基于大數據的出版業網絡輿情預警及處置機制探析

【摘要】網絡環境下，熱度高、傳播快、覆蓋廣、易激活等輿情傳播特點對出版機構輿情處置提出了很大的挑戰，大數據技術則為完善輿情預警系統和輿情處置機制帶來了機遇。通過多平臺輿情動態監測、多層面輿情數據庫構建、多維度數據價值提煉、可視化輿情預警平臺搭建，可及時發現潛在的輿情風險，并形成處置預案;通過多平臺分級處理、多渠道信息公開、橫縱向數據整合、多維度應對效果評估，可優化輿情處置效果，維護出版業在輿論場的話語權和正面形象。

【關鍵詞】出版業網絡輿情;大數據;輿情特點;預警;處置機制

【作者單位】楊淑娟，武漢大學信息管理學院。

近年來出版業網絡輿情事件頻發，媒體、網絡和學術界對出版業網絡輿情的關注度也在增加。大數據技術為出版機構輿論宣傳提供了有利條件，通過對輿論場主流意見、態度、情感、熱度等做數據化分析，搭建基于大數據的多維度檢測系統和多層級預警機制，可及時發現潛在的輿論風險，動態把握輿情傳播規律，從而有針對性地制定輿論引導和處置機制。本文對出版業網絡輿情的現狀和傳播特點進行了分析，并提出了基于大數據的輿情預警系統及處置機制，以期為出版機構的形象建設和宣傳工作提供參考。

一、出版業網絡輿情現狀描述

為了從宏觀上對出版業網絡輿情事件的時間和類型分布進行分析，本文采用新聞關鍵詞搜索和人工篩選相結合的方法，選取2015年1月1日至2015年12月31日期間關注熱度較高的80起出版業網絡輿情事件，進行數據統計和文本分析。

從輿情發生的時間段來看，2015年，出版業網絡輿情事件在4月、11月和12月期間較為集中，其中12月是輿情事件發生的高峰期，占全年總數的21.3%，4月和11月次之，占全年總數的13.8%，5月發生的輿情事件最少，僅占全年總數的1.3%。總體來說，出版業網絡輿情事件在時間分布上沒有明顯的規律，這恰好印證了輿情事件的突發性。

從事件類型來看，與知識產權相關的事件較容易成為輿論關注的焦點，占到了總數的62.5%，其次是非法出版和代筆抄襲事件。具體來說，由版權歸屬和侵犯著作權帶來的爭議往往會引發輿論關注，這也從一個側面說明了公眾和媒體對于知識產權問題的日益重視。

從事件涉及的主體來看，著作權人、出版機構和出版管理部門三者在出版業網絡輿情事件中所占的比例較為均衡，如圖3所示（存在同一輿情事件涉及多個主體的情況）。其中，著作權人和出版機構所占的比例略大，這可能與知識產權類輿情事件的高發有關。

二、出版業網絡輿情傳播特點描述

社會化網絡媒體加快了各類輿情萌芽、裂變、演化全過程的速度，使輿情事件的傳播呈現新特點。首先，對于涉及某個具體人物、出版機構，具有特殊性的單一輿情事件而言，其傳播過程往往只會出現一次高點，輿情引爆和消弭都較為迅速，從輿情爆發到涉事主體回應周期較短，事件傳播延續時間多在一周內。其次，話題性輿情事件往往會引發多次震蕩，其持續時間長、輿論覆蓋面廣，往往會因關聯事件出現新的輿論熱點和傳播高點。再次，對于影響力較大、事件性質嚴重的輿情事件，網民討論熱度和媒體關注度較高，因有后續新聞或二次曝光會出現新的傳播高點。

總體而言，可將輿情的傳播周期大致劃分為萌芽期、裂變期、蔓延期、淡化期、激活期五個階段。其中，萌芽期是輿情事件初步引發媒體和大眾關注的時期，事件通過各種形式在網絡平臺被曝光，并在小范圍內引起聚焦討論，出版機構應從此階段開始介入，防患于未然。裂變期是輿情事件在較大范圍內引發關注、逐步演化為公眾輿論焦點的時期，在此過程中往往會出現不同的觀點，并在相互對抗中形成一批意見領袖。培養出版意見領袖、加強與相關意見領袖的聯動是出版機構引導輿論的一項重要工作。蔓延期是輿情熱度回歸平穩，但影響范圍不斷擴大的階段，隨著媒體報道和網民討論的不斷深入，涉事出版機構和主體人物被深度解構，更多潛藏信息和關聯信息被挖掘出來，很可能產生輿情傳播的二次高點。淡化期是輿情事件的消弭沉寂階段，輿情熱度得到平息，公眾焦點也開始轉移。激活期則是因類似事件出現或事件詳情進一步被公開而使輿情熱度再次回升的階段，一般影響力較大的出版業網絡輿情事件會因案件判決結果公布、關聯事件發生再次引爆輿論場，公眾對判決結果的滿意度和關聯事件的刺激性也將影響輿情事件下一步的發展：或進入新一輪傳播周期，或淡出輿論關注區域……在這個過程中，出版機構的應對舉措將起到關鍵性作用。

三、基于大數據的輿情預警與處置機制

網絡的開放性、隱蔽性、即時性使網絡輿情呈現突發性、流言化、情緒化的特點，加強輿情研判、建立預案機制是將出版業網絡輿情危機遏制在萌芽期的必要手段。大數據的核心功能是預測。大規模、多維度、高頻率、細粒化的數據特點為輿情預警系統的構建創造了條件。出版機構可通過整合傳統媒體、網絡媒體和移動媒體的多渠道、多平臺、多格式的輿情數據，構建多視角、全方位的出版業網絡輿情數據庫，在對數據過濾篩選、識別標注和深度挖掘的基礎上，對輿情進行動態監測、敏感點提煉、危機預警、預案生成，從而搭建基于大數據的輿情預警系統。

1.多平臺輿情實時動態監測

出版機構可利用大數據技術對社交媒體、移動媒體、自媒體等多個平臺進行實時信息采集，保證信息源、新聞載體等的多元化，建立全網數據實時監測系統。具體而言，出版機構應根據自身需求構建輿情關鍵詞庫和輿情指數體系。關鍵詞庫應涉及出版相關機構、部門、規章制度、管理機制、作者、編輯、出版法規、版權以及常見輿情話題等。出版機構的文化屬性和社會地位決定了其監測的重點方向，其應確定自身輿情監測的主要范圍和重點，保證動態數據采集的“準”和“全”。輿情指數體系主要對出版業網絡輿情大數據抓取的不同方面，如整體輿論場、普通網民情緒、意見領袖態度、媒體關注度（國內外）、政府關注度等進行分類監測。

2.構建多層面的輿情數據庫

出版機構可在多平臺、多維度的數據采集基礎上，對數據進行歸類存儲和深度處理，借助大數據技術完成輿情數據的細粒度和深井溯源挖掘。根據數據的細粒化、語義化處理結果，可構建基于出版機構、涉事人物、輿情事件等不同層面的數據庫。多層級輿情數據庫的建立有利于大規模數據的分類處理，可以減少預測誤差，從而進行更準確的輿情危機判斷和設計更全面的預警方案。例如，出版機構可針對出版社目標讀者的網絡行為特點構建數據庫，對讀者的關注焦點、發聲需求、社交媒體使用、情感傾向等實行量化統計，在了解讀者線上行為特點的基礎上有針對性地進行輿情預判。還可針對出版單位的性質、網絡形象、關聯單位等構建數據庫，了解自身在不同平臺的輿論場中的基本形象和被關注度，便于在危機處理時選擇最有效的公關策略。

3.數據深度挖掘與價值提煉

大規模、多層面的數據庫構建是出版業網絡輿情預判的基礎，對數據的過濾篩選和深度分析則是輿情預警的核心。出版機構可以對各類數據進行篩選和提煉，通過量級分析、頻度分析、情感分析、時間序列分析、共線分析、關聯分析了解輿情事件的傳播特點和趨勢，根據量化結果對輿論場熱度、媒體關注度、事件延續時間、媒介傳播關鍵介質、話題類型等做出初步判斷，再進一步對輿情事件的性質、敏感程度、影響力等做出分層標注。內源型、謠言型、事實型、價值損壞型、極端個案型等不同性質的輿情事件具有不同的傳播規律，事件本身和涉事主體的影響力、事發時間、曝光平臺、傳播渠道等多種因素也會影響輿情事件的發展。出版機構通過挖掘和分析海量數據，可以提煉出不同性質輿情事件的基本傳播規律和輿論反饋特性，然后進一步有針對性地設計輿情預警與處置方案。

4.搭建可視化輿情風險預警平臺

在數據挖掘和分析處理的基礎上，可利用可視化技術呈現輿情事件的相關屬性值，并通過數據匹配確定輿情風險等級，搭建動態化、可視化、實時性的輿情預警平臺。出版機構可通過全網數據挖掘潛在輿情事件，將事件性質、敏感度、相關主體影響力與數據庫案例進行匹配，根據匹配結果和已有基礎數據評估事件的風險等級，以可視化形式對出版業網絡輿情風險進行實時預警。

5.輿情預測及預案生成

從數據挖掘、案例庫形成、數據處理到風險預警，出版業網絡輿情預警系統的構建最終是為了生成輿情處置預案，將輿情事件對出版機構造成的損失降到最低。通過構建輿情指數體系，出版機構可利用歷史數據庫對事件基本性質做初步判斷，對相關因子進行趨勢預測，從而對輿情事件的發展走向進行推演，提煉出潛在的輿論引爆點。出版機構可根據風險評估和輿情推演結果，事先制定應急處置方案，一旦輿情事件發生，可在最短時間內啟動預案，盡量避免“雷點”，聯動多部門、多媒體進行輿情處置。對于影響力較大的事件，通過多平臺的數據挖掘還可動態追蹤其跨媒介傳播過程，對事態發展、輿論場熱度變化、做出量化分析，形成跨平臺、跨媒介的輿情預警方案。

6.多維度輿情應對效果最終評估

大數據技術為出版業網絡輿情應對效果評估提供了多維度的數據支撐。通過構建輿情應對效果評估體系，可利用全網數據挖掘對評估因子的量化反映，以可視化形式客觀呈現出版業網絡輿情處置的實際效果，在量化評估的基礎上發現輿情應對薄弱環節，從而優化輿情處置策略。例如，構建如圖6所示的輿情應對效果評估體系，從輿論因子、媒體運用因子、效果因子三個層面對出版業網絡輿情應對進行評估，通過抓取整體輿論場數據、媒體平臺數據、出版機構響應數據，反映輿情事件處置效果。多維度的評估體系和可視化的評估結果便于出版機構發現其輿情應對得失之處。出版機構通過大樣本評估分析，可發掘輿情應對案例，發現常見處置誤區，為今后的輿情處置機制優化提供參考。

除了以上網絡輿情預警與處置機制的建立，出版機構還應堅持日常輿論引導與品牌宣傳，逐步向新媒體平臺轉移，提升自身在各平臺的話語權。出版機構官方新媒體主要面向出版機構工作人員、讀者和文化人士，通過挖掘內外部人員，尤其是外部人員的情緒、需求、行為等相關數據，把握他們在面對出版相關新聞、宣傳時的情緒和行為傾向，這樣可在官方宣傳時盡量避免發布刺激性信息，著力激發讀者等對出版機構的正面情緒。同時，出版機構應積極營造官方新媒體的正面形象，通過特色化運營和人性化服務為讀者提供多元發聲渠道和便捷互動渠道，通過新媒體平臺及時回應質疑、進行印象糾偏。此外，出版機構與部門應積極培養新媒體平臺上的文化意見領袖，組建矩陣式官微團隊，這不僅可在輿情應對過程中發揮協同聯動作用，同時對出版機構這一文化性機構在整體輿論場的形象建設和話語權提升方面也有很大幫助，進而促進出版事業與文化事業的發展。

出版業網絡輿情的傳播事件日益增多，完善輿情預警系統和輿情處置機制勢在必行，大數據技術為出版業網絡輿情動態預測和及時應對提供了支撐。從輿情事件的萌芽、裂變、蔓延到淡化、再激活，大規模、多維度、細?；臄祿谳浨槭录l展的各階段都可發揮重要作用。隨著相關技術的日益成熟和數據來源的多元化，出版業界的大數據應用意識將逐漸形成，基于大數據的輿情預警和處置機制也將成為出版機構的一個重點工作方向。