2危机信息人际传播的复杂网络理论基础

　　人际信息传播是建立在人际网络的基础上，而人际网络又是一种复杂网络，危机情境下人际问信息传播的内容、速度、效果等与现实社会巾普遍存在的复杂网络直接相关，冈此，需要从复杂网络的角度来研究其危机信息的传播机制。复杂网络的研究是复杂性理论研究的一部分，复杂网络借助于图论和统计物理的一些方法，可以用来捕捉并描述系统的演化机制、演化规律和整体行为。复杂网络一般分为3类：规则网络、随机网络和介于两者之间的小世界网络。

　　2.1“六度分隔”理论

　　六度分隔理论源于1929年匈牙利作家卡林西(Frigyes Karinthy)在其短篇小说《链》巾提…“六度分隔”(Six Degrees of Separation)假说;1967年.美国哈佛大学社会心理学教授米尔格兰(Stanley Milgram)进行了大量有趣的实验，使“六度分隔”理论有了很大的发展.实验要求参与者把一封信传给他们熟悉的人之一，使这封信最后传到指定的人，借此来探明熟人网络巾路径长度的分布，结果表明平均传过人数仅为6人。“六度分隔”理论的实验说明“弱关系”是社会存在的普遍现象，但是却发挥着非常强大的作用.它为解释“小世界”现象提供了实践基础。

　　2.2小世界现象

　　1998年，美国康奈尔大学的沃茨(Watts)和斯特罗加茨(Strogatz)在Nature杂志上发表文章，描述了“小世界”现象(SmallWoAdPhenomenon)并提…了“小世界”网络模型(WS模型)，用以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。“小世界”现象源于“六度分割”理论，WS模型则表明规则网络和随机网络并不能很好展现真实网络的性质，现实世界既不是完全规则的也不是完全随机的。WS网络模型同时具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数，而规则网络虽具有聚集性，平均最短路径却较大;随机图则正好相反，具有小世界性，但聚集系数却相当小。

　　2.3无标度网络

　　尽管小世界网络模型能很好地刻_面现实世界的小世界性，但对小世界网络模型的理论分析表明其节点的度分布仍为指数分布形式。此，1999年，美国圣母大学教授巴拉斯(Barabasi)和艾伯特(Albe~)发表文章描述了“无标度网络”(Scale—FreeNetworks)，并建立了相应的动力学模型——BA模型。以后的研究进一步证实，包括人际网络在内的许多现实复杂网络均呈现出“无标度网络”的基本特征，其连接度分布服从幂次定律，即多数节点只拥有少数连接，只有少数节点才拥有极大的连接。

　　大量研究表明，与随机网络相比，“小世界网络”和“无标度网络”都具有较大的群集系数(ClusteringCoefifcient)和较短的平均路径长度(ManFreePath)，但在节点度数(NodalDegree)分布方面，“小世界网络”的节点度(节点所连接的边数)分布形态与随机网络相似;“小世界网络”的拓扑结构相对单一，所有节点大约有相同数量的连接，而“无尺度网络”的连接分布极不均匀，网络中大量节点拥有少量的连接，而少量节点却拥有网络的大多数连接;“无尺度网络”具有“小世界效应”。

　　目前，“小世界”与“无尺度”现象已经被实证为普遍存在。有研究表明，危机信息传播系统具有复杂系统的“小世界”特性，进而引发了人们对危机信息传播丰_卜会网络结构的再探讨。因此，本文可假设危机信息人际传播的网络结构也具有“小世界”和“无标度”特性。