【摘 要】
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突发公共卫生事件危及民众的健康和生活,得到了民众的广泛关注。不少民众在网络平台中引起激烈讨论。而关于此类话题的舆情信息在传播过程中会引发一定的问题,例如:极端言论频出、谣言广泛传播等。这不仅会扰乱正常的网络秩序,而且给突发公共卫生事件应对工作的推进带来阻碍。为了更好地解决突发公共卫生事件下网络舆情演化过程中所存在的问题,需要对舆情信息传播过程中的群体观点极化形成机制、谣言演化机制及谣言控制策略进行
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突发公共卫生事件危及民众的健康和生活,得到了民众的广泛关注。不少民众在网络平台中引起激烈讨论。而关于此类话题的舆情信息在传播过程中会引发一定的问题,例如:极端言论频出、谣言广泛传播等。这不仅会扰乱正常的网络秩序,而且给突发公共卫生事件应对工作的推进带来阻碍。为了更好地解决突发公共卫生事件下网络舆情演化过程中所存在的问题,需要对舆情信息传播过程中的群体观点极化形成机制、谣言演化机制及谣言控制策略进行深入研究。基于此,本文首先对舆情信息传播过程中群体观点极化现象形成机制进行建模和模拟仿真分析,然后针对舆情信息传播过程中的谣言演化机制进行建模并对谣言控制策略进行对比分析,具体内容如下:（1）舆情信息传播过程中群体观点极化形成机制研究。首先通过引入个体异质性因素,对传染病模型和观点动力学模型进行改进,并将改进后的传染病模型和观点动力学模型结合,建立了融合群体观点极化过程与传播过程的SEIR-JA模型,以研究信息传播和群体观点极化的形成机制。然后,通过模拟仿真实验对舆情演化过程进行模拟,并从传播参数、极化参数、网络结构3个方面对舆情演化过程的影响进行了分析,最后将COVID-19期间的疫苗定价问题作为案例验证SEIR-JA模型的合理性与有效性。（2）舆情信息传播过程中谣言演化机制及其控制策略研究。首先将个体异质性因素融入SEIR模型,并设计了状态转变模式。其次,考虑了个体在谣言形成和传播过程中的决策行为,设计了个体间信息交互模式。然后,将个体状态转变模式和个体信息交互模式融合建立了SEIR-OM模型,并对谣言控制策略进行模拟仿真分析。最后将COVID-19期间的进口食品安全问题作为实际案例验证了SEIR-OM模型的合理性与有效性。本文主要结论如下:（1）初始时刻传播个体所占比例只影响网络舆情传播速度,并不影响沉默个体和传播个体数量的极值。此外,初始时刻传播个体所占比例在舆情信息发布后的演化初期对极化现象的形成具有明显影响。（2）在舆情演化过程初期,个体保守度对于群体观点极化的作用要大于从众性的作用,其对群体观点极化的影响更加明显;随着观点交互的深入,个体从众性对于群体观点极化的影响也逐渐显现;在舆情演化末期,个体从众性与个体保守度共同对群体观点极化起到显著作用。（3）不同的网络结构会影响群体观点极化过程。在BA网络和随机网络下,群体观点极化效果相近。由于WS网络缺乏距离较远的个体之间的连接,WS网络下的极化效果不如BA网络和随机网络。这表明个体间的平均距离会影响群体观点极化过程。（4）在突发公共卫生事件发生前,对公众采取知识普及策略和惩罚约束策略,均能够有效降低舆情事件发生后网络中信息内容总体偏离度和谣言的传播范围。此外,惩罚约束策略的谣言控制效果要好于知识普及策略,但是其对网络活跃度的抑制作用也远大于知识普及策略。（5）在突发公共卫生事件发生后,政府应该尽早地采取辟谣策略,以使得谣言影响降到最低。此外,在采取辟谣策略时,应该更加注重辟谣个体的数量。
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