虚假新闻传播事件中提升社交媒体群体互动质量的博弈研究

2019年12月Dec.摇2019JOURNALOFINTELLIGENCE

虚假新闻传播事件中提升社交媒体

*

群体互动质量的博弈研究

2.华东师范大学经济与管理学部摇上海摇200241)

摘摇要:[目的/意义]为了发挥用户群体互动在抑制社交媒体平台虚假新闻传播时的关键性作用,有效刻画用户群体信息行为与社交媒体平台功能设计之间的复杂关系。[方法/过程]通过建立社交媒体平台与用户群体之间的演化博弈模型,并提出审核和激励机制,运用Matlab软件对其功能效果进行模拟仿真。[结果/结论]结果显示:社交媒体平台可通过设置一定力度的审核和激励机制提高群体互动的质量,并且审核机制的力度和准确性、高质量群体互动的额外成本、奖惩措施的力度等因素对审核和激励机制的作用效果有着重要影响。关键词:社交媒体;虚假新闻;群体互动质量;审核激励机制;演化博弈

中图分类号:G206摇摇摇摇摇摇摇文献标识码:A摇摇摇摇摇摇文章编号:1002-1965(2019)12-0098-09

引用格式:王诣铭,夏志杰,罗梦莹.虚假新闻传播事件中提升社交媒体群体互动质量的博弈研究[J].情报杂志,2019,38(12):98-106,140.

DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2019.12.015

(1.上海工程技术大学管理学院摇上海摇201620;

王诣铭1摇夏志杰1摇罗梦莹2

AGameStudyonImprovingtheQualityofUserGroupInteraction

intheSpreadofFakeNewsofSocialMedia

WangYiming1摇XiaZhijie1摇LuoMengying2

2.FacultyofEconomicsandManagement,EastChinaNormalUniversity,Shanghai摇200241)

Abstract:[Purpose/Significance]Thepurposeofthispaperistoplaythekeyroleofusergroupinteractioninsuppressingthespreadoffakenewsonsocialmediaplatform,andeffectivelydepictthecomplexrelationshipbetweenusergroupinformationbehaviorandsocialmediaplatformfunctiondesign.[Method/Process]Thispaperproposesanauditandincentivemechanismofsocialmediaplatformbyes鄄tablishinganevolutionarygamemodelbetweenthesocialmediaplatformandtheusercommunity,andthensimulatesthefunctionaleffectsofthismechanismbyusingMatlabsoftware.[Result/Conclusion]Theresultsshowthatthesocialmediaplatformcanimprovethequalityofgroupinteractionbysettingauditandincentivemechanismswithinacertainrange.Factorsincludingtherangeandaccuracyofthismechanism,theadditionalcostofhigh-qualitygroupinteraction,theintensityofrewardsandpunishmentshaveimportantimpactsontheeffectivenessofthisauditandincentivemechanism.

Keywords:socialmedia;fakenews;qualityofgroupinteraction;auditandincentivemechanism;evolutionarygamemodel

(1.SchoolofManagement,ShanghaiUniversityofEngineeringScience,Shanghai摇201620;

摇摇移动网络技术的飞速发展使得以微博、微信为代

收稿日期:2019-04-03摇摇摇摇摇修回日期:2019-05-20

表的社交媒体平台广泛普及,成为网民获取新闻资讯、

基金项目:国家社会科学基金项目“非常规突发事件中社会化媒体不实信息的群体干预模式研究冶(编号:14BTQ026);国家自然科学基金青年项目“新媒体中考虑群体差异的谣言传播机理及干预策略研究冶(编号:71503163);教育部人文社会科学青年基金项目“突发事件中社会化媒体可信信息的特征识别研究冶(编号:17YJCZH199)的研究成果之一。

作者简介:王诣铭(ORCID:0000-0002-6385-0198),女,1994年生,硕士研究生,研究方向:信息管理;夏志杰(ORCID:0000-0003-33-09),男,1978年生,博士,教授,硕士生导师,研究方向:信息管理;罗梦莹(ORCID:0000-0002-97-4213),女,1990年生,博士研究生,研究方向:信息管理。

摇第12期摇摇摇摇摇摇王诣铭,等:虚假新闻传播事件中提升社交媒体群体互动质量的博弈研究·99·

2018年12月,我国近一半的网络用户通过社交媒体获取新闻信息

[1]

传播热点事件的重要渠道,据CNNIC调查显示,截至

。但社交媒体平台的功能易用性和

1摇群体互动对社交媒体平台虚假新闻传播的影响

低门槛的信息发布与传播方式,也为虚假新闻的传播提供了有利条件,特别是在重大突发事件中,虚假新闻的快速传播对社会稳定、经济市场和公众情感都带来了很大的威胁[2]。

目前关于社交媒体平台中虚假新闻的传播特征与

摇1.1摇社交媒体虚假新闻的识别与应对研究摇虚假新闻一般是指刻意捏造的不实信息,这类信息通常因其对真实内容的歪曲或过度解读得到广泛传播。研究表明,虚假新闻的传播与真实新闻在传播过程中存在显著性差异,一般表现为更快的传播速度和更广、更深入的传播范围,同时虚假新闻在内容特征上通常比真实新闻更加新颖和博人眼球[2]。关于虚假新闻的识别检测及应对策略一直是学者们研究的重点,现有的虚应对策略研究,有学者从理论的角度分析了网络结构特征、个体用户差异以及信息内容特征等因素对虚假新闻传播的影响,并通过建模仿真刻画了其传播过程[3-4]监测识别技术的研发以及从视角提出宏观策;应对策略方面的研究则主要集中在虚假新闻略等[5]播与应对研究提供了理论依据与实践经验。这些成果为全媒体时代背景下虚假新闻的传,但研究表明,仅依靠识别核查技术改进和官方平台的控制手段会导致社交媒体和公信力降低,而通过社交媒体平台的新闻传播机制也已转变为一种基于群体互动的社会性行为[6-8]时,还获得了对新闻内容评论的权限。用户从社交媒体平台获取新闻的同,其特有的社交属性能让用户决定是否将新闻分享给其他用户并与之产生互动讨论,这些通过互动产生的对新闻信息的讨论、补充、质疑、求证和反驳甚至可以推动事件发展的进程[9]会对虚假新闻的传播造成根本性的影响,且这种伴随着所有参与者集体意见的群体互动[10]因此如何提高虚假新闻传播事件中社交媒体平台

。

群体互动的质量水平从而快速降低虚假新闻的负面效应至关重要。社交媒体的功能设计和其运营机制对公众用户的引导作用是提升群体互动质量的一个关键因素。在理论研究领域,学者们基于TAM模型与KA鄄NO模型等经典理论对影响用户信息行为的功能特质进行定性分析

[11-12]

体平台尝试通过事实核查技术;在实践领域、鼓励用户标记存疑新,国内外部分社交媒

闻、提示用户优先展示优质评论等功能改进逐步完善虚假新闻的治理工作,但因技术壁垒、新闻伦理标准及商业模式等因素使得这些尝试都遇到了困境[13]于社交媒体平台和用户之间互相依存的复杂关系。,由平台的功能改进与群体互动质量之间的实际提升效果仍未得到有效刻画和直观展示,使两者难以在满足各方需求的同时寻求更好发挥群体互动关键性作用的平衡策略。鉴于此,本文从演化博弈论的角度分析社交媒体平台与用户在虚假新闻传播事件中的博弈关系,模拟审核机制在提升群体互动质量方面的效果以及激励机制在提高群体互动积极性方面的协调作用,并求得使系统达到博弈平衡的各参数范围,据此为应对社交媒体平台中虚假新闻的传播提出合理化的建议。

假新闻识别方法主要包括基于文本的特征分类方法、基于深度神经网络的方法和基于传播模式的方法[14]基于文本的特征分类方法将已确定的真实新闻与虚假。新闻数据作为训练数据学习分类器,从文本内容与用户信息等方面评估新闻信息可信度[15]网络的方法是指通过如循环神经网络(;RNN基于深度神经)、卷积神经网络(CNN)等方式自动学习有效的语义特征来识别虚假新闻[16-17]方法重点关注真实新闻与虚假新闻在传播过程中的差;基于传播模式的虚假新闻识别检测异,通过社会网络分析等方法研究信息传播过程中关键节点的重要作用,强调“意见领袖冶在虚假新闻应对中的重要地位[18]对公众用户的刻意误导性。但研究表明由于虚假新闻发布者,会在虚假新闻信息内容与信息源等方面进行伪装修饰,因此仅从语义特征角度检测与应对虚假新闻的方式逐渐失去了其作用效果[19]摇。

用1摇.2摇社交媒体平台因其特有的开放式的内容生产和信群体互动对社交媒体平台虚假新闻传播的作息传播方式,可以满足用户对信息获取、人际关系维护、娱乐消遣、自我表达、社会认同等各方面的需求而吸引了大量用户[20]些需求的主要途径,。也是社交媒体平台中进行社交活用户群体间的互动则是满足这动的最主要部分[21]可以获得自身的满足。,用户在群体互动的过程中不仅同时也会对新闻信息的传播产生推动性影响,特别是在虚假新闻传播事件中,社交媒体用户在面对可疑的新闻信息或言论时会通过发表各种基于常识的评论和线索来对新闻信息的真实性提出质疑,用户群体对新闻内容持续的评论、质疑和额外的证据补充可能会使虚假新闻逐渐接近事实[22-23]反之,信息的内容也可能产生一定程度的变异,用户会;

基于自我的需要对接收到的信息进行自觉或不自觉的加工和不同角度的解读,从而使得再次传播的新闻信息较之于接收到的信息在内容、情感强度以及态度等方面产生一定程度的放大、缩小甚至是扭曲[24]此,如何发挥群体互动在虚假新闻传播过程中的正面。因引导作用,使虚假新闻在传播过程中得到去伪存真则·1摇00摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

是本研究的重点所在。

社交媒体用户群体互动的内容主要包括信息互动、情绪互动以及社会资本互动三种。信息互动是群体互动最基本的互动之一,其较为理想的状态为真实信息在互动的过程中被不断核实和确认,形成良好的社会效应;或新闻内容本身存在一定模糊性,在信息互动的过程中通过协作、讨论、补充使模糊信息的真实程度不断增加;但由于社交媒体平台的监管难度,群体间的信息互动也会产生负面效应,特别是虚假新闻在经过群体互动后会扩散到更大的范围,造成严重后果。布一些偏离事实或与新闻事件内容无关的评论,因此设置相应的审核机制可以帮助过滤低质量的群体互动,但过度严格的审查力度不仅需要社交媒体平台付出较大的管控成本和技术研发成本,同时也会在一定程度上打击用户参与互动的积极性,因此控制合理的审核力度,并增加相应的激励措施理论上可以较好地解决这个问题。本文从演化博弈论的视角分析社交媒体平台与用户之间的博弈关系,设置影响两者策略选择的相关参数,通过模拟仿真验证该功能改进的可行性和有效性。

同时,用户群体与他人进行信息互动的过程中会产生情绪的变化,而交流的过程也会发生情绪的转换和相互影响,这就是情绪互动。社会资本互动是指用户在群体互动的过程中积累和产生的资源及利益的交换

[25]

闻传播事件中所产生的信息互动与情绪互动。本文所讨论的群体互动主要指用户在虚假新

。因此,将其定义为社交媒体用户群体就新闻事件内容,为了获取相应的收益和满足,如信息需求、社会交往、互惠期望、自我实现等[26]人进行信息交换和情绪感染的过程,通过发布内容和分享观点与他。

用户群体互动的质量不仅表现为用户在社交媒体平台所产生的互动群体参与度、内容相关度以及互动内容的真实度和时效性[27]互动过程中所付出的认知与努力程度,同时也表现在个体用户在,这一过程可以概括为三种层面的行为,第一种是信息分享,主要指用户对信息内容的分享和转发;其次是情感评估,即用户对新闻内容进行自我的情感反应,例如表达认同的“息审议点赞冶、“,即用户对信息的内容进行思考评论收藏冶等以及表达否定的“点踩冶;,最后是信或与其他用户进行讨论。这三种层面的互动过程需要用户具有不同程度信息素养、认知能力以及精力付出[28]此,在新闻热点事件发生时,部分用户会积极对新闻内。因容进行审议,参与新闻讨论,发布和分享有价值的评论、补充新闻内容、提出对内容真实性的质疑,并在此过程中获得更具价值的信息以及自我实现的满足等[29]也有部分用户由于认知能力的局限或新闻事件相关度,这样的群体互动被认为是高质量的群体互动;

较低等因素,其对新闻信息的处理仅停留在信息分享与情感反应的阶段,也可能因个人认知能力差异在进行信息审议的过程中并不能得到较好的结果,从而发布一些低质量的评论信息;同时存在少数用户利用社交媒体平台获取个人利益,在新闻事件发生后发布与事件内容无关的推广信息,这样的群体互动被认为是低质量的群体互动。

正是由于用户在社交媒体平台参与群体互动的过程中由于认知能力差异或个人利益目的需求,可能发2摇摇为代表的社交媒体平台作为社会盈利性组织2.社交媒体平台与用户关系博弈分析

1摇社交媒体平台策略分析摇以微博、Facebook,面对虚等假新闻的传播,除了承担相应的社会责任外仍需获取利润。因此,在新闻热点事件引发用户群体大规模互动讨论和传播的情况下,平台可能会积极履行其社会责任,投入相应的人力、物力、财力等对就新闻内容产生的群体互动进行规范化的审查和过滤;而过度严格的审查机制会降低用户参与内容贡献和群体互动的积极性;用户的广泛参与是社交媒体平台可持续发展的关键因素,因此平台也可能由于短期的利益,考虑到审核过程中所需要付出的成本和可能承担的风险,为获得较高的热度与流量不采取抑制措施,放任各种未经证实的新闻内容或夸大造谣信息肆意传播。据此本文假设,社交媒体平台在面对虚假新闻的传播时,对于群体互动所产生的各种信息采取的策略为{审核,不审核}。假设在初始状态下,社交媒体平台选择“审核冶策略的初始比例为x,则选择“不审核冶策略的初始比例为1-x,其中,0臆x臆1。

摇社交媒体平台为用户提供了自由表达的机会2.2摇社交媒体平台用户群体策略分析摇各类型的,使用户成为内容的主要创造者和传播者。用户在面虚假新闻时,可能会付出时间与精力积极参与讨论,发布和分享有价值的评论信息、补充新闻的内容、提出对内容真实性的质疑;也可能由于认知能力的局限或者对新闻事件的关注程度较低发布一些低质量的不良评论信息;也有部分用户利用社交媒体平台获取个人利益,在新闻事件后发布一些与事件内容无关的推广广告信息或不参与事件的讨论。据此本文将社交媒体平台用户群体对新闻内容的互动效果大致分为高质量的群体互动和低质量的群体互动,即用户的策略空间为{高质互动、低质互动}。假设在初始状态下,用户选择“高质互动冶策略的比例为y,选择“低质互动冶策略的比例为1-y。其中,0臆y臆1。

摇第12期摇摇摇摇摇摇王诣铭,等:虚假新闻传播事件中提升社交媒体群体互动质量的博弈研究·101·

3摇模型构建

根据上述模型假设与分析,结合社交媒体平台和

用户群体在不同策略组合下的成本、收益和损失等,设定相关参数即其含义如表1所示。

表1摇主要参数及其含义

符号R11R12R21C11C21er1r2r3ILupq

含义

社交媒体平台实施审核策略获得的收益社交媒体平台实施不审核策略时的收益

用户选择高质互动策略时的收益社交媒体平台审核策略的成本用户参与群体互动讨论的基本成本用户选择高质互动的额外成本

社交媒体平台实施审核策略给用户带来的潜在收益社交媒体平台实施不审核策略给用户带来的潜在收益用户选择高质互动给社交媒体平台创造的额外收益

社交媒体平台审核用户提供的评论信息为高质互动时,提供给用户的奖励社交媒体平台审核用户提供的评论信息为低质互动时,给用户的惩罚

用户选择高质互动,但被审核为低质的概率(0来源[30][24][24][24][25][31][32][25][25][26][26][24][24][24]

摇3.1摇社交媒体平台审核机制演化分析

媒体平台与用户群体双方策略的依存性,利用博弈支付矩阵建立的社交媒体平台与用户群体之间的演化模型如表2所示:

表2摇用户与社交媒体平台策略选择的博弈支付矩阵

社交媒体平台

用户

用户

高质互动

R21+r1-C21-e

审核

平台R11+r3-R11-C11

C11

用户R21+r2-r2-C21C21-e

不审核

平台R12+pr3

R12

3.1.1摇支付矩阵构建摇根据以上假设以及社交

互动,因此用户选择高质互动给社交媒体平台创造的额外收益r3受到了收益比率p的影响。

c.当社交媒体平台积极审核群体互动质量,而用

户提供低质互动时,因平台对信息的审核会存在一定程度的误判率u,本研究中假设社交媒体平台对优质互动的审核不会发生偏差,但有可能将低质互动误判为高质,因此提供低质互动的用户会以概率u得到用户选择高质互动策略时的收益,同时,由于用户的不作为,平台与用户之间不能形成良性互动,因此社交媒体平台实施审核策略给用户带来的潜在收益r1会受到收益比率q的影响,提供低质互动的用户也需支付基本成本C21;平台在这种策略组合下也只能获得其自身选择审核策略时的收益同时支付相应的审核成本C11。

d.当社交媒体平台不审核群体互动质量,且用户

摇摇

低质互动uR21+qr1-C21

q<1

其中R12户愿意投入更多地精力进行高质量互动时,用户会得到选择高质互动时的收益R21、社交媒体平台实施审核策略时给用户带来的潜在收益r1,同时也要支付发布评论信息的基本成本C21和提供高质互动所需的额外成本e;平台在这种条件下会得到实施审核策略的收益R11和用户提供高质互动给社交媒体平台创造的额外收益r3,同时也要支付审核成本R21。

b.当社交媒体平台为了短期利益选择不审核群体

a.当社交媒体平台积极审核群体互动质量,且用

提供低质互动时,用户可得到平台不审核带来的潜在收益r2并付出成本C21,而平台可以获得其选择不审核时的收益R12。

3.1.2摇博弈模型求解摇在社交媒体平台的审核

策略与用户群体互动策略的博弈中,假设社交媒体平台采取“审核冶和“不审核冶策略的期望收益分别是U11和U12,平均期望收益为U1,则有:

U12=y(R12+pr3)+(1-y)R12U1=xU11+(1-x)U12=

U11=y(R11+r3-C11)+(1-y)(R11-C11)

互动质量,但用户自身愿意投入时间精力提供高质互动时,用户仍然会得到选择高质策略的收益R21和社交媒体平台实施不审核策略时给用户带来的潜在收益r2,除此之外用户还要支付进行群体互动的基本成本和提供高质互动的额外成本;平台在这样的策略组合条件下可得到实施不审核策略的收益R12,但由于平台的不作为,使用户与社交媒体平台之间无法形成良性

x(R11+yr3-C11)+(1-x)(ypr3+R12)U2,则有:C21-e)

策略的期望收益分别为U21和U22,平均期望收益为

U21=x(R21+r1-C21-e)+(1-x)(R21+r2-

同理,用户群体选择“高质互动冶和“低质互动冶

·1摇02摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

U22=x[uR21+qr1-C21]+(1-x)(r2-C21)y(R21-e)+x(uR1+uqr1-r2)+r2-C21制动态方程为:

U2=yU21+(1-y)U22=xy(r1-uR21-uqr1)+社交媒体平台审核策略与用户群体互动策略的复相位图:

区域D1D3D5D2收敛于社交媒体平台选择不审核策略且用户选择高质互动策略,区域D2D4D3D5收敛于社交媒体平台选择审核策略且用户选择高质互动策略,为了达到良好的效果,鼓励用户积极参与新闻事ìïïFx=dx=x(U11-U1ïï摇摇xdt(1-x))=[y(r3-pr3)+R11-C11-R12]í

ïïF=dy=y(U-ï

y21U2

3.1.3摇博弈模型稳定性分析-y))=

î摇摇ydt(1[x(r1-uR21-摇qr1在社交媒体平台

)+R21-e]

实施审核策略的情况下,用户提供高质互动的收益要大于提供低质互动的收益才能更好地激励用户群体积极参与群体互动,即R21+r1-C21-e>uR21+qr1-C质互动的成本较高21;当社交媒体平台采取不审核策略时,因此用户更倾向于选择提供低质,由于提供高互动,即R21+r2-C21-eR12+pr3。-根据复制动态方程p)rR21+C11。

F(x)和F(y),在平面M=

{(核策略和用户群体互动策略所组成的系统存在x,y)|0臆x臆1,0臆y臆1}得到社交媒体平台审5个局部平衡点,即D1(0,0),D2(0,1),D3(1,0),D4(1,1),D5(

re-R21克比矩阵局部稳定分析法1(1-q)-uR21,R21r+C11-R11

,计算矩阵的行列式3-pr3

)。利用雅

DetJ和迹TrJ对均衡点进行验证,当满足TrJ<0且DetJ>0时,该复制方程的均衡点则为演化稳定策略(ESS)[26]

验证结果如表3所示:

。

表3摇均衡点稳定性分析结果

均衡点DetJTrJ结果D1(0,0)+-ESSD2(0,1)++不稳定点D3(1,0)++不稳定点D4(1,1)

+-ESSD5(

re--q)R21-uRR2121+rC3-11pr-R1(1,

3

11

)-0

鞍点

摇稳定摇由表点,D32可以得出该博弈中(0,1),D3(1,0D)1(0,0)为不稳和定D4(1,1)点,D5为(re-R21R+线是系统收敛于不同策略模式的临界线1(1-q)-uR21,21rC11-R11

3-pr3

)为鞍点,这三点连

,由此可得社交媒体平台审核策略与用户群体互动策略之间的动态

件的讨论,更好地净化网络空间,抑制不实信息的传播,需要使鞍点D5往左下方移动,使得博弈均衡收敛于最优状态的概率增加。

图1摇社交媒体平台审核机制与用户提供评论信息的动态相位图

通过鞍点D5的坐标位置D5(

re-R21

R1(1-q)-uR21

,

21r+C11-R11

3-pr3

)初步分析,降低参数e、u,提高参数r1

都可以使D5点水平向左移动;增大参数p可以使D5点垂直向下移动,这些参数的变化都有助于博弈均衡收敛于最优状态。

社交媒体平台的审核机制对优化群体互动质量的作3.1.4摇数值实验与结果分析摇为了进一步说明

用,直观展示各参数变化对用户策略组合良性演化的效果,根据上述讨论中的约束条件和复制动态方程,运用Matlab工具对其中的参数进行赋值,并对功能效果进行仿真。

a.策略的初始群体比例对演化结果的影响。在满足约束条件的情况下,给复制动态方程中的各参数赋值,分别为:R5,e=4,u11=5,R=0.2,p12=4,R=0.3,21=3,rq=0.3,1=1.5,r数值实验结果如

3=4,C=2.11

图所示,其中y0表示用户群体选择“高质互动冶和“低质互动冶策略的初始比例,x“审核0表示社交媒体平台采取从图中可以看出用户群体互动质量策略与社交媒

冶和“不审核冶策略的初始比例。

体平台审核策略之间的路径依赖性。对比演化示意图

2(采取a)(“审核b),可以看出在约束条件范围内冶策略的初始比例越高,系统收敛到均衡状,社交媒体平台态的概率也随之增加,即用户更倾向于提供高质互动这一策略;同时用户群体选择“高质互动冶的初始比例越高,也更有利于系统的良性演化。这一结果表明社交媒体平台与用户之间良好的博弈平衡状态受到平台

摇第12期摇摇摇摇摇摇王诣铭,等:虚假新闻传播事件中提升社交媒体群体互动质量的博弈研究·103·

审核策略初始比例与用户群体互动策略两者的共同影响。

互动质量的审核准确度较低,则会在一定程度上导致用户对平台的不信任,影响用户提供高质量互动的积极性,因此从技术层面提高社交媒体平台对用户群体互动质量的审核准确性至关重要。

c.用户进行高质互动的额外成本对演化结果的影响。用户进行高质量群体互动需要其花费更多的时间与精力投入思考与讨论,并承担更多的风险,这些都是阻碍用户积极参与并提供高质量群体互动的额外成本因素。用户进行高质互动的额外成本对演化结果的影响如图4所示,对比图4(a)(b)可以看出,当用户进行图2摇策略的初始群体比例对演化结果的影响

b.社交媒体平台信息审核误判率对演化结果的影响。用户群体提供低质互动却被社交媒体平台误判为高质的概率u对演化结果的影响如图4所示,除参数u外,其他参数取值不变,对比图3(a)(b)可以发现,系统审核的误判率增加不利于系统的良性演化,不论用户选择高质互动的初始比例有多高,当平台信息审核的误判率较高时(例如u=0.3)用户的策略选择收敛于提供低质互动,这一研究结果表明,若对用户群体

图3摇社交媒体平台信息审核误判率对演化结果的影响

高质互动所需的额外成本e逐渐变高时,不利于系统的良性演化,用户群体更加趋向于进行低质互动。

图4摇用户进行高质互动的额外成本对演化结果的影响

摇以上分析可知社交媒体平台的审核机制可以在一定程3.2摇社交媒体平台审核与激励机制演化分析摇由度上影响更多的用户选择进行高质量的群体互动。因此当平台的审核机制日趋完善时,更高的群体互动参与度将会使虚假新闻的传播得到更好的抑制,据此本研究提出了基于用户声誉值模型的激励机制,声誉理论通常被用来解决信息不对称条件下的道德风险问题,随着互联网技术的发展,声誉机制也可用来帮助社交媒体平台建立完善的监督机制,规范用户在平台中的信息行为。主要方法是:通过个体用户在社交媒体平台中产生互动行为的历史行为,测算其声誉值得分,并通过设置适当的虚拟积分奖励和积分扣除规则为其提供相应的服务。因此,原博弈模型需要添加当平台

审核用户的群体互动为高质时的奖励I和审核用户群

·1摇04摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

体的互动为低质时的惩罚L,支付矩阵的构建以及模型求解和仿真分析如下:

3.2.1摇支付矩阵构建

a.策略的初始群体比例对演化结果的影响。在满足约束条件的情况下,给复制动态方程中的各参数赋值与3.2.4节中相同,并新增参数I=1,L=0.8,数值实验结果如图所示,对比图5(a)(b)与图2(a)(b)可以看出,社交媒体平台在审核用户群体互动质量时附加激励措施会使演化的速度更快,同时对比图5(a)和

表4摇用户与社交媒体平台策略选择的博弈支付矩阵

社交媒体平台

用户

用户

审核

平台用户不审核

平台图2(a)可以看出,相同策略选择的初始比例条件下,高质互动

RRI-21C+r1+

R21-e11+r3-C11C21+r2-21-e

R12+pr3低质互动

u(RC21+I)+uqr)L

1-R11-C11

rR21-(1-2-C21

12

摇摇注:其中R12a.当社交媒体平台积极审核群体互动质量,且用

户愿意投入更多地精力进行高质互动时,除了上述审核策略相应的收益与成本外,社交媒体平台的激励机制还会给用户提供的奖励I。

b.当社交媒体平台积极审核群体互动质量,而用户选择进行低质互动时,除了审核策略相应的收益外,由于平台对信息的审核会存在一定程度的误判率u,用户群体低质互动会以概率u得到平台审核发生偏误后的奖励I,同时也会以(1-u)的概率获得平台审核后给用户的惩罚L。

可得社交媒体平台审核与激励机制与用户群体互动的3.2.2摇博弈模型求解及稳定性分析摇以上分析

复制动态方程为:

ìïï

F(x)=dxdt=x(U11-U1í

)[y(r)=ï摇摇x(1-x3-pr3)+R11-Cïdy11-R12ï]F(y)==y(U-Uï

I-dt212uR)=y(1-y)[x(r1

+

î摇摇21-uI-qr1+L-uL)+R且激励与审核机制下两者之间博弈的约束条件21-e]

为:

R21R21+C11。

根据复制动态方程F(x)和F(y)得到社交媒体平台策略和用户策略所组成的系统存在5个局部平衡点,即D1(0,0),D2(0,1),D3(1,0),D4(1,1),D5(ruRe-R21R+C111(1-q)-21+(1-u)(I+L),21r-R11

3-pr)。

根据雅克比矩阵的局部稳定分析法,可以得出该博弈3

中D1(0,0)和D4(1,1)是稳定点;D2(0,1),D3(1,0)

为不稳定点;D5(re-R211(1-q)-uR21+(1-u)(I+L),

R21r+C11-R11

33.-2pr.3摇3

数值实验与结果分析

)为鞍点。

审核与激励机制的协调作用会使用户更偏向于提供高质量的互动信息。

图5摇策略的初始群体比例对演化结果的影响

b.社交媒体平台激励奖励机制对演化结果的影响。为了检测社交媒体平台的对用户的激励机制效果,除参数I外,其他参数的取值不变,演化结果如图6(加a)(,系统收敛到良性均衡状态的概率越大b)(c)所示,随着平台设置的奖励参数,即用户倾向I逐步增于提供高质量群体互动的概率越大;但对比图6(a)(现b,)激励机制控制在适度的范围内可以使得用户选择和图6(b)(c)两组别的系统演化提升效果可以发提供优质互动策略比例有较为明显的提升,但是当社交媒体平台设置的奖励机制一味增加时,系统的演化效果提升并没有得到显著改变。

c.社交媒体平台激励惩罚机制对演化结果的影响。社交媒体平台为鼓励用户提供更高质量群体互动的激励手段除了提供相应的奖励机制还包括相应的惩罚机制,惩罚机制的数值实验结果如图8所示,除参数L外,其余参数取值不变。对比图7(a)(b),用户保持较高的提供优质评论信息策略初始比例下(x=0.6),

摇第12期摇摇摇摇摇摇王诣铭,等:虚假新闻传播事件中提升社交媒体群体互动质量的博弈研究·105·

在约束条件范围内,当惩罚的力度逐渐增加时,系统趋于良性收敛状态的速度更快,并且有更多的用户选择提供高质量的群体互动信息,但当惩罚力度加大到一

定程度(如L=3.2)时,系统良性演化的改变效果并没有图7(a)至图7(b)的变化效果显著。

图6摇社交媒体平台激励奖励机制对演化结果的影响

图7摇社交媒体平台激励惩罚机制对演化结果的影响

4摇结论与建议

本文通过建立社交媒体平台功能改进和用户群体互动之间的策略博弈模型,对社交媒体平台审核和激励机制的功能效果进行仿真分析,得到如下结论:a.为应对社交媒体平台虚假新闻的传播,平台通过设置相应的审核与激励机制可以有效提升用户群体互动的质量,有利于虚假新闻在其传播过程中通过群体的互动协作、讨论补充逐步接近事实,达到较好的应对效果。b.社交媒体平台设置审核机制可以有效提升公众用户群体互动的质量,但需要将审核的力度控制在合理的范围内;同时,审核的误判率即审核机制的准确率、用户进行群体互动所需付出的额外成本等因素对提高群体互动的质量有着显著性的影响。c.审核与激励机制的协调作用对于提高群体互动质量的效果优于仅设置审核机制,且在设置基于声誉值的奖励与惩罚机制的过程中,过高的奖惩力度对提升用户群体互动质量的效用较低,适度的奖惩力度对提升用户群体互动质量有着显著性影响。根据以上结论,提出如下建议:

a.控制审核力度,提高审核质量,即控制模型中的参数x并且降低审核误判率u。较高的审核力度不仅会提高社交媒体平台的审核成本,也会降低用户参与的积极性和参与意愿[33],最终的效果适得其反;同时

审核的准确性对用户的参与积极性也有较大的影响。因此社交媒体平台应在合理的审核力度下,优化信息审核技术或选择与第三方权威审核机构合作,降低信息审核的误判率;

b.降低用户进行高质量群体互动的成本,这里主要是指降低用户参与群体互动时,为提供高质量的观点而额外付出的时间、精力、认知等额外成本,即减小模型中的参数e。对于社交媒体平台来说,应该不断优化信息搜索与信息推荐技术,例如国外知名社交媒体平台Facebook曾在2017年推出了“相关文章冶功能,即将其他相关新闻报道链接到热度较高或真实性暂未确定的新闻内容上[13],帮助用户在浏览新闻并对其内容进行思辨与判断的过程中可以付出较低的成本,缩短用户信息搜寻和信息求证所需的时间和精力;

c.完善平台激励的奖惩制度,即控制模型中的I和L在符合约束条件的恰当范围内。研究表明,当用户发布优质评论信息获得相应的奖励以及发布劣质信息得到惩罚都会有利于提高群体互动的质量,但过度严厉的惩罚机制也会影响用户的使用体验,因此社交媒体平台合理设置奖惩制度,例如虚拟货币奖励、荣誉积分机制等,并根据用户的积分或声誉值为其提供差异化的功能权限与服务,以鼓励用户更多更高质量地参与新闻讨论;

d.改进新闻评论信息排序机制,帮助用户获得优

·1摇06摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

质信息。高质量的群体互动不仅可以提升用户粘度和活跃度,还可以对虚假新闻的传播起到很好的抑制作用,因此社交媒体平台可通过改进现有的排序机制,除了按热度及时间的排序方式外,新增按质量排序的序化方式,通过全面分析高质量群体互动的内容特征,采用文本识别技术度提取用户评论内容的特征指标,并结合机器学习的方法如模糊神经网络(FNN)、支持向量机(SVM)等构建社交媒体平台用户在线评论质量评估模型,并对识别评价结果进行过滤、序化,以此来帮助用户更好地获得高质量的信息,减少虚假andsocialinteraction:Modellingcommunicationfrequencyandcommunicationmodechoice[J].NewMedia&Society,2012,14[10]Sundar,S.S.(2008a).Technologyandcredibility:Cognitive

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5摇结摇语

为探究提升社交媒体平台群体互动质量的有效方式,以更好地应对虚假新闻的传播,本文提出关于社交媒体平台功能改进的审核与激励机制,考虑用户与平台间的博弈关系,构建模型并根据复制动态方程求出使系统达到平衡的各参数之间的约束条件关系及均衡解,利用Matlab对功能进行效果的模拟仿真,最后根据研究结论提出若干建议。本研究尝试使用定量模型的方法详细分析具体功能改进对群体互动质量提升的效果,对目前大量的定性研究是一个很好的补充,但不同类型的用户群体在获益的评估、使用目的以及策略选择方面存在一定的差异,本模型的参数设置没有很好地考虑这些因素,希望能获得进一步的研究与拓展。

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·1摇40摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

摇摇随着信息安全的深入发展、互联网在实际工作生活中的广泛应用,有关问题日益突出,针对信息系统的犯罪也越来越突出,而利用信息系统的恐怖活动也日趋严重,探讨如何应对信息安全威胁与如何展开反恐行动将会是新时代永恒的话题。信息安全体系建设也不仅仅是依靠建立学说以及技术加强、更新就能实现的,还需要从主体关系、人才培养、机制建设等多方面、度去思考。此外,信息安全体系建设也不是一个组织或国家能够仅凭一己之力能够做到,需要全体网络的开发者、创造者、管理者以及共享者共同努力。在借鉴其他国家的经验同时,也需要凸显“中国智慧冶,更应该共享共建。

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