信息竞争传播视角下企业负面在线信息应对策略研究

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论文字数:51255 论文编号:sb2021042115205635233 日期:2021-05-03 来源:硕博论文网
本文通过建立生物种群竞争的 Lotka-Volterra 模型,对企业负面在线信息爆发后产生的虚假新闻信息、真实新闻信息、不确定性新闻信息的竞争传播过程进行建模仿真。在这之前使用内容分析法对三种新闻信息的特征进行了分析。最后采用改进的SIR 模型对群体传播进行建模,使用问卷调查回归分析的方法对社交媒体用户分享真实新闻信息意愿的影响因素进行了研究。

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
(1)网络和社交媒体的广泛使用
步入 21 世纪以来,互联网已经渐渐成为人们生活必不可少的一部分。对各种类型的社交网络的研究也像雨后春笋一样遍地发芽。提到社交方式,国外最热门的网站就是 Facebook、Youtube、Twitter,在我们国家,类似微博、微信等社交媒体平台也成为人们工作和生活的重要组成部分。另一方面,移动终端及网络通信技术的日益进步,使得社交网络通信的方式变得更多样化。根据中国互联网络信息中心发布的数据:截至到 2018 年 12 月,中国互联网用户的数量约为 8.29 亿,2018 年一整年增加了约5653 万用户,互联网普及率与 2017 年的数据相比增加了 3.8%。除此之外,在使用手机方面:中国手机网民数量达到 8.17 亿,2018 年一整年增加了手机网民 6433 万;网民越来越多是开始从互联网上网转向了手机上网。手机用户由 97.5%增加到 98.6%,手机上网也渐渐取代了互联网冲浪上网模式[1]。
图 1-1 中国网民的数量和互联网普及情况
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1.2 研究内容及创新点
1.2.1 研究内容
Web2.0 及社会化媒体的发展,使得社交媒体用户在网络信息传播过程中的角色发生了改变,不再是被动接受信息[5],而是更多的主动参与到信息传播过程中,因此与其他用户的交互共享性也逐渐增强[6]。由于用户分布广泛及媒介素养不均性,导致出现虚假新闻泛滥,多种信息竞争传播,事实真假难辨的局面[7]。部分企业也因此遭受恶意抹黑的负面在线信息事件的重创。与此同时,多种关于企业负面在线信息事件的信息也往往随着事件的爆发而迅速蔓延,若企业应对不利,可能诱发次生危害[8]。因此,本研究主要探讨的是企业负面在线信息爆发后产生的多种信息传播与扩散问题。具体研究内容如下:
(1)企业负面在线信息爆发后产生的信息类型定义。根据文献研究,对企业负面在线信息爆发后随之产生的虚假新闻信息、真实新闻信息、不确定性新闻信息进行定义。
(2)采用内容分析法对企业负面在线信息爆发后产生的内容特征进行分析。选取情感极性、标点符号、表情符号、个人参与、URL、hashtag、社会关系以及图片等特征对采集到的样本进行编码。经分析得出三种新闻信息的特征。
(3)结合三种新闻信息的内容特征以及在特定环境下传播的特点,提出了关于三种新闻信息的竞争问题,基于生物种群竞争的 Lotka-Volterra 模型,建立企业负面在线信息事件后三种新闻信息的竞争传播与仿真模型,并对模型的动态演化过程进行进一步的研究与分析。
(4)由于真实新闻信息的发布在一定程度上抑制了虚假新闻信息的传播,因此,研究了对企业有利的信息扩散最大化的问题,从用户的角度出发,研究了群体传播对真实信息信息传播的作用。另一方面,企业鼓励社交媒体用户分享真实新闻信息可以有效应对负面在线信息,为了提高分享意愿,研究影响社交媒体用户分享真实新闻意愿的因素具有十分重要的意义。采用实证方法,从真实新闻信息发布主体、发布方式、信息内容三个方面对分享意愿的影响因素进行研究。
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第二章 研究综述

2.1 企业负面在线信息应对研究
2.1.1 负面在线信息相关研究
(1)负面在线信息的内涵研究负面在线信息是指:在社会化网络中传播的,性质为负面的(不好的、坏的、消极的)所有信息。企业负面在线信息指的是:对企业的负面评价、攻击企业的品牌、企业信誉或者其他对企业不利,在社会化网络中的用户之间传播的信息。
(2)负面在线信息的特点
1.爆发的突然性。由于网络的匿名性、发布内容与转发的便捷性,导致很多用户肆无忌惮地发挥想象对网络上的信息进行虚构和捏造,信息在传播的过程中或多或少的加入了个人情感,在情感的渲染下,可能激起公众的不满,使危机不断升级和恶化,最终对企业造成伤害。
2.历史的可追溯性。互联网以其独特的特征,使得信息保存的较为持久且容易获得。 基于互联网的这个特性,企业的任何信息都会被记录于搜索引擎之上。除此之外,互联网的聚合能力也较强,可以一次性提供有关企业的所有负面在线信息。这样就会使得对企业不利的信息集中化,并且极其容易扩大化。
3.意见传播的非理性。企业负面在线信息在传播的过程中,用户可能丧失理性的思维,或者被群体中其他人的观点感染,一致倒向某一边,形成一个舆论群体,最终导致群体极化的现象。
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2.2 信息传播建模相关研究
信息传播建模方面的研究在领域内已经有很多成果。对信息传播过程进行建模仿真可以有利于信息传播过程的可视化。通过建模可以对信息传播的未来趋势进行预测,对信息的传播建立数学模型也是增加信息传播过程理论化的一个过程。由于一起参与到信息竞争中的主体可以是一种信息,也可以是很多种信息,因此,综述分为单信息和多信息建模两种来阐述。
2.2.1 单信息传播研究
当只有一种信息在传播的时候,一般会考虑采用模型对其传播过程进行建模。相关研究认为,建模的时候可能会采用结构模型或者非结构模型。结构模型中被应用的较多的模型为:LT 模型及 IC 模型,很多模型都在他们的基础上进行了改进。这两种模型都是从初始活跃点进行激活的,并且他们认为相邻的节点可能对他们有较大的影响。两种模型都是要经过多次的迭代,直到传播过程完成。IC 模型根据处理时时间节点的不同,又被划分为同步 IC 模型和异步 IC 模型。
基于结构的模型在现实中较多的被用在传播路径预测、个性化推荐、传播级联行为研究等方面。结构模型也有自己的缺陷,就时效性来说,建模者获得的数据较多都是静态模式的。这种模式与网络快照比较类似,获取的数据都是显性社交关系。也就是说,记录的数据是截止到被采集前,这样就会可能会导致所有的历史数据都被一起采集到,造成信息的冗余。还有一个缺点也不容忽视,结构的模型是建立在以每个节点的权重都相等的网络结构的基础之上的,这和实际情况不一致,实际中,每个节点的影响力各有千秋,而且每个节点到另一个节点的距离也是长短不一的,这样就没法很好的模拟信息在网络中的传播过程。同时弱关系的链接和两个关系很密切的强链接不能很好的被刻画出来,这与现实情况相悖。
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第三章 企业负面在线信息事件下的三种信息内容特征研究............................29
3.1 研究问题及研究对象界定...................................29
3.1.1 研究问题................................29
3.1.2 研究对象...............................30
第四章 企业负面在线信息事件下多类型信息竞争演化研究........................41
4.1 企业负面在线信息舆情竞争的生态原理.......................41
4.1.1 三种新闻种群概念界定.................41
4.1.2 三种新闻种群特征..................................42
第五章 信息竞争传播背景下企业真实信息传播最大化研究....................53
5.1 理论基础..................................53
5.1.1 竞争性的信息扩散最大化.............................. 53
5.1.2 SIR 模型........................54

第六章 企业负面在线信息事件应对策略建议

6.1 企业方面应对措施
6.1.1 负面在线信息事件应对原则
2019 年 5 月 18 日,有用户在知乎曝光受到美国禁令的影响,联想切断了对华为的服务器和办公电脑的供应。当日中午,微博用户@孤烟暮钟发布的多条聊天记录截图获得了较多网友关注;17 时,@灰机的知乎用户在事件相关的知乎话题下回复称“已经证实,率先断货”,也获得了众多用户转载传播;晚间,更有蓝鲸 TMT 媒体发布独家新闻确认,进一步增强了谣言的“真实性”。在舆情出现约 24 小时后,联想通过各官方渠道发布声明辟谣此事,并表示将追究造谣者责任;次日,关键传播者@灰机表态致歉。数据显示,在联想方面在第一条热传消息(5 月 18 日 12 时@孤烟暮钟微博)出现约 13 小时后发布了辟谣声明。总体来看,联想的回应速度较快,在舆情发酵当日就作出了官方表态;在其回应之后,事件热度在经历一波早间媒体报道高峰后便持续下降,未有再起较明显的负面舆情,至 5 月 21 日后逐渐平息。事件脉络如下:
图 6-1 “联想断供华为事件”传播脉络
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第七章 研究结论与展望

7.1 研究结论
本文通过建立生物种群竞争的 Lotka-Volterra 模型,对企业负面在线信息爆发后产生的虚假新闻信息、真实新闻信息、不确定性新闻信息的竞争传播过程进行建模仿真。在这之前使用内容分析法对三种新闻信息的特征进行了分析。最后采用改进的SIR 模型对群体传播进行建模,使用问卷调查回归分析的方法对社交媒体用户分享真实新闻信息意愿的影响因素进行了研究。得出以下结论:
第一,虚假新闻信息中含有丰富的表情符号、表达图文不符的图片信息。虚假新闻信息中含有较多的负面情绪倾向。澄清事实真相的真实新闻信息中含有较多的URL、!符号、@符号、#符号、以及视频信息。真实新闻信息包含积极的情感倾向。不确定性新闻信息中含有较多的?符号,表达了对负面在线信息事件的质疑,以及要求得到更多有关负面在线信息事件的补充信息的诉求。此外,真实新闻信息的发布,在一定程度上抑制了虚假新闻信息的传播。
第二,不确定性新闻信息及真实新闻信息对虚假新闻的竞争系数  影响虚假新闻的生存状态;三种信息的扩散率r 对达到舆情稳定状态所需要的时间有着显著作用;三种信息初始数量0x 与最终竞争结果无关,但与新闻信息扩散的拐点有关。
第三,真实新闻信息发布主体方面,与企业官方账号相比,专业人士发布的真实新闻信息更容易被社交媒体用户分享。真实新闻信息内容方面,图片和视频相比较其他因素,对用户真实新闻信息分享意愿有着较大的影响力。真实新闻信息发布方式方面,真相陈述的真实新闻信息发布方式比将真实新闻信息与虚假新闻信息同步传播的真实新闻信息发布方式影响力更为显著。
参考文献(略)

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