实证分析：刘强东性侵门事件的网络舆情模型验证和数据展示

本节选取典型案例“刘强东性侵门”事件对本章所建网络舆情反转模型进行验证。

2018年9月2日，网传京东CEO刘强东在美国明尼苏达州因涉嫌性侵女大学生被捕，一张刘强东被捕入狱的照片在网上疯传，刘强东涉嫌性侵被捕的新闻迅速在网络扩散，仅9月3日当天相关媒体报道此事件的信息数量就超过6000篇，网民对事件主角呈现了“一边倒”的舆情谴责。2018年12月21日（当地时间），美国明尼阿波利斯市亨内平县检察官办公室决定对刘强东不予起诉，“刘强东被宣告无罪”的新闻再次在网络扩散，此时网民将评论的焦点转向被性侵女子及与美国的“贸易摩擦”等内容，整体舆情较第一阶段产生较大反转。同时，由于该事件历时3个多月，且事件主体是有较强影响力的公众人物，事件相关信息的发布总能引起网民的强烈反响，并随着外部信息的不断更迭形成了一系列的舆情反转现象。

为了分析“刘强东性侵门”事件舆情反转的过程，本书爬取了头条新闻、新京报、澎湃新闻等媒体在2018年9月3日和12月22日两个时间点发布的有关事件的新闻信息，总共爬取了30 000条微博评论和点赞数量，通过筛选共选出6000条评论数据，使用JIEBA分词和情感词典对其进行情感打分处理，通过量化得到每条微博评论的情感值。虽然这里获取的数据量有限，但是根据人际关系中的六度分隔理论，这些用户数据的统计结果在很大程度上可以反映微博用户行为的若干普适性。这里将9月3日和12月22日两个时间点分别作为事件的第一阶段和第二阶段的划分点，爬取字段的形式如图8-27所示。

图8-27　“刘强东性侵门”事件爬取微博字段部分内容

由于该事件微博评论整体偏负向，在情感打分过程中，将部分地对其他维度主体的负面评论内容进行二次处理，例如：将“被陷害、被下套”等隐含正向态度的评论词汇划入正面词汇。本部分将9月3—5日、12月22—24日两阶段的微博评论打分结果，按照微博评论发布时间的先后顺序进行排列，并生成舆情演化图和群体态度分布柱状图，结果如图8-28和图8-29所示。

图8-28和图8-29分别为“刘强东性侵门”事件舆情演化图和群体态度分布柱状图。由图8-28和图8-29可以看出，9月3日作为舆情爆发的初始时间节点，当天参与事件评论的网民数量庞大，大多数网民都对事件进行了极其负面的评论和谴责，群体观点表现为“一边倒”的批评和指责，仅有少数网民对事件主角表示支持或同情。随后的两天由于事件热度的下降，参与评论的人数减少，但整体的舆情仍然较为负面。而在12月22日以后，由于“宣告无罪”等相关消息的相继释放，网民对此事件的评论产生了一定的转变，多数网民对事件的态度转为正面和中立，与之前“一边倒”的负面评论相比，事件的舆情出现反转。但由于整个事件较为负面，从图中也可以看出舆情产生的反转程度并不高。

图8-28　“刘强东性侵门”事件舆情演化图

图8-29　“刘强东性侵门”事件群体态度分布柱状图

下面根据本章所提出的舆情反转模型对该事件进行仿真模拟。由于案例数据规模较大，基于综合可视化考虑，本章将仿真的网络节点规模设定为300。由于刘强东作为一名具有一定影响力的知名企业家，公众对其的认知度普遍较高，本部分取个体关注度α服从N～（0.9，0.4），并映射于［0，1］；群体中弱保守度个体、一般保守度个体、强保守度个体的比例分别为50%、40%、10%；群体中弱犹豫度个体、一般犹豫度个体、强犹豫度个体的比例服从均匀分布，其他参数设定如下：d1=0.18，d2=0.68，μ=0.48，β=0.2；I1=-0.8；I2=0.8。仿真结果如图8-30和图8-31所示。(www.xing528.com)

图8-30　利用本章所提模型对“刘强东性侵门”事件模拟仿真舆情演化图

图8-31　利用本章所提模型对“刘强东性侵门”事件模拟仿真群体态度分布柱状图

图8-30和图8-31分别为利用本章所提模型对“刘强东性侵门”事件模拟仿真舆情演化图和群体态度分布柱状图。为了更好地对舆情的反转过程进行模拟，本章通过3次仿真分别对上述案例在9月3—5日的舆情演化状况进行模拟，同时得出的预测结果对应12月22—24日的舆情演化状况（如Simulation times 1对应案例在9月3日的舆情演化状况，同时得出的Forecast results 1对应案例在12月22日的舆情演化状况）。从图8-30和图8-31可以看出，首先，通过模型的3次仿真，很好地模拟出了案例第一阶段（9月3—5日）的舆情演化状态，模拟的舆情演化趋势与案例数据的演化结果整体上是一致的，并且模拟的群体态度分布状态也基本和案例数据分布一致，同时仿真得出的预测结果在整体演化趋势上也与案例第二阶段（12月22—24日）实际演化结果基本一致。这说明，本章所提的模型可以很好地模拟出真实舆情的演化状况，并且同时预测出舆情进一步反转的演化结果，由此可知，本章所提的模型是合理有效的，并且具备一定的现实意义。

为了进一步对比与其他模型的差异，本部分利用文献所提的舆情反转模型对“刘强东性侵门”事件进行模拟，通过比较两种模型对案例的模拟效果进一步说明本章所提模型的优势。文献模型仿真结果如图8-32和图8-33所示。

图8-32　利用文献所提模型对“刘强东性侵门”事件模拟仿真舆情演化图

图8-33　利用文献所提模型对“刘强东性侵门”事件的模拟仿真群体态度分布柱状图

图8-32和图8-33分别为利用Zhu et al.［11］所提模型对“刘强东性侵门”事件模拟仿真舆情演化图和群体态度分布柱状图。从图8-32和图8-33可以看出，文献中的舆情反转模型并没有模拟出舆情演化中的极端个体，在整体舆情演化过程中，极端个体的数量极少，这种状况与现实情况不符。另外，文献中的模型虽然整体上反映出了舆情反转的状态，但是与实际的反转结果和观点分布状态出入较大。因此，本章所提的舆情反转模型更加合理。