面向社会舆情事件的人工社会建模系统文献综述
2020-04-15 17:07:02
1.目的及意义
1.1 设计(论文)的目的
社会舆情是衡量社会和谐的重要标志之一,反映了公众关于现实社会以及社会中的各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪表现的总和,代表了一定时期内社会整体知觉和集合意识,已成为影响社会稳定发展的重要因素。
随着互联网的发展和普及,越来越多的媒体和公众都习惯通过论坛、博客、微博等互联网平台发表新闻和观点。如今互联网己经成了舆论信息的重要载体,网络舆情信息广泛地影响着人们的生活方方面面。网络舆情是现实舆情在互联网上的投影,它是指在互联网环境下,针对各类社会问题、现象,多数群众所持有的意见、态度和情绪[3]。相较于传统媒体,互联网上的舆情信息具有数量更多,内容更丰富,时效性更强的特点。如果能正确把握网络舆情走向,就相当于掌握了网络舆情幕后的推动者和控制者的兴趣喜好、价值取向,从而为迎合用户需求或疏导舆论走向提供了实践基础;但相反,如果不能在网络舆情发生的萌芽阶段对其进行控制,带有主观性的意见和情绪就会通过互联网不断扩散,进而演变为群体事件,引发难以预估的损失[4]。如:2008 年贵州“瓮安事件”,2009 年伊朗大选出现的“Twitter 危机”,2011 年网络社交媒体推动下的被媒体称为“社会媒体革命”的北非和中东巨变,以及 2014 年爆发的乌克兰危机。网络传播的开放性和跨区域性等特点,使得谣言可在短时间内迅速扩散,并引起强大的蝴蝶效应。
因此,如何通过人工社会建模描述社会舆情的演化与管理问题,通过一定的方法和技术发现社会舆情演化的机制、规律和特点,探索一套行之有效的舆情调控措施,对于营造有利于社会和谐发展的正面舆论环境,具有重要的理论意义和现实需求。
1.2 设计(论文)的意义(理论或实际)
现实中,社会舆情的形成与传播会受到诸多因素的影响,是一个典型的复杂系统演化行为,在描述复杂性行为的研究方法中,基于代理的建模方法逐渐受到众多研究者的青睐。与传统舆情分析系统及建模方法相比,基于代理构建的舆情演化模型中,个体具有行为异质性、动态性、自适应性、有限理性等特点,通过对个体行为及其交互行为的模拟,涌现出系统的宏观现象。现如今,基于代理的建模方法已广泛应用于铁路网、计算机网络、交通路网、万维网等各大领域,逐渐成为主流的复杂系统建模方法。
在此背景下,本文面向社会舆情事件的人工社会建模系统研究具有如下意义:
(1) 克服了传统舆情传播模型的不足,拓宽了建模方法的应用范围
目前,对社会舆情传播的研究主要运用传统的宏观建模方法。宏观建模法 “自上而下”的对舆情传播的各类人群行为进行总体刻画,该方法简化了谣言传播的复杂机制,忽略了不同个体之间的差异性及动态性行为,因此缺乏真实性和有效性。相比于宏观建模法,基于代理的建模方法,该方法采用“自下而上”的思路,通过制定个体的决策规则,模拟个体间的交互行为,在一定的人工社会网络中更真实的再现社会舆情传播过程。