基于信息生態(tài)理論的政法事件微博輿情傳播規(guī)律研究

楊蘭蓉　鄧如夢　郜潁潁

〔摘 要〕[目的/意義]在以政務(wù)微博為代表的新媒體技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，政法事件微博輿情傳播成為政法機(jī)關(guān)面臨的新問題。對政法微博輿情傳播進(jìn)行研究，有助于剖析微博輿情傳播的信息生態(tài)學(xué)規(guī)律。[方法/過程]基于信息生態(tài)理論構(gòu)建政法微博輿情生態(tài)系統(tǒng)，以聊城于歡案政法事件為研究實(shí)例，將新浪微博輿情信息作為研究對象，對系統(tǒng)內(nèi)的信息主體、信息環(huán)境、信息3個因子的傳播和演化過程進(jìn)行分析。[結(jié)果/結(jié)論]研究結(jié)果表明，主體因子中用戶粉絲數(shù)和關(guān)注數(shù)均符合冪率分布且呈斷尾分布特征；信息因子特征量符合指數(shù)分布；環(huán)境因子特征量具有長尾分布特征，政法微博輿情傳播符合信息生態(tài)學(xué)的互生再生規(guī)律、動態(tài)平衡、協(xié)同進(jìn)化規(guī)律。文章的研究對政法機(jī)關(guān)輿情監(jiān)管部門把握微博輿情傳播規(guī)律及輿情控制具有一定的參考性作用。

〔關(guān)鍵詞〕微博輿情；政法事件；信息生態(tài)理論；傳播規(guī)律

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.08.007

〔中圖分類號〕C912.6 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）08-0051-10

〔Abstract〕[Purpose/Significance]Under the background of the continuous development of new media technologies represented by government microblogs，the dissemination of public opinion information on the network of politics and law has become a new problem faced by the law enforcement agencies.Research on the public opinion dissemination of the Weibo laws and microblogs helps to analyze the laws of information ecology in the dissemination of microblogs.[Method/Process]Based on the theory of information ecology，the paper constructed the public opinion ecosystem of the political，legal，and micro-blog，takes Liaocheng Yuhuan case as an example，and used Sina Weibo public opinion information as the research object，and disseminated the information subject，information environment and information in the system.The evolutionary process was analyzed.[Result/Conclusion]The research results showed that in the person factor，the number of fans and the number of attentions of users were in line with the power rate distribution and were in the tail-distribution distribution characteristics；the information factor characteristic amount conformed to the exponential distribution；the environmental factor characteristic amount had the long-tail distribution characteristic.The public opinion propagation of law and law microblog was in line with the interactive ecology，dynamic balance，coevolution and effective limit law of information ecology.The research of the article had a certain reference function for the public opinion supervision department of the political and legal department to grasp the law of Weibos lyrical transmission and the control of public opinion.

〔Key words〕Weibo public opinion；legal cases；information ecology theory；spreading law

政務(wù)微博是新媒體技術(shù)發(fā)展的典型代表，對政府部門應(yīng)對突發(fā)事件、引導(dǎo)輿情走向、辟除謠言及動員社會力量等方面有著重要的作用，是政府重要的信息平臺。政務(wù)微博作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)媒體，與傳統(tǒng)媒體的信息傳播方式及傳播規(guī)律不同，輿情熱點(diǎn)事件一旦在微博上爆發(fā)后，政務(wù)微博的輿情引導(dǎo)與危機(jī)處理能力則成為社會的聚焦點(diǎn)，同時也是各級政法機(jī)關(guān)面臨的重點(diǎn)難題。目前我國正處于深化改革和社會轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，社會矛盾多發(fā)，重大涉法公共事件頻發(fā)，事件社會影響力及社會關(guān)注度越來越高，給政法機(jī)關(guān)工作帶來巨大的輿論壓力。因此，新媒體時代，政法機(jī)關(guān)如何認(rèn)識新媒體輿情傳播規(guī)律、引導(dǎo)社會輿論、實(shí)現(xiàn)涉法公共事件順利解決具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著Web2.0時代的到來，互聯(lián)網(wǎng)和社會媒體逐漸建立起一個全新的社會網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)[1-2]，利用信息生態(tài)學(xué)視角來適應(yīng)和研究現(xiàn)代社會生態(tài)系統(tǒng)的變化顯得尤為重要[3]。目前，學(xué)者們對“微博輿情生態(tài)系統(tǒng)”的內(nèi)涵與外延并沒有統(tǒng)一界定。從歸屬類別上看，“微博輿情生態(tài)系統(tǒng)”也是一種網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)，或者說是網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)的一種新研究趨勢。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)的定義，朱毅華等認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)是在一定政治、法律、社會和技術(shù)環(huán)境下，信息人通過其活動形成的信息生態(tài)群落所構(gòu)成的網(wǎng)狀體系[5]。孫振良等認(rèn)為突發(fā)事件輿情信息生態(tài)鏈系統(tǒng)是由事件輿情信息、輿情信息主體節(jié)點(diǎn)及輿情信息生態(tài)環(huán)境三要素構(gòu)成[4]。作為一個有機(jī)的、動態(tài)的生態(tài)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)存在復(fù)雜的機(jī)制來推動系統(tǒng)的協(xié)同演化，王建亞等認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制包括形成機(jī)制、循環(huán)機(jī)制和組織平衡機(jī)制等3種具體機(jī)制形式來維持系統(tǒng)平衡發(fā)展[6]。

在生態(tài)系統(tǒng)的影響因素及構(gòu)建模型方面，王琳琳認(rèn)為公共事件本身、網(wǎng)民、媒體、政府和網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)環(huán)境等因素都會對突發(fā)公共危機(jī)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)產(chǎn)生影響[7]。姜景等為了分析系統(tǒng)中主體和環(huán)境、資源之間的互動關(guān)系，構(gòu)建了一個包括環(huán)境因子、主體因子和信息因子三要素的網(wǎng)絡(luò)輿論生態(tài)系統(tǒng)[8]。Finin Tim等建立了一個基于博客圈的包括信息流、影響力和信任度3個維度的模型，試圖利用該模型研究網(wǎng)絡(luò)中各類主體（包括個人、群體、觀點(diǎn)、信仰、廣告、甚至騙局等）的相互作用[4]。趙丹等基于信息生態(tài)理論對新媒體環(huán)境下微博輿情傳播態(tài)勢進(jìn)行研究，構(gòu)建了包括信息、信息主體、信息環(huán)境和信息技術(shù)4個生態(tài)因子微博輿情傳播態(tài)勢模型，同時以新浪微埃博拉熱點(diǎn)話題為研究對象，對模型進(jìn)行實(shí)證分析[10]。宋拓從多個信息流轉(zhuǎn)的物理過程中提煉出微博信息生態(tài)鏈結(jié)構(gòu)模型，在此鏈條中信息人之間存在著協(xié)同、促進(jìn)、激勵、反饋等相互作用關(guān)系[11]。從現(xiàn)有學(xué)者對微博輿情生態(tài)系統(tǒng)的研究來看，研究內(nèi)容主要涉及微博輿情生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)制、影響因素分析等方面，對政法事件輿情信息傳播規(guī)律的研究較少，且研究多為理論研究，缺乏具體案例的實(shí)證分析研究。

1 政法微博輿情生態(tài)系統(tǒng)模型構(gòu)建

信息生態(tài)因子是指“信息環(huán)境中對人類的生存、發(fā)展及社會組織的行為、發(fā)展、流動和分布以及社會進(jìn)化與發(fā)展有著直接或間接影響的各種要素”[12]。學(xué)者們對信息生態(tài)因子的概念達(dá)成了共識，但是在信息生態(tài)因子的構(gòu)成上存在分歧。國佳認(rèn)為信息生態(tài)因子由信息、信息人和信息環(huán)境三大要素構(gòu)成[13]。也有學(xué)者認(rèn)為信息生態(tài)因子由信息、信息人、信息技術(shù)和信息環(huán)境組成[14]?？梢?，分歧點(diǎn)在于信息生態(tài)因子是三因子還是四因子組成，即信息技術(shù)是屬于信息環(huán)境因子還是單列成一個因子。信息環(huán)境和信息技術(shù)都處于不斷的變化過程，信息技術(shù)的變化涉及范圍非常廣且相對較復(fù)雜。

考慮到微博輿情生態(tài)系統(tǒng)中信息技術(shù)這一因子的載體難以衡量和實(shí)體化，所以本文認(rèn)為信息生態(tài)因子由信息、主體和環(huán)境3個基本要素構(gòu)成。①信息。信息是微博輿情系統(tǒng)中的客體，是微博用戶與用戶之間在適應(yīng)和改造微博世界過程中相互交換和傳遞的所有內(nèi)容、表情和符號。②主體。微博用戶是微博輿情生態(tài)系統(tǒng)的主體，是需要并消費(fèi)信息的個體、群體或組織。③環(huán)境。環(huán)境因子是某特征生物群體或生物群體周圍一切的全部環(huán)境要素的總和，包括空間中直接或間接影響該生物體或生物群生存和繁殖的各種因素，具體到微博輿情生態(tài)系統(tǒng)中，主要指影響信息主體信息消費(fèi)及生產(chǎn)行為的一切因素，包括信息技術(shù)、信息制度和信息時空等方面，其主要側(cè)重衡量系統(tǒng)環(huán)境的內(nèi)在機(jī)理和演化規(guī)律，如圖1所示。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源選擇

新浪微博是一個由新浪網(wǎng)推出，提供微型博客服務(wù)類的社交網(wǎng)站。用戶可以通過WEB、WAP等各種客戶端組建個人社區(qū)，以140字左右的文字更新信息，并實(shí)現(xiàn)即時分享，是中國網(wǎng)民的主流社交平臺。2017年微博用戶發(fā)展報告中數(shù)據(jù)顯示，截至2017年9月，微博月活躍用戶共3.76億，與2016年同期相比增長27%，其中移動端占比達(dá)92%；日活躍用戶達(dá)到1.65億，較去年同期增長25%[15]。因此本文選擇新浪微博作為數(shù)據(jù)來源。

“聊城于歡案”自2017年2月17日一審以來，逐漸進(jìn)入公眾視野，尤其在2017年3月24日山東省高級人民法院立案受理以來，在媒體平臺引起了各界熱議和全球網(wǎng)民的高度關(guān)注。基于此，本文選擇“聊城于歡案”微博話題作為信息采集源，以“于歡案”作為關(guān)鍵詞在新浪微博首頁進(jìn)行高級檢索，搜索結(jié)果頁面顯示的微博則是研究所用數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)采集與處理

采用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式采集獲取用戶數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集過程如下：①登錄新浪微博，采用高級搜索方式查詢相應(yīng)微博信息，得到相應(yīng)URL地址。②查詢該條微博的所有轉(zhuǎn)發(fā)和評論信息并獲取相對應(yīng)的地址；③獲取有關(guān)字段信息內(nèi)容并保存到EXCEL數(shù)據(jù)庫中。獲取數(shù)據(jù)字段包括用戶ID、用戶名、用戶性別、用戶年齡、地區(qū)、教育程度、微博內(nèi)容、時間、轉(zhuǎn)發(fā)、評論及點(diǎn)贊數(shù)量等。同時重復(fù)以上1、2、3的步驟，爬取了四個官方微博（“山東公安”、“山東高法”、“山東省人民檢察院”、“最高人民檢察院”）下關(guān)于事件微博的評論。數(shù)據(jù)選取時間段為2017年3月35日至2017年6月25日。從“于歡案”關(guān)鍵詞出發(fā)共獲取9393條完整數(shù)據(jù)、部分用戶屬性數(shù)據(jù)及全部微博信息內(nèi)容統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，官方微博下評論共收集到17 339條評論信息。在數(shù)據(jù)處理及分析階段，使用騰訊文智中文語義平臺、Access、Excel、Spss等軟件整理數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理及去重及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及繪圖。

3 數(shù)據(jù)結(jié)果

3.1 主體因子統(tǒng)計(jì)分析

3.1.1 主體屬性

從用戶屬性的特征量統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，參與輿情用戶性別以男性為主，占67.24%，且男性用戶分布較為規(guī)律，曲線擬合后符合指數(shù)分布（y=e5.18-5.178x，R2=0.894），而女性用戶人數(shù)呈現(xiàn)無規(guī)則分布，反映了男性網(wǎng)民在話題傳播過程中較為冷靜和理性。

從話題參與用戶年齡分布來看，35～50歲是輿情傳播的核心力量，25～50歲年齡的網(wǎng)民占61%，青年人及中年人在輿情傳播中有更為明顯的傳播優(yōu)勢。從所有話題參與者的標(biāo)注學(xué)歷中可以看出，大學(xué)學(xué)歷者占據(jù)“絕對優(yōu)勢”，說明該輿情參與對學(xué)識具有一定的要求。話題參與用戶主要分布在北京、山東、廣東及江蘇等地區(qū)，北上廣蘇等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)占比高達(dá)34.02%，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)微博用戶更傾向于使用互聯(lián)網(wǎng)或者移動工具端進(jìn)行輿情表達(dá)。

從粉絲數(shù)及關(guān)注數(shù)的特征統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，用戶的粉絲數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于關(guān)注數(shù)（用戶關(guān)注數(shù)均值643，粉絲數(shù)均值41 637），從圖2可以看出，用戶粉絲數(shù)符合冪律分布，粉絲數(shù)高于2 000以后呈現(xiàn)斷尾分布特征。而用戶關(guān)注數(shù)符合分段冪律分布，即關(guān)注數(shù)在10～150和150～1 500之間符合冪律分布，關(guān)注數(shù)高于1 500后呈現(xiàn)斷尾分布，而說明微博用戶更多的通過關(guān)注他人的行為來獲得更多的輿情信息。

3.1.2 主體信息行為

用戶參與輿情的信息環(huán)境特征量按照均值從高到低排序依次為點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論，點(diǎn)贊行為是用戶情感傾向表達(dá)的主要方式，轉(zhuǎn)發(fā)行為是用戶進(jìn)行輿情傳播的主要方式，而評論行為則相對較少，說明輿情傳播時用戶的信息細(xì)化水平較低。用戶輿情傳播行為特征量分布見圖3，3種行為分布曲線都符合指數(shù)分布，但轉(zhuǎn)發(fā)分布曲線擬合度最高，說明微博用戶是以自我為中心來進(jìn)行輿情轉(zhuǎn)發(fā)的行為，這種行為傾向是微博輿情傳播典型的規(guī)律。同時，從各曲線分布特征可以看出，3種輿情傳播行為均具有長尾分布特征，參考人類動力學(xué)理論，微博用戶輿情行為分布具有長尾分布特征可能是由網(wǎng)民習(xí)慣、興趣驅(qū)動這兩個潛在原因所引起[16]。

3.2 信息因子統(tǒng)計(jì)分析

3.2.1 信息內(nèi)容形式

從話題參與用戶發(fā)布的信息特征量結(jié)果來看，用戶參與輿情發(fā)布的信息以圖片或混合新媒體形式為主，圖片視頻表情等信息形式占據(jù)“半壁江山”，傳統(tǒng)媒體信息形式

占37.83%，單一的圖片及視頻信息形式比重較小，說明用戶在參與話題時更傾向于使用圖片或視頻等多種信息形式進(jìn)行信息消費(fèi)和生產(chǎn)。

輿情用戶信息形式分布曲線如圖4所示，可見視頻、圖片及表情信息形式分布均符合指數(shù)分布。說明用戶的信息內(nèi)容形式具有明顯的突發(fā)性質(zhì)，同時幾乎不具備記憶性。某用戶在進(jìn)行信息情感的表達(dá)時更多地依據(jù)用戶的愛好和習(xí)慣，并不受現(xiàn)有信息形式的影響。

3.2.2 信息內(nèi)容

從信息內(nèi)容熱點(diǎn)詞TOP20統(tǒng)計(jì)表上可以看出（見表1），詞頻數(shù)超過400以上的詞為“問題”、“孝子”、“最強(qiáng)”、“背后團(tuán)隊(duì)”，且這些詞都是涉及輿情事件過程及性質(zhì)的詞匯。整體排名前20的詞匯也包括一些網(wǎng)友的多數(shù)情感性評論，如黑暗、公正、過重、害怕等詞匯。

3.3 環(huán)境因子統(tǒng)計(jì)分析

3.3.1 信息技術(shù)

用戶參與輿情所使用的工具端匯總表如表2所示，用戶使用傳統(tǒng)工具端進(jìn)行輿情傳播的比例為21.17%，移動端占比78.83%，說明用戶參與輿情時使用的主要工具為移動端。在具體的移動工具端上，用戶主要使用iPhone、Android、iPhone系列產(chǎn)品作為信息工具，占比40%。非移動端主要通過weibo.com和360安全瀏覽器，但由于本文以新浪微博輿情事件為例，所以“weibo.com”排名第一的參考價值不大，傳統(tǒng)工具端輿情信息傳播以“360安全瀏覽器”為主。

為分析用戶不同工具端在輿情傳播的分布情況，通過對比圖5（a）、圖5（b）發(fā)現(xiàn)，用戶的傳統(tǒng)工具端使用行為同一棟工具端類似，都符合冪律分布，曲線形狀也較為相似，說明用戶的輿情傳播行為在兩種工具端存在相似性。

3.3.2 信息制度

信息制度是信息環(huán)境因子中較為重要的因素。微博輿情生態(tài)系統(tǒng)如生物界一樣，會存在信息泛濫或主體過渡消費(fèi)等行為造成系統(tǒng)內(nèi)的生態(tài)失衡，信息制度就是國家在宏觀層面上對信息環(huán)境外在的“干預(yù)”或“矯正”手段。為適應(yīng)現(xiàn)代新媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，自互聯(lián)網(wǎng)信息管理服務(wù)管理辦法與2000年通過實(shí)施后，國家先后出臺了一系列更加精細(xì)的政策法規(guī)，如《互聯(lián)網(wǎng)用戶公眾賬號信息服務(wù)管理規(guī)定》、《互聯(lián)網(wǎng)群組信息服務(wù)管理規(guī)定》及《微博客信息服務(wù)管理規(guī)定》等制度。

4 討論與分析

輿情信息數(shù)量隨時間演化如圖6所示，輿情信息數(shù)量變化呈“W式”特征。從2017年3月25日到2017年4月18日（即1～25天）為輿情信息傳播的前期（突發(fā)期），與其他輿情前期信息數(shù)量較少不同，該輿情在前期就已經(jīng)在微博平臺上爆發(fā)，隨后信息數(shù)量達(dá)到峰值，平均每天信息數(shù)量在300條左右。2017年4月18日到2017年5月31日（即26～71天）為輿情信息傳播的中期（蔓延期），二審開庭及法院現(xiàn)場直播庭審等舉措使得事件的熱度開始回升，但與輿情前期相比，微博用戶發(fā)布信息、轉(zhuǎn)發(fā)和評論等行為相對較少。2017年6月1日到2017年6月25日（即72～93天）為輿情信息傳播的后期（消散期），此時信息數(shù)量開始大幅度下降，在二審審判結(jié)果宣布當(dāng)日（2017年6月23日），輿情信息數(shù)量出現(xiàn)“小高峰”后輿情開始擴(kuò)散消退。

4.1 主體因子——互生再生、協(xié)同進(jìn)化

4.1.1 主體屬性

如圖7（a）所示，在輿情初期階段，用戶性別以男性為主，但是隨著輿情的發(fā)展，男性用戶比例總體呈下降趨勢，女性用戶比例呈上升的趨勢，比率整體向50%接近。說明在微博輿情的傳播過程中，隨著案件事實(shí)越來越公開和透明，男性用戶和女性用戶都變得更為理性，同時也說明微博信息主體同生態(tài)界類似存在著互生、再生規(guī)律，具有相同性別、微博生態(tài)特性的用戶相互依存、相互制約并形成微博信息生態(tài)群落，異性用戶也存在著相互吸引、相互依存的關(guān)系。

從用戶年齡時間序列變化曲線可以看出，如圖7（b）所示，隨著事件的推移，參與輿情的網(wǎng)民平均年齡逐漸增大。輿情傳播初期，年輕網(wǎng)民是話題參與的“主力軍”，隨著輿情的發(fā)展，高齡網(wǎng)民也開始參與輿情的意見表達(dá)。一方面可能是因?yàn)楦啐g網(wǎng)民在摸索微博客戶端或WAP的使用花費(fèi)了時間；另一方面，年輕網(wǎng)民在積極參與輿情傳播的過程中帶動并影響了高齡網(wǎng)民的輿情參與行為，使得高齡網(wǎng)民的信息素養(yǎng)和面對現(xiàn)狀的能力不斷提升，這揭示了微博輿情傳播過程中用戶之間存在的相互適應(yīng)與補(bǔ)償?shù)膮f(xié)同進(jìn)化規(guī)律。

從輿情傳播各階段用戶地域分布比率時間變化曲線來看，如圖7（c）所示，山東作為輿情事件的發(fā)生地，是推動輿情發(fā)展的用戶所屬核心地域，北京作為我國的政治文化中心，在參與輿情用戶的所屬地域中占比也較大。隨著輿情地不斷發(fā)展，輿情地域輻射范圍逐漸增大，其他省份和海外用戶比率慢慢增加并成為主要地域，說明輿情覆蓋地域慢慢擴(kuò)散和增加，而這種地域的分散和覆蓋范圍的增大現(xiàn)象恰好反應(yīng)了輿情參與新用戶（生物）再生，同時也反映出不同地域用戶的協(xié)同進(jìn)化和促進(jìn)機(jī)制，可見輿情傳播符合生態(tài)理論中的再生、協(xié)同進(jìn)化規(guī)律。

4.1.2 主體信息行為

從點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量隨時間變化曲線圖可以看出，見圖8（a）所示，在輿情發(fā)展的全過程，點(diǎn)贊數(shù)量占比最多，而轉(zhuǎn)發(fā)和評論數(shù)量占比相對較小。點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論增長率時間變化曲線圖可以看出，見圖8（b）、8（c）、8（d）所示，點(diǎn)贊和評論增長率呈現(xiàn)相似的波動規(guī)律，即在輿情中期某個時間段，都會出現(xiàn)波動性較大的增長，而轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量的增長率在輿情后期出現(xiàn)整體的增長趨勢。

在微博輿情生態(tài)系統(tǒng)中，作為系統(tǒng)賴以生存發(fā)展的各種環(huán)境資源，例如微博用戶、信息數(shù)據(jù)及微博平臺儲存環(huán)境等在時間、數(shù)量、空間等方面具有一定的限度并不能無限使用，所以微博輿情生態(tài)系統(tǒng)就存在一個閾值。在輿情傳播初期，系統(tǒng)內(nèi)容量大，評論、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊數(shù)迅速增長至一定的限度，便會接近輿情生態(tài)系統(tǒng)的閾值，此時各特征量增長率整體變小。從輿情發(fā)展時間上看，微博輿情生態(tài)系統(tǒng)也存在時間上的閾值，也即網(wǎng)民的點(diǎn)贊、評論和轉(zhuǎn)發(fā)行為會在一定的時間接近于0，“于歡案”的輿情發(fā)展在93天后接近于0，宣告該輿情步入消亡階段?？梢娢⒉┹浨榈膫鞑シ嫌行O限規(guī)律。

4.2 信息因子——轉(zhuǎn)化再生、動態(tài)平衡

4.2.1 信息內(nèi)容形式

從輿情信息的內(nèi)容形式數(shù)量比率上來看，如圖9（a）所示，在輿情發(fā)展的前期及中期，圖片信息占比均最多，表情信息占比最少。在輿情發(fā)展后期，圖片和視頻信息波動較大，這可能與輿情發(fā)展后期關(guān)于“于歡案”的監(jiān)控視頻或?qū)徟兄辈ヒ曨l大量流出有關(guān)。而表情信息占比相對較小，且全程波動不大。從單一信息形式的增長率變化圖可以看出，見圖9（b）、9（c）、9（d）所示，圖片和視頻增長率波動情況存在類似規(guī)律，表情信息的增長率曲線顯然不同。

從生態(tài)學(xué)理論出發(fā)，微博用戶受自我興趣驅(qū)動發(fā)布代表自我意見的圖片、表情或者視頻，或者綜合其他用戶的信息（物質(zhì)）來進(jìn)行輿情信息的生產(chǎn)（生產(chǎn)新物質(zhì)），這種輿情信息的生產(chǎn)過程反映了微博輿情生態(tài)系統(tǒng)中存在物質(zhì)轉(zhuǎn)化和再生規(guī)律。同時，輿情信息的輸入和輸出也符合生態(tài)學(xué)中的動態(tài)平衡規(guī)律。從圖片、視頻、表情信息增長率曲線圖中可以看出，當(dāng)某一信息內(nèi)容形式出現(xiàn)相應(yīng)的增長或下降趨勢時，另外兩種信息內(nèi)容形式則會出現(xiàn)相反的趨勢。即當(dāng)用戶在微博生態(tài)系統(tǒng)中增加了某一形式的物質(zhì)，必然會在系統(tǒng)內(nèi)排放出其他的物質(zhì)，這種規(guī)律就是輿情信息的動態(tài)平衡性規(guī)律。

4.2.2 信息內(nèi)容

從信息內(nèi)容的熱點(diǎn)詞匯時間序列變化圖上可以看出，輿情發(fā)生前期，熱點(diǎn)詞匯主要是“問題”和“孝子”，網(wǎng)友的熱點(diǎn)評論主要集中在對輿情事件過程的“定性”上。隨著輿情的不斷發(fā)展，網(wǎng)友的評論開始變化，評論涉及對輿情強(qiáng)烈正負(fù)情緒的表達(dá)上，如“黑暗”、“公正”、“過重”等詞匯。從生態(tài)學(xué)理論出發(fā)，用戶基于最初所接受的信息生產(chǎn)代表自我意見的評論（物質(zhì)），隨著輿情的不斷發(fā)展，微博用戶從微博平臺上吸收和消化的信息越來越多，并重復(fù)進(jìn)行著不同輿情信息的生產(chǎn)和再消費(fèi)行為。這種信息的生產(chǎn)過程也反映了微博輿情生態(tài)系統(tǒng)中存在的物質(zhì)再生規(guī)律。

4.3 環(huán)境因子——相互依存、動態(tài)平衡

4.3.1 信息技術(shù)

在輿情傳播過程中，用戶使用不同的工具端隨時間變化如圖11所示，從每日用戶使用客戶端圖來看，移動端和傳統(tǒng)工具短的變化曲線極為類似，但是兩者的峰值點(diǎn)時間不同，移動端峰值點(diǎn)在22點(diǎn)，比傳統(tǒng)工具端延遲了2小時。說明工具端的使用更多的出于微博用戶的社交、娛樂需求，用戶普遍利用碎片時間使用移動工具端參與輿情。

從生態(tài)理論出發(fā)，移動工具端和傳統(tǒng)工具端存在著相互依存的關(guān)系，這種依存關(guān)系產(chǎn)生具有一定的時滯性。圖11反映了傳統(tǒng)工具端對移動工具端的滯后影響，例如，輿情用戶在上班時利用臺式電腦工具關(guān)注輿情，而在上班外的休息時間則會使用移動工具端參與輿情，即用戶往往是在不同時間交叉使用移動工具端和傳統(tǒng)工具端，兩種工具互為補(bǔ)充。

4.3.2 信息制度

從信息制度的時間變化圖來看，國家的互聯(lián)網(wǎng)信息制度一直處于不斷變化和調(diào)整的過程。在2000-2011年之間，法規(guī)數(shù)量較少，主要涉及宏觀層面上的網(wǎng)絡(luò)信息傳播及服務(wù)等內(nèi)容，發(fā)展至2016年時，法規(guī)內(nèi)容更為細(xì)化，涉及到公眾信息服務(wù)、個人信息保護(hù)和信息服務(wù)市場的規(guī)范等內(nèi)容。從2016年發(fā)展至今，法規(guī)更貼合實(shí)際需求，涉及當(dāng)前使用范圍較廣的應(yīng)用程序信息傳播、直播服務(wù)和微博客信息服務(wù)等內(nèi)容。

從信息生態(tài)理論來看，國家信息制度的精細(xì)化行為說明了微博輿情生態(tài)系統(tǒng)存在動態(tài)平衡性規(guī)律。系統(tǒng)內(nèi)的主體的屬性及主體的信息行為的不斷變化，對信息環(huán)境的變化也提出了相應(yīng)的要求，當(dāng)微博平臺上參與輿情的用戶存在泄露、侵犯他人隱私、私自傳播輿情謠言等行為時，國家或相關(guān)部門便會在制度層面上對評論跟帖等行為進(jìn)行規(guī)定限制以營造一個良好的輿情生態(tài)環(huán)境。

5 結(jié)論與展望

本文基于信息生態(tài)理論建立了政法微博輿情信息生態(tài)系統(tǒng)模型，以山東聊城于歡案為例，以所有發(fā)布關(guān)于于歡案信息的微博用戶及4個政務(wù)微博為研究對象，對“于歡案”輿情信息傳播的突發(fā)期、蔓延期和消散期的3個階段進(jìn)行劃分，并分析了信息主體、信息、信息環(huán)境等3個因子的演化規(guī)律。

研究結(jié)果表明，政法事件微博輿情具有明顯的爆發(fā)性和階段性特征，系統(tǒng)內(nèi)因子的變化也較為復(fù)雜。具體而言，信息主體的輿情傳播符合生態(tài)學(xué)的再生和協(xié)同進(jìn)化規(guī)律，系統(tǒng)內(nèi)主體是多元的，輿情相關(guān)部門要注重輿情主體的互動，加強(qiáng)系統(tǒng)內(nèi)部主體的協(xié)調(diào)性，促進(jìn)輿情系統(tǒng)的健康發(fā)展。信息因子的輿情傳播符合信息生態(tài)學(xué)中的物質(zhì)轉(zhuǎn)化、動態(tài)平衡規(guī)律，系統(tǒng)內(nèi)信息處于不斷再生互生的過程，整體的輿情態(tài)度會因輿情相關(guān)部門的舉動發(fā)生變化，所以要及時掌握系統(tǒng)內(nèi)整體輿情態(tài)勢，對不利信息加以引導(dǎo)，維護(hù)政府權(quán)威形象。信息環(huán)境的動態(tài)演化過程也遵循著生態(tài)學(xué)中的動態(tài)平衡規(guī)律，輿情相關(guān)部門要及時注意輿情走向，及時對負(fù)面信息進(jìn)行引導(dǎo)和管理，一旦負(fù)面信息沖破系統(tǒng)閾值將會造成整個輿情系統(tǒng)的破壞，只有通過外在力量加以干預(yù)和調(diào)節(jié)才能使其恢復(fù)正常。

本文的研究對政法機(jī)關(guān)如何更好地引導(dǎo)和控制微博輿情提供一定的指導(dǎo)和參考作用。但僅以“于歡案”這一話題來研究政法微博輿情傳播規(guī)律，可能會使分析結(jié)果和結(jié)論存在一定的局限性，后續(xù)將擴(kuò)充政法輿情典型案例，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，搜集更為全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析，以期得出的結(jié)論更有說服力和準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)

[1]Rainie L.Networked Creators：How Users of Social Media Have Changed the Ecology of Information[C]//VALA Libraries 2010 Conference，Melbourne，2010.

[2]Danah boyd.Social Media Changing our Information Ecology[J].ITI Bloggers，2008，（22）：112-130.

[3]Eddy B，Hearn B，Luther J，et al.An Information Ecology Approach to Science-policy Integration in Adaptive Management of Social-ecological Systems[J].Ecology and Society，2014，19（3）.

[4]孫振良，宋紹成.突發(fā)事件輿情信息生態(tài)鏈系統(tǒng)的協(xié)同演化機(jī)理研究[J].情報科學(xué)，2017，35（5）：30-33.

[5]朱毅華，張超群，鄭德俊，等.基于信息生態(tài)學(xué)視角的網(wǎng)絡(luò)輿情管理研究[J].情報理論與實(shí)踐，2013，36（11）：90-95.

[6]王建亞，宇文姝麗.網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)成及運(yùn)行機(jī)制研究[J/OL].情報理論與實(shí)踐，2014，37（1）：55-58，16.

[7]王琳琳.基于系統(tǒng)動力學(xué)的突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與政府應(yīng)對研究[D].上海：華東師范大學(xué)，2016.

[8]姜景，劉怡君.基于信息生態(tài)學(xué)的微博輿論生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建與機(jī)理研究[J].情報學(xué)報，2015，34（7）：675-682.

[9]Finin T，Joshi A，Kolari P，et al.The Information Ecology of Social Media and Online Communities[J].AI Magazine，2008，29（3）：77.

[10]趙丹，王晰巍，相甍甍，等.新媒體環(huán)境下的微博輿情傳播態(tài)勢模型構(gòu)建研究——基于信息生態(tài)視角[J].情報雜志，2016，35（10）：173-180.

[11]宋拓.微博信息生態(tài)鏈解構(gòu)及運(yùn)行機(jī)制研究[D].長春：吉林大學(xué)，2015.

[12]蔣錄全.信息生態(tài)與社會可持續(xù)發(fā)展[M].北京：北京圖書館，2003：150-158

[13]國佳.信息生態(tài)系統(tǒng)下的企業(yè)信息協(xié)同模式研究[D].長春：吉林大學(xué)，2009.

[14]柯健，胡楊林嘯.我國信息生態(tài)研究綜述[J].情報科學(xué)，2016，34（10）：163-168

[15]新浪微博.2017微博用戶發(fā)展報告[EB/OL].http：//data.weibo.com/report/reportDetail？id=404.

[16]趙丹.基于信息生態(tài)理論的移動環(huán)境下微博輿情傳播研究[D].長春：吉林大學(xué)，2017.

（責(zé)任編輯：孫國雷）