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实践研究朱恒民，，苏新宁，张相斌�南京大学�信息管理系，江苏南京�南京邮电大学经济与管理学院，江苏南京互联网舆情演化的动态网络模型研究摘要�互联网舆情具有的衍生性动态性和多维性特点，使得舆情的演化分析相当复杂本文在分析舆情演化的微观组成及其演化特征的基础上，提出了舆情演化的动态网络模型，以期对舆情演化的动态过程和微观结构进行有效地描述本文重点研究了动态网络模型的结构演化特性和描述方法等建模理论关键词�互联网�网络舆情�网络模型�，，，���互联网舆情就是民众通过互联网对政府管理以及现实成在不断地变化，舆情话题受社会关注的程度在不断地变化，关注的焦点在不断地变化舆情演化就是一个动态变化的过程社会中各种现象问题所表达的政治信念态度意见和情绪的总和［］它是社情民意中最活跃最尖锐的一部分，最直接最快速地反映了社会各个层面的舆情状况与发展态势，对社会产生的影响面和影响力越来越大，受到国家管理者的高度重视由此可见，互联网舆情所具有的衍生性和动态性特点，以及舆情话题的多维性特点�舆情话题具有多个描述侧面�，使得舆情的演化过程相当复杂迫切需要一种有效的舆情话题模型，以期能够及时地捕捉舆情话题的动态变化，揭示舆情话题的演变规律，并对舆情的演化趋势预测提供支持互联网舆情的演化是指随着时间的推进网民的持续关注和热烈讨论，网络舆情的态势在不断地变化着与传统媒体的就事论事不同，网络传播者泛化以及网络本身具有的虚拟性匿名性发散性渗透性和随意性等特点，使得互联网舆情在发展过程中可能朝任何一个方向发展，路径不确定并经常进行转换，这导致原有的舆情可以衍生出多个与之相关乃至无关的论题因此，衍生性是舆情演化的主要特点文献综述网络舆论的概念于年初首次提出因为舆论研究是一个新的社会科学与自然科学交叉的研究领域，国内对此进行研究的人员和机构相对较少，研究深度也尚待舆情发展的动态性是网络舆情演化的又一主要特点在网络的动态信息流中，随着时间的推进，舆情话题的构加强年美国国防高级研究计划署��提出的话题检测与跟踪技术�，�所取得的研究成果极大地推动了网络舆情挖掘和分析技术的发展目前，关于互联网舆情演化的话题模型方面的国内外研究工作如下本文受教育部人文社会科学重点研究基地年度重大项目�项目编号��，国家自然科学基金项目�项目编号�首次明确讨论了事件演化的概念，指出一个事件�，江苏省高校哲学社会科学基金项目�项目编号��和南京邮电大学青蓝计划课题�项目编号��资助可能演化发展成几个相关但独立的话题［］国外一些学者通过在语言模型中嵌入时间变量来研究话题的演变�情报理论与实践实践研究模型将时间离散成若干个区间段，对每个区间段的�舆情演化系统的微观组成分析舆情演化过程是话题产生成长消亡和衍生的过程，任意时刻舆情话题是由若干子话题构成的，子话题又有多个属性对其进行描文档采用静态模型进行演化分析这种方法的计算复杂性会随着时间粒度的细化而迅速增大［］模型和模型把时间作为一个连续变量进行演化分述因此，子话题及其属性是舆情演化系统的重要微观析，但是它们把话题本身当作一个常量，考虑时间信息只是为了更好地分析现有话题，而不能发现衍生的新组成关注度是子话题的重要属性之一，它反映了舆情子话话题［］题受社会关注的程度，是舆情发展状态评价和趋势预测的重要依据此外，时序信息是舆情子话题的又一重要属性，它揭示出子话题发生和成长阶段的序列关系，是舆情演化分析的重要依据此外，�和故指出话题是由事件�事��及其间的联系组成的，采用有向图来描述话题内部的各个事件，主要根据时间的先后来确定事件之间的依赖关系［］赵华提出了一种双质心话题模型，将话题�舆情子话题及其属性的演化特征分析以单个子话题为对象进行分析，随着时序的推进，每个子话题有其表示成初始质心和当前质心，随着文档的到来而不断更新，体现出话题动态演化的思想［］产生过程成长爆发消亡的生命周期，是一个连续变化的事件框架思想也被用于描述话题的演变，林鸿飞将话题各个内容侧面定义为槽，在进行事件跟踪时，独立伴随着子话题的生命周期，子话题的关注度经历着从计算各个槽的相似度，并通过内容槽扩展的方法解决话题漂移问题［］小到大然后激增再逐渐衰减，有规律连续地变化着，这是子话题演化的特征之一对整个演化过程中的舆情话题进行分析，舆情话题由若干子话题构成，但每个子话题受社会关注的程度是不一样的，各类媒体和广大网民讨论最热烈的子话题称作是舆情焦点子话题随着时序的推进，舆情焦点子话题是变化的，在不同的子话题之间发生转移舆情焦点子话题的转移特性是舆情演化的又一特征此外，复杂网络模型由于具有捕捉网络形成的动态特性揭示各种微观机制对网络结构的影响发现网络的演化规律等诸多优点，而被用于对舆情或谣言的传播建但是，舆情传播的研究对象是舆情在个体之间［］模［］的信息交互关系，而舆情演化的研究对象是舆情话题及其状态的演变关系，两者是关于舆情的不同研究方向上述研究工作是通过对语言模型事件框架等传统的话题模型进行改进，或设计出有向图双质心等话题模型，以捕捉到舆情话题的动态变化但是这些模型对话题演化的复杂性描述不足，只是捕捉现有话题的变化，而不能对舆情衍生出的新话题特征进行有效地表达，且不能描述出话题的演变过程舆情演化的动态网络模型结构研究�动态网络模型的结构元素分析网络节点节点间连接弧和节点的状态是网络模型的基本元素分析舆情演化系统的微观组成同动态网络模型结构元素的映射关系�舆情子话题映射为网络节点，子话题间的语义关联关系映射为网络节点间的连接弧，子话题之间的语义关联程度映射为节点间连接弧的加权值�子话题的时序关注度等属性则映射为节点的状态舆情演化的动态网络建模理论舆情的演化过程相当复杂，既是话题的动态变化过程，又是话题多维属性的动态变化过程，舆情演化实质上是一个复杂系统，传统的词向量语言模型和事件框架等话题模型无法对其有效地描述如果把舆情演化过程中出现的子话题看作是一个节点的话，那么舆情演化就是一个复杂的动态网络�动态网络模型的拓扑结构分析互联网舆情随着时间的推进而在不断地演化，为了更好地反映出舆情的演化特性，动态网络模型设计成依据时序状态划分的层次结构，每个层次对应一个时序状态，同一时序状态的子话题组织在同一层次内由舆情子话题的演化特征分析可知，子话题在其生命周期内的演化呈现着连续的特征因此，动态网络模型不考虑跨越多个时序状态的子话题之间的关联关系在动态网络模型中节点间的连接弧只考虑两类，一类是同一层次内节点间的连接弧，它反映了同一时序状态的子话题之间语义关联关系�另一类是相邻层次网络节点间的连接弧，它反映了子话题在相邻时序状态之间的演化关系舆情演化的动态网络模型结构如图所示基于动态网络模型来研究互联网舆情的演化，不仅能够帮助人们观察和理解舆情演化的动态过程，还可以揭示出舆情演化的微观结构和演化机理舆情演化的微观组成及其演化特征将舆情演化的动态过程看成一个复杂系统，研究其微观组成及其演化特征，有助于更好地描述舆情演化的复杂性第卷年第期实践研究图舆情演化的动态网络模型结构舆情演化的动态网络模型演化特性分析的关联基于这种关联性可以分析出子话题的演化路径，以揭示舆情演化的微观结构子话题关注度演化特性从子话题演化路径来看，路径中子话题关注度是个时序数据，反映出了子话题关注度的演变特性焦点子话题路舆情演化的动态网络模型不仅要捕捉到舆情发展的动态变化，而且要揭示出互联网舆情的演化机理，这就要求模型必须具备良好的演化特性动态网络模型的演化特性表现在以下个方面�时径演化特性随着时序的推进和舆情事件的进展，每个时序状态的舆情焦点子话题在发生着变化，各个时序状态的焦点子话题构成了一条演化路径动态网络模型的演化特性可以表示为图中的条演化路径序演化特性舆情演化的动态网络模型是按照时序状态划分的层次结构，每个层次组织了同一时序状态的子话题，动态网络模型的这种层次结构表达了舆情的时序演化特性子话题路径演化特性舆情演化的动态网络模型中舆情演化的动态网络模型的形式化描述节点间的加权连接弧，反映了舆情子话题间在语义上存在定义舆情演化的动态网络模型�，，，��图动态网络模型的演化路径图情报理论与实践实践研究为网络节点的集合，对应舆情子话题，且为模型中的第层次的所有节点构成的集合，其为舆情挖掘研究提供了新的思路和方法，对于提高政府对互联网舆情的监控分析以及预警能力具有重要的理论意义和实际应用价值下一步的主要研究工作将围绕动态网络模型的自动生成方法，以及基于动态网络模型的舆情演化趋势预测方法展开中节点间的连接弧的集合，且接弧由两部分组成，其中，表示节点间的连�，，，表示动，态网络模型中第层次的第个节点�，表达同一层次内网络节点间的连接弧�，，，，分别为动态网络模型中第和第点�，表达相邻层次的网络节点间连接弧接弧的加权值集合，络节点对应的舆情子话题之间的语义关联程度为网络节点的状态集合�参考文献，，层次中的两个节为节点间连［］姜胜洪网络舆情热点的形成与发展现状及舆论引导［］理论月刊，�����，��，表示网［］［］和，，定义子话题演化路径�对于动态网络模型中的［］［］［］［］［］，［］一个按时序状态排列的子话题序列�，，，，，，，�，如果中任意两个时序状态连续的子话题，，，���满足�，�，，，［］，�为人工设置的子话题间语义关联的门槛值�，则称子，，话题序列定义为中的一条子话题演化路径子话题关注度演化路径�对于动态网络模型，，，，，的关注度，则称序列［］，，，，中的一条子话题演化路径�［］�，令���为子话题，，，，，，�，�，�，�，，���为中的，［］一条子话题关注度演化路径定义焦点子话题演化路径�动态网络模型中每个时序状态的一个子话题构成了一个按时序状态排列的子，，，［］赵华，赵铁军，于浩，等面向动态演化的话题检测研究话题序列�，，，，，�，如果中每个子话题，［］高技术通信，，���是第时序状态中关注度最大的子话题，则称子话题，［］林鸿飞，宋丹，杨志豪基于语义框架的话题跟踪方法序列为的焦点子话题演化路径［］中国中文信息学会二十五周年学术会议论文集，�命题舆情演化的动态网络模型对舆情演化系统具有充分的描述性证明�动态网络模型的节点及其状态同舆情演化系统的微观组成子话题及其属性一一对应�动态网络模型［］章忠志，周水庚，方锦清复杂网络确定性模型研究的最新进展［］复杂系统与复杂性科学，，���中子话题演化路径和关注度演化路径充分描述和揭示了舆情演化系统中子话题演化的生命周期和关注度演化特征�动态网络模型中焦点子话题演化路径揭示出舆情演化系统中焦点子话题的转移特性因此，动态网络模型是能够充分描述舆情演化系统的［［］］，［］，，���，，［］，，��作者简介�朱恒民，男，研究方向�年生，博士后，副教授结束语挖掘，数据挖掘，知识管理年生，教授，博士生导师苏新宁，男，互联网舆情有其产生成长爆发和消亡的复杂演化过程，针对舆情演化具有的衍生性动态性和多维性特点，本文提出的舆情演化的动态网络模型及其建模理论，能够揭示出舆情演化的微观结构，描述演化变迁过程，从而支持舆情演化趋势的预测分析研究方向�信息智能处理与检索，信息分析与科学评价张相斌，男，年生，教授研究方向�线性规划及其逆优化方法与应用舆情演化的动态网络模型突破了传统的话题模型，为收稿日期�第卷年第期