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摘要：如今有獎轉發式廣告因其傳播范圍廣、傳播速度快、費用不高的優點而被社交平臺電商大量使用。有獎轉發式廣告充斥著各大社交平臺，競爭十分激烈，分析競爭環境下，社交平臺電商激勵率對轉發式廣告傳播量與速度十分必要。利用Vensim軟件采用仿真實驗的方式，將SEIRS模型用于研究社交平臺中有獎轉發式廣告的傳播過程，并且在SEIRS模型基礎上引入社交平臺電商激勵率，研究發現在零和競爭環境下轉發式廣告傳播過程中，社交平臺電商激勵率能有效提高轉發式廣告傳播量和傳播速率。

關鍵詞：SEIRS模型；社交平臺電商激勵率；轉發式廣告；競爭環境

引言

近年來，以微博、微信等為代表的社交平臺興起的抽獎轉發式廣告發展迅猛。一些社交平臺電商通過社交平臺自己或者請網絡紅人和知名大V有獎轉發式廣告。例如在2018年11月，王思聰在微博上為IG電競俱樂部有獎轉發式廣告，開獎前該微博轉發量近三千萬人次。還有以拼多多為代表的購物平臺，讓用戶將轉發廣告到微信等社交平臺，讓別人幫忙砍價最終免費得到商品的方式，進行廣告宣傳。不論是抽獎轉發式廣告還是轉發砍價式廣告，都可視為有獎轉發式廣告，在這些廣告傳播的過程中，都是由社交平臺電商設置一定的激勵，促使社交平臺用戶夠在短時間內來大量轉發廣告，快速達到宣傳的目的。有獎轉發式廣告的傳播過程與網絡輿情傳播過程相似，網絡輿情的傳播是信息傳播的過程，而轉發式廣告的傳播也屬信息傳播，傳播過程的特點基本相同。當今網絡輿情傳播研究主要利用傳染病模型進行仿真。傳染病模型SIR模型，由Kermack等提出[1]。Sudbury第一個將SIR模型用來對網絡輿情傳播過程進行模擬[2]。Anderson等在SIR模型中加入潛伏態節點E，提出的SEIR模型[3]。當今信息技術飛速發展，信息傳播渠道變得越來越多，速度越來越快，人們每天接收海量信息，接收信息時缺乏信息甄別能力，并且接收到的信息不斷衍生變化，由此朱恒民等[4]構建了具有話題衍生性的SIRS模型。陳福集等[5-6]進一步分析了輿情傳播過程中話題衍生率的影響效果。以上研究大部分，對于信息傳播的研究沒有考慮競爭狀況，也即是環境中只有一個網絡信息，而沒有考慮多種信息共存互相競爭的情況。本文是基于陳福集等[5-6]的研究之上，將SEIRS模型用于社交平臺中轉發式廣告傳播量和傳播速度的研究。

1、模型構建

基于陳福集等學者[5-6]的SEIRS模型，本文構建了轉發式廣告傳播模型，圖1為模型示意圖。與傳統SEIRS模型相比，本模型增加社交平臺電商激勵率θ這一變量，模型將社交平臺中的人分為四類：未知者(S)，它表示在t時刻不知道廣告信息的人；猶豫者(E)，它表示在t時刻已知廣告但猶豫是否轉發的人；轉發者(I)，它表示在t時刻將廣告轉發出去的人；不轉者(R)，它表示在t時刻已知廣告但不轉發的人。該模型里，ρ是知道率表示未知者知道廣告信息的概率，β是轉發率表示猶豫者轉發廣告的概率，γ是刪除率表示轉發者刪除轉發廣告的概率，ε是不轉率表示猶豫者不轉發廣告的概率δ是遺忘率不轉者重新成為未知者的概率，τ是變心率表示不轉者重新轉發廣告的概率，θ是激勵率表示受社交平臺電商激勵影響的猶豫者轉發廣告的概率。

2、模型應用

如今社交平臺上轉發式廣告很多，不同電商在同一環境中共同進行轉發式廣告的傳播，此情況下，不同電商廣告在傳播過程中會相互影響互相競爭。此處將零和競爭轉發模式定義為，在猶豫者E轉發電商1廣告成為I1后，不會再轉發電商2的廣告，不會成為I2。也即是轉發者只能轉發眾多廣告中的一個。為了探究零和競爭轉發模式中不同社交平臺電商激勵率θ，對各自轉發式廣告轉發數量和速度的影響，采用控制變量法，使得平臺中的SEIR四種狀態人的初始值相同，各自的轉化概率參數都相同，只有電商1和電商2的激勵率θ1和θ2不同。

3、結論與建議

本文將社交平臺電商激勵率引入SEIRS模型，構建了有獎轉發式廣告傳播模型，探究轉發式傳播過程中，電商激勵率對四種狀態下的人數的影響。構建了一千人規模的社交平臺，進行仿真實驗，分析無在無競爭環境下和零和競爭環境下，轉發式廣告傳播過程中，電商激勵率對轉發式廣告傳播量和速度的影響。仿真結果表明，若電商在轉發式廣告傳播過程中，設置一定的激勵率，能促使更多知道廣告但仍在猶豫是否轉發的人更快地將廣告傳播出去。因此，社交平臺電商為提高其在社交平臺上的轉發式廣告傳播量和速度，應當對轉發廣告者設置適當的激勵，可以采用轉發式抽獎式廣告，也可以采用轉發幫忙砍價式廣告等帶有激勵性質的轉發廣告模式。

作者:王梓伍 朱美光