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标题 基于SIRT的网络谣言传播演化模型的研究
范文 洪巍+王虎



[摘要]本文在传统的SIR模型的基础上加入真实信息传播者，构建了SIRT谣言传播模型，运用Matlab对模型进行仿真。模型考虑了网民对信息的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度、媒体公信力、记忆效应等因素对谣言传播过程的影响，从网民、信息本身和外部作用力3个方面定量的分析谣言传播规律，谣言模型传播演化仿真的结果表明，网民的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度以及媒体公信力等因素都会对谣言传播演化过程产生影响，并提出了谣言应对的建议。
[關键词]网络谣言；谣言传播；演化模型；传播规律；仿真；真实信息；无标度网络；SIRT模型
DOI：10.3969/j.issn.1008—0821.2017.06.006
[中图分类号]C912.6 [文献标识码]A [文章编号]10008—0821（2017）06—0036—07
随着互联网在中国的迅速发展，以及Web2.0时代的到来，推动了互联网虚拟社区的发展，民众越来越倾向于在网络上发表自己的观点。手机等移动平台的迅速普及使得网民获取信息的方式更加便捷和迅速，近几年国内外发生的影响较大的事件，都会在网络媒体上引起网民的强烈反响和激烈的辩论，但同时也带来了一些社会问题。网络的匿名性和信息在网民间的快速传播给网络谣言创造了条件，网络谣言是一种含有非法内容和不良信息的舆情信息，网络谣言的传播如果不能得到及时的控制不仅会扰乱网络舆情的正常秩序，而且会对社会稳定造成负面影响。因此，如何对网络谣言进行有效的监管和控制，是政府面临的一个重要课题。
国外对谣言的研究中，最有影响力的是美国社会心理学家奥尔波特和波斯特曼（1947）提出的谣言强度公式：R=I×A，其中I=importance（谣言所涉及的问题对于传播人群的重要性），A=ambiguity（谣言证据的模糊性）。即：谣言强度=问题的重要性×证据的模糊性，现实中如果问题无关紧要不能引起网民的关注并且网民对事件都非常了解，这件事产生谣言的可能性就很小，式子中的重要性和模糊性两者是相乘的关系，也就说明只要其中有一项为零，谣言强度就为零，谣言也就不可能产生或者停止传播。后来的克洛斯（1953）认为谣言的传播还与网民本身的特征有关，在前者公式中加入了公众的批判能力，即：R=（I×A）/C，其中C为公众对谣言的批判能力。国内学者又在原有公式的基础上加入了媒体和环境等因素，使之更加完善。
目前国内主要从两个方面对谣言进行研究：其中一个方面是对谣言产生的原因和传播规律进行定性的分析。张蕾和郭晓桐（2012）通过实证调查研究表明网络是受众获知谣言的主要渠道，谣言引发的、导致恐慌情绪蔓延的社会性因素是影响受众行为决策的关键因素，谣言只是起到导火索的作用，而且群体性事件能够造成比谣言本身更为恶劣的社会危害。王国华等（2011）从谣言传导路径、主体和载体角度阐释了网络谣言传导过程，认为信息不对称、安全感缺乏、从众心理、公信力危机、社会记忆等是网络谣言传导的内在根源。刘延海（2014）在运用扎根理论研究方法，通过构建演化过程的概念模型，将网络谣言诱致社会风险的演化过程分为：规避损失态度形成、集合行为、事件平息以及次生风险4个阶段；认为现实社会风险、网络谣言内容与传播特点、公众自身素质、政府以及社会组织的行为影响谣言的演化过程。王振涛（2015）运用文献分析法、网络观测法等方法对“抢盐风波”和“郭美美事件”两个事件中相关数据的分析得出网络谣言的发展过程一般遵循着发生、发展、消亡的基本规律，认为社会背景、当前社会的共同心理、以及谣言事件与人们的相关性和政府权威的缺失等推动了网络谣言的形成和发展。
另一个方面是通过定量的方法对谣言的传播演化过程进行模拟分析，研究谣言传播规律。Kermack-Mckendrick模型的提出极大地推动了复杂网络上传染病研究的发展，该模型将群落里的人分成3类，其中s代表易感人群，Ⅰ代表感染人群，R代表免疫人群。谣言的传播过程具有复杂网络和传染病模型的特征，所以针对谣言方面的研究很多是基于复杂网络和SIR及其演化模型进行的。王亚奇等（2014）提出一种微博用户关系网络演化模型，分析该演化模型的拓扑统计特性，结果表明由该模型演化生成的微博用户关系网络具有无标度特性，度分布指数不仅与反向连接概率有关，而且还取决于节点的吸引度分布，与指数分布和均匀分布相比，当节点吸引度满足幂律分布时，稳态时的谣言传播程度较大。兰月新（2012）通过分析突发事件网络舆情谣言扩散中政府、突发事件、网民和网络媒体4个主体，构建了网络谣言传播的数学模型，对模型进行分析结果表明降低网络谣言接触率及提升免疫者比例可以控制网络谣言的扩散并制定与之相对应的网络谣言控制对策。Nekovee等（2007）将遗忘机制加入到SIR（传播者一无知者一免疫者）模型中，并通过建立平均场方程来分析谣言传播在不同网络中的阈值存在情况。张志花等（2015）在传染病模型ISR的基础上，构建考虑冬眠者被领袖传播者唤醒的微博谣言传播模型，认为唤醒机制能够增大谣言的最终影响力并加快了谣言结束时间，尽量减少意见领袖参与谣言传播，能有效降低谣言传播对公众及社会造成的影响。王筱莉等（2015）研究了在无标度网络中考虑遗忘率随时间变化的谣言传播模型，认为遗忘率对谣言传播的最终规模有重要影响，初始遗忘率越大或遗忘速度越大，谣言的最终传播规模越小，谣言在无标度网络中的传播速度比在均匀网络中更快，最终传播规模更小。向卓元和陈宇玲（2016）提出具有怀疑与反谣言机制的有向传播模型SIR-CO和谣言源影响力评估算法，认为容信服度、节点影响度以及抑制时机是影响微博谣言传播与控制的重要因子，并提出运用目标免疫策略阻止谣言向外传播，采取多点侧面慢性策略减低谣言的同化作用。上述研究基本上都是在传染病模型的基础上对模型本身的改进或者是对谣言本身的演化情况进行分析，但考虑的情况都比较片面。现实中的谣言是由网民或者媒体曝出后，网民对这个信息进行传播，有些网民可能不会对信息本身的正确性进行辨别就传播，这就是谣言的传播；但有些辨别能力高的网民可能会辨识出信息的虚假性，从而传播相应的真实信息，那些传播谣言的网民从其他网民或者媒体等接触到真实信息后就可能会改变自己的行为，进而传播真实信息或者是知道这个信息而不再进行传播，还有网民会随着时间对该信息失去兴趣而不再传播，网民在各种状态之间的变化会受到很多因素的影响。本文在传染病模型的基础上加入了真实信息的传播者，构建了谣言传播的SIRT模型，同时考虑到网民本身对信息的辨别能力、网民的安全风险认知水平、媒体的作用以及记忆效应等因素，通过模拟仿真分析这些因素对谣言传播过程的影响从而能够更好地应对谣言。
1基础模型
1.1初始BA网络模型构建
1999年，Barab6si和Albert提出度分布服从幂律分布的无标度网络，称为BA模型。该模型所具有的增长和择优连接特性特点符合现实生活中网络谣言传播的特性。无标度网络模型符合现实网络的两个重要因素就是它的增长和择优连接特性，即不断有新节点加入到原来的网络中，新加入网络的节点优先与网络中已存在节点度数较大者连接。BA网络的基本算法如下：
1.2 SIR模型
在SIR传播模型中，假定在谣言传播期内系统内人数保持在N不变，将系统中的个体分为3类人，未知者（Ig-norant）、传播者（Spreader）和免疫者（Stifler）。其中无知者表示没有接收到谣言信息的个体，传播者表示接收到谣言信息并对谣言进行传播的个体，免疫者表示之前接收到谣言信息但不再对谣言进行传播的个体。SIR模型的谣言传播过程如图2所示。
根据图2的演化过程阐述各个状态之间的演化规则：当无知者接收到谣言信息或者遇到谣言传播者则无知者以概率p1变为谣言传播者；谣言传播者则以概率v遗忘该谣言而变成免疫者。谣言的传播过程可以描述为刚开始系统中有一个谣言传播者，随着谣言的传播，其他未知者也有一定的概率变成谣言传播者，这时系统中大部分都是谣言传播者，但传播者随着时间的推移其中一部分人因为遗忘或者对谣言失去兴趣而变成免疫者不再传播谣言。
2加入真实信息的谣言传播模型的构建
2.1 SIRT谣言传播模型
在现实生活中，由于互联网的发展和移动端的普及使得信息的传播速度比以前更快，信息发布者的匿名性使得谣言的产生频率比以前也要大得多，有些谣言可能并不能引起大众的关注，但有些谣言本身危害性就很大，如果没有监管任其发展则会造成很大的社会影响和严重的社会后果，所以通常情况下对于那些社会关注度比较高的网络谣言，政府或者媒体一般都会站出来对其进行辟谣，其中一些谣言传播者接触到真实信息后，可能会因为自身或者外界的一些因素而停止传播或者转而进行传播真实信息。在传统的SIR模型中加入真实信息传播者T，假定在谣言传播期内系统内人数保持在N不变，将系统中的个体分为4类人，未知者（Ignorant）、传播者（Spreader）、免疫者（Removal）和真实信息传播者（True）。其中无知者表示没有接收到谣言信息的个体，传播者表示接收到谣言信息并对谣言进行传播的个体，免疫者表示之前接收到谣言信息但不再对谣言进行传播的个体，真实信息传播者表示知道谣言但能对谣言信息进行辨别进而传播正确的信息。则SIRT模型的谣言传播过程如图3所示。
根据上图的演化关系阐述各状态之间的演化规则：①当一个无知者遇到谣言传播者，则无知者因为谣言传播者而以概率p1进行谣言传播；②当无知者和谣言传播者遇到真实信息传播者则分别以概率p2和p3变成真实信息传播者；③谣言传播着随着时间的推移以概率P4对谣言失去兴趣不再进行谣言传播变成免疫者。④已经传播真实信息的个体不会再传播谣言。
2.2传播概率的确定
当网民接收到谣言信息的时候，首先网民会根据自身的辨别能力对谣言信息本身进行识别，如果认为信息是正确的就会对谣言信息进行传播，如果网民辨别出信息是谣言则有可能会选择不传播或者传播来自他人的与谣言相关的真实信息；同时谣言信息本身的危害程度以及发生的可能性会影响网民对信息的安全风险认知，网民对信息的安全风险认知水平会影响网民传播这条谣言的概率，在谣言产生后相关专家和媒体一般会在第一时间站出来对这条谣言进行辟谣，政府通常也会通过媒体或者在官网上进行辟谣，影响力不同的真实信息发布点的辟谣效果是不同的，同时媒体的公信力大小以及在对信息进行辟谣时发布信息的透明度都会影响网民对信息的判断；信息与受众网民之间的关联程度的不同也会影响网民对信息的判断；同时，一个人接触信息的次数越多，对该信息越熟悉，就越容易接受该信息，所以网民对信息的接触次数也会影响网民是否传播该信息。由此媒体作用下的传播概率的数学表达式如下：
从图5中可以看到辨识能力平均值分别取0.2、0.4、0.6和0.8四種情况时，未知者、谣言传播者、真实信息传播者和免疫者4种状态人群的密度变化情况。随着辨别能力的提高传播谣言者所能达到的峰值的密度越来越低，传播真实信息的人群密度增加得很快而且达到稳定状态时在系统中所占密度比例也越来越高，免疫者密度变化的速率也逐渐变慢，但未知者从未知变为传播信息状态没有太大的差异，说明网民辨识能力的差异不会对网民接受信息的速度产生明显的影响，当在第三步加入真实信息传播者时，系统中才能出现真实信息的传播，网民辨别能力的提高使得未知者和传播谣言的网民在接触到传播真实信息的网民时会有更高的概率认识到谣言的本质进而改变为传播真实信息，这样就使得传播谣言的人数在加入真实信息后增长的速率降低同时所能达到的人数峰值也降低了，传播谣言者在达到峰值后下降的速度也随着网民辨别能力的提高而逐渐变快，而传播真实信息的人由于未知者和原来传播谣言的人的加入，传播真实信息的人的变化速率加快。由于传播谣言者变为传播真实信息的人数变多，相应转化为免疫者的人数也就降低了。
从上面分析中可以看出，网民对信息的辨识能力对谣言的传播具有很重要的作用，现实生活中一些谣言的传播比如“喝骨汤能不能补钙”、“柠檬+大虾=砒霜”等就是由于广大网民对基本常识的缺乏且网民对食品类信息往往抱有“宁可信其有，不可信其无”的态度，所以广大网民经常是在对信息本身准确性缺乏认识的情况下对这些谣言进行传播。政府等有关部门应该加大对科普的重视，做好对公众的科普工作，提高公众的科学素养和辨别力，同时也要加大对造谣者的打击力度，追究其相关法律责任，从源头上降低谣言的传播概率。
著名的风险专家Sandman提出公式“Risk=Hazard+Outrage”。公式中的Risk可以理解为公众对事件的风险认知，Hazard指事件本身所带来的危害程度和发生可能性的乘积，Outrage可以看作引起公众负面情绪的一些风险特征，公式所表达的意思是公众对事件的风险认知是由事件本身发生的可能性和危害程度以及事件引起公众的情绪变化共同组成。仿真过程中，随机选择一个节点作为谣言传播者，其余为未知者，在T=3时，随机选择7个度较大的节点作为真实信息传播者，设定E=1/3，n=7，p4=0.05，D（m）=0.6，仿真结果如图6所示。
从图6中可以看出随着网民的安全风险认知水平的提高，谣言传播者的密度变化速率加快，所能达到的峰值也逐渐增高，未知者人数在网民风险认知处于较低水平时变化较大，当R处于较高水平时，未知者人数密度下降的速率没有明显的差异，传播真实信息人数密度变化也逐渐加快，达到稳定状态时人数密度在0.8左右，实际生活中当公众接触到某一信息时，不管信息本身是否是谣言，当信息可能带来的危害越大而且发生的可能性越大，网民越倾向于对信息进行传播，同时信息内容对受众情绪造成的影响也会影响网民传播该信息，信息给网民带来的更多是消极、负面情绪的影响，网民就越倾向于传播该信息，让更多的人知道。仿真结果符合实际情况。在谣言出现后，政府和媒体应该及时关注谣言信息的内容和网民的情绪变化，尤其是容易引起社会负面情绪和严重社会后果的信息内容，要及时予以澄清和安抚公众情绪，才有可能及时有效的遏制谣言的传播。
3.2真实信息传播者的度的大小和数量对传播过程的影响
现实生活中不同的网民所具有的影响力是不同的，前文中假设真实信息传播者不会再传播谣言，所以本文在初始构建的BA网络中用度值比较大且度值不同的节点代表影响力不同的发布真实信息的网民，度大的节点所连接的节点数会更多，能够影响到的范围要更大，当影响力不同的网民发布真实信息时对谣言的演化过程也会有不同的影响，发布真实信息的网民的数量的不同也会对传播过程造成影响。仿真过程中，随机选择一个节点作为谣言传播者，其余为未知者，在T=3时，加入真实信息传播者，初始值设定R=0.8，E=1/3，p=0.05，p（m）=0.6，比较不同发布真实信息网民数量对传播过程的影响；R=0.8，E=1/3，p4：0.05，p（m）=0.6，n=3，比较不同影响力的真实信息传播者对传播过程的影响，仿真结果如图7、图8所示。
图7中随机从初始网络中选择n个度较大的节点作为研究对象，随着发布真实信息的人数的增加谣言传播者人数达到的峰值越来越低，变化曲线也越来越陡峭，说明变化速率越来越快，真实信息传播者的数量增加的越来越快而且平稳状态时的密度也越来越大，这是符合实际情况的，当真实信息传播者的人数不断增加时，影响范围变大，未知者和传播谣言的人数变为传播真实信息的人数增加，同时相同时间内两种状态的人的变化速率也加快，最后免疫者达到稳定状态时人数也变少。图8中比较了3种不同度大小的节点对传播过程的影响，随着节点度的增大，谣言传播者达到峰值后人数降低的速率变快，达到峰值的人数密度也逐渐降低，传播真实信息者达到稳定状态时的人数密度分别为0.8、0.7和0.6，免疫者稳定状态时人数也不断减少，未知者人数在真实信息传播者加入后减少的速率也加快，直到最后人数密度变为0，度越大的节点在网络中影响的范围越大，使得更多的人在更短的时间里了解到信息，不管是还未接收到信息的人还是传播谣言的人都会受到传播真实信息的人的影响。网络中度大的节点类似于实际生活中的媒体、政府等，政府又不同于网民和媒体，政府不仅具有很高的公信力而且在政策规范实施中具有其他主體所不具有的强制性，网络上某一谣言爆出后往往会引起这些主体的参与，参与的数量越多，谣言传播的范围越广，影响力也越大，这时这些主体在谣言传播过程扮演的角色就对谣言的传播起到至关重要的作用，如果能及时地传播真实信息，让更多的人认识到谣言的本质，就能够有效地遏制谣言的传播。
3.3媒体发布信息的透明度和公信力对传播过程的影响
媒体作为一个传播信息的媒介，能否公正准确地对一个信息进行传播对整个传播过程具有很重要的影响，如果只是为了博取点击率而对信息进行断章取义扭曲原本信息的意思，很有可能变成谣言的传播者。此外，媒体自身的公信力会影响所发布信息在网民中的可信度。现实生活中网民获取媒体信息不仅仅是通过报纸、电视等方式直接获取媒体信息，更多的是通过其他网民的转载等方式间接获得媒体信息，为了使模拟过程更加符合现实生活中的情形，假定网络中真实信息传播者是通过媒体获得真实信息，下面通过仿真模拟研究媒体发布信息的透明度和媒体公信力对传播的影响。在仿真过程中，随机选择一个节点作为谣言传播者，其余为未知者，在T=3时，随机选择7个度较大的节点作为传播媒体所发布的真实信息。设定R：0.8，E=1/3，p4=0.05，n=7，ε=0.4，p（m）=0.6，n=7，研究媒体发布信息透明度对传播过程的影响；R：0.8，E=1/3，p4=0.05，θ=0.5，p（m）=0.6，n=7，研究媒体公信力对传播过程的影响。
图9中随着媒体发布信息的透明度的提高，传播谣言的人数逐渐降低，传播真实信息的峰值密度逐渐增大，密度的变化速率也逐渐增加，由于媒体对信息传播的透明性增加使得未知者和传播谣言者能够认清信息本质，减少了对信息原意的扭曲，未知者变成谣言传播者的概率降低，同时未知者和谣言传播者在媒体传播真实信息的作用下转化为真实信息传播者的概率增加。由此图9的演化情况比较符合实际情况。
图10中随着媒体公信力的增加，4种状态的人数密度变化特征和媒体发布信息透明度对传播过程所产生的影响类似，公信力高的媒体发布的辟谣信息能够有效地遏制谣言的传播。在谣言产生后，作为主流媒体的行为对传播过程会有更大的影响，这些媒体要注意自己的行为，要能够辨别出信息的真实性，对网民的行为做出正确的引导。

3.4信息附着力属性对传播过程的影响
记忆效应公式中b代表的是信息与受众之间的关联程度以及信息本身所具有的实用性的大小，称作信息附着力属性。在仿真过程中，随机选择一个节点作为谣言传播者，其余为未知者，在T=3时，随机选择7个度较大的节点作为真实信息传播者。设定R=0.8，E=1/3，p4=0.05，n=7研究信息附着力属性对传播过程的影响。仿真结果如图11所示。
图11中可以看到随着信息附着力属性的变化，4种状态人的人数密度变化特征没有显著地差别，未知者密度降低的速率差不多，最后都在第7步的时候密度降低为0，传播谣言的密度在峰值时都在0.9附近，然后逐渐降低在第6步时降低为0，传播真实信息者的密度在第7步时也基本都达到稳定状态，最后系统中只剩下传播真实信息者和少部分的免疫者。仿真结果表明信息与受众之间的关联程度以及信息本身的实用性大小对谣言传播过程没有显著的影响。现实生活中，公众接触到的谣言信息不一定都是和自己关系非常大的，这时公众决定是否进行传播可能考虑的是信息本身所表达的意思，如果人们对谣言信息本身感兴趣，则可能会以一种娱乐的心态对信息进行传播，也有一部分是有意散播和制造谣言。
4结论
本文在传统的传染病模型基础上加入了真实信息传播者，构建了SIRT模型，模型中考虑到网民对信息的辨识能力、风险认知水平、媒体发布信息透明度、媒体公信力、记忆效应等因素，从网民、信息、和外部作用力3个方面来分析对谣言传播过程的影响，并基于BA网络对模型进行模拟仿真，得到结果认为谣言的传播取决于信息本身、网民和外部作用力这几个方面的影响，网民对信息的辨识能力和对信息的风险认知水平能够对谣言传播进程产生重要影响，能有效降低谣言传播率和缩短传播时间，政府应定期举办科普、交流会等活动来，让网民了解一些基本常识，提高网民对虚假信息的辨别能力，从源头上隔断谣言的传播；意见领袖是具有一定影响力和追随者的网民，不同于普通的网民，意见领袖的行为往往会引起一定的关注度和社会影响，所以意见领袖的更要注意自己的一言一行，及时客观的对谣言信息进行辟谣；媒体作为谣言传播过程的外部影响力，媒体发布辟谣信息对传播过程也具有很重要的影响，公众更倾向于相信影响力和公信力大的主流媒體，所以主流媒体在发布信息时不能一味追求关注度而忽视了信息的真实客观性，在观点和立场上要坚定，注意议题设置引导舆情向好的方向发展；最后信息附着力的仿真结果表明该影响因素对谣言传播过程并没有显著的影响，这点可能是因为网民接收到信息后第一时间决定是否传播，考虑的是信息本身所表达的意思，如果人们对谣言信息本身感兴趣，则可能会以一种娱乐的心态对信息进行传播。也有一部分是有意制造和散播谣言。实际生活中的谣言演化过程要更复杂，在谣言传播时可能会产生衍生话题，这时对谣言的监控和引导就变得更加困难，存在衍生话题的谣言的演化过程是下一步要研究的重要问题？
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更新时间：2025/3/10 17:27:35