网络话题传播规律建模与预测问题研究
摘要：[目的/意义]构建数学模型研究网络话题传播规律建模和预测问题，为深入研究网络话题传播规律提供理论参考。[方法/过程]定性分析网络话题传播的大数据特征、可量化性、可度量周期性、可预测性等特征，通过分析网络话题传播机理，构建网络话题传播规律的常态模型和衍生模型，提出划分网络话题传播阶段的一般方法，并据此研究网络话题传播趋势预测方法。[结论/结果]通过“雾霾”微博话题数据开展实证分析，能够较好地划分传播阶段并预测传播趋势，由此，根据本文构建的数学模型研究网络话题传播规律是可行的。
关键词：网络话题;网络舆情;传播规律;趋势预测
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.04.001
〔中图分类号〕G206〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2019）04-0003-10
Research on Modeling and Prediction of Network Topic Dissemination Law
Xia Yixue
（China Peoples Police University，Langfang 065000，China）
Abstract：[Purpose/Significance]The mathematical model was constructed to study the modeling and prediction of network topic dissemination law，in order to provide theoretical references for further research on the dissemination law of network topic.[Method/Process]This paper qualitatively analyzed the characteristics of big data，quantifiability，measurable periodicity，predictability and other characteristics of network topic dissemination.Through the analysis of network topic dissemination mechanism，the normal model and derivative model of network topic dissemination law were constructed.The general method of dividing the stages of network topic dissemination was put forward and the trend prediction of network topic dissemination was studied.[Result/Conclusion]Through empirical analysis of microblog topic data of“haze”，the dissemination stages could be well divided and the dissemination trend could be predicted.Therefore，it was feasible to study the network topic dissemination law based on the mathematical model established in this paper.
Key words：network topic;network public opinion;dissemination law;trend prediction
自互联网逐渐普及以来，网络传播成为与网下传播相并行的信息传播形式，并且随着移动社交网络的发展，部分网下传播迁移网上，网络传播正成为最主要的信息传播形式。网络话题作为网络传播的重要内容，是网民针对某一事件通过微博、微信、网络新闻、网络论坛等网络传播平台进行讨论的主题、内容以及网民的观点、态度等信息的集合。网络话题的内容涉及国内外政治、军事、文化、经济、外交等众多领域，是网络传播时代网民社会参与的重要方式，映现着社会观点的形成和变迁。当前，网络话题形成、传播的速度、爆发性、蔓延趋势，正与日俱增，面对层出不穷的热门话题以及背后的话题营销，提出了剖析网络话题的传播规律，预测传播趋势和影响，及时准确把握传播态势的研究问题。特别是大数据技术的发展，为我们提供了大量网络话题傳播的数据，如何分析数据中蕴含的网络话题传播规律，是一个在理论和实践层面都值得关注的重要问题。
1研究现状
我国学术界针对网络话题的研究，主要分为两个研究方向：一是传播学视域下网络话题理论研究，针对网络话题的形成机制、传播特征、传播模式、传播规律、热度效应等进行传播学解读，以定性研究为主[1-2];二是网络话题量化分析，包括1）话题内容分析：如话题摘要、内容搜索等;2）话题检测和发现：主要采用K-Means等聚类算法、循环神经网络、主题模型、共词网络等多种方法;3）话题演化：如演化时空规律、竞争传播、传播结构可视化等，主要采用空间自相关[3]、共词网络[4]以及各类主题模型[5]等方法，在话题传播模型方面，主要基于演化博弈[6]、脉冲时序行为动力模型[7]、自激点过程[8]、传染病模型[9]等;4）话题趋势预测：主要采用BP神经网络[10]、小波神经网络[11]、支持向量机[12]、回声状态网络[13]、复杂网络[14]、Hurst指数[15]等多种方法，进行话题热度、流行度预测等。通过Citespace对中国知网的网络话题研究文献进行可视化分析，得到网络话题研究关键词的聚类结果，以及每类主题的关键词迁移，可见在研究方法上深度学习、神经网络等是近年来的研究热点，而在研究内容上新媒体环境、突发事件情景等是近年来的研究热点（见图1）。