基于系統(tǒng)動力學(xué)的突發(fā)社會安全事件輿情演化影響研究

于泳琪 祁凱

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，突發(fā)社會安全事件引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情已是常態(tài)現(xiàn)象，而通過挖掘?qū)浨檠莼麄€周期產(chǎn)生影響的關(guān)鍵因素，有助于政府及相關(guān)部門有針對性地進(jìn)行輿情引導(dǎo)和調(diào)控，防止輿情發(fā)酵破壞網(wǎng)絡(luò)社會，并維護(hù)現(xiàn)實(shí)社會的和諧穩(wěn)定。本研究將突發(fā)社會安全事件輿情分為網(wǎng)民群體、網(wǎng)絡(luò)媒體和政府部門三個子系統(tǒng)，構(gòu)建其演化模型，并采用Vensim PLE軟件對模型進(jìn)行模擬仿真。根據(jù)理論分析和仿真結(jié)果，挖掘突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的關(guān)鍵因素，幫助政府在引導(dǎo)輿情時快速鎖定解決切入點(diǎn)，節(jié)省前期不必要的準(zhǔn)備時間，從而有效提高政府治理輿情效率，并為突發(fā)事件的應(yīng)對和治理提供新思路。

關(guān)鍵詞：突發(fā)社會安全事件；網(wǎng)絡(luò)輿情演化；系統(tǒng)動力學(xué)

一、文獻(xiàn)回顧

雖然對于突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的研究不斷展開，但是主要常用的定量方法仍然僅限于演化博弈、系統(tǒng)動力學(xué)和SIR模型等。近幾年，大數(shù)據(jù)與人工智能不斷興起發(fā)展，吸引著各方學(xué)者的目光。而隨著輿情演化定量分析的進(jìn)一步深入，機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘、事理圖譜等新興研究技術(shù)逐漸出現(xiàn)，并應(yīng)用于輿情傳播領(lǐng)域。Tan X等對于大型網(wǎng)絡(luò)輿情的演化研究與BERT-LDA文本分析方法相融合[1]。陳璟浩等運(yùn)用生存分析法對70起突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化進(jìn)行分析，以描述各類社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情生存周期的方式，探索出了影響社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情生存時間的影響因素[2]。田依林等運(yùn)用事理圖譜方法對新冠肺炎疫情生成的輿情演化路徑進(jìn)行分析[3]。

綜上所述，相關(guān)學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)輿情的演化路徑和傳播規(guī)律進(jìn)行了分析研究，但鮮有學(xué)者運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)研究突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化路徑，并且目前相關(guān)文獻(xiàn)資料比較有限?；诖耍疚母鶕?jù)史波提出的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化“形成-發(fā)展-結(jié)束”三階段，構(gòu)建了突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力系統(tǒng)[4]，深入挖掘了突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化影響因素的作用路徑和作用方式，并進(jìn)一步比較影響因素的作用力度，以期為政府能夠及時治理網(wǎng)絡(luò)輿情提供理論基礎(chǔ)和可行的方式方法。

二、突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力系統(tǒng)構(gòu)成

（一）網(wǎng)民群體子系統(tǒng)作用量

網(wǎng)民群體是推動突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情變化發(fā)展的主體。網(wǎng)民通過自身的情緒調(diào)節(jié)（網(wǎng)民為非理性）進(jìn)一步影響突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情，形成一個正反饋回路：

網(wǎng)民群體作用量→突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情→網(wǎng)民關(guān)注度→網(wǎng)民對議題敏感程度→網(wǎng)民態(tài)度傾向→網(wǎng)民自我調(diào)節(jié)情緒能力→網(wǎng)民群體作用量。

（二）網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)作用量

隨著網(wǎng)絡(luò)輿情演化愈演愈烈，網(wǎng)絡(luò)媒體提高關(guān)注度，并提高信息轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量，從而增加了網(wǎng)絡(luò)媒體的說服效應(yīng)[5]，而隨著網(wǎng)絡(luò)媒體影響力直接提高，突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情持續(xù)發(fā)酵，形成一個正反饋回路：

網(wǎng)民媒體作用量→突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情→網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量→網(wǎng)絡(luò)媒體說服效應(yīng)→網(wǎng)絡(luò)媒體影響力→網(wǎng)絡(luò)媒體作用量。

（三）政府部門子系統(tǒng)作用量

突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情一旦產(chǎn)生不良影響，政府將高度關(guān)注，并提高報道頻率，進(jìn)而提高處理危機(jī)能力。而處理能力越強(qiáng)，政府的權(quán)威性就越高，越能降低突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度，并控制網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播，形成一個負(fù)反饋回路：

政府部門作用量→突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情→政府報道頻率→政府危機(jī)處理能力→政府權(quán)威性→政府部門作用量。

（四）系統(tǒng)流圖構(gòu)建

根據(jù)上述因果關(guān)系圖，分析突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的影響因素及其子系統(tǒng)之間的邏輯關(guān)系，并建立系統(tǒng)流圖，將突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情作為模型核心，設(shè)置為存量變量，最終構(gòu)成整個突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)模型如圖1所示。

三、突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化動力系統(tǒng)仿真

（一）模型中常量及表函數(shù)

1.常量參數(shù)

本文根據(jù)“南京玄奘寺供奉侵華日軍戰(zhàn)犯牌位”事件進(jìn)行設(shè)計調(diào)查問卷，排除異常值問卷以及其他無效問卷，最終得到有效問卷290份，問卷有效率為96.67%。

為了進(jìn)一步確定模型中常數(shù)參數(shù)取值，讓網(wǎng)民對輿情事件中的“信息有效性”進(jìn)行衡量，將分值設(shè)定在0—5分之間，分值越高，代表受到的影響和作用力越大，最終運(yùn)用問卷調(diào)查和算術(shù)平均法計算確定“信息有效性”常數(shù)參數(shù)為3.5，其他常數(shù)參數(shù)取值與信息有效性參數(shù)賦值方法相同，如表1所示。

2.表函數(shù)

網(wǎng)民互動頻率、網(wǎng)絡(luò)媒體報道頻率和政府報道頻率可以用Vensim PLE軟件中的表函數(shù)進(jìn)行表達(dá)，其表函數(shù)公式如下所示。

網(wǎng)民互動頻率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，300）]，

（0，23），（1，65），（2，185），（3，182），（4，151），（5，102），（6，100），（7，82），（8，43），（9，13），（10，4）））

網(wǎng)絡(luò)媒體報道頻率=WITHOOKUP（Time，（[（0，0）-（10，200）]，

（0，13），（1，45），（2，75），（3，100），（4，100），（5，100），（5，50），（6，95），（7，95），（8，88.968），（9，87.5445），（10，81.1388）））

政府報道頻率=WITHLOOKUP（Time，（[（0，0）-（11，200），

（0，11），（1，56），（2，110）（3，140），（4，151），（5，172），（6，135），（7，102），（8，66），（9，36），（10，24）））

（二）模型仿真結(jié)果分析

根據(jù)上文的實(shí)際案例“揚(yáng)州考古隊員被打”事件的常數(shù)量與表函數(shù)，運(yùn)用Vensim PLE進(jìn)行模擬仿真。由于在用Vensim PLE進(jìn)行仿真的過程中存在變量假設(shè)，因此仿真結(jié)果不太可能與實(shí)際情況完全一致。但是，根據(jù)仿真結(jié)果可知，突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程和實(shí)際情況基本一致。所以，下文將分別從網(wǎng)民群體子系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)和政府部門子系統(tǒng)三個方面進(jìn)行敏感性分析。

1.網(wǎng)民群體子系統(tǒng)仿真分析

如圖2所示，曲線3代表輿情基準(zhǔn)情景；曲線1代表網(wǎng)民關(guān)注度增加60%；曲線2代表網(wǎng)民態(tài)度傾向增加60%。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，當(dāng)網(wǎng)民關(guān)注度和網(wǎng)民態(tài)度傾向分別增加時，突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化程度也隨之改變，因此，網(wǎng)民關(guān)注度和網(wǎng)民態(tài)度傾向是影響突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的重要因素。

2.網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)仿真分析

如圖3所示，曲線1表示輿情的基準(zhǔn)情景；曲線2表示網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量增加30%；曲線3表示網(wǎng)絡(luò)媒體說服效應(yīng)增加30%；曲線4表示網(wǎng)絡(luò)媒體影響力增加30%。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，網(wǎng)絡(luò)媒體影響力、網(wǎng)絡(luò)媒體說服效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量這三個要素的增加都會對突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生影響。

3.政府部門子系統(tǒng)仿真分析

如圖4所示，曲線1表示突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化初始狀態(tài)；曲線2表示政府權(quán)威性增加30%；曲線3表示政府危機(jī)處理能力增加30%。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，積極有效的政府干預(yù)和強(qiáng)有力的處理危機(jī)手段可以在一定程度上推進(jìn)突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情事件消退的進(jìn)程，從而加速解決相關(guān)問題。

四、結(jié)束語

本文借助系統(tǒng)動力學(xué)方法，運(yùn)用Vensim PLE仿真軟件對模型進(jìn)行仿真，得出以下結(jié)論。

首先，在網(wǎng)民群體子系統(tǒng)中，網(wǎng)民作為網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表觀點(diǎn)的主力軍，政府需要予以高度重視，充分照顧網(wǎng)民群體的感受，及時疏導(dǎo)排解網(wǎng)民群體的困惑，以降低其對突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的敏感程度，避免發(fā)生極端情緒。

其次，在網(wǎng)絡(luò)媒體子系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)媒體為了博人眼球、獲得大量流量，可能會夸大突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情，導(dǎo)致報道缺乏真實(shí)性，致使網(wǎng)民發(fā)表負(fù)面評論。因此，網(wǎng)絡(luò)媒體應(yīng)當(dāng)充分利用其影響力與凝聚力，將網(wǎng)民群體匯集一起，選擇當(dāng)下最能讓大眾接受的方式（如短視頻），發(fā)布積極正能量的文章和觀點(diǎn)等，做好趨利避害，當(dāng)好輿情的風(fēng)向標(biāo)，傳播積極情緒，并輸出正確價值觀。

最后，在政府部門子系統(tǒng)中，政府應(yīng)當(dāng)提高公信力和權(quán)威性，改善政府部門形象，提升民眾對政府公信力和權(quán)威性的感知，以便在控制突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情時充分發(fā)揮主導(dǎo)作用。

作者單位：于泳琪 祁凱 哈爾濱師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院

參考文獻(xiàn)

[1]Tan X，Zhuang M，Lu X，et al.Ananalysis of the emotional evolution of large-Scale interne-t public opinion events based on the BERT-LDA hybrid model[J].IEEE Access，2021（99）1.

[2]陳璟浩，李綱.突發(fā)社會安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的生存分析——基于70起重大社會安全事件的分析[J].情報雜志，2016，35（04）：70-74.

[3]田依林，李星.基于事理圖譜的新冠肺炎疫情網(wǎng)絡(luò)輿情演化路徑分析[J].情報理論與實(shí)踐，2021，44（03）：76-83.

[4]史波.公共危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)在演變機(jī)理研究[J].情報雜志，2010，29（04）：41-45.

[5]高歌，張藝煒，丁宇，等.基于系統(tǒng)動力學(xué)的網(wǎng)絡(luò)輿情演進(jìn)機(jī)理及影響力研究[J].情報理論與實(shí)踐，2016，39（12）： 39-45，24.