政府干预下多种舆情信息交互传播模型与仿真

发布时间：2024-04-13 00:18

　　为识别重大突发事件中多种舆情信息的交互传播规律和更有针对性地制定干预决策,提出了一种交互传播干预模型。该模型融入了多种舆情信息不平等竞争的特点,扩展了现有的单一舆情信息传播干预模型,并可从交互传播整体视角分析干预措施的作用。案例分析与仿真结果表明:该模型可较好地模拟多种舆情信息交互传播的演化趋势;虽然强势舆情信息比弱势舆情信息的潜在危害大,但是干预决策仍需综合关注强势和弱势舆情信息及其间的交互关系。

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【部分图文】：

图1不同群体间的状态转移关系Fig.1Transitionrelationshipsamongdifferenttypesofmasses

?息交互传播过程中，群体状态可进一步细分为：未知态(未听说过强势与弱势舆情信息)、传播态1(相信且传播弱势舆情信息)、传播态2(相信且传播强势舆情信息)、免疫态1(对弱势舆情信息失去传播兴趣)和免疫态2(对强势舆情信息失去传播兴趣)。强势与弱势舆情信息交互传播的实质是获取民众的关....

图2交互传播系统的运转流程Fig.2Operationprocessofinteractivedisseminationsystem

传播者2)以一定遗忘概率转化为免疫者1(免疫者2)；传播者1(传播者2)与免疫者1(免疫者2)接触后，以一定概率转化为免疫者1(免疫者2)；此外，由于强势比弱势舆情信息更具吸引力，因此传播者1与传播者2接触时，以一定概率转变为传播者2，而免疫者1与传播者2接触后，以一定概率转变为....

图3案例与不干预措施下的传播者数量演化Fig.3Evolutionofdisseminatorsofcasesandnomeasures

)相比，干预措施1可以降低传播者1(弱势舆情信息的传播者)的数量峰值，但对传播者2(强势舆情信息的传播者)的数量演化无明显影响；干预措施2和3虽然可以明显降低传播者2的数量峰值及延迟其达到峰值的时间，但是会提升传播者1的数量峰值。这说明当舆论生态系统中存在强势与弱势舆情信息时，虽....

图4案例与干预措施1下的传播者数量演化Fig.4Evolutionofdisseminatorsofcasesandmeasure1

渴朴咔樾畔⒌拇?フ?)的数量演化无明显影响；干预措施2和3虽然可以明显降低传播者2的数量峰值及延迟其达到峰值的时间，但是会提升传播者1的数量峰值。这说明当舆论生态系统中存在强势与弱势舆情信息时，虽然前者的潜在危害更大，但是后者也不容忽视。因此，干预决策的制定不能仅针对强势舆情信息....

本文编号：3952190