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摘要：本文在分析了產(chǎn)品質(zhì)量安全信息傳播特征的基礎(chǔ)上，建立了產(chǎn)品質(zhì)量安全信息在互聯(lián)網(wǎng)上的傳播模型，并利用NetLogo工具進行了模擬仿真。實驗發(fā)現(xiàn)，隨著自發(fā)傳播系數(shù)的增大，信息的擴散速率會加快，系統(tǒng)達到平衡的時間也會縮短；同時，隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大，信息所達到的面積也會隨著增大，而且信息擴散達到最大面積的時間不會隨著系統(tǒng)規(guī)模的變化而變化，媒體的介入會對信息的傳播造成一定的影響。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品質(zhì)量安全；信息傳播模型；生命周期模型

1引言

隨著Web2.0技術(shù)的發(fā)展，特別是博客、維基、微博、論壇、社交網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)容社區(qū)等用戶極大參與空間的新興的社會化媒體的出現(xiàn)，信息傳播的模式越來越多元化和復(fù)雜化，Web已逐漸成為產(chǎn)品質(zhì)量安全信息、演化和輿情監(jiān)控的重要平臺。互聯(lián)網(wǎng)信息一方面為產(chǎn)品質(zhì)量安全事件的產(chǎn)生、擴散乃至泛濫提供了環(huán)境，另一方面也給產(chǎn)品質(zhì)量安全事件發(fā)生的監(jiān)測與管理帶來了極大阻礙。Isham等(2010)在分析前人研究的基礎(chǔ)上，在謠言傳播模型中增加了度關(guān)聯(lián)函數(shù)，并且通過數(shù)值計算分析了網(wǎng)絡(luò)拓撲對謠言傳播的影響。何敏華等（2010）的研究考慮了輿論演化和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相互影響。但在已有的工作中，綜合、深入地考慮空間地理因素和社會網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)對輿論形成的影響的相關(guān)研究相對較少。張彥超等(2011)構(gòu)造了一個基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型，該模型考慮了節(jié)點度和傳播機理的影響，結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和傳染病動力學(xué)理論，進一步建立了動力學(xué)演化方程組，該方程組刻畫了不同類型節(jié)點隨著時間的演化關(guān)系，反映了傳播動力學(xué)過程受到網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和傳播機理的影響。羅植等（2012）構(gòu)建一個同時具有空間位置特征與小世界特征的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)上的Ising模型，全面考察了空間與網(wǎng)絡(luò)共同作用對輿論形成的影響，研究了輿論形成中的相變行為，重點分析了與區(qū)域文化或認知背景以及與整體社會情緒等相關(guān)的參數(shù)在輿論形成過程中的作用。Xie等（2012）等基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對兩個競爭的話題傳播進行了仿真研究。Jalili（2013）分析了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社會力量和輿情形成，并通過小世界和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)給出了仿真實驗。本文試圖在已有成果的基礎(chǔ)上，從產(chǎn)品質(zhì)量安全事件的基本特征出發(fā)，針對新的網(wǎng)絡(luò)對象和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性，構(gòu)建基于Web的產(chǎn)品質(zhì)量安全信息傳播模型。

2傳播過程特征分析

2.1生命周期模型

根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量安全信息傳播模式的特征變化，可以將產(chǎn)品質(zhì)量安全信息在Web上傳播的全生命周期可分為5個階段。第一階段：產(chǎn)生期，在這個階段里是產(chǎn)品質(zhì)量安全信息在互聯(lián)網(wǎng)上從無到有的過程，一般只要信息一出現(xiàn)，產(chǎn)生期也就結(jié)束了，這一個階段可以由個人也可以是由媒體發(fā)起，形式不一。第二階段：爆發(fā)期，當(dāng)Web上剛出現(xiàn)該類信息的時候就表明該階段即將開始，該階段一般持續(xù)時間在幾小時到幾天不等，該階段受信息傳播中意見領(lǐng)袖的影響。第三階段：蔓延期，這個階段是產(chǎn)品質(zhì)量安全信息快速傳播的階段，該階段一般持續(xù)幾天，該階段受到媒體傳播的影響。第四階段：緩解期，這個階段是產(chǎn)品質(zhì)量安全信息得到控制的階段，該階段會根據(jù)控制的效果來確定緩解的程度，受到政府以及企業(yè)等相關(guān)部門的控制措施效果以及反應(yīng)速度等因素的影響。第五階段：終止期，這個階段是產(chǎn)品質(zhì)量安全事件的平息階段，相關(guān)的產(chǎn)品質(zhì)量安全信息也不會再傳播了。產(chǎn)品質(zhì)量安全信息的傳播在產(chǎn)生期到爆發(fā)期之間的時間間隔是非常短的，有的產(chǎn)品質(zhì)量安全信息甚至沒有爆發(fā)期，直接轉(zhuǎn)移到緩解期；有的直接從爆發(fā)期進入到緩解期，沒有經(jīng)過蔓延期。在同一階段內(nèi)的傳播中，不同產(chǎn)品質(zhì)量安全事件信息所占的比例也不相同，從中還能看出該信息傳播的波動性，每個事件傳播達到的最大值都是出現(xiàn)在第一個波峰，產(chǎn)品質(zhì)量安全事件信息的生命周期演化都是隨著事件的發(fā)生在進行變化的，同時在該生命周期中受到的影響因素很多，其中媒體的介入因素是需要關(guān)注的重點。

2.2傳播特性分析

表1所示的是典型的10個產(chǎn)品質(zhì)量安全事件媒體報道時間和事件發(fā)生的時間的對比。由表1可以看出，產(chǎn)品質(zhì)量安全事件信息產(chǎn)生的時間和媒體第一次進行報道的時間幾乎都是發(fā)生在同一天，可見媒體報道的速度之快，有些事件在媒體第一次進行報道之后會出現(xiàn)事件的爆發(fā)期，從爆發(fā)期以后，媒體的報道還是會繼續(xù)。將新聞網(wǎng)站的報道量看做媒體的影響力，當(dāng)事件信息在傳播的過程中，將事件信息量與新聞網(wǎng)站的信息量（不包括裝載的新聞信息）作對比，選取事件8作為例子進行分析，這里只是將人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、網(wǎng)易、搜狐、新浪、騰訊等330個比較有權(quán)威性的新聞網(wǎng)站進行搜索。由圖2可以看出，事件信息量與媒體報道量并沒有明顯呈現(xiàn)出正比的關(guān)系，但是媒體影響力對產(chǎn)品質(zhì)量安全信息的傳播還是有一定的影響。產(chǎn)品質(zhì)量安全信息在傳播過程中，媒體起到了較大的作用。同時，由于信息本身具有衰減性，在傳播過程中，衰減因子也會發(fā)生變化，當(dāng)信息的傳播有媒體介入時，信息的衰減性就會削弱，但也會對媒體的介入產(chǎn)生一定的適應(yīng)性，當(dāng)媒體反復(fù)介入之后，衰減性會對媒體的介入具有免疫作用，最終信息的傳播還是會慢慢停止。

3傳播模型構(gòu)建

圖3是考慮媒體影響力和自發(fā)傳播速率等因素構(gòu)建的產(chǎn)品質(zhì)量安全信息傳播模型。由圖3可知，在該模型中還引入一個外界的影響因素-媒體影響力，媒體影響力的加入會改變傳播的速率以致改變傳播規(guī)律，該模型有以下幾個特點。（1）隨著時間的變化，3種狀態(tài)的人數(shù)也會發(fā)生變化，但是保持系統(tǒng)的平衡，初始系統(tǒng)中的人和最終平衡之后系統(tǒng)中的人數(shù)是相等的。（2）當(dāng)感染者接觸與易感染者的時候，它們之間接觸的傳播概率受感染者的人數(shù)的影響，即當(dāng)感染者的人數(shù)增多的時候，傳播概率也會大；所以就有λ∝I(t)，模型中設(shè)λ=ηI(t)；同理，當(dāng)免疫者與感染者接觸的時候，接觸傳播的概率μ∝R（t），模型中設(shè)μ=γR(t)。（3）模型中，易感染者和感染者最終都會轉(zhuǎn)變成免疫者，其中自發(fā)傳播概率跟免疫者的人數(shù)沒有關(guān)系，然而易感染者向免疫者進行自發(fā)傳播的概率和感染者向免疫者進行自發(fā)傳播的概率不相同是跟兩種狀態(tài)中個體的個性化有關(guān)系，只有當(dāng)個體中存在明顯的極端時，兩個自發(fā)傳播概率才會加以區(qū)別，現(xiàn)在模型中兩個概率是加以區(qū)別的，但是在模擬仿真的時候不進行區(qū)別。（4）模型中的每一種概率都可以看成是一種系數(shù)，λ是易感染者向感染者轉(zhuǎn)變的傳播系數(shù)，μ是感染者向免疫者轉(zhuǎn)變的免疫系數(shù)，α、β都是自發(fā)傳播系數(shù)。（5）當(dāng)有媒體對信息進行報道，即系統(tǒng)中存在媒體影響力，接觸傳播概率將會發(fā)生變化，易感染者向感染者轉(zhuǎn)變的傳播系數(shù)將會增大，接觸傳播率λ=λ+M，感染者向免疫者轉(zhuǎn)變的免疫系數(shù)將會減小，接觸傳播率μ=μ-M。

4案例分析

4.1實驗數(shù)據(jù)

為驗證提出的模型的可行性，本文在已有成果的基礎(chǔ)上，首先建立一個有10,000個節(jié)點的Web網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)在進入信息爆發(fā)期時，網(wǎng)絡(luò)具有如下的初始條件：傳播者初始數(shù)量S=3，知情者初始數(shù)量K=2，λ=0.3，μ=0.1，α=β=0.0125；為簡便起見，假設(shè)當(dāng)知情者比重k(t)≥0.5時，信息的傳播從第一階段進入第二階段。本文使用仿真工具NetLogo對模型進行仿真，將點表示網(wǎng)絡(luò)上的一個站點，點的顏色表示模型狀態(tài)，藍色表示易感染狀態(tài)，綠色表示感染狀態(tài)，紅色表示免疫狀態(tài)，隨著時間的推移，3種狀態(tài)的節(jié)點數(shù)會仿真出來。仿真界面如圖4所示，可以通過設(shè)置傳播系數(shù)、免疫系數(shù)、自發(fā)傳播系數(shù)、媒體影響力等參數(shù)進行測試，圖中左邊是一些參數(shù)設(shè)置，中間區(qū)域是顯示動態(tài)傳播過程，右邊進行圖形的繪畫，顯示不同時刻3種狀態(tài)在傳播中所占的比例。

4.2結(jié)果分析

設(shè)λ=0.3，μ=0.1，α=β=0.0125，N=10000進行仿真實驗，可以得出易感染者、感染者和免疫者的人數(shù)隨著時間的變化而進行相應(yīng)變化的現(xiàn)象。

5結(jié)語

本文通過對一些具體產(chǎn)品質(zhì)量安全事件在Web上傳播過程特性分析，構(gòu)建了全生命周期模型，在流行病傳染模型的基礎(chǔ)上建立了基于Web的產(chǎn)品質(zhì)量安全信息傳播的模型，并通過實驗仿真，得出自發(fā)傳播系數(shù)的變化以及模型的規(guī)模等因素會對產(chǎn)品質(zhì)量安全事件信息的傳播產(chǎn)生影響。

作者：肖寒1；許應(yīng)成2；耿天霖3 單位：1.國網(wǎng)河南省電力公司電力科學(xué)研究院，2.中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院，3.安徽省質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化研究院