网络群体行为对个体收益的影响

前文将个体在接触到信息后的收益分为3部分，即观点表达收益Uo、社会主流收益Us与个体间交互收益Uf。在初始时刻，个体接触到信息后，其观点表达收益Uo会促使个体产生交流的意愿，这种意愿促使个体在下一时刻继续进行交互。但个体间交互收益Uf则根据交互者之间的态度距离不同，会因为观点相近而互相鼓励，也会因为观点相斥而相互争执，因此既会让交互个体获得正向收益，也会产生负向收益。同理，在计算社会主流收益Us时，个体也会因为偏离社会主流观点而产生负向收益。因此，如果个体在每一次交互时获得的收益均为负，那么其会倾向于调整自己的态度值来改变收益，但也可能由于调整态度值后依然获得负向收益而失去对该事件的兴趣，从而完全退出网络。故分析舆情极化现象就必须考虑网络中个体的收益值变化。

（1）异质性偏好对个体收益的影响

本节使用包含600个节点的BA网络，其中3种偏好的个体各占1/3（即均为200），且均匀分布，再通过观察仿真实验，得出3种偏好的个体在网络中所获得收益的区别。图7-20（a）、7-20（c）、7-20（e）表示不同偏好的个体的收益随时间变化的三维图，其中x轴表示交互时间，y轴表示网络中交互的个体，z轴则表示个体在每一时刻通过交互行为增加的收益值；图7-20（b）、7-20（d）、7-20（f）表示3种偏好个体中因收益为负而退出观点交互并成为孤立节点的个数随时间变化的情况。

由图7-20可知，持利他偏好的个体通过交互获得的收益最多；而持公平偏好的个体中成为孤立节点的个数最少。另外，利己偏好个体的收益在初始时刻波动较大，不少个体获得负收益，故出现孤立节点的概率最大。本节通过模拟网络中节点收益变动情况，发现网络中个体收益一直在增加，除个别个体外，网络中大部分个体均可以获得正收益，并可通过调整自身交互策略使得其收益增大，这种交互策略的调整在使得个体增强交互意愿的同时，也使得网络中逐渐出现几个主流意见团体，从而促进极化现象的产生。

图7-20　不同偏好的个体的收益值增长情况及孤立节点数增长情况(www.xing528.com)

（2）3种不同的个体收益对舆情极化的影响

由于个体总收益由个体观点表达收益Uo、社会主流收益Us及个体间交互收益Uf3部分组成，为了分析这3种收益对极化效果的影响，这里分别假设网络中只存在单种收益，观察其舆情演化情况，结果如图7-21所示。图7-21（a）、7-21（d）、7-21（g）为网络中的个体收益值随时间变化的三维图，图7-21（b）、7-21（e）、7-21（h）表示网络中的孤立节点数随时间变化的增长情况，图7-21（c）、7-21（f）、7-21（i）则表示网络中极化率随时间增加的增长情况。

图7-21　不同偏号构成网络收益值增长情况、孤立节点数增长情况及极化率图

由图7-21（a）—图7-21（c）可知，当个体只能通过得到社会认可而获得收益时，在初始时刻收益值较大，但伴随着舆情进一步演化，极化现象逐渐出现，收益值增长趋势开始减缓，而且当收益值减小时，退出交互行为的孤立节点数开始增加。由图7-21（d）—图7-21（f）可知，当个体只能通过相互交互观点得到收益时，由于初始时刻观点十分分散，难以找到志同道合的个体进行交互，收益值非常低，而低收益值使得个体不愿意再次交互，所以孤立节点数增长非常快，在Time=4时，几乎85%的个体退出对事件的交流，同时又由于个体交互意愿不强烈，难以出现两极分化现象。由图7-21（g）—图7-21（i）可知，当个体只能通过自身观点表达而获得收益时，其进行观点交互的意愿较为强烈，因此孤立节点数增长缓慢。而大部分个体都愿意在网络中表达自身观点，因此更容易形成极化现象。