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user: 4. 突发事件信息同步传播机理及演化模型 基于上述构建的突发事件信息传播簇结构网络和信息同步传播演化模型，为进一步分析信息传播过程中同步化现象的演变规律，采用模拟仿真的方法分析簇结构网络以及传播主体观点变化率等关键参数对信息同步传播过程的影响。 4.1. 网络耦合强度影响分析 现实中传播主体的观点倾向性难以把握，假设ω服从 正态分布，即 ，在模拟实验中随机产生，形成 维矩阵。 时刻，传播网络中任意个体观点 ，且假定传播主体观点是一个连续随机变量，服从 均匀分布。其他实验参数设置如下：网络规模 、节点连接外部簇概率 、耦合强度 、有界信任水平 、仿真时间步 、实验次数为5次，最终根据实验结果取平均，具体实验结果如图5、图6和图7所示。 由图5(a)，初始网络中传播主体观点较为接近，但随时间推移，网络中传播主体的观点逐渐分化成6类，与传播网络中的6个簇结构相对应；传播网络中簇内信息传播主体的行为趋于同步，而簇间却很难实现完全同步，即整体上表现为信息传播网络行为的局部同步。由图5(b)，传播网络中传播主体的观点变化率经过一段时间波动后最终趋于各自的观点变化率(OCR)，并没有趋于统一的观点变化率。可见，在上述参数下，突发事件信息传播网络很难实现完全同步。 图6对比分析了突发事件爆发始末两个时间段的信息传播主体观点分布情况。图6(a1)和图6(a2)显示了突发事件爆发后传播网络中各子簇的观点从开始的分散传播到最终实现各子簇内部的一致性趋同。图6(b1)和图6(b2)描述了传播主体的观点变化率会在一定概率范围内改变，但簇内主体观点变化率没有趋于 图2. 网络中各节点度的大小分布图 图3. 网络中节点度的概率分布 图4. 突发事件信息传播网络簇结构划分树状图 图5. 信息传播主体观点变化率随时间演变 图6. 突发事件爆发前后信息传播主体观点分布 图7. 突发事件信息传播网络同步序参量变化 完全同步。图7描述了簇结构网络下突发事件信息同步传播程度的序参量变化情况。由图可见，在突发事件爆发后的期初阶段，序参量迅速增加，之后立即处于波动状态；R值较小说明信息传播系统中各主体传播行为没有形成内在的一致性趋同。 在上述实验参数设定的基础上，分别研究 和 时传播主体观点变化特征以及传播网络同步行为演变过程，实验结果如图8和图9所示。 图8描述了网络耦合强度 时突发事件信息同步传播及演化过程。由图8(a)可见，随着网络耦合强度增加，网络节点相互作用力增大，传播主体的观点开始往同一方向聚集，但由于网络的簇结构特征使得网络很难达到完全一致性。但由图8(b)和图8(d)可见，传播主体的观点变化率在经过一段时间演变后最终趋于一致，即实现全局相位同步。由图8(c)所示，传播网络同步序参量R值比 时明显增大，说明此时传播网络中绝大部分节点都处于一致性状态，系统比较有序。 图9描述了网络耦合强度 时的突发事件信息传播主体观点演变情况。由图可见，当进一步增强网络传播主体间的耦合作用时，各传播主体观点的改变速率极易趋同。图9(b)中的序参量R值迅速增加并趋于稳定，其稳态值明显大于网络耦合强度 时的值，说明此时信息传播网络系统具有更高的同步化能力。 由上可见，具有簇结构的突发事件信息传播网络中传播主体的观点变化以及主体观点变化率的同步水平与网络耦合强度呈现出一定程度的正比关系。在网络规模、子簇个数、有界信任水平等参数不变条件下，增加网络耦合强度，有利于提高网络的同步能力；降低耦合强度，有利于降低网络同步能力。 4.2. 网络拓扑结构影响分析 具有簇结构信息传播网络对信息传播过程具有直接作用。因此，在上述研究的基础上，进一步研究信息传播网络的簇结构以及簇内和簇间连接数的差异性对信息传播同步化过程的影响。在其他参数不变的条件下，通过改变传播网络规模来比较信息同步传播过程特征。实验参数设置如下：网络规模 、节点连接外部簇概率 、耦合强度 、子簇个数 、有界信任水平 、仿真时间步 、试验次数5次，最终根据实验结果取平均，实验结果如图10、图11和图12所示。 图10描述了三种不同网络规模水平下信息同步传播行为的演进过程。由图10，三种网络规模的序参量 值在初始时间段的变化基本相同，随后网络规模 的序参量R值迅速上升，很快达到最高点并趋于稳定；网络规模 和 的网络也随后逐渐趋于稳定。整体上，三种不同网络规模下的序参量R值呈现 。由此可见，网络规模影响信息传播同步化过程；随着传播网络规模增大，网络不稳定性增强，任一节点对非邻居节点的间接影响力也逐渐减弱，导致信息传播网络的同步化水平趋弱。 考虑到信息传播网络的簇结构特征，在上述分析的基础上，通过改变簇网络中子簇的数量和簇间节点连接概率，分别设定子簇个数 和簇间节点连接概率 ，模拟仿真网络规模 条件下上述两类因素对突发事件信息同步传播过程的影响，如图11和图12所示。 由图11可见，随着传播网络中子簇个数增加，信息传播同步能力逐渐减弱，即 。但当网络规模不变，子簇个数超过某一临界时，信息传播网络的整体同步能力反而有一定程度的提升，即 。究其原因在于，过多的细分子簇，使得网络模块性减弱，从而导致网络整体和簇内部的同步传播行为趋于一致。 由图12，增加网络簇间连接概率可以提高网络的整体同步化水平，具有簇结构的突发事件信息传播网络的整体同步能力随着簇间连接数的增加而逐渐增大，即 。 图8. 簇结构网络的突发事件信息同步传播及演化过程(c = 8) 图9. 簇结构网络的突发事件信息同步传播及演化过程(c = 10) 图10. 三种不同网络规模下信息同步传播演化过程 图11. 不同子簇规模的影响效应分析 图12. 不同簇间连接概率的影响 4.3. 主体信任水平影响分析 传播主体间的信任水平一定程度上也反映了传播主体间的影响力，文中采用 来衡量传播主体间的有界信任水平，分析其对信息传播同步行为的影响。实验参数设置如下：网络规模 、连接外部簇的概率 、耦合强度 、仿真时间 、分别取信任水平测度变量 ，实验结果如图13所示。 由图13，不同信任水平下信息传播同步化过程呈现出一定程度的差异性。当 时，传播网络中各主体的信息传播状态波动性较小，传播网络的同步化能力较强；随着 值增大，传播主体间的信任水平逐渐降低，网络的同步化能力逐渐减弱。实验结果表明，现实社会网络中个体信任水平较高时，网络中信息传播主体的观点容易趋于一致，网络同步化性也较强。这也说明，具有相同文化背景、从事相似职业或有着相近受教育程度主体间的信任水平较高，这导致对突发事件信息传播容易形成一致性意见，能够有效避免虚假信息在群体间的扩散。因而，针对具有簇结构网络特征的突发事件信息传播问题，同一簇内节点之间更加容易趋于同步，不同簇之间的同步化能力相对较弱。 4.4. 主体初始观点影响分析 考虑到突发事件爆发初期各传播主体初始观点间的差异性，对信息传播过程必然产生不同程度的影响，为此研究簇结构网络中传播主体的初始观点分布对信息同步传播的影响。以上述构建的网络结构和 图13. 不同信任水平下突发事件信息传播同步化水平对比分析 信息传播演化模型为基础，设置实验参数如下：网络规模 、连接外部簇的概率 、子簇个数 、耦合强度 、个体信任水平 、仿真时间 。实验初始随机选择3个子簇并设置其观点初始值为 内的随机数，设置剩下3个子簇的观点初始值为 内的随机数。若传播主体的初始观点值被随机设定为−2或2，则假定该传播主体为所属簇中的观点领袖，则其在网络中的权重较为明显。实验结果如图14和图15所示。 图14描述了传播主体初始观点不同分布条件下的信息传播演进过程。由图14，信息传播网络中主体观点演变过程呈现截然相反的趋势，信息传播网络中的簇结构逐渐合并成两个更大的簇结构分布，与信息传播同步化的稳态一致；整体上，簇间观点对立，簇内观点趋同，信息传播网络系统难以形成意见的完全一致性。 进一步，通过调节初始时刻个体观点认同差异的比例，信息传播网络的最终行为状态也呈现出极大的差异性，如图15所示。由图15(a)，随着网络中持负面观点的主体数量增加，所有簇的主体观点最终朝着悲观方向发展，网络中负面信息蔓延，当舆论和谣言等信息传播同步化后，极易造成群体性社会事件发生。相反，如果在突发爆发的初始时刻，若能有效利用信息传播中的“首映效应”，引导传播主体积极面对事件的存在和发展，可以提高监管部门的应急管理能力，防止谣言的同步化传播，具体演变过程如图15(b)所示。