摘 要

舆情演化对现代社会的稳定和谐发展起着至关重要的作用，通过研究社会舆情演化的机制、特点，采用一定的方法对舆情进行预测、控制，提出舆情预案，能够营造正面舆论环境，推动促进社会和谐发展。

本文以个体的人口统计学属性为基础，结合社会经济学属性、心理学属性等提出了基于社会相似度的人工社会网络生成算法、改进的信息传播机制、基于自信度水平的意见交互机制。在NetLogo仿真平台上开发了面向社会舆情的人工社会建模系统，在系统中进行了三大仿真实验，分别是：基于空间邻近度的社会舆情演化仿真实验、基于经典复杂网络的社会舆情演化仿真实验、基于社会相似度的人工社会网络社会舆情演化仿真实验。三大实验分别研究了物理空间邻近度对信息传播的影响；具有不同特征的经典复杂网络和个体自信度水平对舆情演化的影响以及社会相似性阈值对网络连通性、舆情传播的影响。通过对仿真结果进行可视化分析，发现不同的初始传播者个数和位置及传播方式的选择会导致信息传播的过程及效率产生较大差异；具有不同拓扑结构的复杂网络与个体间信息传播和意见交互结果密切相关，且自信度水平阈值差值越大，更有利于个体意见趋于一致；随着相似性阈值的增大，社会中孤立个体不断增多，形成了信息的“黑洞”。

本文的研究为舆情演化的研究提供了理论借鉴意义，同时为舆论引导提供了实际参考价值。

关键词：舆情演化；人工社会；复杂网络；社会相似性；虚拟仿真

Abstract

The evolution of public opinion plays a vital role in the stable and harmonious development of modern society. By studying the mechanism and characteristics of social public opinion evolution, using certain methods to predict and control public opinion, and proposing public opinion plans, we can create a positive public opinion environment and promote the harmonious development of society.

Based on individual demographics, combined with socioeconomic attributes and psychological attributes, this paper proposes an artificial social network generation algorithm based on social similarity, an improved information dissemination mechanism, and an opinion interaction mechanism based on confidence level. It developed an artificial social modeling system for social public opinion on the NetLogo simulation platform and three simulation experiments were carried out in the system. They are: the simulation experiment of social public opinion evolution based on spatial proximity, the simulation experiment of social public opinion evolution based on classical complex networks, and the simulation experiment of social public opinion evolution based on social similarity. The three experiments studied the effects of physical spatial proximity on information dissemination; the impact of classical complex networks with different characteristics and individual confidence levels on the evolution of public opinion and the impact of social similarity thresholds on network connectivity and public opinion transmission. Through visual analysis of the simulation results, it is found that the number and locations of different initial spreaders and the choice of mode of propagation will lead to large differences in the process and efficiency of information dissemination; complex networks with different topologies are closely related to the results of information dissemination and opinion interaction between individuals, and the greater the difference in confidence level threshold; as the threshold of similarity increases, solitary individuals in society continue to increase, forming a "black hole" of information.

The research in this paper provides theoretical reference for the study of public opinion evolution, and provides practical reference value for public opinion guidance.

Key Words：Evolution of public opinion；Artificial society；Complex network；Social similarity； Virtual simulation

目录

摘要 I

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 2

1.2.1 理论意义 2

1.2.2 现实意义 3

1.3 国内外研究现状 3

1.3.1 社会舆情演化的国内外研究现状 3

1.3.2 人工社会建模方法国内外研究现状 8

1.4 研究内容与研究步骤 9

第2章 面向社会舆情演化的人工社会建模体系 12

2.1 研究边界与问题描述 12

2.1.1 研究边界 12

2.1.2 问题描述 13

2.1.3 技术路线 15

2.2 社会关系网络生成算法分析 16

2.2.1 复杂网络模型分析 16

2.2.2 基于个体社会相似性的社会关系网络生成 24

2.3 信息传播机制 26

2.3.1 信息传播的一般模型 26

2.3.2 信息传播的复杂网络模型 28

2.3.3 信息传播机制算法设计 28

2.4 意见交互机制 31

2.4.1 离散意见交互机制 32

2.4.2 连续意见交互机制 34

2.4.3 以信息获取为前提的意见交互机制算法设计 35

第3章 面向社会舆情演化的基于Agent的元建模框架设计 36

3.1 模型开发过程 36

3.2 系统需求分析 36

3.2.1 系统功能性需求分析 36

3.2.2 系统非功能性需求分析 37

3.3 框架设计 37

3.4 模型开发工具 39

第4章 社会舆情演化的仿真实验 47

4.1 基于空间邻近度的社会舆情演化仿真实验 47

4.1.1 仿真流程 47

4.1.2 模型假设及基础数据 48

4.1.3 模型仿真及结果分析 52

4.2 基于经典复杂网络的社会舆情演化仿真实验 59

4.2.1 仿真流程 59

4.2.2 模型假设及基础数据 60

4.2.3 模型仿真及结果分析 62

4.3 基于社会相似性的人工社会网络社会舆情演化仿真实验 93

4.3.1 仿真流程 93

4.3.2 模型假设及基础数据 94

4.3.3 模型仿真及结果分析 95

第5章 总结与展望 102

5.1 总结 102

5.2 展望 103

参考文献 104

附录A 106

附A1 基于空间邻近度的社会舆情演化仿真实验代码 106

附A2 基于经典复杂网络的社会舆情演化仿真实验代码 108

附A3 基于社会相似性的人工社会网络社会舆情演化仿真实验代码 114

致谢 119

第1章 绪论

1.1 研究背景

“格论思名士，舆情渴直臣。”^[1]出自《献乔侍郎》——唐朝诗人李中的著作，大意是说至真之理要请教有名之士，民计民生的真实情况只有从不畏权势、直言进谏的忠义之士那里才能听到。此处的“舆情”泛指民计民生，主要反映在百姓的幸福指数、情感倾向、意见态度等方面。“public opinion”是“舆情”一词的英文翻译，古代社会的欧洲也有关于“舆情”的研究，比如：在《政治学》中，亚里士多德就曾经提出“公众意见”这一名词。社会舆情的演化与引导是一项极为复杂的系统工程，其中涉及到众多概念和基本理论，如：网络舆情、舆情领袖、舆情谣言、舆情演化、舆情生态等。网络舆情是指依附于互联网的一种信息表达形式，随着互联网技术的高速发展，人们越来越倾向于使用各种社交软件，如：qq、TIM、微信、微博等发布信息、交流看法、交换意见等。网络舆情包括三大基本组成要素：舆情主体、舆情客体、舆情本体。舆情主体指网络信息的接收者和传播者，包括网络水军、大众网民、舆情领袖；舆情客体指舆情话题，包括各种社会热点事件；舆情本体指舆情主体对客体产生的一系列态度认知，如：情感倾向、是非判断等。舆情领袖，又叫意见领袖，指具有一定社会地位，具有某些专长或对某一领域有独到见解，能够在一定程度上影响他人改变自身意见或行为的人。舆情谣言指未经证实、缺少真实性依据但又受到公众广泛注意的话题或事件，目前对谣言的研究主要集中于权威性分析、动机性分析、时空性分析、不可证分析以及真实性分析等方面。舆情演化指舆情信息随时间推进所展现出来的演进规律，主要体现在信息的传播及演化（即信息传播的范围及公众之间意见的交互）、社交网络结构的演化、舆情话题的演化（即新旧话题的交替、多话题的叠加等）。舆情生态在时间、地点、事件三维空间中由国家、团体、个人等多种元素组成，含括无数舆论场，其发展情况的优劣取决于互联网的发展、公民综合素质水平、国家调控措施等。

网络革命、移动革命和社会革命并称为新时代深刻影响人类社会的三大革命。三大革命意味着互联网和网络通信工具的普及、移动智能产品及社交媒体的涌现，这为人们提供了更多的话语发言平台，这些工具和平台改变了传统的舆情传播方式，人们不再仅仅局限于面对面、口口传播的交流方式，还可以通过互联网、通信网络等进行舆情传播；不再仅仅局限于以自己为中心，近距离的与家人、周围邻居进行交互，而是越来越多的选择在更大更复杂的社交网络中进行舆情传播。广泛的社交网络平台如Twitter（推荐）、Facebook（脸书）等的出现改变了人们对传统的社交网络的定义，人们不再仅仅活动于有严格边界、范围较小的社会网络中，而是以自己为节点，呈网络化向外发展，在五湖四海建立更为广泛的朋友圈，即使这些社会关系并不稳定，但它们为舆情演化提供了多样化的传播路径。当前的社会网络结构复杂、强弱关系及连接形式差异化大，这些结构及统计学特性使得基于复杂社会网络的舆情演化呈现出更多的自主性、及时性、多元性和交互性，信息传播容量更大、速率更高、范围更广，实时交互水平更强。以上特性对研究者挖掘舆情的传播演化规律提出了新的挑战，同时也对政府实现其对舆情的正确引导和控制提出了更高的要求。