网络群体行为涌现过程的建模及实证:文献综述与不足

群体极化现象最早在1961年被关注，Sunstein［4］认为如果群体成员的观点在一开始有某些偏向，在经过讨论后会加强这种偏向，最后形成具有一致性的极端化观点。目前，对于极化现象的研究较多，主要体现在以下几个方面。

针对个体异质性方面的研究：Urrutia-Mosquera et al.［5］在对种族隔离现象进行研究时发现，人们普遍倾向于和那些与自身阶级相近的人成为邻居和朋友，但这种倾向在不同人群中是不同的；Dhar et al.［6］通过社区进行调查发现，不同性别、年龄和出生地的群体对健康的看法各不相同；Abeles et al.［7］提出，虽然人们通常都会认为自己的观点与社会主流观点是一致的，但是知名人士在发现自己观点与主流观点有所偏差时，会更多地选择隐藏自身实际的观点；Zhang［8］发现，个体可以通过交互行为改变自身观点，但倾向不同的个体改变观点的程度会有所差异；Qiu et al.［9］采用模拟退火算法将网络中的节点划分为支持者、反对者和中立群体3个派别，从而研究隐藏在用户评论背后的观点分布情况。

针对观点动态演化方面的研究：Lewandowsky et al.［10］通过构建代理模型模拟科学发现与政治冲突下公众舆情的实际演变情况，发现即使科学界对于气候变化提出更多有力证据，公众也仍然会受到政治家观点的影响，对气候变化的现实持矛盾态度；Bode et al.［11］研究了从众性不同的个体在接收到错误信息后被人纠正的情况；Chan et al.［12］从个体改变观点的概率来分析个体接受有效信息背后的因素；Hamilton et al.［13］通过论坛的真实数据及4个实验发现，在网络中先表达自身观点的个体会对后来者产生影响；Colliander［14］指出，个体在网络中交互观点的意愿是可变的，并且这种交互意愿会在遭受他人批评之后而降低；Chen et al.［15］建立了可用于描述网络同步行为的模型，并利用人工免疫算法对网络结构进行优化，提升了网络同步效果；Kleiner［16］提出，在两极分化的环境中，公民会因威胁感而变得比过往情况下更加积极参与政治决策。

针对极化现象形成机理方面的研究：Dandekar et al.［17］提出，如果个体在初始时刻拥有足够的偏见，那么这种偏见会伴随着交互而继续发酵，最终导致两极分化；Etesami et al.［18］研究了高维度下的观点极化现象，发现在观点演化时交互者的思想如果足够开放，那么最终会形成多样化的结果，而不仅仅是单向极化或双向极化；Leon-Medini［19］建立了新的多主体模型，研究了分别形成uniformity，polarization，clusterization 3种状态下的舆情变换情况；Fu［20］构建了新的有限信任模型，在仿真中将代理人分为开放型、适度型和封闭型3类；Li et al.［21］通过对比分析具有不同特征的网络，发现网络平均度增加会提高极化程度，并且不同维度的观点在网络演化中会相互影响。(www.xing528.com)

此外，还有一部分研究主要利用模拟物理学中的粒子交互分析方法，通过构造出适合的网络及代表交互个体的节点，运用物理学公式模拟不同个体之间的交互行为，并将这种交互行为进行多次迭代，从而构建个体间交互模型，并采用仿真分析每个个体之间观点的交互方式与整个社会舆情的演化过程，进而在整体上模拟宏观系统的复杂行为。当前，学术界对群体演化过程的仿真主要通过离散型模型和连续型模型。离散型模型主要有模拟政治选取行为的投票者模型［22］和模拟磁铁自旋规则的Sznajd模型［23］。连续型模型则主要：有将交互个体的态度引入信任阈值，并定义交互个体的意见差值，在信任阈值内则取意见差值更新自身观点的D模型［24］；假定个体会根据处于自己阈值范围内所有邻居节点的观点，取平均值后更新自己观点的HK模型［25-26］；假定在两个个体交互时，个体间的意见差值会直接影响交互强度的W-D模型［27］；在W-D模型的基础上进行了改进，提出了增加意见差值内的同化效应和意见差值外的相斥效应的J-A模型［28］；等等。

尽管上述学者已在舆情极化方面做出很大贡献，但是仍然存在一些不足。特别是在极化建模中缺少对个体异质性的处理，使得研究结果无法在模型中准确表示在同一时刻同一网络中不同个体之间的巨大差异，而这种差异通常会影响舆情最后形成的极化效果。此外，在整个网络演变过程中，伴随着极化现象出现，拥有不同态度的个体逐渐分裂成两个或多个阵营，而态度不属于这些阵营的个体的从众性会比初始时刻有所提高，当所有个体都持一种观点时，个体会比原来更倾向于服从这种观点。然而，目前研究较少考虑个体的异质性及动态从众性，且基本以定性分析为主，虽然其可以从宏观角度解释极化现象产生的原因，却无法反映极化行为从孕育、发展到消退的整个变化过程，且缺乏直观性和实证性。因此，本章基于J-A模型的基本思想，通过考虑个体的异质性及动态从众性，提出了新的网络舆情极化模型。