基于混沌理论的网络舆论事件风险评估

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1、基于混沌理论的网络舆论事件风险评估[摘要]网络媒体具有及时性、交互性、开放性等特点，使得网络舆论的产生、形成和发展与传统媒体舆论有着许多不同的特点。对网络舆论事件的风险进行评估，进而采取有效措施对舆论事件进行正确的引导、处置和管理，是有效化解网络舆论危机的一种新方法。本文基于混沌理论角度，对网络舆论事件风险的混沌特性进行研究，并重点探讨基于混沌理论的网络舆论事件风险评估原理。[关键词]混沌；网络舆论；危机；风险评估一、引言近年来，我国的互联网发展速度是异常迅猛的。根据中国互联网络信息中心cnnic于2011年7月19日发布的《第28次中国互联网络发展状况

2、统计报告》显示，截至2011年6月底，我国网民数量已达到4.85亿人。随着互联网技术在全球范围内的快速普及，一种新的舆论形式——基于混沌理论的网络舆论事件风险评估[摘要]网络媒体具有及时性、交互性、开放性等特点，使得网络舆论的产生、形成和发展与传统媒体舆论有着许多不同的特点。对网络舆论事件的风险进行评估，进而采取有效措施对舆论事件进行正确的引导、处置和管理，是有效化解网络舆论危机的一种新方法。本文基于混沌理论角度，对网络舆论事件风险的混沌特性进行研究，并重点探讨基于混沌理论的网络舆论事件风险评估原理。[关键词]混沌；网络舆论；危机；风险评估一、引言近年来

3、，我国的互联网发展速度是异常迅猛的。根据中国互联网络信息中心cnnic于2011年7月19日发布的《第28次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2011年6月底，我国网民数量已达到4.85亿人。随着互联网技术在全球范围内的快速普及，一种新的舆论形式——网络舆论在网络传播与社会舆论的迅速融合下产生。网络舆论事件的传播是一个复杂的舆论引导与处置系统，也是一个动态的、开放的非线性混沌系统。网络独特的开放性、交互性、及时性和舆论主体的泛化、分散等特点，导致舆论事件在传播过程中不可预测、不规则、不确定性、非线性的因素不断增加。基于此，处理复杂系统行之有效的混沌

4、理论，可以成为解决网络舆论危机及其相关问题一种新的方法和思路。本文将混沌理论引入网络舆论事件风险评估领域，对网络舆论事件风险评估的混沌特性进行分析，在此基础上探讨了基于混沌理论的网络舆论事件风险评估原理。二、混沌理论(一)混沌的定义。混沌(chaos)一词的本意是“杂乱无章、混乱无序”的意思，但是它描述的对象却具有无穷的自相似结构。关于混沌的概念，很难给出一个确切的定义。混沌学的开创人之一e.n.洛仑兹认为“混沌这个术语泛指这样的过程——它们看起来是随机发生的，而实际上其行为却由精确的法则决定”，“混沌系统是指敏感地依赖于初始条件(sensitivede

5、pendenceoninitialcondition)的内在变化的系统。对于外来变化的敏感性本身并不意味着混沌。”虽然混沌现象表面上显得混乱无序，而实际上却具有深层次、规律性的特殊运动形态，它的特点是对于系统的初始条件具有很强的敏感性，在系统初始时的任何一点细微的变化，都会在系统后期发生巨大的变化。初始的信息发生小小的变化，经过若干次迭代以后，就得到了惊人的放大效果，从而彻底改变结果。(二)混沌的基本现象。蝴蝶效应(butterflyeffect)。e.n.洛仑兹认为，系统的长期行为对于系统初始条件具有很强的敏感性。初始条件极微小的变化，经过混沌系统的不

6、断放大，都将会引起结果巨大的差异。两个相互接近的轨迹，会随着时间的推移越来越分离，最终造成不可预测的结果，此即被称为“蝴蝶效应”。奇异吸引子(strangeattractor)。奇异吸引子是混沌理论的一个非常重要的概念。吸引子是状态空间一种用以刻画状态空间中长期行为的几何形式，是耗散系统长时间演化的最终归宿。混沌系统中的奇异吸引子是系统总体的稳定和局部的不稳定共同作用的产物，是混沌系统规律秩序的线索。它具有内在的分形结构，使得短期预测成为可能。分形(fractal)。分形是指局部和整体按某种方式相似的一个集合。自相似性是分形的一个最重要、最主要的特征。“

7、自相似性”即是说每个局部都是整体的一个缩影，把其中任意一个局部加以放大，都将和整体相似。因此，任意一个小单元都是含有整体的结构和信息。分形体具有分形维。描写分形的特征量采用的就是分形维，简称分维(fractaldimension)。上述混沌的三个基本现象明确了两个基本观点：第一，混沌是一种貌似随机性的非周期行为，其可由确定性产生；第二，对非线性问题的处理也不再是将其视为简单性问题的处理方式。这两个重要思想的提出，对于混沌理论的研究起到了非常重要的作用。总之，混沌现象存在于现实社会中的许多方面，网络舆论事件中的混沌现象就是其中之一。三、网络舆论事件风险评估

8、的混沌特性从网络舆论事件风险的特征和性质来看，网络舆论事件风险具有不确定性、普遍