品牌微危机的混沌性探析情况

混沌现象无处不在，它普遍存在于宇宙间各种各样的宏观及微观系统中，然而混沌并不是我们一般意义上理解的混乱，是指系统随着一个变量（通常是时间变量）变化的过程中微观个体所表现出来的相对于传统科学的预测能力而言的不确定性，它是系统复杂性的重要表现。也是指一定外部参数的约束下，在一个内外交互的非线性系统之中，其所表现出的周期运动和非周期运动的交缠、分岔，最终达到有序状态的过程^[37]（Alligood K，Sauer T，York J.，2011）。自20世纪60年代开始，经过几十年的发展，由混沌概念发展成20世纪最伟大的理论之一——混沌理论，混沌学成为一个跨学科的学术分支，其本质在于研究确定的非线性系统中的不确定性，尤其关注的是不确定性中所蕴含的各种规律，从而达到对系统加以控制的目的。一般来说，混沌系统具有非线性秩序、自相似性、自组织性、对初始条件的敏感性等主要特征。我们说品牌微危机具有混沌性，是指品牌微危机系统是一个混沌系统。以往大部分关于网络舆论以及新媒体传播系统混沌性的研究，都预设了一个没有去证明的前提：舆论系统或新媒体传播系统是一个混沌系统，然后对比着去阐释网络舆论或新媒体传播系统的混沌性特征。这个并非不言而喻，因此本书试图首先运用混沌学的Logistic模型与Li-York定理来证明品牌微危机系统是混沌的。

1976年，美国数学家R.May在著名杂志Nature上发表了论文Simple mathematical models with very complicated dynamics（具有极其复杂的动力学性质的简单数学模型）。在文章中他提出了著名的logistic模型^[38]（R.May，1976）：这个方程也被称为人口（或虫口）方程。

当模型参数μ在一定范围取值时，X的值表现出极为复杂的动力学性态，蕴含了关于混沌现象的丰富信息。既看到了规则的周期倍分叉现象，也看到不规则的“奇怪”现象，同时还发现随机运动中又出现稳定的周期运动。Logistic模型的建立极大地促进了混沌学的发展。

假定品牌微危机在时点k时，品牌微危机的危机程度为Ck，在时点k＋1时，品牌微危机的危机程度为Ck＋1，正如前面所述，品牌微危机具有时序性，因此这个过程是连续的，假定品牌微危机涨落控制参数为τ，那么时点k＋1的危机程度Ck＋1与时点k的危机程度为Ck的相关性如下：

品牌微危机的涨落受到很多因素的影响与制约，一般来讲品牌微危机演变为全面危机，是品牌微危机实现涨落的结果，因此品牌微危机的涨落有一个范围与区间。我们假定品牌微危机涨落最高值为Cmax，在时点k的涨落空间为（Cmax－Ck），由此时点k＋1的危机程度Ck＋1与时点k的危机程度为Ck的相关性如下：

对上式进行变换，得到：

再次变换，得到：

令表示品牌微危机演变为全面危机的概率，Pk取值范围[0，1]。

公式（3-5）则变换为：

按照混沌理论的Li-York定理：(www.zuozong.com)

f（x）是[0，1]上的连续函数，若存在点x∈[0，1]使得不等式

其中f2（x）＝f（f（x）），f3（x）＝f（f2（x）），则f（x）在[0，1]上是混沌的。利用该定理可以证明凡是可以转化为Logistic的经济模型全是混沌的。

由公式（3-6）可以推导出：

可以看出品牌微危机演化符合Li-York定理，可以证明品牌微危机系统是混沌的。品牌微危机混沌性首先来自于系统的复杂性。前面讲品牌微危机中的品牌关系是基于利益相关者的品牌关系，因此，对于品牌微危机来说，不是用简单化的危机类型来定义危机情境，事实上也无法做到，而是用利益相关者结构来定义危机情境，因此品牌微危机复杂性体现在三个方面：其一，结构的复杂性，利益相关者的数量，事件涉及的利益相关者数量越多，则危机情境越复杂；其二，关系的复杂性，核心利益相关者及其特征，差异性的核心利益相关者定义了差异的危机情境；其三，行动的复杂性，利益相关者诉求的异质性、冲突性，特别是次要利益相关者与核心利益相关者的冲突。

品牌微危机的混沌性具体表现在三个方面：第一，内在的随机性。内在随机性指对于系统而言，因为参与变量的相互作用，系统所处状态无法予以确定，这个系统即具备随机性。品牌利益相关者往往类似于混沌系统，这些群体往往是分开的（不只有一个命令中心，而有多个团体）、多中心的（有许多不同的方向或领导人）和网络状的（以松散的意识形态相连）。（Luther P.Gerlach，1987）不同利益相关者具有心理结构上的差异性，再加上不同利益点关注与诉求，导致了不同的反应方式。在风险因子向危机因子转变之时，这种错综复杂的利益相关者关系以及冲突的自利性诉求，也导致了微危机状态演化的随机性。第二，自相似性。它是指某种结构或过程的特征从不同空间或时间尺度上看都是相似的，即结构局域性或局域结构与整体相似。分形是系统有序和无序统一的形式，自相似性是分形维的特征。危机因子形成后，会对各类利益相关者品牌关系进行扰动，同时引发品牌与利益相关者之间的互动与博弈，导致品牌关系发生变化，实现品牌微危机涨落，这种结构与运行机制在每一类，甚至每一个利益消费者个体上呈现，都具有相似性，表现为结构分形。第三，对初始值的敏感性。对初始值极端敏感，是混沌系统的一个重要特性。经典动力学的传统观点认为：系统的长期行为对初始条件是不敏感的，即初始条件的微小变化对未来状态所造成的差别也是很微小的“但在混沌系统中，初始条件十分微小的变化经过不断地反馈和迭代（即重复和自相似），能够使其未来状态产生极其巨大的差别”（隋岩，曹飞，2013）。对于品牌微危机而言，危机因子引发的扰动往往发源于孤立的个人，而且通常只是简单的不满（如向企业投诉或在自媒体上表达自己的意见）。当人们找到具有同样不满的人的时候，他们便联系到了一起，对品牌而言，可以说是负面的团结，当具有高度影响力的其他品牌利益相关者涉足，他们便不断壮大并且变得更加复杂。源于个体的扰动只要发生微小的变化，就会通过这群类似于混沌系统利益相关者，或者是他们形成的品牌关系网，不断反馈与迭代，是品牌微危机从微涨落走向巨涨落，形成全面危机。

品牌微危机的混沌性还体现在蝴蝶效应上。1960年，美国数学家史蒂芬·斯马尔提出自然界存在某些系统，在按照某种规则演化之后，进入随机游走状态，整个系统呈现失序混沌状态。1963年，美国气象学家洛仑兹用计算机模拟天气变化时发现含有三个系统变量的方程产生了混沌解，即：

它是一个完全确定的三阶常微分方程组，方程中的三个参数为σ，γ和b，他发现该方程中，在微小的干扰下，一定的空间内轨道变化极其强烈，在数学上叫初始条件敏感，即拓扑的不可预测，就是在已经建立的轨道上，在微小的干扰下，运动轨道会发生巨大的偏差。为了描述混沌复杂系统的极端敏感性，洛伦兹打了个比喻，在南半球某地一只蝴蝶偶然扇动翅膀所引起的微小气流变化，几星期后可能变成席卷北半球某地的一场龙卷风，这就是著名的“蝴蝶效应”^[39]（Simin Yu，Wallace K.S.Tang，2009）。

品牌微危机传播显示出明显的蝴蝶效应。学者们大多探讨了新媒体传播的蝴蝶效应（匡文波，2013），网络舆论的蝴蝶效应（党翠生，2011）。正如有的学者所说，目前学界对蝴蝶效应的认识是有误区的，我们要从蝴蝶效应的本源厘清，将蝴蝶效应还原到本来的语境中。近年来，蝴蝶效应理论被网络传播学学者引进，用以解释网络传播的巨大影响。如在对舆论生成机制的研究中，韩立新、霍江河（2012）借用气象学的蝴蝶效应来描述网络独特的舆论生成现象，并展示了其图示的演化效果。对于品牌微危机来说，微小危机信息进入社会化媒体信息传播通道，沿着裂变传播的路径，经历不同传播节点的转换，最终形成全面危机，呈现出明显的蝴蝶效应。