·876· 智能系统学报 第15卷 超边变化的角度来看，在21日前，由于新闻的最 从意见领袖层的演化上能够看出一个奥论事 新报道的不断冲击，导致新的超边不断在新的信 件是如何被报道驱动起来的。从16日开始，统计 息层和意见领袖层诞生；民众对事件全貌还不能 前10位意见领袖的占比之和和变化水平。占比 准确把握，观点基本随着意见领袖发布的新消息 表示意见领袖所控制的超边数量，计算式为 来移动自身的视野，这也就导致在21日之前，舆 论超网络结构变化整体水平偏高。 某意见领袖占比=意见领袖节点超度 超边总数 2.0*10 变化水平则是对每个意见领袖节点所占权重 1.8 变更的计算结果，为新增加的意见领袖占比、消 16 失的意见领袖占比、持续存在的意见领袖占比变 1.4 化值等三项之和。 用节点超度来计算意见领袖占比，表示的是 1.0 该意见领袖掌控的当前舆论表达的比例，比例越 0.8 高，表示关注此意见领袖发表观点的人数比例越 0.6 高。假设1时刻与+1时刻共有n名意见领袖持 7181920212223242526 日期/日 续存在，则持续存在的意见领袖占比变化值，的 图6演化系数结果 计算如下： Fig.6 Evolution Coefficient Result Diagram 时刻第个意见领袖节点超度t+1时刻第个意见领袖节点超度 时刻超边总数 t+1时刻超边总数 变化水平的计算式表达的含义是在不同时刻 总和。统计结果如表2和表3。 下，意见领袖在舆论场中也会发生变化，新的意 由表2可见，在意见领袖层，节点超度前10 见领袖可能会占据主流，而先前的意见领袖可能 位控制的超边占比基本都在80%以上，因此是具 会逐渐失去关注度。变化水平的3个子项相加表 有代表性的。 示的就是在舆论场中意见领袖占比变化的部分的 表2不同日期前10位意见领袖的总占比 Table 2 Total proportion of the top ten opinion leaders before different dates 日期/日 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 占比/%87.041985.772983.207685.210386.104884.146591.803680.91065.035970.267079.1680 意见领袖在每两天之间的变化水平体现民众 系数出现了明显的回落并趋于稳定，民众的消息 接收到的信息源上的变化，信息源头的剧烈变化 源趋于固定，对少数几个消息源的关注水平也少 意味着民众接收到的报导无论是风格还是角度都 有变化。16日一21日6天时间内占据每日转发 会有巨大的不同，而这也将为舆论的发展埋下潜 前3位的新闻媒体共有11家；而22日一26日 在的危机。在表3中给出了每天的意见领袖变化 5天时间只有6家，并且在22日之后，人民日报、 指数，可以看出舆论爆发的22日恰为意见领袖发 新浪财经、头条新闻等主流媒体持续占据转发前 布信息结构的分水岭。在22日之前，各媒体广泛 3位，控制了舆论的走向，舆论也从爆发高点快速 参与讨论，民众转发的报导和新闻评论等并不固 回落，如图7所示。 定于一家或少数几家。而在22日之后，这种变化 表3不同日期意见领袖变化水平 Table 3 Change of opinion leaders on different dates 日期/日 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 变化水平 1.46188 1.26330 1.40108 1.66341 1.11761 1.48572 0.84493 0.703190.74661 0.69971超边变化的角度来看，在 21 日前，由于新闻的最 新报道的不断冲击，导致新的超边不断在新的信 息层和意见领袖层诞生；民众对事件全貌还不能 准确把握，观点基本随着意见领袖发布的新消息 来移动自身的视野，这也就导致在 21 日之前，舆 论超网络结构变化整体水平偏高。 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 演化系数 日期/日 ×10−3 图 6 演化系数结果 Fig. 6 Evolution Coefficient Result Diagram 从意见领袖层的演化上能够看出一个舆论事 件是如何被报道驱动起来的。从 16 日开始，统计 前 10 位意见领袖的占比之和和变化水平。占比 表示意见领袖所控制的超边数量，计算式为 某意见领袖占比 = 意见领袖节点超度 超边总数 变化水平则是对每个意见领袖节点所占权重 变更的计算结果，为新增加的意见领袖占比、消 失的意见领袖占比、持续存在的意见领袖占比变 化值等三项之和。 r 用节点超度来计算意见领袖占比，表示的是 该意见领袖掌控的当前舆论表达的比例，比例越 高，表示关注此意见领袖发表观点的人数比例越 高。假设 t 时刻与 t+1 时刻共有 n 名意见领袖持 续存在，则持续存在的意见领袖占比变化值 的 计算如下： r = ∑n i=1       t时刻第i个意见领袖节点超度 t时刻超边总数 − t+1时刻第i个意见领袖节点超度 t+1时刻超边总数       变化水平的计算式表达的含义是在不同时刻 下，意见领袖在舆论场中也会发生变化，新的意 见领袖可能会占据主流，而先前的意见领袖可能 会逐渐失去关注度。变化水平的 3 个子项相加表 示的就是在舆论场中意见领袖占比变化的部分的 总和。统计结果如表 2 和表 3。 由表 2 可见，在意见领袖层，节点超度前 10 位控制的超边占比基本都在 80% 以上，因此是具 有代表性的。 表 2 不同日期前 10 位意见领袖的总占比 Table 2 Total proportion of the top ten opinion leaders before different dates 日期/日 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 占比/% 87.041 9 85.772 9 83.207 6 85.210 3 86.104 8 84.146 5 91.803 6 80.910 65.035 9 70.267 0 79.168 0 意见领袖在每两天之间的变化水平体现民众 接收到的信息源上的变化，信息源头的剧烈变化 意味着民众接收到的报导无论是风格还是角度都 会有巨大的不同，而这也将为舆论的发展埋下潜 在的危机。在表 3 中给出了每天的意见领袖变化 指数，可以看出舆论爆发的 22 日恰为意见领袖发 布信息结构的分水岭。在 22 日之前，各媒体广泛 参与讨论，民众转发的报导和新闻评论等并不固 定于一家或少数几家。而在 22 日之后，这种变化 系数出现了明显的回落并趋于稳定，民众的消息 源趋于固定，对少数几个消息源的关注水平也少 有变化。16 日—21 日 6 天时间内占据每日转发 前 3 位的新闻媒体共有 11 家 ；而 22 日—26 日 5 天时间只有 6 家，并且在 22 日之后，人民日报、 新浪财经、头条新闻等主流媒体持续占据转发前 3 位，控制了舆论的走向，舆论也从爆发高点快速 回落，如图 7 所示。 表 3 不同日期意见领袖变化水平 Table 3 Change of opinion leaders on different dates 日期/日 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 变化水平 1.461 88 1.26330 1.401 08 1.66341 1.11761 1.485 72 0.84493 0.703 19 0.74661 0.699 71 ·876· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷