·872· 智能系统学报 第15卷 V和H的表达式如下 V={V,i=1,2,…,NVnV≠01 (2) 观点层 H={1,y2,…,vw)weV,i=1,2,…,N(3) 式中V代表超网络G中所有节点的集合。以三 生成 层超网络为例，V、V,、V分别表示三层中的节点 集合，H表示超边的集合，("，y,)表示的是一条 意见领袖层 超边中的3个顶点，任何一个超边由相连的多个 不同质节点构成。由上面超图和超网络的定义可 加工 以看出，超网络是超图的一种特殊形式。 信息层 由此衍生出的均匀超网络表示的是构成超网 络中的超边节点数相同，其条件相比于超网络更 图1三层超网络结构 强，且由于超边节点均匀，使得图中的计量更容 Fig.1 Three-layer supernetwork architecture diagram 易进行。采用超网络结构来分析舆论事件的变化 信息层表示的是原始新闻包含的关键信息。 主要具有以下几个优点： 文献[26]指出，舆论治理的主要成分之一是舆论 1)超网络结构可以将舆论的多维信息转化为 的客体。因此，在信息层，主要包含当前舆论事 种立体结构，层内同质、层间异质、多层互联、 件的客体目标信息，其层内潜在连接表示客体目 关系脱离语义的特点，使其更易于进行纯数学上 标间的关系。 的结构计算和分析。 在意见领袖层中，节点表示的是当前舆论环 2)将真实数据化为超网络中的超边，通过统 境下出现的意见领袖，其对原始信息进行再加 计不同时刻下的超边变化的规律可以更容易发现 工，形成新的信息结构，经过打包再推送至一般 舆论的动力学特征，并且这种特征是直观的，可 受众。意见领袖层向下连接信息源层，表示再加 复现的。 工的过程：向上呈递信息给观点层，表示由意见 3)在建模后，即使有新的数据和完全不同的 领袖引发的观点表达；其层内连接表示不同意见 内容加入，也可以通过增加层次和连接来对原有 领袖的关系紧密程度。舆论场中的社会环境信息 超网络进行更新，即超网络也是易于扩展的。 及网民自身心理信息隐藏于由意见领袖层到观点 2基于两级传播理论的超网络结构 层的表达中。 在观点层中，体现的是一般网民在浏览、转 2.1三层超网络结构 载，或潜在受到某些意见领袖发布信息的影响后 在真实的社交网络环境中，一般用户接触到 表达的自身观点，其层内连接表示观点的相似水 的信息通常是多种多样的，仅对社交关系拓扑进 平。由于普通网民之间的交互非常庞杂不宜度 行建模，或仅观测信息的流动都不足以整合复杂 量，因此，将意见领袖层直接对接观点层来表现 的多源信息。根据两级传播理论，信息流动的方 最终由普通网民形成的舆论，这样更有助于捕捉 向通常是由舆论领袖对原始信息进行再加工后再 全局舆论的动态变化以及对超网络进行结构分析。 传播给一般受众2，而且网民表达的观点也常常 2.2动力学探索 衍生于舆论领袖所发布的信息，有时更是直接引 基于两级传播理论的超网络模型不仅可以方 用舆论领袖发布的信息来代表自己的观点。由此 便地进行图挖掘，而且可以通过不同的度量指标 我们认为真实的舆论场通常是：官方发布的当前 从不同维度刻画当前超网络结构。通过对真实数 舆论事件主要报道构成信息源；舆论领袖对这些 据的分析，尤其是演化过程中对超网络模型的多 信息进行加工和补充，使其变为大众可以理解和 种度量，可以不断完善对社会舆论的动力学因素 接受的内容；大众阅读意见领袖再加工的信息之 的探索，以使得仿真模拟过程更加完善。反过 后在社交平台表达自己的观点。这和二级传播理 来，仿真模拟过程中出现的和现实不符的部分， 论也是相吻合的2。由此，舆论场的主要要素就 也可以为真实数据搭建的超网络分析提供研究方向。 由三部分构成，分别是原始信息、意见领袖传播、 超网络的演化中，超边增长及变化模式是核 群众观点。将此三部分分别作为超网络层次即可 心要素，也是舆论演化仿真的重要内容可。由于 构建本文所采用的超网络结构，其在舆论场中的 超边的增长、消退、相互之间连接的变化等在超 作用机理如图1所示。 网络模型中都直接代表了舆论随时间的演进过V 和 H 的表达式如下 V = { Vi ,i = 1,2,··· ,N|Vi ∩Vj , Ø } (2) H = {(v1, v2,··· , vN)|vi ∈ Vi ,i = 1,2,··· ,N} (3) Vα Vt Vk (vα, vt , vk) 式中 V 代表超网络 G 中所有节点的集合。以三 层超网络为例， 、 、 分别表示三层中的节点 集合，H 表示超边的集合， 表示的是一条 超边中的 3 个顶点，任何一个超边由相连的多个 不同质节点构成。由上面超图和超网络的定义可 以看出，超网络是超图的一种特殊形式。 由此衍生出的均匀超网络表示的是构成超网 络中的超边节点数相同，其条件相比于超网络更 强，且由于超边节点均匀，使得图中的计量更容 易进行。采用超网络结构来分析舆论事件的变化 主要具有以下几个优点： 1) 超网络结构可以将舆论的多维信息转化为 一种立体结构，层内同质、层间异质、多层互联、 关系脱离语义的特点，使其更易于进行纯数学上 的结构计算和分析。 2) 将真实数据化为超网络中的超边，通过统 计不同时刻下的超边变化的规律可以更容易发现 舆论的动力学特征，并且这种特征是直观的，可 复现的。 3) 在建模后，即使有新的数据和完全不同的 内容加入，也可以通过增加层次和连接来对原有 超网络进行更新，即超网络也是易于扩展的。 2 基于两级传播理论的超网络结构 2.1 三层超网络结构 在真实的社交网络环境中，一般用户接触到 的信息通常是多种多样的，仅对社交关系拓扑进 行建模，或仅观测信息的流动都不足以整合复杂 的多源信息。根据两级传播理论，信息流动的方 向通常是由舆论领袖对原始信息进行再加工后再 传播给一般受众[24] ，而且网民表达的观点也常常 衍生于舆论领袖所发布的信息，有时更是直接引 用舆论领袖发布的信息来代表自己的观点。由此 我们认为真实的舆论场通常是：官方发布的当前 舆论事件主要报道构成信息源；舆论领袖对这些 信息进行加工和补充，使其变为大众可以理解和 接受的内容；大众阅读意见领袖再加工的信息之 后在社交平台表达自己的观点。这和二级传播理 论也是相吻合的[25]。由此，舆论场的主要要素就 由三部分构成，分别是原始信息、意见领袖传播、 群众观点。将此三部分分别作为超网络层次即可 构建本文所采用的超网络结构，其在舆论场中的 作用机理如图 1 所示。 观点层 意见领袖层 信息层 生成 加工 图 1 三层超网络结构 Fig. 1 Three-layer supernetwork architecture diagram 信息层表示的是原始新闻包含的关键信息。 文献 [26] 指出，舆论治理的主要成分之一是舆论 的客体。因此，在信息层，主要包含当前舆论事 件的客体目标信息，其层内潜在连接表示客体目 标间的关系。 在意见领袖层中，节点表示的是当前舆论环 境下出现的意见领袖，其对原始信息进行再加 工，形成新的信息结构，经过打包再推送至一般 受众。意见领袖层向下连接信息源层，表示再加 工的过程；向上呈递信息给观点层，表示由意见 领袖引发的观点表达；其层内连接表示不同意见 领袖的关系紧密程度。舆论场中的社会环境信息 及网民自身心理信息隐藏于由意见领袖层到观点 层的表达中。 在观点层中，体现的是一般网民在浏览、转 载，或潜在受到某些意见领袖发布信息的影响后 表达的自身观点，其层内连接表示观点的相似水 平。由于普通网民之间的交互非常庞杂不宜度 量，因此，将意见领袖层直接对接观点层来表现 最终由普通网民形成的舆论，这样更有助于捕捉 全局舆论的动态变化以及对超网络进行结构分析。 2.2 动力学探索 基于两级传播理论的超网络模型不仅可以方 便地进行图挖掘，而且可以通过不同的度量指标 从不同维度刻画当前超网络结构。通过对真实数 据的分析，尤其是演化过程中对超网络模型的多 种度量，可以不断完善对社会舆论的动力学因素 的探索，以使得仿真模拟过程更加完善。反过 来，仿真模拟过程中出现的和现实不符的部分， 也可以为真实数据搭建的超网络分析提供研究方向。 超网络的演化中，超边增长及变化模式是核 心要素，也是舆论演化仿真的重要内容[27]。由于 超边的增长、消退、相互之间连接的变化等在超 网络模型中都直接代表了舆论随时间的演进过 ·872· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷