基于复杂网络的微博用户群体行为研究

互联网的发展在很大程度上改变了人们的社会生活状况,多种信息的裂变式传播促进了多元化社会的到来,一方面改变了传统的信息传播者与受众的关系,另一方面重塑了信息传播平台。微博是人们工作与生活中获取信息和发布信息的重要渠道,微博用户行为反映了人们对于微博的利用程度与依赖程度,同时也间接体现了微博对人们工作与生活等的影响程度。我国社会正处于转型时期,长期累积的社会矛盾呈现愈演愈烈的态势,群体性事件不断发生,如食品安全问题、环境污染问题、房屋拆迁问题等,对社会稳定和国家发展都产生了一定的影响。伴随着微博的发展,群体性事件的活动场域开始转向微博,发展态势更加多元化、复杂化,现实与网络相结合,群众与网民相互影响,扩大了群体性事件的影响力,使社会矛盾不断激化。因此,微博用户群体行为是信息社会的产物,研究微博用户群体行为是人们对信息社会未知事物进行判断的一种客观需求。目前,基于复杂网络研究微博用户群体行为相关文献较少,而且关于微博用户行为的研究主要是从个体角度来分析,缺乏对微博用户群体行为的系统研究。深入系统的探索微博用户群体行为模式和微博用户群体行为的形成与发展,这对于全面准确掌握其发展路径,为政府应急处理群体事件提供依据,减少影响社会稳定的事件发生,促进我国社会的和谐发展都具有极为重要的理论价值和实践意义。本文以管理学和复杂网络等学科的理论为基础,以静态与动态、个体与群体、宏观与微观的辩证关系为指导原则,采用实证研究和复杂网络建模相结合的方法,论证了微博用户群体行为形成与发展过程、行为选择机理和行为规范构建的对策等,从而为进一步认识微博用户群体行为方式、把握微博用户群体行为的发展规律、塑造微博和谐网络环境、有效监管和引导微博用户群体行为发展做出理论阐释和论证。本文的主要研究内容与结论如下所示：第一,将解释结构模型运用于微博用户群体行为的研究,从微观和宏观两个方面系统地阐明了微博用户群体行为的复杂性,论证了影响微博用户群体行为的因素,构建了微博用户群体行为影响因素的解释结构模型。在宏观因素和微观因素的共同作用下,微博用户群体行为表现出不稳定性、不易预测性和复杂性。通过案例分析法提取影响微博用户群体行为的因素,结合复杂网络理论,再通过模型探讨阐释了微博用户群体行为发生的根本原因以及各因素之间的关系。研究发现,引起微博用户群体行为最根本的原因是政府工作机制的不完善和相关法律政策与制度的缺失,最直接的原因是社会矛盾的突发、群体成员互动与群体成员心理的完善程度。第二,基于无标度网络的原理和元胞自动机模型,多层次、多角度揭示了微博用户群体行为形成互动的机理和演化过程,构建了微博用户群体行为形成互动的演化模型。在充分考虑微博用户成员入群选择偏好的基础上,根据无标度网络理论,设立入群规则,根据群体成员的增长、局部择优连接、动态演化等关键机理,构建复杂网络模型,分析微博用户群体行为形成互动的演化过程,提出了微博用户群体行为的引导与发展机理。研究发现,微博用户群体行为的形成互动与成员个性有较大关系,当成员个性易变时,群体行为容易达成一致；群体行为形成过程中会产生一定数量的子群,子群互动也会促使微博用户群体行为的形成。第三,利用元胞自动机模型,在论证微博用户群体行为选择过程与机制的基础上,构建了微博用户群体行为选择的复杂网络模型。根据元胞自动机模型,通过建立复杂网络模型,详细阐释了微博用户群体行为在环境要素、个人要素和周围元胞因素的作用下是如何进行群体行为选择的,以及其对微博用户群体行为选择的影响方式与影响程度,提出了微博用户群体行为选择的机制和发展趋势。研究发现,随着个人参与群体互动积极性的增加和环境影响的增大,微博用户群体行为选择从两极分化向单极聚化发展；微博用户群体行为选择需要个人因素和环境因素共同作用,单一因素对群体行为选择的作用有限,其中个人因素是拉力,环境因素是推力,环境因素对微博用户群体行为选择的影响略大于个人因素。第四,从微博用户群体行为的决策原则出发,提出了微博用户群体行为规范构建的对策与建议,论证了对微博用户群体行为进行有效监控与引导的方法。结合案例分析和复杂网络建模得出的结论,阐明了要从政府层面、社会层面的个人层面,多层次、多角度地培养意见领袖,设置议题,加强群体成员之间信息交流与互动,提高群体成员信息认知的全面性,通过微博平台秩序的确立、社会减压与安全机制的保障以及微博用户个体行为的规范约束等方式,确保能够对群体成员行为进行有效的合理约束,从而更加有效地促进群体行为的理性化与规范性,达到对微博用户群体行为进行有效监控和引导,使其朝着有利于社会稳定方向发展,更好地服务于国家与社会的发展。如何利用和发挥好微博群体行为的作用,是今后国家在关注网络安全、社会安全和国家安全工作中必须重视的一个重要问题。这需要更多学者对微博用户群体行为进行深入研究,进一步了解其群体行为形成、互动与发展机制等内容,促使研究内容、角度与深度的不断拓展,丰富微博用户群体行为的相关研究成果。