【摘要】作为人类个体的核心行为机制，注意力机制贯穿社会演进全过程，尤其在移动互联网时代，成为审视个体（网民）群体行为的重要视角。人类网络群体行为（突出表现为网络热点事件）本质上可被理解为，有限规模的个体（网民），在每天持续发生的多个互联网热点事件之间的注意力动态分配行为，同时在宏观结构层面上涌现出的人类群体性现象（过程与结果）。注意力机制不仅能够解释单个事件的生命周期过程，而且能够指导智能体模拟（ABM）等方法，揭示多个网络热点事件生命周期轨迹的交织、叠加、互动过程，科学反映事件之间围绕注意力资源的竞争性“流量”分配机制。基于注意力视角开展计算建模与社会模拟，能够有效拟合真实事件的生命周期轨迹，提升相关治理的精准性、系统性、动态性、确定性。
【关键词】注意力机制 网络群体行为 网络热点事件 社会治理现代化
【中图分类号】C912.6/G206 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2026.06.009
【作者简介】吕鹏，北京师范大学社会学院教授。研究方向为计算社会科学、群体性事件、网络群体事件、智能社会治理、智慧城市、群体智能与社会智能、大数据社会治理，主要著作有《士人与匠人：历史视角下知识的分野与演变》、《计算社会学基础教程：NetLogo仿真软件》（主编）、《与领导干部谈舆情应对》（合编）、《多元城镇化与中国发展》（合著）等。
古今中外，人类社会从来都是以群体行动为主要活动形式。在传统的渔猎社会、农业社会、工业社会，在场与现实世界的群体活动是最主要的社会活动形式。相关的社会治理实践，也主要是在真实社会场域中展开。但自人类进入现代化进程以来，社会先后经历了信息社会、网络社会、数字社会、智能社会等新的发展阶段。一个明显趋势是，发生在虚拟社会场域（信息空间、互联网空间、数字世界、算法空间等）的非在场社会活动，其比重一直在上升，已经成为真实场域之外、另一种重要的人类社会活动场域形式。因此，当前人类社会活动的场域，呈现真实、虚拟场域二元性特征。可以预见，随着新技术的持续发展，后者的比重还将持续增加。这种“虚实共生”的社会状态，在个体生活、家庭互动、市场主体、政府管理、公共服务等诸多方面、层面，对社会形成了深远影响。在此宏大背景下，本文重点研究发生在互联网虚拟空间中的人类群体行为的基本规律与模式。在学理上本文以“人类网络群体行为”统摄研究对象，其在社会治理实践中体现为网络热点事件（互联网舆情事件）等形式；[1]从人类发展、社会演进的宏大过程出发，研究人类网络群体行为规律的变化性、不变性；通过研究视角、基本规律、模型建构、模拟复现、治理逻辑等分析，探讨并落脚在治理层面，为国家治理、社会治理、舆情治理等提供思路与建议。
个体行动者审视：生物进化中的注意力机制视角
虚拟场域的网络群体行为看似杂乱无章，但其底层逻辑仍受个体固有行为机制支配。要解析网络热点事件的演化逻辑，需回归个体行动者视角，从生物进化维度探寻注意力机制的本源与价值。注意力机制是人类在漫长演化中形成的本能选择，是统筹真实与虚拟场域人类行为的关键视角，既决定着个体行为的底层逻辑，也为解读网络群体行为的涌现规律提供关键抓手。
个体行为的变与不变。科学技术是推动社会生产力发展的核心驱动力。社会生产力的发展，带来社会生产关系的发展、革新、重塑，同时也在全局性层面，引致整个社会有机体运行模式的变化，体现在产业经济、社会生活、思想观念等诸多系统方面。同时在社会微观层面，这些变化也在持续地影响着人类个体，并体现在衣食住行等方面。审视这一复杂多样过程，就会发现个体行为仍然存在确定性（不变的方面）。一是时间的不变性。对任何人来说，一天都是24小时，个体行为只能发生在这24小时之内。二是价值的不变性。个体价值观具有很大程度的稳定性，如在饮食旅游、心理情绪、诉求表达、娱乐休闲、探索新事物等，都是亘古不变的个体倾向。对社会基本面的变化，以及不变的个体属性与行为模式方面的考量，形成当前分析人类（网络）群体行为的核心视角。
个体的注意力机制及其演化机制。注意力机制，是动物在漫长进化过程中形成的一种本能性机制。在生存过程中，由于能量、精力、生命长度的有限性，不得不将有限的注意力聚焦在特定的目标、任务上，以确保成功率、效率。例如，在打猎、迁徙、飞行、协作等方面。人类作为高级动物，其自身行为也必然服从注意力机制。在人类社会，个体在全生命周期总能量（精力）总体有限性条件下，注意力机制就是理性与效率的选择。通过长期社会互动演化过程，最终成为一种群体性、社会性选择，是发挥核心基础性作用的人类行为机制。在人类社会活动从真实场域扩展到虚拟场域之后，个体的注意力机制分析，成为透视社会剧变过程、统摄（移动）互联网空间、元宇宙空间、智能体空间等虚拟场域之下人类群体行为的重要视角。在社会研究领域，注意力理论已经获得关注。[2]注意力理论，是能够统筹真实场域、虚拟场域两大场域人类行为的主要研究视角。
注意力机制分析视角的合理性。使用注意力理论分析人类网络群体行为（表现为网络热点事件），是对社会重点问题和研究面向的集中性回应。人类网络群体行为纷繁复杂，不仅每天都在发生，而且几乎在每个地区和国家都会发生。相关事件起源复杂、过程曲折、主题多元、案例繁多，成为社会运行复杂性的重要表现，也给社会治理带来压力。研究者需要使用合适的理论、视角，开展科学分析，从中发现基本规律，赋能网络热点事件治理。这一理论的关键作用，是实现对纷繁复杂社会现象的本质性规律的提取和系统性揭示。这一理论不仅能够解释特定事件原因，而且能够基于注意力原理，实现对网络热点事件的建模、模拟，[3]进一步提升研究的科学性。同时，这一理论能够从更高的系统层级，分析网络热点事件案例（集合），科学研究人类网络群体行为的基本规律、涌现机制、演化动力学、治理策略。
人类网络群体行为：注意力动力学的分析视角
从注意力动力学视角解析人类网络群体行为，其本质是海量网民个体的注意力在互联网场域中的选择性分配与聚合，最终在宏观层面涌现为网络热点事件等群体现象。这一本质特征的形成，核心源于注意力资源的两大固有属性：一是总量层面的固定性与限制性，网民规模、个体可投入网络的时间精力均存在明确边界，使得互联网空间的注意力总池处于相对确定的状态；二是分配模式的总体确定性与社会结构性，个体与群体的注意力投放并非随机，而是受社会属性、行为习惯等因素影响，呈现出可被探寻的规律化特征。注意力的总量确定与模式规律，共同构成解读网络热点事件生成与演化的核心逻辑。固定的注意力总池，让网络热点事件成为网民对有限注意力资源进行竞争性分配的外在表现；而具有社会结构性的分配模式，则决定不同热点事件会与特定社会群体产生关联，且个体对事件的卷入程度呈现出差异化的行为特征。由此，从注意力分配的视角切入，能够突破网络群体行为的表象复杂性，挖掘其背后的底层运行逻辑，为精准分析网络热点事件的边界、特征与演化路径提供科学依据。
网民注意力资源总量的确定性。首先需考察网民总体数量，随着人类社会进入数字社会、智能社会等新阶段，中国的网民数量持续增加。按照2025年12月数据，中国互联网网民规模达11.25亿人，其中移动互联网网民为11.21亿人，占99.6%。[4]截至2025年底，人均智能手机拥有量为1.3部。[5]互联网、移动互联网环境已经成为个体生活、企业生产的基础性公共设施，并成为一种常态存在的必要生产要素。按照我国人口结构的演进，网民总体数量将会在很长时间内维持在10亿左右。其次需考察网民个体的注意力分配。时间是测量注意力的核心尺度，代表精力花费、选择与关注、投入与卷入程度等。互联网群体行为之所以存在，是因为个体在互联网空间分配了注意力（成为网民）。为此，可以从时间角度进行分析。一天24小时，个体在生活、工作、休息、交通等场景中都在使用网络，这成为互联网群体行为发生的基础性条件与前提。只要看到网络内容、热点消息，就会以一定概率水平参与进来，从而形成网络群体行为（热点事件）。
网民注意力分配模式的确定性。世界各国网民数量在理论上存在总体值，因此网民群体每天参与互联网的时间在总体上存在确定性。这充分说明，网民注意力资源的总量是确定的。如果把互联网空间视为一个复杂系统，则这一系统蕴含的注意力资源总量是固定的，平均、常态的卷入程度也必然是确定的。在此语境之下，网络热点事件可以被视为固定数量的网民、在分配总量固定的注意力资源过程中的现实表现。笔者认为，网民分配注意力的模式也存在确定性规律，这是审视互联网热点事件的重要视角。一是从个体网民角度，每天、月、年用于上网、在网的时间（精力）存在最大值限制，因此个体对互联网空间的注意力卷入存在上限，可以使用时间序列分析。计算此上限，则能够获得个体级注意力总量资源的最大化估计，从而计算确定性的卷入度。二是从社会群体角度，存在确定性的群体化规律。如上班族、学生、自由职业者等群体的时间分配模式，存在显著的群体性、阶层性差异。有些社会群体（如上班族）的上网时间模式具有被实证资料验证的固定规律[6]，有些群体（如学生党、自由职业者、无业者等）则呈现与其他群体不同、独特的子群体模式与行为规律。[7]二者均为概率问题、时间序列问题。
网民注意力分配的现实表现与行为谱系。在互联网空间网民总体分配注意力资源的逻辑之下，会有具体个体、群体对具体特定事件的分配、分割、投入结果，构成具体网络热点事件的边界计算依据。即在不同网络热点事件中，会以更高的倾向水平，关联特定社会子群体（如年龄、职业、阶层等），以及个体投入时间、卷入程度的差异化分布。为此，需要在总量、均值确定的情况下，开展个体级、事件级的个案异质性分析。具体来说，由于上述方面存在差异，个体（群体）对特定事件的注意力分配存在差异性，表现为不同注意力分配模式、具体卷入程度的差异，最终构成总体性的个体网民基于注意力分配的行为表现谱系。一是轻度分配与卷入。包括保持在网（上网）、内容阅读、信息浏览、APP下载等行为类型，其特征是较小的注意力卷入程度，没有产生级联、后续更多行为。二是中度分配与卷入，包括点赞、收藏、关注、留言、推荐等个体化行为表现。其特征是在看到信息之后，产生后续的、具有实质性意义的个体行为，并极易引发自我与他人的后续、二阶、级联行为。三是重度分配与卷入。这不仅是互联网场域的分配与卷入的最高程度，而且能够击穿现有网络虚拟场域，与其他场域实现跨域联动。例如，有些网络热点事件经过酝酿、爆发、演化、升级，形成线下群体行为（完成从线上到线下）。通过大数据分析、案例分析，能够获得稳定的总体概率、分布特征评估。
单生命周期过程分析：注意力分配的基础性机制
全社会的注意力具有总量恒定性，基于此，在特定社会技术发展水平（如互联网技术模式）之下，全社会能够投入互联网场域的注意力资源总量具有限定性、确定性。例如从个人电脑时代，到互联网时代、移动互联网时代、元宇宙时代，在每一个技术时代内部，在注意力资源方面应该存在总投入量的总体确定性。但是从跨技术时代来看，全社会向虚拟场域的注意力投入总量，呈现逐阶段（时代）上升的演进趋势。个体的社会化生活，越来越呈现“脱实向虚”趋势。这一趋势突出表现为，网络空间活动投入的时间越来越多，并由此导致的卷入程度越来越大。第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月我国网民人均每周上网时长为32.5小时。[8]和过去相比，这是一个巨大的趋势性增量。在特定社会技术阶段，注意力投入资源总量，在具体呈现、持续发生的众多网络热点事件中被分解、体现。从单个（具体）事件来看，运行与演化规律也受到注意力机制决定。在这一意义上，注意力机制贯穿网络热点事件兴起、高峰与衰落的全生命过程。
社会网络与传播拓扑结构。网络热点事件，受到特定社会技术水平（尤其是互联网环境与技术水平）的最大限度决定。从BBS时代到新媒体与短视频时代，技术方案的演进，导致越来越多的人被卷入、投入注意力（成为网民），如在互联网虚拟空间进行生活、生产、娱乐、交往。这些行为在外围构成网络热点事件的总体容器与边界，支撑从外部视角对网络热点事件的总体性预测。例如，如果能够预测网络热点事件的总体爆发热度，就可以在很大程度上获取确定性信息（极限条件、极端情况、极限边界等）。在BBS时代，有研究表明内容浏览人数（最低限度的注意力形式）与实际行为人数（评论、点赞、转发）之间存在稳定、稳健的比例关系，即“千分之五”规律（5‰）。[9]这说明在BBS时代（PC互联网），注意力投入不同程度（形式）的升级过程，存在稳定的转移概率与演化路径，这是人类注意力机制逻辑的实证验证，充分说明人类总体行为规律的确定性、可知性、可预测性。在移动互联网时代，也存在类似稳定的转移概率。至于具体概率水平，则需要通过开展实证研究来揭示其统计分布规律。
个体投入注意力的行为逻辑。网络热点事件的内容生产，是注意力机制的策源性机制。内容生产的过程，除了少数的组织者、发起者、关联方，对广大网民群体来说是不可见、不可知、不可测的，属于被动卷入。这使得很多研究者认为网络热点事件的爆发原因具有复杂性，是不可预测、不可计算、难以应对的。[10]但笔者认为，如果抓住注意力视角作为分析工具，则可以获得很大程度上的确定性、规律性认知。网络热点事件内容的主题方向，及其折射的事件内在性质，能够在很大程度上决定事件能否成为一个全局热点事件、头条事件。这涉及对“生产”端的内容分析与判断，还存在对“消费”端的分析预测。个体网民是否能够接受内容、讨论内容、转发和传播内容，则需要综合分析网民特征、社会心态等诸多方面。但在总体上，网民会对互联网空间常态发生的网络热点事件作出程度各异的注意力投入，具体的投入异质性受到个体的年龄、职业、收入、价值观等方面的影响。从全社会角度，个体、群体投入注意力的行为、结果具有恒常性、确定性、可知性。换言之，由于存在“大数定理”，总是有相当数量网民参与具体事件，其规模、量级在很大程度上能够被计算、评估。
注意力停止投入的逻辑。对全社会而言，任何主题的网络热点事件，都会吸引到相当规模的关注人群。但是作为根本性的决定机制，注意力动力学的作用具有“双刃性”。网络热点事件的兴起是因为网民个体的注意力投入，而网络热点事件的冷却与衰败，则是因为网民个体注意力资源的枯竭（即不再投入），这种枯竭表现为不再关注、投入、转发、热情。就此方面，已经有学者提出“七天传播周期”规律。这在本质上是注意力投入倾向的枯竭所致。笔者认为，相关的具体原因是复杂、多样的。一是因为内容生产的枯竭。如果网络热点事件不再有新的内容（爆料），个体（网民）将会降低持续投入各种形式与程度的注意力倾向、行为，并不再关注。二是互动模式的枯竭。在很多网络热点事件中，一个重要的推动力是网民之间不同形式的互动。在互联网场域下，这种群体行为模式，同步呈现内圈（参与者）、外圈（围观者）两种景观。无论参与者还是围观者，都能获得内在精神、价值回报，满足内心特定需求。如果需求不再被满足或已经满足，则网民倾向于不再投入注意力。因此从本质上来说，这是注意力机制的“双刃性”使然。因为关注，所以成为热点事件；因为不再关注，事件加速消退。
多生命周期过程叠加：注意力分配的交互性机制
注意力动力学机制不仅揭示单个网络热点事件全生命周期过程演化机制，而且能够展现多个、并发网络热点事件之间的交互、叠加作用。显然，后者能够更加真实地反映互联网场域的整体生态（几乎不存在孤立的网络热点事件）。通过智能体仿真模拟（ABM）等计算社会科学方法，不仅能够揭示网络热点事件之间的统计关系，而且能够揭示微观个体（网民）的行为如何塑造事件之间互动关系、更深层次的机制性关系，提升研究的科学性、系统性、可重复性、可比较性。
空间的共存性。如果多个不同网络热点事件发生在相同的互联网场域，那么该场域就可被视为一个热点事件的最大化集合。进而被理解为由所有网民组成、每个人都隐藏特定数量的注意力投入能力与量级的、最大可能性的社会场域边界。不同的网络热点事件，是对不同个体、投入不同数量的注意力资源的调动过程，既包括调动的过程，也包括结果、影响、反思等。空间的共存性是网络热点事件行为空间的最大化定义，在特定时间内（例如一年）具有一致性、确定性、可计算性。这是因为空间的共存性使得网络热点事件能够涉及的行为体最大化范围，具有确定性、可计算性、可推断性，为研究提供确定性规律与模型、计算依据。基于注意力动力学基础机制，使用计算社会科学方法尤其是智能体仿真模拟（ABM）方法，则能够实现对全体网民（最大化集合）、开展全场景的社会模拟，实现对网络热点事件的全要素建模、全谱系掌握、全场景推演。通过不断的事件案例ABM模拟与拟合，能够实现对全体网民（个体级）行为倾向的精准化模拟。
时间的共变性。之前的事件研究方式，在静态研究方面，主要是对案例集的统计分析[11]，具有静态性，碎片化、选择性样本等问题，抓取的宏观统计特征不能有效地指导具体个案的建模、模拟、还原、反推。学术界出现对网络热点事件的过程模拟研究[12]，是值得鼓励的趋势。此类研究范式（如ABM）无疑是社会研究的重大进展，实现研究的过程性、动态性、可重复性。但笔者认为目前主要针对单个事件的研究，还存在局限性，还有进一步提升的空间。这是因为针对任何单一网络热点事件的研究，都需要解决“外部性”问题。在真实互联网社会场域中，每天都动态发生多个网络群体行为、网络热点事件，这些事件之间由于存在空间的共存性、共享性，不可避免地对个体、社区（微信群、虚拟社区）等场域产生影响。即一个新的热点事件的发生，可能会导致个体从旧事件中抽离注意力。这种机制复杂性，给网络群体行为研究带来新的挑战。之前的研究，尽管能够实现对具体事件的科学建模、高精度拟合，但存在“鸵鸟心态”，即尽管知道其他事件正对当前关注的事件产生影响，但缺乏相关模型、算法、工具。
注意力动力学的交互性机制。计量经济学分析研究常将“外部性”影响作为一个核心的研究质量检验维度，并提出基于统计方法的解决方案（例如工具变量方法、系统合成法、倾向值匹配等）。但这些方法本身具有静态性、间接性，难以支撑对具体事件全生命周期过程的建模分析。尤其是不能开展基于个体行为的研究。为此，需要在模型与模拟算法方面进行创新，而智能体仿真模拟（ABM）方法成为最为重要的方法创新之一。笔者在此方向做了模型研究尝试，以解决时空并存的多个网络热点事件之间相互影响这一“外部性”问题。其核心解题思路，是需要将网络热点事件还原到个体层面的注意力分配机制的行为方面，开展个体级智能体建模。同时，基于行为属性的分布设置，开展个体注意力分配行为的基础ABM建模。依托真实案例学习，掌握个体在具体事件分配方面的模型参数，建模个体在不同网络热点之间的“注意力转移”行为机制。基于此，模拟网民个体（群体）访问参与旧的热点事件、并在新热点事件发生之后转移注意力的持续行为过程。将全年网络热点事件数据，作为拟合与训练目标，就可以客观评估注意力动力学的交互性机制设计是否真实有效。结果表明，基于上述设计形成的模型能够较好地反映多个网络热点事件之间的交互性影响。[13]相较于单个网络热点事件研究，进一步提升研究能力（反映真实社会过程）与科学性。
流量竞争模式的恒常性。在互联网场域动态变化、持续发生的网络群体行为、网络热点事件之间的注意力分配与转移过程具有稳定性，这从侧面说明注意力总量的固定性、限制性、规律性。在更深层次说明，如果充分使用这些规律进行建模，可以实现对真实复杂性过程的刻画。不同事件之间的关系，呈现纷繁复杂的社会复杂性，既包括互联网虚拟社会场域，也包括对其他场域之间的穿透、渗透。这些在本质上，是注意力总量的竞争关系与过程性表现。注意力总量的稀缺性支撑互联网时代“流量经济”的底层逻辑，也为相关问题与对象的研究提供依据。此外，总量分配模式还存在固定性、确定性规律，这是社会的结构性因素使然。除了社会的总体，还存在社会分化、社会分层现象。在分割、分化的社会子系统，也通常存在总量的稀缺性，以及分配模式的固定性、惯习性等确定性规律。特定的社会群体（包括性别、职业等），存在特定的注意力投入量级、偏好、模式。特定主题的网络热点事件，必然在很大程度上，吸引特定规模的特定人群，相关的基本分布规律，同样可以通过大数据、社会计算予以实证揭示、科学测算、精准预测。不同主题、议题的网络热点事件之间的个体行为倾向、转移概率，同样可以通过大数据、社会计算揭示，开展模拟并被数据验证。注意力分配规律、流量竞争模式的恒常性，在很大程度上提升网络热点事件的确定性。使得研究者、治理者能够实现对相关事件的性质判定、趋势掌握。
基于注意力机制的全生命周期治理思路
立足注意力动力学基础机制与交互机制的研究成果，既能精准模拟网络热点事件从酝酿、发生、发展到高潮、消退的全生命周期演化轨迹，也能科学测算多事件间的相互影响效应，这为网络群体行为治理构建系统性、科学化的理论支撑与实践思路，让网络热点事件治理从被动应对转向主动研判、精准干预成为可能。注意力的总量确定性、分配规律性与交互关联性，为治理工作划定清晰的逻辑框架，既可以依托注意力相关规律实现对事件发展的精准研判与边界把控，也能从个体注意力分配源头开展正向引导，更能针对注意力操纵等乱象进行靶向治理，同时借助多事件间的注意力竞争机制实现对特定事件的疏解与干预。以此为基础，可构建起覆盖事件全流程、兼顾源头治理与问题整治、融合宏观研判与微观干预的全生命周期治理体系，提升网络治理的精准性、主动性与系统性。
注意力总量启发的网络热点事件研判。由于注意力总量、投入方向、相关群体的确定性，相关研究机构、政府部门能够在很大程度上实现对网络热点事件最大化边界的掌握，形成确定性信息，并进一步开展网络热点事件的常态监测、过程治理、智能治理。例如，通过对千分之五规律的认知，运用相应技术方式可以计算出总体浏览人数量，从而对类似热点事件、同类热点事件的总体爆发量进行预测，获得一种局限性的认知。具体来说，如果计算得知类似的网络热点事件大致有1亿人浏览量，那么大概率存在50万人的参与量。按照相关个体（群体）注意力投入的方向、程度、分布等，50万总参与量又会对应不同卷入程度的行为（点赞、推荐、留言、互动等）与结果，但其总量是确定性的。如果长期、持续、动态收集相关案例并形成相应的行为集合，可以实现对不同类型的网络热点之间的统计分析、智能分析。基于上述分析路径形成的群体性均值，相较于总体性均值具有更高的精确性和参考价值。社会治理者通过对相关事件的监测，可以获得最大化峰值信息。通过内容分析、主题聚类等，对负面事件展开精准治理、智能预测。
基于个体注意力分配的主动干预式治理。上述治理思路是“准自然”思路，仅对有必要情势（如峰值过高、形成舆情、内容偏激等）开展相应治理。事实上，科学使用注意力机制，还可以实现主动干预式治理。个体是互联网空间的主要行动者，需要在源头上开展相关行为体的注意力分配行为的引导、疏导、治理。具体可以通过多种社会治理方式，影响和塑造个体注意力分配的投入方向，引导网络流量向“社会正能量”聚集，持续提升社会认知的内容能力、质量标准、生态效益。通过权威媒体、权威方式、权威时段、公共事件、国际事件等，在社会认知层面开展个体促进、增强工作。提高个体（网民）对虚假信息、不良信息、有害内容的鉴别力、判断力，降低浏览和访问的倾向与概率，从源头上把控事件参与的烈度、频率、程度。持续强化优质内容、真实权威信息在互联网空间、场域的常态性存在，培养网民向这些内容分配注意力的行为模式，塑造“用户”惯习。为此，相关政府部门应在社会上广泛倡导，个体（网民）珍惜自己的流量与公民荣誉，充分发表正能量评论、自觉抵制虚假、极端评论。同时，可将虚拟积分、线下激励等方式，与互联网身份等级、公民礼遇、社会化生活等挂钩，持续强化、优化网络热点事件治理实践模式，提高制度化水平。
互联网空间注意力操纵行为的治理。个体网民（以及群体）在互联网空间存在恒定、常态、稳定的注意力分配模式，局部、零星的扰动并不会改变此全局性规律。但在局部场域（特定主题领域）如果长期存在“流量操纵”现象，则有可能对正常的注意力分配模式产生系统性影响，并导致注意力结构性偏离，进而在全社会层面形成选择性、有偏差的社会印象，产生社会撕裂、群体对立等问题，需要高度重视、持续警惕。例如，网络水军、极端“饭圈”行为[14]、标签与污名化等行为，这是对正常的互联网注意力动力学机制的人为操纵、恶意干预，超出个体自发行为的范畴，而是一种有组织、有目的行为，用于不良、非法目的，带坏互联网环境“节奏”，成为亟须解决的社会问题。网络水军、极端“饭圈”通过评论操纵、评分操纵、屏幕控制、弹幕操作等行为，有组织地输出情绪、发泄不满、恶意攻击。并且，基于“阈值模型”效应，煽动更多人的加入，对不明真相的网民（群众）形成错误的信号与引导。如何科学治理？一是要持续打击互联网空间的有组织违法犯罪，增加违法行为成本。二是充分发挥举报机制，依靠和发动人民群众。鼓励网民对恶意导流、恶意控评、恶意评分、恶意攻击、煽动对立、无底线延伸（拉仇恨）等内容和言行，开展“露头即举报”行为。互联网空间的行为具有放大性，应主动鉴别，区分个案性与整体性，重点防止网络舆论将个案放大为社会整体现象的倾向，防止社会认知被系统性操纵。
基于注意力机制的特定热点事件疏解、干预与治理。在不同网络热点事件之间的注意力交互动力学表明，事件之间存在注意力资源（流量）的竞争性分配机制。这为具体事件的干预和治理，实现有效社会治理等良性目的，有计划地使用注意力动力学规律，开展对特定网络热点事件的治理提供思路，具有可行性、必要性、正义性、科学性。一是测量交互性机制与效应的强弱度，用于特定事件的治理。实证研究、模拟研究均表明，两个事件在主题议题方面的相似性越大，二者之间的交互性机制也就越强。其基础的逻辑是，两个事件之间的相似性越强，背后常态性关联、被吸引的网民群体则具有更大的同质性，因此流量竞争性也会越强。如果积累充分规模的、同时发生的案例全过程轨迹数据，就可以计算出同类事件之间互动效应的强弱度，为治理提供参数依据。二是对特定事件的干预或治理。在治理事件中，可以在两个方向开展治理实践。一方面，隔绝或降低交互性效应的影响。如果事件具有正能量，并且能够在很大程度上促进社会和谐、推动社会团结，则该事件的持续时间（生命周期跨度）则越久越好。为此，需要在特定时间阶段，尽可能地限制同质性信息的发布，以减缓衰退趋势与进程。为了进一步增加这类热点事件的生命力，还可以通过阶段性发布、持续更新等方式，最大限度地为其保留住流量。相反如果是负面、不良事件，则需通过其他类似事件导流、加速其进入注意力的消退期。
结语
网络热点事件在社会表象方面纷繁复杂，具有多样性、复杂性、时变性。本文发现，如果从注意力视角来开展分析，也能揭示网络热点事件内蕴的确定性、系统性、结构性规律，有助于相关研究机构、政府部门开展学术研究和靶向治理工作。注意力视角提供一种极大化（极限）思维，能够基于此快速框定、精准锁定研究对象作用区间，为科学、智能治理提供借鉴。网络舆情动力学的理论前提是，固定数量的个体（网民）面向不特定多数的网络热点事件的注意力动态分配行为，及其在宏观层面涌现出稳健的生命周期现象。通过计算社会科学、社会模拟等方法，能够实现事件全过程模拟。需要指出的是，注意力动力学规律及其引发的生命周期规律，具有稳健性、客观性。因此社会治理者应充分使用规律、坚持“因势利导”，科学开展相关治理。
注意力动力学规律，能够指导网络热点事件的科学建模。在行为体建模方面，可以通过大数据、互联网文本、网络热点事件过程，对个体（网民）开展智能体建模，包括价值观、认知边界、注意力总量、注意力分配模式等。并且通过众多事件过程模拟的真实案例验证，实现对全体网民的科学建模。众多事件过程学习能够获取注意力源头与分配导向之间的OD关系与模式。神经网络、知识图谱方法能够获取精确的全局性注意力分配模式，以及社会群体注意力分配模式。基于这些确定性信息，能够实现对我国网络热点事件的总体结果、趋势走向的静态结果、结构性判断。在此基础上，通过对具体事件、多个事件的动态过程ABM模拟。可为动态治理、干预提供即时性治理方案。通过社会计算与模拟方法，可以精准测量特定主题事件的关注人群（网民）规模、总体参与量（总体热度），以及总量在时间序列上的分布，如日度参与量等。在特定阶段，可以通过特定的注意力干预措施，实现特定事件的强化、消解，以满足社会治理目标。总之，注意力视角在理论、模型、模拟、干预等方面，可提高对网络热点事件认知的高度与深度，并丰富社会治理的视角、方法、工具箱，助力提升社会治理现代化。
（本文系国家社会科学基金重大项目“人工智能对制造业转型升级的影响与治理体系研究”的阶段性研究成果，项目编号：23&ZDA80）
注释
[1]王连喜：《网络舆情领域相关概念分布及其关系辨析》，《现代情报》，2019年第6期。
[2]孙柏瑛、周保民：《政府注意力分配研究述评：理论溯源、现状及展望》，《公共管理与政策评论》，2022年第5期。
[3]P. Lu; Z. Zhang and M. Li, "Big Data-drive Agent-based Modeling of Online Polarized Opinions," Complex & Intelligent Systems, 2021, 7(6).
[4][8]中国互联网络信息中心：《第57次〈中国互联网络发展状况统计报告〉》，2026年2月5日，https://www.cnnic.cn/n4/2026/0304/c88-11549.html。
[5]中华人民共和国工业和信息化部：《2025年通信业统计公报》，2026年1月28日，https://www.miit.gov.cn/jgsj/yxj/xxfb/art/2026/art_bea806f4dd20457cb0158795cc210aa7.html。
[6]A. Urman and M. Makhortykh, "You Are How (and Where) You search? Comparative Analysis of Web Search Behavior Using Web Tracking Data," Journal of Computational Social Science, 2023, 6(2).
[7]严承希、王军、王珂：《中国大学生的网络使用：基于大规模日志分析的模式识别新方法》，《图书情报工作》，2019年第14期。
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Laws and Governance of Human Online Collective Action Based on Attention Mechanism
Lyu Peng
Abstract: As a core behavioral mechanism of human individuals, the attention mechanism runs through the whole process of social evolution. Especially in the era of mobile Internet, it has become an important perspective for examining the collective action of individuals (netizens). Human online collective action, prominently manifested in internet hot events, can essentially be interpreted as the dynamic allocation of attention among multiple ongoing internet hot events each day by a limited number of individuals (netizens), which in turn gives rise to emergent human group phenomena (both processes and outcomes) at the macro-structural level. The attention mechanism can not only explain the life cycle of a single event but also guide methods such as Agent-Based Modeling (ABM) to reveal the intertwining, superposition and interaction of life cycle trajectories among multiple online hot events, and scientifically reflect the competitive "traffic" allocation mechanism among events for attention resources. Computational modeling and social simulation from the attention perspective can effectively fit the life cycle trajectories of real-world events and improve the precision, systematicness, dynamics and certainty of relevant governance.
Keywords: attention mechanism, online collective action, internet hot events, modernization of social governance
责 编／韩 拓 美 编／周群英
