安大學2011級網絡安全與執(zhí)法專業(yè)本科生;主要研究方向和關注領域:信息網絡安全。endprint

    【摘要】近年來,新浪微博逐漸成為大量網絡輿論的聚集地,許多網絡事件均在新浪微博上產生或是擴散,在這些事件中,只要處置不當便會造成嚴重的后果。如何科學地疏導微博輿情已經成為擺在各級政府面前的一道難題。本文利用系統(tǒng)動力學原理,針對新浪微博上的網絡輿情發(fā)展進行建模,通過系統(tǒng)動力學模型分析相關因素之間復雜的反饋關系,并進行仿真測試,為微博輿情引導提供有力的幫助。

    【關鍵詞】系統(tǒng)動力學;微博輿情;建模

    1引言

    系統(tǒng)動力學(System Dynamics)以系統(tǒng)思考為理論基礎,融進了計算機仿真模型,研究系統(tǒng)行為與內在機制間的相互緊密的依賴關系。系統(tǒng)動力學模型的基本組成包括“流”與“元素”。在網絡輿情研究中,一個網絡事件的整體發(fā)展過程可以形成一個系統(tǒng)動力學模型,整個事件的影響與規(guī)模視作一個“狀態(tài)變量”,事件的發(fā)展是一個“流”,隨著“流”的不斷運動,事件影響這一“狀態(tài)變量”將進行積累與損耗,由此可以描述事件從產生到高潮再到最后收尾的整個過程。

    近幾年來,新浪微博已逐漸成為大量網絡輿論的聚集地,許多網絡事件均在新浪微博上產生或是擴散。通過分析一些微博熱點事件發(fā)展過程,總結歸納網絡事件的發(fā)展受哪些因素的影響,通過建立微博輿情的系統(tǒng)動力學發(fā)展模型,可以模擬微博上非常規(guī)性突發(fā)事件的演變過程與系統(tǒng)內作用機制,來尋求針對微博熱點事件進行疏導的最佳解決方案。

    2基于系統(tǒng)動力學的微博輿論發(fā)展模型

    2.1模型建立

    2.1.1邊界確定與基本假設

    研究主體是網絡熱點事件在新浪微博上的發(fā)展演變過程與輿情作用機制。整個模型分為五個子系統(tǒng),分別是微博、網民、媒體、政府及事件本身,其高層關系圖如圖1所示。

    各個主體間相互影響導致微博事件熱度的增加與減少。在此,我們做出模型中的一個重要假設,因為我們的研究目的是尋求對微博熱點事件的干預方法,因此我們假設在模型中,政府的行為是完全“可控”的,即在模型中政府不會“自動地”對其他子系統(tǒng)的行為產生反饋,政府的一切行動與策略完全來自外部輸入數(shù)據(jù)。因此,在圖中代表政府的過程框可指向其他過程框,但沒有指向政府的過程框。整個模型如圖2所示。

    2.2子系統(tǒng)內部流圖分析

    2.2.1事件子系統(tǒng)

    事件子系統(tǒng)是整個模型的核心系統(tǒng),其包含一個流位變量和兩個流位速率變量。其反映的是微博事件熱度,由于事件熱度增加速率與減少速率不同,事件的熱度會持續(xù)變化。

    2.2.2微博子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)的兩個流位變量分別表示微博平臺上與事件有關的熱門微博數(shù)量及熱門微博轉發(fā)量(該轉發(fā)量指的是宏觀上的,所有與該事件有關的微博的轉發(fā)量),熱門微博的數(shù)量將影響微博轉發(fā)速率,同時,微博數(shù)量與微博轉發(fā)量將同時影響一個輔助變量“微博輿論效應”,該變量表示事件相關微博對整個事件的影響力。

    2.2.3網民子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)表示的是各類網民對事件的關注對事件熱度產生的影響。這一子系統(tǒng)是微博子系統(tǒng)的補充。有時候,有些人雖然沒有直接參與發(fā)布事件相關微博,但也在關注此事從而造成潛在影響。

    2.2.4媒體子系統(tǒng)

    媒體子系統(tǒng)包含“傳統(tǒng)媒體關注”與“門戶網站關注”兩個流位變量,其作用機制類似于“網民子系統(tǒng)”。兩種媒體由于其受眾與影響力不同,在計算對微博事件產生的影響時要使用不同的算法。

    2.2.5政府子系統(tǒng)

    該子系統(tǒng)表現(xiàn)的是政府在網絡事件中所進行的干預與引導手段?!拜浾摳深A策略”這一輔助變量是由外部輸入的,表示政府在該事件中采取何種方式對事件進行干預,它將影響“官方回應程度”與“輿論管控”這兩個流位變量的增長與減少速率。通過輸入不同的策略,我們可以觀察它對事件整體產生的影響。

    2.3高層結構間反饋分析

    回顧前面所給出的五個子系統(tǒng)間的高層關系圖,我們會發(fā)現(xiàn)不同系統(tǒng)間會相互影響,對此我們進行逐一分析。

    2.3.1官方子系統(tǒng)

    根據(jù)我們的假設,官方子系統(tǒng)不接受來自其他系統(tǒng)的反饋,只接受官方本身所做出的干預策略,這表現(xiàn)了一種政府不受干擾根據(jù)情況理智作出干預決策的理想狀況,在此我們暫時假設它成立。在該子系統(tǒng)中,官方公信力這一變量將影響媒體子系統(tǒng)中的“媒體影響力”,網民子系統(tǒng)中的“網民關注”與微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”,同時它還直接影響事件系統(tǒng)中事件熱度的增加與減少速率。

    該子系統(tǒng)中另一個值得注意的地方是“輿論管控”變量,該變量的增加可以降低微博子系統(tǒng)中“熱門微博增加速率”與“熱門微博轉發(fā)率”——刪帖與屏蔽關鍵詞可以輕松地讓平臺上的相關微博消失,但它同時也會對網民的態(tài)度及媒體報道造成一些負面影響,因此它還連接著媒體子系統(tǒng)和網民子系統(tǒng)。

    2.3.2微博子系統(tǒng)

    在微博子系統(tǒng)中,“微博輿論效應”變量將會同時對事件、媒體、網民三個子系統(tǒng)造成影響。相關微博的增加會使得事件進一步升溫,同時,它也會引起傳統(tǒng)媒體及門戶網站的關注,而相關微博的出現(xiàn)也使得更多網民對事件進行關注,從另一個方面對事件本身產生影響。

    2.3.3網民子系統(tǒng)

    網民子系統(tǒng)中有兩個對外影響,首先是“網民關注”這一輔助變量將影響事件熱度的增加速率,同時“理性網民關注”將會影響事件熱度的減少速率。

    2.3.4媒體子系統(tǒng)

    媒體子系統(tǒng)中“媒體報道”這一輔助變量將影響微博子系統(tǒng)中熱門微博增加速率(媒體的報道可能會讓網民想出新的段子),同時還會對事件產生直接影響。因為本文研究的是微博平臺的輿論發(fā)展模型,因此不考慮傳統(tǒng)媒體對網民的直接影響。

    2.3.5事件子系統(tǒng)

    在該子系統(tǒng)中,事件熱度這一流位變量將影響微博、媒體、網民三個子系統(tǒng)。這是因為,網民、微博、媒體在影響事件時,反過來也受著事件的影響。例如,在事件很熱門的時候,網民會跟風發(fā)微博,新的段子會不斷出現(xiàn),而媒體也會持續(xù)關注。但當事件冷下來的時候,相關人員的關注度也會降低。

    3結束語

    微博輿情發(fā)展是一個動態(tài)過程,其中有著復雜的非線性反饋關系。通過系統(tǒng)動力學的手段建立相關模型,對了解微博輿情發(fā)展有著重要參考價值,為今后網絡輿論預警與處置系統(tǒng)的建立打下了基礎。

    參考文獻

    [1] Isee Systems. An Introduction to Systems Thinking[M]. Isee Systems, 2004.

    [2] 張一文, 齊佳音, 馬 君, 方濱興. 網絡輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機制——基于系統(tǒng)動力學建模分析[J]. 情報雜志,2010(9).

    [3] 張建紅, 鐘永光, 張海珍等. 地方政府應對網絡輿情能力的系統(tǒng)動力學研究[J]. 情報探索, 2012 (11): 12-14.

    作者簡介:

    吳羽翔(1993-),男,漢族,江西南昌人,中國人民公安大學2011級網絡安全與執(zhí)法專業(yè)本科生;主要研究方向和關注領域:信息網絡安全。endprint

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