社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制的定量模擬研究

　　摘要：[目的/意義]利用社會(huì)化媒體的自凈化特性是應(yīng)對(duì)謠言傳播的一種重要思路，但目前的相關(guān)研究大多是定性和案例研究，缺乏理解其內(nèi)在作用規(guī)律的定量研究。[過(guò)程/方法]為彌補(bǔ)這一不足，在經(jīng)典謠言仿真模型SIR模型基礎(chǔ)上，引入謠言凈化者概念，構(gòu)建考慮自凈化機(jī)制的社會(huì)化媒體謠言傳播模型，求解謠言傳播閾值并對(duì)模型進(jìn)行多角度模擬仿真。[結(jié)果/結(jié)論]仿真結(jié)果表明，社會(huì)化媒體謠言存在自凈化的潛力，但效果決定于用戶的辨別能力、批判性思維習(xí)慣、潛在凈化者參與意愿及其影響力等;根據(jù)這些結(jié)果，提出更好利用自凈化機(jī)制來(lái)應(yīng)對(duì)社會(huì)化媒體謠言傳播的策略建議。

　　關(guān)鍵詞：社會(huì)化媒體;謠言;自凈化機(jī)制;仿真

　　近年來(lái)，以微博、微信等為代表的社會(huì)化媒體正成為公眾信息傳播和資源共享的重要平臺(tái)，在突發(fā)事件應(yīng)急中也有大量的應(yīng)用[1-3]，但由于社會(huì)化媒體平臺(tái)信息生成傳播的快速性和巨量性，很難有一個(gè)驗(yàn)證機(jī)制可以及時(shí)判斷社會(huì)化媒體信息的真實(shí)性，其面臨大量不實(shí)信息和謠言傳播問(wèn)題的挑戰(zhàn)[4-5]，謠言信息的大量傳播會(huì)降低社會(huì)化媒體信息質(zhì)量、給公眾帶來(lái)困擾，甚至引發(fā)大規(guī)模危機(jī)事件等[6-8]，是社會(huì)化媒體應(yīng)用領(lǐng)域面臨的重要研究課題。

　　目前應(yīng)對(duì)社會(huì)化媒體謠言傳播的方法大致可分為兩類：抑制謠言傳播和盡力傳播真相，但在實(shí)踐中都存在成本高、真相難以及時(shí)確認(rèn)、外部采取干預(yù)行動(dòng)時(shí)謠言已經(jīng)大量傳播等問(wèn)題[9]。因此，有研究開(kāi)始討論如何利用社會(huì)化媒體的自凈化(Self-purification)特性[10]來(lái)應(yīng)對(duì)謠言傳播(也有研究稱之為自糾正(Self-correcting)特性或自調(diào)節(jié)(self-regulating)特性)[11-12]，即鼓勵(lì)通過(guò)用戶發(fā)布信息的互補(bǔ)、糾錯(cuò)，以及對(duì)虛假信息進(jìn)行舉證、質(zhì)疑，從而抑制謠言的傳播。在傳統(tǒng)媒體和官方渠道，一些信息難以被證實(shí)，但社會(huì)化媒體可以通過(guò)大量的用戶生成內(nèi)容(User Generated Content，UGC)去應(yīng)對(duì)謠言傳播[7，13]，同時(shí)社會(huì)化媒體平臺(tái)的一些特別功能也使得利用群體應(yīng)對(duì)謠言傳播變得更加容易，不少研究已從不同角度討論了社會(huì)化媒體自凈化機(jī)制實(shí)現(xiàn)的可能性[4，8，14]。

　　但目前關(guān)于社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制的相關(guān)研究大多是定性或案例研究，缺乏科學(xué)系統(tǒng)的定量分析，其復(fù)雜作用的演變過(guò)程暫時(shí)未能得到很好地刻畫和描述[15]，使得決策者難以采用適當(dāng)?shù)牟呗�，讓這種自凈化機(jī)制在控制社會(huì)化媒體謠言傳播上發(fā)揮其應(yīng)有的作用。鑒于此，本文在討論謠言傳播經(jīng)典的SIR模型[16]基礎(chǔ)上，引入謠言凈化者(Rumor Purifier)這一角色，構(gòu)建考慮自凈化機(jī)制的謠言傳播模型，并進(jìn)行模擬仿真，以幫助更好地理解社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制的作用機(jī)理，為管理者利用這種機(jī)制應(yīng)對(duì)社會(huì)化媒體謠言傳播提供策略建議。

　　1社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制模型構(gòu)建

　　1.1社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制與潛在的謠言凈化者

　　本研究界定的社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制為：謠言在社會(huì)化媒體中傳播的同時(shí)，隨著大量用戶自發(fā)地討論、質(zhì)疑、互補(bǔ)、糾錯(cuò)以及相關(guān)權(quán)威信息的發(fā)布與傳播，謠言的影響力逐漸下降，并最終失去生命力，社會(huì)化媒體謠言實(shí)現(xiàn)自凈化。國(guó)內(nèi)外的大量研究表明，社會(huì)化媒體謠言是有可能實(shí)現(xiàn)自凈化的，如Mendoza M等通過(guò)比較智利地震中推特上傳播的真實(shí)信息和不實(shí)信息這兩類信息表明，不實(shí)信息被公眾質(zhì)疑的概率要遠(yuǎn)高于真實(shí)信息[12];Tanaka Y等人的研究表明，公眾對(duì)謠言信息的質(zhì)疑和批判會(huì)影響個(gè)人的判斷，使得謠言傳播能夠被阻止[8]。Li H等也通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明了社會(huì)化媒體環(huán)境下群體觀點(diǎn)(Collective Ppinion)能影響一個(gè)人對(duì)某條信息真假的判斷，并影響其是否決定轉(zhuǎn)發(fā)這條信息，被群體大量質(zhì)疑的信息傳播的廣度和深度大大下降[14]。國(guó)內(nèi)劉云霄[17]、劉景景[18]等人針對(duì)微博謠言的研究也提出了類似的觀點(diǎn)。

　　當(dāng)謠言開(kāi)始傳播時(shí)，社會(huì)化媒體中與謠言傳播相關(guān)的用戶可分為3類：制造謠言的人，質(zhì)疑或反駁謠言的人，傳播謠言、傳播他人反駁質(zhì)疑或兩者都傳播的人[8]。3類人中后兩類人都可能是潛在的謠言凈化者(Potential Rumor Purifier)。能夠反駁謠言的人是顯然的潛在謠言凈化者，針對(duì)不同類型謠言這類人的身份特征是不一樣的，如科普類謠言，行業(yè)專家可以反駁，而與危機(jī)事件相關(guān)的謠言事件相關(guān)者或知情人可以直接舉證辟謠，但這類人相對(duì)數(shù)量較少，僅靠他們實(shí)現(xiàn)自凈化效果有限。還有一類人并不能直接反駁謠言，但基于自己的理性思考和批判性思維，會(huì)質(zhì)疑社交媒體上的各種信息，并通過(guò)社交媒體平臺(tái)的一些特別功能傳播這種質(zhì)疑，上一段中提及的很多國(guó)內(nèi)外研究已經(jīng)表明，這種方式也能有效抑制謠言的傳播[4，8，14]，因此質(zhì)疑者和傳播質(zhì)疑的用戶也是潛在謠言凈化者，且人數(shù)基數(shù)大。已有研究基于SIR模型討論過(guò)謠言的質(zhì)疑機(jī)制[19]，但其討論的質(zhì)疑機(jī)制是鼓勵(lì)公眾質(zhì)疑后努力尋找證據(jù)再反駁謠言，本質(zhì)上仍只考慮了擁有反駁證據(jù)的公眾對(duì)謠言傳播的影響，沒(méi)有考慮到上面提及的第二類人數(shù)基數(shù)更大的人群，本文構(gòu)建的模型將彌補(bǔ)這一不足。

　　1.2模型構(gòu)建

　　本文構(gòu)建的模型仍然基于經(jīng)典的SIR模型。假設(shè)謠言是在一個(gè)封閉的存在N個(gè)節(jié)點(diǎn)的混合均勻網(wǎng)絡(luò)中傳播，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)可傳播信息的用戶，且節(jié)點(diǎn)總數(shù)N不變，信息是有向傳播的。社會(huì)化媒體謠言自凈化機(jī)制模型中謠言傳播示意圖如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)中用戶分為無(wú)知者(Ignorant)、傳播者(Spreader)、潛在謠言凈化者(Potential Purifier)、免疫者(Removal)、謠言凈化者(Purifier)5類。本文通過(guò)免疫者最終密度衡量謠言傳播的影響力，自凈化過(guò)程中謠言傳播遵守以下規(guī)則。

　　1)當(dāng)一個(gè)無(wú)知者遇到一個(gè)傳播者時(shí)，若無(wú)知者相信并傳播謠言，則以λ的概率轉(zhuǎn)變?yōu)閭鞑フ?若無(wú)知者因個(gè)人認(rèn)知水平等原因察覺(jué)了謠言或產(chǎn)生質(zhì)疑，則以γ的概率轉(zhuǎn)變?yōu)闈撛谥{言凈化者;若無(wú)知者對(duì)謠言不感興趣，則以η的概率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒摺�無(wú)知者遇到謠言傳播者后，表明他已經(jīng)知道了謠言，從而就從對(duì)謠言的無(wú)知狀態(tài)轉(zhuǎn)為知謠狀態(tài)，因此λ+γ+η=1成立。

　　2)當(dāng)一個(gè)潛在謠言凈化者愿意辟謠時(shí)，則以θ的概率轉(zhuǎn)變?yōu)橹{言凈化者，通過(guò)θ的取值來(lái)衡量潛在謠言凈化者參與辟謠的意愿度;若潛在謠言凈化者不愿意花費(fèi)時(shí)間和精力來(lái)辟謠，則以1-θ的概率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒摺?theta;受很多因素影響，如網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、謠言類型、社交媒體平臺(tái)是否提供激勵(lì)機(jī)制和方便有效的凈化手段等。

　　3)當(dāng)一個(gè)傳播者遇到一個(gè)免疫者時(shí)，則以α的概率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒?若因傳播者自身對(duì)謠言遺忘、不感興趣或注意力轉(zhuǎn)移，則以δ的比率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒�。由于社交媒體信息更新的快速性，遺忘機(jī)制對(duì)謠言傳播的影響也很明顯[20-21]。

　　4)社會(huì)化媒體環(huán)境下，當(dāng)傳播者傳播信息后，其朋友圈會(huì)出現(xiàn)各種評(píng)論，如果傳播者通過(guò)查看這些評(píng)論，意識(shí)到其傳播的可能是謠言，則可能會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橹{言凈化者[14]，不妨設(shè)概率為ε;傳播者除了傳播謠言，也會(huì)傳播舉證和質(zhì)疑信息，當(dāng)其遇到一個(gè)凈化者，若傳播者愿意傳播凈化者的反駁和質(zhì)疑信息，則可能轉(zhuǎn)變?yōu)槭聦?shí)上的凈化者[4，8，14]，不妨設(shè)概率為β，β的取值可來(lái)衡量?jī)艋�者�?duì)傳播者的影響力;若傳播者并不相信謠言凈化者，則仍處于傳播謠言的狀態(tài)。

　　需要說(shuō)明的是，模型中ε和β兩個(gè)參數(shù)蘊(yùn)含的實(shí)際含義有較大不同，如在微博或微信平臺(tái)上，其中ε是由關(guān)注自己的用戶決定的，而β是由被自己關(guān)注的用戶決定的，一般而言，自己關(guān)注的用戶對(duì)其的影響會(huì)超過(guò)關(guān)注自己的用戶對(duì)其的影響。

　　5)謠言在傳播過(guò)程中，不考慮社會(huì)化媒體用戶的增加與減少。

　　3模型模擬仿真

　　利用龍格—庫(kù)塔方法(Runge-Kuntt)求解微分方程組(1)～(5)，并分析知道真相用戶辟謠的意愿、謠言凈化者的影響力以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等對(duì)社會(huì)化媒體謠言自凈化的影響。假設(shè)謠言是在一個(gè)有N個(gè)節(jié)點(diǎn)的混合均勻網(wǎng)絡(luò)中傳播的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表1個(gè)人，N=106，初始狀態(tài)只有一個(gè)傳播者，即I(0)=106-1106，S(0)=1106，R2(0)=R1(0)=I′(0)=0。

　　在λ=0.4、γ=0.5、η=0.1、β=0.3、α=0.2、〈k〉=10、δ=0.2、ε=0.1、θ=0.7時(shí)網(wǎng)絡(luò)中傳播者、無(wú)知者、免疫者、凈化者、潛在凈化者等5類人群密度隨時(shí)間的變化趨勢(shì)如圖2所示。謠言傳播過(guò)程中，傳播者密度和潛在凈化者密度先增大，達(dá)到最大值后開(kāi)始減小，最后為0;無(wú)知者密度大幅度減小，最后趨于穩(wěn)定;凈化者密度和免疫者密度增大至最大值后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。在用戶辨識(shí)、質(zhì)疑信息的能力和辟謠的積極性都很高即γ、θ取值較大時(shí)，通過(guò)對(duì)比傳播者和潛在凈化者的密度曲線可知，反駁謠言的人群力量在很短時(shí)間內(nèi)就超過(guò)了傳播謠言的人群力量;謠言傳播結(jié)束時(shí)，謠言凈化者人群密度遠(yuǎn)大于免疫者密度，并且還有相當(dāng)一部分無(wú)知者，使謠言在小范圍內(nèi)傳播了很短一段時(shí)間就失去生命力。仿真結(jié)果表明，當(dāng)滿足一定條件時(shí)，社會(huì)化媒體謠言可以實(shí)現(xiàn)自凈化。

　　圖2無(wú)知者、傳播者、免疫者、凈化者及潛在凈化者等人群密度隨時(shí)間變化趨勢(shì)

　　首先考慮潛在凈化者參與凈化的意愿參數(shù)θ自凈化效果帶來(lái)的影響。在λ=0.5、γ=0.4、η=0.1、β=0.3、α=0.2、〈k〉=10、δ=0.1、ε=0.1時(shí)網(wǎng)絡(luò)中傳播者(S)、謠言凈化者(R2)、免疫者(R1)等3類人群的密度隨時(shí)間的變化如圖3所示。仿真結(jié)果表明：隨著潛在凈化者參與糾正的意愿增大，傳播者密度峰值有一定幅度的降低，免疫者密度有大幅度降低，謠言凈化者人群密度有大幅度增加，θ對(duì)社會(huì)化媒體謠言自凈化的最終效果有重要影響。

　　接著考慮凈化者影響力參數(shù)β對(duì)自凈化結(jié)果的影響。在λ=0.6、γ=0.3、η=0.1、α=0.2、ε=0.1、θ=0.6、〈k〉=10、δ=0.1時(shí)，由圖4可知，隨著謠言凈化者影響力的增大，謠言傳播的時(shí)間在逐漸縮短。在凈化主體影響力較小時(shí)，傳播者密度峰值遠(yuǎn)大于凈化者密度峰值，謠言大范圍傳播，傳播時(shí)間較長(zhǎng)，社會(huì)化媒體謠言的自凈化很難實(shí)現(xiàn)，即使此時(shí)用戶參與辟謠的積極性較高(θ=0.6)。仿真結(jié)果表明：凈化者影響力參數(shù)β對(duì)自凈化結(jié)果有顯著影響。

　　4結(jié)果及建議

　　根據(jù)本文構(gòu)建的模型及對(duì)模型的模擬仿真可知，社會(huì)化媒體謠言有自凈化的可能，其效果決定于用戶的辨別能力、批判性思維習(xí)慣、潛在凈化者的凈化參與意愿及其影響力等。針對(duì)社會(huì)化媒體謠言傳播的應(yīng)對(duì)策略，很多研究都提出了類似的建議，如提升網(wǎng)民對(duì)謠言的免疫能力、鼓勵(lì)意見(jiàn)領(lǐng)袖參與辟謠等。這些建議對(duì)本文同樣適合，考慮本文的研究主題，融合以上研究結(jié)論，針對(duì)社會(huì)化媒體平臺(tái)提出更多建議。

　　1)增加潛在凈化者的相對(duì)人數(shù)，即增大模型中的γ。本文提出的潛在凈化者不僅包括反駁者，還包括所有對(duì)謠言提出質(zhì)疑的人，雖然具備對(duì)一條謠言直接反駁的人相對(duì)較少，很多研究開(kāi)始討論謠言信息具有一定的特征，如基于用戶的特征、基于來(lái)源的特征和基于內(nèi)容的特征等[22]。如果社會(huì)化媒體在其平臺(tái)上顯著的位置提供這些知識(shí)信息，讓用戶有能力認(rèn)識(shí)到哪些消息可能是謠言，將會(huì)幫助更多的用戶成為潛在凈化者。

　　2)讓更多的潛在凈化者成為真正的凈化者，即增大模型中的θ。影響潛在凈化者成為真正凈化

　　圖5不同ε值下傳播者、免疫者及凈化者人群密度隨時(shí)間變化趨勢(shì)

　　者的因素很多，類似的研究如討論社會(huì)化媒體用戶是否愿意轉(zhuǎn)發(fā)信息的影響因素，比如易用性(Ease of Use)、利他主義(Altruism)和提高個(gè)人聲譽(yù)(Reputation)等[23-24]。建議社會(huì)化媒體平臺(tái)管理者讓平臺(tái)提供一些激勵(lì)機(jī)制(如新浪微博的“打賞”機(jī)制)，或提高用戶界面的易用性，讓潛在凈化者更加愿意和容易及時(shí)發(fā)出與謠言相矛盾的證據(jù)或質(zhì)疑信息。

　　3)增加凈化者在辟謠過(guò)程中的影響力，即增大模型中的β，同時(shí)也盡可能增大ε。在很多社會(huì)化媒體平臺(tái)中，一則消息只能出現(xiàn)“關(guān)注”了人的評(píng)論(如微博)，但由于一個(gè)人的社交圈具有同質(zhì)性，這減小了其在自己社交圈中發(fā)現(xiàn)反對(duì)意見(jiàn)的概率[25]，這也是模型中ε通常對(duì)自凈化效果影響有限的原因之一。因此社會(huì)化媒體平臺(tái)有選擇地提供一些信息，鼓勵(lì)用戶更多地關(guān)注權(quán)威用戶是部分解決這一問(wèn)題的一個(gè)策略;社會(huì)化媒體中有影響力的凈化者一般“關(guān)注者”會(huì)比較多，評(píng)論也會(huì)很多，一些重要的信息容易被忽略，因此建議社會(huì)化媒體平臺(tái)對(duì)內(nèi)容相似的評(píng)論進(jìn)行聚類，盡可能多地出現(xiàn)不同的觀點(diǎn)，這會(huì)提高凈化者影響用戶的概率。

　　4)更好地利用社會(huì)化媒體用戶的群體智慧(Collective Intelligence)。社會(huì)化媒體的一個(gè)非常有用的功能是能夠收集和展示群體觀點(diǎn)，而個(gè)體可以從群體觀點(diǎn)中學(xué)習(xí)并獲取其不了解的知識(shí)[26]。在應(yīng)對(duì)社會(huì)化媒體謠言的過(guò)程中，更好地利用群體智慧對(duì)模型中的4個(gè)參數(shù)γ、θ、β和ε都有正向影響，如鼓勵(lì)用戶進(jìn)行批判性思考是應(yīng)對(duì)謠言的一種策略，利用少數(shù)具備這種能力形成的群體智慧可以讓更多的人成為潛在的謠言凈化者;同樣，加強(qiáng)群體間的信息共享和協(xié)同，更好地形成和利用群體智慧可以讓謠言凈化者的影響力變得更大。

　　5結(jié)語(yǔ)

　　本文在經(jīng)典謠言傳播SIR模型的基礎(chǔ)上，分析社會(huì)化媒體謠言自我凈化的實(shí)現(xiàn)路徑，構(gòu)建考慮自凈化機(jī)制的社會(huì)化媒體謠言傳播模型，給出相應(yīng)的平均場(chǎng)方程，求解謠言傳播閾值，并利用Matlab對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值模擬仿真，得出了一些有意義的結(jié)論，最后根據(jù)這些結(jié)論提出了若干抑制社會(huì)化媒體謠言傳播的策略建議。論文嘗試了使用定量模型方法研究社會(huì)化媒體謠言的自凈化問(wèn)題，對(duì)目前類似研究大都使用的定性方法是一個(gè)很好的補(bǔ)充，但影響社會(huì)化媒體信息傳播的因素很多，如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[27-28]、信息內(nèi)容[26]、不同場(chǎng)景下公眾對(duì)信息的感知度[29]等，本文的模型沒(méi)有完全考慮到這些因素，希望后續(xù)的研究能夠進(jìn)一步拓展。

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　　推薦閱讀：《網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù)》雜志創(chuàng)刊于1980年，經(jīng)國(guó)家新聞出版總署批準(zhǔn)，由中國(guó)科學(xué)院主管，中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所361期刊網(wǎng)主辦，是我國(guó)最早的計(jì)算機(jī)類科技刊物之一。

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