陳新杰 呼雨 蘭月新



[摘要]當前,社會各類網絡輿情事件頻頻發生,對網絡輿情進行監測的形勢迫在眉睫,國家扣社會各界對此高度重視。本文從網絡輿情傳播關系出發,闡述了網絡典情監測指標構建基本原則和網絡真情發展演變過程,建立四雛指標體系。加入傳播主體身份視聽化程度和內容詳略度指標考察,構建監測預警模型,為政府和網絡監察部門工作提供理論支持。
[關鍵詞]網絡輿情;監測;指標體系
DOI:10.3969/i.issn.1008—0821.2012.05.001
[中圖分類號]C912.6
[文獻標識碼]A
[文章編號]1008—0821(2012)05—0004—04
截止2011年12月中國網民達到5.13億,手機網民3.56億,網站229.6萬,網絡普及率達38.3%,較2010年增長20%。隨著群眾參政熱情的不斷提高,公民意識日益強化,越來越多的人們通過網絡關注社會焦點、熱點,發表言論,形成網絡輿情。網絡的迅速發展與推廣,為社會各階層的人們提供了廣闊、自由的交流平臺。但網絡的自由性和難以控制性使得網絡言論泛濫、良莠不齊,不僅擾亂了正常的網絡秩序,并衍生了其他負面影響。
戴嬡等(2008)在《基于網絡輿情安全的信息挖掘及評估指標體系研究》中,將“輿情”這一通過社會層面定性描述的概念與“網絡”這一通過技術層面定量表征的概念有機地契合,構建了4個維度的網絡輿情信息的安全評估指標體系。曾潤喜(2010)在《網絡輿情突發事件預警指標體系構建》中在向專家發放問卷調查的基礎上,利用層次分析法構建了警源、警兆、警情三類因素和現象的網絡輿情突發事件預警指標體系,并對影響這一指標體系的因素和現象進行排序,確定了影響權重。張一文等人在《非常規突發事件網絡輿情熱度評價指標體系構建》的研究中,通過權重計算明確各個指標影響力大小及輿情漲落的深層次影響原因,進而建立指標體系來衡量和評價非常規突發事件網絡輿情熱度。蘭月新(2011)在《突發事件網絡輿情安全評估指標體系構建》中加入了直觀度評價,細化網民傾向度指標,增加了國內外擴散指標。眾學者從定性和定量的角度出發進行指標體系的考量設計,在指標構建時更加關注其可操作性,但對網絡輿情以不同方式的傳播及其可信度高低所造成影響的速度和危害程度加以區分的較少。
因此,本文在研究專家的觀點和我國目前網絡輿情現狀的基礎上,加入傳播方式、視聽化程度、內容詳略度指標對此進行考評,進一步對指標體系構建加以完善,以便盡早發現網絡輿情中存在的異常現象,統計各指標項的狀態和綜合分析各要素之間的關系,迅速做出科學的輿情評估,從而為政府決策提供導向支持,將網絡輿情引發的危害控制在最小限度。
1 網絡輿情演變過程
網絡輿情演變遵從傳播學基本規律,如圖1表示,其演變可分為:萌芽顯現期、迅速擴散期、規模爆發期、波動消退期。在萌芽顯現期,網絡輿情已經初步形成,在事件當事人、意見領袖的帶動下,部分不明真相或具有相同利益的群體開始關注事件,并參與討論,發表意見。在這一階段,爆發特征不明顯,但是如果及時介入處理事件,問題可以得到合理解決。在迅速擴散期,“圍觀”網民激增,短時間內會有大量輿情言論產生,有關信息通過各種網絡媒介快速傳播,形成網絡聚集,如果在這一階段政府沒有及時發現并采取有效措施,其網絡輿論壓力便會驟增,并可能造成現實社會的不良影響,政府工作被動,降低政府威信力。在第三個階段規模爆發期,網絡聚集的速度減緩,傳播范圍和獲知人群已形成相當規模,在這一階段的處理難度較大,甚至已經造成了較大的社會危害,政府需要采取大量措施來挽救事態,彌補損失。波動消退期是網絡輿情發展的最后一個階段,在政府工作的指引下,以及人們對事件的逐漸淡忘和理性分析,危機程度降低,關注人數減少,事件淡化。但是這一階段同樣不容忽視,如果在這一階段政府處理不力,出現新的事件或信息,重新激起網民情緒,就有可能造成衍生網絡輿情的興起,其規模和激烈程度可能比之前更強。
英國著名危機管理專家邁克爾·里杰斯特說過,預防是解決突發公共事件的最好方法。網絡輿情監測預警主要針對第一階段,在事態大規模爆發前收集數據,統計分析,形成報告從而起到提前預警作用。在后3個階段實行事態動態監控管理,實時了解情況變化,隨時根據出現的新情況制定措施。
2 網絡輿情監測指標體系構建原則
網絡輿情涉及數據量多,波動性強,構建監測指標體系應當兼顧所設立指標的科學合理和實際操作,遵循如下原則:
2.1可行性原則
即能依據指標通過定量分析和科學運算所監測的數據,對網絡輿情的態勢做出正確評估,利用當前的技術手段和理論水平能夠達到指標所要求的監測預警條件。
2.2全面性原則
所設指標應當能夠全面反映網絡輿情的情況,指標設置不完善,就會存在監控漏洞,特別是能突出表現網絡輿情特征的指標,要賦予較高權重,切勿遺漏。
2.3動態性原則
對網絡輿情監測預警不能單純從靜態指標出發,只關注網絡輿情的過去狀態和當下情況,更要著眼于容易發生突變或轉折的部分,從而以動態角度關注輿情態勢,總結網絡輿情變化發展規律。
2.4科學性原則
所謂科學性,指所選擇的監測指標,要真正反映網絡輿情的實質特征和發展趨勢,而不能僅是對各類數據進行簡單收集匯總,需要具有層次性和綜合性,既能單獨作為指標就某方面情況進行反饋,又能作為系統整體,反映總體特征趨勢。
2.5相對穩定性原則
雖然我們在進行指標選擇的時候著眼于其動態性,試圖把握網絡輿情發展規律,但不能忽視穩定性,單純的變化數據很難預測和把握,立足于網絡輿情特征的相對穩定來選擇指標,能有效提高監測預警準確性。
3 網絡輿情監測指標體系構架及其使用說明
3.1指標體系基本結構
本文在研究網絡輿情發展規律,把握網絡輿情本質特征的基礎上,結合眾學者的研究成果,根據層次分析法將網絡輿情監測指標體系劃分成為4個維度的指標:傳播擴散、發布主體、內容要素、輿情受眾。同時,在選擇指標的時候,筆者盡可能使同一層次指標具有獨立性,力圖較為科學的展現網絡輿情的真實規律,兼顧動態指標和靜態指標,以不間斷的方式對網絡輿情進行監測和預警,構建表1所述指標體系。
3.1.1傳播擴散
信息傳輸分享的必經環節。網絡輿情不經各種網絡平臺進行傳播形不成網絡輿情,更不會衍生其他影響或危害。而多樣的網絡傳輸平臺使用率和影響度的不同也突出了傳播擴散方面的研究價值。
3.1.2發布主體
網絡輿情的傳播者、鼓吹者,他們將所見所聞的資料信息通過文字、聲像等方式進行發布,對事件進行帶有個人傾向性的評價。發布主體的活躍度越高,影響力越大,其引起網絡輿情的規模就可能越大。發布主體的態度傾向,很大程度引導,甚至左右其他受眾的態度傾向。
3.1.3內容要素
這項指標旨在反映輿情基本情況,是量化考察的主要指標。內容指標分設了5個二級指標,主題內容、主題詞熱度、主題敏感度、視聽化程度和內容詳略度,從內容角度考察輿情的吸引力和影響力、傳播能力。
3.1.4輿情受眾
指網絡輿情的接受者,是網絡輿情的參與人群和行為主體,大量的輿情受眾受教育程度不同,社會地位和生活環境千差萬別,因而對社會的態度和對發生事件的反應也不盡相同。受眾的心理活動主觀性強,無法通過定量分析的方法進行測算,但是能夠將不同態度傾向做加權分析,進行評分登記,來呈現一個區域和群體的總體認知方向。
根據人工神經網絡模型可表示為如圖2的網絡輿情傳播關系與監測環節。
3.2指標應用性說明
本文在一級指標的基礎上,結合各自特征進行細化,設置14個二級指標,細化末級指標,作為最直接的數據。在此將末級指標融合到二級指標中進行論述。以體現二級指標的監測方式和末級指標的作用。
3.2.1傳播擴散
根據網絡輿情的時空擴散性,此項指標又下分為持續時間、地理范圍、傳播方式3個子指標。
(1)持續時間
指網絡輿情對事件關注的時間跨度,同時也包括網絡輿情發展的各個階段的時間長度。通過第一條信息發出到事件結束為整個過程的持續時間。
(2)地理范圍
指網絡輿情影響在現實中的地理位置跨度和集中度。通過對IP、IP地址的登記標記,可以得知網絡輿情的波及范圍。集中度的監測是為了發現不同區域的網民對事件的關注程度,做好重點區域的準備。
(3)傳播方式
指網絡輿情通過何種網絡媒介進行信息的傳輸。通過統計BBS、微博、論壇、交友平臺在信息總量中所占的比例來得出需重點監測的網絡媒介。如今,網絡交流的平臺越來越多,觀測重點的網絡媒介,能夠提高監測的效率,也能提高提取數據的代表性。從諸多事件從論壇中最先爆料、“甬溫線”事故第一條求救信息是通過微博發出,微博使用人數大幅度上升,人人網等交友平臺成為各種信息傳播的重要中轉站,應認識到,選擇合適的網絡媒介進行監測的重要性。
3.2.2發布主體
輿隋發布主體是輿情的發起者和帶動人,對主體身份的研究,應考慮其身份、影響力、活躍度、意見傾向。
(1)主體身份
可分為當事人、知情人、圍觀者,以不同身份出現的發布主體言論的可信度不同,對網民的影響程度不同。
(2)影響力
按其網絡影響力和引導能力,分為意見領袖(最早是由拉扎菲爾德等提出的,是指在信息傳遞和人際互動過程中少數具有影響力、活動力的人)和普通網民,分別賦予不同權重,進行加權分析。可以把中文文本中人名實體化的自動化抽取方法應用到網絡輿情信息抽取中,對那些新聞人物、焦點人物進行自動抽取。
(3)活躍度
反映在發帖量、回復量上,可通過統計一定時間內發帖量、回復量得到體現活躍度的數據。活躍度=(發帖量+回復量)/時間。
(4)意見傾向
可分為支持、反對、中立,為便利量化統計,可分別賦值1、0、-1。
3.2.3內容要素
(1)主題內容
主題內容體現的是輿情關注的事項屬于哪一領域,可劃分為社會熱點、政治經濟、宗教民族、個人隱私等方面。抽取輿情的關鍵信息,進行網頁凈化,去除與輿情主題信息無關的噪音每項內容的社會影響度和關注度都有所不同,應區分不同權重。
(2)主題詞熱度
該項指標可通過搜索量、轉發量、瀏覽量、評論量監測。監測到的上述4個量值越大,則主題的熱度越高。搜索量可通過對各大搜索引擎的關鍵詞搜索次數來獲取,轉發量、瀏覽量、評論量可通過各大網站的統計軟件獲得,4個量的總量則為該主題的熱度值。
(3)視聽化程度
所謂視聽化程度,即網絡輿情主體所上傳和宣傳的信息的圖像、視頻、音頻在事件報道中所占的比例。CNNIC統計顯示網絡視頻使用規模較上一年增加14.6%,達到3.25億,使用率提升至63.4%。視聽資料是對事件真實情況最直觀的表現,更能激起人們的共鳴,容易在短時間內吸引更多人觀看、轉發、評價。對此項指標可通過標題關鍵詞和文件格式加以監測。
(4)內容詳略度
內容詳略度指標的添加需考慮當信息傳輸的來源清晰可靠性,詳細程度越高,細節披露越多,人們就越容易相信它是正確的,在群體性思維的影響下引起網絡轟動。反之,此項網絡信息的影響、危害性和預警層級也會相對較低。詳略度的測量通過文本長度、圖片連貫性和聲像數量可獲得。圖片連慣性指相關圖片以組圖形式出現,能更清晰的反映事件的連貫程度。
3.2.4輿情受眾
(1)態度傾向
輿情受眾的態度傾向為支持、反對、中立。利用框架技術對描述進行不同側面的敏感要素抽取,構成敏感要素集,作為一種分類體系,在報道中找出包含這些要素的關鍵句,并根據分句提供的信息結構、立場概念庫等進行傾向性計算。
(2)關注人數
指對事件關注的人的總量。通過統計獨立訪問者人數,可得出訪問人數;對訪問量的測算,得出訪問人次。獨立訪問率=訪問人數/訪問人次。
在網絡輿情指標體系中的各項指標,按照其影響程度的不同,應當在專家討論研究(德爾菲法)和隨機調查下賦予不同的權重,以反應較為普遍的大眾心理。通過數據抓取,建立模型,科學運算,在定性分析的基礎上進行定量分析。
4 網絡輿情監測預警模型
預警等級實際上是相關指標、警情狀況及發生數量、出現周期性規律之間的關系和反映。網絡輿情監測預警模型是基于指標體系所檢測、匯總、綜合分析的數據,結合社會反映所進行的預先報警。所需報警的內容涉及網絡環境、人員動態、地理位置,不僅要反映一次事件的警報情況,還要存在評分標記的環節,來確定易波動人群和事件多發地區。并結合地理信息系統和公安信息系統,整合成為綜合性應用平臺,以更為高效迅速的方式化解社會矛盾,解決存在問題。李雯靜等將預警區分為:藍色祥和區(良好區),綠色安全區(正常區),橙色警戒區(基本安全區)和紅色警戒區(不安全區)。筆者認為應在此基礎上結合網絡輿情發展態勢,對預警的危險區域進一步劃分。如圖3所示,即藍色祥和區(良好),綠色安全區(正常),黃色預警區(安全隱患),橙色警報區(不安全),紅色警戒區(危險)。根據所要監測預警時間段內,所統計輿情主題下信息的數量及變化率,根據實際警情狀況設定A~E5級閾值,用危機警度向有關部門發出危機警報,假設超出了這個閾值,則發出相應的輿情預警信號。并要在地理信息系統上進行顏色標示,進行數據報警。綜合反映該事件的輿情狀況,和一定時期內某區域輿情的波動程度,呈現統計規律和某類事件爆發率。
5 結束語
科學合理的指標體系是對網絡輿情進行有效監管的重要條件。本文基于網絡輿情的演變過程,在闡述指標構建原則的基礎上,從網絡輿情傳播的角度構建了一套指標體系,細化了末級指標,力圖從網絡輿情載體形式和反映問題的詳實程度方面尋找創新。有助于了解網絡輿情發展規律,把握事態脈絡,對網絡輿情進行更為有效的監測。文中所建立的預警模型將預警區域進一步細化,并將數據與地理信息系統和公安警務綜合平臺相結合,綜合呈現網絡輿情的態勢,以期能給預警工作的快速反應提供幫助。