基于區間層次分析法的食品安全網絡輿情預警評價

高 穎

(1.南開大學周恩來政府管理學院，天津 300350；2.內蒙古民族大學，內蒙古 通遼 028000)

《國家突發公共事件總體應急預案》要求各地區、各部門要針對各種可能發生的突發公共事件，完善預測預警機制，建立預測預警系統，開展風險分析，做到早發現、早報告、早處置。國務院2016年發布的《國家食品安全事故應急預案》明確提出建立監測預警、報告與評估制度。食品安全事件在當今信息化時代的大背景下，具有傳播快、擴散快、受眾廣和影響大等特點，做好食品安全事件的網絡輿情預警評價是實時監測網絡輿情、分析網絡輿情發展趨勢和采取有效控制措施的關鍵之舉。

在網絡輿情研究方面，開展網絡輿情預測研究的成果較多，而對網絡輿情評價研究的成果較少，亟待加強。林文聲等[1]將BP神經網絡智能算法應用到食品網絡輿情熱度跟蹤評價中，構建了食品安全網絡輿情評價系統；李喆[2]依據投影尋蹤模型開展了網絡輿情評價；武慧娟等[3]采用熵權和模糊綜合評價結合的方法對網絡輿情預警的評價問題進行了研究，但權重的計算采用客觀賦權法，沒有借鑒專家的寶貴經驗；傅昌波等[4]構建了多層次的輿情風險評估指標體系，并且用層次分析法對指標體系中的各個指標權重進行了計算，雖然可以借鑒專家經驗，但忽視了專家確定權重過程中的不確定性；杜明英等[5]基于模糊綜合評價法對食品安全網絡輿情預警評價問題進行了研究，雖然采用熵值法和層次分析法的組合賦權法，但依舊沒有考慮專家賦權時的不確定性。在實際的評價過程中，因為專家的知識背景、項目背景和認知差異相差較大，導致了各位專家在判斷指標權重時受限于個體局限性所得到的結果往往不是一個固定的數值，而是集中于某個區間范圍內。鑒于以往網絡輿情預警和網絡輿情風險評估問題研究未考慮指標權重的不確定性，以及食品安全事件的重要性，因此，本文將區間數理論和IAHP法應用到食品安全網絡輿情預警評價問題中。

1 構建食品安全網絡輿情預警評價指標體系和預警等級

開展食品安全網絡輿情預警評價的基礎和前提是構建科學、合理的食品安全網絡輿情預警評價指標體系。影響食品安全網絡輿情預警的因素是多方面的，既與輿情關注度、輿情活躍度和輿情熱度相關，又與輿情演化程度、媒體態度、媒體熱度和媒體擴散度等因素有關，需要構建多維多層次的評價指標體系。林文生等[1]在進行食品安全事件網絡輿情的評價系統論文中，構建了三級的食品安全事件網絡輿情熱度的評價指標體系；李喆[2]在開展網絡輿情評價中，將主題強度、主題熱度、輿論狀態和輿論趨勢作為一級指標，構建了二級的網絡輿情評價指標體系；武慧娟等[3]以網絡輿情主題、網絡輿情發布者、網絡輿情參與者和網絡輿情傳播為一級指標，構建了網絡輿情預警評價指標體系；傅昌波等[4]以輿情主體、輿情本體和輿情客體為一級指標，構建了三級的輿情風險評估指標體系。綜上可知，在網絡輿情評價指標體的構建上，各個研究者根據問題的背景以及自己的研究領域構建了有針對性的評價體系。杜明英等[5-8]指出輿情關注度、輿情活躍度、輿情受眾和輿情傳播是開展食品安全網絡輿情預警評價的最重要的4個因素。輿情關注度主要指在一定時期內公眾通過不同渠道對食品安全輿情信息的關注情況。輿情活躍度主要指食品安全輿情持續時長以及輿情關注頻次。輿情受眾主要指食品安全輿情的參與頻度、參與者傾向以及影響力。輿情傳播主要指在一定時間內通過網絡對食品安全網絡輿情事件的報道數、轉發數、評論數等相關信息總量的變化值和輿情擴散趨勢及分布。為了建立合理的食品安全網絡輿情預警評價體系，注重主要因素、忽略次要因素，本文從輿情關注度、輿情活躍度、輿情受眾和輿情傳播4個維度開展食品安全網絡輿情預警評價研究，最終構建了食品安全網絡輿情預警評價指標3層次體系，如圖1所示。

進行食品安全網絡輿情預警評價，需要確定食品安全網絡輿情預警等級?！秶彝话l公共事件總體應急預案》根據突發公共事件的危害程度和緊急程度將預警級別劃分為四級，分別是特別嚴重(紅色)、嚴重(橙色)、較重(黃色)和一般(藍色)。為了適于區間層次分析法進行食品安全網絡輿情預警評價，文獻[5]已經證實了采用區間數方法對預警等級進行量化是可行的，即預警等級與區間數存在一定的映射關系。本文設定Ⅰ級(特別嚴重)、Ⅱ級(嚴重)、Ⅲ級(較重)和Ⅳ級(一般)4個預警等級對應的區間數分別為：[0.75，1.00]、[0.50，0.75]、[0.25，0.50]和[0.00，0.25]。

圖1 食品安全網絡輿情評價指標體系結構圖Figure 1 Food safety network public opinion evaluation index system structure

2 基于IAHP確定評價指標區間數權重

食品安全網絡輿情評價模型是復雜和多維度的，現階段多數評價系統都是根據專家的主觀加權法對評價指標的權重進行分析與計算。每位專家的知識背景與對事務的認知理解受到自身局限性與主觀性的影響，導致所得的指標權重往往是一個區間數。本文采用IAHP計算食品安全網絡可信度警告評價的區間數權重，來克服專家主觀性導致的誤差。

2.1 區間數和IAHP的基本原理

(1)求出矩陣AL和AU的最大特征值，然后計算向量xL和xU。

(1)

(2)

2.2 權重向量的計算

3 基于IAHP的食品安全網絡輿情預警評價模型

運用IAHP理論，計算出食品安全網絡輿情預警兩級評價定性指標的區間數權重，建立基于層次分析法的食品網絡輿情預警評價模型步驟如下：

表1 判斷矩陣：一級評價指標的區間數Table 1 Judgment matrix of interval number for primary evaluation index

表2 區間數權重：二級評價指標Table 2 Secondary evaluation indicators of interval weights

(1)盡量范圍比較大和細致征求食品安全領域專家的建議，建立該評價模型的指標體系。

(2)運用IAHP理論，建立模型的區間數判斷矩陣，并且根據該模型逐一計算評價體系中一、二級的區間數權重。

(3)在主流微博平臺利用數據采集軟件抓取待評價對象的輿情預警二級指標數據，根據食品安全網絡輿情的發展特點，設定抓取數據的周期為30d，每2d作為一個節點抓取1次，每個食品安全事件共有15個采集節點。

(4)對抓取的二級指標數據進行歸一化處理。因各二級指標數據分布符合半梯形偏大型分布規律，因此采用半梯形偏大型分布對采集到的二級指標數據進行歸一化處理。歸一化公式為：

(3)

式中：

x——各指標的數值；

a、b——根據函數分布取值，a≤min，b≥max。

4 評價實例

為驗證該網絡輿情預警評價模型是否合理有效，現以杜明英等[5]給出的影響惡劣、涉及面較廣的“福喜過期肉事件”為例進行網絡輿情預警評價對比分析。依據所建立的評價指標體系和評價模型，以2d為一個節點在新浪和百度微博抓取網絡輿情數據，篇幅所限，僅以奇數節點為例進行對比分析，得到的二級評價指標數據如表3所示。依據食品安全網絡輿情預警評價模型的方法步驟，用式(3)將二級評價指標數據轉換為歸一化的評價值，數值見表4。

在食品安全網絡輿情預警評價模型中，設計了指標聚合公式，利用MATLAB7.1軟件編制了區間數指標聚合的程序。假定節點1的4個一級定性評價指標區間分別為[0.81,0.87]，[0.86,0.95]，[0.83,0.97]和[0.78,0.94]，通過程序自動將4個一級指標進一步向上聚合，得到節點1的網絡輿情預警區間為[0.82,0.96]。將該區間數評價值與預警等級區間數相比較可知，節點1的網絡輿情預警評價結果為Ⅰ級。采用同樣的方法，可運算得到節點3～15的區間數評價值分別為[0.82,0.96]、[0.53,0.65]、[0.48,0.58]、[0.12,0.16]、[0.28,0.36]、[0.13,0.19]、[0.12,0.14]和[0.12,0.13]，與預警等級區間數相比較可知，節點3～15的網絡輿情預警等級分別為Ⅱ級、Ⅱ級、Ⅳ級、Ⅲ級、Ⅳ級、Ⅳ級和Ⅳ級。將該模型所得定性評價結論同文獻[5]的定性評價結論相比較，二者結論較為一致，進而表明本文所構建的食品安全網絡輿情預警評價模型是合理有效的，且比以往的評價方法更加科學合理。

表3 輿情預警二級評價指標數據Table 3 Public opinion early warning index data

表4 輿情預警二級評價指標歸一化數據Table 4 Public opinion early warning secondary evaluation index normalization data

5 結論

食品安全網絡輿情預警評價是動態掌握食品安全公共事件網絡輿情態勢、發展趨勢和預警等級的關鍵手段，是政府部門制定相應措施降低影響的主要依據。本文依據區間數理論將《國家突發公共事件總體應急預案》中4級預警等級進行了規范化處理，評價實例結果表明所建立的四維度多層次的食品安全網絡輿情預警評價指標體系是科學合理的；采用區間層次分析法計算評價指標的權重，更加符合評價實際，權重值和評價結果更具有合理性；解決了以往網絡輿情預警和網絡輿情風險評估問題，但未考慮指標權重所帶來的評價可信度不夠確定的問題。由于突發事件網絡輿情預警等級的設定多具有離散性，為了建立合理的食品安全網絡輿情預警評價體系，在主要因素的選擇上還未統一標準，因此，對本文中所訂標準等級的合理性還有待進一步探究。