【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,人們獲取信息和參與討論熱點話題的方式發(fā)生了巨大的改變。移動社交平臺如微博、微信等軟件的出現(xiàn),使得人們可以隨時隨地的獲取信息、發(fā)布信息和傳播信息。微博是國內(nèi)最流行、最具有代表性的社交平臺,擁有幾億用戶,是網(wǎng)民進行信息或觀點獲取、分享及傳播的重要平臺。在微博社交網(wǎng)絡(luò)中,微博用戶針對現(xiàn)實中存在的熱點問題發(fā)表具有較強影響和傾向的觀點,當持有類似觀點的用戶不斷增加,并與其他用戶產(chǎn)生相互作用、相互影響,從而形成輿論。近年來,網(wǎng)絡(luò)暴力事件、逆轉(zhuǎn)事件、造謠事件和故意引導事件等網(wǎng)絡(luò)輿論事件頻繁出現(xiàn),給人們帶來了巨大的傷害,給政府和大眾媒體帶來極大的負面影響,也給社會帶來了不和諧、不安定因素。因此,對于認識和掌握輿論事件的形成與發(fā)展越來越重要,它體現(xiàn)了對于輿論事件的研究意義。輿論事件的變化是以觀點的變化為載體的輿論觀點的演化過程,并且輿論觀點在演化過程中存在一種觀點逆轉(zhuǎn)的特殊現(xiàn)象。故本文研究了微博輿論的觀點演化與逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,本文的主要工作如下:(1)在觀點演化模型中,根據(jù)三度影響力規(guī)則研究個體觀點的變化規(guī)律。首先,該模型中的個體觀點描述是以連續(xù)觀點離散行為模型為基礎(chǔ),使用連續(xù)觀點值表達用戶對某一事件的內(nèi)在傾向性(內(nèi)在觀點),使用離散行為表達對事件的態(tài)度(外在行為),內(nèi)在觀點和外在行為存在一一映射的關(guān)系。在三度影響力下個體外部行為會受到觀點支持和反對這兩個群體影響,兩種不同行為群體混合程度的影響直接作用于個體內(nèi)在觀點的變化。本文使用二元信息熵理論表示兩種不同行為群體;當混合程度低表示其中一方影響力大,容易改變個體的觀點,當混合程度高表示雙方影響力趨同,不易改變個體觀點。其次,通過微博用戶之間的交互行為(包括微博帖子的發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)和評論)和關(guān)注關(guān)系(關(guān)注和粉絲),研究微博中用戶對某一事件形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。實驗發(fā)現(xiàn)微博中關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的形成是服從冪律分布,因此仿真實驗可以在無標度網(wǎng)絡(luò)上進行模擬。最后,實驗分別分析了外在行為的初始密度、交互范圍對觀點演化的影響和交互行為對觀點演化的影響,通過案例分析得到提出模型具有合理性。(2)在輿論觀點演化過程中,引入知情個體的影響研究輿論逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象的發(fā)生。首先,在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中個體觀點的選擇是內(nèi)心活動和外在環(huán)境共同作用下的決策行為,故使用連續(xù)觀點離散行為模型(CODA模型)描述個體觀點。其次,輿論逆轉(zhuǎn)是由外部力量突然打破個體的行為所造成的,因此使用知情個體代表已知外部信息影響個體觀點的變化。最后,使用真實輿論事件的數(shù)據(jù)與模擬實驗的結(jié)果進行對比,分析模擬實驗的合理性;然后在模擬實驗中,分析具有相同外部行為和不同外部行為的知情個體對輿論觀點演化過程中逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象的影響。本文研究輿論觀點演化和演化中的逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,就是研究輿論事件的形成與發(fā)展。對于研究輿論事件的形成與發(fā)展有利于揭示社交網(wǎng)絡(luò)輿論事件的發(fā)展過程與規(guī)律,為政府管理、控制和引導網(wǎng)絡(luò)輿論向健康、良性的方向發(fā)展提供理論支撐和技術(shù)支持。
【學位授予單位】：西華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.092
【圖文】：

的建模策略；對于用戶的交互研究主要是針對個體的觀點點動力學中綜合了心理學、動力學、復雜科學、傳播學和物，從而發(fā)現(xiàn)個體觀點交互的規(guī)律和在宏觀層面上輿論形成的輿論觀點動力學和輿論逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象的相關(guān)研究。觀點動力學動力學（又稱觀點動力學、意見動力學、意見演化），是一門、和復雜網(wǎng)絡(luò)的交叉學科，用于解釋人類社會中各種觀點的觀點動力學的研究方向就是發(fā)現(xiàn)人類觀點演化的規(guī)律，即個動代理人根據(jù)既定的融合規(guī)則不斷融合他們對同一問題的意分化階段[8]。如圖 1.1 所示，個體觀點在交互的過程中既不視其他個體的觀點，而是一定程度上將這些觀點在融合規(guī)則新觀點，輿論觀點的演變其實質(zhì)就是個體之間相互影響而

圖 2.1 （a）規(guī)則網(wǎng)絡(luò)圖模型 圖 2.1 （b）隨機網(wǎng)絡(luò)圖模型Fig. 2.1 (a) A graph model of regular network Fig. 2.1 (b) A graph model of random network（2）隨機網(wǎng)絡(luò)模型20 世紀有兩位數(shù)學家建立隨機網(wǎng)絡(luò)模型，其中經(jīng)典的模型是 ER 隨機模型，故隨機網(wǎng)絡(luò)模型又稱為 ER 模型[46]。在一定程度上，規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機網(wǎng)絡(luò)是兩個極端，而復雜網(wǎng)絡(luò)的其他模型是位于這兩個模型之間的。隨機網(wǎng)絡(luò)形成的過程中，其節(jié)點之間的關(guān)系沒有固定的規(guī)則，而是依據(jù)隨機方式生成連接邊，如圖 2.1（b）是隨機網(wǎng)絡(luò)圖。（3）小世界網(wǎng)絡(luò)模型20 世紀末，Watts 和 Strogatz 兩位數(shù)學家通過對規(guī)則網(wǎng)絡(luò)少量的邊進行連接，得到了小世界網(wǎng)絡(luò)模型，其模型的特點是：節(jié)點的平均路徑較短和聚集系數(shù)較高[49]。小世界網(wǎng)絡(luò)最有名的理論就是六度分割原理，其內(nèi)容是不相鄰的兩個節(jié)點平均通過五個相連的節(jié)點找到目標節(jié)點并建立聯(lián)系，如圖 2.2（a）是小世界網(wǎng)絡(luò)圖。（4）無標度網(wǎng)絡(luò)模型1999 年 Barabási 和 Albert 對萬維網(wǎng)進行了深入的研究，發(fā)現(xiàn)萬維網(wǎng)中節(jié)點的度不像隨機網(wǎng)絡(luò)那樣服從泊松分布，而是服從冪律分布，其中冪律的參數(shù)介于 2 和 3 之間。

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