100 条定律|逆火效应 逆火效应（back fire effect），是指当一个错误的信息被 更正后，如果更正的信息与人原本的看法相违背，它反而会 加深人们对这条（原本）错误的信息的信任。心理学家发现， 当人们的观念已经形成，你对他们的任何一个反驳都可能成 为反过来伤到自己的子弹。更正信息的行为就像是一把逆火 的枪，虽然没有射出子弹，但却击中了谣言，让更正后的（或 原本）真实的信息更加没有市场。当在人被动的接受他人信

100 条定律|蒲公英效应 蒲公英效应，最初来自于美国硅谷一名创业家，形容种 子投资和创业公司即使失败也不会就此消失，其中的人才会 像许许多多的蒲公英一样，随风到处飘荡，然后落在合适的 土地，再生根发芽。蒲公英效应是以一个动作为出发点，最 终达到多重结果。 社交媒体提供了关注 (收听 ) 、转发、评论、回复、 私信、对话、邮件分享等互动功能，微博还可以通过“@” 提醒和转发来实现各种形式互动。社交媒体的信息传播，就 能就会很大，使其停下来所需的外力便会很大，其也就能够 克服较大阻力继续维持原有运动。 蒲公英传播是一传十，十传百的裂变传播。“如果你的 粉丝数量超过 100，你就是一本内刊；超过 1000，你就是个 布告栏；超过 1 万，你就像是一本杂志；超过 10 万，你就 像是一份都市报;超过 100 万，你就像是一份全国性报纸； 超过 1000 万，你就像是一家电视台。”这形容的就是微博蒲 公英式传播力。 2010 年

100 条定律|时间扭曲效应 为什么我们一上网就会感到时间飞逝，原因是互联网的 时间扭曲效应在背后起作用？无处不在的互联网，可以随时 提供丰富、刺激的内容——整日整夜，从不关闭。一项研究 还发现，手机用户每周查看手机的次数超过 1500 次。玛丽• 艾肯 (Mary Aiken)在著作《网络心理学：隐藏在现象背后 的行为设计真相》中，通过大量真实案例，为我们揭开网络 空间无处不在的隐形之手。

清醒和饮食行为都是生物钟在起作用。每个人从他诞生之日 直至生命终结，体内存在着多种自然节律，有时、日、周、 月、年等不同周期性节律，如体温在 24 小时内并不完全一 样，早上 4 时最低，18 时最高，相差 1℃多 100 条定律|生物钟效应 。 人类是按照生物钟来生活、学习和工作的。人也是网络 舆论场的主体，使网络舆论带有生物钟节律。无论是发布信 息、参与讨论，还是各类网上热点的出现，都呈现一定生物 钟现

量意义上的结果。关于这个现象，2013 年复旦大学李良荣教 授和研究生于帆提出了一个“前 10 效应”，也就是前 10 位 网民的意见和评论，决定了后续的数十甚至成百上千的意见 和评论的内容与态度，从而形成网络舆论 100 条定律|网络舆情前 200 效应 。 前 10 效应内涵包括：前 10 条评论与后续的评论具有议 题上的相关性，在一定程度上影响其后评论议题的走向。前 10 条评论与后续的评论存在态度上的相关性：前 条评论存在不同意见的相互争论，则后续评论也 会存在争论。 当年的新闻跟评量相较于现在，是不可同日而语，但从 某种程度上诠释了前 200 效应的客观存在性。现在，信息和 舆论的体量已非当年可比，但无论是 1 万条还是 100 万条， 前 200 个网民的意见和评论，基本能反映网络舆论场的基本 观点和言论倾向，再加上信息级联效应的存在，这些基本观 点和言论倾向会向后续网民传染，从而起到引导后续网络舆 论的。也就是说，前

100 条定律|网络舆情的病毒传播 病毒传播效应（viral transmission effect），是指不通过 公众媒体或其他主流新闻媒体，自己就能一传十、十传百、 百传千的传播过程。这个过程也称为“结构性病毒式传播”， 通常形容来自草根发布、被认为一般不会流行起来的东西。 如，一篇文章从一个网站用户到另一个用户的快速而广泛的 传播，像病毒一样被迅速分享和传播。公元前 350 年，古希

上选票，候选 人就可以上任发号施令。《连线》杂志编辑克里斯·安德森 对此进行了描述：“像网络世界这样高度网络化的市场中， 其实更有可能出现垄断者。网络效应的阴暗面在于它会让富 者愈富。 100 条定律|网络舆情的 51%法则 ” 这种情况如同人们常说的马太效应。马太效应源自《圣 经·新约》的“马太福音”一则寓言：“凡有的，还要加给 他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来。”它是由美 作者介绍：张鸫，原中央机关网络舆情处长，人民日报 社传播内容认知全国重点实验室资深研究员、乌镇数字文明 研究院特聘研究员、华南师范大学专业学位硕士生校外导师。 曾以笔名出版《操纵：大数据时代的全球舆论战》《效应： 舆论传播的 100 个定律》《监视帝国：棱镜掌握一切》《2020： 世界网络大战》《中国输不起的网络战争》《网络战争：互联 网改变世界简史》等著作。

100 条定律|网络舆情的 1％法则 1％法则，也称作参与不均定律，是指社交媒体用户只 有 1％会积极创造内容，9％会进一步参与讨论，如点赞、分 享，90％只是浏览些内容，并不参与互动。意大利经济学家 维弗利度·帕累托曾提出著名定律：80/20 定律 (80/20 法 则)。他在研究中发现，意大利 80%的收入来自于 20%人口， 于是提出 80%的产出来自 20%的投入这个重要定律。后来， 法则。维基百科则把 1％法则进一步细化为“0.003/0.2/99.8”，提出网上只有极少数人（十万分之三）会发表原创内容。 这个经验法则得到不少验证。当一个互联网应用和服务 达到某种早期的大数(如 10 万、100 万月活跃用户)，如果 重度创作者的比例维持在 1%以上甚至达 2%、3%，就表明经 营推广效果非常好。雅虎发展战略部副总裁布拉德利·霍罗 维茨在研究用户使用雅虎社群、图片共享网站 Flickr 300 多名，他们的编辑次数占了编辑总次数 的 75%，编辑次数超过 10000 次的 35 名用户，贡献了超过三 分之一的编辑次数。 1%法则，现已成为网络内容创作的规律性现象。网站如 果有 100 个用户，那么只有 1 个用户会创造内容，9 个用户 会参与互动（评论或提供改进意见），其他 90 个用户仅是浏 览打酱油的。也就是说，绝大多数用户习惯成为读者，而不 是创作者。无论是 Wikipedia、YouTube，还是

100 条定律|网络舆情的社交分享定律 2011 年 7 月，Facebook 的 CEO 扎克伯格在一次新闻发 布会上表示，目前 Facebook 用户每天公开分享 40 亿条信息， 包括状态更新、图片等。扎克伯格解释说，根据 Facebook 统计数据，社交分享信息量以倍数增长，今天分享信息总量 是两年前的两倍，从现在开始后的一年，用户所产生的信息 分享总量将是今天的两倍。扎克伯格的社交分享定律可用一

100 条定律|网络舆情的 150 人定律 150 人定律（Rule Of 150），即是著名的邓巴数字。英 国牛津大学进化人类学教授罗宾·邓巴（Robin Dunbar）通 过对 38 种灵长类族群的研究，发现每一个族群数量稳定在 一个相对稳定的范围，能互相协助，比如狒狒种群平均数量 50 左右。他还研究了 21 种不同形态的原始社会，人类在石 器时代的每一个原始村落，平均人数约 150