■ 武汉理工大学管理学院 张炜南
随着网络社会建设的持续推进，更多网民以网络为载体、社交媒体为平台传播信息，信息的传播进入历史上最自由最高效的阶段。网民享受信息传播便利的同时，互联网也成为虚假信息的重要传播途径，激进且负面的虚假信息扰乱人们的日常生活、阻碍经济发展、破坏社会稳定，已成为当下全球性难题。近年来，我国境内的虚假信息，比如：“肉松是由棉花做的”、“江西九江浔阳区 6.9 级地震”、“病毒猪肉已流入市场”等，在网络上的传播给公众带来恐慌，严重影响社会的稳定。因此，研究网络虚假信息传播规律，对有针对性地制定网络虚假信息控制策略、提升网络治理能力等具有重要现实意义。
近年来，针对网络虚假信息传播、应对策略等相关研究逐步引发关注和重视。祁凯等在政府惩罚机制存在和缺失两种情况下分析正确信息传播者与虚假信息传播者的博弈关系，基于演化博弈理论分析网民群体网络舆论的演化规律，得出网民群体中正确信息传播者与虚假信息传播者的初始状态对舆论演化起到重要的作用。吴尤可从社交网络技术视角对虚假信息源头追溯进行了研究，相关研究在锁定一个小范围的疑似源头节点集后，利用极大似然法估计来对疑似源头节点进行检查，从而找到虚假信息的源头。魏芳芳在进化博弈复制动态分析方法的基础上建立了网络虚假信息中“政府-企业-公民”三者博弈模型，研究了各参与主体不同情况下的稳定性策略。
上述研究从社交媒介入手对网络虚假信息的传播趋势及应对策略进行分析，但针对网络虚假信息传播影响因素的研究较少。针对此情况，本文将目标设定为征挖掘网络虚假信息传播的影响因素，以指导网络空间虚假信息治理相关策略，思路如下：通过分析网络虚假信息传播的相关主体建立系统动力学模型，并通过模型仿真深入研究影响网络虚假信息传播的因素，对比分析不同影响因素的作用。
网络虚假信息传播系统动力学建模
系统动力学(System Dynamics, SD)是用来分析处理复杂信息反馈系统的理论工具，从系统的微观结构入手，把回路作为描述系统的基本单元，用因果关系描述系统内各要素之间的关系，用流图描述系统内要素的性质和系统的结构，剖析系统进行建模并用计算机进行模拟分析。运用系统动力学原理对网络虚假信息传播的演化趋势进行模拟仿真，能够有效细分和动态模拟影响网络虚假信息传播的驱动因素，深入挖掘网络虚假信息传播的机理。基于此，分析具体分析传播驱动因素对网络虚假信息的影响，对于制定虚假信息在网络上传播的管理策略具有重要价值。
网络虚假信息传播涉及多个传播主体，而主体的不同特性、主体间的相互影响促使网络虚假信息传播。整体上分析，网络虚假信息传播的驱动因素有网民作用力、网络社会作用力和政府作用力三个主体，分析如下：
1.网民作用力。网民是网络虚假信息传播中驱动因素之一，网络中个体异质性决定着网络网民作用力的大小。基于网民心理特征与网络传播生态等研究，网民作用力与情感距离、信息风险感知和意见领袖有关，分析如下：网民对某事件的关注度越高，表明网民对与该事件相关网络虚假信息的情感距离越小，越容易推动网络虚假信息传播；对所涉及的网络虚假信息传播的驱动力越高，传播行为越频繁。当网民感知传播虚假信息时相对安全自由，即网民的信息风险感知程度较弱时，会积极参与虚假信息传播，反之当网民信息风险感知程度较强时，网民参与虚假信息传播的积极性会下降。意见领袖对网民也存在较大影响，网民容易对意见领袖的言论产生认同从而追随意见领袖，对于网络虚假信息的传播具有推动作用：网络上的意见领袖通过发表、转载等行为将事件呈现在网络社会中，并形成热点话题，影响网民的观点。
2.网络社会作用力。社群团体、组织机构以及媒体等也是网络社会中影响网络虚假信息传播的主体，其中群体极化与社会矛盾是网络社会作用力的集中体现。在群体讨论中，由于所持观点或态度的不同，人们会变得更加激进，从而使不同的观点或态度走向两级，即群体极化。在社会矛盾方面，由于网络社会突破了时间空间的限制，既使得持相同观点或态度的人集聚起来更加容易，又导致分散的敌意更加明确；而社会矛盾的聚集、社会信任的降低，都会使网络社会对网络虚假信息传播的作用力增大。
3.政府作用力。政府职能部门及时关注网络虚假信息的出现和发展，提高政府的网络治理能力，制定相关政策法规，保持信息公开畅通，宣传官方权威消息，可以减少网络虚假信息传播，促使网络环境和谐发展。政府对网络虚假信息传播的作用力影响因素有：信息公开程度和政府反应速度直接影响政府透明度和政府公信力，政府执行力和政策力度能够有效提高政府治理能力。由于各种原因的作用，政府当前主要采取事后处理网络虚假信息的传播，即：当网络虚假信息危害经济安全和社会稳定时，政府才会对虚假信息进行处理。如此，当网络虚假信息传播增加时，会促使政府提升网络治理能力，增加政府透明度，提高政府公信力，以遏制网络虚假信息的传播。因此，政府作用力与网络虚假信息传播形成的负反馈环构成了网络虚假信息传播因果关系中的平衡机制。
基于以上分析，可构建网络虚假信息传播的因果关系回路图，如图1所示。网络虚假信息传播的因果关系回路图中共有 4 个反馈环，其中有 2 个正反馈环，即：“网络虚假信息传播→群体极化→情感距离→网络虚假信息传播”和“网络虚假信息传播→群体极化→信息风险感知→网络虚假信息传播”，2 个负反馈环，即：“网络虚假信息传播→政府治理→网络虚假信息传播”和“网络虚假信息传播→政府信息公开→政府透明度→政府公信力→网络虚假信息传播”。对图 1 说明如下，定性描述各变量的正、负反馈关系分别用“+”和“-”表示；情感距离是指网民个体与网络舆情事件的情感差距，具体表现为网民对网络舆情事件的兴趣程度和关注度；讨论频率是指网民在各个节点上的参与频率，它将直接影响到群体极化的范围和程度。
系统动力学中，因果关系图描述仅能体现反馈结构的基本方面，因属于定性分析而不能反映不同性质变量之间的数学逻辑关系；流图是在因果关系图的基础上对系统更深入、细致的描述，体现量的积累过程，明确系统中存量、流量、复制变量之间的数学关系，以及系统的反馈形式与控制规律.相关概念主要有：存量，又称为状态变量，是系统中随时间连续变化，具有积累作用的变量；流量，又称为速率变量，是反映系统中存量单位变化的流入、流出量；辅助变量，测试系统中除存量、流量之外的其他变量或常量，具有中间计算的辅助作用。基于此，本文在网络虚假信息传播因果关系图的基础上，构建网络虚假信息传播流图，如图 2 所示。在网络虚假信息传播流图中，以网络虚假信息传播作为存量，用来表达网络虚假信息传播的趋势；将网民作用力、网络社会作用力和政府作用力作为流率变量，共同影响网络虚假信息传播的趋势；群体极化、情感距离、社会矛盾、政府执行力、政府治理、政府透明度、政府公信力等为辅助变量。
模型仿真结果分析
1. 数据集与初始状态分析
本文通过“雄安新区系列谣言”构建基础数据集，以新浪指数、百度指数、相关政府网站和人民网等网站作为数据来源，选取 4 月 1 日至 4 月 10 日之间 10 天数据作为研究样本。根据数据分析结果，本文在网络虚假信息传播系统动力学模型中引入意见领袖、信息感知风险、社会矛盾、政府反应速度和政府执行力等五个常量；情感距离、网民作用力、群体极化、网络社会作用力、政府透明度、政府公信力、政府治理和政府作用力等八个变量；关注度、讨论频率、信息公开、政策力度等四个表函数表示的变量；用积分函数表示的网络虚假信息传播。四个表函数表示的变量如表 1 所示，是对数据样本进行数据收集和整理而得到；其余变量如表 2 所示。说明如下：对于常量，本文通过问卷调查和专家打分法确定其值；对于变量表达式中的权重，通过专家打分法和层次分析法[22]获得，如“网络虚假信息传播”，该变量受网络社会作用力、网民作用力和政府作用力 3 个因素的总和影响，利用专家打分法得到这 3 个因素两两比较的判断矩阵，然后利用层次分析法得出各因素的权重。
根据上述模型中的常量值和变量表达式，运用 Vensim PLE 软件进行建模和仿真实验，可得到模型初始状态，如3所示。由图3可知，在网络虚假信息传播的初期阶段，网络虚假信息传播的程度在短时间显著增加；随着讨论热点的形成，大量虚假信息在网络中迅速放大达到顶点；当达到峰值后，网络虚假信息传播开始缓慢下降，有关虚假信息逐渐减少、消退。
2.实验结果与分析
本文共进行“网民作用力在网络虚假信息传播的影响”、“网络社会作用力在网络虚假信息传播的影响”、“政府作用力在网络虚假信息传播的影响”等三次实验。在实验过程中，通过调整网民作用力、网络社会作用力、政府作用力等相关辅助变量，借助系统仿真分析三者变化及三者对网络虚假信息传播的影响，实验结果如下：
（1）在“网民作用力在网络虚假信息传播的影响”中，将意见领袖影响和信息风险感知程度提高 30%，分析网民作用力和网络虚假信息传播的变化。图 4.a 为网民作用力变化，图 4.b 为网络虚假信息传播变化。仿真结果表明，意见领袖影响力推动网络虚假信息的传播；信息风险感知程度的增强，可抑制网络虚假信息的传播，降低网络虚假信息传播范围。
（2）在“网络社会作用力在网络虚假信息传播的影响”中，将社会矛盾程度提高 30%，分析社会作用力对网络虚假信息传播的影响，图 5所示。图 5.a 表示社会矛盾对网络社会作用力的影响，图 5.b 表示社会矛盾对网络社会作用力的影响。仿真结果表明，社会矛盾在网络虚假信息传播的初期对网络社会作用力的影响较大，会激发网络虚假信息传播，通过改善社会矛盾能在一定程度上降低网络虚假信息传播。
（3）在“政府作用力在网络虚假信息传播的影响”中，将政府反应速度和政府执行力分别提高 30%，分析政府作用力和网络虚假信息传播的变化。图 6.a 表示政府作用力影响，图 6.b 表示网络虚假信息传播影响。仿真结果表明，当政府反应速度或者政府执行力的提高，对网络虚假信息有不同程度的减弱但并不明显，政府反应速度较执行力更能提高政府对网络虚假信息传播的控制效果。
结论
本文将系统动力学方法应用于网络虚假信息传播研究中，分析网民作用力、网络社会作用力和政府作用力对网络虚假信息传播的影响。在对各因果关系进行分析的基础上，本文建立了网络虚假信息传播的系统动力学模型，并利用 Vensim PLE 进行了系统仿真。仿真结果表明，网民作用力对网络虚假信息传播的影响力最大，意见领袖和信息风险感知是网民作用力大小的主要原因。实验结果对于制定网络虚假信息传播控制策略具有重要启示，相关结论有（1）培养网络意见领袖，引导网民理性看待问题，（2）健全相关法律法规，提高网民信息风险感知程度，（3）提高人们的生活幸福感，降低社会矛盾的程度，均有助于遏制网 络虚假信息传播、减少网络虚假信息传播。
（本文刊登于《中国信息安全》杂志2018年第9期）
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