基于SEIR模型的舆情传播分析与引导策略

随着互联网技术的飞速发展，社交媒体已经成为互联网用户发布、分享信息的重要途径，给信息传播提供便利的同时也成为突发话题产生与传播的重要平台。首先，基于SEIR传染病模型，本文围绕网络舆情的传播和引导问题，通过仿真模拟和案例分析探讨了社交网络舆情传播规律；其次，基于传播规律从舆情引导时间节点、引导内容和引导平台的选择三个方面提出网络舆情的引导的策略。研究成果有利于为网络舆情引导提供参考和建议。

移动互联网的发展及移动终端设备的普及，使得网络信息在社交媒体的产生更加方便，在用户间的信息传播也更加快捷迅速。网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有直接性、随意性、多元化的特点。通过微博、短视频等平台，网民可以立即就某事件直接发表个人意见，并且“网络社会”所具有的匿名性、无边界和即时交互等特性，使网上舆情在价值传递、利益诉求等方面更加多样。由于网络打破了时间和空间的界限，信息可以实时更新，重大新闻事件在网络上成为关注焦点的同时，也会迅速成为舆论热点，从而导致舆情传播速度加快，传播范围变广，为网络舆情的控制与引导带来很大的挑战。

国内外有关网络舆情的研究已有非常多的研究成果。国外相关研究集中在网络舆情对不同领域的影响和网络舆情管理等。国内相关研究涉及网络舆情监测、舆情分析、舆情的演化与传播以及网络舆情应的应对导控等多方面。李勇等(2016) [1]分析了社交网络用户线上线下的情感传播差异并指出传播方式、网络结构和用户行为是影响情感传播差异的主要因素；陈显龙等(2017) [2]基于微博情感传播特性，建立了微博舆论场能量模型分析舆情传播特征；徐沛东等(2018) [3]基于复杂网络的SIR 舆情传播模型的特点， 对社交网络的情感传播行为进行分析并提出了情感网络图论。

网络舆情监控是政府及其他舆情监控机构关心的重要话题，在舆情传播环境发生变化的今天，如何根据环境的变化， 制定合理的舆情监控对策， 越来越受到了政府及舆情监测机构的关注。

靳晓婷(2014) [4]受导数原理启发，建立了针对政府的负面网络舆情分阶段演化数学模型，研究了舆情导控策略；聂峰英(2015) [5]对现有网络舆情指标体系进行了总结分析，根据移动社交网络的特殊性，构建了移动网络舆情预警指标体系；魏静等(2016) [6]使用系统动力学方法， 仿真互联网舆情传递的“迁移”及“转化”阶段， 更加深刻的解析互联网舆情传递规律；毛乾任等(2017) [7]采用定量分析方法，提出一种基于元胞自动机的舆情导控机制；魏静等(2018) [8]对我国移动环境下网络舆情监督和管控研究做了详细的总结和述评， 发现目前有关舆情控制引导的研究还处在分析阶段， 提出的舆情控制建议过于笼统， 操作性不强。

最近， 有学者从舆论动力学视角研究社交网络舆情的引导，主要目标是使社交网络用户针对某一个问题达成共识(build consensus)。Dong 等(2017) [9]在舆情演化过程中，通过分析社交网络结构，基于用户领导力建立了一个共识形成流程，通过修改社交网络结构可以促进舆情传播过程中的共识意见的形成；Li 等(2017) [10]从群决策的角度，以最小化社交网络结构调整和最小化信息流失为目标，建立了动态共识达成模型；进一步地，Zhang 等(2018) [11]考虑到不同个体对问题的关注点以及满意度的不同，针对社交网络群决策建立了一个共识形成机制。除此之外，媒体的引导对于舆情的控制也相当重要。张立凡等(2015) [12]等把媒体对舆情传播的干预作用抽象为强化度及分歧度，构建新的SIAIBR 模型，并根据舆情传播动力学方