产品质量安全信息传播模型探讨范文

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摘要：本文在分析了产品质量安全信息传播特征的基础上，建立了产品质量安全信息在互联网上的传播模型，并利用NetLogo工具进行了模拟仿真。实验发现，随着自发传播系数的增大，信息的扩散速率会加快，系统达到平衡的时间也会缩短；同时，随着系统规模的增大，信息所达到的面积也会随着增大，而且信息扩散达到最大面积的时间不会随着系统规模的变化而变化，媒体的介入会对信息的传播造成一定的影响。

关键词：产品质量安全；信息传播模型；生命周期模型

1引言

随着Web2.0技术的发展，特别是博客、维基、微博、论坛、社交网络、内容社区等用户极大参与空间的新兴的社会化媒体的出现，信息传播的模式越来越多元化和复杂化，Web已逐渐成为产品质量安全信息、演化和舆情监控的重要平台。互联网信息一方面为产品质量安全事件的产生、扩散乃至泛滥提供了环境，另一方面也给产品质量安全事件发生的监测与管理带来了极大阻碍。Isham等(2010)在分析前人研究的基础上，在谣言传播模型中增加了度关联函数，并且通过数值计算分析了网络拓扑对谣言传播的影响。何敏华等（2010）的研究考虑了舆论演化和网络结构的相互影响。但在已有的工作中，综合、深入地考虑空间地理因素和社会网络拓扑结构对舆论形成的影响的相关研究相对较少。张彦超等(2011)构造了一个基于在线社交网络的信息传播模型，该模型考虑了节点度和传播机理的影响，结合复杂网络和传染病动力学理论，进一步建立了动力学演化方程组，该方程组刻画了不同类型节点随着时间的演化关系，反映了传播动力学过程受到网络拓扑结构和传播机理的影响。罗植等（2012）构建一个同时具有空间位置特征与小世界特征的无标度网络以及网络上的Ising模型，全面考察了空间与网络共同作用对舆论形成的影响，研究了舆论形成中的相变行为，重点分析了与区域文化或认知背景以及与整体社会情绪等相关的参数在舆论形成过程中的作用。Xie等（2012）等基于复杂网络对两个竞争的话题传播进行了仿真研究。Jalili（2013）分析了基于复杂网络的社会力量和舆情形成，并通过小世界和无标度网络给出了仿真实验。本文试图在已有成果的基础上，从产品质量安全事件的基本特征出发，针对新的网络对象和网络结构的特性，构建基于Web的产品质量安全信息传播模型。

2传播过程特征分析

2.1生命周期模型

根据产品质量安全信息传播模式的特征变化，可以将产品质量安全信息在Web上传播的全生命周期可分为5个阶段。第一阶段：产生期，在这个阶段里是产品质量安全信息在互联网上从无到有的过程，一般只要信息一出现，产生期也就结束了，这一个阶段可以由个人也可以是由媒体发起，形式不一。第二阶段：爆发期，当Web上刚出现该类信息的时候就表明该阶段即将开始，该阶段一般持续时间在几小时到几天不等，该阶段受信息传播中意见领袖的影响。第三阶段：蔓延期，这个阶段是产品质量安全信息快速传播的阶段，该阶段一般持续几天，该阶段受到媒体传播的影响。第四阶段：缓解期，这个阶段是产品质量安全信息得到控制的阶段，该阶段会根据控制的效果来确定缓解的程度，受到政府以及企业等相关部门的控制措施效果以及反应速度等因素的影响。第五阶段：终止期，这个阶段是产品质量安全事件的平息阶段，相关的产品质量安全信息也不会再传播了。产品质量安全信息的传播在产生期到爆发期之间的时间间隔是非常短的，有的产品质量安全信息甚至没有爆发期，直接转移到缓解期；有的直接从爆发期进入到缓解期，没有经过蔓延期。在同一阶段内的传播中，不同产品质量安全事件信息所占的比例也不相同，从中还能看出该信息传播的波动性，每个事件传播达到的最大值都是出现在第一个波峰，产品质量安全事件信息的生命周期演化都是随着事件的发生在进行变化的，同时在该生命周期中受到的影响因素很多，其中媒体的介入因素是需要关注的重点。

2.2传播特性分析

表1所示的是典型的10个产品质量安全事件媒体报道时间和事件发生的时间的对比。由表1可以看出，产品质量安全事件信息产生的时间和媒体第一次进行报道的时间几乎都是发生在同一天，可见媒体报道的速度之快，有些事件在媒体第一次进行报道之后会出现事件的爆发期，从爆发期以后，媒体的报道还是会继续。将新闻网站的报道量看做媒体的影响力，当事件信息在传播的过程中，将事件信息量与新闻网站的信息量（不包括装载的新闻信息）作对比，选取事件8作为例子进行分析，这里只是将人民网、新华网、网易、搜狐、新浪、腾讯等330个比较有权威性的新闻网站进行搜索。由图2可以看出，事件信息量与媒体报道量并没有明显呈现出正比的关系，但是媒体影响力对产品质量安全信息的传播还是有一定的影响。产品质量安全信息在传播过程中，媒体起到了较大的作用。同时，由于信息本身具有衰减性，在传播过程中，衰减因子也会发生变化，当信息的传播有媒体介入时，信息的衰减性就会削弱，但也会对媒体的介入产生一定的适应性，当媒体反复介入之后，衰减性会对媒体的介入具有免疫作用，最终信息的传播还是会慢慢停止。

3传播模型构建

图3是考虑媒体影响力和自发传播速率等因素构建的产品质量安全信息传播模型。由图3可知，在该模型中还引入一个外界的影响因素-媒体影响力，媒体影响力的加入会改变传播的速率以致改变传播规律，该模型有以下几个特点。（1）随着时间的变化，3种状态的人数也会发生变化，但是保持系统的平衡，初始系统中的人和最终平衡之后系统中的人数是相等的。（2）当感染者接触与易感染者的时候，它们之间接触的传播概率受感染者的人数的影响，即当感染者的人数增多的时候，传播概率也会大；所以就有λ∝I(t)，模型中设λ=ηI(t)；同理，当免疫者与感染者接触的时候，接触传播的概率μ∝R（t），模型中设μ=γR(t)。（3）模型中，易感染者和感染者最终都会转变成免疫者，其中自发传播概率跟免疫者的人数没有关系，然而易感染者向免疫者进行自发传播的概率和感染者向免疫者进行自发传播的概率不相同是跟两种状态中个体的个性化有关系，只有当个体中存在明显的极端时，两个自发传播概率才会加以区别，现在模型中两个概率是加以区别的，但是在模拟仿真的时候不进行区别。（4）模型中的每一种概率都可以看成是一种系数，λ是易感染者向感染者转变的传播系数，μ是感染者向免疫者转变的免疫系数，α、β都是自发传播系数。（5）当有媒体对信息进行报道，即系统中存在媒体影响力，接触传播概率将会发生变化，易感染者向感染者转变的传播系数将会增大，接触传播率λ=λ+M，感染者向免疫者转变的免疫系数将会减小，接触传播率μ=μ-M。

4案例分析

4.1实验数据

为验证提出的模型的可行性，本文在已有成果的基础上，首先建立一个有10,000个节点的Web网络，假设在进入信息爆发期时，网络具有如下的初始条件：传播者初始数量S=3，知情者初始数量K=2，λ=0.3，μ=0.1，α=β=0.0125；为简便起见，假设当知情者比重k(t)≥0.5时，信息的传播从第一阶段进入第二阶段。本文使用仿真工具NetLogo对模型进行仿真，将点表示网络上的一个站点，点的颜色表示模型状态，蓝色表示易感染状态，绿色表示感染状态，红色表示免疫状态，随着时间的推移，3种状态的节点数会仿真出来。仿真界面如图4所示，可以通过设置传播系数、免疫系数、自发传播系数、媒体影响力等参数进行测试，图中左边是一些参数设置，中间区域是显示动态传播过程，右边进行图形的绘画，显示不同时刻3种状态在传播中所占的比例。

4.2结果分析

设λ=0.3，μ=0.1，α=β=0.0125，N=10000进行仿真实验，可以得出易感染者、感染者和免疫者的人数随着时间的变化而进行相应变化的现象。

5结语

本文通过对一些具体产品质量安全事件在Web上传播过程特性分析，构建了全生命周期模型，在流行病传染模型的基础上建立了基于Web的产品质量安全信息传播的模型，并通过实验仿真，得出自发传播系数的变化以及模型的规模等因素会对产品质量安全事件信息的传播产生影响。

作者：肖寒1；许应成2；耿天霖3 单位：1.国网河南省电力公司电力科学研究院，2.中国标准化研究院，3.安徽省质量和标准化研究院