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群體極化的動力機制研究
摘要：網絡群體極化是近年來互聯網上出現的一種新現象。本文運用系統動力學的方法，構建群體極化的動力機制模型，通過對群體極化的影響因素和演化模型的分析，提出群體極化現象下網絡輿情的管理策略，為今后相關研究的開展奠定基礎，為促進社會發展營造良好的輿論環境。
關鍵詞：媒體情緒；群體極化；動力機制
一、網絡“ 群體極化”的涵義
“群體極化”原是社會心理學中的一個概念，是指眾多意見群體在媒體、政府、意見領袖等的影響下，在思想不斷地交流碰撞中，最終大多數偏向于某一方的意見，并取得支配地位的一種現象。
二、媒體情緒群體極化動力模型
1. 影響因素
影響網絡輿情群體極化的因素主要有: 媒體熱度、時間熱度、關注熱度，他們共同形成媒體情緒指數，此外還有網民情緒指數度和社會情緒指數。
關注熱度。當媒體關注某網絡事件時，用某種數據來刻畫其關注的程度，稱為關注熱度。主要分析新聞報道對讀者的吸引程度。顯然，新聞報道越能吸引讀者關注，其所傳遞的媒體情緒越強烈。
曝光程度。主要分析新聞報道是否密集、連續。
時間熱度。當某網絡事件吸引大家注意時，網民就會關注它，隨著時間推移，該事件會慢慢淡出人們的視野，網民關注度也會逐漸減弱。這個時間延續得長短就是時間熱度，即媒體關注的時間長短。
媒體情緒指數。網絡輿情發生后，媒體發布新聞進行報道，表明媒體關注該事件; 通過媒體了解到該類事件后，網民發帖，參與評論，兩者相互促進。隨著媒體熱度和發帖熱度的提高，關注熱度進一步變熱，時間熱度也增強，形成了較高的媒體情緒，這就是媒體情緒指數的形成過程。本文用時間熱度、關注熱度和曝光程度來綜合評價媒體情緒指數。
發帖熱度指網民的參與度，主要指某個時間段內的所有發帖數以及每天網民的發帖數，通過這兩個數據來度量網民的參與度。
網民情緒指數用發帖熱度來替代。社會情緒指數。指政府的參與度，即政府對網絡輿情事件發布的新聞條數，公共危機事件發生后，隨著網絡輿情信息的擴散，政府必然出面化解網絡輿情危機，其中最直接有效的方式就是及時、持續、全面、科學地發布或轉發事件相關信息。
2. 動力分析
影響因素動力關系。對時間＜Time＞因素而言，在一定時間段內，時間熱度、關注熱度、曝光程度隨著時間推進越來越熱，群體極化加劇; 但是隨著時間的變化，事件透明度提高，網民知道的真相越來越多，網民就會更加理性地發表評論，群體極化朝兩極裂化、多極碎化，甚至零極淡化方向發展，慢慢變冷，淡出人們的視野。
a. 正反饋回路
曝光程度↑→媒體情緒指數↑→群體極化↑;
時間熱度↑→媒體情緒指數↑→群體極化↑;
關注熱度↑→媒體情緒指數↑→群體極化↑;
發帖熱度↑→網民情緒指數↑→群體極化↑。
b.負反饋回路
社會情緒指數↑→群體極化↓。
3. 網絡輿情群體極化動力模型(見圖1)
（1）模型定義。本文對影響因素進行了一些設定。關注熱度。通過百度指數中的搜索峰值來刻畫網民的關注熱度(百度指數是以百度網頁搜索和百度新聞搜索為基礎的免費海量數據分析服務，用以反映不同關鍵詞在過去一段時間里的“用戶關注度”和“媒體關注度”) 。為了簡化，用網絡輿情事件是否登陸4 大門戶網站（分別指：新浪、網易、搜狐、騰訊）的首頁來表示媒體的關注熱度。
時間熱度。通過統計百度指數超過1 000 的天數來表示網絡輿情事件持續的情況，持續時間越長，其時間熱度越高。
曝光程度。用4 大門戶網站（分別指：新浪、網易、搜狐、騰訊）對某一事件新聞報道的數量來表示曝光程度。
發帖熱度。通過天涯社區、凱迪社區、強國論壇、中華網論壇、新浪微博、騰訊微博、搜狐微博以及網易微博等8 個媒體的網民發帖數和微博數總和來衡量，這個總和稱為發帖總數。
社會情緒指數。包括意見領袖、法律法規以及環境熱度。意見領袖的呼聲越高，群體極化越明顯，法律法規越嚴明，群體極化的趨勢越弱，這里只做定性分析，不做定量研究。社會情緒指數由環境熱度來衡量，統計政府發布的新聞條數，政府發布的新聞條數是全國各省級政府新聞網站發布的新聞總數。通過這個數據來刻畫社會情緒指數。
⑵動力模型。①媒體情緒指數MI。媒體情緒指數受到關注熱度C、曝光程度O、時間熱度T 共同影響。通過對網絡輿情監管部門的調研可知，在網絡監管部門地實際操作中，通常認為C、O、T具有相同影響力，媒體情緒指數的計算公式設定為: MI= 1/3 ×C+ 1/3 ×O+ 1/3 ×T
關注熱度C。獲取百度指數中的搜索峰值C1，計算關注熱度。如果4 大門戶網站首頁發布了該事件i 的新聞，則關注度C 加5 分，否則不加。關注熱度C的計算公式: Ci = 5 + 7 × C1i ÷ MAX(C1j ，j =1，……，m),則C的取值范圍為[0,12]。
時間熱度T。統計事件發生后持續的總天數T1 和百度指數超過1 000 的天數T2 ，時間熱度計算公式: T =12×T2 ÷T1 ,則T的取值范圍為[0,12]
曝光程度O。統計4 大門戶網站發布的新聞數D1，如果傳統媒體發布過該新聞，則環境熱度加4，否則不加。以傳統媒體發布過事件i 的新聞為例，事件i的環境熱度:O= 4+ 8 ×O1i ÷ MAX(O1i ，j = 1，……，m),則O的取值范圍為[0,12]。
綜上所述，媒體情緒指數MI的取值范圍是[0,36]。
②發帖熱度B。統計天涯社區、凱迪社區、強國論壇、中華網論壇、新浪微博、騰訊微博、搜狐微博以及網易微博等8個媒體的網民發帖數和微博數，計算出發帖總數B1。某事件i的發帖熱度計算公式為: Bi = 35× B1i ÷ MAX( B1j ，j = 1…m ) ，則B的取值范圍為[0,35]。
網民情緒指數NI=B
社會情緒指數SI。用社會熱度S 統計各省政府網站發布的新聞數D2。以政府發布過事件i 的新聞為例，事件i 的社會情緒指數為:SI= 34× D2i ÷ MAX( D2i ，j = 1. .m),則O的取值范圍為[0,34]。
群體極化P。給出網民指數、媒體情緒指數和社會情緒指數的取值范圍：媒體情緒指數是0-36，網民情緒指數0-35,和社會情緒指數0-34，則有：P=MI+NI-SI。
⑶仿真。用vensim 進行仿真，結果如圖
Run1是在取值范圍內分別給予各變量初始值，Run2是給予媒體情緒指數的三個指標關注熱度、曝光程度、時間熱度更高的取值，Run3是給予網民情緒指數即發帖熱度更高的取值，Run4是給予社會情緒指數更高的取值。可以看出Run2媒體情緒指數最高，曲線最陡，Run3網民情緒指數最高，曲線較陡，Run4社會情緒指數最高，曲線最緩。群體極化受媒體情緒指數、社會情緒指數和網民情緒指數影響，通常媒體情緒指數高低容易左右輿情的走勢，在政府發布消息時，社會情緒越高，則群體極化越低。在網絡監管部門的實際操作中，通常認為媒體情緒指數、社會指數和網民情緒指數度三者對群體極化影響的程度分別是媒體情緒指數最大，網民情緒指數次之，社會情緒指數指數最弱。
參考文獻
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[2][美]凱斯·桑斯坦.網絡共和國[M].上海: 上海人民出版社，2003.
[基金項目：江蘇省大學生實踐創新訓練項目（編號：XYB2016310）]
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