汪明艷+陳梅+YibingZhu

〔摘要〕建立改進(jìn)的CODA模型來分析研究個體觀點(diǎn)可信度及傾向性的形成和變化過程，模擬并揭示群體觀點(diǎn)極化的演化條件及演化過程。研究結(jié)果顯示，高可信度（ρj=0.7-0.9）演化情況下個體最終形成集群，而低可信度（ρj=0.2-0.4）個體觀點(diǎn)呈現(xiàn)分散狀態(tài)。高、低可信度的差值越大，網(wǎng)絡(luò)觀點(diǎn)演化效率越明顯；高可信度個體推動了群體極化現(xiàn)象的發(fā)生；而當(dāng)?shù)涂尚哦戎档陀?.2時，也會出現(xiàn)群體極化現(xiàn)象。進(jìn)一步探討了網(wǎng)絡(luò)群體極化的現(xiàn)實(shí)效應(yīng)，針對高低可信度的演變邊界，提出了網(wǎng)絡(luò)輿論的干預(yù)方案，防控網(wǎng)絡(luò)群體極化的危害。

〔關(guān)鍵詞〕社交媒體；個體觀點(diǎn)；網(wǎng)絡(luò)輿論；觀點(diǎn)交互；高可信度；低可信度；群體極化

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.01.011

〔中圖分類號〕G206〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）01-0057-09

〔Abstract〕With an improved CODA model，the paper studied the formation and change process of credibility and tendentiousness of individual opinion，which simulated and explained the forming conditions and process of group opinion polarization.Research results showed that in the high credibility（ρj=0.7-0.9）cases，individual eventually evolved to form a cluster；while under low credibility（ρj=0.2-0.4）situation，individuals opinion was presented in a decentralized state.The greater the difference between high and low credibility，the more conspicuous the conversion efficiency would be.The High credibility individuals promoted an occurrence of a phenomenon of group polarization；meanwhile，the polarization phenomenon also occurred when the low credibility value was less than 0.2.This study further discussed the network group polarization reality effect，proposed public opinion intervene strategies aimed at high and low credibility evolution boundary，and has a practical significance in prevention and control the group polarization of public opinion.

〔Key words〕social media；individual opinion interaction；public opinion；opinion interaction；high credibility；low credibility；group polarization

在網(wǎng)絡(luò)輿論中，用戶從周圍人群獲得信息并將信息傳遞給鄰居，討論熱點(diǎn)新聞，在各自的社會關(guān)系中造成影響，漸漸形成用戶拓?fù)潢P(guān)系。當(dāng)前的社交媒體是輿論演化最快的溫床，不當(dāng)言論、謠言、分裂信息、恐怖言論等在這樣的平臺中得到快速的傳播與發(fā)展，扭曲了社會的價值觀，影響社會和諧，甚至影響國家安定。而當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情情報(bào)演化方面應(yīng)用性研究還不豐富，個體輿論觀點(diǎn)的交互而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象的演化機(jī)理還不明確，個體輿論觀點(diǎn)的演化機(jī)理還不明確還不能完全應(yīng)用于實(shí)際。

因此，本文通過建立改進(jìn)CODA模型來分析研究個體觀點(diǎn)可信性，分析可信度差異帶來的影響，模擬并揭示群體觀點(diǎn)極化的演化條件及演化過程。使之能夠幫助輿論監(jiān)管者能夠更深刻的了解網(wǎng)絡(luò)背景下的信息傳播過程和觀點(diǎn)演化模式，從而進(jìn)一步研究如何促進(jìn)或阻礙信息的流動，避免群體極化，為公眾輿論監(jiān)測和應(yīng)急預(yù)警提供參考。

1研究回顧與評述

目前就輿論演化方法而言，有學(xué)者利用細(xì)胞自動機(jī)模型，注重個體之間的信息交互[1-2]，加入網(wǎng)民表達(dá)觀點(diǎn)的傾向度和主觀能動性[3]，考慮元胞堅(jiān)定性的移動元胞遍歷算法[4]，有學(xué)者利用CODA模型[5]，利用投票者模型（Voter）和Sznajd模型進(jìn)行個體交互模擬，展現(xiàn)個體的內(nèi)在觀點(diǎn)傾向變化過程[6]等，呈現(xiàn)網(wǎng)民對事件的態(tài)度。這些研究結(jié)果均表明，網(wǎng)絡(luò)輿論演變中存在觀點(diǎn)極化和群體極化等現(xiàn)象。群體極化現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)極化被認(rèn)為是一種潛在社會網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象，由高度連接且具有組間連通性薄弱的小群體組成[7]。Guerra等[8]（2013），Gruzd and Roy[9]（2014）針對Twitter和Facebook的社交媒體網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)交互而導(dǎo)致的群體極化現(xiàn)象進(jìn)行了分析和研究。觀點(diǎn)極化使得不同觀點(diǎn)相互碰撞、同化與消亡等過程，最終形成兩個對立的、極端的狀態(tài)。而群體極化則是觀點(diǎn)極化的現(xiàn)實(shí)效應(yīng)，形成兩個不同的派別，積極的觀點(diǎn)更正面，而消極的觀點(diǎn)則更極端，走向深淵，演變成不當(dāng)?shù)难哉摶蚴歉鼑?yán)重的政治事件，最終危害國家和人民的利益。

Michela Del Vicario（2016）[10]等發(fā)現(xiàn)用戶傾向于選擇與他們擁有共同信念的個體，志同道合的個體之間的觀點(diǎn)交互加強(qiáng)了群體認(rèn)同[11]，而想法不同個體之間的觀點(diǎn)交互加強(qiáng)了內(nèi)群體和外群體關(guān)系。人們就會受到比以前更廣泛的觀點(diǎn)，但受限的能力使得其無法進(jìn)行有意義的討論。用戶的參與度直接影響其共同的情感行為[10]。通常情況下，相較積極事件而言，更多的活躍用戶對消極事件展現(xiàn)出更快的傳播速度。

然而，網(wǎng)絡(luò)用戶的行為高度復(fù)雜化和多樣化，所發(fā)生的輿論現(xiàn)象及其演化規(guī)律極為復(fù)雜，并不能依靠傳統(tǒng)的單一研究方法來解釋，個體未必會充分表達(dá)自己的意見[12]，也無法準(zhǔn)確地描述個體的差異性與交互特性。對大多數(shù)問題來說，每個個體只能觀察到其他個體的外在決策而觀察不到他們的內(nèi)部觀點(diǎn)時，交互個體不會像有界信任模型[13-14]收斂于平均結(jié)果。相反，每個不同的個體將根據(jù)同伴的決策而改變其連續(xù)的主觀概率。并且個體交互過程中，雙方是基于相互的熟悉程度與可信程度來建立關(guān)注的過程。A.C.R.Martins[5]（2008）基于貝葉斯定理對個體的內(nèi)在觀點(diǎn)傾向變化過程進(jìn)行了建模，并提出連續(xù)觀點(diǎn)離散系統(tǒng)模型（Continuous Opinions and Discrete Actions，CODA）模型。CODA[15]中使用離散選擇模型，只有二元選擇，因此對探索動態(tài)系統(tǒng)的影響是有意義的，增加不同意見間的接觸可以減少極端。另外當(dāng)引入第三個選擇時，對研究極端主義特別重要[6，16]。可信度越高，其對一方的說服力越強(qiáng)，同時會同化對方的觀點(diǎn)；可信度低，對其他個體的影響效果低，幾乎沒有說服力。

2連續(xù)觀點(diǎn)離散系統(tǒng)模型（Continuous Opinions and Discrete Actions）假設(shè)個體i的決策Si=±1是一個二維離散變量，分別代表決策A和決策B，假設(shè)概率P（A）=pi為個體i對A的傾向性，概率P（B）=1-pi是個體i對B的傾向性，且pi∈[0，1]。個體根據(jù)其內(nèi)在意愿決定哪個決策更優(yōu)。如果某個體觀察到其他個體認(rèn)同其所做決策A，那么將會使pi值增大。為了實(shí)現(xiàn)貝葉斯更新，個體需要交互作用，更新其自身觀點(diǎn)，因此我們需要相關(guān)的鄰居決策。因此，假設(shè)α=P（Sj=+1A）為當(dāng)決策A最優(yōu)時，i的鄰居j認(rèn)同決策A的概率，那么1-α=P（Sj=-1A）則為鄰居j認(rèn)同決策B的概率；同樣地，假設(shè)當(dāng)個體i更認(rèn)同決策B時，其鄰居j認(rèn)同決策B的概率為β=P（Sj=-1B），那么1-β=P（Sj=+1B）為鄰居j認(rèn)同決策A的概率[5]。

3.2仿真方法設(shè)計(jì)

本文采用MATLAB來模擬仿真模型演化過程，具體步驟及相關(guān)代碼如下：

初始參數(shù)設(shè)置一個維數(shù)為128*128的個體空間，隨機(jī)給每個個體賦值0.4～0.6的傾向度。個體與上、下、左、右4個鄰居進(jìn)行觀點(diǎn)交互。個體在初始條件下，中立者占50%，支持者及反對者各占25%，假設(shè)大多個體都會選擇符合常理的正確觀點(diǎn)，所以設(shè)置α為0.7。

3.3仿真分析

3.3.1演化情況總體集群分析

張彥超[17]（2012）研究表明，網(wǎng)絡(luò)中大部分個體的可信度較低，在0.26～0.40之間；只有少數(shù)個體的可信度較高，在0.85～0.87左右。趙奕奕[14]（2014）也認(rèn)為，當(dāng)0.2時，輿論領(lǐng)袖的觀點(diǎn)根本不值得信任或民眾對他們抱有較大的懷疑。當(dāng)信任度因子超過0.6后，輿論領(lǐng)袖引導(dǎo)力持續(xù)增加的幅度減弱了，跟隨輿論領(lǐng)袖的從屬層個體比例逐步趨于穩(wěn)定。因此本文將高可信度定義為ρj=0.7-0.9，低可信度為ρj=0.2-0.4。

圖1、圖2顯示的是個體的傾向度密度隨著演化次數(shù)的更新而更新，分別從高可信度0.7～0.9與低可信度0.2～0.4的研究角度展開相關(guān)分析。

1）初始情況下個體觀點(diǎn)均呈現(xiàn)分散狀態(tài)

在初始條件下（演化1次），根據(jù)初始的設(shè)置，持贊成的個體個數(shù)與持反對的個體數(shù)量持平，各個自信度指數(shù)狀態(tài)的個體觀點(diǎn)均呈現(xiàn)分散狀態(tài)，遍布于整個空間。

2）高可信度演化情況下個體最終形成集群

從圖1可以看出，經(jīng)過多次演變，紅色的色塊逐漸減少，最終大部分全變成黑色色塊，并呈現(xiàn)聚集的狀態(tài)。即持某一態(tài)度的個體演變后幾乎都改變了原始的觀點(diǎn)，最終服從了大多數(shù)個體的意見。同時，高可信度（ρj=0.7-0.9）演化500次比低可信度（ρj=0.2-0.4）演化500次呈現(xiàn)的結(jié)果更明顯。個體在演化50次以內(nèi)時，仍處于分散的狀態(tài)，經(jīng)過100次演化后，逐漸形成群體聚集的現(xiàn)象。在500次演化時，已經(jīng)可以看到明顯的群體聚集情況。高可信度的個體經(jīng)過歷次演化，持相同觀點(diǎn)的個體聚集成群體的速度更快，可信度越高，演化速度越快，群體分化嚴(yán)重。

3）低可信度演化情況下個體難以形成集群

從圖2可以看出，經(jīng)過多次演變，紅色的色塊減少速度緩慢，經(jīng)過500次演化后，大部分扔為原始的紅色色塊，并呈現(xiàn)分散的狀態(tài)?？尚哦仍?.2～0.3時，經(jīng)過演化，幾乎不形成集群。個體因信賴鄰居（交互對象），不斷調(diào)整自己的決策，但當(dāng)可信度較低0.2～0.3時，個體因不信任與其交互的上下左右4個個體，而持有與交互對象相反的態(tài)度，使得個體觀點(diǎn)呈現(xiàn)分散狀態(tài)，相鄰個體的觀點(diǎn)相互對立。

3.3.2演化結(jié)果信度差異分析

1）高信度分析

從圖3、圖4中可以看到，系統(tǒng)最初的設(shè)置為：針對觀點(diǎn)A的中立個體占50%，支持個體及反對個體各占25%。隨即個體間進(jìn)行觀點(diǎn)交互，紅黑色塊變化明顯。

在局部演化（演化50次以內(nèi)）時，各高可信度的演化趨勢大致相同。演化到第2次時，反對與支持個體的比例達(dá)到第一個峰值，接下來又跌到波谷；隨后反對個體波動上升，支持個體出現(xiàn)波動下降，而后兩者逐漸分極化；而中立個體的比例只有最初設(shè)置時最高，接下來經(jīng)過3次波動，在第8次左右減少到0，直到演化結(jié)束。

ρj=0.9，演化到第2次時，反對個體的比例達(dá)到第一個峰值，由25%直到50%，立刻又跌入波谷，為43%，經(jīng)過幾次小波動后，緩緩上升，在演化50次時達(dá)到61%，在演化第500次時達(dá)到100%；而支持個體的比例第2次演化時達(dá)到波峰為50%，在第4次演化時達(dá)到低谷，接下來經(jīng)過平緩逐漸上升、平緩下降，在第50次演化時達(dá)值為39%，而后逐漸下降，直到演化500次時，支持個體跌為0%。

ρj=0.8；演化到第2次時，反對個體的比例達(dá)到波峰，為50%，接下來又跌入波谷，為43%，經(jīng)過緩緩上升波動后，最終在演化500次時達(dá)到最大值98%；而支持個體的比例在第4次演化時達(dá)到低谷為40%，接下來平緩上升，下降，最終支持比率僅剩2%。

ρj=0.7；演化到第2次時，反對個體的比例達(dá)到波峰，為50%，接下來又跌入波谷，為43%，經(jīng)過緩緩上升波動后，最終在演化500次時達(dá)到最大值96%；而支持個體的比例在第4次演化時達(dá)到低谷，接下來平緩上升達(dá)到下一個小峰值為47%，接下來逐步下降，最終支持比率為4%。

在全局演化（演化500次）時，支持個體及反對個體的數(shù)量均出現(xiàn)一個突然的下降或上升，并在此之后又趨于平穩(wěn)，而隨著中立個體幾次大的波動并迅速由50%趨于0，使得反對個體與支持個體呈現(xiàn)分極化的趨勢。較高的可信度（ρj=0.9）在第400次左右便出現(xiàn)了一方壓倒的現(xiàn)象，而很高可信度（ρj=0.7）在演化500次時仍未使得一方獨(dú)大的現(xiàn)象。即當(dāng)一方觀點(diǎn)個體占多數(shù)時，輿論會越來越偏向該觀點(diǎn)，最終造成一方獨(dú)大的現(xiàn)象，而隨可信度越高，該現(xiàn)象越明顯。

2）低信度分析

從圖5、圖6中可以看到，系統(tǒng)最初的設(shè)置為：中立個體占50%，支持個體及反對個體各占25%，隨即個體間進(jìn)行觀點(diǎn)交互，圖中的紅黑色方塊的變化相對不大。

ρj=0.2，從第2次演化開始，中立個體的比例開始大幅下降，歷經(jīng)幾次波動，在第8次左右跌到0，至此開始一直保持微小波動，到500次演化結(jié)束時也為0。而反對個體與支持個體的經(jīng)過幾次小波動后，從第8次后保持平緩狀態(tài)，此時二者比例為1∶1；從第130次演化開始，反對個體與支持個體分離，反對個體比例下降到47%，支持者53%，而后二者保持平緩波動，直到500次演化結(jié)束。

ρj=0.3，在500次演化內(nèi)，反對個體、中立個體、支持個體維持初始的狀態(tài)，基本沒有波動。

ρj=0.4，從演化開始，中立個體的數(shù)量直線下降，在第9次左右跌為0，而后波動不大，到500次演化為止維持0。從第2次演化開始，反對個體與支持個體的比例明顯上升，在演化第9次左右都達(dá)到第一個最高值，反對個體為52%，支持個體比例為48%；在150次演化內(nèi)基本保持這一比例。而后，二者呈現(xiàn)分極化發(fā)展，反對者比例折線形式上升，支持個體比例折線形式下降，到500次演化時，反對者與支持個體比例為73%∶27%。

在全局演化（演化500次）時，因?yàn)榭尚哦容^低，因此演化呈現(xiàn)不規(guī)律的現(xiàn)象（ρj=0.2、0.3），三方根據(jù)自身情況進(jìn)行演化，但是可信度ρj0.4依舊表現(xiàn)出規(guī)律的現(xiàn)象，演化規(guī)律類似于高信度，如圖6所示。在這里可以推測，ρj≥0.4時，在500次演化過程中，中立個體在10次內(nèi)降為0，反對個體與支持個體呈現(xiàn)出現(xiàn)明顯的分化現(xiàn)象，可信度越高分化越明顯，演化速度越快。

3）可信度梯度分析

輿論初始狀態(tài)時，對觀點(diǎn)A、B的平均可信度不盡相同。接下來根據(jù)平均傾向度情況，區(qū)分高低可信度，分析信度差距為0.2～0.7的500次演化情況，其余條件不變。

當(dāng)可信度差為0.2。當(dāng)高可信度為0.6，低可信度為0.4，演化到第500次時，只剩下傾向度為1.0與傾向度為0.1兩種情況，二者比例為96%：4%，如圖7所示。可見低可信度在其中起了關(guān)鍵的作用，影響了最終的情況。

當(dāng)可信度差為0.3。當(dāng)高可信度為0.6，低可信度為0.3時，只有零星的0.5、0.6傾向度留存，出現(xiàn)了一方獨(dú)大的現(xiàn)象，傾向度為1.0的支持者比例為96%；而當(dāng)高可信度為0.7，低可信度為0.4時，僅剩傾向度為1.0與傾向度為0.1，二者比例為97%∶3%，如圖8所示。低可信度的值越小，越易產(chǎn)生一方獨(dú)大的現(xiàn)象。

當(dāng)可信度差為0.4。當(dāng)高可信度為0.6，低可信度為0.2時，只有傾向度為1.0的支持者，比例為100%；當(dāng)高可信度為0.7，低可信度為0.3時，出現(xiàn)了零星的0.5、0.6傾向度留存，傾向度為1.0的支持者比例為96%；當(dāng)高可信度為0.8，低可信度為0.4時，僅剩傾向度為1.0與傾向度為0.1，二者比例為97%∶3%；當(dāng)?shù)涂尚哦戎档陀?.2時，便會出現(xiàn)一方獨(dú)大的現(xiàn)象，如圖9所示。

當(dāng)可信度差為0.5。當(dāng)?shù)涂尚哦鹊陀?.2時，均出現(xiàn)了極化現(xiàn)象；當(dāng)高可信度為0.8，低可信度為0.3時，出現(xiàn)了零星的0.5、0.6傾向度留存，傾向度為1.0的支持者比例為96%；當(dāng)高可信度為0.9，低可信度為0.4時，僅剩傾向度為1.0與傾向度為0.1，二者比例為97%∶3%，如圖10所示。

當(dāng)可信度差為0.6。當(dāng)?shù)涂尚哦鹊陀?.2時，均出現(xiàn)了極化現(xiàn)象；當(dāng)高可信度為0.9，低可信度為0.3時，仍有傾向度為0.5、0.6的零星留存，剩下的傾向度為1.0比例為96%，如圖11所示。

當(dāng)可信度差為0.7。當(dāng)高可信度為0.9，低可信度為0.2時，只有傾向度為1.0的支持者，比例為100%，同之前情況一樣，出現(xiàn)極化現(xiàn)象，如圖12所示。

綜上可以看出，經(jīng)過500次演化后，個體的傾向度均集中于某一個或兩個狀態(tài)。出于對交互對方的信任度，個體的傾向度變化相對于初始設(shè)置值是十分明顯的。若一方觀點(diǎn)的平均可信度較高，其反對個體的數(shù)量會逐步減少，二者趨向兩個極端，個體的傾向度分別也會逐漸向1.0與0.1靠攏。而且高、低可信度的差值越大，這種轉(zhuǎn)換效率越快；當(dāng)?shù)涂尚哦认嗤瑫r，高可信度值越高，極化現(xiàn)象越明顯；初始情況下處于某一觀點(diǎn)狀態(tài)的個體擁有更高的可信度，在系統(tǒng)演化過程中，具有較高可信度的個體，不僅使得本來持有正向觀點(diǎn)的個體的傾向性更加傾向于正向，使其變得更加極端，而且還說服了本來持有反對意見的個體，使得反對個體改變自己的觀點(diǎn)，使其轉(zhuǎn)變?yōu)橹С謧€體，最終呈現(xiàn)了一個觀點(diǎn)的終態(tài)?？梢姡瑩碛休^高可信度的個體能夠影響別人，讓其他個體向其靠攏，并不斷吸引其他個體加入，而且，處于同一意見的個體之間不斷交互加強(qiáng)彼此的觀點(diǎn)傾向度，從而使得其傾向性越發(fā)極端化。高可信度個體推動了群體極化現(xiàn)象的發(fā)生。而當(dāng)?shù)涂尚哦戎档陀?.2時，就會出現(xiàn)極化現(xiàn)象；低可信度的制約作用同樣明顯。

4基于個體可信度的群體極化干預(yù)策略

網(wǎng)絡(luò)社交平臺的輿論需要有效的監(jiān)控，防止惡意信息污染整個網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，擾亂公眾視聽。為了避免群體極化現(xiàn)象的發(fā)生，要從網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)人兩個角度進(jìn)行監(jiān)管。

4.1自由的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境要抑制不當(dāng)言論的形成

網(wǎng)絡(luò)中的個體觀點(diǎn)最初都是呈現(xiàn)分散狀態(tài)，隨著輿論熱度的提高，輿論不斷地演化，使得持中立觀點(diǎn)的個體逐漸減少，支持、反對觀點(diǎn)的個體呈現(xiàn)分極化的趨勢。網(wǎng)民的觀點(diǎn)會隨著高可信度（ρj=0.7-0.9）、低可信度（ρj=0.2-0.4）兩種輿論的引導(dǎo)，最終高可信度的人群擁有絕大部分力量，持相同觀點(diǎn)的個體聚集成群體的速度更快，交互中強(qiáng)化自己的觀點(diǎn)，進(jìn)而同化對立觀點(diǎn)，使得群體分化明顯。在網(wǎng)站方面也要加大控制群體極化的力度。聚集在某一貼吧、論壇的網(wǎng)民會自由的表達(dá)自己的觀點(diǎn)，也更容易在該網(wǎng)站上找到更多和他們的想法有共同點(diǎn)的言論，相互聯(lián)系在一起，越發(fā)堅(jiān)定自己的觀點(diǎn)，逐漸變得更加大膽。杭家蓓[18]也指出 “原創(chuàng)帖”比“轉(zhuǎn)帖”更容易出現(xiàn)態(tài)度極化。因此一些熱門的社交媒體平臺，微信、微博、貼吧、社區(qū)等要加大對不當(dāng)言論的監(jiān)管，網(wǎng)民的從眾性也是輿論演進(jìn)中不可忽略的因素[19]，同時要積極引導(dǎo)正向輿論。網(wǎng)站中個體的正面能動性越高，使得極端主義越無生存環(huán)境[5]。政府機(jī)構(gòu)、主流媒體（高可信度（ρj=0.7-0.9））也要發(fā)揮主觀能動性，積極引導(dǎo)正面言論，對不實(shí)信息、不當(dāng)言論及時進(jìn)行辟謠與糾正，凈化輿論空間。

4.2“網(wǎng)絡(luò)紅人”要做出表率，引導(dǎo)正確輿論走向

郭勇陳，沈洋，馬靜[20]認(rèn)為，意見領(lǐng)袖理論適用于網(wǎng)絡(luò)論壇環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)論壇中“意見領(lǐng)袖”對事件的關(guān)注可以明顯延長輿情事件的存在時間?！熬W(wǎng)絡(luò)紅人”在社交平臺上擁有超高人氣，他們的帖子、微博等有百萬級至千萬級的點(diǎn)擊量與轉(zhuǎn)發(fā)（轉(zhuǎn)帖）量，這些高可信度（ρj=0.7-0.9）人群的言論被無限的傳播，相對于那些低可信度（值低于0.2）的人群的言論，產(chǎn)生壓倒性觀點(diǎn)，影響作用不可估量，高可信度個體推動了群體極化現(xiàn)象的發(fā)生。而且高、低可信度的差值越大，使得輿論的轉(zhuǎn)換效率越快。對于普通的網(wǎng)民其可信度差別不大，值都比較低，而“網(wǎng)絡(luò)紅人”他們的高可信度值越高，極化現(xiàn)象越明顯。擁有較高可信度的個體能夠影響別人，讓其他個體向其靠攏，并不斷吸引其他個體加入，而且處于同一意見的個體之間不斷交互加強(qiáng)彼此的觀點(diǎn)傾向度，從而使得其傾向性越發(fā)極端化。例如在最近的某明星離婚事件中，輿論在3天內(nèi)爆發(fā)，傳播速度極快，群體分化嚴(yán)重，便出現(xiàn)了一邊倒的現(xiàn)象。任立肖，張亮，張春莉[21]也證實(shí)了逐漸不斷地改變意見領(lǐng)袖意見值，能比較有效引導(dǎo)輿情傳播。讓這些高可信度的人群能夠正面引導(dǎo)輿論走向，使一些負(fù)面極端言論沒有生存環(huán)境。

4.3沉默網(wǎng)民要積極、理性地表達(dá)自己，規(guī)范自己的言論低可信度多次演化會出現(xiàn)分散、消亡的現(xiàn)象。也就是說網(wǎng)絡(luò)中一些群眾傾向于發(fā)泄自己在現(xiàn)實(shí)中受到的不當(dāng)待遇，發(fā)泄自己內(nèi)心的陰暗面，所以常會在網(wǎng)絡(luò)中看到各種謾罵攻擊等黑暗言論，也會出現(xiàn)許多子虛烏有的事件，然而他們的負(fù)面意見得不到大眾的支持，經(jīng)過與其他觀點(diǎn)彼此碰撞，相互辯論，最終被同化、消亡，難以形成輿論。而且這種低可信度（0.2～0.3）的值越低，其被群眾同化的速度越快。低可信度的普通網(wǎng)民，其觀點(diǎn)被關(guān)注的概率低，個體間因不信任，使得個體觀點(diǎn)呈現(xiàn)分散狀態(tài)，容易使得網(wǎng)民只“看”，不“評”，使得一些正面的觀點(diǎn)、言論被淹沒。因此要避免“沉默的螺旋”，激發(fā)那些潛水的群眾勇于表達(dá)自己的正面觀點(diǎn)，逐漸形成更強(qiáng)勢的正面極化力量。例如，在最近的中菲關(guān)系中，很多沉默的群眾表達(dá)了自己的愛國觀點(diǎn)，一些不理性的觀點(diǎn)也在正面觀點(diǎn)的影響下得到了很好的引導(dǎo)。還有一群不能忽視的人群就是學(xué)生，這些人在小范圍內(nèi)形成群體，有極強(qiáng)的傳播作用與極快的事件響應(yīng)速度，因此要積極引導(dǎo)這些同質(zhì)化的網(wǎng)民，利用同伴教育，同伴模范等方式，避免其散播不當(dāng)言論，降低群體極化所帶來的負(fù)面效應(yīng)。

5研究不足與展望

本文的研究視角從基于可信度在個體觀點(diǎn)交互過程中的作用效果，及可信度的差異是否對輿論演化趨勢產(chǎn)生影響而開展了相關(guān)研究。因此，為深刻了解社交媒體網(wǎng)絡(luò)中的個體觀點(diǎn)交互的演化過程，本研究利用了改進(jìn)的CODA模型，并且將模擬個體的交互對象設(shè)置為其周圍4個相鄰的個體。也許現(xiàn)實(shí)的交互情況更復(fù)雜，個體差異性影響了可信度，而可信度往往是個區(qū)間且伴隨輿論演化而動態(tài)改變。故在未來的研究中，將更專注于交互個體的差異性、交互的多元性、可信度的區(qū)間性等因素，使研究結(jié)果更好地反映個體觀點(diǎn)交互的演化趨勢。

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（本文責(zé)任編輯：郭沫含）