本节以“网红殴打孕妇”事件为例对本章所建模型进行验证。2018年9月9日，微博号为“刺ytt”的博主以受害者的身份发布一则微博，声称自己已经怀孕32周，出门时遇到网红Saya遛狗，因为Saya的狗朝自己扑过来，由此产生口角而遭到Saya单方面殴打。这则微博在头条新闻、梨视频等媒体相继转发后在网络中扩散，并且迅速达到网络极化，几乎所有人都开始指责网红Saya。之后，事件被关注度越来越小。但是，2018年10月14日，Saya发布道歉微博，对自己的行为进行解释，指出是孕妇及其丈夫先动手打人的行为促使矛盾激化。随后，在Saya公布了更多信息后，舆情开始发生反转，许多网民转而支持Saya，指责孕妇。而此时博主“刺ytt”注销微博账号，舆情再次消散。本节为了还原“网红殴打孕妇”事件的舆情发展过程，以6800万粉丝关注的微博大V“头条新闻”分别发布于2018-09-12的08：26、2018-10-15的07：57与2018-10-19的09：33的3则关于该事件的微博为分析样本，爬取这3则微博下点赞量在100以上的评论内容进行分析，结果如图7-25所示。
图7-25 “网红殴打孕妇”事件观点分布饼图
由图7-25可知，在第一则微博中，几乎所有的网民都单方面支持孕妇，指责网红Saya的行为；而在15日发布的第二则微博中却出现了少部分保持中立的个体，甚至有部分网民转而支持网红Saya；在发布于19日的微博中则开始出现大量的网民支持网红Saya或保持中立态度，而仍然支持孕妇的个体比例降至11%。由此可见，该热点事件出现了舆情反转。(www.xing528.com)
本节对“网红殴打孕妇”事件进行仿真，采用BA网络构造初始网络，网络集聚性C=0.324，其余仿真参数为：a1=0.15，a2=0.8，a3=0.05，d1=0.1，d2=0.7。仿真结果如图7-26所示。由图7-26可知，根据本章仿真得出的舆情演化趋势与实际案例大致相符，因此，本章所提模型具有有效性与实用性。
图7-26 案例仿真
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