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    公共安全治理策略研究
    ——以暴力事件的產(chǎn)生及其輿論傳播為例

    2017-05-03 08:56:15范博深賈蕤槄
    中國軟科學(xué) 2017年3期
    關(guān)鍵詞:暴力事件抗?fàn)?/a>觀點

    呂 鵬,范博深,賈蕤槄

    (中國地質(zhì)大學(xué)(北京),地球科學(xué)與資源學(xué)院,北京 100083)

    公共安全治理策略研究
    ——以暴力事件的產(chǎn)生及其輿論傳播為例

    呂 鵬1,范博深2,賈蕤槄3

    (中國地質(zhì)大學(xué)(北京),地球科學(xué)與資源學(xué)院,北京 100083)

    本文通過探究暴力事件的成因以及其輿論傳播機理,為公共安全治理提出針對性策略。首先建立社會強勢群體與弱勢群體之間的動態(tài)博弈模型,揭示了當(dāng)今社會發(fā)生暴力群體性沖突的原因及條件。探究了政府介入的情況下社會輿論觀點的演化情況,用暴力事件因子對暴力事件的輿論影響做出了合理且有效的解釋。最后建議有關(guān)部門一方面通過完善收入分配機制、健全法律體系,來減少暴力事件的發(fā)生;另一方面通過加強宣傳教育、強化媒體監(jiān)管,來減弱輿論的不良影響。雙管齊下,達到公共安全治理的目的。

    暴力事件;動態(tài)博弈;輿論傳播;突發(fā)暴力事件因子;政府監(jiān)管

    一、引言

    作為中國特色社會主義事業(yè)的有機組成部分、推進全面建設(shè)小康社會的重大戰(zhàn)略舉措,構(gòu)建社會主義和諧社會在新時期有著廣泛而深遠的意義。中共十八大進一步把和諧社會建設(shè)具體化,即建設(shè)“民主法治、公平正義、誠信友愛、充滿活力、安定有序、人與自然和諧相處”的社會。

    然而隨著經(jīng)濟的發(fā)展,中國進入社會轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期,社會弱勢群體與強勢群體的矛盾逐漸顯化,由此滋生的暴力沖突事件直接成為構(gòu)建和諧社會的一大障礙。近年來中國每一起群體性暴力事件的同時,都伴隨著高強度的輿論交鋒[1]。這些暴力事件本身就能對和諧社會的構(gòu)建、經(jīng)濟的正常發(fā)展帶來很大的負面效應(yīng),而由暴力事件引發(fā)的輿論謠言,進一步誤導(dǎo)人民群眾,給社會帶來更大的傷害。因此研究群體性暴力事件的產(chǎn)生原因及規(guī)避方法,查明暴力事件中輿論傳播的機制及過程迫在眉睫[2]。

    本文運用演化博弈論的思想,首先構(gòu)造群體性暴力事件中社會弱勢群體與強勢群體的博弈模型,得出弱勢群體在不同策略下的約束條件,從而找到影響群體性暴力事件發(fā)生的主要因素。其次構(gòu)建暴力事件中的輿論傳播模型,分析輿論傳播的機理及每人在輿論的傳播中自身觀點及收益的變化情況。創(chuàng)新性地把引發(fā)暴力事件的社會分配不公等因素歸入“暴力事件因子”中,用“暴力事件因子”對暴力事件中輿論的傳播機制和治理方案做出合理且有效的解釋。

    二、暴力事件博弈理論與輿論傳播理論研究進展

    (一)暴力事件成因的博弈分析

    國外專家從組織危機管理的視角分別研究了群體性暴力事件的決策過程、應(yīng)急機制等:Hooshang(1998)認(rèn)為危機壓力下的決策者會有消極的行為傾向和集中化的決策過程,并用實證檢驗對上述假設(shè)進行了論證;Hans(1992)認(rèn)為計劃、宣傳和社會道德從社會結(jié)構(gòu)角度上在社會危機管理中具有顯著作用。在博弈論研究方面,大量文獻從理論角度詳盡分析了在不同類型博弈中的作用。J. F. Laslier認(rèn)為信息交流不會對博弈參與者的福利產(chǎn)生直接影響,而是會間接地對博弈的均衡結(jié)果產(chǎn)生作用。從博弈論的視角分析暴力事件的發(fā)生原因以及政府對群體性暴力事件防范措施的研究成果在演化博弈論的思想成熟后開始出現(xiàn)。孫康[3](2006)等構(gòu)建了遼東灣海蜇捕撈沖突的演化博弈模型,并分析了漁民從守法到違法捕撈的動態(tài)演繹過程。王建偉[4](2008)通過構(gòu)建突發(fā)事件連鎖反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模型,針對網(wǎng)絡(luò)拓撲特性的研究對突發(fā)事件的預(yù)警和減災(zāi)起到輔助作用。針對暴力事件中博弈雙方的選擇偏離Nash均衡解的問題,王先甲等(2011)[5]對Nash均衡解在完全理性假設(shè)下的缺陷進行了分析,引入了演化博弈論中的策略進化思想,并進一步分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和博弈策略的互演化思想。

    (二)輿論傳播模型及機理

    1. 論傳播離散型模型

    Stauffer等以統(tǒng)計物理學(xué)的概念為理論基礎(chǔ),對輿論的傳播機制做出了一定的研究。隨后Sznajd借用磁性粒子等概念,利用蒙特卡洛仿真法對封閉社區(qū)的輿論演進過程進行了研究,結(jié)論得到了較為普遍的認(rèn)可,成為輿論傳播離散模型中最具有代表性的一種。離散型模型適用于二元輿論的傳播,例如輿論只有同意與反對、對與錯等相對觀點。離散型模型把這些觀點看做-1、1這種離散型變量。

    2. 輿論傳播連續(xù)型動力模型

    現(xiàn)實生活中,輿論往往還存在個體觀點值是連續(xù)變化的或界限難以精確劃分的模糊值現(xiàn)象。譬如在福島核電站泄漏所引發(fā)的群體性搶鹽事件中,人們對碘鹽是否能防止核輻射往往不是簡單地持相信或不相信的觀點,而更可能是介于完全相信與絕對否定之間的任意一種不確定觀點,如:相信、不太確定、將信將疑、置疑等等。這種連續(xù)觀點的表示方法更符合個體實際觀點的變化。由觀點值在一定范圍內(nèi)連續(xù)變化的變量所構(gòu)建的輿論傳播模型就被稱之為連續(xù)型模型。Hegselmann從現(xiàn)實社會中人們相互之間的影響出發(fā),提出有界信任規(guī)則模型。后人在他基礎(chǔ)上加以完善,創(chuàng)出連續(xù)型輿論動力學(xué)模型。目前,較為常見的連續(xù)型輿論動力學(xué)模型包括以Krause和Deffuant為代表的學(xué)者所提出的Hegselmann and Krause(HK)有界信任模型和Deffuant and Weisbuch(DW)有界信任模型。本文輿論博弈模型是在傳統(tǒng)DW、HK有界信任模型的基礎(chǔ)上,引入新的變量進行分析的,因此輿論傳播連續(xù)型動力模型此處不予贅述。

    三、暴力事件博弈模型的建立

    (一)“理想”情況下博弈模型分析

    當(dāng)今社會所發(fā)生的群體性事件大都是一部分群體為了維護或擴大自身利益與較強勢的群體作斗爭的過程。在社會轉(zhuǎn)型的過程中,不同社會階層之間、不同地區(qū)之間的不均衡問題日益明顯。鑒于博弈雙方具有社會地位不平等,經(jīng)濟水平不同等顯著特點,本文把群體性暴力事件的博弈雙方確定為社會強勢群體與弱勢群體。博弈得益矩陣(Payoff matrix)如表1所示:

    表1 強勢群體與弱勢群體博弈的得益矩陣

    如表1所示,社會強勢群體、弱勢群體分別記做i、j。強勢群體由于占有更多的社會資源,經(jīng)濟條件更好,甚至可能與政府等部門有關(guān)聯(lián),因此強勢群體有合作和抗?fàn)巸蓚€選擇。相比之下,弱勢群體經(jīng)濟條件差,群體力量較弱,社會地位,生存狀況不理想,因此有妥協(xié)和抗?fàn)巸煞N選擇,四種策略組合得益情況如上。分析可知,當(dāng)弱勢群體妥協(xié)時,強勢群體選擇強硬能夠為自己贏得更大的利益,因此a>b;當(dāng)弱勢群體選擇抗?fàn)帟r,強勢群體的強勢會使他損失利益,因此c>d;強勢群體選擇合作時,弱勢群體在妥協(xié)時強勢群體能獲得更多利益,因此b>c,即a>b>c>d。同理可得:e>f>g>h。用劃線法對上述得益矩陣求解可知,種“十分理想”的假設(shè)下,該種群體性暴力事件的Nash均衡策略為強勢群體采用強硬策略,弱勢群體采用妥協(xié)策略,得益為(a,g)。

    (二) 一種更接近現(xiàn)實的博弈模型

    由上文介紹的簡單模型可知,社會強勢群體與弱勢群體發(fā)生利益沖突時,強勢群體選擇強硬,弱勢群體選擇妥協(xié)為均衡解。但這樣的情形卻無法解釋群體性沖突事件的發(fā)生,似乎除了把群體性事件歸因于“不理性”外沒有更好解釋。實則不然,之所以會出現(xiàn)上文的結(jié)果——弱勢群體的策略偏離Nash均衡的均衡解,可能有兩方面原因。一方面是根據(jù)“顫抖手均衡”理論,暴力事件可被解釋為個體行為偏離總體預(yù)期的小概率事件,這與我們現(xiàn)實中暴力事件的小概率性的客觀事實較為相符;另一方面原因可歸咎于博弈方為了改變博弈環(huán)境所作出的“有限理性”行為,參與者偏離Nash均衡的行為應(yīng)該被解釋為一個信號, 它反映了參與者在將來如何進行博弈的意圖。這在一定程度上解釋了我國現(xiàn)階段群體性暴力事件增多的原因:社會進入轉(zhuǎn)型階段,不同群體直接的利益沖突加劇,群體性暴力事件就是利益受損群體試圖在未來獲取更多利益的信號。

    除了上述兩種解釋外,造成第一種理想的雙方博弈模型無法解釋現(xiàn)實情況的重要原因,便是因為上述模型太過理想化,忽略現(xiàn)實中一些對雙方行為產(chǎn)生影響的重要因素。為了完善博弈模型,引入以下因素:

    1. 弱勢群體效用函數(shù)

    弱勢群體效用由弱勢群體絕對收益與相對收益構(gòu)成,弱勢群體的綜合效用函數(shù)為uj可用公式表示如下:

    uj=pj+βj(pj-pi)

    (1)

    其中βj是衡量弱勢群體對自身與強勢群體收入差距的敏感系數(shù),pi與pj分別表示強勢群體與弱勢群體的絕對收益,弱勢群體的綜合效用是他的絕對收益加上他的相對收益,由于pj-pi<0,因此βj一般為正,以便促使社會收入公平。

    2. 收益變化程度

    在群體性暴力事件的動態(tài)博弈過程中,引入收益變化程度可以使我們更好地看出在每一次博弈中各個群體相比于上個時期的收益變化情況,令:

    rt=pt/pt-1,t=1,2,3…

    (2)

    其中rt用來衡量每期收益變化程度,pt與pt-1分別為t期和t-1期的收益情況。不難看出,這個系數(shù)大于1,表明收益情況改善。系數(shù)小于1則表示收益惡化。系數(shù)等于1表明收益維持不變。

    3. 條件假設(shè)

    在現(xiàn)實中,強弱群體做出的選擇不僅由“有限理性”限制著,他們的每一個決定還會為自己的遠期利益所考慮(例如t期時弱勢群體的策略可能包含為t+1期考慮的因素)??紤]這方面因素,我們做出如下的規(guī)則假設(shè):

    (1)博弈的初始階段, 相比于弱勢群體,強勢群體的經(jīng)濟實力較強, 會采用“強硬”策略以獲得最大利益, 擴大與弱勢群體的差距,除非弱勢群體的策略為非預(yù)期的“抗?fàn)帯薄?/p>

    (2)隨著博弈的進行,如果強弱社會群體的社會力量發(fā)生了轉(zhuǎn)換,則強勢群體喪失先動優(yōu)勢,相應(yīng)的策略空間也會發(fā)生轉(zhuǎn)換, 此時采取“妥協(xié)”策略以達到(合作, 妥協(xié))這一次優(yōu)解。否則, 一直堅持“強硬”策略。

    (3)在原始博弈模型中,博弈參與人的收益函數(shù)已經(jīng)納入第三方干預(yù)的因素,只要收益函數(shù)不變化,博弈的結(jié)果與均衡也不會發(fā)生變化。

    以弱勢群體為研究對象,根據(jù)不同的目的,對弱勢群體選擇“妥協(xié)”或“抗?fàn)帯辈呗缘脑蚣毞?,可知弱勢群體在以下兩種情況中傾向于選擇“妥協(xié)”策略:

    (1)根據(jù)傳統(tǒng)博弈論中對博弈方的“完全理性假設(shè)”,無論外界情況怎么變,弱勢群體會選擇這個博弈的當(dāng)期Nash均衡解作為自身的策略,因此會采取“妥協(xié)”的策略。

    (2)當(dāng)弱勢群體的rt較大時,弱勢群體不愿意與強勢群體發(fā)生抗?fàn)?,而是希望自身狀況能夠繼續(xù)得到平穩(wěn)改善,會導(dǎo)致他們選擇“妥協(xié)”的策略。

    同理分析可知,弱勢群體會在以下兩種情況下傾向于選擇“抗?fàn)帯辈呗裕?/p>

    (1)當(dāng)社會矛盾十分嚴(yán)重,弱勢群體經(jīng)濟顯著落后于強勢群體,βj處于較大的狀態(tài),會導(dǎo)致社會弱勢群體對現(xiàn)狀非常不滿,且造成他們極其希望未來的收益得到改變,會導(dǎo)致他們選擇“持續(xù)抗?fàn)帯钡牟呗浴?/p>

    (2)弱勢群體意識到,在一定時期內(nèi),(強硬,妥協(xié))策略為自身帶來的收益不如先選擇(強硬,妥協(xié))迫使強勢群體選擇“合作”,接著選擇(合作,妥協(xié))這一均衡解帶來的收益大。此時,弱勢群體同樣會選擇“短暫抗?fàn)帯?/p>

    (三)誘使暴力事件發(fā)生的兩種策略選擇

    1. 弱勢群體持續(xù)抗?fàn)幖s束條件分析

    考慮上文提出的弱勢群體在考慮社會公平因素下的收益表達式,在圖一中的博弈過程中,若弱勢群體采取抗?fàn)帲驗?c,e)組合策略總是優(yōu)于Uj(C)策略,因此此時應(yīng)有j選擇抗?fàn)幍氖找鍼j(1+rj)≥Pi(1+ri)大于j選擇“妥協(xié)”的收益Uj(C):

    Uj(S)=e+βj(e-c)

    (3)

    Uj(C)=g+βj(g-a)

    (4)

    約束條件:

    βj[(a-g)-(c-e)]>(g-e)

    (5)

    (6)

    推論1:當(dāng)弱勢社會群體的βj較大,不等式(6)成立時,處于考慮自身收益變化率或反映社會分配不公的角度,弱勢群體會采取無條件抗?fàn)幉呗? 導(dǎo)致非Nash均衡的(強硬, 抗?fàn)?結(jié)局產(chǎn)生,群體性暴力事件隨之爆發(fā)。

    由于社會弱勢群體與強勢群體的差距較大,且弱勢群體的經(jīng)濟敏感系數(shù)大于(5)式。這時弱勢群體的選擇不單單是為了爭取自身的利益,更多地可能是借助暴力事件,如沖擊政府機關(guān)等來發(fā)泄自身對社會分配制度的不滿。

    2. 弱勢群體短暫抗?fàn)幖s束條件分析

    如果約束條件(6)不成立,及弱勢群體的βj較小,在“積極抗?fàn)幉呗浴辈┺姆治瞿P椭? 我們選取三階段博弈過程分析弱勢群體選擇該策略的約束條件。

    弱勢群體j采取“積極妥協(xié)策略”的博弈收益:

    P3(j)=(g+βj(g-a))·(1+rj+rj2)

    (7)

    根據(jù)上文假設(shè),該博弈前兩期采取(強硬,抗?fàn)?,第三期變?yōu)榱?合作,妥協(xié)),及弱勢群體采用“積極抗?fàn)帯辈呗缘氖找妫?/p>

    P3′(j)=(h+βj(h-d))·(1+rj)+(f+βj

    (f-b))

    (8)

    選擇“積極抗?fàn)帯辈呗缘募s束條件:

    P3′(j)≥P3(j)

    (9)

    忽略βj的影響,可以化簡得:

    g·rj2+(g-h)rj-(h+f-g)≤0

    (10)

    解上述不等式,得:

    (11)

    不等式成立條件:

    (g-h)2-4(g2-gh-gf)≥0

    (12)

    即:

    4gf≥(g-h)(3g+h)

    (13)

    根據(jù)上文的分析,當(dāng)收益情況滿足式(13)時,式(10)不等式有可行域,解集為:

    分析該解集,易知

    移項整理得:

    3g-2h-f<0

    (14)

    綜上所述,弱勢群體選擇“積極抗?fàn)幉呗浴钡募s束條件是:

    此時rj的范圍是

    (15)

    推論3:當(dāng)社會分配體制不合理,弱勢群體選擇妥協(xié)的收益(f、g)并不能使他們滿意,而抗?fàn)幍氖找?h)與妥協(xié)的收益相差不多,此時弱勢群體會選擇“積極抗?fàn)幉呗浴?,社會也就陷入了“以暴制暴”的非子博弈完美均衡路徑。?dāng)收益滿足上式要求時,弱勢群體選擇抗?fàn)庍€會為以后爭取來更大的收益。

    (四)小結(jié)

    上文我們建立了強勢群體與弱勢群體的一種博弈模型,探討了弱勢群體選擇“無條件抗?fàn)幉呗浴?、“積極抗?fàn)幉呗浴钡牟煌找媲闆r與約束條件。我們明白“無條件抗?fàn)幉呗浴?、“積極抗?fàn)幉呗浴笔且l(fā)暴力沖突的策略選擇,這些策略的“成立條件”(約束條件)我們不再贅述。

    文章開頭我們就指出,一個事件對社會的影響由兩部分組成,首先是事件本身的直接影響,其次是這個事件伴生的輿論對社會的持續(xù)性影響?,F(xiàn)實社會中,縱然這些暴力事件對社會治安有極大的危害,但是由這件事所引發(fā)的輿論風(fēng)波同樣影響深遠。輿論本身就帶有一定的隨機性,會產(chǎn)生謠言等偏離事件真實性的言論,但是不可否認(rèn)暴力事件本身也會對輿論傳播結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。接下來的問題便是確定這個影響該如何定量來衡量。本文根據(jù)暴力事件的博弈模型中導(dǎo)致暴力事件產(chǎn)生的條件,引入暴力事件影響因子變量,通過接下來確定的輿論傳播機制,研究社會強弱群體的博弈會對它之后伴生的輿論產(chǎn)生怎樣的影響。

    根據(jù)本文提出的博弈模型,會導(dǎo)致暴力沖突發(fā)生的約束條件一共有三條:

    (16)

    4gf≥(g-h)(3g+h)

    (17)

    3g-2h-f<0

    (18)

    上式中不等式兩端的差距越大,會產(chǎn)生暴力沖突的概率越大,因此引入暴力事件影響因子ξ:

    ((4gf-(g-h)(3g+h))-(3g-2h-f))

    (19)

    上式中α為權(quán)重,取值為(0,1),其余各個收益數(shù)據(jù)應(yīng)取單位化后的結(jié)果,確保ξ的范圍是(0,1)。

    四、引入暴力事件因子的輿論傳播模型

    為了使現(xiàn)實問題模型化,便于我們接下來的分析,我們對現(xiàn)實社會中的輿論傳播問題做了如下處理:

    (一)初始觀點問題

    假設(shè)社會中參與輿論傳播的總?cè)藬?shù)為N,每名個體為i(=1,2,…N)。在突發(fā)事件伴生的輿論的產(chǎn)生初期中,每個人對于它都有自己的初始觀點。例如貴州甕安事件中,輿論觀點的范圍是[-1,1],-1表示對弱勢群體的暴力行為持完全批判的態(tài)度,1代表完全贊同弱勢群體的行為(這里-1到1的范圍僅僅是為了說明輿論觀點的范圍,數(shù)值大小沒有實際意義)。而由于現(xiàn)實社會中,每個人的觀點更多情況下會是模糊不清的,例如不完全贊同弱勢群體、有一點同情強勢群體等,因此模型中我們假設(shè)N中的人在輿論初始觀點[-1,1]內(nèi)服從隨機均勻分布。

    (二) 觀點交換問題

    在輿論的傳播過程中,每個人會與其他的個體進行觀點交換,從而不斷更新自己的觀點。在交換的過程中,信任水平εi表示每個人會與擁有和自己的觀點xi(t)相差εi的所有人進行觀點交換,權(quán)重wij表示第j個人的觀點對第i個人的影響程度。傳統(tǒng)的輿論傳播模型中,每個人的信任水平εi與權(quán)重wij都相同,即社會中每個人都是同質(zhì)的,這顯然是不符合客觀事實的,也不利于對輿論演變的推演,這也是本文創(chuàng)新點之一。

    本文把社會中的人大致分為四個子群體,專家人群(pr)、盲目跟風(fēng)群體(bl)、普通大眾群體(co)和輿論控制群體(gv)。每個群體有他們自己的信任水平,由于專家較為權(quán)威,因此對其他人觀點的認(rèn)同程度較小,因此他們的信任水平ε1最低。盲從者容易受他人觀點的影響,他們的信任水平ε2最高,普通大眾的信任水平ε3處于中間水準(zhǔn)。權(quán)重wij服從[0,1]隨機均勻分布[12]。

    (三)政府參與輿論控制下的觀點交換

    輿論控制群體的觀點一般不會隨時間變化,其觀點可設(shè)為x*,會影響其他三個群體的觀點判斷,但是影響程度不同。假設(shè)對專家群體的觀點影響程度為γ1,對盲目跟風(fēng)群體的觀點影響程度為γ2,對普通大眾群體的觀點影響程度為γ3,其中γ2>γ3>γ1。

    輿論控制人群也會通過干預(yù)其他群體接收信息,從而達到控制輿論走向的目的,假設(shè)干預(yù)程度為θi,其中θi∈[0,1],0表示輿論控制人群完全阻礙了信息傳播,1表示完全不阻礙信息轉(zhuǎn)播。在此條件下,每個人經(jīng)更新得到的新觀點可以有兩種形式:

    若更新后每個人的觀點受自己原有觀點及他人觀點影響,其權(quán)重為g(i)與1-g(i),g(i)僅與不同的個體的性格特點有關(guān),故采用隨機均勻分布分析。同時每個人在交換觀點后,形成的新觀點也會加入突發(fā)事件因子ξi的隨機函數(shù)。這種情況下每個人在不同時期的觀點更新過程如下:

    (20)

    若更新后每個人的觀點僅是與之交換的所有人的觀點的集合,則此時觀點更新過程如下:

    (21)

    本文在前人研究基礎(chǔ)上,認(rèn)為輿論的傳播受暴力事件本身的惡劣程度的影響(ξ越大,表示強弱群體的差距越大,人們越容易同情弱勢群體),因此本文在上述第二種情況的基礎(chǔ)上加入突發(fā)事件輿論因子ξi,ξi是以ξ為最大值的均勻分布的函數(shù)。

    五、仿真檢驗

    (一)數(shù)據(jù)模擬

    針對上述模型,假設(shè):

    N=200

    T=10000

    p=10

    b=10

    上述程序在MATLABR2014a中運行實現(xiàn),變量不同賦值條件下輿論觀點演化圖如下。

    (1)x*取0,θi取1時,探究ξi對輿論觀點變化的影響,演化圖如圖1、圖2所示:

    圖1 ξ∈[-0.05,0.05]條件下輿論觀點演化圖(2007、2010年)

    圖2 ξ∈[-0.01,0.01]條件下輿論觀點演化圖

    (2)θi、ξi不變時,探究輿論控制群體的觀點x*對輿論觀點走向的影響,如圖3、4所示:

    圖3 x*=0.5條件下輿論觀點演化圖

    圖4 x*=-0.5條件下輿論觀點演化圖

    (3)x*、ξi不變且不為0時,探究接收信息干預(yù)程度θi對輿論觀點走向的影響如圖5、圖6所示:

    圖5 θi對三個群體分別取0.5、0.4、0.3

    圖6 θi對三個群體分別取1、0.9、0.8

    (二)結(jié)論分析

    分析圖1至圖6我們可以得出結(jié)論如下:

    (1)暴力事件因子隨機變量ξi確實是引起輿論由不確定性走向一致結(jié)論的原因之一。

    (2)由圖1、圖2可知,ξi的絕對值大小不同決定了輿論傳播得出一致意見的時間,ξi越大,這個時間越短。

    (3)由圖1、圖2也可知ξi不同的取值會導(dǎo)致輿論事件不同的走向。當(dāng)ξi以0為均值,服從隨機均勻分布的時候,輿論最終會形成三種觀點:完全中立、偏向1、偏向-1。

    (4)由圖3、圖4可知,輿論控制群體的觀點x*會對輿論是否趨向一致產(chǎn)生影響。當(dāng)x*不為0時,它向哪側(cè)偏移,輿論最終就會偏向哪邊,及x*可以決定輿論的走向。

    (5)由圖5、圖6可知,θi對輿論達成一致觀點的速度產(chǎn)生重要影響。且θi越大,輿論產(chǎn)生統(tǒng)一觀點的速度越快。

    六、結(jié)論及建議

    (一)暴力事件博弈模型結(jié)論

    根據(jù)弱勢群體不同策略的收益和約束條件可得結(jié)論建議:

    (1)在博弈方“有限理性”、加入社會公平效用函數(shù)后,社會弱勢群體的策略有“無條件抗?fàn)帯?、“無條件妥協(xié)”、“積極抗?fàn)帯薄ⅰ胺e極妥協(xié)”四種。并且都有各自的收益函數(shù)和約束條件。

    (2)在弱勢群體對經(jīng)濟差距敏感程度βj較大,弱勢群體抗?fàn)幍氖找媾c妥協(xié)的收益相差不大的情況下,弱勢群體容易采取“抗?fàn)帯钡牟呗?,來提高自身未來的收益情況,同時反映自身對當(dāng)今分配不公的不滿。上述差距越大,導(dǎo)致暴力事件發(fā)生的可能性越大。這一暴力事件因子可以用ξ來表示。

    (3)當(dāng)收益滿足“積極抗?fàn)幉呗浴钡募s束條件時,弱勢群體選擇抗?fàn)帟樽陨頎幦〉酱笥?的收益變化率,即選擇抗?fàn)幠転槲磥韼砀蟮氖找妗?/p>

    (4)ξ反映了一個暴力事件背后的“社會公平”程度。ξ越大,“社會公平”程度越大,事件的社會因素越強(即暴力事件的爆發(fā)原因更多是由于社會分配制度、強勢群體的過分施壓對待造成的)。ξ越小,“社會公平”程度越小(即暴力事件更多的是不同群體之間為爭奪利益而造成的,社會效應(yīng)較弱)。

    (5)ξ會對暴力事件所伴生的輿論產(chǎn)生影響,致使輿論從隨機走向統(tǒng)一。

    (二)暴力事件輿論傳播模型結(jié)論

    根據(jù)輿論傳播結(jié)果圖可得出對輿論監(jiān)督部門的政策建議如下:

    (1)ξi是與暴力事件及外在環(huán)境有關(guān)的變量因子,與暴力事件對人民的利害程度有較大聯(lián)系。當(dāng)突發(fā)事件對老百姓切身利益發(fā)生強烈沖突,或暴力事件能引起百姓較強共鳴時,ξi較大,輿論在t=1200期左右就會趨于一致,此時容易產(chǎn)生輿論危機,例如網(wǎng)民集體聲討有關(guān)部門等行為。因此監(jiān)管部門應(yīng)及時對突發(fā)事件與人民的利益關(guān)系程度進行評估,根據(jù)輿論傳播速度,在輿論傳播1200期——幾天的時間以內(nèi),及時對輿論加以引導(dǎo),防止輿論危機事件的產(chǎn)生[15]。

    (2)仿真實驗說明,社會總?cè)后w中專家的數(shù)量能對ξi具有一定的修正作用,即可以有效地防止輿論向惡性方面演變。因此政府部門應(yīng)該加強教育引導(dǎo),提高群眾知識水平,能有效防止輿論傳播轉(zhuǎn)化為惡性事件。

    (3)以政府為代表的輿論控制群體能從兩方面控制輿論走向。一方面能通過樹立官方觀點x*從而影響輿論走向,官方觀點對盲從者的影響程度最大,對專家群體的影響程度較小;另一方面能通過限制網(wǎng)絡(luò)信息傳播等手段干預(yù)其他群體的信息接收從而影響輿論的演化,干預(yù)信息接收的程度θi越大,輿論達成統(tǒng)一觀點的速度越快。

    (三)暴力事件及其后續(xù)輿論影響角度下的公共安全治理策略

    根據(jù)上文分析結(jié)果,有關(guān)部門可從暴力事件發(fā)生的原因及輿論傳播的機理兩方面著手維護公共安全、構(gòu)建和諧社會。應(yīng)從促進社會公平、完善法律體系等途徑減少強弱勢群體沖突次數(shù);從政府、媒體、公眾三方面控制暴力事件謠言傳播,從而有效減弱暴力沖突及其帶來的消極輿論對社會的負面影響。

    1. 減少暴力事件的發(fā)生

    (1)積極完善社會收入分配機制,政府加強對弱勢群體收入的補貼力度。有效減小βj(弱勢群體關(guān)于收入差距的敏感程度)系數(shù)。在減小強弱勢群體生活水平差距的同時,從源頭減少二者發(fā)生沖突的概率。

    (2)加強對弱勢群體的教育及職業(yè)技能的培訓(xùn),完善社會保障制度,提高弱勢群體收入增長率,從根本上減小暴力事件發(fā)生的概率。

    (3)健全社會主義法律體系,加強公民法制教育,執(zhí)法機關(guān)做到有法可依,有法必依,執(zhí)法必嚴(yán),違法必究。減小強勢群體選擇強硬態(tài)度的收益a、d,提高弱勢群體選擇妥協(xié)態(tài)度的收益f、g,使發(fā)生利益沖突時的納什均衡解由(強硬,妥協(xié))變?yōu)?合作,妥協(xié))。

    2. 減弱輿論傳播的負面影響

    (1)加強對公眾的宣傳教育,弘揚正能量,樹立正確價值觀,減小民眾中盲從群體(bl)的比例,從而有效減小輿論偏激化的可能性。通過反復(fù)的宣傳增大專家對其他人觀點的影響權(quán)重,使輿論得到有效糾正。

    (2)減小暴力事件因子ξ,有助于減慢輿論產(chǎn)生不良后果的速度并減小輿論偏向不良后果的概率。

    (3)謠言極化前,作為社會“瞭望者”的媒體應(yīng)加強對輿情的監(jiān)測控制,減慢謠言擴散速度,預(yù)防因謠言極化導(dǎo)致次生惡性事件。

    (4)謠言極化期間,媒體應(yīng)加強對輿論的監(jiān)督干預(yù),通過“新聞深度報道”、“專家座談”等形式促使謠言破碎,促使輿論向積極健康的方向發(fā)展。

    (5)謠言極化后,媒體應(yīng)充分發(fā)揮自身優(yōu)勢,積極反思輿論演變過程,通過傳統(tǒng)媒體對暴力事件深刻、理性的分析,減弱并打破網(wǎng)絡(luò)媒體中淺顯、虛假的謠言[19]。

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    (本文責(zé)編:辛 城)

    Research on Strategy of Public Safety Governance:A Case Study of the Generation of Violence Events and the Spread of Relevant Public Opinion

    LV Peng1, FAN Bo-shen2, JIA Rui-tao3

    (SchoolofEarthSciencesandResources,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China)

    This paper explores the causes of violence eventsand the mechanism of public opinion transmission to put forward specific strategies for public safety management. Firstly we build a dynamic game analysis model between powerful groups and vulnerable groups to reveal the causes and conditions of the powerful group conflicts at present. We explore the evolution of public opinion in the case of government intervention and use the violence event factors to make a reasonable and effective explanation about the influence of the public opinion of violence event. At last, we suggest that the relevant departments should improve the income distribution mechanism and the legal system to reduce the incidence of violence events. They should also strengthen publicity and education to weaken the adverse effects of public opinion communication.

    violence events; dynamic game analysis; infect of the public opinion; violence event factors; government regulation

    2016-09-16

    2017-03-10

    呂鵬(1983-),男,河南新鄉(xiāng)人,中國地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院博士生,主要研究方向為資源產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。

    F224.32

    A

    1002-9753(2017)03-0047-09

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