基于Agent的网络舆论传播模型研究

第２６卷第１期计算机仿真２００９年１月文章编号：１００６－９３４８（２００９）０ｌ一００２０一０４

基于Ａｇｅｎｔ的网络舆论传播模型研究

刘常昱１’２，胡晓峰１，罗批１，司光亚１

（１．国防大学信息作战与指挥训练教研部，北京１０００９１；２．解放军理工大学，江苏南京２１１１０１）摘要：网络舆论传播是以互联网为载体的舆论传播行为。研究了网络舆论传播中新闻跟帖与ＢＢＳ传播，分析了网民Ａｇｅｎｔ、新闻网站Ａｇｅｎｔ以及ＢＢＳＡｇｅｎｔ的属性，建立了网民Ａｇｅｎｔ与新闻网站Ａｇｅｎｔ以及ＢＢＳＡｇｅｎｔ的交互规则，研究了网络舆论的可视化表示方法，并与人际传播相结合，建立了基于Ａｇｅｎｔ的网络舆论传播仿真模型，为利用复杂性理论和Ａｇｅｎｔ技术研究网络舆论传播提供了有益的思路和方法。

关键词：互联网；舆论传播；智能体；计算机仿真模型

中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ｂ

ＳｔｕｄｙｏｎＡｇｅｎｔ——ｂａｓｅｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋ

Ｍｏｄｅｌｏｆ

ＰｕｂｌｉｃＯｐｉｎｉｏｎｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔ

ＬＩＵＣｈａｎｇ—ｙｕｌ”，ＨＵＸｉａｏ—ｆｅｎ９１，ＬＵＯＰｉｌ，ＳＩＧｕａｎｇ—ｙａｌ

（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＯｐｅｒａｔｉｏｎＣｏｍｍａｎｄａｎｄＴｒａｉｎｉｎｇｏｆＮＤＵｏｆＰＬＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ；

２．ＰＬＡＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ。ＮａｎｊｉｎｇＪｉａｎｇｓｕ２１１１０１，Ｃｈｉｎａ）ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＮｅｔｗｏｒｋｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｓｐｒｅａｄｍｅａｎｓｔｈｅｃａｒｔｉｅｒｏｆｔｈｅｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｉｓＩｎｔｅｒｎｅｔｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｎｔｈｉｓｐａ－ｐｅｒ，ｎｅｔｗｏｒｋｍｅｄｉａｉｎｔｈｅｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｎｅｗｓｓｔａｔｉｏｎｓａｎｄＢＢＳａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．ＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｕｓｅｌ甚Ａｇｅｎｔ，ｎｅｗｓｓｔａｔｉｏｎｓＡｇｅｎｔａｎｄＢＢＳＡｇｅｎｔａｒｅａｎａｌｙｓｉｓｅｄ．ＴｈｅｎｗｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｒｕｌｅｓｂｅｔｗｅｅｎＩｎｔｅｍｅｔｕｓｅｒｓＡ—ｇｅｎｔ

ａｎｄｎｅｗｓｓｔａｔｉｏｎｓＡｇｅｎｔａｎｄＢＢＳＡｇｅｎｔａｎｄｓｔｕｄｙｔｈｅｖｉｓｕａｌＭｅｔｈｏｄｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎ．Ａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｗｉｔｈｐｅｒｓｏｎａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｐｒｅａｄｎｅｔｗｏｒｋ，Ａｇｅｎｔ—ｂａｓｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｉｓｇｉｖｅｎ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｐｒｏｖｉｄｅｓｕｓｅｆｕｌｉｄｅａｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｕｓｅｏｆｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｔｈｅｏｒｉｅｓａｎｄＡｇｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｔｕｄｙｏｆｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｓｐｒｅａｄｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔ．

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ；Ｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｓｐｒｅａｄ；Ａｇｅｎｔ；Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ

ｌ引言

随着信息技术飞速发展，互联网已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，成为反映社会舆情的主要载体之一。根据中国互联网信息中心（ＣＮＮＩＣ）２００７年１月发布的报告，截止至２００６年１２月３１日，我国上网用户总人数为１．３７亿，其中认为互联网在日常工作、生活中很重要或者重要的约占７０．７％。网络影响之深广可略见一斑。

由于互联网自身的技术特点，网络传播同时具有人际传播和大众传播的优点，其快捷性、信息的海量性、互动性等网络特性，使得网络舆情表达快捷、信息多元、方式互动，对社会及政府决策影响越来越大。近年来，网络舆论的传播、监控以及舆情态势分析、预警研究等倍受关注，成为最新的研

基金项目：国家自然科学基金（６０７７４０３５，６０８７４０８６）；国家８６３高技术计划（２００６ＡＡ０１２３３７，２００７ＡＡ０ｌＺ３２３）

收稿日期：２００８一ｌＯ一２２

—２０一究热点。

２网络舆论传播主要形式：新闻跟帖与ＢＢＳ网络舆论传播是指以互联网为平台的舆论传播活动。目前主要方式有：电子邮件、网上聊天、新闻评论留言板（新闻跟帖）、ＢＢＳ论坛和ｂｌｏｇ。根据中国互联网信息中心（ＣＮＮ－ＩＣ）２００７年１月发布的报告，上网用户对于上述网络服务的使用比例分别为：电子邮箱占５６．１％，网上聊天（聊天室、ＱＱ等）占５５．３％，ＢＢＳ论坛（社区、讨论组等）占３６．９％、ｂｌｏｇ占２５．３％。报告中虽然没有关于用户使用评论留言板的数据，却有“网上看新闻”一项，比例是５３．５％，由于留言板一般是附在新闻之后，所以，这个数据大致可以显示新闻跟帖的影响力。

这些传播方式对于网络舆论传播并不是同等重要的。对于电子邮件和网上聊天，绝大多数是限于私人问题或者个人话题，交流话题的社会性、公共性和公开性都不会很强。

ｂｌｏｇ虽然可以被用于表达个人对任何事物的观点和意见，享有自由、通畅的表达优势，但是在互联网信息的海洋中又很容易被淹没…。因此，在网络舆论建模中本文着重考虑了新闻跟帖和ＢＢＳ这两种传播方式。另外，在对网站和ＢＢＳ进行Ａｇｅｎｔ建模时，其权威性是首需考虑的因素。同时，类似于人际关系网络传播，网络舆论传播过程中，个体意见可能被他人所影响旧Ｊ。

新浪网曾就新闻跟帖情况发起过网上问卷调查，调查结果显示，网民参与跟帖的动机主要是出于社会责任感，只有很少人是随意发泄情绪口］。因此在建模中假设，对于比较严肃重大的话题讨论，网民也是理性的。

另外，网民的理智性，说明网络舆论，大多是网民现实中真实态度在为网络上的反映，这样，网民的新闻跟帖、论坛讨论与人际关系传播网络的个体意见就有了一致性，这成为制定网民行为规则的重要依据。

３网络舆论传播模型设计与实现

３．１Ａ髀Ⅱｔ的种类与属性分析

在网络舆论传播模型中，主要研究三类Ａｇｅｎｔ。：网民Ａ－ｇｅｎｔ、新闻网站Ａｇｅｎｔ以及ＢＢＳＡｇｅｎｔ。

网民和人际关系网络中的个体具有身份二重性，即网民也是现实生活中的个体。因此，我们将网民Ａｇｅｎｔ与人际关系网络传播中的个体Ａｇｅｎｔ视为一体，只是在个体Ａｇｅｎｔ的属性中增加一个字段ｎｅｔｕｓｅｒ作为个体是否是网民的标志，若ｎｅｔｕｓｅｒ＝１，则这一个体同时是网民，具有上网跟帖或者发表评论的可能；若ｎｅｔｕｓｅｒ＝０，则个体为非网民，不会有新闻跟帖或者在ＢＢＳ发表评论的行为。

即，个体Ａｇｅｎｔ属性为：Ｐｅｏｐｌｅ—Ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ＝（ｏｐｉｎｉｏｎ，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，ｎｅｔｕｓｅｒ），ｏｐｉｎｉｏｎ∈［０，１］代表个体意见，ｕｎｃｅｒｔａｉｎ－ｔｙ∈［０，１］代表个体意见确定度，ｎｅｔｕｓｅｒ＝１或０，１表示该个体Ａｇｅｎｔ同时为网民Ａｇｅｎｔ。

设置新闻网站Ａｇｅｎｔ的属性时，本文着重考虑类别、权威性和影响范围，以此作为对新闻网站的刻画和描述。另外，根据网络舆论的一般量化方法，用浏览量、发帖量、支持量、反对量来作为新闻跟帖舆论情况的量化指标。即新闻网站Ａｇｅｎｔ的属性定义如下：’

Ｎｅｗｓｓｔａｔｉｏｎ—Ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ＝（ＩＤ，ｔｙｐｅ，ｔｒｕｓｔ，ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ，ｎｅｗｓ—ｒｅａｄｅｒ，ｃｏｍｍｅｎｔ—Ｒｕｍ，ｓｕｐｐｏｒｔ—ｎｌｌｍ，ｏｐｐｏｓｅ—ｎｕｍ）ＩＤ：Ａｇｅｎｔ的唯一标识号，类型为整数；

ｔｙｐｅ：Ａｇｅｎｔ的类别，ｔｙｐｅ＝１为ｆ－／ｐ网站，ｔｙｐｅ＝２为传统主流媒体网络版，ｔｙｐｅ＝３为其他类别新闻网站；

ｔｒｕｓｔ：Ａｇｅｎｔ的权威性，类型为［０，１０］区间上的实数。对ｔｙｐｅ＝１、２的网站Ａｇｅｎｔ，其ｔｒｕｓｔ较大；对ｔｙｐｅ＝３的网站Ａ?ｇｅｎｔ，其ｔｒｕｓｔ较小ｏ

ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ：Ａｇｅｎｔ的影响范围，类型为［０，１］区间上的实数。对ｔｙｐｅ＝１、２的网站Ａｇｅｎｔ，其ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ较大；对ｔｙｐｅ＝３的网站Ａｇｅｎｔ，其ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ较小。

ｎｅｗｓ—ｒｅａｄｅｒ：表示浏览过该新闻的网民人次，类型为整数；

ｃｏｍｍｅｎｔ—ｈｕｍ：表示浏览过该新闻的网民中，跟帖评论的人次，类型为整数；

ｓｕｐｐｏｒｔ—ｌｌｎｒｎ：表示跟帖数中持支持意见的帖子数，类型为整数；

ｏｐｐｏｓｅ—ｎｕｍ：表示跟帖数中持支持意见的帖子数，类型为整数。

将ＢＢＳＡｇｅｎｔ属性归纳量化为：

类别ｔｙｐｅ：ｔｙｐｅ＝１为商业ＢＢＳ，ｔｙｐｅ＝２为主流ＢＢＳ，ｔｙｐｅ＝３为民间ＢＢＳ，ｔｙｐｅ＝４为校园ＢＢＳ…；

权威性ｔｒｕｓｔ：［０，１０］区间上的数值。对ｔｙｐｅ＝２的ＢＢＳＡｇｅｎｔ的ｔｒｕｓｔ最大，其次为ｔｙｐｅ＝１的的ＢＢＳＡｇｅｎｔ；对ｔｙｐｅ＝３、４的ＢＢＳＡｇｅｎｔ，其ｔｒｕｓｔ较小。

影响范围ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ：用［０，１］之间的数值表示。对ｔｙｐｅ＝ｌ、２的ＢＢＳＡｇｅｎｔ，其ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ较大；对ｔｙｐｅ＝３、４的ＢＢＳＡ．ｇｅｎｔ，其ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ较小。

ＢＢＳＡｇｅｎｔ的舆论倾向通过下列指标量化反映：

浏览数ｎｅｗｓ—ｒｅａｄｅｒ：取自然数，表示浏览过某主题相关帖子的网民人次；

评论数ｃｏｍｍｅｎｔ—ｎｎｍ：取自然数，表示关于某主题发表意见的所有帖子总数，包括所有的发帖、回帖人次；

支持数ｓｕｐｐｏｒｔ—ｎｕｍ：取自然数，表示评论数中持支持意见的帖子数；

反对数ｏｐｐｏｓｅ—ｎｕｍｂ：取自然数，表示评论数中持反对意见的帖子数。

２．２网民Ａｇｅｎｔ的行为规则

网民在什么情况下会发帖评论以及会做出怎样的评论，这是一个难以给定规则的问题，只能作出种种假设，以限制问题的边界，对此作出可能的简化处理。

首先，假设舆论的客体是政治、外交、经济、军事等较重大的严肃事件，事件性质及程度ｄｅｇｒｅｅ用［一１０，ｌＯ］上的数值表示。

第二个假设是，大部分网民的发帖行为是理性的，只有极少数的人是毫无理由的情绪化宣泄。

若网民Ａｇｅｎｔ是极端个体¨１，即ｏｐｉｎｉｏｎＥ［０，０．２］且ｎｎ．ｃｅｒｔａｉｎｔｙ≤０．２，或者ｏｐｉｎｉｏｎ∈［０．８，１］且ｕｎｅｅｒｔａｉｎｔｙ－。＜０．２，则该网民Ａｇｅｎｔ登录某网站Ａｇｅｎｔ的概率与该网站Ａｇｅｎｔ的影响范围成正比，浏览某事件新闻的概率与该新闻的重要程度成正比。若该网民Ａｇｅｎｔ浏览了该新闻，则会跟帖评论，其评论意见同本身作为人际关系网络中的个体意见一致。

即，对于现实生活中是极端个体的网民Ａｇｅｎｔ来说，其在网上也倾向于发表意见，并且在网上发表的意见同其在现实中的意见一致。

形式化的，对在人际关系网中属于极端个体的网民Ｉ（ｏ－ｐｉｎｉｏｎ，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，ｎｅｔｕｓｅｒ），其同新闻网站Ａｇｅｎｔ的交互规则是：

一２１—

规则１

１）竣ｊ鸯莱瓣旗Ａｇｅｎｔ（ｔｙｐｅ，ｔｒｕｓｔ，ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ，ｎｅｗｓ—ｒｅａｄｅｒ，ｃｏｍｍｅｎｔ—ｌｌｌｌｍ，ｓｕｐｐｏｒｔ—ｎｔｌｌｎ，ｏｐｐｏｓｅ—ｎｌｌｒｌｌ），某褰件或者新闻的程度为ｄｅｇｒｅｅ。

２＞剿ｌ登录ｊ的溉搴Ｐ１＝ｆ《ｉｎｔｌｕｅｎｅｅ），ｆ是ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ戆增函数；

３）ｌ浏览该新闻的概率Ｐ２＝Ｐ１＋ｇ（ｄｅｇｒｅｅ），ｇ是ａｂｓ（ｄｅ—ｇｒｅｅ）的增丞数；

４）ｌ跟帖概率为Ｐ２；

５）箸ｏｐｉｎｉｏｎｄ［０，０．２］，则ｏｐｐｏｓｅ—ｎｕｍ加ｌ；

６）若ｏｐｉｎｉｏｎ毫［０。８，１］，则ｓｕｐｐｏｒｔ—ｈｕｍ力Ｅｌ。

箸弼民Ａｇｅｎｔ不是极端个体，刚该阏＆Ａｇｅｎｔ登袋菜两站Ａｇｅｎｔ的概率与该网站Ａｇｅｎｔ的影响范围成正比，浏览某事件掰闻的概率与该新闻的重要程度成正比，跟帖评论的概率弱该颓闻戆鼹瞎麓成正跑。其评论意觅确定规鬃是：该薅民Ａｇｅｎｔ在已发表评论的网民Ａｇｅｎｔ中，找出与自己意见最相近的观点，按照４．２节的不确定影响函数，与该意见进行交互，毅交鑫己懿ｏｐｉｎｉｏｎ及ｔｍｅｅｒｔａｉｎｔｙ，然嚣将改变瑟魏意见作为发帖的评论意见。同时，按照一定的小概率变辩，即按照较小的概率随机发表意见，以反映某些网友的情绪化评论。

即，对于入际关系网络中的非极端个体而言，它们在网上是否会发表意见舆有从众性，人气越高它们也越倾向干发表意见；褥在网上发表何种意凳具毒趋同馕，篼较寥黪受阏上同自已相近的观点影响。

形式化的，对在人际关系阕中不属于极端个体的网民Ｉ（ｏｐｉｎｉｏｎ，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，ｒｌｅｔｕｓｅｒ），其同颞闻网站Ａｇｅｎｔ的交曩怒受ｌ是：

规则２

１）设Ｊ为某阈嫡Ａｇｅｎｔ（ｔｙｐｅ，ｔｒｕｓｔ，ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ，ｎｅｗｓ—ｌｅａｄｅｒ，ｃｏｍｍｅｎｔ—ｎｕｍ，ｓｕｐｐｏｒｔ—ｎｔｉｔｎ，ｏｐｐｏｓｅ—Ｉｌｌｌｌｎ），莱事｛孛或者新闻的程度为ｄｅｇｒｅｅ。

２）Ｉ登录Ｊ的概率ＰＩ＝ｆ（ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ），ｆ是ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ的增茧数；

３）Ｉ浏览该新闻的概率Ｐ２＝Ｐ１丰ｇ（ｄｅｇｒｅｅ），ｇ是ａｂｓ（ｄｅ?ｇｒｅｅ）的增函数；

４）ｌ跟旗概率海Ｐ３＝Ｐ１￥Ｐ２宰囊（ｃｏｍｍｅｎｔ一１１１１１１１），ｈ是ｃｏｍｍｅｌｌｔ一１１１１１１１的增函数；

５）Ｉ以概率Ｐ４（Ｐ４＜Ｏ．２）发表意见为［０，１Ｌ匕随机数的帖子：

６）ｌ以概率ｌ—Ｐ４在已发表评论的阏氐Ａｇｅｎｔ中，寻找具有最小意见差的网民Ｊ（ｏｐｉｎｉｏｎｊ，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｊ，ｎｅｔｌｌｓｅｒ），即ａｂｓ（ｏｐｉｎｉｏｎ—ｏｐｉｎｉｏｎｊ）最小。设嬲民Ｊ对ｌ戆影响函数为ｆ（ｊ，ｉ），剃交互后ｌ麴意觅调整隽Ｘ：（ｏｐｉｎｉｏｎ；，ｕｉ）：

ｏｐｉｎｉｏｎｉ＝ｏｐｉｎｉｏｎｉ＋ｆ（ｊ，ｉ）女（ｏｐｉｎｉｏｎｉ—ｏｐｉｎｉｏｎ。），１１：＝Ｕｉ＋ｆ（ｊ，ｉ）木（Ｕ；一Ｕｉ）；

著ｏｐｉｎｉｏｎ；≤ｏ．５，弼ｏｐｐｏｓｅ—ｒｌｌｌｌｌｌ魏ｌ，否受｛ｌｓｕｐｐｏｒｔ一～２２一ｎｕｌｎ加１ｏ

对手瓣涎Ａｇｅｎｔ藏ＢＢＳＡｇｅｎｔ之瀚豹交互筑鬻，采疆土述同新闻网站Ａｇｅｎｔ的交互规则。

最后，由予设置了小概率允许网熙情绪化发帖，使模型逡褥缝采不是线莲零测酶。对予嚣常爱囊薛事绛，瞧会套高度支持的意见，这体现了在网络上，任何意见都可能出现，反映了网络舆论的多元性。

３。３夔赛算法及模型实瑗

根据上述假设，可以设计实现网络舆论传播模裂的具体算法。考虑到舆论同时也猩人际关系网络中传播，即，网民只是人际关系审个体的另终一令身份，瑷实中的人际传捶与网络传播密不Ｗ分，丽络传播模型中必须和入际关系两络传播模型Ｈｏ集成在一起。

将个体的数量、初始状态、极端个体娃：倒、陌生人之间的信｛差程度、鬻＆毙铡、薪闻耀菇数量、ＢＢＳ数量、事件豹类鍪和程度作为模型的输入，新闻网站或ＢＢＳ上的浏览量、评论量、支持贴数、殷对贴数作为模型的输出。具体实现步骤如－Ｆ：

算法：网络舆论传播模型

１）设置个体Ａｇｅｎｔ、网站Ａｇｅｎｔ、ＢＢＳＡｇｅｎｔ的属性与数量，信｛至透子，豢佟戆类登与程度等摸麓裙始参数；

２）按照ＢＡ模型＂ｏ生成人际关系网络拓扑；若两个个体之间有边相连，则为朋友关系，若无边相连，则为陌生人关系；

３）对个体Ｉ（ｏｐｉｎｉｏｎｉ，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ｛），在其８一邻域内任意碍找一个个体设为Ｊ，如果Ｉ与Ｊ是朋友关系，则设定ｔｒｕｓｔ＝１０；善ｌ与Ｊ是陌生人，嬲ｔｒｕｓｔ取尾声设定值。

４）｛与ｊ按照不对称影响函数进奄彳意见交互，态度转变为（ｏｐｉｎｉｏｎ。’，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉ’）；

５）若个体ｌ不是网民，或者是网隧但８一郐域内没有鼹站Ａｇｅｎｔ或者ＢＢＳＡｇｅｎｔ，粥将个体意觅及意觅的幂确定性更新为（ｏｐｉｎｉｏｎｉ’，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉ’）；

６）若个体ｌ是网民鼹８一邻域内有网站Ａｇｅｎｔ或者ＢＢＳＡｇｅｎｔ，懑逡择影响蔻鼹ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ鼓丈麓Ａｇｅｎｔ，按照规剜５．１与５．２进行意见交互，将意见（ｏｐｉｎｉｏｎＩ’，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉ’）更新为（ｏｐｉｎｉｏｎ；”，ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉ”）；

７）遍历瓤宥个俸，更鬻舞有个露意凳及萁苓礁定性；

８）所有个体Ａｇｅｎｔ按照任意方向随机游动一步；

９）重复３）一８）直到满足外部终止条件，输出务网站Ａ—ｇｅｎｔ或者ＢＢＳＡｇｅｎｔ酶测览数ｎｅＷＳ—ｒｅａｄｅｒ、评论数ｃｏｍｍｅｎｔ—ｎｌｌｍ、支持数ｓｕｐｐｏｒｔ—ｈｕｍ和反对数ｏｐｐｏｓｅ—ｎｕｎｌ。

而对于网络舆论的量化，采用了定性定量相结合的表示方法ｇ熙不露的匿形表示嬲鳕Ａｇｅｎｔ穰ＢＢＳＡｇｅｎｔ黪区别，塑形的大小是测施量与评论豢二者的加权和，即溺览踅与评论量越多，图形越大。图形的颜色表明网站Ａｇｅｎｔ或ＢＢＳＡｇｅｎｔ的整体倾向，颜色越倾向盘色，说明薪阏跟帖或者论坛中反对的帖子数量越多，颜色悲预向与红色，说葫赞成的帖子数

量越多。同时模型给出具体计算数据，在界面下方以图形实时绘出。

在ｎｅｔｌｏｇｏ平台下实现的网络舆论传播仿真模型运行界面如图１所示。

图１网络舆论模型仿真界面

界面左边的ｂｕｔｔｏｎ与ｓｌｉｄｅｒ，是供用户输入调整的参数，包括个体总数、极端个体类型与数量、个体意见的不确定性、陌生人之间的信任因子、个体中的网民比例、新闻网站Ａｇｅｎｔ个数、ＢＢＳＡｇｅｎｔ个数、事件的类型和程度；

在运行界面的中央，是舆论演化过程的可视化显示。在仿真环境中共有三类Ａｇｅｎｔ：个体Ａｇｅｎｔ用小人表示，网站Ａ－ｇｅｎｔ用圆形表示，ＢＢＳＡｇｅｎｔ用星形表示，图形大小及颜色代表该帖子或者新闻的评论人气与总体倾向。图形上的数字标号代表该帖子或者新闻的浏览量。右键点击某一Ａｇｅｎｔ，则可以更详细的观察其各项参数包括类型、属性等，如图１圆内标出的某Ａｇｅｎｔ，其详细的内部参数显示在右键框内。

４结语

本文建立了一个网络舆论传播的计算机仿真模型。分析了网络舆论传播中的新闻跟帖与ＢＢＳ传播，研究了网络舆论的量化表示方法。将网民在互联网上的舆论传播行为主要和网站、ＢＢＳ的类型与影响力关联起来，据此制定了网民的行为规则：

若网民在人际关系网络中是极端个体，则在网上也倾向于发表意见，并且发表的意见同人际关系网中的意见一致。

若网民在人际关系网络中不是极端个体，则他在网上是否会发表意见具有从众性，对人气越高的帖子越倾向于发表意见；而在网上发表何种意见具有趋同性，比较容易受网上同自己相近的观点影响。同时以一个小概率允许网民的情绪化发帖。

参考文献：

［１］陈红梅．网络传播与公众表达——网上公众表达的现状和影响研究［Ｄ］．复旦大学博士学位论文，２００５．

【２］谢新洲．网络传播理论与实践［Ｍ］．北京：北京大学出版社，２００４．

［３］刘建明．网络受众的定量研究［ＤＢ］．传媒学术网，ｈｔｔｐ：／／ａｃａ－ｄｅｍｉｃ．ｍｅｄｉａｃｈｉｎａ．ｎｅｔ／，２００７．

［４］刘常显．舆论传播建模与仿真方法研究［Ｄ］．国防大学博士后研究工作报告，２００７．

［５］ＡＢａｒａｂａｓｉａｎｄＲＡｌｂｅｒｔ．Ｅｍｅｒｇｅｎｃｅｏｆｓｃａｌｉｎｇｉｎｒａｎｄｏｍｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ（Ｓ００３６—８０７５），１９９９，（２８６）：５０９－５１２．

［作者简介】

刘常昱（１９７３一），女（汉族），江苏人，博士后，研究

方向为战争复杂性与战略模拟；

胡晓峰（１９５７一），男（汉族），山东人，教授，博导，

《计算机仿真》编委会副主任，研究方向为战争模拟

系统与环境、军事运筹、军事信息系统工程等；

罗批（１９７４一），男（汉族）。重庆永川人，副教授，博士后，研究方向为战争复杂性、战争模拟、遗传算法等；

司光亚（１９６７一），男（汉族），河南柘城人，教授，博导，研究方向为战争模拟系统与环境、战略决策、军事信息系统工程等。

（上接第７页）

联合使命转换为相应的作战需求，具有很好的应用前景。当然，要将原型系统发展成为实用系统，使其支持更多应用，还有许多问题需要深入研究，还有大量工作要做。

参考文献：

［１］杨利民．指挥自动化系统作战需求分析研究［Ｍ］．北京：国防大学出版社，２００３．

［２］李明，刘澎．武器装备发展系统论证方法与应用［Ｍ］．北京：国防工业出版社，２０００．

［３］朱庆林，冯长德．国防需求论［Ｍ］．北京：军事科学院出版社，１９９９．

［４］吴远猛，等．武器装备论证需求分析研究［Ｊ］．武器发展，２００６．１２：３—４．

［５］ＵＳＣＪＣＳ．ＪｏｉｎｔＣａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＡｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ

（ＣＪＣＳＩ３７１０．０１Ｃ）［Ｒ］．ＣＪＣＳＩ，２００３－６—２４．

［６］ＵＳＣＪＣＳ．ＪｏｉｎｔＣａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓＩｍｅｇｒａｔｉｏｎＡｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ（ＣＪＣＳＩ３７１０．０１Ｆ）【Ｒ］．ＣＪＣＳＩ，２００６—５—１．

［７］ＵＳＣＪＣＳ．ＯｐｅｒａｔｉｏｎＯｆＴｈｅＪｏｉｎｔＣａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＡｎｄＤｅ－ｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ（ＣＪＣＳＭ３７１０．０１）［Ｒ］．ＣＪＣＳＭ，２００３—６—

２４．

［８］ＵＳＣＪＣＳ．ＯｐｅｒａｔｉｏｎＯｆＴｈｅＪｏｉｎｔＣａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＡｎｄＤｅ－ｖｅｌｏｐｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ（ＣＪＣＳＭ３７１０．ＯＩＣ）［Ｒ］．ＣＪＣＳＭ，２００７－５—１．

［作者简介］

陈国社（１９７２一），男（汉族），山丙阳城人，博士生，

研究方向为作战模拟与运筹分析；

马亚平（１９５７一），男（汉族），河北保定人，教授，博

导，研究方向为系统仿真与作战模拟。

一２３—