网络同步演化分析：老虎伤人事件舆情在优化网络下的效果实证

根据3.2节对同步演化网络结构的研究，本部分对初始化网络进行优化，以优化后的网络结构对老虎伤人事件进行仿真模拟，除网络结构不同外，其余所有参数都相同。结果如图3-17所示，可以发现，老虎伤人事件在同步达成上的效率有较为明显的提升。对该网络结构进行分析，得到该网络的平均最短路径长度为3.708、平均聚类系数为0.0889、度分布的方差为8.07。在调整网络结构之后，整个系统达到同步的速度明显加快，这说明网络结构的变动直接影响同步演化的效果。而通过优化前后的数据对比发现，网络结构优化前后都达到了同步效果，但是显然优化后的网络达到同步的时间更短，优化后平均最短路径长度、平均聚类系数及度分布的方差数值都有所减少，这表示该网络在缩短距离的同时，分布更加均匀，从而利于网络同步的达成。

图3-17　优化后态度值同步演化图

上述通过优化网络结构提高同步程度和效率的研究普遍适用于诸如市场销售和广告投入的同步、产品推广和消费者接受程度的同步等。

而很多情况下舆情同步发酵易造成社会不安定因素的产生，例如当年的抢盐事件、抢蜡烛事件，都对整个社会、市场经济造成了很大的影响，甚至一度使民众产生恐慌，造成社会的不安定。因而面对此类事件，相关部门的措施都是对同步行为进行干预，从而防止同步行为的产生对社会造成不利影响。本章针对老虎伤人事件，通过调整网络结构，创建不易于形成同步的网络结构，使得网络平均距离较大的同时，分布也不均匀。本章的做法是通过计算找出网络中使网络平均距离变短的关键连接，并切断连线，将其中一个节点以不同的概率连接到不同度的节点上（节点的度越高，被连接的概率越大），以此来增加网络的平均最短距离，同时控制聚类系数和度分布的方差，从而阻止同步现象的产生，或延迟同步到达的时间和缩短同步持续的时间，结果如图3-18所示。显然调整网络结构之后，网络的同步性能急速下降，完全没有达到同步的趋势。该网络结构的参数，即平均最短路径长度为4.93、聚类系数为0.352、度分布的方差为2.85。(www.xing528.com)

图3-18　态度值同步演化图

综上所述，在不同规模的网络下，一定存在利于同步现象产生的网络结构，以这个网络结构对应的平均最短路径长度、聚类系数及度分布的方差为基准，在积极事件产生时，可以对初始网络进行模拟仿真，预测事件最终的同步效果，再通过优化网络结构使同步程度增强及同步持续时间延长。而本章最主要的贡献是：通过同步演化的效果来决定是否采取优化手段，同时以优化手段来不断提升演化效果，即可以在某一事件发生之后，通过搜集事件涉及的网络分布、群体初始态度等信息，进行同步演化，实现事前预测。根据演化的效果，更为精确地找出关键节点，进行更有目的性的操作，从而控制事件发展的同步性。例如：在“双十一”购物节时，商家完全可以根据前期已有的消费网络关系、广告的投入及消费者前期的举措，实现对同步效果的演化和网络结构的优化。而后期商家可以根据演化结果有针对性地进行投入和规划。在现实中，积极构建最短路径已成为商家在构建营销网络时的主要目标。“双十一”平台方在造势期就以组群瓜分红包的形式将“双十一”消费网络中个体之间的距离拉近，使原本没有直接关联的消费个体，通过各自的朋友以群的形式产生了关联，极其有效地使“双十一”的宣传和关注度达到了同步效果，使营销资金的投入和“双十一”当天的销售额达到同步，这是非常有效的通过缩短个体间距离促使群体同步的手段。不仅在中国如此，在美国等西方国家，以FaceBook为首的社交网站，以及一些专门的“社交+购物”的网站和工具，比如Buzzillion，Crowdstorm，JustBoughtIt！，Kaboodle，OSOYOU，MyDeco等也大大拉近了消费者之间的距离。消费者可以通过这类网站共享他们的经验，无论是好的还是坏的，也可以寻求更多的帮助和建议，以及如何处理一些特殊情况。例如：每年感恩节之后的“黑色星期五”是西方最大的购物盛宴，自社交网络开始流行以来，每年的“黑色星期五”前夕，这些网络平台都会利用一些方式聚合消费终端，延长同步时间，比如商家在社交网络的Banner发布简介广告，消费者通过群和好友的方式分享购物信息，商家利用名人和粉丝提高消费者对产品的关注程度，以及利用虚拟市场让消费者推广市场信息，等等。

而针对某些极端事件，监管部门往往希望抑制群体同步行为的发生，同样可以在初期孕育过程中对事件做一个演化分析，再在仿真分析的基础上对网络中已有的节点进行攻击，显然，在一般情况下，越早进入的节点具有的影响力越大。这里所说的攻击节点和较多论文中所说的不同点在于：本章经过仿真实验模拟，在结果的输出上更具科学性和目的性。