不實信息引發(fā)的社會熱點事件網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變仿真及治理研究

汪明艷，朱德米，張鵬翥，郭旭輝

(1.上海工程技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院，上海 201620；2.上海交通大學(xué) 國際與公共事務(wù)學(xué)院，上海 200030；3. 上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200030)

一、引言

網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)是輿論現(xiàn)象在網(wǎng)絡(luò)空間里的延續(xù)和發(fā)酵，是民意或輿論在網(wǎng)絡(luò)空間中尋求與建立的新式行動路徑。關(guān)于不實信息產(chǎn)生的輿論轉(zhuǎn)變，國外研究領(lǐng)域主要集中在與政治生活相關(guān)的民情分析和選舉研究。而國內(nèi)學(xué)者主要是針對社會熱點事件發(fā)生后由于虛假新聞報道，或是對真相選擇性的報道等因素，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿論在傳播過程中出現(xiàn)的反轉(zhuǎn)現(xiàn)象進行探討。同一個事件可能會發(fā)生多次輿論反轉(zhuǎn)，而輿論反轉(zhuǎn)現(xiàn)象較大程度上會引起公眾情緒的變化，給社會帶來極大的負(fù)面影響，同時輿論頻繁發(fā)生反轉(zhuǎn)也會降低政府和媒體的公信力。

網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)作為輿論演變過程中的特殊現(xiàn)象，其演變過程涉及兩個演變階段：(1)第一個階段是在事件信息源發(fā)布后，網(wǎng)絡(luò)用戶會對其發(fā)表自己的觀點，在網(wǎng)絡(luò)輿論個體的觀點交互過程中，用戶傾向于選擇與自己持有共同信念的個體，而用戶的參與度直接影響其共同的情感行為，會產(chǎn)生一定的行為傾向[1]。通常情況下，相較積極事件而言，更多的活躍用戶對消極事件展現(xiàn)出更快的傳播速度[2]。(2)第二個是輿論導(dǎo)向轉(zhuǎn)變階段，即在反轉(zhuǎn)信息介入后，網(wǎng)絡(luò)用戶的觀點和態(tài)度會相對之前的觀點態(tài)度產(chǎn)生比較，產(chǎn)生態(tài)度的重構(gòu)[3]，導(dǎo)致輿論導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變，直到大部分用戶的觀點態(tài)度聚合達(dá)到飽和一致。從社會比較理論視角來看，在反轉(zhuǎn)信息介入后，人們不斷被激勵用一種社會行為規(guī)范去再認(rèn)識和表現(xiàn)自我，個體必須不斷去評估當(dāng)前他人的立場和觀點，然后相應(yīng)地修正自己的觀點和態(tài)度[4]。

在網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的拐點處，網(wǎng)絡(luò)空間的公眾輿論最為龐大，在從眾心理影響下，群體情緒會被逐漸放大，網(wǎng)民群體的態(tài)度極端化在這一階段達(dá)到最高值[5]。個體的情緒、觀點和行為在反轉(zhuǎn)信息介入后，使得個體重新評估自己對主觀問題的看法[6]。網(wǎng)絡(luò)輿論演變過程伴隨著輿論觀點交互及輿論信息擴散兩個交互的動態(tài)進程，是基于復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)而產(chǎn)生的多個主體之間的交互行為[7-9]。有學(xué)者利用CODA模型[10]、元胞自動機研究個體之間的輿論觀點交互[11-12]，并加入網(wǎng)民表達(dá)觀點的傾向度、主觀能動性和可信度[13-14]。社會中的個體是以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形式結(jié)合在一起的，前期學(xué)者將小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)引入了觀點動力學(xué)模型中，分析了群體觀點的聚合過程[15-16]。

網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)現(xiàn)象和治理引起了國內(nèi)學(xué)者關(guān)注。學(xué)者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)過程是在反轉(zhuǎn)信息介入后，網(wǎng)民對事件關(guān)注和重新認(rèn)識后而導(dǎo)致觀點態(tài)度的轉(zhuǎn)變，如由支持變?yōu)榉磳Γ蛘哂煞磳ψ優(yōu)橹С?，從而引起輿論?dǎo)向的轉(zhuǎn)變[17]。黃遠(yuǎn)等(2016)通過對輿論反轉(zhuǎn)事件的統(tǒng)計分析，根據(jù)輿論反轉(zhuǎn)的原因、時間、效果將網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件類型分為四類，并提出不同反轉(zhuǎn)類型的輿論治理對策[18]。吳越(2016)基于網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)過程中的媒體干預(yù)角度，對媒體信息引發(fā)的輿論反轉(zhuǎn)現(xiàn)象進行了仿真研究[19]。

社會熱點事件的輿論反轉(zhuǎn)現(xiàn)象已經(jīng)引起了學(xué)界的關(guān)注，但是學(xué)界還未對社會熱點事件的輿論反轉(zhuǎn)的致因因素進行系統(tǒng)性的分析。尤其是在輿論反轉(zhuǎn)演變過程中，因為媒體/政府的干預(yù)、反轉(zhuǎn)信息介入時間、事件敏感度、信息傳播速率、可信度等關(guān)鍵因素會對輿論反轉(zhuǎn)產(chǎn)生重要影響，但是這些演變機制還未開展深入地探討研究。因此，本文將觀點態(tài)度與信息傳播過程中的個體狀態(tài)相結(jié)合，根據(jù)輿論反轉(zhuǎn)信息擴散的特點，將SIR模型的個體狀態(tài)區(qū)分為六種狀態(tài)，并且按照現(xiàn)實中的網(wǎng)絡(luò)輿論信息擴散狀況界定各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移過程和轉(zhuǎn)移概率，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的信息擴散模型和仿真實驗分析，探討網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的演變規(guī)律和治理對策。

二、我國社會熱點事件的網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的致因分析

網(wǎng)絡(luò)輿論形成的三要素包括輿論客體(事件)、主體(公眾)和本體(公眾的認(rèn)知)。網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)是在反轉(zhuǎn)信息介入后，因輿論客體、輿論本體和輿論主體相互作用下發(fā)生了輿論導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變。輿論反轉(zhuǎn)演變過程也反映了公眾的認(rèn)知、情感和行為的變化。

為了進一步分析網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的影響因素，本文對人民網(wǎng)、搜狐網(wǎng)、鳳凰新聞網(wǎng)等知名網(wǎng)站發(fā)表的“網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件”進行統(tǒng)計分析，選取出2015-2017年的30件典型的輿論反轉(zhuǎn)事件，如表1所示。

表1 輿論反轉(zhuǎn)的典型事件

對選取的30個典型事件的在微博平臺的輿論數(shù)據(jù)進行采集，從輿論反轉(zhuǎn)的信息源發(fā)布主體與反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體、反轉(zhuǎn)信息介入時間進行分析和比較。

(1)信息源發(fā)布主體

信息源發(fā)布主體是指最先發(fā)布社會熱點事件相關(guān)輿論的初始者，也就是反轉(zhuǎn)前的事件信息發(fā)布者；反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體指的是網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件的最后真相揭露者。信息源發(fā)布主體和反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體的統(tǒng)計分布，如圖1所示。

圖1 信息源發(fā)布主體

(2)反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體

反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體的統(tǒng)計情況如圖2所示。

圖2 反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體

圖1和圖2的統(tǒng)計分析說明：現(xiàn)階段我國社會熱點事件輿論反轉(zhuǎn)中，政府在網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件信息的初始報道中占比最小，但在促進網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)上起著主要引導(dǎo)作用。因為網(wǎng)絡(luò)輿論發(fā)布主體不同，也導(dǎo)致了社會熱點事件網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)出不同的可信度。

(3)反轉(zhuǎn)信息介入時間

反轉(zhuǎn)信息介入時間是與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)傳播的事件觀點截然不同的新觀點介入的時間。政府作為反轉(zhuǎn)信息發(fā)布主體中的權(quán)威代表，對輿論事件的引導(dǎo)和反轉(zhuǎn)起到重要的作用。通過分析政府對網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件首次介入調(diào)查的時間分布情況，如圖3所示。

圖3 政府首次介入時間

由圖3可以看出，在14個事件的輿論傳播過程中(占比43%)政府未進行干預(yù)。但是占比57%的事件輿論傳播過程中地方政府都進行了干預(yù)引導(dǎo)。且地方政府在輿論反轉(zhuǎn)前開始介入的比例47%，其中有11個事件是政府首次介入就直接導(dǎo)致輿論事件發(fā)生反轉(zhuǎn)。

三、基于媒體和政府干預(yù)模式的網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變模型構(gòu)建

(一)網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變進程

網(wǎng)絡(luò)輿論信息擴散中的微觀個體接觸過程及其內(nèi)在演變機理與傳染病的接觸型傳播機理相似[20]，輿論演變的進程是觀點聚合與信息擴散的交互影響和作用[21]。基于上文對社會熱點事件網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的真實數(shù)據(jù)分析，影響輿論反轉(zhuǎn)演變進程的主要致因因素及演變進程，如圖4所示。

(1)影響輿論反轉(zhuǎn)的主要因素。本文通過對網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件的真實數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)政府、媒體兩個干預(yù)主體在社會輿論引導(dǎo)力方面有著不同的重要性，而具有不同影響力的主體言論會對輿論觀點的形成和擴散產(chǎn)生重要影響[22]；反轉(zhuǎn)信息介入時間也會對個體信念的修正和轉(zhuǎn)變產(chǎn)生重要影響[23]；事件敏感度的差異性對輿論觀點演變也會產(chǎn)生影響[24]。

(2)輿論擴散的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。為模擬和觀察輿論擴散的網(wǎng)絡(luò)整體的形態(tài)變化，本文以BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型作為個體觀點態(tài)度的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[25]，網(wǎng)絡(luò)輿論信息在有邊相連的兩個個體之間進行傳遞和交換，BA模型的具體構(gòu)造為：以度值為權(quán)重進行非等概率加邊，選擇此種加邊規(guī)則建立新加入個體與網(wǎng)絡(luò)中其他個體之間的關(guān)聯(lián)。

圖4 網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的演變進程

(二)基于觀點聚合與信息擴散相結(jié)合的轉(zhuǎn)變規(guī)則

本文在SIR傳染病模型的基礎(chǔ)上，加入了對現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)世界中網(wǎng)民行為和網(wǎng)民個體的觀點態(tài)度對輿論演變的影響，改進的SIR模型特點如下：

(1)S態(tài)除了轉(zhuǎn)變?yōu)镮態(tài)之外，還會直接轉(zhuǎn)變?yōu)镽態(tài)。

(2)引入了觀點屬性，將原來的S，I，R三種狀態(tài)，擴展為持有正向觀點的傳染者I+，持有負(fù)向觀點的傳染者I-，持有正向觀點的移除者R+，持有負(fù)向觀點的移除者R-和不持有觀點的移除者R0六種狀態(tài)。

(3)在傳播過程中，考慮觀點相同和觀點不同的情況對于狀態(tài)轉(zhuǎn)變的影響。

(4)引入了事件敏感度參數(shù)。當(dāng)事件敏感高，節(jié)點傾向于傳播這件事，即轉(zhuǎn)變?yōu)楦腥緫B(tài)I的概率變大，所以將轉(zhuǎn)變的概率乘以μ，表示敏感度對于轉(zhuǎn)變概率的影響。μ越大，表示事件越敏感，轉(zhuǎn)變?yōu)镮的概率越大。

本文將消息傳播與觀點演化過程相結(jié)合, 具體轉(zhuǎn)變規(guī)則設(shè)置如下：

(1)

(2)

其中γ為事件的可信度，θ為當(dāng)前節(jié)點持有觀點的概率,μ為事件敏感度，PSI為S態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)镮態(tài)的概率，PSR為S態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)镽態(tài)的概率。傳播過程如下,當(dāng)t=0時，消息源開始傳播初始消息并且默認(rèn)初始消息觀點為正向N+。在t=t0時刻，沖突性消息開始傳播并且默認(rèn)其觀點為負(fù)向N-。消息發(fā)布后的每一個時步，按照規(guī)則(1)進行傳播，同時按照規(guī)則(2)表達(dá)觀點：當(dāng)S態(tài)節(jié)點接觸到I態(tài)節(jié)點時，以概率PSI×μ變?yōu)镮態(tài)節(jié)點傳播消息，并以概率PSR×μ變?yōu)镽態(tài)節(jié)點選擇不轉(zhuǎn)發(fā)消息。同時以概率θ持有觀點，1-θ概率為不持有觀點，以概率γ持有正向觀點，概率(1-γ)持有負(fù)向觀點。

四、網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變的仿真分析

基于本文改進的SIR網(wǎng)絡(luò)輿論傳播過程中的個體狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則和BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型，本文通過控制實驗分析媒體或政府的干預(yù)、反轉(zhuǎn)信息介入的時間、信息傳播率及信任度等關(guān)鍵參數(shù)對網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變進程的影響。設(shè)置初始BA網(wǎng)絡(luò)的總?cè)藬?shù)N=1000，新加點的連接邊數(shù)num=2，敏感度μ=0.90，初始感染人數(shù)init_n=100，介入時間init_step=40，反轉(zhuǎn)過程經(jīng)過的時間change_step=150，反轉(zhuǎn)前信任系數(shù)trust=[0.7,0.3]，一次反轉(zhuǎn)初始接收消息人數(shù)init_n=50。

(一)干預(yù)主體對輿論反轉(zhuǎn)演變的影響

通過仿真分析和比較，政府和媒體在發(fā)布反轉(zhuǎn)信息并干預(yù)輿論后最明顯的差別就是每個狀態(tài)達(dá)到飽和的時間差距很大(見圖5、圖6)。當(dāng)社會熱點事件的初始輿論產(chǎn)生之后，如果是媒體介入并發(fā)布反轉(zhuǎn)消息時，觀點為正的狀態(tài)要經(jīng)過120時步才到達(dá)最低點。如果是政府介入并發(fā)布反轉(zhuǎn)消息時，觀點為正的狀態(tài)大概用了80時步就到達(dá)了最低點。這說明政府主體發(fā)布的反轉(zhuǎn)信息因為其官方權(quán)威性而使其反轉(zhuǎn)消息可信度更高，使得反轉(zhuǎn)強度更大。同時政府干預(yù)也可以達(dá)到縮短輿論傳播的生命周期效果。從仿真結(jié)果中可以看出，當(dāng)政府干預(yù)輿論時整個輿論的生命周期只有80時步，然而媒體干預(yù)后整個生命周期為120時步左右。這也說明政府介入事件輿論后能更有效地控制輿論的傳播范圍和時間，對輿論演變的干預(yù)效果要比媒體有效。

圖5 政府干預(yù)

圖6 媒體干預(yù)

(二)反轉(zhuǎn)信息介入時間對演變的影響

由仿真分析結(jié)果可知，反轉(zhuǎn)信息介入時間為5時的持正向觀點的狀態(tài)相較于反轉(zhuǎn)消息介入時間為40時的持正向觀點的狀態(tài)的數(shù)量更少，這說明在一次反轉(zhuǎn)的輿論傳播過程中，反轉(zhuǎn)消息的介入時間越早，不實信息傳播的范圍越小，可以達(dá)到有效控制其傳播。介入時間為5的不持觀點的移除者的數(shù)量在反轉(zhuǎn)之前比介入時間為40時的同樣狀態(tài)的數(shù)量更多，這說明提早介入會減少不實信息對旁觀人群的影響，整個輿論傳播的生命周期會更短，可以減少輿論對社會造成的不良影響。

五、網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的案例分析

(一)案例的文本數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)分析

本文改進的SIR模型的各個狀態(tài)都帶有各自的觀點，所以需要通過分析“母親因給不起兒子彩禮輕生，父親悲痛跳河事件”在不同時段的網(wǎng)絡(luò)用戶的文本傾向性變化情況，來統(tǒng)計持不同觀點的不同狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量。本研究利用Python數(shù)據(jù)分析程序語言編寫爬蟲程序，獲取了新浪微博中以“付不起彩禮跳河”為關(guān)鍵詞，時間截距為 2017 年 11 月 22 日 至 2017 年 11 月 25 日的24條發(fā)布此事件的微博信息源，過濾掉其中內(nèi)容不相關(guān)以及評論量較少無參考價值的微博評論，獲取微博文本18023條。獲得的評論文本構(gòu)成了該事件的群體觀點聚合分析的數(shù)據(jù)集見圖8、圖9。

圖7 介入時間init_step=5

圖8 介入時間init_step=40

輿論觀點是個體情緒性的意見表達(dá)，本文界定該案例事件反轉(zhuǎn)前的輿論聚合一致后的觀點為正向觀點，反轉(zhuǎn)后輿論聚合后的觀點為負(fù)向觀點，正向觀點為聲討女方彩禮要價高，負(fù)向觀點為聲討男方眼光高心理脆弱。使用Python平臺的情感分析算法計算分詞、詞性標(biāo)注、斷句、情緒判斷，然后根據(jù)用戶的個人行為，將其狀態(tài)分為正向觀點并轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)，正向觀點不轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)，無觀點狀態(tài)，負(fù)向觀點并轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)，負(fù)向觀點不轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)五種狀態(tài)。統(tǒng)計每一種狀態(tài)在各個時間點里的數(shù)量，如圖9所示。

圖9 事件的評論數(shù)據(jù)曲線

(二)案例的輿論反轉(zhuǎn)演變仿真分析

經(jīng)分析處理后，將獲取的真實數(shù)據(jù)導(dǎo)入本文建立的演變模型，根據(jù)模型的交互規(guī)則進行仿真分析，得到該案例的網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變結(jié)果，如圖10所示。

(1)仿真結(jié)果顯示在反轉(zhuǎn)消息介入之前，持正向觀點的感染者經(jīng)過一段時間的傳播正向觀點后，數(shù)量開始逐漸下降，這與現(xiàn)實數(shù)據(jù)中持正向觀點并轉(zhuǎn)發(fā)的人數(shù)量逐漸減少的曲線一致。評論中的持正向觀點但沒有轉(zhuǎn)發(fā)微博的人開始逐漸增多，不持觀點也沒有轉(zhuǎn)發(fā)的人在少數(shù)范圍內(nèi)波動，與仿真結(jié)果一致。(2)反轉(zhuǎn)消息介入后，持正向觀點的移除者的數(shù)量開始迅速降低，同時持負(fù)向觀點的感染者經(jīng)過一段時間上升后開始下降，持負(fù)向觀點的移除者數(shù)量不斷增加。通過與真實數(shù)據(jù)的對比能夠說明本模型在是符合輿論反轉(zhuǎn)形態(tài)的演化的。

圖10 事件輿論反轉(zhuǎn)的演變分析

六、研究結(jié)論與治理對策

(一)研究結(jié)論

本文構(gòu)建了觀點和傳播狀態(tài)結(jié)合的輿論反轉(zhuǎn)演變模型及其仿真研究，改進的模型特點如下：(1)改進的SIR模型，S態(tài)除了轉(zhuǎn)變?yōu)镮態(tài)之外，還會直接轉(zhuǎn)變?yōu)镽態(tài)。改進后的SIR模型更加符合現(xiàn)實個體行為，因為當(dāng)網(wǎng)民個體接觸到事件時，并不一定會成為感染者，也有幾率成為移除者，即網(wǎng)民個體也可能會選擇不轉(zhuǎn)發(fā)、不擴散這個事件。(2)根據(jù)輿論反轉(zhuǎn)演變的特點，將觀點屬性設(shè)置到SIR的I狀態(tài)和R狀態(tài)中，即隨著反轉(zhuǎn)信息介入后，其觀點也會隨之變化，本文加入觀點屬性的設(shè)置也符合網(wǎng)絡(luò)用戶轉(zhuǎn)發(fā)或者評論發(fā)表自己觀點態(tài)度的真實世界行為。通過仿真控制實驗分析了影響輿論反轉(zhuǎn)的一些關(guān)鍵參數(shù)對演變過程的影響，揭示了輿論反轉(zhuǎn)演變的規(guī)律。最后，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)抓取了某熱點事件的輿論觀點在網(wǎng)絡(luò)中的真實數(shù)據(jù)，通過反轉(zhuǎn)演變模型的仿真分析，進一步說明了建立的輿論反轉(zhuǎn)演變模型的合理性及準(zhǔn)確性。研究結(jié)果又助于理解輿論反轉(zhuǎn)的演變機理，能夠為防范輿論反轉(zhuǎn)引發(fā)的社會負(fù)面影響提供治理依據(jù)。

(二)治理對策

輿論反轉(zhuǎn)是我國社會熱點事件發(fā)生輿情演變過程中的一種特殊現(xiàn)象，為提升政府對輿論反轉(zhuǎn)的引導(dǎo)能力和實施動態(tài)的輿論治理模式，本文提出以下輿論治理的新思維。

第一，加強政府對社會熱點事件輿論治理的響應(yīng)能力建設(shè)。本文仿真結(jié)果揭示了輿論反轉(zhuǎn)幅度會隨著干預(yù)主體的不同而變化，政府進行干預(yù)會使輿論反轉(zhuǎn)強度大幅增加，對于真實信息的傳播速度和影響范圍有明顯提升和擴大，輿論的熱度持續(xù)時間也會大幅縮短，每個狀態(tài)達(dá)到平衡的時間點也會提前，政府干預(yù)的效果要比媒體干預(yù)的效果要好。仿真結(jié)果也揭示出主體干預(yù)的時間越早越有利于控制不實信息傳播的深度和廣度，也會增加政府或媒體的公信力。因此政府應(yīng)加強傳統(tǒng)媒體與新興媒體的融合，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對兩微一端、論壇網(wǎng)站等輿論信息的實時采集，對輿論演變趨勢和社會影響力進行分析和預(yù)測，實現(xiàn)輿論引導(dǎo)的防控能力，從而在時效上及早占據(jù)輿論引導(dǎo)的有力地位。

第二，加強公眾的潛在情緒引導(dǎo)，強化公眾的社會認(rèn)同。網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)演變過程也折射出整個社會心態(tài)的變遷。公眾作為網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)的推動者，其對事件的關(guān)注程度很大一部分取決于對該事件的情緒強度，以跟帖、討論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為方式表現(xiàn)出不同網(wǎng)民群體的利益訴求和心理感受。本文仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，事件發(fā)生后持有不同觀點態(tài)度的輿論演變基本在20時步或者40時步達(dá)到高點，達(dá)到群體態(tài)度一致。因此，政府應(yīng)及早介入社會熱點事件并及時更新輿論的真實性、全面性以及準(zhǔn)確性，通過積極回應(yīng)不同群體的利益訴來實現(xiàn)情緒疏導(dǎo)。同時政府應(yīng)關(guān)注“反轉(zhuǎn)節(jié)點”情緒引導(dǎo)，“反轉(zhuǎn)節(jié)點”情緒的轉(zhuǎn)換力是引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)情緒轉(zhuǎn)向積極情緒的方向性轉(zhuǎn)變，應(yīng)強化政府的主導(dǎo)力和話語權(quán)，實現(xiàn)公眾社會認(rèn)同。

第三，加強網(wǎng)絡(luò)媒體的公信力建設(shè)，提高媒介素養(yǎng)。在對我國輿論反轉(zhuǎn)事件的致因分析中發(fā)現(xiàn)，其中50%的網(wǎng)絡(luò)輿論反轉(zhuǎn)事件是由于媒體最初發(fā)布的不實報道引發(fā)的。而媒體又是輿論演變過程中反轉(zhuǎn)信息介入的第二大主體，本文的仿真分析也說明了媒體發(fā)布反轉(zhuǎn)信息后也會導(dǎo)致輿論的反轉(zhuǎn)，并且對輿論演變周期產(chǎn)生影響。因此，媒體對公眾態(tài)度及事件輿論導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變有著重要的影響。我國的微信和微博已成為社會網(wǎng)民情緒和網(wǎng)絡(luò)輿論擴散的主要傳播平臺。媒體要加強行業(yè)自律，嚴(yán)格把關(guān)不實信息的發(fā)布，防止高敏感度的社會事件信息的過度傳播和大肆渲染，避免使熱點議題產(chǎn)生群體極化，造成負(fù)面的社會影響。