基于元胞自动机的网络谣言传播仿真研究

总结了事件先行、相互推动、无中生有和刻意制造4类传播模式。根据传播阶段，兰月新等进一步指出突发事件网络舆情的爆发期多是谣言滋生的高峰期，而互联网加大了预测性谣言的扩散速度，以及产生群体恐慌。在新媒体环境下，胡婷婷指出网络谣言具有传播主体匿名性、传播内容随意性、传播速度的即时性和传播范围的广泛性共4个方面特征。

鉴于网络谣言传播的危害性，网络谣言传播模型日益成为学界关注的热点问题。网络谣言传播模型研究源于Dalev和Kendall提出的DK模型，该模型根据网络谣言散步和病毒扩散的相似性，将种群内个体基本的状态分为：易染状态（Susceptible）、感染状态（Infected）和恢复状态（Recovered），并利用传染病的微分动力学方程建立的宏观数学模型。随着多学科实证方法的引入，网络谣言传播模型研究演化为两个主要方向：

1）在改进DK模型基础上进行仿真研究。Isham等在网络谣言传播模型中增加了度关联函数，并且通过数值计算分析了网络拓扑结构对传谣行为的影响。朱张祥和刘咏梅引入社会加强正向效应，提出了在线社交网络谣言传播改进模型，并结合复杂网络理论建立了考虑聚类系数可变的无标度网络环境进行仿真研究。李仕争等针对网络谣言的非线性等特征，构建移动社交网络谣言演化系统动力学模型，并从网民、事件本身、移动社交平台和政府作用角度对网络谣言热度进行灵敏度分析。张志花等_9J在ISR的基础上分析传播领袖特征对网络谣言传播的影响，并认为唤醒传播者的机制使得谣言的最终影响力增大。

2）以特定的网络谣言事件为案例展开相应的实证分析。刘金荣以2012年突发事件“蓟县大火”为实证研究对象，探讨了谣言传播的网络结构、路径、速度及范围等问题，提出通过引导和控制网络中的关键传播节点来改变网络中心度、聚类系数和可达性数据。赵金楼和成俊会以2013年“4.20四川雅安地震”为例，并基于微博节点关系矩阵对网络谣言传播网络整体结构、角色与位置结构进行测量，结果发现媒体用户、政府用户、地震经历者以及积极参与救援者具有显著的传播能力。李昊青对2012年国内“十大网络谣言”进行比照分析发现，网络谣言的演化动力主要源于网络受众的信息行为，以及网络环境与现实社会的不断信息与能量交互过程。除上述两个主要方向外，也有部分学者根据大多数人对网络谣言的最终态度更易受周围人际关系影响的事实，建立关于元胞自动机的传播模型。戴建华和杭家蓓在元胞自动机的基础上，引入观点倾向度和倔强度两个模糊变量，提出模糊规则下关于网络舆论的元胞自动机传播模型。

2基于元胞自动机的网络谣言传播模型构建

2.1元胞自动机用于网络谣言传播的适用性

纵观国内外网络谣言传播成果可知，随着舆情传播研究和自然科学之间的界限逐渐模糊，仿真模拟技术已经成为研究网络谣言传播成为重要手段之一，而具体模型形式的选择取决于研究人员对传播网络性质的认知和研究视角的选择。其中，以复杂网络和系统动力学为代表的模型能动态描述个体之间的“相互感染”，而不能完全定义现实生活中的社會关系网络；以社会网络为代表的模型虽能弥补前者不足，却无法模拟整个传播活动的动态过程。综合以上考虑，采用元胞自动机能弥补以上两种方法的缺陷。需要注意的是，目前利用元胞自动机展开传播问题的研究主要是通过构建不同的状态转换规则，重点分析个体心理特征对网络谣言传播的影响，而个体所在网络的社会地位、个体之间的关系紧密程度以及网络结构等因素的作用缺乏深入考虑。事实上，由于网络谣言传播属于社交活动，传谣者的行为无法离开其所在群体而单独存在。因此，结合传谣行为的社会性和已有研究不足，采用元胞自动机这种“自下而上”的复杂系统建模方式分析谣言在散播期涌现的情况，并以社会网络的视角探索网络谣言的传播规律是合适的。

2.2模型介绍

元胞自动机（Cellular Automata，CA）由冯·诺依曼（Yon Netunann）在计算机上模拟生物繁殖提出的一种离散数学模型，具有物理图像清晰、完全并行、无截断误差等优点，成为近年来探索非线性复杂系统的有力工具。元胞自动机可以利用大量元胞在简单的规则下的并行演化来模拟复杂而丰富的宏观现象，故它已经广泛地应用于技术扩散、知识共享、城市用地扩张等领域。

2.3模型构建

1）元胞及状态：每个一个元胞代表单个网民；每个元胞存在两种状态：1或0，其中1代表传播谣言，0代表不传播谣言

2）元胞空问：代表网民所在群体的关系网络，用15×15正方形网格表示。

3）邻居形式：本文采用Von Neumann邻居形式，即与待分析元胞上、下、左、右相邻的4个元胞构成相应的邻居，其数学表达式如下：

在构建模型的基础上，选择相应的初始点在状态演化规则下运行，依次观察不传播网络谣言总人数在时间序列中的变化趋势。

3数值模拟及结果分析

作为一种典型的社会现象，网络谣言也是社会交流的一种重要形式。因此，在构建元胞自动机模型的基础上，依照社会网络分析中对网络特征的描述，分别从中心度、关系强度和网络结构三方面对网络谣言传播进行模拟仿真。

3.1中心度仿真与分析

在元胞空间中，网民的中心度可以通过单个网格和中心点（8，8）距离的远近进行表示。因此，本节假定网络群体内只有一个网民不传播谣言，并分别从绝对中心点（8，8）、相对中心点（10，10）、绝对边缘点（1，1）和相对边缘点（1，8）4个位置进行模拟。

1）当不传播谣言的网民位于整个网络的绝对中心点时，除元胞（7，7）取0外，其余所有元胞的状态均为l。随着仿真时间的推进，元胞空间在第13次运算后，不传播网络谣言总人数呈现出在123和124之间反复交替的周期性均衡状态。

2）当不传播网络谣言的网民位于相对中心点时，元胞空间在第17次运算后，出现相同的周期均衡状态。

3）当不传播网络谣言的网民位于绝对边缘点时，元胞空间在第27次运算后，也出现周期均衡状态。

4）当不传播网络谣言的网民位于相对边缘点时，元胞空间在第20次运算后，出现周期均衡状态。

综上所述，当初始条件为只有一个网民不传播网络谣言时，中心度影响的统计结果如图2所示。

由以上分析可得出结论：网民在其所在群体中的地位和网络谣言的传播行为呈正相关。具体地讲：①网民的社会地位和整体网络谣言传播的效率呈正相关。将实现周期均衡的时间从小到大排序，影响网络谣言传播效率的中心度依次为绝对中心点、相对中心点、相对边缘点、绝对边缘点。②网民的社会地位与其对整体网络谣言传播行为的影响呈正相关。在实现周期型均衡状态前的每个时间节点中，处于网络群体中的核心成员（绝对中心点和相对中心点）对网络谣言传播行为的影响力显著于边缘位置（绝对边缘点和相对边缘点）的参与人。

3.2关系强度仿真与分析

在元胞空间中，网民之间的关系强度可以通过元胞和其周围其他元胞的关系进行描述。由于传播模型采用了Von Neumann邻居形式，故要演化的元胞與其直接相连的东、西、南、北的元胞均构成强关系，与其间接相连的东南、东北、西南、西北的元胞均构成弱关系。为了模拟关系强度的影响，本节假定网络群体内只有两个网民不传播网络谣言，并以绝对中心点（8，8）、相对边缘点（1，8）和绝对边缘点（1，1）为初始点，构建相应的强、弱关系。

1）绝对中心点（8，8）和（8，9）构成强关系且状态为O，其余元胞状态为1。元胞空间在第14次运算后，网络群体中所有的网民都不传播谣言；（8，8）和（9，9）构成弱关系且状态为0，其余元胞状态为l，元胞空间在第13次运算后，出现上节中相同的周期均衡状态。

2）相对边缘点（1，8）和（1，9）构成强关系且状态为0，其余元胞状态为1。元胞空间在第21次运算后，网络群体中所有的网民都不传播谣言；（1，8）和（2，9）构成弱关系且状态为0，其余元胞状态为1，元胞空间在第20次运算后，出现上述的周期均衡状态。

3）绝对边缘点（1，1）和（1，2）构成强关系且状态为O，其余元胞状态为1。元胞空间在第27次运算后，网络群体中所有的网民都不传播谣言；（1，1）和（2，2）构成弱关系且状态为0，其余元胞状态为1，元胞空间在第25次运算后，出现相同的周期均衡状态。

综上所述，当初始条件为只有两个网民不传播谣言时，关系强度影响的统计结果如图3所示。

由以上分析可以得出结论：在网络群体中网民之间的关系强度和网络谣言传播显著相关。具体地讲：①关系强度和网络谣言的传播范围正相关。由于网民之间的信任感更容易在网络中引起传受双方主动地传递和搜寻信息，因此，无论初始点是否位于中心位置，强关系最终都会受影响网络中所有人的传播行为。②关系强度对传播范围影响的效率和网民的中心度正相关。无论关系强弱，将实现两类均衡的时间分别从小到大排序，则相应的初始点位置依次均为：绝对中心点、相对边缘点和绝对边缘点；③弱关系比强关系更适合充当在不同群体之间传播信息的桥梁。由图3可知，通过弱关系进行网络谣言传播的特定群体达到相应均衡的时间比通过强关系的要短，这部分地体现了弱关系在传播效率中的优势。

3.3关网络结构仿真与分析

在关系强度的作用下，网民之间形成了不同类型的关系网络，其复杂性主要表现为网络结构呈现出无标度和小世界等拓扑结构的特性，目前基本的拓扑结构包括：星状拓扑、环形拓扑和树形拓扑。本节假定组成特定拓扑结构的若干网民不传播网络谣言，具体的模拟过程如下：

1）星状结构Ⅰ。令网格（8，8）、（7，7）、（9，9）、（7，9）和（9，7）的状态为0，其他元胞状态为1。元胞空问在第11次运算后，出现周期均衡状态。

2）星状结构Ⅱ。令网格（8，8）、（8，7）、（8，9）、（7，8）和（9，8）的状态为0，其他元胞状态为1。元胞空间在第13次运算后，网络群体中所有的网民都不传播谣言。

3）环状结构。令网格（8，8）、（8，9）、（9，8）和（9，9）的状态为0，其他元胞状态为1。元胞空间在第14次运算后，网络群体中所有的网民都不传播谣言。

4）树状结构。令网格（8，8）、（9，7）、（9，9）、（10，6）、（10，8）和（10，10）的状态为0，其他元胞状态为1。元胞空间在第13次运算后，出现周期均衡状态。

综上所述，当初始条件为特定网络结构中的网民不传播网络谣言时，则其影响的统计结果如图4所示。

由以上分析可以得出结论：无论类型是否相同，网络结构体现出的密度大小与网络谣言传播的范围呈正相关。按照本节对网络结构的设定，网络密度对群体内谣言传播的影响力源于网民之间的关系强度。当关系网络中的大部分網民和其他网友存在强关系时，网络密度一般会较大，而网络谣言的传播范围也越广。

4应对网络谣言传播的策略与建议

近年来，网络谣言不仅严重影响个人、组织和政府的公共形象，更严重的是谣言传播可能导致公共突发事件的发生，从社会范围内引起不必要的恐慌。根据元胞自动机网络谣言传播模型的仿真结果，提出以下防止网络谣言扩散的策略和建议。

4.1利用意见领袖引导网民

在谣言传播网络结构中，中心度较高的网民通常是网络中的意见领袖，他们构成了网络信息通路中的重要节点，有着举足轻重的作用。因此，利用意见领袖强化主流言论，孤立非主流言论的方法可以用来控制网络谣言的传播。为充分利用意见领袖的作用，政府及互联网信息管理部门需要建立大数据监测中心，制定一套有效识别意见领袖的原则和方法，实现从微博、微信、自媒体频道多渠道监控关于网络谣言的文字、图片和视频。同时，作为传播源头，需要加强意见领袖自身的社会责任，避免出现因为商业利益或其他利己动机而掩盖事实真相。

4.2以信治谣

在网络谣言传播之初，涉事组织应主动寻求政府和互联网信息管理部门的配合，利用政府公信力应该第一时间对谣言事件予以回应。同时，通过公开、透明的方式，比如：搭建供公众讨论的网络平台，将真实的信息、谣言中的破绽以及整个事件处理过程全部向网民披露，打消网民对事件的好奇心，从而减少通过强、弱关系传谣的可能性。

4.3利用法规约束网民行为

利用法律规范网民在虚拟社会中的信息行为，从整体上降低网络谣言的传播规模。具体地讲：一方面，对于具有社会影响力的网络群体，需要加强舆情监测，争取在网络谣言扩散前，挖掘并处理造谣者；另一方面，对传谣行为制定明确的惩罚措施，从而减少传谣的参与人数，增加网民对小道消息的批判能力和理性的分析能力。

5结语

元胞自动机以个体状态和交互规则简单的优势为研究网络谣言的传播提供了一种可行的方法。本文借助该模型，尝试从中心度、关系强度和网络结构三方面对网络谣言传播进行计算机仿真，并得到了符合现实情况的结论：①网民在网络群体中的社会地位不仅和整体网络谣言传播的效率正相关，还与其对整体传播行为的影响呈正相关；②关系强度和中心度对网络谣言的传播范围共同产生正向影响；③网络密度和网络谣言的传播范围呈正相关。

由于问题本身的复杂性，利用元胞自动机对网络谣言传播进行仿真研究的后续工作仍存在拓展空间。首先，为了缩小模型和真实的传播情况之间的差距，在建模时可引入相信概率、遗忘概率等因素进一步分析网民在传谣行为中体现出的特征。其次，在结合基本拓扑结构的基础上，通过构建更加复杂的混合结构来尽可能还原现实网络结构的真实情况，向探讨传谣现象中的群体行为提供理论依据。

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