群體行為的研究現(xiàn)狀與展望

張　靜，孫慧軒

(1. 北京郵電大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京　100876；2. 北京郵電大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，北京　100876)

?

群體行為的研究現(xiàn)狀與展望

張靜1，孫慧軒2

(1. 北京郵電大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京100876；2. 北京郵電大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，北京100876)

摘要:社會轉(zhuǎn)型發(fā)展階段，群體性事件不斷增加，給國家和社會穩(wěn)定產(chǎn)生了負(fù)面影響。通過對群體和群體行為的相關(guān)理論進(jìn)行分析，從群體行為的界定與形成、影響群體行為形成的因素和群體成員的互動與行為選擇三個方面，對國內(nèi)外的相關(guān)研究成果進(jìn)行了全面地總結(jié)，研究發(fā)現(xiàn)，目前學(xué)術(shù)界從研究內(nèi)容和研究方法上對群體行為研究均比較成熟，但是將網(wǎng)絡(luò)，尤其是在線社交網(wǎng)絡(luò)與群體行為相結(jié)合的研究較少，這是未來的研究方向和研究重點(diǎn)。

關(guān)鍵詞:群體行為;社會穩(wěn)定;形成互動;影響因素;行為選擇

一、引言

群體最開始是由有混合的興趣和動機(jī)的人組成，特別是在不穩(wěn)定群體中(比如表演和抗議人群)，規(guī)范可能是模糊的和不斷變化的[1]；群體是由自主決策的個人組成的，他們也只能暫時作為一個集體[2]，無論是群體還是群體行為和群體規(guī)則，都有一定的不確定性和不可預(yù)測性。根據(jù)收斂理論，群體行為不是群體的產(chǎn)物[3]，而是由特定個人帶到群體中的，由一定數(shù)量的人形成一定集合后形成的[4]。群體行為是群體中成員相互作用的結(jié)果，它體現(xiàn)了群體成員的心理狀態(tài)和行為方式，其中包含了成員個人對外在環(huán)境、他人心理等各種感知與反應(yīng)。

近年來，隨著社會中群體性事件不斷增多，關(guān)于群體行為的研究也得到了學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注。目前，學(xué)者們基本是從心理學(xué)角度和工程角度來研究群體行為，通過理論分析或建立模型的方法[5-6]來解決群體行為的相關(guān)問題。在研究過程中，通常假設(shè)群體分布是均勻的，群體中個體的相互作用也是均勻的；但現(xiàn)實(shí)的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的群體分布不是均勻的，成員個體及其行為互動是非理性的，也是不能被準(zhǔn)確預(yù)測的[7]，所以在對群體行為進(jìn)行研究過程中，不僅僅要分析群體的宏觀行為表現(xiàn)，更為重要的是也要對群體中個體的行為表現(xiàn)方式進(jìn)行分析，以準(zhǔn)確了解群體行為的形成、發(fā)展與變化過程。現(xiàn)主要從群體行為的形成與特性、影響群體行為形成的因素和群體成員的互動與行為選擇三個方面詳細(xì)分析目前用戶群體行為的研究成果，以期全面了解群體行為研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上，提出群體行為未來的研究方向與主要研究內(nèi)容等。

二、群體行為的界定與形成

1．群體行為的界定

Bon[8]認(rèn)為，群體行為是群體中的成員形成“一種暫時又十分明確的集體心理”，它是由成員自發(fā)形成的，并非固定或一承不變，它會隨著時間推移，或強(qiáng)化，或弱化，或消失，受群體環(huán)境影響發(fā)生變化。Park et al[9]認(rèn)為，“群體行為是在公共和集體沖動的影響下發(fā)生的個人行為，它是社會互動的結(jié)果?！卑涂薣10]認(rèn)為，“群體行為是自發(fā)的，是無組織的，甚至是不可預(yù)測的，它依賴于參與者的相互刺激?！贝骶S·波普諾[11]認(rèn)為，“群體行為是在相對自發(fā)的、無組織和不穩(wěn)定的情況下因?yàn)槟撤N普遍的影響而發(fā)生的行為”。所以，群體行為是自發(fā)形成的，但是在其形成過程中，群體成員之間的互動和相互作用會影響個體的思想與決策，進(jìn)而導(dǎo)致具體行動的不同。

從群體行為理性與非理性的角度來看，勒龐認(rèn)為，群體行為是一種“群氓”行為，其行為表現(xiàn)大都是根據(jù)個人意志和情感表現(xiàn)出來，突破了人類理性思考的范圍與控制。群體行為之所以表現(xiàn)為非理性，主要是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展使人們成為一種“群居動物”，人們渴望在群體中獲得成就感，并得到他人認(rèn)同，所以在進(jìn)行行為選擇與判斷分析時，會傾向與他人保持一致，忽略個人的真實(shí)想法與感情。這種單獨(dú)依賴他人信息進(jìn)行判斷的非理性行為可能會有利于事情的解決，達(dá)到群體行為的一致性，但也可能形成群體暴力，不利于社會和諧與安定。

中國關(guān)于群體行為的研究起源較晚，在研究過程中經(jīng)常將群體行為與政治和群體性事件相聯(lián)系。在20世紀(jì)70年代，我國曾把群眾集體上訪、請?jiān)傅确Q作“群體鬧事”，80年代稱做“治安事件”和“突發(fā)事件”，90年代稱作“群體性治安事件”[12]。近年來，隨著各種突發(fā)事件層出不窮，將群體性事件界定為“群體性突發(fā)事件”，中國行政管理學(xué)會課題組認(rèn)為，“群體性事件，就是由人民內(nèi)部矛盾和糾紛所引起的部分公眾參與的對社會秩序和社會基本價值產(chǎn)生嚴(yán)重威脅的事件?！盵13]群體性事件發(fā)生的范圍廣泛，且有一定的破壞性，對社會秩序和社會穩(wěn)定都會產(chǎn)生一定影響，“在現(xiàn)有的制度安排下，群眾表達(dá)利益訴求有各種各樣的形式，有的是為現(xiàn)行法律規(guī)章制度所允許的，有的是超越和違反現(xiàn)有規(guī)章制度，所以現(xiàn)在用‘群體性事件’這種中性的說法是比較妥當(dāng)?shù)?。”[14]在一定程度上，這里所說的群體性事件也包括在群體行為之中。

從研究方法上，學(xué)者們更傾向于按照周期理論，選取具體個案對群體性事件的發(fā)展進(jìn)行分析[15]；在范圍界定上，將其與治安事件相聯(lián)系[16-17]，一般認(rèn)為群體性事件是與政治相關(guān)的事件，會對社會產(chǎn)生較大的影響。所以，群體性事件有廣義和狹義之分，廣義上的群體性事件是指一切能夠引起人們關(guān)注、討論、聚集的事件，無關(guān)其性質(zhì)，可以是突發(fā)性事件、治安事件，也可以是娛樂事件等，事件性質(zhì)有一定的廣泛性。狹義的群體性事件主要是群眾表達(dá)利益訴求的行為，與政府和社會有直接關(guān)系，事件性質(zhì)有一定的狹隘性。

2．群體行為的形成

Blumer[18]的符號互動理論認(rèn)為，群體行為是通過個體協(xié)調(diào)合作產(chǎn)生的，群體中所有潛在成員都會參與這個過程，這是一個“循環(huán)反應(yīng)”的過程。在群體中，成員行為在相互促進(jìn)和相互作用過程中不斷進(jìn)行反射和傳染，進(jìn)而形成群體行為。根據(jù)Ailport[19]的說法，“在人群中的個體的行為就像他會獨(dú)自一人，群體成員的思想經(jīng)過長時間的相互作用和磨合，有較大的相似性。”個體行為會受群體中周圍人的行為的影響，使人們的行為有一定的類似之處，進(jìn)而產(chǎn)生群體行為，因此，群體行為是個人思想行為的產(chǎn)物。Turner et al[1]根據(jù)緊急規(guī)范理論認(rèn)為，群體成員是互相模仿的，在模仿中也創(chuàng)造了新的規(guī)范，集群行為是成員的決策過程。所以，Berk[20]認(rèn)為群體行為是基于決策理論的，每一個人總是試圖最大化獎勵，最小化成本，群體行為也不例外。從博弈的角度來看，群體中每個人都有一定的利益導(dǎo)向性，在行為選擇中會采用極大極小策略，更加愿意與群體一起行動，而不會選擇個別的行動；由于個人獲取信息的有限性和對信息分析能力的有限性，個人的決策往往會參考或依照他人的決策而形成[21]，即個人的付出是別人行為的一個函數(shù)，因此，每個人都會選擇多數(shù)人的行動，這導(dǎo)致群體行為有一定的相似性。

同時，學(xué)者們也提出了許多群體行為形成的模型，這些模型有兩個基本特性：一是個體單元(如粒子、魚、鳥等)在特定空間里的相互作用；二是群體特性的出現(xiàn)來源于個體之間的相互作用[22]?；趥€體單位的聚集而形成的群體行為具有全局性，成員之間存在相互作用，群體行為并不是在一個孤立的個體單元里能夠觀察到的行為或特性，這些互動是在有限空間里進(jìn)行的。因此群體行為可以被認(rèn)為是自組織概念的一個例子，因?yàn)槿后w行為的出現(xiàn)不需要集中控制或約束，它是個體行為相互作用產(chǎn)生的結(jié)果。

在中國，群體行為的形成與特性往往與群體性事件相結(jié)合，魏玖長等[23]通過對我國近年來發(fā)生的40例群體性事件進(jìn)行總結(jié)分析發(fā)現(xiàn)，群體性事件的形成會分成形成階段、強(qiáng)化階段、執(zhí)行階段和解體階段四個階段；同時，群體行為是非正式的，具有一定的誘導(dǎo)性，并且是短期行為，且有較大的隨機(jī)性和非固定性，所以會對社會秩序產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。群體行為是由目標(biāo)、組織、人員等基本要素組成，同時群體行為的形成具有一定的自發(fā)性和自組織性，無序中又有一定的秩序，在不穩(wěn)定中會形成穩(wěn)定的元素。

三、影響群體行為形成的因素

群體行為存在于自然界的許多生物系統(tǒng)和社會生存系統(tǒng)中，通常的動物群體行為包括鳥群、魚群、昆蟲群體和細(xì)菌培養(yǎng)群體等，這些動物為什么會集中起來的原因有很多是未知的。關(guān)于影響群體行為形成的因素，最為著名的是斯米爾塞的“價值累加理論”。他提出，集群行為的形成是受結(jié)構(gòu)性壓力、社會控制機(jī)制、社會環(huán)境、誘發(fā)因素、成員和信念等因素影響的。[24]在群體中，群體行為有時看起來好像是被一個人的思想所控制[25]，群體中每個個體行為會依據(jù)環(huán)境的變化而變化，個體的決策行為都會在一定程度上影響群體行為。

Cooper et al[26]認(rèn)為，有三個能夠影響群體行為的心理因素：每個人都試圖達(dá)到的特定目標(biāo)，人們的行為依賴一定的社會環(huán)境，人們存在于不確定的環(huán)境或區(qū)域中。這些因素能夠控制和引導(dǎo)群體行為的建立——包括領(lǐng)導(dǎo)、情感強(qiáng)度和群體目的[27]，甚至能夠?qū)θ后w行為進(jìn)行預(yù)測。個人和群體行為之所以可以預(yù)測，是因?yàn)樗诤艽蟪潭壬鲜呛侠淼模心繕?biāo)導(dǎo)向性，隨著時間演變會形成一個層次目標(biāo)，影響個人決定。

Henderson[28]在20世紀(jì)70年代運(yùn)用氣體動力學(xué)理論進(jìn)行的計(jì)算仿真研究發(fā)現(xiàn)，群體移動的動力學(xué)過程中可能會有“氣體”階段和“液體”階段，比如，火車?yán)锏娜舜掖易呦蛉嚨某隹冢@是氣相，他們突然受空間的限制和約束到一個單一或固定的位置時，這就是液相。[29]氣體動力學(xué)理論主要對人類群體行為的產(chǎn)生和變化建立數(shù)學(xué)模型，以預(yù)測臨界點(diǎn)、相變過程和相變趨勢。

與氣體動力學(xué)相類似的研究還有行人動力學(xué)和流體動力學(xué)，比如Hankin et al[30]在20世紀(jì)50年代對行人運(yùn)動和行為的實(shí)證研究，通過將行人比作一般粒子的方式，對行人的運(yùn)動方向和運(yùn)動過程進(jìn)行預(yù)測，以應(yīng)對突發(fā)事件的發(fā)生。[31]所以，Reynolds的動物協(xié)作運(yùn)動模型認(rèn)為，個體聚集能夠呈現(xiàn)出各種不同的形態(tài)，這會影響群體行為的形成與發(fā)展。Vicsek模型認(rèn)為，在一個系統(tǒng)里，每個個體都會與一定范圍里的其他個體相互作用，當(dāng)噪聲參數(shù)增加時，它可以展現(xiàn)出有序或無序的狀態(tài)，整個系統(tǒng)的走向和發(fā)展趨勢會存在不確定性。這也說明，在群體中，由于成員的選擇以及成員之間互動程度的不同，群體行為并非一成不變，它會隨著時間的推移而不斷變化。

Helbing et al[32]利用行人疏散模型進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，行人之間的自組織集體運(yùn)動可以通過相互作用引起。這就是群體行業(yè)的自組織性，一般情況下這種行為并沒有經(jīng)過設(shè)計(jì)，比如行人運(yùn)動流，它是伴隨著行人的運(yùn)動而形成，并沒有劃分嚴(yán)格的道路來限制其形成，它的形成與街道的寬度和行人的密度有一定的關(guān)系。[33]Daamen et al[34]對行人運(yùn)動過程進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，“在一定條件下，會自動形成兩條行人通道，行人會自覺地按照順序通過，分成兩個方向的行人流，最大限度地利用基礎(chǔ)設(shè)施”。Adriana Brown et al通過添加個人參數(shù)擴(kuò)展Helbing物理模型，研究個體特征對人群疏散的影響，認(rèn)為個人的利他主義和對群體的依賴與合作會影響群體行為的表現(xiàn)，通過改變個體的特征屬性，能夠改變?nèi)巳菏枭⒌臓顩r以及人群的分布情況。程遠(yuǎn)[35]將演化博弈論與疏散動力學(xué)相結(jié)合，認(rèn)為在群體疏散過程中，群體成員的理性程度、從眾程度對疏散行為的有效性有至關(guān)重要的影響。趙奕奕等[36]借鑒群體行為動力學(xué)理論, 以日本核危機(jī)中我國食鹽搶購事件為例建立了群體搶購行為演化的動力系統(tǒng)理論模型，研究發(fā)現(xiàn)信任水平不同的子群體比例變化和突發(fā)事件所引發(fā)的不確定性大小對群體觀點(diǎn)演化的影響。這都說明了個人心理與態(tài)度的變化對群體行為有較大影響。

從宏觀角度來看，魏玖長等[23]認(rèn)為，群體的利益需求、外部環(huán)境、群體互動和群體結(jié)構(gòu)是誘發(fā)和促使群體行為形成的主要因素。任何一種行為的產(chǎn)生都是由內(nèi)因和外因相互作用的，李峰等[37]通過建立效用選擇模型發(fā)現(xiàn)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)外部性為正且主體更多地利用這些信息時，更能對群體行為選擇產(chǎn)生穩(wěn)定作用，也能降低混亂性，群體結(jié)構(gòu)對群體行為有一定的影響；而當(dāng)群體網(wǎng)絡(luò)的平均路徑較短時會加速群體中信息的傳播，更容易導(dǎo)致羊群行為產(chǎn)生。外在的客觀因素會引發(fā)群體行為的產(chǎn)生，一些主觀原因也可能會促使群體行為大規(guī)模爆發(fā)，徐光有等[38]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，群體性事件中集群行為的形成主要是受刻板印象和從眾行為影響的。另外，宮敏燕[39]認(rèn)為，群體行為或群體性事件的發(fā)生還必須與社會環(huán)境等因素相結(jié)合，社會變遷催生了社會風(fēng)險，人們的相對剝奪感會增強(qiáng)，導(dǎo)致社會失范行為的產(chǎn)生，最終可能誘發(fā)群體行為或群體性事件的發(fā)生。

關(guān)于影響群體行為形成的因素，學(xué)者們根據(jù)外因與內(nèi)因的關(guān)系，從客觀環(huán)境、群體結(jié)構(gòu)和群體成員屬性等方面都做了一定探索，將定性研究與定量研究相結(jié)合，得出了較多有價值的結(jié)論。

四、群體成員的互動與行為選擇

呂傳笑等[40]在對個體行為進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，通過研究群體類型與群體互動對個體行為的影響，探討了個體行為與群體行為之間的關(guān)系。根據(jù)社會比較理論，在群體中，當(dāng)個體缺乏對信息的判斷能力時，便會對群體中其他個體的意見進(jìn)行評價，比較傾向于那些有意見、有能力或者與他們相似的人的觀點(diǎn)和意見，然后再試圖糾正差異，這樣就能夠較好解釋群體行為的形成和群體成員之間的相互作用。群體行為形成主要經(jīng)歷兩個過程：模仿和傳染。Festinger[41]認(rèn)為，在群體中，“對自我評價的驅(qū)力是一個人想要屬于一個團(tuán)體并想與他人交往的壓力的存在。人們傾向于移動到一個群體，聽取他們的判斷和意見，并吸取他人的判斷與意見，與他人的觀點(diǎn)與態(tài)度保持一致”，自我評價的高低一部分來自于群體認(rèn)同，所以個人與群體在溝通、聯(lián)系和交往過程中，趨于傾向群體，其觀點(diǎn)也更加傾向于那些容易得到他人認(rèn)同的觀點(diǎn)，這就會使得成員之間存在行為的模仿；另外，人們需要適應(yīng)他人的行為，“在一個群體中意見和能力差異的存在會導(dǎo)致部分成員采取行動減少差異”[41]，這就是群體中成員行為相互傳染的過程。在任何一個群體中，個體不是靜止不動的，他們會通過溝通與交流等多樣化方式相互作用，最終形成群體行為。

Zheng et al[42]認(rèn)為目前研究群體行為的計(jì)算模型方法包括元細(xì)胞自動機(jī)、行人疏散模型、流體模型、傳染病模型、基于Agent的建模和社會力模型等。Fang et al[43]通過研究一個中國火車站人群行為后發(fā)現(xiàn)，人群速度是影響前后人物間距和個人動機(jī)的主要動力。Spieser et al[44]利用控制理論進(jìn)行建模仿真發(fā)現(xiàn)，排隊(duì)群體中權(quán)威人物的存在可以穩(wěn)定并控制人群的良好溝通和群體的秩序。Deere et al[45]通過maritime exodus模型去評估船舶設(shè)計(jì)中人力因素的影響程度，它認(rèn)為子模型中包含許多危險動作，最復(fù)雜的是行為形成與交互對溝通和親和行為的反應(yīng)；它使用“基因”這個新型社會關(guān)系概念來分析群體行為的層次結(jié)構(gòu)，認(rèn)為群體成員的確定是通過社會基因的分享確定的。

Blue et al[46]利用元胞自動機(jī)對群體行為進(jìn)行仿真，每個元胞代表一個行為，人們會根據(jù)其周圍鄰居或其他個體決定下一步的行動；系統(tǒng)中的每個元胞之間會相互作用，形成一定的互動規(guī)則與群體，不同的群體其行為表現(xiàn)均有一定差異。Toyama et al[47]通過添加不同的行人特征來擴(kuò)展元胞自動機(jī)模型，如速度、性別、能力等模型，對雙向行人運(yùn)動行為和疏散行為進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，行人運(yùn)動的元胞自動機(jī)模型與行人疏散元胞自動機(jī)模型的具體規(guī)則是不同的，在不同規(guī)則約束下的群體行為也有差異，群體行為的走向也會發(fā)生變化。Niizato et al[48]明確區(qū)別群體成員之間拓?fù)渚嚯x和度量距離，提出一種新的混合模型——度量拓?fù)渚嚯x，研究群體中成員之間的相互作用，認(rèn)為群體成員在相互作用過程中，不僅僅與其度量距離較近的人保持聯(lián)系，同時也會與其拓?fù)渚嚯x較近成員保持密切聯(lián)系，成員個人不僅僅需要鄰居，同時也需要知已和有共同興趣愛好的朋友。

在國內(nèi)，以司光亞和楊志謀為代表的一批學(xué)者將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與群體行為相結(jié)合，形成一批較具代表性的成果。楊志謀等[49-50]認(rèn)為，社會關(guān)系建模和環(huán)境建模是研究群體交互行為的基礎(chǔ)，并提出ARE概念模型，充分考慮個體主動性、環(huán)境和個體之間關(guān)系，從局部行為與規(guī)則出發(fā)研究群體行為涌現(xiàn)的特征；基于Agent 進(jìn)行建模分析，從日常和危機(jī)兩種狀態(tài)解決了群體行為演化的確定性、隨機(jī)性問題以及可視化問題。程遠(yuǎn)[35]運(yùn)用演化博弈理論研究群體行為的演化規(guī)律，認(rèn)為在群體中每個人的行為與決策都處于不斷博弈之中，人們的心理變化會對其個體行為和群體行為產(chǎn)生重要影響；同時通過對逃生疏散群體研究發(fā)現(xiàn)，在整個疏散過程中，群體成員越是理性，受傷害可能性越小，疏散速度也越快，這種理性在一定程度上也會影響其他成員理性面對，進(jìn)而有秩序疏散。但疏散過程中群體成員的不理性自利行為也會影響疏散的效率。胡斌等[51-52]運(yùn)用SWARM建立了多主體的群體行為模擬系統(tǒng)，每個個體都有各自的行為規(guī)則與策略，各個個體通過與其他主體及環(huán)境相互作用，使得群體行為的宏觀特征涌現(xiàn)；并從微觀和宏觀兩方面詳細(xì)分析了企業(yè)員工群體行為復(fù)雜性的具體表現(xiàn)，提出描述群體適應(yīng)性學(xué)習(xí)能力的模型，為預(yù)測群體成員行為的動態(tài)變化提供了依據(jù)。所以，群體中成員之間關(guān)系與互動方式并不是固定的，他們會根據(jù)自身需求的變化而不斷變化，夏功成[53]運(yùn)用QSIM算法，對不同群體成員之間的互動與合作方式進(jìn)行詳細(xì)描述，認(rèn)為群體之間既存在合作，也有競爭，二者相互作用能夠提高群體績效。田煒等[54]基于演化博弈與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論得出，每一個用戶都會有節(jié)點(diǎn)的收益，以實(shí)現(xiàn)真正的“優(yōu)”，這就使得群體會產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”，即富者愈富、貧者愈貧。群體成員心理的變化、需求與利益的不同導(dǎo)向都會促使群體行為變化。

除了將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與群體行為的研究相結(jié)合外，一些學(xué)者將理論與實(shí)踐相結(jié)合，研究群體行為的互動機(jī)制與成員的行為選擇過程。田野[55]通過在微博中抓取“小悅悅事件”的相關(guān)信息，從事件關(guān)注度趨勢和情感趨勢兩個方面詳細(xì)分析了微博事件形成與發(fā)展的過程，建立回歸方程模型，對微博事件的發(fā)生趨勢有初步的了解。余鳳霞[56]運(yùn)用元胞自動機(jī)，仿真了企業(yè)中員工行為的形成，認(rèn)為不同類型員工的忠誠度和凝聚力有較大不同，在進(jìn)入企業(yè)初期可能會有較大波動，但隨時間的不斷推進(jìn)，各項(xiàng)數(shù)據(jù)趨向穩(wěn)定。

行為選擇是一個復(fù)雜的課題，涉及到群體仿真，以及在時間和空間上多尺度相互作用的影響[57]，在社會網(wǎng)絡(luò)中群體有很多的行為選擇，這些社會行為選擇的過程可以被看作是達(dá)爾文進(jìn)化論的過程，因?yàn)檫@其中存在復(fù)制和變異機(jī)制。在整個系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)中，群體根據(jù)一定的規(guī)則形成，隨著社會環(huán)境、個體特性和與他人的互動形成多樣化的群體行為，這些行為也會隨著時間的變化而不斷變化。

五、小結(jié)

通過以上的分析可以看出，目前學(xué)術(shù)界關(guān)于群體行為的研究較為成熟，利用社會學(xué)、心理學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理和計(jì)算機(jī)等學(xué)科的理論與方法，將定性分析與定量分析相結(jié)合，通過實(shí)證研究和建模仿真對群體行為的形成與互動進(jìn)行了詳細(xì)分析，同時也得出了許多有價值的結(jié)論，為預(yù)測和有效處理突發(fā)事件、群體性事件提供了依據(jù)。

從研究內(nèi)容上來看，目前對于群體行為的研究主要集中在四個方面：群體和群體行為的概念與形成、群體中各成員之間互動和相互作用、群體行為互動的規(guī)則與機(jī)制的形成以及群體行為選擇等等。很多學(xué)者依據(jù)社會學(xué)和管理學(xué)中關(guān)于群體的相關(guān)理論，通過建立數(shù)學(xué)模型或?qū)嶒?yàn)的方法對群體的形成過程以及群體成員之間的互動機(jī)制進(jìn)行詳細(xì)分析，認(rèn)為群體行為是隨機(jī)的，它是由許多個體參與完成的；個體在進(jìn)入群體后，其思想、決策方式和行為表現(xiàn)等都會受他人態(tài)度影響，使得個體行為與態(tài)度盡可能與他人保持一致或相似，以獲得群體的認(rèn)同；同時，受客觀環(huán)境和個人認(rèn)知等因素影響，群體行為也會隨時間推移而不斷變化，具有不確定性；另外，通過實(shí)驗(yàn)研究探討了群體行為的作用機(jī)制，對群體性事件或突發(fā)事件的形成與發(fā)展進(jìn)行預(yù)測，提出一些有效的應(yīng)對策略。

從研究方法上來看，有學(xué)者側(cè)重于定性研究，結(jié)合相關(guān)理論對群體行為的形成、互動與相互作用機(jī)制進(jìn)行分析；有學(xué)者運(yùn)用計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)和物理的方法建立模型，對群體行為進(jìn)行仿真，研究群體中所有個體的出現(xiàn)、改變、進(jìn)化和相互作用的過程[58]，以及消失過程中的群體行為[8]。群體的動態(tài)仿真包括群體行為的建模和群體行為動力學(xué)。群體成員與周圍的人和社會的互動，以及群體所處的物理環(huán)境都是群體動力學(xué)需要關(guān)注的問題，它對于社會基礎(chǔ)設(shè)施的安全設(shè)計(jì)極為重要[6]；群體仿真模型有助于對危急情況下潛在人群的危害進(jìn)行有效預(yù)測[59]，提高人們對危機(jī)事件的應(yīng)對能力，減少或避免不必要的傷害。但是從研究方法上來看，目前關(guān)于群體行為的研究大多數(shù)利用計(jì)算模型通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行仿真分析，利用社會學(xué)或管理學(xué)的相關(guān)理論將定性與定量相結(jié)合的研究較少，還有進(jìn)一步突破和發(fā)掘的空間。

盡管學(xué)者們關(guān)于群體行為的研究已趨于成熟，利用各個學(xué)科的理論和研究工具、方法提出了許多有價值的研究結(jié)論，對于預(yù)測群體行為的發(fā)展趨勢也提供了一定的指導(dǎo)；但是將網(wǎng)絡(luò)，尤其是在線社交網(wǎng)絡(luò)與群體行為相結(jié)合的研究較少，較多的是參照現(xiàn)實(shí)群體行為的特征等研究網(wǎng)絡(luò)群體性事件，所以關(guān)于網(wǎng)絡(luò)群體行為的研究還需進(jìn)一步深入。所以關(guān)于群體行為的下一步研究內(nèi)容，需要重點(diǎn)關(guān)注在線社交網(wǎng)絡(luò)，尤其是微博用戶的群體行為，結(jié)合社會學(xué)、心理學(xué)和組織行為學(xué)的相關(guān)理論具體闡述微博用戶群體形成的路徑，了解群體行為形成的全過程；依據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論與知識，運(yùn)用仿真建模的方法，從微觀到宏觀，建立微博用戶群體行為形成的演化模型，并對其進(jìn)行仿真分析，探索環(huán)境、個人和群體對于微博用戶群體互動行為形成的影響和作用程度等，為研究微博用戶群體行為互動機(jī)制和行為選擇的動力學(xué)過程奠定基礎(chǔ)。在定量研究方面，可以根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論和模型，詳細(xì)分析微博用戶群體從眾行為和微博用戶群體極化行為形成的過程，并對其進(jìn)行仿真，分析群體從眾行為和群體極化行為可能存在的優(yōu)勢與劣勢；探討微博中群體決策的規(guī)則以及微博中用戶群體行為的選擇對于群體決策的作用，這對于降低群體性事件發(fā)生頻率，以及促使微博用戶及群體正確對待各種群體性事件都有著重要的作用。

參考文獻(xiàn):

[1] Turner R H, Killian L M. Collective Behavior[M]. 4th ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1993: 192.

[2] McPhail C. Stereotypes of crowds and collective behavior: looking backward, looking forward[J]. Stud. Symbolic Interact, 1997, 3 (Sup): 35-58.

[3] Helbing D, Molnar P. Social force model for pedestrian dynamics[J]. Phys. Rev. E, 1995, 51(5), 4282-4286.

[4] Nara A, Torrens P M. Spatial and temporal analysis of pedestrian egress behavior and efficiency[C]// Samet H, Shahabi C, Schneider M. Association of Computing Machinery (ACM) Advances in Geographic Information Systems, ACM, New York. 2007: 284-287.

[5] Burstedde C, Klauck K, Schadschneider A, et al. Simulation of pedestrian dynamics using a two-dimensional cellular automaton[J]. Physica A, 2001, 295(6): 507-525.

[6] Helbing D, Farkas I J, Vicsek T. Simulating dynamical features of escape panic[J]. Nature, 2000, 407 (28): 487-490.

[7] Colin Marc Henein, Tony White. Microscopic information processing and communication in crowd dynamics[J]. Physica A, 2010, 389 (11): 4636-4653.

[8] Bon G L. The crowd: a study of the popular mind[M]. New York: Macmillan, 1896: 23.

[9] Park R E, Burgess E W, Janowitz M. Introduction to the science of sociology[M]. ChicagoIII: University of Chicago Press, 1921: 93.

[10] 巴克. 社會心理學(xué)[M]. 天津: 南開大學(xué)出版社, 1984: 58.

[11] 戴維·波普諾. 社會學(xué)[M]. 李強(qiáng), 譯. 北京: 中國人民大學(xué)出版社, 1999: 68.

[12] 中華人民共和國公安部. 公安機(jī)關(guān)處理群體性治安事件規(guī)定[EB/OL]. (2008-12-25)[2015-12-05]. http: //www.docin.com/p-1271590875.html.

[13] 中國行政管理學(xué)會課題組. 中國群體性突發(fā)事件: 成因及對策[M]. 北京: 國家行政學(xué)院出版社, 2009.

[14] 于建嶸, 單光鼐. 群體性事件應(yīng)對與社會和諧[EB/OL]. (2008-12-25)[2011-12-05]. http: //cssm.gov.cn/view.php?id=23715.

[15] 孫元明. 當(dāng)前國內(nèi)群體性事件及其發(fā)展趨勢研究[J]. 江南社會學(xué)院學(xué)報, 2008(3): 6-10.

[16] 陳強(qiáng), 徐曉林, 王國華. 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演變機(jī)制研究[J]. 情報雜志, 2011, 30(3): 35-38.

[17] 中國行政管理學(xué)會課題組. 我國轉(zhuǎn)型期群體性突發(fā)事件主要特點(diǎn)、原因及政府對策研究[J]. 中國行政管理, 2002(5): 6-9.

[18] Blumer H. Collective behavior[C]// Park R E. Principles of Sociology. New York: Barnes & Noble, 1939: 297.

[19] Allport F H. Social psychology[M]. Boston: Houghton Mifflin, 1924.

[20] Berk R. A gaming approach to crowd behavior[J]. American Sociological Review, 1974, 39(3): 355-373.

[21] Saori Iwanaga, Akira Namatame. Collective behavior in cascade and schelling model[J]. Procedia Computer Science, 2013(24): 217-226.

[22] Giardina I. Collective behavior in animal groups: theoretical model and empirical studies[J]. HFSP J, 2008, 2 (4), 205-219.

[23] 魏玖長, 韋玉芳, 周磊. 群體性突發(fā)事件中群體行為的演化態(tài)勢研究[J]. 電子科技大學(xué)學(xué)報( 社科版), 2011, 13(6): 25-30.

[24] Peracchi, Franco, Brugiavmi, et al. Theory of collective behavior[M].Gleacoe: Free Press of Glencoe, 1962: 173.

[25] Couzin I. Collective minds[J]. Nature, 2007(445): 715.

[26] Cooper S, Popovic Z, Treuille A. Continuum crowds[J]. ACM Trans. Graphics (TOG), 2006, 25 (3) 1160-1168.

[27] Berlonghi A. Understanding and planning for different spectator crowds[J]. Safety Science, 1995, 18 (4) 239-247.

[28] Henderson L F. The statistics of crowd fluids[J]. Nature, 1971, 229: 381-383.

[29] Farkas I, Helbing D, Vicsek T. Social behavior: mexican waves in an excitable medium[J]. Nature, 2002(419): 131-132.

[30] Hankin B D, Wright R A. Passenger flow in subways[J]. Oper. Res. Quarterly, 1958, 9 (2) 81-88.

[31] Bradley G E. A proposed mathematical model for computer prediction of crowd movements and their associated risks [C]// Smith R A, Dickie J F. Engineering for Crowd Safety, Elsevier, Amsterdam, 1993: 303-311.

[32] Helbing D, Molnar P. Self-organization phenomena in pedestrian crowds[C]// Schweitzer F. Self-organization of complex structures: from individual to collective dynamics. Gordon and Breach, New York, 1997: 569-577.

[33] Helbing D. Traffic and related self-driven many-particle systems[J]. Reviews of modern physics, 2000, 73(4): 1067-1141.

[34] Daamen W, Hoogendoorn S P. Experimental research of pedestrian walking behavior[J]. Transp Res Rec, 2003(1828): 20-30.

[35] 程遠(yuǎn). 基于演化博弈論的群體疏散行為研究[D]. 北京: 北京化工大學(xué), 2012: 5.

[36] 趙奕奕, 彭怡, 肖磊, 等. 突發(fā)事件下群體搶購行為的輿論傳播機(jī)理研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2015(3): 616-622.

[37] 李峰, 沈惠璋, 張聰, 等. 社會影響的外部性與群體動力學(xué)研究[J]. 科技管理研究, 2010, 30(21): 224-229.

[38] 徐光有, 袁年興. 群體性事件中的群體行為探析[J]. 理論導(dǎo)刊, 2011(11): 29-32.

[39] 宮敏燕. 社會轉(zhuǎn)型期群體行為的社會學(xué)思考[J]. 長春理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2012, 25(6): 44-46.

[40] 呂傳笑, 欒曉峰. 個體行為與群體行為的互動分析[J]. 山東省農(nóng)業(yè)管理干部學(xué)院學(xué)報, 2005, 21(5): 87-88.

[41] Festinger L. A theory of social comparison processes[J]. Human Relation, 1954 (7): 117-140.

[42] Zheng Xiaoping, Zhong Tingkuan, Liu Mengting.Modeling crowd evacuation of a building based on seven methodological approaches[J]. Build. Environ, 2009, 44 (3): 437-445.

[43] Fang Z, Yuan J P, Wang Y C, et al. Survey of pedestrian movement and development of a crowd dynamics model[J]. Fire Safety J. , 2008, 43 (6): 459-465.

[44] Spieser K, Davison D E. Multi-agent stabilisation of the psychological dynamics of one-dimensional crowds[J]. Automatica, 2009, 45 (3): 657-664.

[45] Deere S J, Galea E R, Lawrence P J. A systematic methodology to assess the impact of human factors in ship design[J]. Appl. Math. Modell. 2009, 33 (2): 867-883.

[46] Blue V J, Adler J L. Cellular automata microsimulation of bidirectional pedestrian flows[J]. Trans Res Rec, 2000, 1678(1): 135-141.

[47] Toyama M C, Bazzan A L C, da Silva R. An agent-based simulation of pedestrian dynamics: from lane formation to auditorium evacuation[C]// Autonomous agents and multiagent systems (AAMAS), 2006: 108-110.

[48] Niizato T, Gunjia Yukio-Pegio. Metric-topological interaction model of collective behavior[J]. Ecological Modelling, 2011, 222(17): 3041-3049.

[49] 楊志謀, 司光亞, 李志強(qiáng). 大規(guī)模虛擬民眾群體行為仿真概念建模研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2011, 47(21): 231-234.

[50] 楊志謀, 司光亞, 李志強(qiáng), 等. 大規(guī)模群體行為仿真模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2010, 22(3): 724-727.

[51] 胡斌, 王志明. 基于CAS理論的企業(yè)員工群體行為模擬[J]. 管理學(xué)報, 2005, 2(z1): 31-34.

[52] 王志明, 胡斌. 復(fù)雜系統(tǒng)下群體行為的建模與模擬[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(信息與管理工程版), 2005, 27(6): 148- 152.

[53] 夏功成. 企業(yè)知識群體行為的定性模擬研究[D]. 武漢: 華中科技大學(xué), 2005: 28.

[54] 田煒, 鄧貴仕, 武佩劍. 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與演化博弈的群體行為策略分析[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 2008, 25(8): 2352-2354.

[55] 田野. 基于微博平臺的事件趨勢分析及預(yù)測研究[D]. 武漢: 武漢大學(xué), 2012: 37.

[56] 余鳳霞. 基于元胞自動機(jī)的群體行為仿真[D]. 寧波: 寧波大學(xué), 2011: 18.

[57] Xu Xulin, Chen Zengqiang, Si Guangya, et al. A novel definition of generalized synchronization on networks and a numerical simulation example[J]. Comput. Math. Appl. 2008, 56(11): 2789-2794.

[58] Braun A, Musse S R, de Oliveira L, et al. Modeling individual behaviors in crowd simulation[C]//Computer Animation and Social Agents, 16th International Conference, New Brunswick, NJ, 2003: 143-148.

[59] Xu Xulin, Chen Zengqiang, Si Guangya, et al. The chaotic dynamics of the social behavior selection networks in crowd simulation[J]. Nonlinear Dyn, 2011, 64(1): 117-126.

Research Status and Prospect of Collective Behavior

ZHANG Jing1, SUN Hui-xuan2

(1. School of Public Administration and Policy, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876, China; 2. School of Marxism, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876, China)

Abstract:In the stage of social transformation and development, the mass incidents are increasing, which has a negative impact on the stability of the country and society. Based on analysis of the related theories of group and collective behavior, a comprehensive summary is made from three aspects of the definition and formation of collective behavior, the factors affecting the collective behavior and the interaction of group members and behavior choice. It is found that currently the research on the collective behavior is relatively mature in the contents and methods, but the research combining the network is less, especially the combination of online social network and collective behavior, so this is the future research direction of the study.

Key words:collective behavior; socal stability; formation and interaction; influencing factors; behavior choice

收稿日期：2015- 03 - 02

基金項(xiàng)目：北京市社會科學(xué)基金項(xiàng)目(15SHB022)；北京郵電大學(xué)社科基金項(xiàng)目(2013-2014BS08)

作者簡介：張靜(1987—)，女，湖北棗陽人，博士，北京郵電大學(xué)公共管理學(xué)院講師，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)及管理科學(xué)。

中圖分類號:D631

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1008-7729(2016)03- 0091- 08