信息疫情中真假信息竞争性传播研究.pdf
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1、收稿日期:基金项目:浙江省自然科学基金重点项目“智媒时代信息迷雾的识别方法与治理策略研究”(项目编号:)。作者简介:王世雄(),男,教授,硕士生导师,研究方向:舆情分析与社会计算、复杂网络传播动力学等。朱明旻(),男,硕士研究生,研究方向:信息系统与数据智能。骆彦余(),男,硕士研究生,研究方向:信息系统与数据智能。信息传播与信息规制信息疫情中真假信息竞争性传播研究王世雄 朱明旻 骆彦余(浙江理工大学经济管理学院,浙江 杭州)摘 要:目的 意义 信息疫情传播的实质是真假信息竞争性传播的过程,厘清信息疫情中真假信息竞争性传播机理,对信息疫情管控策略的制定具有重要意义。方法 过程 基于流行病模型结
2、合用户创作行为特性构建了 模型,求解所构建动力学模型的平衡点并进行稳定性分析,利用 模拟真假信息竞争性传播过程,同时针对微博的典型案例数据验证模型的有效性。结果 结论 实验表明,在用户创作行为的作用下,单一信息在传播过程中会发生变异并催生真假信息的竞争性传播;“信息茧房”效应及意见领袖的存在使得用户具有不同的角色特质,进而对真假信息的竞争性传播产生显著影响。为政府采取措施降低信息疫情的危害提供了具体的管控策略与建议。关键词:信息疫情;竞争性传播;信息茧房;多主体建模;模型:中图分类号 文献标识码 文章编号 ()(,):,“”,:;在新冠疫情肆虐全球之际,社交媒体上的信息疫情犹如另一种令人恐慌的
3、“病毒”。鱼龙混杂的真假信息形成竞争性传播格局,深刻影响着公众认知,时常激化群体情绪,形成极具危害性的社会稳 年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,定风险,业界把这种现象称为信息疫情。它是指在重大突发公共卫生事件情境下,过量的信息(包括真实信息和虚假信息)使得人们难以发现值得信任的信息来源和可靠的指导。从传播过程上看,信息疫情主要表现为虚假信息满天飞,真相实情被掩藏,真实和虚假信息相互对抗、竞争,导致公众产生信息焦虑,对精神和行为都产生不利影响,严重影响疫情防控和社会稳定。帮助公众采取措施使其免受信息疫情的影响是新冠病毒疫情防控的重要组成部分,而理解信息疫情的传播则是制定有效防控措施的前提,蕴含
4、信息疫情之中的真假信息竞争性传播规律是亟需深入研究的课题之一。鉴于信息疫情空前的流行规模和速度,学者们把它与病毒传播进行类比,采用流行病学模型衡量和评估社交媒体上信息疫情的传播,期冀阐明信息疫情的传播规律。与此同时,随着社交媒体的崛起,竞争性信息传播的相关研究亦是学者们关注的焦点。现有文献表明,信息疫情与病毒疫情的传播既有相似性又有差异性,如接触不一定意味着感染,但是在信息疫情中,基于社交媒体数据的接触一般往往与人们自我报告的经历不一致。因此,需要更深入的研究对人群接触信息疫情导致感染(即说服)的可能性进行探索,以获得更准确有效的结论。本文从信息疫情中真假信息的竞争性传播特性入手,聚焦信息疫情
5、的用户易感性、信息的竞争性传播以及信息疫情的免疫 个维度,研究 个关键问题:社交媒体用户信息行为如何催生真假信息竞争性传播?用户角色特质如何影响真假信息的竞争性传播?如何采取有效措施降低信息疫情的危害?上述 个问题的解答,将进一步解释在信息疫情这种新的情境下不同信息的传播规律和竞争关系,有助于科学制定信息疫情的管控政策。相关研究信息疫情的概念起源可追溯至 时期,将“信息疫情”()创造为信息()和流行病()的混合体,他认为,信息疫情以与现实完全不成比例的方式影响着国家(地区)和国际经济、政治甚至安全。伴随新冠疫情的暴发,信息疫情以其空前的传播力、破坏力再度引起学界的高度关注。等对信息疫情现象进行
6、了风险评估,研究指出,信息疫情的传播规律比想象中更为复杂多样。则指出,当前关于信息疫情传播的研究仍存在重大的局限性。在突发公共卫生事件背景下,社交媒体用户具有异质性和传播学意义上的双重角色。一方面,作为信息的接收者,他们会不断从社交媒体中搜寻信息,同时对获取的信息进行自我判断和选择;另一方面,他们又扮演着传播者的角色,向他人传递自身的观点。信息传播的相关研究成果表明,恶意在动态网络中具有高度的传染性。在社交媒体上,真假信息相互竞争,使得信息疫情传播的动态性、复杂性更为突出。社交媒体上既有热衷于披露疫情真实信息的用户,又存在着恶意散布虚假信息的用户,还存在着大量难以辨别信息真假的用户,异质性用户
7、传播着多样化信息,推动信息疫情的涌现和扩散。在信息疫情这个新的情境下,社交媒体用户的异质特性和复杂行为在其中所起的作用引起学者的重视。随着信息疫情研究的深化,应用情报学理论和研究范式介入信息疫情研究是当下的一个热点。教授于 年提出认知权威理论,他认为,人们构建知识通常包括以下两种方式:一种是基于自身的观察和体验获得一手知识;第二种是通过所认可的其他人获得二手知识。认知权威对用户的认知产生影响,而被影响的用户则有意识地视其为可靠的真实信息来源,并认为这种影响是积极的、合适的。另外,当用户对于所获得的信息感到自信,并且认为信息已获得足够多时,则会失去获取更多信息的兴趣,进而抑制信息获取行为,久而久
8、之,其接触的信息会趋于窄化,并逐渐丧失获取其他信息的能力,最终陷入“信息茧房”之中。在新冠疫情背景下,虚假认知权威的存在破坏了用户获得真实信息的原有秩序,加上“信息茧房”效应的作用,部分用户容易将虚假信息奉为圭臬,而对真实信息视而不见,最终造成信息传播的失序,引发信息疫情。因此,厘清用户角色特质与真假信息竞争性传播的作用关系是信息疫情传播规律的核心内容之一。近年来,信息竞争性传播日趋成为传播学领域 年 月第 卷第 期信息疫情中真假信息竞争性传播研究,的热点课题,与之相关的研究大致有两种思路。一是通过实证统计分析,比较不同类型信息在网络中的传播方式,此类研究由于其统计方法的不同,所得结论往往大相
9、径庭。如 年发表于 上的论文,基于多个社交平台的数据,得出结论“虚假信息比真实信息传播得更远、更快、更深入、更广泛”,而 年发表于 上的论文采用与之相同的数据,所得结论却截然相反,认为真实信息与虚假信息的传播方式并没有统计上的差异。二是通过建模仿真分析,从宏观和微观两个层面开展研究,在宏观层面,利用自上而下的思路研究多类舆情信息之间的竞争效应;在微观层面,依托事件驱动的主题挖掘和文本分析,利用自下而上的思路研究同一事件中不同信息的传播过程,进而解释它们之间的竞争关系。模型作为经典流行病模型之一,能有效模拟社交媒体虚假信息的传播规律,因而此类研究多采用 模型作为基础模型并对其进行优化。如陈一新等
10、在 模型中加入“辟谣者”状态,构建了 传播模型。张菊平等在谣言传播过程中引入真实信息的传播者,建立了 谣言传播模型。这种流行病学方法有助于设计检测系统来识别超级传播者,从而能够及时部署干预措施,遏制病毒性虚假信息的传播。流行病传播与信息疫情传播之间的差异性是显著且客观的。信息疫情蕴含着真假信息的竞争性传播,是一种新的信息情境和传播图景,蕴含着社交媒体用户的复杂信息行为,以信息传播和流行病传播的相似性作为研究假设还不足以解决信息疫情传播的复杂性。在信息疫情中,信息在传播过程中容易发生变异。类似于打电话游戏,第一个玩家传出的信息在经过中间玩家的转述后,其内容与最后一个玩家所接收到的信息早已天差地别
11、,社交媒体上的每一次信息传播都可能让信息发生改变,前期传播的所谓真实信息,后期可能被认定是虚假信息,前期被认定的虚假信息,后期可能被确认为真实信息。简而言之,简单拓展流行病传播模型,不考虑信息疫情传播的时序特性,仅仅在真假信息二元分类的基础上研究虚假信息的传播规律,难以完全解释信息疫情的复杂传播行为。为此,本文以流行病动力学理论的 模型为基础,结合复杂网络、认知权威、信息茧房等理论,融入用户信息行为,综合考虑用户的行为特征与角色特质,把单一信息传播过程拓展至信息疫情衍生而来的真假信息竞争性传播过程,构建信息疫情中真假信息竞争性传播模型,运用多主体建模方法模拟上述模型的作用过程和涌现结果,以此揭
12、示信息疫情中真假信息的竞争性传播机理。信息疫情中真假信息竞争性传播模型 模型构建本文以信息疫情暴发频繁的微博平台为研究对象。在微博平台中,用户的转发行为是微博信息传播的主要方式,通过转发能够使信息基于用户“关注与被关注”构成的关系网络快速传播,当用户阅读某条微博,若认为其值得分享,就可以转发该微博。由于微博信息具有很强的时效性,发布时间越长的信息越少人去关注,加之信息疫情防控期间热点信息此起彼伏,信息传播呈现出高度动态性,发布时间越长的信息被转发的概率越低。因此,在依托微博传播的信息疫情中,真假信息竞争性传播模型的构建需考虑一个关键性要素,即接触并不等于说服,人们在接触到信息后并不一定意味着被
13、说服,在信息疫情情境下,模型具有较好的适用性。有鉴于此,本文假设:第一,真假信息依托于静态、封闭的有向网络进行竞争性传播;第二,用户通过转发行为参与信息传播,用户转发信息时可通过评论对其进行二次创作;第三,用户仅转发其关注的用户发布的信息,其信息传播行为具有高度的时效性,信息传播与感知信息同时发生。基于上述假设,利用在线社会网络(,)描述社交媒体的互动结构,将其描述为(,),其中,表示在线社会网络中社交媒体用户的集合,表示用户之间的社会关系。借鉴已有文献的结论,本文将社交媒体用户的状态分为 类,包括易感状态(),即未接收到信息或接收到信息后未被信息所说服的用户;虚假信息传播态(),即被虚假信息
14、所说服并具有进一步传播虚假信息能力的用户;真实信息传播状态(),即被真实信息所说服并具有进一步传播真实信息能力的用户;免疫态 年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,(),即不再具有传播真实信息及虚假信息能力的用户。种状态的转换关系如图 所示,也就是信息疫情中真假信息竞争性传播 模型。其中,表示 状态用户接收到虚假信息时的传播率,表示 状态用户接收到真实信息时的传播率,表示用户在接收到虚假信息时通过创作传播真实信息的变异率,表示用户在接收到真实信息时通过创作传播虚假信息的变异率,表示传播虚假信息用户在接收到真实信息时转向传播真实信息的置换率,传播真实信息用户在接收到虚假信息时转向传播虚假信息的置换
15、率,表示传播虚假信息用户转化为免疫态的概率,表示传播真实信息用户转化为免疫态的概率。图 模型在 时刻,在外部事件的刺激下,网络内一名用户产生原创行为创作信息,随着该信息的传播演化,催生真假信息的竞争性传播,该模型的具体传播机制如下:)考虑到用户在传播信息过程中可能进行二次创作,处于 状态的用户接收到虚假信息时会以的变化率转化为 状态,以()的变化率转化为 状态,接收到真实信息会以 的变化率转化为 状态,以()的变化率转化为状态。)在社交媒体上,存在用户先传播真实信息后续又参与传播虚假信息,以及先传播虚假信息后续又参与传播真实信息的可能,即用户传播状态存在置换关系。因此,状态的用户在接触到虚假信
16、息后可能以 的变化率转化为 状态;状态的用户可能以 的变化率转化为 状态。)随着时间的推移,状态用户与 状态用户会逐渐对真假两类信息失去兴趣,状态用户以概率 转变为 状态,状态用户以概率 转变为 状态,不再参与信息传播。在信息疫情真假信息竞争传播系统中,网络内用户数量恒定为,时刻 种状态的用户数量分别用()、()、()、()表示,则在 时刻网络用户人数满足:()()()()()参照现有研究中信息传播动力学方程的构建方法,模型中各用户状态变化的动力学方程可表示为:()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()式()中的 个微分
17、方程分别表示易感态、虚假信息传播态、真实信息传播态、信息免疫态 类用户的数量变化率。相比于传统的流行病模型而言,本模型突出真假信息的竞争性传播特性,同时考虑用户在传播信息时的信息行为。模型平衡点与稳定性分析模型稳定性是指在线社会网络系统受到的扰动作用消除后,经过一段过渡过程后能否回到原来的平衡状态或足够准确地返回到之前的平衡态。式()前 个方程均不含,故只需考虑前 个方程。假设网络在 时刻达到平衡点,则有:()()()()将在线社会网络的入度分布函数用()表示,年 月第 卷第 期信息疫情中真假信息竞争性传播研究,表示选定一个用户,其入度值恰好为 的概率,即恰好有 个用户能直接向他传递信息的概率
18、,由式()可得:()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()设平衡点(,),可以得到式()的 个解、,这 个解即为平衡点。)(,),此时为系统内未产生信息传播时的平衡点。)(,()(),()(),此时为信息传遍网络内所有用户后的平衡点。)当时,()()()(),此时为真假信息竞争性传播过程中达到的平衡点。在平衡点 处,()为:()()()()()()()()()()设()的特征多项式为:()求解式()的特征多项式,可得:()()()()()()()()()()()同理,可得()的特征多项式:()在平衡点 处,为便于描述,令:()(
19、)()可得()的特征多项式:()()()()()()()()()()()由此可构造 个平衡点处的劳斯表,如表 所示。根据 判据,只有首列系数全是正实数时系统才稳定,结合式()、()、()与表,可得如下结论:)当 时,平衡点 是全局渐进稳定的。整理可得,当(),()时,平衡点是稳定的,此时传播虚假信息和传播真实信息的用户数量均为,网络内信息无法传 年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,表 平衡点处劳斯表阶数首列系数次列系数首列系数次列系数首列系数次列系数 播。为了使信息在网络中传播,仿真实验参数的设定必须满足(),(),真实信息和虚假信息才能在网络中传播。)平衡点 是不稳定的。首列系数不能同时为正
20、实数,说明系统在该平衡点处不稳定,即在信息传遍网络中所有用户后,系统内同时存在真实信息和虚假信息是不稳定的,只有当其中一种信息消亡,系统才能重新回到平衡态。)平衡点 是局部稳定的。当满足式()时,网络在平衡点 处是局部稳定的,同时可以看出,在该点处达到稳定需满足较强的约束条件,在实际环境中通常难以满足,表明真假信息的竞争性传播一旦开始,在没有外力的作用下,很难迅速遏止其传播。()仿真实验与结果讨论 实验设计与实现多主体建模(,)是利用多主体模型刻画现实世界和复杂系统的一种建模方法,为分析在线社会网络中信息传播机制提供了有效的研究方法。本文采用多主体建模的方法,将社交媒体用户抽取作为主体,基于
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- 信息 疫情 真假 竞争性 传播 研究
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