基于SEM-SD的网络舆情生态系统失衡动力学机理研究.pdf

1新媒体研究FOCUS 本期聚焦随着互联网技术的深入发展，网络信息传播呈现出瞬时爆发、复杂多变等特点，冲击网络生态系统的稳定。网络生态系统的治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要任务之一1，而网络舆情生态系统是网络生态系统的核心组成部分，积极塑造和科学引导网络舆情生态系统秩序，能够有效避免网络舆情生态系统秩序紊乱和舆情危机的出现。因此，有必要探析网络舆情生态系统失衡的动力学机理，明晰网络舆情生态系统内在作用机理及辅助实际网络舆情生态治理工作具有理论和实践意义。目前国内外学者对于网络舆情生态已开展多方面研究，其研究的主题主要分为舆情生态系统结构优化、舆情生态运行机理及舆情生态引导策略三个方面。具体而言，在舆情生态系统结构优化方面，从学理上分析了网络舆情生态系统的内在结构2、形成机理3和演化规律4，总结并提出了网络舆情生态系统的优化路径；舆情生态运行机理方面，以信息生态学为视角，分析网络舆情生态系统内在结构5，并运用数学模型6、动力学7等方法探析网络舆情生态系统的内在运行机理；在舆情生态引导策略方面，从理论上分析网络舆情生态系统内在结构特征8，并探析舆情主体、舆情客体及舆情环境三者之间的关系9，此外，还有学者在此基础上构建 SIR 模型10和运用机器学习11等方法研究网络舆情生态系统组成结构及影响因素，为构建良好网络舆情生态提供引导策略。综上所述，从量化的视角构建网络舆情生态的系统结构，细致描述网络舆情生态系统失衡的机理研究较少。因此，为了刻画网络舆情生态系统失衡的内在作用机理，在信息生态视角下分析网络舆情生态系统失衡的影响因素，并基于影响因素构造SEM 模型，构造网络舆情生态系统失衡的 SD 模型进而对其进行仿真模拟，以此确定网络舆情生态系统失衡的重要影响因素。1 网络舆情生态系统失衡动力学机理分析1.1 网络舆情生态系统内涵有学者基于信息生态学，从定性和定量的角度分析了网络舆情生态系统失序的运行机理、演化规基于SEM-SD的网络舆情生态系统失衡动力学机理研究朱攀龙，夏一雪，金冬雪摘 要 在互联网技术快速发展和后真相时代的背景下，网络信息传播呈现多维度、复杂性、互动性等特点，极易造成网络舆情生态系统失衡的现象。分析网络舆情生态系统构成维度及其影响因素，对正确塑造和引导网络舆情生态秩序良性发展具有重要意义。研究以信息生态为视角，明晰网络舆情生态系统内涵和特征，并探析其失衡的动力学机理；基于网络舆情生态系统失衡的机理，分析舆情生态系统失序的影响因素；构建网络舆情生态系统失衡的 SEM 模型；基于 SEM 模型，构建网络舆情生态系统失衡的系统动力学模型，并对其模拟仿真。通过模拟仿真，分析比较并得出影响舆情生态秩序稳定性的影响因素，其中意见领袖、话题敏感度、媒介议程设置、群众满意度和政府公信力作用比较明显。关键词 SEM-SD；生态系统；网络舆情；影响因素；系统动力学中国分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2023）14-0001-08基金项目：本文系国家社会科学基金项目“基于大数据的网络舆情全息建模与决策情报感知研究”（编号20BXW074）研究成果之一。作者简介：朱攀龙，中国人民警察大学网络舆情治理研究中心，研究生在读，研究方向为网络舆情。夏一雪（通讯作者），中国人民警察大学网络舆情治理研究中心，副教授，研究方向为网络舆情。金冬雪，中国人民警察大学网络舆情治理研究中心，研究方向为网络舆情。2023年第14期 NEW MEDIA RESEARCH2新媒体研究律以及影响因素，并认为舆情信息主体、舆情信息客体、舆情信息环境及舆情信息环境是网络舆情生态系统的辟谣组成维度6，9，12。笔者认为，网络舆情生态系统是指网络舆情主体、网络舆情客体及网络舆情环境三者之间相互影响、相互作用，并形成内在结构与功能动态平衡的信息生态系统。1.2 网络舆情生态系统失衡的动力学机理分析网络舆情生态系统是生态系统的映射，即具有类似的结构与功能，但网络舆情生态系统更为复杂。网络舆情生态系统主体具有主观能动性、所处环境具有多样复杂性以及事件信息流动具有高速多向性，导致网络舆情事件出现后，网络舆情信息主体会对舆情事件进行加工生产、多维传播和消费利用，使碎片化的舆论发生聚集和碰撞，加之在复杂的网络环境的传播作用下，网络舆情信息传播呈现“多层次、多维度、立体化、非线性”的流动形式。在此复杂系统内部的影响下，网络舆情生态系统很快达到最大承受能力的“阈值”，其结构与功能便会发生从“量变”到“质变”的破坏性转化，仅靠该系统自身调节和修复功能已不足以维持自身整个系统的稳定运行，需要外力对其系统进行调控以便恢复网络舆情生态系统原来动态平衡的状态。通常有效的修复方法是通过政府的外在调控，即采取适时、适度、适效的调控措施，使网络舆情生态系统回归到原来动态平衡的运行状态13。为了能够清晰确定网络舆情生态系统形成的动力，本文基于系统动力学，从舆情信息主体、客体和环境三个维度并将其分为驱动力、破坏力和推动力，同时引入政府调控力来分析网络舆情生态系统失衡的动力学机理，如图 1 所示。2 网络舆情生态系统失衡维度分析基于网络舆情生态系统失衡的动力学机理分析可知，网络舆情生态系统失衡的维度主要包括舆情信息主体驱动力、舆情信息客体破坏力、舆情信息环境推动力以及政府调控力四个维度。2.1 网络舆情信息主体驱动力维度分析网络舆情信息主体是网络舆情生态系统的核心组成部分，指参与舆情信息生产、舆情信息消费并参与舆情信息传播具有自主意识的个体、群体或组织总和，其能够促使舆情信息环境和客体信息的变化并产生一定范围的影响，从而改变整个舆情生态系统的结构和功能，破坏其生态秩序14。根据网络舆情信息主体功能不同，可分为信息生产者、信息传播者、信息消费者15，其中，舆情信息的生产者通常是政府和媒体在信息的整体活动中对已发生原始舆情信息进行加工整合后而履行初试发布任务16；舆情信息的传播者通常为意见领袖，其对信息传播具有扩大力和影响力，是舆情信息传播的重要渠道17；舆情信息的消费者是指网民通过网民点赞、转发和评论的行为对舆情信息进行信息传递和交流并对舆情信息起到促进扩散的作用18。图 1 网络舆情生态系统失衡动力学机理可视化分析图3新媒体研究FOCUS 本期聚焦2.2 网络舆情信息客体破坏力维度分析舆情信息客体是指网络舆情事件本身以文字、视频、图像等形式表现出来，是由网络舆情事件本身和网络舆情传播载体构成19。根据舆情信息客体的构成要素，网络舆情信息客体破坏力主要受到网络舆情事件本身热度和网络舆情信息传播工具的影响。其中，网络舆情信息事件热度是以自身所具有的特征属性和所作用的客观属性表现出来的，主要受到话题敏感度20和事件危害程度21的影响；舆情信息工具是指舆情事件在传播的过程中传播媒介的参与量，其参与量越大，舆情生态系统的稳定性便会超过一定的阈值，其就越容易失衡22。2.3 网络舆情信息环境推动力维度分析网络舆情信息环境是舆情生态系统中各子系统共同运行的基础，直接或者间接影响舆情主体对舆情事件的认知以及驱动舆情信息演化发展23。本文从微观、中观、宏观三个层面分析信息环境对舆情生态系统的推动力24。微观层面网民参与舆情事件的心理状态，即网民心理环境，主要受到网民认知度25和情感共鸣度26的影响；中观层面是影响舆情事件从主体到客体传播流动方向的中介，即媒介环境。融媒体背景下的媒介议程设置是重要表现形式，对舆情事件传播方向具有重要影响27；宏观层面是指网络环境，受到网民因利益诉求及利益对抗而表现的涉利程度22以及对谣言管控网络制度完备性5的影响。2.4 政府调控力维度分析政府调控力是调整网络舆情演化的重要外源动力28，其对已发生紊乱的舆情生态系统而做出相应的引导措施，进而优化和调整网络舆情生态系统的结构和功能，使其恢复到动态平衡的状态。政府回应能力是衡量政府调控力最直接的标准，是构建和谐稳定网络舆情环境的基础29，可分为主观和客观两个方面，其中，主观方面主要受到政府对舆情事件的重视度、回应及时性以及事件信息公开程度的影响；客观方面主要受到群众满意度和政府公信力的影响，对政府的回应能力起着至关重要的作用29。3 网络舆情生态系统失衡的 SEM 模型构建3.1 信度和效度检验首先，根据网络舆情生态系统失衡的维度分析，制作调查问卷，其共有 19 个影响要素，如表 1 所示；问卷采用五点量表法对测量题项的影响程度（1=完全没有影响，5=非常有影响）；问卷通过线上和线下进行发放，共发放 300 份问卷，回收到有效问卷248 份，回收率为 82.67%，符合分析的要求。其次，利用 SPSS20.0 进行探索性因子分析。通过正交方表 1 网络舆情生态系统失衡的影响因素权重集合表 维度权重影响因素权重舆情信息主体驱动力A0.22意见领袖A10.2媒体发布信息量A20.19政府发布信息量A30.15网民点赞量A40.15网民转发量A50.15网民评论量A60.15舆情信息客体破坏力B0.3危害程度B10.29话题敏感度B20.37信息传播工具量B30.34政府调控力C 0.27回应及时性C10.17政府公信力C20.23政府重视度C30.21群众满意度C40.23信息公开程度C50.16舆情信息环境推动力D0.21媒介议程设置D10.22网民情感共鸣度D20.22网民认知度D30.22网民涉利程度D40.18网络制度完备性D50.152023年第14期 NEW MEDIA RESEARCH4新媒体研究差最大旋转后形成 4 个公共因子，结果如表 2 所示，舆情生态系统秩序失衡度 KMO 检验值为 0.825（大于 0.7），说明变量间的相关性很强；Bartlett球形检验卡方值为 1 580.438，Sig.0.05，说明对于收集的样本可以进行因子分析。最后，利用SPSS20.0 对问卷信度和效度进行分析。信度检验采用克隆巴赫 系数分析法，结果显示各个维度的 系数都在 0.6 以上；效度检验是对问卷中各个指标有效测量程度的检验，运用 AVE 值作为检验标准，但由于内部作用机理的繁琐性、问卷问题多样性且舆情生态系统因子较为复杂，结果显示各个维度的AVE相对较低，但从整体上通过分析、CR及AVE值，可以看出各个变量的收敛效度较好，如表 2 所示。3.2 SEM 模型建立在探索性因子分析的基础之上，利用 SPSS AMOS 26.0 进行验证性因子分析，选择最大似然估计法 ML 进行计算，得到网络舆情生态系统失衡的分析模型和标准化路径系数。如图 2 所示，潜在变量到测量变量的标准化回归系数均在 0.4 以上，说明潜在变量对测量变量的解释能力较好、“指标信度”较强；观测量之间的相关系数均大于 0.4，说明各因子能从不同的角度共同阐释网络舆情生态系统的失衡。二阶因子模型能够同时求得指标对一阶因子、一阶因子对二阶因子的因子载荷及其之间关联程度，因此，采用二阶因子结构方程模型能更加真实地反映网络舆情生态系统中各指标之间的内在联系。运用 AMOS26.0 软件并以最大似然法 ML 对初始结构一阶模型进行参数拟合分析，得到二阶因子模型，如图 3 所示。模型的主要拟合指标如表 3 所示，可以看出各项拟合指数均在理想接受范围之内，说明模型的各个因素均符合标准要求，模型的拟合效果较好。图 2 一阶因子模型表 2 KMO 和 Bartlett 球形检验结果、变量信度和效度检验结果类别KMO值Bartlett球形检验指标近似卡方dfsig.CRAVE舆情信息主体驱动力0.774401.962210.0000.660.660.247舆情信息客体破坏力0.717226.18100.0000.6780.6170.353政府调控力0.785388.402100.0000.7640.7740.408舆情信息环境推动力0.792355.64150.0000.6760.6820.305舆情生态系统失衡度0.8251 580.4381710.000表 3 二阶模型适配度指标值拟合指标绝对适配度指标相对适配度指标简约适配度指标理想标准X2/dfRMSEAGFIAGFINFIRFITLIIFICFIPNFIPCFI130.080.90.80.90.90.90.90.90.50.5二阶模型2.8610.0630.9120.9050.9250.9180.9330.9580.9620.7430.8065新媒体研究FOCUS 本期聚焦图 3 二阶因子模型3.3 影响因素强度确定网络舆情生态秩序失衡度影响因素强度可以通过各指标的权重来分析。各指标的权重表示观测量对于网络舆情生态系统失衡的贡献程度，结构方程模型中观测量的路径载荷是该观测量对于其所属潜变量的重要程度。可根据二阶因子模型中的标准化路径载荷进行归一化处理计算出权重，归一化公式如下：式中：是第i个因子中第j个影响因素的权重；是第i个因子中第j个影响因素的标准化因子载荷；是第i个因子中所用影响因素标准化因子载荷的总和。4 网络舆情生态系统失衡的 SD 模型构建4.1 网络舆情生态系统秩序失衡度流程图分析运用 Vensim PLE 软件，基于 2.1、2.2、2.3、2.4的分析，根据各个影响因素相互间因果关系构成系统流程图，如图 4 所示。4.2 变量之间的方程式各变量方程式涉及的数值来源于二阶验证性因子分析模型中标准化因子载荷系数，通过归一化公式求出的各个参数权重大小作为变量方程中的系数：生产者生产量=0.19 媒体发布信息作用量+0.15 政府发布信息量传播者传播量=0.20 意见领袖消费者消费量=0.15 网民点赞量+0.15 网民评论量+0.15 网民转发量网民心理环境作用量=0.22 网民情感共鸣度/0.22 网民认知度社会环境作用量=0.18 网民群体涉利程度/（0.15 网络制度完备性）媒介环境作用量=0.22 媒介议程设置事件热度=0.29 危害程度 0.37 话题敏图 4 网络舆情生态系统失衡系统流程图2023年第14期 NEW MEDIA RESEARCH6新媒体研究感度 EXP（-Time）政府回应力度=0.16 信息公开程度+0.17 回应及时性+0.21 政府重视度+0.23 政府公信力舆情信息主体驱动力=（生产者生产量+传播者传播量+消费者消费量）（舆情信息客体破坏力+舆情信息环境推动力）舆情信息客体破坏力=事件热度 0.2 信息传播工具量 0.34/（政府调控力 0.27）舆情信息环境推动力=媒介环境作用量+社会环境作用量+网民心理环境作用量舆情生态秩序失衡度=0.22 舆情信息主体驱动力+0.30 舆情信息客体破坏力+0.21 舆情信息环境推动力-0.27 政府调控力4.3 数据取值常量函数初始值是通过问卷调查法、算数平均法求出30。取值方式如下：首先，以五点量表法制作调查问卷并通过问卷调查的方法来衡量各个维度影响因素对舆情生态秩序失衡度影响程度。其次，运用算数平均法计算每个指标的取值（X表示调查对象对舆情生态失衡的认定；n表示调查问卷的有效份数；由于调查问卷是五点量表法且常量函数取值范围为 0 100，因此乘以 10）。由此得出，政府发布信息量、媒体发布信息量、意见领袖、网民点赞量、网民转发量、网民评论量、话题敏感度、危害程度、信息传播工具量、群众满意度、网民认知度、网民情感共鸣度、网民群体涉利程度、网络制度完备性、媒介议程设置、重视度、回应及时性、信息公开程度、政府公信力的取值分别为 43、58、58、50、54、55、59、44、40、70、46、44、48、44、58、53、57、55、69。4.4 模型边界1）对于模型的研究，仅考虑舆情信息主体、舆情信息客体、舆情信息环境和政府四个子系统，不考虑其他子系统的影响，且对于影响参数的研究，是与研究对象具有紧密的关系。2）本文仅研究单一舆情事件的生态秩序失衡的原因，不考虑其他舆情事件对其的影响。3）网民对舆情事件言论表达是自由的，政府采取的措施均是有效的，不考虑二次舆情的影响。4.5 系统仿真结果4.5.1 网络舆情生态系统失衡运行结果通过运行结果可以得到舆情事件发生后，网络舆情生态系统失衡趋势图，如图 5。其发展趋势遵循生命周期理论，伴随着舆情酝酿、爆发和消退传播规律，网络舆情生态系统失衡度在网络舆情信息主体、网络舆情信息客体、网络舆情环境和政府共同作用下呈现相似的动态演化规律。图 5 网络舆情生态系统失衡的基础图4.5.2 网络舆情生态系统失衡子系统仿真结果运用 Vensim PLE 软件，对网络舆情生态系统中 19 个影响因子进行了 19 次模拟仿真，然后分别得出四个子系统的仿真图，如图 6、7、8、9 所示。图 6 网络舆情信息主体子系统仿真图图 7 网络舆情信息客体子系统仿真图7新媒体研究FOCUS 本期聚焦图 8 网络舆情信息环境子系统仿真图图 9 政府调控力子系统仿真图1）网络舆情信息主体子系统。在网络舆情信息主体子系统中，将各个影响参数增加 20%，得到结果如图 6，舆情生态秩序失衡度改变量由大到小顺序为：意见领袖媒体发布信息量政府发布信息量评论量转发量点赞量，由此可以看出，意见领袖对舆情生态秩序失衡度的影响较为敏感，充当着关键传播者角色，说明传播者在网络舆情信息主体对网络舆情生态秩序的驱动力贡献较多。（其中网民点赞量影响因素较小，文中不予展示。）2）网络舆情信息客体子系统。在网络舆情信息客体子系统中，将各个影响参数增加 20%，得到结果如图 7，舆情生态秩序失衡度改变量由大到小顺序为：话题敏感度危害程度信息传播工具量，由此可以看出，话题敏感度对舆情生态秩序失衡度影响力最大，说明网络舆情事件对网络舆情生态秩序的破坏力与舆情事件自身属性有很大关联。3）网络舆情信息环境子系统。在网络舆情信息环境子系统中，将各个影响参数增加 20%，得到结果如图 8，舆情生态秩序失衡度改变量由大到小顺序如下：媒介议程设置网民群体涉利程度网民认知度网民情感共鸣度网络制度完备性。在对舆情生态秩序失衡度起正相关作用中，媒介议程设置对舆情生态秩序影响最大；起负相关作用中，网民认知度对舆情生态秩序影响最大。两者都是媒介环境作用量中的主要影响参数，但就其改变量大小来说，媒介环境对舆情生态秩序失衡度整体推动力较大。4）政府调控力子系统。在政府调控力子系统中，将各个影响参数增加 20%，得到结果如图 9，舆情生态秩序失衡度改变量由大到小顺序如下：群众满意度政府公信力政府重视度回应及时性信息公开程度，群众满意度和政府公信力对网络舆情生态秩序失衡的调控力效度几乎重合，说明政府调控力大小很大程度上取决于民众对政府采取措施的满意度情况及自身公信力。5 结论本文首先论述了网络舆情信息生态系统失衡的动力学机理并分析了网络舆情生态秩序失衡的主要影响因素，其次，构建网络舆情生态系统失衡的结构方程模型，最后，基于 SD 构建舆情生态秩序失衡度模型并进行仿真模拟，得出对网络舆情生态秩序失衡起关键作用的影响因素，为网络舆情生态秩序治理提供理论参考。1）在网络舆情生态系统主体子系统中，意见领袖对舆情生态秩序的失衡度驱动力具有显著影响，尤其是在新时期形成的“新型意见领袖”，将舆情信息进行“伪加工”，促使舆情信息快速传播并衍生出更多虚假信息，致使舆情生态秩序极易发生紊乱。2）在网络舆情生态系统客体子系统中，舆情事件客体自身话题敏感度对于舆情生态秩序失衡度的破坏力更强，其本身对于舆情生态秩序的破坏，一部分原因是舆情信息客体强化了舆情信息主体的驱动力，使舆情事件敏感度滋生的破坏力对生态系统失衡度逐渐量变。3）在网络舆情生态系统环境子系统中，媒介议程设置对舆情生态秩序失衡度推动力较大。在新媒体时代，由于媒介议程设置具有媒介范围广、频率快、类型多的特点，改变舆情事件的常规化发展，造成舆情事件在一定时间内热度呈“指数”式增长、影响范围呈“滚雪球”式扩大，极易引发从线上“群体共鸣”形成的群体极化现象转向线下群体性危机事件。4）在网络舆情生态系统政府子系统中，群众满意度和政府公信力对于舆情生态秩序失衡度具有很强的调控力，能够有效引导舆情演化走向。作为2023年第14期 NEW MEDIA RESEARCH8新媒体研究新时期向服务型职能转变的政府应乐于与民众良好互动、善于听取民意、敢于替民众发声，使民众感受到既有“信度”又有“温度”的阳光型政府。参考文献1 岳国芳.国家治理现代化视域下新闻舆论引导策略研究J.东岳论丛，2021，42（3）：157-163.2 李昊青，兰月新，张鹏，等.网络舆情生态系统的失衡与优化策略研究J.现代情报，2017，37（4）：20-26.3 全淑凤，李璐.网络舆情生态系统运行的动力节点解析J.湖南大学学报（社会科学版），2017，31（5）：156-160.4 CAO F.A model of ecological monitoring and response system for internet public opinionJ.International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering，2014（95）：373-390.5 王建亚，宇文姝丽.网络舆情生态系统的构成及运行机制研究J.情报理论与实践，2014，37（1）：55-58，16.6 牟冬梅，邵琦，杨鑫禹，等.信息生态视域下突发公共事件网络舆情运行方式研究J.现代情报，2022，42（3）：22-30.7 陈为东，王萍，王益成.基于系统动力学的网络信息生态系统运行机理模型及优化策略研究J.现代情报，2017，37（7）：9-13.8 窦云莲，李昊青，张鹏，等.微信政治谣言的生态治理对策研究J.现代情报，2018，38（11）：33-38.9 夏一雪，兰月新，李昊青，等.面向突发事件的微信舆情生态治理研究J.现代情报，2017，37（5）：28-32，42.10 田世海，张家毓，孙美琪.基于改进SIR的网络舆情信息生态群落衍生研究J.情报科学，2020，38（1）：3-9，16.11 王铎，王晰巍，贾若男，等.大数据驱动的社交网络舆情生态性评价及实证研究J.情报资料工作，2020，41（2）：56-63.12 董娜.基于用户生成内容的短视频网络舆情传播生态系统构建J.图书馆，2022（4）：73-81.13 赵晨阳，张鹏，夏一雪，等.共生视角下网络舆情多元主体引导模型研究J.现代情报，2021，41（12）：107-120.14 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