復(fù)雜交互行為影響下的網(wǎng)絡(luò)輿情演化分析

林燕霞,謝湘生,2，張德鵬

(1.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,廣東 廣州 510520; 2.廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院,廣東 廣州 510550)

1 引言

隨著QQ、博客、微博等網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)的普及，中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)輿情空前活躍的“大眾麥克風(fēng)時(shí)代”。網(wǎng)絡(luò)輿情是網(wǎng)民對(duì)自己關(guān)心或與自身利益緊密相關(guān)的公共事務(wù)所持有的多種態(tài)度、意見(jiàn)的總和。網(wǎng)民的維權(quán)意識(shí)覺(jué)醒，網(wǎng)絡(luò)參政議政、針砭時(shí)弊的現(xiàn)象愈加普遍。但同時(shí)，在缺乏網(wǎng)絡(luò)道德約束、社會(huì)法律法規(guī)制約以及網(wǎng)絡(luò)輿情治理薄弱的情況下，網(wǎng)絡(luò)謠言不斷，網(wǎng)絡(luò)輿情極端化和情緒化，負(fù)面輿情四起，波及范圍廣，影響大，網(wǎng)絡(luò)事件惡化速度快，容易危害社會(huì)秩序穩(wěn)定。因此研究網(wǎng)絡(luò)輿情的重要性愈加顯著。

網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)主體在利益驅(qū)使下進(jìn)行策略選擇，是網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生與發(fā)展的實(shí)質(zhì)原因，將博弈模型應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)輿情中，有助于研究參與主體間發(fā)生博弈行為時(shí)如何決策和決策均衡的問(wèn)題。

目前，基于博弈論的網(wǎng)絡(luò)輿情的研究大多為了分析網(wǎng)絡(luò)輿情傳播和輿情演化。從博弈方的數(shù)量角度看，以往的研究大致可分為兩方博弈[1-2]和多方博弈[3-5]，其中兩方博弈包括兩人對(duì)稱博弈[6]和非對(duì)稱博弈[7-9]。

從網(wǎng)絡(luò)輿情博弈模型分類的角度看，可以分為靜態(tài)博弈、動(dòng)態(tài)博弈和演化博弈模型。靜態(tài)博弈描述的是完全理性的雙方在采用策略不透明的情況下博弈的過(guò)程，例如，張玉亮和張昊蘇[10]利用不完全信息靜態(tài)博弈模型研究四個(gè)主體共同博弈問(wèn)題，提出突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)和控制的建議；Zhang Yuliang和Zhang Haosu[11]將突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情參與主體分為四類，建立靜態(tài)博弈模型來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)急對(duì)策。

動(dòng)態(tài)博弈是指完全理性的參與人行動(dòng)存在先后順序，而且后者可觀察到前者的選擇，并據(jù)此做出相應(yīng)選擇的博弈過(guò)程，宋彪等[8]基于群集動(dòng)力學(xué)提出一個(gè)改進(jìn)的Stackelberg動(dòng)態(tài)博弈模型，分階段研究博弈方策略選擇及分析演化均衡解，為突發(fā)事件應(yīng)急處理提出相關(guān)建議；張立凡等[12]建立三階段動(dòng)態(tài)博弈模型，分析媒體與政府、網(wǎng)民與意見(jiàn)領(lǐng)袖的非子博弈完美均衡路徑條件并給出相應(yīng)的最優(yōu)策略建議；Liu Yun等[13]使用不完全動(dòng)態(tài)博弈模型研究輿情的演變，并利用博弈論分析和計(jì)算機(jī)仿真研究不同要素如逆向行為、策略更新規(guī)則等對(duì)演化造成的影響。

網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生和演化的根本動(dòng)力在于網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)主體為求利益相互博弈，在此過(guò)程中，有限理性的輿情參與主體通過(guò)試錯(cuò)、策略調(diào)整的方法推動(dòng)輿情的演化。但是基于靜態(tài)、動(dòng)態(tài)博弈模型的研究均認(rèn)為博弈方是完全理性的個(gè)體，在期望自身收益最大化前提下進(jìn)行策略選擇，而網(wǎng)絡(luò)輿情中的網(wǎng)民理性有限，需要根據(jù)局部信息重復(fù)博弈，調(diào)整策略以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定均衡狀態(tài)，因此這類的研究不太符合現(xiàn)實(shí)情況。

演化博弈理論[14]著重研究有限理性的個(gè)體通過(guò)不斷重復(fù)博弈來(lái)實(shí)現(xiàn)收益最大化的問(wèn)題。李燕凌和丁瑩[15]構(gòu)建政府、媒體和公眾三方的演化博弈模型，研究博弈方行為的演化趨勢(shì)、相互影響及均衡狀態(tài)；劉海德[16]建立政府部門與社會(huì)弱勢(shì)群體間的演化博弈模型，分析政府部門的機(jī)會(huì)主義行為導(dǎo)致的群體性突發(fā)事件呈現(xiàn)擴(kuò)大化趨勢(shì)的原因；陳福集等[17]構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)推手、當(dāng)事人、政府的三方博弈模型，提出應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)推手的策略；李勇建和王治瑩[18]從屬性層次分析突發(fā)事件的輿情傳播機(jī)制并研究了主體的認(rèn)知差異對(duì)博弈模型均衡解的影響。因此，在網(wǎng)絡(luò)輿情研究中引入演化博弈理論，更能反映網(wǎng)絡(luò)輿情形成和演化的實(shí)際情況，可以定量地解釋相關(guān)主體的行為，為分析輿情演化規(guī)律提供良好的理論途徑，直觀地展現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)輿情演化的穩(wěn)定均衡狀態(tài)，有助于把握輿情最終的演化方向，對(duì)引導(dǎo)相關(guān)主體參與網(wǎng)絡(luò)輿情的行為、控制網(wǎng)絡(luò)輿情的演化，降低其對(duì)社會(huì)的危害，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情的危機(jī)處理以及疏導(dǎo)均起到重要作用。但同時(shí)，這些研究也存在著不足，博弈方之間的交互行為被簡(jiǎn)化，模擬現(xiàn)實(shí)中網(wǎng)絡(luò)輿情的情況會(huì)較差，研究成果多缺乏考慮網(wǎng)民之間復(fù)雜的交互行為對(duì)輿情演化造成的影響。

當(dāng)前也有相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者開始研究在演化模型中主體復(fù)雜交互的因素對(duì)演化結(jié)果的影響。魏麗萍[6]從理論上分析網(wǎng)絡(luò)空間的“沉默的螺旋”機(jī)制和“蝴蝶效應(yīng)”對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情造成的影響，不同理性層次的群體采用不同進(jìn)化博弈模型，研究表明網(wǎng)絡(luò)輿情中的網(wǎng)絡(luò)空間存在復(fù)雜性，并提出相應(yīng)的管理對(duì)策，但缺乏定量地分析網(wǎng)絡(luò)空間情況和討論網(wǎng)絡(luò)空間復(fù)雜程度對(duì)輿情演化的影響。韓少春等[7]以Deffaunt模型作為個(gè)體觀點(diǎn)交互的模型，并引入記憶長(zhǎng)度來(lái)模擬網(wǎng)絡(luò)輿情演化博弈的過(guò)程，說(shuō)明網(wǎng)民交互行為具有復(fù)雜性，但并未對(duì)復(fù)雜的交互行為進(jìn)行深入研究；鄭君君等[19]運(yùn)用演化博弈和優(yōu)化理論研究監(jiān)管部門如何處理環(huán)境污染輿情事件，并考慮到了群體間存在信息交互的情況；吳鵬等[20]使用Agent建模技術(shù)，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)主體種類、主體行為特征、相互關(guān)系、交互規(guī)則等因素，仿真突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化過(guò)程，揭示規(guī)律，鄭君君等[19]和吳鵬等[20]都較為真實(shí)地反映復(fù)雜的群體行為對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演化的影響，但均僅考慮了個(gè)體觀點(diǎn)交互，缺乏進(jìn)一步研究個(gè)體復(fù)雜交互行為對(duì)輿情演化的影響。

綜上所述，基于博弈論對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究有三種主要的工具，靜態(tài)博弈、動(dòng)態(tài)博弈與演化博弈，現(xiàn)有的成果較好地揭示了網(wǎng)民在輿情事件中行為，并為輿情的治理提供的很好的決策依據(jù)。但是現(xiàn)有研究在理論上仍存在不完善的地方，就本文的研究視角而言，至少?zèng)]有深入研究網(wǎng)民個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)連接過(guò)程的行為偏好，具體體現(xiàn)在這樣兩個(gè)方面：首先對(duì)個(gè)體的復(fù)雜交互行為對(duì)輿情演化的影響研究中沒(méi)有考慮個(gè)體創(chuàng)建新博弈連接的行為偏好的影響；其次網(wǎng)絡(luò)輿情的研究中較少考慮網(wǎng)民維系網(wǎng)絡(luò)連接的持續(xù)性。而這種理論的不完善性也可能會(huì)妨礙研究成果的實(shí)踐價(jià)值。為了反映出個(gè)體交互行為的復(fù)雜性，本文在網(wǎng)絡(luò)輿情的復(fù)制動(dòng)態(tài)模型中引入以下兩個(gè)因素：創(chuàng)建新博弈連接的行為偏好以及維持博弈連接的時(shí)間長(zhǎng)短，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情演化博弈模型，深入探討網(wǎng)民在博弈過(guò)程中復(fù)雜的交互行為對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演化造成何種影響。

2 網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民博弈的復(fù)雜交互行為與研究假設(shè)

2.1 基于價(jià)值觀的博弈連接行為偏好

由于網(wǎng)絡(luò)的普及以及個(gè)人意識(shí)的覺(jué)醒，如今普通網(wǎng)民都喜歡在社交平臺(tái)上作為社會(huì)監(jiān)督者發(fā)布輿情信息。為了維護(hù)所在利益群體的權(quán)益，網(wǎng)民會(huì)發(fā)布與輿情治理部門期望相同的輿情信息，例如揭露地方貪官污吏罪行、舉報(bào)不公平現(xiàn)象等等；與此同時(shí)，也存在著很多網(wǎng)民為了獲得其他人的關(guān)注，追求個(gè)人利益從而造謠生事、扭曲事實(shí)，他們會(huì)散布與輿情治理部門期望相反的輿情信息，這種行為往往會(huì)破壞網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的穩(wěn)定甚至是社會(huì)的穩(wěn)定，使政府機(jī)構(gòu)聲譽(yù)受損。綜上所述，網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民存在兩種行為：采取與輿情治理部門期望相同的態(tài)度、行為；采取與輿情治理部門期望相反的態(tài)度、行為。

美國(guó)人類學(xué)家Kluckhohn[21]認(rèn)為價(jià)值觀是影響人可能選擇的行為方式、手段和結(jié)果。王曉鈞等[22]結(jié)合價(jià)值觀研究的理論成果：Spranger理論、Kluckhohn理論、Hofstede理論、Deutsch理論、中國(guó)古代價(jià)值觀、當(dāng)代價(jià)值觀研究提出了4個(gè)價(jià)值觀取向維度：社會(huì)取向、個(gè)人取向、積極取向和消極取向，并認(rèn)為社會(huì)取向是理性的，有社會(huì)責(zé)任感、公民道德感、集體意識(shí)的價(jià)值觀認(rèn)知取向；個(gè)人取向是理性程度低的、利己的、自我為中心的價(jià)值觀認(rèn)知取向。由此可知，采取與輿情治理部門期望相同的態(tài)度、行為的網(wǎng)民應(yīng)屬于社會(huì)取向驅(qū)動(dòng)型，而選擇與輿情治理部門期望相反的態(tài)度、行為的網(wǎng)民應(yīng)該是個(gè)人取向驅(qū)動(dòng)型，故兩種不同策略的群體理性程度存在差異。

張玉亮[23]指出輿情主體在網(wǎng)絡(luò)中易受到集群情緒渲染，理性迷失,變得亦步亦趨，人云亦云。不同價(jià)值觀取向的網(wǎng)民由于理性程度存在差異，所以參與新的輿情博弈的積極程度也會(huì)有所差異，因此不同價(jià)值觀取向的個(gè)體形成新的博弈連接具有一定的行為偏好，是網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民復(fù)雜交互行為的重要表現(xiàn)。

2.2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)連接

在經(jīng)典的演化博弈理論中通常假設(shè)個(gè)體以均勻混合的方式進(jìn)行聯(lián)系，即任意兩個(gè)個(gè)體之間接觸的可能性都是一樣的，然而在現(xiàn)實(shí)中人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是極其復(fù)雜的。自Nowak和May[24]研究二維方格上的囚徒困境博弈的問(wèn)題以后，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化博弈研究逐漸興起[25-27]。錢學(xué)森將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)定義為“具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無(wú)標(biāo)度中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)”，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)連接動(dòng)態(tài)變化是其復(fù)雜性的重要表現(xiàn)之一，已有學(xué)者對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的連接進(jìn)行相應(yīng)的研究[28-30]，如Taylor等[31]構(gòu)建有限群體隨機(jī)進(jìn)化博弈動(dòng)態(tài)模型，發(fā)現(xiàn)個(gè)體之間發(fā)生作用的頻率依賴于其策略，存在非均勻連接的現(xiàn)象。Zimmermann等[32]研究在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)演化博弈模型中，博弈方斷開舊連接然后重建新連接的概率對(duì)策略選擇的影響，結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的連接產(chǎn)生和消失直接影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的博弈演化起到重要的作用。

網(wǎng)絡(luò)輿情作為一個(gè)復(fù)雜的在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特征[33]。從個(gè)體間進(jìn)行復(fù)雜交互的角度出發(fā)，由于受到周圍環(huán)境、心理因素等綜合的影響，網(wǎng)民之間形成的博弈連接會(huì)存在著產(chǎn)生和消失動(dòng)態(tài)變化的情況。Perc和Szelnoki[34]指出博弈的收益會(huì)影響到博弈方連接的持久性，博弈方在參與輿情博弈的過(guò)程中會(huì)根據(jù)信息來(lái)選擇斷開或者維持當(dāng)前與周圍博弈方的連接，以求優(yōu)化收益，這表明在動(dòng)態(tài)交互過(guò)程中，形成的博弈連接具有壽命長(zhǎng)短的屬性，這也是網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民復(fù)雜交互行為的重要表現(xiàn)。

2.3 基于社會(huì)認(rèn)同理論的博弈連接與采用策略的時(shí)間間隔尺度

社會(huì)認(rèn)同理論[35]曾指出在社會(huì)交往中，人們總是努力去獲得或維持積極的社會(huì)認(rèn)同，在此過(guò)程中，他們的認(rèn)同感來(lái)源于內(nèi)群體和相關(guān)外群體的比較。當(dāng)人們不滿意當(dāng)前的社會(huì)認(rèn)同，會(huì)選擇脫離該類型群體或?qū)で髮?shí)現(xiàn)積極認(rèn)同的途徑。近似，在網(wǎng)絡(luò)輿情博弈過(guò)程中，網(wǎng)民最先以原始策略進(jìn)行博弈，當(dāng)他們感知到即使不斷地形成博弈連接也無(wú)法改變自己所在策略群體相對(duì)劣勢(shì)的情況，即網(wǎng)民不滿意所得的收益，則會(huì)選擇更改自己的策略，因此網(wǎng)民是需要經(jīng)過(guò)多輪博弈后，感知到自己的處境處于收益劣境，才更改策略從而實(shí)現(xiàn)演化穩(wěn)態(tài)，說(shuō)明在網(wǎng)絡(luò)輿情演化過(guò)程中網(wǎng)民進(jìn)行策略選擇的時(shí)間往往比形成新連接時(shí)間長(zhǎng)。

博弈連接與采用策略的時(shí)間間隔[36]作為博弈方之間交互的一個(gè)重要特征，對(duì)演化博弈的最終收益值會(huì)產(chǎn)生很大的影響。

2.4 研究假設(shè)

網(wǎng)民作為網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)聲主體，對(duì)事件表露個(gè)人認(rèn)知、態(tài)度、傾向，成為推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播不可忽視的力量，因此網(wǎng)民與網(wǎng)民間的輿情博弈對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演化起到重要的作用，故本文從網(wǎng)民與網(wǎng)民進(jìn)行輿情博弈的角度展開研究。

網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民主要采用兩種行為，網(wǎng)民采取與輿情治理部門期望相同的態(tài)度、行為，記為策略A；網(wǎng)民采取與輿情治理部門期望相反的態(tài)度、行為，記為策略B。假設(shè)參與網(wǎng)絡(luò)輿情的群體總?cè)藬?shù)為N，選擇策略A的總?cè)藬?shù)記為NA，選擇策略B的總?cè)藬?shù)記為NB，令N=NA+NB。

在復(fù)雜的線上輿情網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)民與網(wǎng)民間存在連接則表示網(wǎng)民之間存在博弈行為。用XT表示T時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)中存在A-A型博弈連接數(shù)量的總和；用YT表示T時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)中存在A-B型博弈連接數(shù)量的總和；用ZT表示T時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)中存在B-B型博弈連接數(shù)量的總和。在該網(wǎng)絡(luò)里，XT、YT、ZT可能存在的最大值分別記為XM、YM、ZM，它們分別表示三種不同類型的博弈連接的總數(shù)的最大值。具體的計(jì)算方法如式1-3所示：

(1)

YM=NANB

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

3 網(wǎng)絡(luò)輿情網(wǎng)民博弈的得益矩陣

本文利用網(wǎng)民的心理收益來(lái)構(gòu)建博弈方之間的得益矩陣。美國(guó)心理學(xué)家馬斯洛[37]提出馬斯洛需求層次理論，認(rèn)為個(gè)人需求可分成：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實(shí)現(xiàn)需求五個(gè)層次。當(dāng)博弈方采用策略A時(shí)，采用與輿情治理部門期望相同的態(tài)度、行為，爭(zhēng)取社會(huì)福利待遇，滿足追求公平公正、自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)的需求，從而可以得到相應(yīng)的心理收益，記做RW。當(dāng)博弈方采用策略B，采取與輿情治理部門期望相反的態(tài)度、行為，滿足追求點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)發(fā)量及知名度等社交需求和尊重需求，從而也會(huì)獲得相應(yīng)的心理收益，記為R。

博弈雙方均采用與輿情治理部門期望相同的態(tài)度、行為，有助于相關(guān)部門準(zhǔn)確把握民意，發(fā)現(xiàn)社會(huì)問(wèn)題，及早發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題，可以為雙方均帶來(lái)額外的收益R0。當(dāng)博弈雙方均選擇與輿情治理部門期望相反的策略B時(shí)，雖然可以滿足網(wǎng)民的社交需求和尊重需求，但是此時(shí)網(wǎng)絡(luò)謠言、惡意炒作等會(huì)混淆公眾視聽，誤導(dǎo)受眾，甚至?xí)鹂只?，因此他們?huì)受到相關(guān)部門的懲罰，損失記為L(zhǎng)。本文假設(shè)參數(shù)RW、R、R0、L均是正數(shù)且R?L。則網(wǎng)民的收益矩陣如表1所示。

表1 網(wǎng)民博弈的得益矩陣

當(dāng)三種不同類型的博弈連接的總數(shù)實(shí)現(xiàn)最大化時(shí)，根據(jù)得益矩陣可以分別計(jì)算出選擇策略A、B的期望收益，分別記為fA、fB。具體計(jì)算如式10-11所示：

導(dǎo)料板為一折彎鐵板，通過(guò)螺釘連接于料箱側(cè)壁上，上半部分與滾筒相接觸，末端附有軟質(zhì)刮板。導(dǎo)料板可沿滾筒表面調(diào)整位置。當(dāng)滾筒旋轉(zhuǎn)將基質(zhì)從料箱中帶出并旋轉(zhuǎn)到右側(cè)時(shí)，導(dǎo)料板可將滾筒表面的基質(zhì)刮凈，保證基質(zhì)出料量精確，對(duì)基質(zhì)的干濕度要求范圍變寬[7]。同時(shí)，導(dǎo)料板末端的軟質(zhì)刮板與滾筒發(fā)生摩擦，可產(chǎn)生輕微振動(dòng)，保證了基質(zhì)填充的均勻性。導(dǎo)料板折彎角度為45°。上半部分板沿滾筒在接觸點(diǎn)的切線方向，即基質(zhì)的速度方向。當(dāng)基質(zhì)被滾筒帶到此處時(shí)，可順利落到導(dǎo)料板上，然后滑過(guò)下半部分板，產(chǎn)生與穴盤前進(jìn)方向相同的水平速度，從而順利落入穴盤中。

fA=(NA-1)(R0+RW)+NBRW

(10)

fB=NAR+(NB-1)(R-L)

(11)

(12)

(13)

式10-13表明，創(chuàng)建新博弈連接的行為偏好、維持博弈連接的時(shí)間長(zhǎng)短這兩個(gè)復(fù)雜交互行為的因素會(huì)使原始得益矩陣中的元素乘以其相應(yīng)的博弈連接類型的活躍連接占總體的比例而形成新的得益矩陣。由此說(shuō)明在網(wǎng)絡(luò)輿情中網(wǎng)民之間的得益矩陣在演化博弈過(guò)程中并不是一成不變的，隨著時(shí)間改變，得益矩陣中的元素會(huì)隨著不同連接類型的活躍連接占總體比例改變而發(fā)生改變。記

4 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情演化博弈模型

正文假設(shè)交互達(dá)到穩(wěn)態(tài)需要的時(shí)間為χL，演化博弈達(dá)到穩(wěn)態(tài)需要的時(shí)間為χE，根據(jù)社會(huì)認(rèn)同理論可知，博弈連接與采用策略存在時(shí)間間隔尺度且χE?χL，即連接交互已經(jīng)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)，網(wǎng)民根據(jù)改變后的得益矩陣做出策略選擇，優(yōu)化收益，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定均衡狀態(tài)，所以輿情網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)民的得益矩陣如表2所示。

表2 χLχE時(shí)網(wǎng)民博弈的得益矩陣

表2 χLχE時(shí)網(wǎng)民博弈的得益矩陣

網(wǎng)民D網(wǎng)民C 策略A策略B策略Aab策略Bcd

網(wǎng)民采用策略A期望收益記為GA，采用策略B的期望得益記為GB，令p(p∈[0,1])表示群體中選策略A的人口比例， 1-p表示群體中選策略B的人口比例。計(jì)算期望收益的方法如式14-15所示。

GA=p×a+(1-p)×b

(14)

GB=p×c+(1-p)×d

(15)

則群體的平均收益記為G，具體計(jì)算如式16所示：

G=pGA+(1-p)GB

(16)

網(wǎng)民參與輿情博弈中若感知到不同策略的期望收益存在差距，則會(huì)學(xué)習(xí)和模仿別的博弈方，調(diào)整自己的選擇策略，因此p會(huì)隨著時(shí)間改變而改變，p動(dòng)態(tài)變化速度可以用復(fù)制動(dòng)態(tài)方程表示成式17。

(17)

當(dāng)a-b-c+d=0時(shí)，令F(p)=0解得p=0或1，若db，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)化穩(wěn)定策略是p=1；若d?b，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)化穩(wěn)定策略是p=0；若d=b，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程中，p∈[0,1]均是進(jìn)化穩(wěn)定策略。

若d=b，a-b-c+d?0，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)化穩(wěn)定策略是p=1；若d=b，a-b-c+d0，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)化穩(wěn)定策略是p=0；若a?c且d?b，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)化穩(wěn)定策略是p=0或1；若ac且db，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)化穩(wěn)定策略是

綜上所述，滿足不同條件的進(jìn)化穩(wěn)定策略如表3所示。

5 演化分析及輿情治理建議

從復(fù)制動(dòng)態(tài)方程可以得到不同條件的進(jìn)化穩(wěn)態(tài)策略。根據(jù)之前的假設(shè)，輿情相關(guān)的治理部門應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注和分析參與網(wǎng)絡(luò)輿情博弈的個(gè)體最終全部選擇策略B的情況，即全部人都選擇追求個(gè)人利益，散布與輿情治理部門期望相反的輿情信息，這種結(jié)果會(huì)嚴(yán)重危害網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定，混淆視聽、誤導(dǎo)公眾，甚至殃及現(xiàn)實(shí)社會(huì)的穩(wěn)定，值得警惕。

由Perc和Szolnoki[34]研究的成果可知，不同類型的連接的壽命長(zhǎng)短主要由與之相連的博弈方采用何種策略有關(guān)，例如相互背叛對(duì)博弈雙方而言都是不利的，那么相互背叛的連接相對(duì)于共同合作的連接來(lái)說(shuō)，壽命會(huì)較短。對(duì)于參與網(wǎng)絡(luò)輿情博弈的網(wǎng)民而言，他們對(duì)其他網(wǎng)民行為偏好了解不多，因此博弈連接維持時(shí)間主要依賴于收益多少。故本文假設(shè)不受到環(huán)境影響的博弈連接壽命的長(zhǎng)短與原始得益矩陣對(duì)應(yīng)的值的大小成正比，即收益越大，則博弈方選擇維持連接的時(shí)間越長(zhǎng)，連接壽命之間的關(guān)系如式18-19所示：

表3 滿足不同條件的進(jìn)化穩(wěn)定策略

(18)

(19)

根據(jù)表3的內(nèi)容和式18-19，本文進(jìn)一步分析了原始得益矩陣的各元素、不同價(jià)值觀取向的網(wǎng)民與其他網(wǎng)民形成新博弈連接的概率αi(i∈{A,B})、不同博弈連接類型的死亡率βj(j∈{AA,AB,BB})與輿情演化結(jié)果之間的關(guān)系。

情境1：RW+R0R、R-L?RW、αA?αB、βAA?βAB?βBB，即個(gè)人取向型網(wǎng)民的心理收益R比社會(huì)取向型網(wǎng)民的心理收益RW與政府給予的額外收益R0之和更大，個(gè)人取向型網(wǎng)民甚至在受到輿情相關(guān)部門的懲罰而損失L以后，仍比社會(huì)取向型網(wǎng)民的收益RW多；與個(gè)人取向型網(wǎng)民的理性度低而易受到輿情環(huán)境的影響參與博弈的積極度高的定性推論不一致的是社會(huì)取向型網(wǎng)民也會(huì)出現(xiàn)形成的博弈連接概率偏大的情況，他們更加積極爭(zhēng)取社會(huì)福利待遇、反應(yīng)問(wèn)題，維護(hù)權(quán)益，但是相關(guān)部門存在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、治理問(wèn)題的反應(yīng)較慢，采取措施力度不大等問(wèn)題；網(wǎng)絡(luò)中B-B型博弈連接的死亡率βBB最低，A-A型博弈連接的死亡率βAA最高，社會(huì)取向的網(wǎng)民沒(méi)有選擇相互支持，反而著重針對(duì)謠言炒作等不良言論進(jìn)行批評(píng)，個(gè)人取向的網(wǎng)民相互吹捧勾結(jié)，反倒增長(zhǎng)了個(gè)人取向型網(wǎng)民的勢(shì)頭。社會(huì)取向的網(wǎng)民意識(shí)到相關(guān)部門的不作為以及輿情博弈不公平的利益處境，通過(guò)博弈演化，最終所有網(wǎng)民都會(huì)選擇與相關(guān)部門作對(duì)的策略。

情境2：R-LRW、RW+R0?R、αAαB、βAAβABβBB，即社會(huì)取向型網(wǎng)民的收益RW高于個(gè)人取向型網(wǎng)民的總收益R-L，社會(huì)取向型網(wǎng)民的總收益RW+R0比個(gè)人取向型網(wǎng)民的收益R大；個(gè)人取向的網(wǎng)民不計(jì)利益、盲目地積極地參與輿情博弈；網(wǎng)絡(luò)中B-B型博弈連接死亡率βBB最高，個(gè)人取向型的網(wǎng)民并沒(méi)有相互勾結(jié)，說(shuō)明該情況下個(gè)人取向型的網(wǎng)民主要想炒作自身、獲取高度的關(guān)注和知名度。那么此時(shí)，最終全部人會(huì)選擇與相關(guān)輿情部門作對(duì)。該情境顯示相關(guān)輿情治理部門雖然采取了相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)、懲罰機(jī)制，但是由于網(wǎng)絡(luò)中選擇與之相反的行為態(tài)度的網(wǎng)民理性程度過(guò)低，他們過(guò)于盲目地追求個(gè)人知名度等而積極與周圍網(wǎng)民進(jìn)行博弈，網(wǎng)絡(luò)中其他主體受到了集群的情緒渲染，開始逐漸效仿，隨波逐流，最終導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中所有網(wǎng)民都選擇與相關(guān)輿情部門作對(duì)。

情境3：a?c，bd，即社會(huì)取向型網(wǎng)民的總收益RW+R0比個(gè)人取向型網(wǎng)民的收益R大，個(gè)人取向型網(wǎng)民的總收益R-L高于社會(huì)取向型網(wǎng)民的收益RW，相關(guān)輿情部門為社會(huì)取向型網(wǎng)民提供較高的額外利益但懲罰力度較輕；A-A型、B-B型活躍連接比例λAA、λBB高于A-B型的λAB，取向不同的網(wǎng)民之間容易發(fā)生沖突。在該情況下若初始群體中有比例的網(wǎng)民采用策略A時(shí)，最終群體內(nèi)所有人都將采用策略B。調(diào)節(jié)參數(shù)即調(diào)節(jié)參數(shù)使其盡可能地大，有助減少網(wǎng)絡(luò)輿情走勢(shì)惡化的可能性。

(20)

由于αi(i∈{A,B})是采用不同策略的網(wǎng)民形成新的博弈連接行為偏好的指標(biāo)，相關(guān)部門進(jìn)行輿情治理時(shí)對(duì)網(wǎng)民本身的行為偏好進(jìn)行整治難度較大，因此輿情治理部門應(yīng)該主要從網(wǎng)民追求群體利益、個(gè)人利益、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定提供給網(wǎng)民利益、懲罰力度等等其他可控的方面進(jìn)行考慮。

情境4：網(wǎng)絡(luò)輿情博弈得益滿足a-b-c+d=0且d?b的條件，即社會(huì)取向型網(wǎng)民的總收益RW+R0比個(gè)人取向型網(wǎng)民的收益R小，個(gè)人取向型網(wǎng)民的總收益R-L高于社會(huì)取向型網(wǎng)民的收益RW，相關(guān)輿情部門不重視輿情治理工作，缺乏相對(duì)的獎(jiǎng)勵(lì)、懲罰措施，不同博弈連接類型的活躍連接比例滿足λAAλABλBB，個(gè)人取向型的網(wǎng)民相對(duì)社會(huì)取向型網(wǎng)民更加積極地參與網(wǎng)絡(luò)輿情博弈中且個(gè)人取向型網(wǎng)民之間存在相互勾結(jié)。此時(shí)減少d、增加b可使輿情的趨勢(shì)向好的結(jié)果演化。

由于d與R成正相關(guān)，與L、βBB成負(fù)相關(guān)；b與RW成正相關(guān)，與βAB成負(fù)相關(guān)，所以相關(guān)部門加緊完善網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管制度，及時(shí)對(duì)惡意造謠、炒作而損害集體利益的網(wǎng)民采取懲罰措施，加大懲罰力度L，減少個(gè)人取向型網(wǎng)民的收益R；相關(guān)部門盡快完善輿情舉報(bào)體系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理個(gè)人取向型網(wǎng)民不良的言論，人為增大B-B型博弈連接死亡率βBB；相關(guān)部門在網(wǎng)絡(luò)輿情中打造意見(jiàn)領(lǐng)袖，多轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊正確的言論，增加社會(huì)取向型網(wǎng)民的心理收益RW；社會(huì)取向型網(wǎng)民積極應(yīng)對(duì)不良言論，降低A-B型博弈連接死亡率βAB，這些做法均可有效地使網(wǎng)絡(luò)輿情朝向有利的結(jié)果演化。

情境5：網(wǎng)絡(luò)輿情博弈得益滿足d=b且a-b-c+d0的條件，即A-B型活躍連接比率與B-B型活躍連接比率的比值等于個(gè)人取向型網(wǎng)民的總收益與社會(huì)取向型網(wǎng)民的心理收益的比值，且社會(huì)取向型網(wǎng)民的總收益RW+R0比個(gè)人取向型網(wǎng)民的收益R小，相關(guān)部門提供的獎(jiǎng)勵(lì)不夠，個(gè)人取向型網(wǎng)民容易獲得關(guān)注；社會(huì)取向型網(wǎng)民之間博弈連接活躍程度λAA較λAB低，社會(huì)取向型參與輿情積極性較低，缺乏相互支持。此時(shí)減少c、增加a可使網(wǎng)絡(luò)輿情向好的結(jié)果演化。容易得知c與R成正相關(guān)，與βAB成負(fù)相關(guān)；a與RW、R0成正相關(guān)，與βAA成負(fù)相關(guān)。

結(jié)論1：由情境1可知，當(dāng)個(gè)人取向型網(wǎng)民有利可圖且容易相互勾結(jié)，社會(huì)取向型網(wǎng)民之間缺乏相互支持時(shí)，單靠社會(huì)取向型網(wǎng)民積極抨擊不良言論，缺乏相關(guān)部門適當(dāng)治理，易造成網(wǎng)絡(luò)全員選擇與治理部門作對(duì)的演化結(jié)果。

結(jié)論2：根據(jù)情境2可知，倘若相關(guān)輿情部門不能僅靠獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰兩種措施來(lái)治理網(wǎng)絡(luò)輿情，還應(yīng)該結(jié)合教育部門做好網(wǎng)民的思想教育工作，提高網(wǎng)民的道德素養(yǎng)，引導(dǎo)個(gè)人取向型網(wǎng)民樹立正確的價(jià)值觀，重視培養(yǎng)網(wǎng)民社會(huì)責(zé)任感、公民道德感、集體意識(shí)。在情境2這樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之下，輿情治理難度較大，相關(guān)部門任重道遠(yuǎn)。

結(jié)論3：由情境3可知，如果相關(guān)的輿情部門原是采取多獎(jiǎng)勵(lì)和少懲罰的治理對(duì)策，而且不同取向的網(wǎng)民之間容易發(fā)生沖突，在此情況下，相關(guān)部門完善輿情舉報(bào)機(jī)制，加大懲罰的力度，打造官方的意見(jiàn)領(lǐng)袖，及時(shí)回應(yīng)相應(yīng)的輿情事件，做好辟謠工作，這些做法均可以有效地改善輿情的演化結(jié)果。

結(jié)論4：情境4表明，如果相關(guān)部門原來(lái)不重視輿情治理工作，缺乏相對(duì)的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰措施，個(gè)人取向型網(wǎng)民相對(duì)社會(huì)取向型網(wǎng)民更加積極地參與網(wǎng)絡(luò)輿情博弈當(dāng)中，且個(gè)人取向型網(wǎng)民存在相互勾結(jié)現(xiàn)象，那么在此情況下，相關(guān)輿情治理部門抓緊完善網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管制度，及時(shí)對(duì)惡意造謠、炒作從而損害集體利益的網(wǎng)民采取懲罰措施，加大懲罰他們的力度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理個(gè)人取向型網(wǎng)民不良的言論，可有效地改善輿情演化結(jié)果。同時(shí)社會(huì)取向型網(wǎng)民配合相關(guān)部門的工作，積極應(yīng)對(duì)不良言論，也可起到改善輿情演化的作用。

結(jié)論5：由情境5可知，倘若A-B型活躍連接比率與B-B型活躍連接比率的比值等于個(gè)人取向型網(wǎng)民的總收益與社會(huì)取向型網(wǎng)民的心理收益的比值，相關(guān)部門提供的獎(jiǎng)勵(lì)不夠，個(gè)人取向型網(wǎng)民容易獲得關(guān)注，社會(huì)取向型參與輿情積極性較低且缺乏相互支持彼此，在這種情況下，相關(guān)部門完善輿情監(jiān)督、舉報(bào)機(jī)制，及時(shí)應(yīng)對(duì)個(gè)人取向型網(wǎng)民不良的言論，鼓勵(lì)社會(huì)取向型網(wǎng)民多轉(zhuǎn)發(fā)意見(jiàn)領(lǐng)袖的言論，汲取民意提高辦事效率，社會(huì)取向型網(wǎng)民減少對(duì)個(gè)人取向型網(wǎng)民不良言論的轉(zhuǎn)發(fā)，這些做法可以有效地使網(wǎng)絡(luò)輿情朝著良好的結(jié)果演化。

6 結(jié)語(yǔ)

在傳統(tǒng)基于演化博弈模型的網(wǎng)絡(luò)輿情研究中，學(xué)者們默認(rèn)博弈方以均勻混合的方式連接進(jìn)行博弈，忽略博弈方之間存在復(fù)雜的交互作用的情況，如創(chuàng)建新博弈連接的行為偏好以及維持博弈連接的時(shí)間長(zhǎng)短。因此本文在網(wǎng)絡(luò)輿情的復(fù)制動(dòng)態(tài)模型中引入以上兩個(gè)復(fù)雜交互因素，結(jié)果顯示在網(wǎng)民交互連接達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)，網(wǎng)民博弈的得益矩陣會(huì)發(fā)生改變，新的得益矩陣是由原得益矩陣中的元素乘以其相應(yīng)的博弈連接類型的活躍連接占總體的比例而形成，表明博弈方之間復(fù)雜的交互作用會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演化結(jié)果造成影響，同時(shí)也說(shuō)明了在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情博弈中，得益矩陣并不是一成不變的，具有一定的理論意義。

在此基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情演化博弈模型，探討了在不同條件下的輿情演化穩(wěn)定均衡解，進(jìn)一步分析、解釋網(wǎng)民復(fù)雜交互行為因素以及網(wǎng)民初始得益矩陣對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演化的影響。最后，根據(jù)不同的情境，提出了有針對(duì)性的輿情治理建議。