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新闻传播学论文-基于复杂网络的新闻传播控制策略研究.doc新闻传播学论文-基于复杂网络的新闻传播控制策略研究.doc -- 2 元

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新闻传播学论文基于复杂网络的新闻传播控制策略研究摘要本文引入物理学中的复杂网络概念,对不良信息网络传播行为进行了研究,从一个全新的角度探讨了新闻传播控制的策略,对制定具体的网络新闻传播政策和规则具有一定的借鉴意义。关键词新闻传播控制复杂网络随机控制目标控制局部控制对很多人来讲,网络并不陌生。2l世纪是网络的世纪。我们进入崭新的2l世纪仅几年的工夫,网络的概念已经深入人心,Internet成为绝大多数人获取信息的重要手段,成为工作生活中不可缺少的一部分。网络极大地丰富了我们的生活。改变了我们的工作方式。同时,也对新闻传播控制提出新的课题。一、新闻传播控制的必要性李普曼将现实分为客观现实、媒介现实与主观现实三种,客观现实是指某种外在于人的客观实在,常被人视为现实并借助常识来判断。媒介现实是对客观现实的符号化再现,主观现实则是以上两者相叠加在个人头脑中形成的对世界的看法和认识,即个人意识。在现代社会,在个人内心与客观现实之间,已经不可避免地插入了一个媒介现实,它不断地影响、限定和修改着个人的态度和行为。由于网络新闻传播的信息流程采用的是传播者,受众网络媒介受众,传播者模式,信息流向由传统的线性变成环状,使得网民既是受众。同时也是传递者,而且,网民所具有的这种双重角色在互动传播的过程中还不断的相互转化,这就造成了网络空间里把关人角色在不断地发生变化,从而使传统意义上的把关人有所缺失,给新闻传播造成各种负面影响。第一,容易使舆论偏离正确的导向,造成不良的社会影响第二,扭曲事件真相,导致媒体公信力下降第三,影响未成年人价值观的形成,导致价值的沦丧第四,被别有用心的人利用,引起社会的恐慌。二、复杂网络的概念近年来,由于计算机数据处理合计算能力的飞速发展,科学家们发现现实中的大部分网络既不是规则网络RegularNetwork,也不是完全随机的网络RandomNetwork,而是具有与前两者截然不同的统计特征的网络,科学家们把这些网络称为复杂网络complexNetwork。复杂网络理论将现实世界中的复杂系统抽象为网络,研究其结构特性和动态行为等,其复杂性体现在了以下两个方面第一,节点复杂性在现实的复杂系统中,组成网络的个体的数目相当大。实际中,具有成千上万个节点Vertex的网络并不罕见。同时,每个个体具有较强的独立性,即个体能独立地演化,具有很强的自主性。在某些复杂网络中,网络中的节点还可能具有分岔和混沌等复杂非线性行为。第二,结构复杂性本来相对孤立节点通过它们之间的连边Edge来组织在一起。网络中的节点连接结构错综复杂,看上去极其混乱,同时网络连接结构还可能随时间发生变化。例如,万维网上每天都有新的页面产生和删除,新连接关系的建立和取消。在某些网络中,节点间的连边还可能具有方向性和权重之分。节点间通过它们的连边相互影响,更加剧了系统的复杂性。显然,基于网络的新闻传播行为,完全具有复杂网络的特点,其节点由各类网络媒介组成网站、博客、帖吧、论坛等,各节点通过友情链接等形式组织在一起,形成了新闻传播的网络基础。将复杂网络概念引入新闻传播控制领域,有助于我们从网络传播结构的角度来研究并仿真新闻传播过程,为制定更加有效的控制策略提供决策支持。三、构建新闻传播领域的复杂网络模型网络传播行为的研究最初目的是为了了解疾病的传播机制。就一般而言,舆论在新闻网络上的传播方式与疾病在人群中的传播方式十分相似,因此,本文将新闻传播中需要控制的不良信息看作疾病,则可按照已有的疾病传播模型构建新闻传播领域的复杂网络模型。一般用节点表示网络媒介,如果两个媒介之间可以存在直接的链接途径,就认为这两个个体之间存在连接,这样就得到了新闻传播网络的拓扑结构,进而可以建立相关模型来研究这种传播行为。显然,网络传播模型研究的关键是传播规则的制定和网络拓扑结构的选择。仿照经典的疾病传播模型,我们可以构建新闻传播的SISSusceptiveInfectedSusceptive模型和SIRSusceptiveInfectedRecoveredorRemoved模型,它们都将新闻传播网络拓扑结构简单的假定为规则网络或者充分混合均匀网络,区别在于传播规则的不同。这里,s、I、R所对应的概念分别是s态尚未上传不良信息的网络媒介健康节点I态已上传不良信息的网络媒介染病节点R态已上传不良信息,但失去传播能力的网络媒介免疫节点。我们以SIS模型为例介绍不良信息的传播过程如图1所示首先随机选择网络中一个或若干网站,将某色情信息发布到这些网站上,则这些网站节点成为染病节点,其余网站为健康节点当一个网站浏览者阅读到该色情信息时,他就有兴趣把这个信息传播出去,在传播过程中,他将随机进入一个与染病节点有直接链接的邻居网站中,并将色情信息复制到新的网站上,从而使该节点以概率α变成染病节点,α称为传染率另一方面,随着网络管理人员的清理,色情信息被及时清除,每个染病节点都依某个事先设定的痊愈率β变成健康节点,上述演化规则在整个新闻传播网络中被同时执行。显然,传染率越大,痊愈率越小,不良信息就越有可能散布到更多的网络媒介,一般定义传染率和痊愈率的比值为传染强度λ。研究表明,经典SIS模型存在一个传染强度阈值λ≥λc,如果λ≥λc,不良信息的传播将一直持续下去达到一个稳定的范围,此时称染病节点数占总节点数的比例为不良信息的传播范围相反,如果λ≥λc,不良信息持续传播一段时间后最终将全部被清理。因此,一旦不良信息的传染强度较大时就必须高度重视其危害,对其的控制措施不能完全依赖于网络管理人员的清理,而需要采取隔离保护某些重要网络节点、强行切断相关网络链接进而中断传播途径的方法来改变传播网络的拓扑结构。四、复杂网络下新闻传播的控制策略研究复杂网络上的新闻传播行为的目的之一是为了更好地控制不良信息的传播。目前,通常采取的控制力法是网络监管,通过网络管理人员的监督和管理,及时发现管辖范围内的不良信息并予以清除,从而使其他网民无法复制并传播。但在现实中,网民数量庞大无比,网络媒介也极其繁多,信息的上传下载十分便利。使得有限的网络管理人员往往疲于应付。为此,控制策略的研究对提高控制效果具有十分现实的意义。本文将基于复杂网络的新闻传播控制策略分为三种随机控制策略、目标控制策略、基于链接层次的局部控制策略。1随机控制策略随机控制策略完全随机地选择网络中的部分节点进行控制,而没有考虑网络中节点之间的任何差异,完全平等地对待网络中链接多的节点和链接少的节点。对于新闻传播网络而言,其传播临界值随着网络规模的无限增长而趋向于0时,控制临界值趋向于1。这意味着,如果对新闻传播网络采取随机控制策略,需要对网络中几乎所有节点都实施控制才能保证最终消灭不良信息的传播。这对以Internet为基础的新闻传播网络来讲,几乎是一件不可完成的事情。2目标控制策略新闻传播网络中存在有少量信息交流巨大的关键媒介节点,即人们通常所说的门户网站、热门博客等,这些媒介链接数目多,访问量大,一旦上传不良信息。极其容易在网络中散布,成为重要的不良信息传染源。因此,如果能及时、有效地控制新闻传播网络中的关键节点,对不良信息传播将起到极大的抑制作用。基于此,本文提出目标控制策略,即选取网络中那些信息交流巨大的关键节点重点监控,及时清除不良信息,这意味着这些节点与其他网络媒介的直接链接都可以从网络中去除,从而使得不良信息传播的途径大大减少。因此,对新闻传播网络,特别在资源有限的情况下,有目的地选择信息量大的节点进行目标控制,其控制效果要大大优于随机控制策略。事实上,目标控制策略利用了新闻传播网络信息流量分布不均匀的特点,越不均匀的网络,对其采取目标控制策略的效果越明显,反映了网络拓扑结构对不良信息传播和控制的影响。3基于链接层次的局部控制策略尽管目标控制策略的效果非常好,但这需要对新闻传播网络整体拓扑结构有充分的了解,这仍然是一件很困难的事情。基于链接层次的局部控制策略在网络全局信息未知的情况下,利用被感染节点周围的局部信息,控制被感染节点周围的部分节点,从而达到控制不良信息在整个网络大规模传播的目的。它不需要考虑节点的信息流量,仅考虑感染节点周围一定链接层次内的所有节点,因此只需要知道部分节点之间的链接关系。从被感染节点出发,用d表征链接层次,比如d1,表示控制范围为被感染节点及其周围的邻居节点d2表示控制范围为被感染节点、及其周围的邻居以及邻居的邻居,依此类推。进行局部控制后,在距离感染节点控制范围d内的节点都受到良好保护,具体表现为被感染节点d层链接范围内的所有节点被感染的概率大大降低。复杂网络研究者在不同网络拓扑结构下研究了该控制策略的有效性。研究结果表明,采用链接层次d3的局部控制策略已能将网络中的不良信息彻底清除。在实践中,网络新闻传播控制体现了上述各种策略的有机结合第一,对所有网络媒介实行域名申请、备案,建立以站长、版主为主的管理责任体系,就是随机控制策略的运用第二,加强新浪、搜狐、网易、天涯等大型门户网站的信息监督和管理,就是目标控制策略的运用第三。成立网络执法专业队伍,利用各种技术手段对不良信息进行搜索、跟踪和清除,就是局部控制策略的运用。五、结束语在网络社会中,控制策略不再是一个可有可无或者传播学可以回避的课题。许多国家的政府都拨出专项资金,对网络的控制与把关进行专门研究。鉴于网络传播技术的特点,在网络上进行控制远比在社会中实现传播控制要难得多。本文引入物理学中的复杂网络理论,从一个全新的角度探讨了新闻传播控制的策略,对制定具体的网络新闻传播政策和规则具有一定的启发意义。
编号:201312141258230485    大小:12.89KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-14
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奋斗不息上传于2013-12-14

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