基于蛙鸣博弈的网络舆情与政府监管的模型浅析

【摘要】网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射，是社会舆情的直接反映。而网络舆情的相关分析处理是信息处理领域的一个新的热点。本文从博弈论的角度分析网络舆情与监管之间内在的联系。

【关键词】蛙鸣博弈；网络舆情；监管

一、背景综述

舆情也即舆论，西方用“Public Opinion”表示，是指公众关于现实社会以及社会中的各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪表现的总和，具有相对的一致性、强烈程度和持续性，对社会发展及有关事态的进程产生影响，其中混杂着理智和非理智的成分，分析网络舆情的产生条件并着手处理它就是本文的主题。

蛙鸣博弈是有限理性博弈的一种特殊模型。在青蛙季节的活动环境里，雄蛙的鸣叫是吸引注意，获得繁衍机会的重要手段。实验表明，两只都不鸣叫的雄蛙获得的繁衍机会各为50%，而一只雄蛙鸣叫另一只不鸣时，前者获得繁衍的概率上升到0.6，即鸣叫对于雄蛙来说并不总是好的“竞争策略”，这里面包含着很大的成本代价和风险。鸣叫的雄蛙更容易被它们的天敌发现，有丧命的危险。其次是蛙鸣会消耗掉自身宝贵的能量，在气温较低的地区是致命的。此外，雄蛙在鸣叫问题上也有“搭便车”现象，不鸣叫的雄蛙往往会从其他雄蛙的鸣叫中得益，获得繁衍机会而不需要承担成本代价。因此，青蛙需要选择鸣叫还是不鸣叫，这不是一个简单的问题。而这个问题的模型我们稍加改变，可以用在网民中间，来分析具体舆情传播的内部条件。

二、模型构建

我们把“蛙”换成“网民”，“鸣叫”换为“转发”，即传播自己所看到的消息，我们不知道这个消息是非法的谣言还是真实的情况，因此就用中性词“转发”来定义它。其中网民我们设置为有一定理性的自然人，在见到别人转发给他的信息后有两个选择，即转发和不转发。如果转发了，就有可能面临一些道德或法律上的风险，因为他不是完全理性的，往往不能鉴别消息的真伪，因此可能因为传播谣言受到处罚，即政府监管对他产生的决策成本z。由于他转发了这条消息，所以他应该倾向于消息所表达的观点，那么他获得心理上的满足或实际的利益（比如进行市场营销公关、打击对手信誉等活动），即是他的得益u。根据蛙鸣博弈的思想作出得益矩阵，如图1所示：

对于网络舆情的传播，很大一部分是由领头人（如大V）带动的，那么研究舆情内部的产生我们可以微缩化为两名网民之间的博弈。设某部分群体有两名活跃的网民，他们获得消息的源头是一样的（生活模型的模拟）他们都喜欢分享自己在网上的见闻，并且拥有相当多的粉丝，那么就可能通过散播消息来获得正当或不正当的利益。面对一个网络舆情（不讨论两名网民怎样得知还是始作俑者），当网民1没有转发时，网民2亦没有转发，此时消息在两个人与其他人之间传递中断，没有造成影响，两人得益的机会为0；当只有一方转发了消息时，只会造成一定舆论上的影响，此时转发人可以收获利益，设其心理与物质期望为m，此时面临政府监管（转发成本）z的威胁，因此最终得益为m-z，而没有转发的一方不必面临政府监管的威胁，同时也享受到转发人传播消息的一部分效用（同群体中的关注度提高）等，按照按劳分配的原则，这个得益为n很小，但是设m>n>0，即得益比两个人都不转发要好。两个人都转发的时候，各自受到政府机构监管的成本z，此时由于消息的扩散性，取得的总效益为2P，即每个人取得的收益为P-z。

该博弈的纳什均衡取决于其中P、m、n、z的具体水平。

此博弈存在一个混合策略的纳什均衡，两人都以一定概率随即决定是否转发消息。这种情况比较常见，舆论有一定的传播但不会迅速爆发成洪流态势。

三、该博弈的复制动态和进化稳定策略

当然，我们通常认为网民是不具有完全理性的自然人，不会进行如此复杂的推理分析和最优化的能力，但是具有一定的观察分析与学习模仿成功策略的能力。事实上，网络舆情的产生和发展，很多是因为跟风效应或聚集效应带来的滚雪球式的扩张，网民转播舆情的同时并没有完全意识到消息的真实性和准确性，上述完全理性条件下的策略博弈不一定完美契合生活中的例子，毕竟消息的传播，除了网民之间的纳什均衡以外，还有市场、政府、集团机构之间的力量参与，所以我们需要构建一个更加具有适应性的有限理性和具有复制动态的进化稳定策略。

由蛙鸣博弈的理论基础我们可以根据一般公式得到：

令，根据微分方程的稳定性定律和进化稳定策略的条件，当，为进化稳定策略（evolutionarily stable strategy，ESS）。

1.当0

2.当（m-z）/（m+n-P）

3.当（m-z）/（m+n-P）>1，P>n+z时，也只有=0，=1两点符合要求，此时ESS为=1，也就是所有网民都转发自己所看到的的消息。这种情况在政府监管不严，消息对网民的收益期望过大时是可能发生的，相关部门应建立相关应急预案并积极疏导舆情。

参考文献

[1]谢识予.经济博弈论[M].上海：复旦大学出版社，2002：232―237

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