基于區塊鏈技術的網絡謠言治理研究

摘要：網絡輿情是指民眾在一定的互聯網空間，對現實社會發生的事件通過互聯網表達態度的一種渠道?；ヂ摼W傳播具有時域即時性、內容不可控性、話語權相對平等性等特點，它讓每個人都發出自己的心聲，表達自己不同的觀點與看法，對事件進行不同角度的評價。網絡輿情成為社會輿情在互聯網維度的映射，是社會輿情在網絡社反映。網絡輿情主要利用具有評論功能的平臺軟件進行傳播，比如博客、微博等相關平臺，會的直接而輿情傳遞也呈現出一個急劇上升的態勢，越來越多的人們愿意通過互聯網表達自己的情感與態度。當前網站技術日趨成熟，互聯網上的站點也越來越多，信息量非常的巨大團。同時，互聯網呈現出輿情傳播多元化、范圍廣、速度快的發展態勢?；ヂ摼W高速發展過程中，各種惡意炒作的、不良的信息也充斥其中，影響了互聯網健康和諧的發展。輿情監測是當前國家與政府及相關部門的重要任務，為了不造成更為嚴重的后果，不讓其影響到社會意識形態，政府相關機關需要建設輿情監控系統，針對互聯網輿情開展專業的數據收集、分析、處理工作，進行及時的防治與干預。

關鍵詞：輿情傳遞;傳播過程;輿情監測

1 互聯網輿情傳遞中的 Brookes（布魯克斯） 知識方程

復雜在線網絡中輿情個體之間的信息相互傳遞的行為，是在線網絡結構基礎上的輿情傳遞節點之間信息增長和積累的過程。英國情報學家 Brookes 針對這一過程構建了一個知識方程（即：Brookes 知識方程），用以描述輿情個體所接收的新信息與舊信息的融合過程 即：

其中，K（S）是初始的信息結構，△I是融合之后的信息。 國內外的學者在借鑒 Brookes 知識方程進行研究時，對其進行了一定程度的改進 ，溫有奎將 Brookes 知識方程做了如下改進：

其中，K（E）為信息單元，K（S）為初始信息系統，N 為信息導航鏈接。改進之后的模型同原有模型相比更加接近實際，但是溫有奎對 Brookes 知識方程的這種改進仍然

只是靜態層面上的所做一種改進，

以上公式中的序列表示了在線網絡中網絡輿情個體信息所經歷的傳遞過程。

2 輿情實例的傳播過程研究分析

2.1 輿情實例

2019年上半年，互聯網熱點話題豐富，各類議題熱度保持高位運行。在社會環境與技術環境的雙重推動下，“媒體輿論場”與“民間輿論場”交疊并行、相互影響，交織形成議題豐富的網絡公共輿論空間，輿論生態積極向好。

從傳播主體上看，傳播信息主體泛化、互動性、參與性以及輿情觸發敏感性提升等特點進一步顯現，公民媒體成為輿論的重要構建者，公眾話語表達空間進一步擴大;從媒體關系上看，網絡信息傳播平臺之間的傳播關聯日趨多維和緊密，多元聯動、協作融合成為當下傳播媒體發力的重要形式，網絡輿論生成機制與發酵情境更為多元和復雜;從媒介發展來看，技術推動下，媒介應用場景的智能化與移動化趨勢進一步推進，網絡輿論話題的個人空間與公共空間邊界日益模糊。

2019年6月17日22時55分，四川宜賓市長寧縣（北緯28.34度，東經104.90度）發生6.0級地震。截至6月18日17時，地震已造成13人死亡、199人受傷、14.5萬人受災。在災難發生的關鍵時刻，四川多地通過專用地震預警終端、電視和短信等方式發布地震預警提示，為及時疏散民眾提供了寶貴機會，災后，“地震預警”成為網民的熱門討論話題，相關輿情量在6月18日達到頂峰。

2.2 傳播過程

我們通過運用brookes（布魯克斯）知識方程來分析這一事件的傳播過程，對此次事件的整體報道，有如下幾個方面：

（1）47%的媒體報道關注6月17日四川省宜賓市長寧縣發生6.0級地震。媒體實時關注地震災區救援救災行動，直擊救援現場，及時公布傷亡情況。

（2）21%的媒體報道解析地震預警。在地震造成實質性傷害前，大陸地震預警網通過社區廣播、手機、電視等多種途徑，成功預警本次地震。地震預警系統全網刷屏，成為輿論焦點之一。媒體解釋地震預警系統利用電波比地震波“跑得快”的原理，搶在地震造成傷害前發出全自動秒級響應的地震預警警報。

（3）14%的媒體報道聚焦地震典型事件。除“震時13歲女生指揮撤離”“6歲哥哥帶弟弟下樓避險”“7名‘地震寶寶’陸續降生”等震中正能量事件是媒體爭相報道的側重點外，“餐飲店老板朋友圈發地震不當言論”“2名游戲主播調侃宜賓地震”等觸及民眾情感底線的事件也引發部分媒體關注。

（4）12%的媒體報道澄清不實信息。媒體對網絡傳播的有關宜賓地震“18日宜賓市將有7.6級地震”“地震大樓出現嚴重傾斜”“地震裸奔視頻”等不實信息進行澄清，并呼吁民眾切勿跟風隨意轉發，發布虛假信息。

（5）其他6%的媒體報道涉及的內容有：專家解析地震原因、科普地震自救等。

分析圖如下圖所示：

由公式其中，K（S） 表示為網民節點所接收到的初始信息; R 表示為信息傳遞（即：輿情傳遞節點借助在線網絡所形成的信息傳遞）;DK 表示為新的輿情信息（即：節點在輿情傳遞過程中從其他輿情個體所接收到的新的輿情信息以及節點本身所掌握的經驗信息）;△K表? 示為新的輿情信息（即：經過在線網絡及個人經驗的共同作用以后，輿情傳遞節點所掌握的新的輿情信息）。

2.3 傳播過程分析研究

由上圖信息可得，關注宜賓地震災情的為K（S），其他方面關于災情的報道為△K，則i=1，n=4，R就表示為信息傳遞，新的輿情信息 △K 與初始輿情信息K（Sn-1）之間相互融合，最后形成一個新的輿情信息個體K（Sn）。輿情個體在進行信息的傳遞過程中，信息量初始值的數值在相對較后一次輿情傳遞中會大于相對較前一次的傳遞過程，這種信息量初始值大小的差異會帶來信息勢能差，在現實輿情事件里面，表現為網民們的 “獵奇心理”會推動他們進一步去打聽、評論和散布網絡事件，進而使得輿情個體間輿情信息的傳遞行為不停的循環發生下去。

在一定的承受范圍內對互聯網輿情的傳播保持一定的容忍程度，把輿情有效控制在一個合理的水平范圍之內，在這一范圍內內允許輿情有一定程度的傳播和擴散，而不是一味的消除。在允許的范圍內傳播既能保證信息傳遞的公開和透明，同時又將輿情控制在可控的范圍之內，同時還可以在一定程度上引導和控制輿情的發展，使輿情朝著有利的方向發展。

參考文獻：

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作者簡介：王飛（1978.07），男，漢族，遼寧阜新人，碩士，甘肅政法大學網絡空間安全學院副教授，主要從事網絡輿情、區塊鏈方向研究。

基金項目：本文由甘肅省科技計劃項目（技術創新引導計劃）（20CX9ZA072）資助;本文由甘肅省高等學校創新能力提升項目（2020A-093）資助;

2018年甘肅政法學院校級科研資助重點項目：基于語義統計分析的網絡輿情挖掘技術研究 ——（GZF2018XZDLW20）