融合Logistic方程與Markov模型的開放政府用戶參與行為分析

張衛(wèi) 朱曉峰 王昊 吳志祥

摘?要：[目的/意義]開放政府是新時代下支撐社會管理的重要元素，從用戶參與行為的視角剖析開放政府的認同度、互動力以及傳播力，對消除政府與用戶間數(shù)字鴻溝、提高用戶參與度具有重要研究意義。[方法/過程]本文融合Logistic方程與Markov模型探索并預(yù)測了開放政府的用戶參與行為隨時間變化的趨勢，并以“思想火炬”為樣本官微實證了用戶的參與度水平。[結(jié)果/結(jié)論]研究表明：用戶參與行為間具備相互作用關(guān)系，轉(zhuǎn)發(fā)行為更易受到點贊行為與評論行為的影響;融合模型能夠預(yù)測用戶參與行為的發(fā)展脈絡(luò)，進而指導(dǎo)官微進行實時預(yù)警;當(dāng)信息資源聚焦國際關(guān)系時，公眾參與度顯著提升。

關(guān)鍵詞：Logistic方程;Markov模型;開放政府;用戶參與行為;社會管理;信息資源;參與度

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.03.008

〔中圖分類號〕G203?〔文獻標(biāo)識碼〕A?〔文章編號〕1008-0821（2020）03-0074-14

Abstract：[Purpose/Significance]Open government is an important element of supporting social management in the new era.Analyzing the recognition，interaction and communication of open government from the perspective of user participation behavior is of great significance for eliminating the digital divide between government and users and improving user participation degree.[Method/Process]Logistic equation and Markov model were combined in this paper to explore and predict the trend of user participation behavior of open government over time，and“thought torch”was taken as a sample government officials to verify the level of user participation degree.[Result/Conclusion]The results showed that there was interaction between user participation behavior and forwarding behavior was more vulnerable to praise behavior and comment behavior;the development of user participation behavior could be predicted by the integration model，and then the government official could be guided to carry out real-time early warning;when information resources focus on international relations，public participation degree would significantly increase.

Key words：open government;user participation behavior;social management;information resources;participation degree

開放政府是以民主為基石的政府治理理念，通過賦予公民政府信息、數(shù)據(jù)、文件等方式推動公眾參與和社會合作繼而有效地支撐社會管理效率。近代社會對開放政府理念的探索可以追溯到20世紀(jì)60年代由美國政府所頒布的《信息自由法》[1]，這是政府信息公開首次得到法律形式的記載。2009年，時任美國總統(tǒng)的奧巴馬更是率先公布了《開放政府指令》[2]，使得政府?dāng)?shù)據(jù)開放在大數(shù)據(jù)時代備受矚目。自此，開放政府透明、參與、合作的三大理念深入人心[3]。近年來，對開放政府的透明建設(shè)已初見成效，而用戶對于開放資源表達態(tài)度、觀點以及反饋的需求與日俱增[4]，這就使得開放政府的用戶參與行為顯得尤為重要。

誠如王本剛等[5]在開放政府概念模型中所述，信息公開和數(shù)據(jù)開放是開放政府同一維度的兩個方面，而用戶參與則是開放政府最為本質(zhì)的內(nèi)容[6]。因此，對用戶參與行為進行研究需要考慮二者在當(dāng)下的發(fā)展背景。就前者來說，移動社交媒體與Web2.0的興起[7]催生出以政府官微（Twitter、微博、微信）為代表的信息公開模式。如Mergel I等[8]強調(diào)政府官微能夠充分發(fā)揮社交媒體平臺作為用戶參與的官方溝通機制的角色，其靈活性和拓展性能夠較好適應(yīng)新的發(fā)展趨勢。陳強[9]則指出政府官微已經(jīng)成為各國政府公眾訴求回應(yīng)的重要工具。而趙玲等[10]則將這種參與行為具體化，認為參與行為就是指用戶借助微博信息交互平臺，通過關(guān)注、被關(guān)注、評論和轉(zhuǎn)發(fā)等方式獲取信息、傳播信息、分享信息，以實現(xiàn)個人信息需求和價值滿足。就后者而言，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深化形成了以政府?dāng)?shù)據(jù)平臺為代表的數(shù)據(jù)開放模式[11]，該模式下用戶的參與方式主要包括瀏覽、下載、在線提問、評論或分享數(shù)據(jù)鏈接至Twitter、Facebook等社交網(wǎng)站[12]。但是，瀏覽、下載等屬于淺層參與行為[13]且需要用戶保持網(wǎng)頁在線，而分享等深層次參與行為則需要進一步訴諸于社交網(wǎng)絡(luò)。此外，政府?dāng)?shù)據(jù)開放在我國尚未建成統(tǒng)一平臺[14]，用戶表達態(tài)度、觀點難免受到不同平臺間的分隔，信息交互大多也只能局限于網(wǎng)站內(nèi)部，加之信息分享等個性化參與功能至今尚不成熟[15]，這都使得用戶參與性較為有限。為此，本文工作將以政府官微為切入點探討開放政府建設(shè)過程中用戶的參與行為。

隨著政府開放與社會化媒體的推動[16]，用戶參與行為正逐漸演變?yōu)橐环N對信息資源價值表達的反饋行為[17]，正如在社交媒體中，用戶開展信息發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、瀏覽、點贊、評論和回復(fù)等信息行為一樣[18]，而此種反饋行為的深入能夠有效反映公眾在一定時間內(nèi)對開放政府態(tài)度、期望與訴求的表達[19]，這就使得用戶參與行為在時間脈絡(luò)下的變化趨勢成為衡量信息資源價值的指標(biāo)[20]。然而，已有研究大多拘泥于對用戶參與意愿的影響因素上（Brighton L J等[21];沙勇忠等[22];李潔等[23]），忽略了公眾與政府之間交互的變化過程，這也使得用戶參與行為的變化趨勢難以得到精準(zhǔn)刻畫。

在政府開放的每個周期內(nèi)，用戶參與行為會隨著信息資源價值水平的提高而逐漸上升[24]，且往往會在前期產(chǎn)生“集聚效應(yīng)”[25]后趨于平穩(wěn)，故可看作種群在信息資源條件下發(fā)展的過程。眾所周知，Logistic方程具有很強的隨時間脈絡(luò)發(fā)展的特性[26]，這就使其為處理此類問題提供了研究思路。黃煒等[27]基于Logistic方程構(gòu)建了微信消息轉(zhuǎn)發(fā)模型，通過驗證微信消息轉(zhuǎn)發(fā)的影響因素為引導(dǎo)微信輿情提供決策參考。朱曉峰等[28]將黃煒構(gòu)建的模型進行改進，通過博文與粉絲種群探索了我國政府與公眾在不同領(lǐng)域內(nèi)協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)實。不難發(fā)現(xiàn)，按照上述研究思路為用戶參與行為建立Logistic方程能夠驗證種群發(fā)展過程，而基于驗證規(guī)律對用戶參與行為進行預(yù)測，則可進一步挖掘政府開放信息資源的價值。當(dāng)下，Markov模型被廣泛應(yīng)用于時間序列的預(yù)測問題[29-31]，具有代表性的如張和平等[32]基于改進的Markov模型分析了“羅一笑事件”，對網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢做出準(zhǔn)確預(yù)測。因此，融合Logistic方程與Markov模型，可以刻畫種群隨時間從一個狀態(tài)發(fā)展至另一個狀態(tài)的過程[33]，也可以精準(zhǔn)刻畫政府官微的用戶參與行為種群狀態(tài)的變化趨勢。

綜上，本文擬將Logistic方程與Markov模型融合，通過兩階段建模將Logistic方程的種群飽和度作為Markov模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移指標(biāo)，探索開放政府的用戶參與行為隨時間發(fā)展的脈絡(luò)，并以“思想火炬”為案例展開實證，為開放政府在面向用戶過程中強化其各方能力水平進而有效提高用戶參與度提供實踐參考。

1?開放政府用戶參與行為模型解析

對開放政府用戶參與行為進行模型解析，是通過種群映射、兩階段模型融合以及關(guān)聯(lián)行為討論探索用戶參與行為表現(xiàn)的過程，研究框架具體如圖1所示。

如圖1所示，研究框架分為以下幾個步驟：第一階段的核心是通過種群映射，對用戶參與行為建立Logistic方程，結(jié)合Logistic曲線從時間序列角度探索用戶參與行為并計算參與行為的種群飽和度;第二階段的任務(wù)是將Logistic方程與Markov模型進行融合，將用戶參與行為的種群飽和度作為狀態(tài)轉(zhuǎn)移指標(biāo)建立轉(zhuǎn)移矩陣，對用戶參與行為進行驗證和預(yù)測。最后，構(gòu)建用戶參與行為的關(guān)聯(lián)函數(shù)，并結(jié)合已有數(shù)據(jù)對新建函數(shù)進行曲面擬合，從而討論用戶不同參與行為之間的關(guān)聯(lián)。

1.1?基于Logistic方程的開放政府用戶參與行為分析

開放政府的用戶參與行為是一個不斷增強政府信息資源認可度、互動力以及傳播效能的過程。其中，點贊行為可以視作用戶表達認同與支持度的行為方式，反映用戶的認可度水平;評論行為視為用戶發(fā)表觀點的行為方式，反映政府與用戶的互動力水平;轉(zhuǎn)發(fā)行為視為用戶傳播并擴散信息價值的行為方式，反映政府信息的傳播力水平[34]。因此，本文通過點贊種群、評論種群以及轉(zhuǎn)發(fā)種群構(gòu)建Logistic方程量化用戶參與行為，從而探索開放政府認可度、互動力以及傳播力的發(fā)展水平。

傳統(tǒng)Logistic方程的增長曲線是一條S型遞增曲線[35]，其增長規(guī)律難以滿足本文研究需求。這是因為從生態(tài)理論上來說，自然界中會出現(xiàn)階段性增長、生態(tài)退化甚至種群滅絕的現(xiàn)象[36]，這就需要從增長與衰退兩個維度描繪種群變化的趨勢[37-38]。而從現(xiàn)實意義上來說，用戶的點贊、評論以及轉(zhuǎn)發(fā)等參與行為可能存在多個變化周期[39]且不會隨著時間無止境擴大，難以通過一條Logistic曲線進行描繪?；诖?，為了更精確地描述開放政府用戶參與行為，本文構(gòu)建了分時段疊加的雙向Logistic曲線，具體如圖2所示：

如圖2所示，分時段疊加的雙向Logistic曲線能夠反映開放政府用戶參與行為種群變化的階段性和雙向性。Logistic曲線的階段性表現(xiàn)為用戶參與行為種群的整體變化軌跡是由若干個Logistic曲線組合而成。其中，上一階段種群發(fā)展的末值將會是下一階段種群發(fā)展的初值。Logistic曲線的雙向性能夠反映從上一階段過渡到下一階段是正向增長還是反向減少，此時需要引入種群飽和度的重要概念加以闡釋。

種群飽和度是指在一定時區(qū)內(nèi)實際種群數(shù)量占最大環(huán)境承受容量（政府所開放的信息資源可產(chǎn)生的最大影響價值）的比重[28]?？紤]到Logistic曲線雙向性的特征，本文種群飽和度的取值范圍為[-100%，100%]。其中，正負號代表的是種群變化方向，數(shù)值大小代表種群飽和水平。當(dāng)Logistic曲線處于遞增狀態(tài)時，種群飽和度由0～100%，飽和水平正向提高，種群增長趨勢由快至慢，曲線的頭部與尾部分別為種群數(shù)量的局部極小值和局部極大值;當(dāng)Logistic曲線處于遞減狀態(tài)時，飽和度由0～-100%，種群飽和水平反向提高，種群衰退趨勢由快至慢，曲線的頭部與尾部分別為種群數(shù)量的局部極大值和局部極小值。

例如，當(dāng)t∈（t0，t1）時，用戶點贊行為的種群飽和度在t1時刻內(nèi)達到最大，此時點贊種群數(shù)量達到局部極大值N1，能夠反映開放政府在（t0，t1）內(nèi)所達到的最大認可度水平。如果信息資源的認可度在t1之后進一步上升，用戶點贊行為的種群飽和水平將在（t1，t2）區(qū)間內(nèi)的t1時刻降為正向最小，種群數(shù)量開啟新一輪快速增長（如實線所示）。反之，若t1之后信息資源的認可度開始下降，種群飽和水平將于t1時刻降為反向最小，種群數(shù)量開始快速下降（如虛線所示）。所以，如果信息資源的認可度不斷提高，用戶點贊種群的數(shù)量將不斷上升（如圖中連續(xù)實線所示），相應(yīng)的，在任何一個階段信息資源認可度的下降都會引發(fā)用戶點贊種群的下降。其中，當(dāng)種群處于最大飽和水平狀態(tài)時，用戶參與種群會面臨增長或下降兩極走勢，分化的關(guān)鍵在于開放政府后續(xù)認可度、互動力、傳播力的發(fā)展水平。

1.2?基于Markov模型的開放政府用戶參與行為預(yù)測分析

對用戶參與行為進行預(yù)測分析，是開放政府發(fā)揮信息流未來效能的重要方式，更是其進行服務(wù)力研判和社會管理預(yù)警的重要手段?？紤]到用戶參與行為對政府信息資源實時反饋的特點，契合Markov模型未來狀態(tài)只受當(dāng)前狀態(tài)而不受歷史狀態(tài)影響的性質(zhì)[41]，因此，本文將通過Markov模型對開放政府的用戶參與行為的系統(tǒng)狀態(tài)進行預(yù)測分析。

第一步，利用聚類分析將各時間點種群飽和度劃分為若干個等級。聚類分析法是一種無監(jiān)督式的分群算法[42]，是通過提取所有對象的特征進行相似度計算進而將其劃分為由相近對象所組成的多個類的過程。而在聚類算法的應(yīng)用中，以k-means聚類較為典型[43]，其核心是在給定初始聚類的基礎(chǔ)上計算各對象與中心之間的聚類，通過反復(fù)迭代優(yōu)化計算距離的整體最小值，最終確定代表所有對象的最優(yōu)聚類中心。所以，本文將借助k-means聚類對第一階段建模求得的用戶參與行為的種群飽和度進行級別劃分。

第二步，憑借劃分的級別獲得用戶參與行為種群變化的狀態(tài)空間，具體過程如下：記用戶參與行為種群飽和度的在t時刻所有可能狀態(tài)為s1，s2，s3，…，sn，其集合E=st（t=1，2，3，…，n），表示用戶參與行為種群飽和度的狀態(tài)空間。設(shè)用戶參與行為種群飽和度在i時刻的狀態(tài)si經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移到另一個不同的種群飽和度狀態(tài)sj概率為p（k）ij，用戶參與行為種群飽和度的轉(zhuǎn)移概率為：

如式（5）所示，p（k）ij是用戶參與行為種群飽和度狀態(tài)變化的條件概率，反映的是處于t時刻的用戶參與系統(tǒng)在狀態(tài)si的條件下經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)sj轉(zhuǎn)移概率，具體過程如圖3所示：

如圖3可知，整個轉(zhuǎn)移過程可以看作用戶參與系統(tǒng)在狀態(tài)si的條件下直接經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)sj，也可以看作是用戶參與系統(tǒng)首先經(jīng)過（k-1）次狀態(tài)轉(zhuǎn)移后到達狀態(tài)sj-1再由sj-1轉(zhuǎn)移一次到達狀態(tài)sj，還可以看作用戶參與系統(tǒng)首先經(jīng)過（k-n）次狀態(tài)轉(zhuǎn)移后到達狀態(tài)sj-n再由sj-n轉(zhuǎn)移n次到達狀態(tài)sj。如此一來，在狀態(tài)si與狀態(tài)sj便形成了一條完整的用戶參與行為Markov鏈條，通過對每一次轉(zhuǎn)移步驟概率值的計算，所獲得的最大值即為用戶參與行為下一步最有可能發(fā)生的狀態(tài)。具體計算公式為：

如式（6）所示，m（k）ij是指存在多少條Markov子鏈?zhǔn)沟糜脩魠⑴c行為的種群飽和度能夠從狀態(tài)si經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)sj。mi指的是在開放政府用戶參與行為的整條Markov鏈中，種群飽和度狀態(tài)處于si的所有樣本數(shù)。其中，由于處于Markov鏈倒數(shù)第k節(jié)的狀態(tài)無法進行k步轉(zhuǎn)移，故設(shè)ki為Markov鏈從最后一級狀態(tài)起往前k級狀態(tài)中種群飽和度處于si狀態(tài)的樣本數(shù)，如此一來，mi-ki就是指用戶參與行為的種群飽和度狀態(tài)處于si且能夠進行k步轉(zhuǎn)移的所有樣本數(shù)。

第三步，通過Markov模型構(gòu)建種群飽和度變化的轉(zhuǎn)移概率矩陣，以此刻畫不同種群飽和度等級之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的可能性。在此之前，首先聲明用戶參與行為種群飽和度的轉(zhuǎn)移概率具有以下性質(zhì)：

2?開放政府用戶參與行為實證分析

為了突顯開放政府對社會管理的貢獻，本文選取政府教育類官微“思想火炬”為案例進行實證。該官微單位是我國第一家專門研究文化安全與意識形態(tài)的機構(gòu)，也是中國社會科學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)下的重要思想智庫[44]，所開放的信息資源緊貼時政熱點，故擇其為樣本官微分析開放政府的用戶參與行為。

首先，應(yīng)用PYTHON3.6的Urllib與Request模塊爬取官微“思想火炬”的開放數(shù)據(jù)，時間跨度為2017年8月至2019年3月，爬取時間為2019年4月1日，共獲得包含“發(fā)布時間”、“微博內(nèi)容”、“點贊數(shù)”、“評論數(shù)”以及“轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)”等數(shù)據(jù)字段的17 060條數(shù)據(jù)。其次，按照月份對所爬取的數(shù)據(jù)進行組織，分別獲得官微每個月的點贊數(shù)、評論數(shù)以及點贊數(shù)（如表1所示）。

2.1?基于Logistic方程的開放政府用戶參與行為實證分析此部分的核心是利用分時段疊加的雙向Logistic曲線求得用戶參與行為的種群飽和度，為下文構(gòu)建Markov模型的狀態(tài)空間提供判別指標(biāo)。由式（3）可知，在利用數(shù)據(jù)對方程進行迭代之前需要找到估計值的初始點，由于本文所討論的曲線具有雙向性，故有ia>ΔNa（ti）a（ti）、ib>ΔNb（ti）b（ti）、ic>ΔNc（ti）c（ti）。

由表2可知，基于分時段疊加Logistic曲線的性質(zhì)，在用戶參與的每一個時間索引點上都存在對應(yīng)的自然變化率與最大環(huán)境承受容量，種群的變化存在增長或下降兩種變化走向（+/-），并可以計算求得用戶參與行為的種群飽和度隨時間變化的趨勢。接下來，為了進一步尋找用戶參與行為的變化規(guī)律并適當(dāng)預(yù)測其未來狀態(tài)，下文將基于種群飽和度建立Markov模型探索其狀態(tài)空間及轉(zhuǎn)移過程。

2.2?基于Markov模型的開放政府用戶參與行為實證分析

通過上一節(jié)的分析，筆者求得了用戶參與行為在各時間內(nèi)的種群飽和度，本節(jié)將構(gòu)建Markov模型分析種群變化的動態(tài)趨勢。在此之前，需要對各時間點上用戶參與行為的種群飽和度進行分級，從而構(gòu)造用戶參與行為種群變化的狀態(tài)空間。本文應(yīng)用PYTHON3.6的k-means算法實現(xiàn)種群飽和度的聚類分級，使用最小歐氏距離進行聚類分析，使散點間實際距離之和最小：

將表2數(shù)據(jù)帶入式（9）迭代，點贊種群、評論種群、轉(zhuǎn)發(fā)種群的飽和度均形成5個聚類中心。就點贊種群而言，聚類經(jīng)過11次迭代形成的中心有（3.5，0.12）、（8.5，0.26）、（12，0.14）、（15，-0.069）、（18，-0.16），平均誤差20.1。就評論種群而言，聚類經(jīng)過10次迭代形成的中心有（2.5，0.13）、（7，0.06）、（11，0.34）、（14.5，-0.013）、（18，-0.84），平均誤差18.9。就轉(zhuǎn)發(fā)種群而言，聚類經(jīng)過12次迭代形成的中心有（3，0.18）、（8，0.074）、（12，-0.017）、（15，-0.023）、（18，-0.77），平均誤差18.8，均已形成最佳聚類。進一步，根據(jù)聚類中心對種群飽和度進行分級（如表3所示）。

由表3可知，分級狀態(tài)1、2均代表用戶參與行為種群處于下降狀態(tài)，其中，狀態(tài)1整體區(qū)間內(nèi)的種群飽和水平要大于狀態(tài)2，其種群變化的剩余空間卻小于狀態(tài)2，故狀態(tài)2的整體下降趨勢較狀態(tài)1更快;狀態(tài)3代表種群增長與下降相互轉(zhuǎn)換的轉(zhuǎn)折點，其種群水平較小，既有可能快速上升，也有可能急劇下降;狀態(tài)4、5均代表種群處于上升狀態(tài)，其中，狀態(tài)4整體區(qū)間內(nèi)的種群飽和水平要小于狀態(tài)5，其種群變化的剩余空間較狀態(tài)5較大，故狀態(tài)4的整體上升趨勢較狀態(tài)5更快。進一步，根據(jù)用戶參與行為的種群飽和度判斷其所處狀態(tài)，如表4所示：

以點贊等級為例進行說明可知，表4中點贊種群處于狀態(tài)1且能進行1步轉(zhuǎn)移的樣本數(shù)為4，其經(jīng)過1步轉(zhuǎn)移后能夠到達1次狀態(tài)1和3次狀態(tài)4，故p（1）11=0.25，p（1）14=0.75。依照以上步驟并結(jié)合式（6）～（8）完成所有狀態(tài)的計算，構(gòu)造用戶參與種群飽和度的概率轉(zhuǎn)移矩陣，具體如表5所示：

如表5所示，轉(zhuǎn)移概率矩陣能夠反映用戶參與行為的狀態(tài)隨時間變化的概率。進而，通過表5中的轉(zhuǎn)移矩陣與第四步對概率轉(zhuǎn)移矩陣的預(yù)測方式，將2019年2月數(shù)據(jù)回溯5個月（至2018年10月），結(jié)合表4驗證2019年3月用戶參與行為的狀態(tài)是否準(zhǔn)確，本文以點贊種群為例進行說明（如表6）。

由表6可知，用戶點贊行為種群的加權(quán)最大值為0.5，對應(yīng)狀態(tài)為4，故點贊種群處于分級狀態(tài)4。對評論種群與轉(zhuǎn)發(fā)種群進行相同操作，得到評論種群的加權(quán)最大值為0.52，對應(yīng)狀態(tài)為2，轉(zhuǎn)發(fā)種群的加權(quán)最大值為0.37，對應(yīng)狀態(tài)1。結(jié)合表5進行驗證可知狀態(tài)結(jié)果準(zhǔn)確，說明本文對用戶參與行為構(gòu)造的概率轉(zhuǎn)移矩陣具有較高可靠性，故可進一步對用戶參與行為在未來5個月內(nèi)的狀態(tài)進行預(yù)測。此外，為了結(jié)合政府開放的信息資源探索種群發(fā)展規(guī)律，本文將提取近5個月來信息資源的核心內(nèi)容結(jié)合種群狀態(tài)進行分析。調(diào)用PYTHON3.6的Jieba模塊，對所爬取的微博內(nèi)容進行分詞，通過統(tǒng)計詞頻抽取每個月內(nèi)的高頻詞探討用戶參與種群的狀態(tài)變化，如圖4所示：

由圖4可知，縱向虛線左側(cè)為近5個月來用戶參與行為的種群飽和度狀態(tài)，虛線右側(cè)是由概率轉(zhuǎn)移矩陣的預(yù)測狀態(tài)，橫向虛線代表狀態(tài)3。進一步分析可知：2018年11月，開放信息資源主要聚焦于“重慶公交車墜江”、“杜嘉班納辱華”以及“艾滋病基因編輯嬰兒”等事件，核心內(nèi)容主要包括公共安全、歷史文化以及人類倫理。用戶的點贊行為處于狀態(tài)1，種群飽和水平較大，下降速度較慢;評論與轉(zhuǎn)發(fā)行為處于狀態(tài)2，種群飽和水平較小，下降速度較快。此時，用戶參與行為均處于不同程度的下降狀態(tài)。

2018年12月，熱點事件包括“蘋果銷售禁令”、“孟晚舟被捕”以及“南京大屠殺”等，信息資源的核心內(nèi)容包括國際間法律關(guān)系、國際間科技關(guān)系以及國際間歷史關(guān)系。此時，用戶的點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為均處于狀態(tài)4，種群飽和水平較小，用戶參與行為均處于快速上升狀態(tài)。

2019年1月，熱點事件包括“有期徒刑”、“氫彈之父逝世”以及“嫦娥登月”等，信息資源的核心內(nèi)容包括公共安全、歷史偉人以及兩彈一星。此時，用戶的點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為均處于狀態(tài)1，種群飽和水平較大，用戶參與行為以較慢速度下降。

2019年2月，熱點事件包括“翟天臨學(xué)術(shù)造假”以及“春晚”，信息資源的核心內(nèi)容包括學(xué)術(shù)不端以及春節(jié)。用戶的點贊與評論行為均處于狀態(tài)1，種群飽和水平較大，下降速度較慢;轉(zhuǎn)發(fā)種群處于狀態(tài)2，種群飽和水平較小，下降速度較快。此時，用戶參與行為均處于不同程度的下降狀態(tài)。

2019年3月，熱點事件包括“兩會”和“737MAX停飛”，信息資源的核心內(nèi)容包括民主問政以及交通安全。用戶的點贊行為處于狀態(tài)4，種群飽和水平較小，上升速度較快;評論行為處于狀態(tài)2，種群飽和水平較小，下降速度較快;轉(zhuǎn)發(fā)種群處于狀態(tài)1，種群飽和水平較大，下降速度較慢。此時，點贊行為處于快速上升狀態(tài)，評論與轉(zhuǎn)發(fā)行為處于不同程度的下降狀態(tài)。

因此，在過去的5個月中，當(dāng)政府開放的信息資源熱點集中于法律、科技以及歷史等國際關(guān)系時，用戶參與行為能夠有較好的表現(xiàn)。進一步，由未來5個月的預(yù)測狀態(tài)可知，用戶點贊種群將長期處于狀態(tài)3并有可能于8月轉(zhuǎn)移至狀態(tài)1，說明下一階點贊種群的變化處于波動狀態(tài)并有下滑趨勢，因此，需要在8月對政府官微的認可度進行實時預(yù)警;評論種群將長期處于狀態(tài)2并有可能在6月上升至狀態(tài)4后于7月產(chǎn)生回落，說明下一階段評論種群將在短暫的反彈上升后繼續(xù)保持快速下降，因此，需要在7月對開互動力進行實時預(yù)警;轉(zhuǎn)發(fā)種群將于狀態(tài)1與狀態(tài)2之間來回更替，說明轉(zhuǎn)發(fā)種群將一直處于下降狀態(tài)但下降速度的快慢不一，因此，需要從4月份開始就立即對傳播力進行實時預(yù)警。

綜上，政府官微的認可度、互動力以及傳播力均有較大上升空間。就認可度而言，在諸如“杜嘉班納辱華”、“國家公祭日”、“氫彈之父逝世”等事件中，官微可以開放更多有關(guān)歷史典故、偉人經(jīng)歷以及具有思想引導(dǎo)價值的檔案資料提高用戶認同感;就互動力而言，在諸如“艾滋病基因編輯嬰兒”、“蘋果銷售禁令”、“翟天臨學(xué)術(shù)造假”等事件中，官微可以從事件的輿情影響力入手，廣泛獲取用戶意見并促成積極輿論導(dǎo)向;就樣本官微的傳播力而言，在諸如“重慶公交車墜江”、“孟晚舟被捕”、“737MAX停飛”等事件中，官微應(yīng)當(dāng)利用事件本身的社會性質(zhì)，充分挖掘信息資源對用戶傳播共享的價值。

3?開放政府用戶參與行為關(guān)聯(lián)分析

上文研究主要探索用戶參與行為在一定信息環(huán)境內(nèi)隨時間發(fā)展的趨勢，而用戶參與行為之間是否存在關(guān)聯(lián)則具有進一步研究價值。因此結(jié)合式（2）構(gòu)造關(guān)于相互作用系數(shù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)：

由圖5可知，圖中曲面分別為用戶點贊行為、評論行為以及轉(zhuǎn)發(fā)行為的擬合曲面，曲面上的散點在空間中的位置對應(yīng)三元變量值，結(jié)合圖例R方（0.78、0.54、0.69）可知，關(guān)聯(lián)模型的擬合具備較好的擬合度，故進一步由圖中三元方程的參數(shù)估計得到用戶參與行為種群間相互作用系數(shù)（如表7）：

由表7可知，就政府官微的點贊種群而言，評論種群對其具有正向影響作用，轉(zhuǎn)發(fā)種群對其具有反向影響作用。從實踐意義上來說，轉(zhuǎn)發(fā)行為對點贊種群的反向作用說明單靠信息資源的傳播往往并不會帶來更多的社會認同感，而評論行為對點贊種群的正向作用則說明互動能夠進一步擴充信息資源的內(nèi)涵（新觀點、新態(tài)度、新意見等），繼而促使用戶進行點贊表達對互動內(nèi)涵的認可。

就評論種群而言，點贊種群對其具有反向影響作用，轉(zhuǎn)發(fā)種群對其具有正向影響作用。點贊行為對評論種群的反向作用說明用戶對于自身所認可的社會事件往往不會進行深度討論，而轉(zhuǎn)發(fā)行為對評論種群的正向作用則說明信息資源的擴散能夠促使用戶進行深入互動。

就轉(zhuǎn)發(fā)種群而言，點贊種群對其具有反向影響作用，評論種群對其具有正向影響作用，這說明了相較于具有認可度的信息資源，具有爭議性和交流作用的數(shù)據(jù)往往會更受用戶偏好，并驅(qū)動其轉(zhuǎn)發(fā)至自身網(wǎng)絡(luò)空間產(chǎn)生新的傳播作用。此外，由相互作用系數(shù)的數(shù)值大小可知，轉(zhuǎn)發(fā)行為更容易受到點贊行為與評論行為的作用，這就說明了信息資源的認可度與互動力會對傳播力產(chǎn)生深遠影響。

4?結(jié)?論

在開放政府的建設(shè)中，用戶對信息資源的參與行為至關(guān)重要，本文通過融合Logistic方程與Markov模型進行兩階段建模探索了開放政府用戶參與行為隨時間變化的趨勢。首先，文章提出了一種基于用戶點贊、評論與轉(zhuǎn)發(fā)種群的分時段疊加雙向Logistic曲線，以此計算用戶參與行為的種群飽和度;其次，通過對各時間點的種群飽和度進行聚類分級得到用戶參與行為的狀態(tài)空間，并構(gòu)建Markov模型計算用戶參與行為的轉(zhuǎn)移概率矩陣;最后，以政府官微“思想火炬”為樣本探索并預(yù)測了其用戶參與行為的實際狀態(tài)，對用戶參與行為間的作用關(guān)系展開討論。經(jīng)過本文已有工作，不難發(fā)現(xiàn)：

第一，用戶參與行為間具備相互作用關(guān)系，轉(zhuǎn)發(fā)行為更易受到點贊行為與評論行為的影響。

通過對用戶參與行為間關(guān)聯(lián)模型的討論可知，點贊行為會受到評論行為的正向影響作用（2.09E-04），受到轉(zhuǎn)發(fā)行為的反向影響作用（-2.79E-04）;評論行為會受到點贊行為的反向影響作用（-6.10E-04），受到轉(zhuǎn)發(fā)行為的正向影響作用（9.59E-04）;轉(zhuǎn)發(fā)行為會受到點贊行為的反向影響作用（-0.23），受到評論行為的正向影響作用（0.5）。其中，用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為更易受到點贊行為與評論行為的作用，這反映了開放政府的信息資源認可度與互動力會對傳播力產(chǎn)生深遠影響。

第二，融合模型能夠預(yù)測用戶參與行為的發(fā)展脈絡(luò)，進而指導(dǎo)政府進行實時預(yù)警。

由融合模型未來5個月的預(yù)測結(jié)果可知，用戶點贊種群的變化將處于波動狀態(tài)（狀態(tài)3）并在8月有下滑的可能（狀態(tài)1），政府官微需要在8月對開放信息資源的認可度進行實時預(yù)警;用戶評論種群將在6月歷經(jīng)短暫反彈上升（狀態(tài)4）后于7月起繼續(xù)保持快速下降（狀態(tài)2），官微需要在7月對信息資源的互動力進行實時預(yù)警;用戶轉(zhuǎn)發(fā)種群將一直處于下降狀態(tài)但下降速度的快慢不一（狀態(tài)1、狀態(tài)2），官微需要從4月份開始就立即對信息資源的傳播力進行實時預(yù)警。

第三，當(dāng)信息資源聚焦國際關(guān)系時，用戶參與度顯著提升。

當(dāng)政府官微開放信息資源的熱點集中于國際間法律關(guān)系、科技關(guān)系以及歷史關(guān)系時，用戶參與的點贊種群、評論種群以及轉(zhuǎn)發(fā)種群均處于狀態(tài)4，具備較小的正向飽和水平，種群處于快速上漲狀態(tài)，表明聚焦于國際關(guān)系的政府信息資源更有益于促進用戶參與度的提高。

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（責(zé)任編輯：陳?媛）