網絡輿情動態調適應對體系研究

〔摘 要〕當前涉政網絡輿情頻發，針對政府治理過程中所反映出政府網絡輿情應對能力參差不齊，層級劃、地域性、行業化差別明顯的突出問題，本文探析了政府網絡輿情應對機制體系化的治理思路，提出了應對體系的基本框架，并從系統論的角度，引入政府干預性措施作為應對體系的環境變量，構建了涉政網絡輿情動態調適體系，最后詳細論述了應對體系的輿情研判機理和評估指標。

〔關鍵詞〕網絡輿情；應對體系；評估指標

媒介信息已步入雙向交流的Web2.0時代，直接驅動著政府社會管理方式進入網絡治理時期。十八大報告提出：“加強和改進網絡內容建設，唱響網上主旋律。加強網絡社會管理，推進網絡依法規范有序運行。”加強輿情信息工作、建立輿情信息機制是新媒介環境下加強黨的執政能力建設、提高各級領導干部執政水平的一項重要任務。如何應對新時期、新媒介環境下復雜多變的網絡輿情，從而提高新形勢下網絡輿情的調控能力，及時準確地掌握社會輿情動態，科學引導網絡輿論，優化社會輿論環境，已成為地方政府提升社會治理能力的一個重要體現，是各級政府面臨的重要課題和嚴峻挑戰。

1 政府網絡輿情應對機制體系化思路探析近年來，隨著網絡輿情事件的不斷涌現，政府在相關事件的處置過程中積累了一定的經驗，各級黨政機關對網絡輿論的重視程度繼續增強，反應速度穩步提升，問責力度不斷加大，應對能力也在持續提高。但是，當前涉政網絡輿情事件的發生率仍居高不下，據中國傳媒大學網絡輿情研究所發布的《2012上半年中國網絡輿情報告》顯示：涉及政府領域的公務員管理和司法執法類的網絡輿情事件位列2012年上半年網絡輿情熱點事件排名的前2位。同時，其負面效應呈逐步增大化趨勢，青島植樹增綠事件、“適度腐敗論”事件、陜西“天價煙”等事件的應對過程均反映出政府網絡輿情應對工作中還存在著諸多不足。究其原因，首先，不論是從網絡輿情自身的特點來考慮，還是從政府網絡輿情應對現狀所反映出的問題來看，采用單一的應對機制或僅僅依靠單個政府部門的管理是無法滿足網絡輿情治理需要的。其次，網絡輿情是“輿情”這一社會層面定性描述的概念與“網絡”這一技術層面定量表征概念的有機結合體。網絡輿情的應對既涉及到引發輿情的現實熱點事件的解決和相關事件社會輿論的引導，既屬于政府社會管理的范疇，又涉及到在網絡媒介載體上，輿情信息產生及傳播的技術特性，且必須依靠網絡技術手段予以事前監測和事后調控。因此，必須將微觀的技術方法手段和宏觀的政府管理機制結合起來，進行網絡輿情的應對工作[1]。其三，當前對輿情事件的分析往往是從少數案例中推出結論，缺乏系統性和普適性，沒有將眾多的網絡輿情事件納入到一個分析框架中，對網絡輿情的復雜性及其網絡傳播機制等問題研究不夠深入，缺乏對事件輿情準確分析的研判體系；對網絡輿情演化規律的影響因素只考慮了輿情自身的變化特征，還沒有將政府干預行為作為外部影響因素進行綜合分析。最后，從應對實踐來看，一方面當前各級政府部門對網絡輿情的應對還處于一種自發的“蠻荒”狀態：有的還局限于傳統的輿論宣傳方法，缺乏適應信息環境下的輿情引導機制；有的雖然購買了軟件公司的輿情監測軟件，但不適應政府部門的特殊需求，同時單純監測手段的提高無法解決輿情處置和輿論應對的根本性問題；另一方面，在當前公共熱點事件網絡輿情的應對工作中存在著政府部門間各自為政的現象，既造成軟硬件設施的重復建設，又導致在公共熱點輿情爆發時，部門間互相推諉或信息發布口徑不一致的現象時有發生，以及由于各自對于輿情形勢研判標準的參差不齊，導致輿論引導策略不協調甚至相互干擾的情況。鑒于以上問題，亟需構建科學系統的標準化網絡輿情應對體系。

2013年3月第33卷第3期現？代？情？報Journal of Modern InformationMar.，2013Vol.33 No.32013年3月第33卷第3期網絡輿情動態調適應對體系研究Mar.，2013Vol.33 No.32 網絡輿情應對的動態調適體系構建“體系”一詞的解釋為“若干有關事物或某些意識互相聯系而構成的一個整體”[2]。根據這一定義，應對體系應涵蓋政府網絡輿情應對過程中的重點環節，并構建相應環節的應對子體系，全面覆蓋網絡輿情演化周期的各個階段，同時支持政府網絡輿情應對工作的全流程。基于這一思路，應對體系的基本框架應包括政府管理、研判實務、技術方法3個層面的內容3個層面中，技術方法層是基礎層，利用計算機技術、網絡計量學、信息檢索、人工智能等技術方法，設計網絡輿情監測與分析軟件，實現網絡輿情信息的自動采集、屬性分析、觀點傾向識別、主題檢測跟蹤等基礎性功能。研判實務層以網絡輿情監測軟件為依托，進行網絡輿情的信息監測和信息收集，并通過網絡輿情評估指標體系的構建，以評估指標為依據，進行網絡輿情研判標準的參數設定，對采集到的輿情信息特征量化處理并進行分析，從而對網絡輿情進行智能化預警、演變規律分析、發展趨勢預測以及應對評估總結等輿情研判的實務性工作，并將最終的輿情數據統計分析結果轉化為參考性建議，為政府管理層應對機制的制定和應對措施的采用提供決策參考。政府管理層涵蓋管理體制、法律法規、引導控制、應急聯動等方面內容，進行具體網絡輿情的網下事件處置和網上輿論引導工作。3個層面分別形成政府網絡輿情應對體系的3個關鍵子體系：基于管理層面，構建網絡輿情的政府宏觀管理體系；基于實務層面，建立網絡輿情的科學研判體系；基于技術方法層面，形成網絡輿情信息預處理的技術方法體系。各子體系之間緊密聯系，共同構成完整的政府網絡輿情應對體系（如圖2）。在研判體系中，引入近年來發生的熱點網絡輿情事件信息，構成基礎案例數據庫，并不斷加入新近網絡輿情事件，建立持續更新的網絡輿情事件案例庫。進而以案例庫中的網絡輿情事件為研究樣本，對事件進行分類統計，抽取各類事件輿情信息的特征值，構造輿情分類信息特征值庫。在此基礎上，構造分析框架，綜合分析政府在各類事件輿情的應對過程中所采取的措施，分析這些措施的實效性和針對性，并進行量化研究，將其抽象化、要素化，作為應對體系的外部影響因素（如圖2中“政府干預行為因素環境變量”），并結合特征值庫中不同類別輿情的特征值，進行理論分析，研究政府應對措施對于不同類別網絡輿情演化過程的影響性，從而建立針對不同類別輿情的政府應對體系動態調適機制。3個子體系間有機融合，覆蓋政府網絡輿情應對工作的整個流程，同時，互動反饋，通過對輿情演變態勢的即時統計分析和圖表呈現，及時調整輿情應對策略，并基于應對的實效評估改進信息分析模式，優化體系架構，從而實現內部信息流共享，外部環境信息流動態反饋的自適應開放體系。圖2 政府網絡輿情應對的動態調適體系框架圖

3 網絡輿情應對體系的研判機理網絡輿情研判的科學性和準確性直接決定著應對體系的實效性，是整個體系的功能核心。研判體系作為中間層次，在政府網絡輿情應對體系的3個子體系中起到承上啟下的作用，對技術體系采集到的輿情信息進行分析研判，從而為管理體系提供決策支持。研判體系所涵蓋的具體工作有以下3個方面：①輿情分析。建立網絡輿情評估指標體系，對相關輿情信息，進行量化分析處理，包括屬性識別、信息分類、數量統計、重要性分級，同時結合人工分析，通過與之前信息分析結果相比較，研判相關輿情的觀點極性和變化趨勢。②輿情預警。實現危機輿情預警通報，按照評估指標體系中相關指標的計算原則，得到特定輿情的綜合量化評估值，將該值與預先設定的預警信息等級相比較，超過預警閾值則自動報警，繼而引入人工干預，啟動政府應急方案。③輿情評估。主要是總結網絡輿情應對的經驗教訓，評估研判模型的準確性和政府應對策略的實效性，為輿情應對體系功能改進及應急預案評估和修訂提供參考依據。為保證輿情研判的科學化和標準化，必須建立完備精準的網絡輿情評估指標，增強網絡輿情信息甄別的客觀性，并及時通過預警等級指標的判斷，對危機網絡輿情進行實時響應，同時有助于加強對熱點事件網絡輿情發展趨勢的預測，輔助政府干預性措施的制定，加強網絡輿情治理的實效性。網絡輿情評估指標包含輿情公共指數、輿情預警指數、演化周期指數、輿情趨勢指數4個評估指標集（如圖3）。公共指數是描述輿情信息本身屬性的參數集合，是輿情預警指數、演化周期指數、趨勢預測指數的計算分析中都需要用到的基礎參數集。預警指數用于判別輿情的信息敏感度及情感傾向度，并通過定義輿情等級指數，實現危機網絡輿情的識別及預警。演化周期指數主要用于定義和描述輿情演化周期中各個階段的特征，分析輿情演變規律的參數集。輿情趨勢指數主要用于追蹤輿情發展態勢，預測輿情未來的發展態勢。將上述4個評估指標集進行細化，共選取17個指數作為二級評估指標，包含33個基礎評估指標。評估指標主要有數量統計、程度分析、趨勢比較、描述性判斷4種類型。同時對33個基礎評估參數進行權重分析，并根據權重大小設置相應的分值。權重的確定是否合理，直接影響突發事件網絡輿情風險評價指標體系的有效性[4]。目前，用以確定評價指標權重的方法有多種，如專家排序法、專家決策咨詢法、模糊方程求解法、多元統計分析法、層次分析法，等等[5]。我們采用基于層次分析法的模糊綜合評判模型與專家咨詢法作為評價指標權重的確定方法，通過建立層次結構模型、構造成對比矩陣、計算權向量并做一致性檢驗、計算組合權向量并做組合一致性檢驗等一系列步驟，得到評價指標的權重。相較于其他權重確定方法來說，該方法簡單明了，同時能夠充分考慮和比較評價指標間的相對重要性，增加權重設計的科學性和合理性。

3.1 輿情公共指數輿情公共指數包含3個二級指標，分別是信息屬性、信息基源、輿情類型。信息屬性指標是反映輿情信息的基本屬性。信息基源指標是說明輿情信息的來源是否基于現實事件或熱點問題，并根據事件影響程度予以不同分值進行標示。輿情類型指標用于定義相關輿情所涉及事件的類型，用不同的分值標識不同類型事件性質的重要程度。各指標所屬參數定義如下：信息屬性：發布人、發布時間、IP地址、信息格式、來源網站、網站影響。信息基源：現實群體性事件、現實熱點事件/問題、非現實事件。輿情類型：輿情信息的內容或基于的現實熱點事件所屬的類型。網絡輿情公共指數的計分項是依照各指標參數對于輿情重要性評估的影響權重來進行選取，按照上述原則，息屬性指標中選取了“信息格式”和“網站影響”作為計分項，事件的圖片和音頻信息能體現事件的真實性，而視頻信息的感染力更強。信息來源網站的權威性和人氣量會直接影響信息的可信性及其傳播范圍，新聞網站具有采訪權，發布的信息更具說服力，而熱點論壇社區和微博的傳播力強。信息基源指標根據網絡輿情信息與現實事件的關聯性強度進行分值的設置。輿情類型指標參照中國科學院計算技術研究所戴媛等人所遴選出的14大類輿情主題指標[6]，同時根據政府相關輿情應對的緊迫程度，將輿情事件類型歸納為7大類，分別設置相應的分值。

3.2 輿情預警指數輿情預警指數包含3個二級指標，分別是話題敏感度、情感傾向度和預警等級指數。話題敏感度指標是標示輿情信息的敏感程度，將輿情監測系統采集到的信息文本進行分詞處理，提取主題關鍵字，與預先設定的敏感目標詞庫中的關鍵詞相比較，匹配一致則認為該信息為敏感信息。敏感目標詞庫中的關鍵詞可設定為發帖地域、人名、機構名稱以及政治傾向性詞匯等，從而作為敏感信息的評判標準。情感傾向度是反映信息內容中的觀點或情感傾向程度的指標，從而辨別發帖內容觀點的情感傾向，并劃分其傾向程度的級別。預警等級指標用于定義網絡輿情的預警等級，等級越高表明輿情的影響范圍越大，所導致的危機發生幾率越高。各指標所屬參數定義如下：話題敏感度：評判信息敏感程度，分為敏感和非敏感兩項。情感傾向度：正面褒獎（最好、很好、一般），中性，負面批評（惡劣、很差、差、中性）。在綜合考慮國際標準、我國相關機構管理規定及網絡輿情演變特性的前提下，將網絡輿情的預警等級劃分為：輕警情（Ⅳ級，非常態）、中度警情（Ⅲ級，警示級）、重警情（Ⅱ級，危險級）和特重警情（Ⅰ級，極度危險級）4個等級，并依次采用藍色、黃色、橙色和紅色來加以表示[7]。網絡輿情智能化預警的實現過程是：首先抽取那些能夠突出反映輿情主要特征的因素，包括前述輿情公共指數中的信息屬性、信息基源、輿情類型指標，以及后面要介紹的演化周期指數中表征信息熱度及話題影響力的指標參數，還有預警指數中關于信息內容的話題敏感度、情感傾向度2個指標，分別進行量化處理。然后對上述3個指標集中各指數賦予一定的權重，并按照一定的關聯關系進行計算，從而計算某一特定網絡輿情的總指標值。最后通過比較預先定義的輿情預警指數中的預警等級指標，對總指標值所屬的預警值范圍作出預警等級判斷，進行相應級別的警情提示。鑒于上述實現過程的分析，輿情預警指數主要用于實現危機網絡輿情智能化預警功能的，其所包含的話題敏感度、情感傾向度2個指標參與輿情總指標值的計算過程，而所包含的預警等級指標是用于輿情總指標值范圍的判斷過程。

3.3 演化周期指數網絡輿情的演化周期可分為4個階段：萌芽階段、發展階段、高潮階段、隱退階段。各階段的特點對比見表1所示：

表1 網絡輿情演化階段特點對比表

階段事件致因熱度網絡觀點

集中性影響力輿情態勢萌芽階段模糊很低個體分數極小出現端倪發展階段逐漸清晰迅速增加群體分散擴大波動發展高潮階段完全清晰穩定增高群體集中最大積聚頂點隱退階段逐步淡化迅速收斂逐漸穩固降低逐漸消退了解了輿情演變周期的各階段特點后，進而需要分析各個階段的輿情要素構成以及它們的屬性、之間的關系，并通過各階段相同要素不同值的比較分析，獲取輿情的變化趨勢，最終歸納出網絡輿情演化規律，建立相關網絡輿情的演化模型。

3.3.1 萌芽階段分析指標網站影響：用來評估發布網站的權威性。第一時間話題網絡發帖的來源網站是否是國內外權威網站，可預測話題的影響范圍及關注度。原帖屬性：發布人、發布時間、發布IP地域、信息格式、來源網站、鏈接網址。信息基源：分析事件來源。發帖內容是否基于現實突發熱點事件，現實事件的性質。話題敏感度：評判輿情信息的性質。事件的主題或內容是否和預先設定的敏感目標詞庫中的某個關鍵詞相吻合。通過關鍵詞所標識的特征性來判斷發帖所涉及的地域、敏感人名、機構名、政治傾向等。情感傾向度：辨別發帖內容觀點的情感傾向，并劃分其傾向程度級別。正面褒獎（最好、很好、一般），中性，負面批評（惡劣、很差、差）。

3.3.2 發展階段分析指標發帖數量：相關主題發帖數量周期統計。利用監測系統以日為周期，自動對主題所涉及的相同關鍵詞發帖進行當天發帖總數統計，并觀察隔日發帖數量變化趨勢。互動量：統計各發帖的每日回復貼數，正反觀點所占比例分布，隔日回帖數量變化趨勢。影響擴散度：原帖被哪些主流網絡媒體轉載，主流網絡媒體是否有此項主題的新聞評論貼出現，主題在網上出現的發帖地域是否擴大化，傳統媒體是否報道相關主題。權威影響力：相同或相關主題的網絡發布者及傳統媒體的權威影響力如何，有否官方信息的權威發布。意見集中性：主題相關的網絡言論中，意見是否集中，各種意見的重點及傾向是什么，之間有否關聯，是否出現意見群體性趨勢。話題變化度：每天的新發帖中主題的變化情況分析，是否有新觀點出現，基于現實事件的話題，是否與現實事件變化同步，網絡觀點與現實觀點是否一致。

3.3.3 高潮階段分析指標輿情透明度：輿情事件來龍去脈或基于的現實事件過程清晰程度及疑點聚焦。意見群體極性：各種群體意見是否綜合匯集成一種或幾種觀點，觀點的正面性或負面性。政府互動性：政府官方輿論的數量。輿情處置維度：網絡輿情發展的整個過程中，政府每次應對輿情的觀點、舉措、效果評價。二次輿論形成度：事件解決后，對整個事件過程的回顧及評價的言論在網上所引發的再次熱點討論貼數及出現的新觀點。

3.3.4 隱退階段分析指標相關主題末段貼數：跟蹤輿情解決后一定時段內網絡發帖數，統計其熱度變化情況。三次輿論形成度：相關主題討論逐漸消退后，最終處理是否徹底，事件是否出現反彈，從而引發原始話題輿情終結后的后續相關輿情出現。上述各階段輿情要素所包含的分析內容主要有數量統計、程度分析、趨勢比較、描述性判斷4種類型，需要計算機和人工共同完成分析工作。計算機系統完成信息數量統計和趨勢比較工作，人工完成描述性判斷和評論及對程度分析結果進行驗證的工作。最后，輿情規律演化框架的研究需要綜合以上各階段的輿情要素，可通過歷史網絡輿情為案例，進行各要素分析，從而整理出普適性的輿情演化規律，進而分類總結不同性質輿情演變的特殊規律。

3.4 輿情趨勢指數發帖數量：相關主題發帖數量周期統計。利用監測系統以日為周期，自動對主題所涉及的相同關鍵詞發帖進行當天發帖總數統計。互動量：統計各發帖的每日回復貼數，正反觀點所占比例分布，隔日回帖數量變化趨勢。影響擴散度：原帖被哪些主流網絡媒體轉載，主流網絡媒體是否有此項主題的新聞評論貼出現，主題在網上出現的發帖地域是否擴大化，傳統媒體是否報道相關主題。權威影響力：相同或相關主題的網絡發布者及傳統媒體的權威影響力如何，有否官方信息的權威發布。意見集中性：主題相關的網絡言論中，意見是否集中，各種意見的重點及傾向是什么，之間有否關聯，是否出現意見群體性趨勢。熱度變化度：每日發帖數、回復數、瀏覽數的變化比較分析。話題變化度：每天的新發帖中主題的變化情況分析，是否有新觀點出現。輿情趨勢指數通過輿情信息數量變化、話題集中性、影響擴散度以及觀點變化等方面的統計分析對網絡輿情發展趨勢進行展現，同時對照網絡輿情演化周期模型，估算當前趨勢所處的輿情發展階段，從而有針對性地調整政府應對措施并為將來輿情可能的發展狀況擬定好應對預案，促進政府網絡輿情工作的前瞻性和主動性。

4 結 語本文提出了網絡輿情應對體系的基本框架，構建了政府網絡輿情動態調適的應對體系，基于網絡輿情評估指標的建立，詳盡分析了應對體系的輿情研判機理，為解決當前政府網絡輿情應對中存在的主要問題提出了新的理論方案和實踐參考。

參考文獻

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