基于元胞自動機(jī)的政務(wù)微博中危機(jī)信息擴(kuò)散模型研究

楊馥澤

摘要：本文采用元胞自動機(jī)理論進(jìn)行政務(wù)微博危機(jī)信息擴(kuò)散的研究，設(shè)計(jì)了政務(wù)微博元胞自動機(jī)模型。通過定義用戶傾向度、用戶受領(lǐng)域影響程度以及用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿，設(shè)計(jì)了符合政務(wù)微博的元胞演化規(guī)則。并進(jìn)一步利用MATLAB進(jìn)行仿真，通過對比真實(shí)數(shù)據(jù)，證實(shí)了模型的有效性，討論不同消息質(zhì)量對危機(jī)擴(kuò)散的影響。

關(guān)鍵詞：政務(wù)微博；危機(jī)信息；元胞自動機(jī)；用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿；用戶傾向度；用戶受鄰域影響程度

微博是一種基于用戶關(guān)系的信息分享平臺，用戶可以不受時間、空間的限制對信息進(jìn)行評論和轉(zhuǎn)發(fā)，一條微博信息可能在短時間內(nèi)被大量轉(zhuǎn)發(fā)，變成社會熱門輿論問題，例如“郭美美事件”，汶川地震等，因此研究信息（輿論）在微博網(wǎng)絡(luò)上的傳播及其傳播的性質(zhì)、規(guī)律等成為公共管理的熱門研究問題。

目前，對于公共危機(jī)事件的信息擴(kuò)散和政務(wù)微博傳播效果的研究都十分豐富，一方面，對危機(jī)事件微博擴(kuò)散的研究很多，孫瑋[1]等對突發(fā)自然災(zāi)害事件中網(wǎng)絡(luò)輿論傳導(dǎo)特征及其合理表達(dá)進(jìn)行了探討；并總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)輿論表達(dá)與引導(dǎo)途徑，姜鑫[2]等通過網(wǎng)絡(luò)中介中心性分析；運(yùn)用小世界理論研究了微博社區(qū)內(nèi)的信息傳播理論；錢穎[3]等基于SIR 模型對微博輿情傳播進(jìn)行了實(shí)證研究；分析了不同情景下的微博輿情傳播規(guī)律；蘭月新[4]、于春[5]、方薇[6]在突發(fā)事件微博輿情影響趨勢的基礎(chǔ)上，建立了微分方程模型來研究微博輿情擴(kuò)散規(guī)律；另一方面，對政務(wù)微博傳播效果的研究也有了一定的成果，史麗莉[7]從微博信息內(nèi)容和表現(xiàn)形式兩方面研究地方政務(wù)微博的傳播效果，胥柳曼[8]在以實(shí)證研究方法論證了影響政務(wù)微博傳播效果的四大要素，并論述了政務(wù)微博在政務(wù)一公眾圈、政務(wù)一媒體圏、政務(wù)一政務(wù)圈中的傳播效果。程曼麗[9]認(rèn)為評價政府信息傳播的步驟分為傳播前和傳播前。梁芷銘[10]將政務(wù)微博的傳播效果歸結(jié)在受眾與主體的互動上。但是，將公共危機(jī)事件與政務(wù)微博結(jié)合起來的研究成果卻不多，并且大部分都是從新聞學(xué)的角度進(jìn)行理論分析[11，12，13]，缺乏定量分析，因此本文在元胞自動機(jī)的基礎(chǔ)上建立危機(jī)信息擴(kuò)散模型，研究危機(jī)信息的擴(kuò)散路徑。

1. 建立基于元胞自動機(jī)的政務(wù)微博中危機(jī)信息擴(kuò)散模型構(gòu)建

為了便于對危機(jī)信息擴(kuò)散的研究，本文做以下假設(shè)：1）用戶在接觸危機(jī)信息后，興趣度不再受其他新信息的影響；2）用戶轉(zhuǎn)發(fā)一條危機(jī)信息后，不再重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)。

1.1基本模型

根據(jù)以上假設(shè)及其基本建模方法，建立基本的擴(kuò)散模型如下：1）每個元胞代表一個微博用戶；2）假設(shè)二維Moore型元胞空間（即八鄰域元胞空間）代表整個接觸危機(jī)信息的潛在用戶群體，如圖1（b）所示；3）元胞的狀態(tài)（S）有四種狀態(tài)，S∈{1，2，3，4}，S=1表示原創(chuàng)微博用戶，也就是發(fā)布危機(jī)信息的政務(wù)微博，S=2表示潛在用戶，用戶在未接觸到危機(jī)信息之前，都是潛在用戶，S=3表示不轉(zhuǎn)發(fā)用戶，也就是表示用戶在接觸到危機(jī)信息之后不轉(zhuǎn)發(fā)此條微博，S=4表示轉(zhuǎn)發(fā)用戶，也就是用戶在接觸危機(jī)信息之后，認(rèn)為有必要轉(zhuǎn)發(fā)此信息。

1.2元胞狀態(tài)轉(zhuǎn)變規(guī)則：

假設(shè)用戶狀態(tài)的改變?nèi)Q于用戶的轉(zhuǎn)發(fā)意愿，即在以后的生活中，用戶是否繼續(xù)（嘗試）轉(zhuǎn)發(fā)微博的接受程度[14]。當(dāng)用戶的轉(zhuǎn)發(fā)意愿大于某個值時，用戶會轉(zhuǎn)發(fā)信息；當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)意愿小于某個值時，用戶不會轉(zhuǎn)發(fā)信息。本文將影響用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿的因素分為內(nèi)部因素和外部因素，內(nèi)部因素包括危機(jī)事件本身的性質(zhì)和危機(jī)信息的質(zhì)量，外部因素是指微博用戶受鄰居用戶的影響程度。為表述方便，引入以下定義：

1.2.1 用戶傾向度（I）

當(dāng)微博用戶接觸到有關(guān)危機(jī)事件的信息時，用戶轉(zhuǎn)發(fā)信息的傾向度會隨著時間變化。戴雙星，陳冠雄[15]等人認(rèn)為，人們往往對初次接觸到的一個新事物往往有很大的興趣，但是短時間內(nèi)的頻繁嘗試會讓興趣慢慢降低，并且，由于個人興趣的變化過程與記憶的遺忘過程相似，都是人的思維變化過程，衰減的規(guī)律遵循艾賓斯遺忘曲線[16]，因而，本文中的用戶轉(zhuǎn)發(fā)危機(jī)信息的傾向度時間衰減機(jī)制參考了艾賓浩斯遺忘曲線，如圖2所示：

圖2艾賓浩斯遺忘曲線

從圖中可以看出，艾賓浩斯曲線類似于冪函數(shù)，那么興趣遺忘函數(shù)也是冪函數(shù)的形式?？紤]到公共危機(jī)事件本身對用戶的傾向度的影響，用戶傾向度表示為

Ii（t）=Ii（0）+t-β（2）

其中，Ii（）表示用戶i在最初接觸到信息時的轉(zhuǎn)發(fā)信息的傾向度，Ii（0）∈[0，1]其值是由用戶自身的社會背景、受教育程度等因素決定的。β表示公共危機(jī)事件的影響程度，根據(jù)危機(jī)事件的性質(zhì)、嚴(yán)重程度、可控性和影響范圍等因素，公共危機(jī)事件一般可分為四級：Ⅰ級（特別重大）、Ⅱ級（重大）、Ⅲ級（較大）和Ⅳ級（一般）。這里假設(shè)β=0.1表示Ⅰ級危機(jī)事件，β=0.3表示Ⅱ級危機(jī)事件，β=0.5表示Ⅲ級危機(jī)事件，β=0.7表示Ⅳ級危機(jī)事件，因此β∈{0.1，0.3，0.5，0.7}，β越小，用戶轉(zhuǎn)發(fā)此條危機(jī)信息的傾向度越大。

由于Ii（0）的取值范圍是0到1，t-β的取值范圍是0到1，為了以后方便研究和討論，需要對指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即把數(shù)值大小均映射到[0，1]區(qū)間，這里使用max-min標(biāo)準(zhǔn)化法，即

Ii（t）=Ii（t）-Ii（t）minIi（t）max-Ii（t）min=（Ii（0）+t-β）/2（3）

然而，在公共危機(jī)時間發(fā)生以后，公眾的心理特征突出表現(xiàn)為強(qiáng)烈的信息需求欲，政務(wù)微博發(fā)布的消息的內(nèi)容越有價值，語言措辭越合理，關(guān)注它的用戶轉(zhuǎn)發(fā)此條微博的傾向度就越大，消息的質(zhì)量也是影響用戶傾向度的重要因素。因此，用戶傾向度其表達(dá)式修正為：

Ii（t）=α×（Ii（0）+t-β）/2（4）

其中，α表示消息的質(zhì)量，α∈[0，1]，消息的內(nèi)容越有價值，表達(dá)越清晰，語言措辭越合理，α越大，也就是消息的質(zhì)量越高，相反，則α越小。

1.2.2 用戶受鄰居影響程度（E）

每個微博用戶都是處在一個人際網(wǎng)絡(luò)中，相互關(guān)注的用戶一定有相似的興趣和愛好，在公共危機(jī)事件發(fā)生后，用戶很大程度上是從自己關(guān)注的用戶轉(zhuǎn)發(fā)后接觸到此危機(jī)信息的，當(dāng)一名用戶所關(guān)注的用戶中轉(zhuǎn)發(fā)一條危機(jī)信息的人數(shù)越多，那么該用戶轉(zhuǎn)發(fā)此條信息的可能性也就越大。因此，用Ei（t）表示在t時刻用戶i受鄰域用戶的影響程度，其表達(dá)式如下：

Ei（t）=Ni（t）N（5）

其中，Ni（t）表示t時刻用戶i領(lǐng)域用戶轉(zhuǎn)發(fā)信息的人數(shù)，N表示用戶i領(lǐng)域的用戶總數(shù)。

1.2.3 用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿（Y）

假設(shè)用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿受用戶傾向度和用戶受鄰居影響程度兩個因素影響，每個因素對轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響權(quán)重相同，用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿可以定義為：

Yi（t）=Ii（t）+Ei（t）2=α×（Ii（0）+tβ）/2+Ni（t）N2

（6）

其中，α表示消息的質(zhì)量，β表示公共危機(jī)事件的性質(zhì)，Ni（t）表示t時刻用戶i領(lǐng)域用戶轉(zhuǎn)發(fā)信息的人數(shù)，N表示用戶i領(lǐng)域的用戶總數(shù)。這里假設(shè)用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿的臨界值為0.5。也就是，當(dāng)Yi≥0.5時，用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿大于臨界值0.5，狀態(tài)為轉(zhuǎn)發(fā)用戶，當(dāng)Yi<0.5時，用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿小于臨界值0.5，狀態(tài)為不轉(zhuǎn)發(fā)用戶。

根據(jù)以上定義，元胞狀態(tài)改變規(guī)則描述為：

第一步，在初始狀態(tài)中，系統(tǒng)中只存在兩個狀態(tài)的元胞，即S=1的原創(chuàng)用戶（政務(wù)微博）和S=2的潛在用戶，根據(jù)之前的假設(shè)，用戶在接觸到危機(jī)信息之前，默認(rèn)都是潛在用戶。

第二步，在接觸到原創(chuàng)用戶發(fā)布的危機(jī)信息之后，判斷S=2潛在用戶的傾向度Y，如果Y≥0.5，該用戶變成轉(zhuǎn)發(fā)用戶S=4，并推出系統(tǒng)，如Y≥0.5，該用戶變成不轉(zhuǎn)發(fā)用戶S=3。

第三步，當(dāng)S=3不轉(zhuǎn)發(fā)用戶再次接觸到S=4的轉(zhuǎn)發(fā)用戶轉(zhuǎn)發(fā)的危機(jī)信息時，判斷此用戶的轉(zhuǎn)發(fā)意愿Y，如果Y≥0.5，用戶轉(zhuǎn)變?yōu)镾=4的轉(zhuǎn)發(fā)用戶，否則維持S=3的不轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)。

2.模型仿真

為了驗(yàn)證模型的合理性及有效性， 我們選擇曾經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)上討論較為激烈的烏魯木齊的恐怖襲擊中的一起爆炸案利用matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。（如圖2）

圖2公安部打四黑除四害微博

本次仿真中，設(shè)元胞空間為45*45的二維Moore型元胞空間，Ii（0）取0到1的隨機(jī)值，根據(jù)所發(fā)布的內(nèi)容和事件本身的性質(zhì)來，將α取值為0.4，β取值為0.7（i=1，2，…，2500）為消除隨機(jī)變量對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，利用matlab經(jīng)過15次擬合得到平均值。轉(zhuǎn)發(fā)危機(jī)信息的微博用戶數(shù)量變化圖如圖4所示：

圖4轉(zhuǎn)發(fā)危機(jī)信息的微博用戶數(shù)量變化對比圖

從圖4可以看出，在微博發(fā)布的第一時間，轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量呈幾何增長，之后隨著時間的增長，用戶數(shù)量逐漸趨于穩(wěn)定。該仿真結(jié)果與圖3的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較為吻合，說明所建立模型是有效的。

3.不同α的取值對危機(jī)信息擴(kuò)散的影響分析

為分析不同的消息質(zhì)量對危機(jī)信息擴(kuò)散的影響，假設(shè)元胞空間為45*45的二維Moore型元胞空間，β=0.3（i=1，2，…，2500）分別取α=0.2，α=0.4，α=0.6，α=0.8。

圖5不同α的取值下用戶轉(zhuǎn)發(fā)情況比較

如圖5所示，當(dāng)α=0.2時，消息質(zhì)量過小，用戶的轉(zhuǎn)發(fā)意愿小，因而轉(zhuǎn)發(fā)信息的用戶少，不利于信息擴(kuò)散，當(dāng)α在大于0.2的某個值時，在信息發(fā)布初期時，轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)劇增，并隨著時間的推移，逐漸趨于穩(wěn)定。同時α的水平越高，轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)增速也越快，轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)越多。根據(jù)以上分析可知，在社會安全事件發(fā)生以后，政務(wù)微博發(fā)布質(zhì)量高的相關(guān)信息會被更多人轉(zhuǎn)發(fā)，更有利于信息擴(kuò)散，減少謠言傳播的可能性。

4.結(jié)語

本文在元胞自動機(jī)理論基礎(chǔ)上，建立了危機(jī)信息擴(kuò)散的模型，模擬了危機(jī)信息的擴(kuò)散路徑，并以烏魯木齊一起爆炸事件為例，采用MATLAB 仿真，驗(yàn)證了模型的有效性，并分析了社會安全事件中，不同消息的質(zhì)量對危機(jī)信息擴(kuò)散的影響，發(fā)現(xiàn)消息質(zhì)量過小時，不利于危機(jī)信息擴(kuò)散影，消息質(zhì)量越高，信息擴(kuò)散越有效。本文只研究了公共危機(jī)事件中社會安全方面的事件，其他危機(jī)事件是否也有相同的特征和性質(zhì)還需進(jìn)一步研究。（作者單位：首都師范大學(xué)管理學(xué)院）

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