網絡輿情傳播影響因素研究綜述

楊伊帆

摘要： 網絡輿情已成為不可忽視的社會輿情，成為公眾表達“心聲”的重要表達形式。本文從主體和環(huán)境兩個層面對影響網絡輿情傳播的因素進行綜述，以對該領域研究現(xiàn)狀有較全面的認識。通過對現(xiàn)有成果的梳理分析，發(fā)現(xiàn)后續(xù)研究可向多維多層發(fā)展，但同時需注意網絡輿情信息傳播過程中主體的差異性。

Abstract： Internet public opinion has become a social public opinion that can not be ignored. It has become an important form of public expression of "heart sound". This article summarizes the factors influencing the dissemination of online public opinion from two aspects： the main body and the environment， in order to have a comprehensive understanding of the research status in this field. Through the analysis of the existing achievements， we find that follow-up research can develop to multi-dimensional and multi-level， but at the same time we need to pay attention to the main differences in the process of information dissemination.

關鍵詞： 網絡輿情；影響因素；文獻綜述

Key words： online public opinion；influence factors；literature review

中圖分類號：G206 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）06-0242-02

0 引言

隨著互聯(lián)網的廣泛普及和網絡技術的飛速發(fā)展，幾乎每時每刻都有公眾在各類網絡平臺上分享自己的見聞，這些消息一經發(fā)出，有些經過發(fā)酵，會被大范圍傳播，形成網絡輿情事件。同時，手機等移動終端產品和網絡社交平臺的不斷增多，使人們可以更加快速、便捷地相互交流，也促進網絡輿情的快速傳播與演化。很多人幾乎在某些事件發(fā)生的同時，就通過網絡社交平臺在網上發(fā)布了事件相關信息，之后通過其他人的評論和轉發(fā)，使事件快速發(fā)酵，從而促進網絡輿情的發(fā)展演化。網絡輿情具有真實、快速等特點，即如上所述的，網絡輿情通過公眾的評論、轉發(fā)等行為快速傳播發(fā)展，而且表達著公眾最真實的想法。

但其實在輿情傳播的過程中，不可忽視的存在著信息“失真”的現(xiàn)象，人們結合自己所受的教育，從自身背景出發(fā)對事件進行評論、描述，不免有“三人成虎”的可能。同時，網絡輿情可能被一些圖謀不軌、試圖危害社會穩(wěn)定的人利用，通過發(fā)表一些負面且不實的謠言信息，使一部分不了解事情真相的人產生負面觀點，經由這些具有負面觀點的人發(fā)表的輿論看法，一旦積累起來，也會危害社會和諧。且有學者表示，負面網絡輿情比正面網絡輿情產生的影響更加深遠而且影響所持續(xù)的時間也更加久遠。因此，對網絡輿情的發(fā)展演化進行干預控制，從而維護社會和網絡的穩(wěn)定是必須的。

近年來，網絡輿情傳播規(guī)律吸引了不同領域學者的廣泛關注，學者們紛紛從網絡輿情傳播的網絡結構、傳播過程中個體的行為和影響力、政府的行為和信息本身等方面，對影響網絡輿情傳播規(guī)律的因素進行研究。其中，國外學者偏向于輿情傳播的網絡結構、信息本身等角度的研究，而相比之下，國內學者則更偏向于研究個體、政府等在網絡輿情傳播過程中的作用。

總之，網絡輿情作為大數(shù)據(jù)時代互聯(lián)網和網絡技術快速發(fā)展的產物，是政府不能忽略的更加真實的“公眾的聲音”，它豐富了人們表達態(tài)度的方式，改變了人們的生活和工作方式，加速了輿情信息的傳播。政府可以通過分析網絡輿情，更準確的獲取公眾的需求，了解公眾的專注點，同時也需要對網絡輿情進行干預控制，從而維護社會穩(wěn)定、提升政府形象。因此，研究影響網絡輿情規(guī)律的因素，對于我們了解網絡輿情傳播的機理，并利用相關知識對輿情進行干預，促進有利于社會穩(wěn)定的輿情信息的傳播，減少或限制負面網絡輿情的發(fā)展，是十分必要的。

劉怡君等認為輿情具有4要素，即主體、心理、觀點和信息，通過該團隊對輿情的分析發(fā)現(xiàn)，這四要素中“主體”即網絡輿情傳播中的個體，有公眾也有政府、媒體等官方主體；“心理”即個體的內驅動力，個體所具有的不同心理，如積極、消極或從眾心理等，；“觀點”為個體通過心理的內驅動力和環(huán)境信息的外驅動力綜合作用，產生的對網絡輿情事件產生的不同觀點，如正面觀點、反面觀點等；而“信息”則為個體所能夠獲取的環(huán)境信息，包括社交關系網絡中的信息和政府、媒體等官方發(fā)布的信息。當前在對網絡輿情傳播規(guī)律的影響因素研究中，基于上述四要素，可將現(xiàn)有成果分為兩個層面：主體層面和環(huán)境信息層面。

1 主體層面影響因素研究

網絡輿情傳播影響因素在主體層面的研究，主要可以分為下述三類主體：社交網絡中影響力較小的個體、影響力較大的個體——意見領袖和政府及媒體等官方主體，但由于對政府和媒體等的研究主要集中在其所發(fā)布的信息的權威性和發(fā)布事件等上，因此，將政府和媒體等官方主體歸類于環(huán)境信息層中。在主體層面中，不同類別的主體還有不同的研究角度，對社交網絡中影響力較小的個體的研究，主要集中與研究其相互間的關系、個體參與輿情的狀態(tài)變化和心理、觀點等的變化對輿情信息的影響；對信息發(fā)布者和影響力較大的個體——意見領袖的研究中，主要分析其權威性、影響力和宏觀上持有正負觀點的意見領袖的個數(shù)等對網絡輿情傳播規(guī)律的影響。endprint

在研究社交網絡中的影響力較小的個體對網絡輿情傳播規(guī)律的影響時，學者們主要結合傳染病模型、元胞自動機模型或心理閾值模型等，通過對個體在網絡輿情信息傳播過程中對輿情信息獲知的行為狀態(tài)（丁學君等，2015）、教育背景、自信程度、對輿情話題感興趣程度和社交能力（李青等，2013）等進行分析，從而分析個體對傳播規(guī)律的影響。如鄧青等（2016）基于元胞自動及模型，對個體參與輿情的狀態(tài)進行仿真，分析周圍鄰居、自身對信息的抵抗能力等對輿情信息傳播的影響；李根強等（2016）基于Granovetter、Luo等認為的強關系弱關系理論，基于心理閾值模型，從“個體”到“社群”再到“網絡”等三層次，分析社群認同、個體強弱關系等對網絡輿情傳播的調節(jié)影響。

在研究信息發(fā)布者或意見領袖對網絡輿情傳播規(guī)律的影響時，最常見的是通過不同方法分析其影響力的作用，如信息發(fā)布者的影響力會影響到網絡輿情的傳播速度和整體趨勢，即“輿論領袖”發(fā)布輿情信息的行為及輿情信息的內容觀點，不光會影響輿情傳播的速度，還影響輿情傳播的整體趨勢。對意見領袖的作用研究中，還有少部分通過分析持有不同觀點的意見領袖的數(shù)量，來意見領袖對不同性質的網絡輿情傳播走勢的影響。

2 環(huán)境信息層面影響因素研究

在環(huán)境信息層面影響因素的研究中，主要分為兩個角度，一個是從信息的發(fā)布者出發(fā)，分析公眾或官方主體所發(fā)布的信息的權威性、影響力、不同性質信息的數(shù)量，另一個則是從信息本身出發(fā)，分析信息的發(fā)布時間、信息的措辭內容等。

如有研究政府媒體等主體所發(fā)布的權威信息的數(shù)量及可信度等，對網絡輿情傳播規(guī)律的影響（Tian等，2014）；Yoo等則分析了信息發(fā)布的時間及信息來源（如社交平臺內部或外部）對輿情傳播的影響。

綜上，現(xiàn)有網絡輿情傳播規(guī)律影響因素研究成果已經頗豐，但不難發(fā)現(xiàn)，大部分利用數(shù)學方法所構建的模型存在忽視了個體變化的差異性的現(xiàn)象，且或多或少地忽略個體所處的信息環(huán)境，即公眾不光受到周圍鄰居的影響，同時也可以通過媒體報道獲取信息，并可能受其影響。有學者認為（鄧青等，2016），在輿情信息傳播過程中，個體受到自身心理、周圍環(huán)境等的綜合作用，因此，在多重作用下，研究由個體變化而引起的輿情傳播規(guī)律變化是十分必要的。

3 總結

首先，對國內外網絡輿情傳播規(guī)律的影響因素研究進行綜述，發(fā)現(xiàn)當前研究主要分為兩個層面，即個體層面和環(huán)境信息層面，而且現(xiàn)有研究中，多為單個層面的研究，不能綜合多個維度進行分析，研究不能十分貼近現(xiàn)實。本文認為，在后續(xù)研究中，應考慮多維多層因素，并保證在輿情傳播過程中的個體差異性。

參考文獻：

[1]Tian R， Liu Y. Isolation， insertion， and reconstruction： Three strategies to intervene in rumor spread based on supernetwork model[J]. Decision Support Systems， 2014， 67（2）：121-130.

[2]鄧青，劉藝，馬亞萍，等.基于元胞自動機的網絡信息傳播和輿情干預機制研究[J].管理評論，2016，28（8）：106-114.

[3]丁學君.基于SCIR的微博輿情話題傳播模型研究[J].計算機工程與應用，2015，51（8）：20-26.endprint