基于文本情感分析的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對策略比較研究

張堯政　鄧少靈

摘要：本文對京東六六事件和海底撈事件的網(wǎng)絡(luò)輿情演化發(fā)展進行了比較研究，通過對微博數(shù)據(jù)的抓取分析，尤其是微博文本的情感分析，揭示了網(wǎng)民情緒的演變路徑。通過比較兩個網(wǎng)絡(luò)事件在應(yīng)對過程中的得失，總結(jié)出企業(yè)有效應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的策略，進而有助于企業(yè)做好網(wǎng)絡(luò)輿情危機管理。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情;情感分析;企業(yè)應(yīng)對

引言

微博由于傳播便利、互動快捷等特性成為網(wǎng)民現(xiàn)代生活必不可少的信息傳播和交流溝通的平臺，公眾可以在微博上對企業(yè)的負面突發(fā)事件發(fā)表自身的看法、態(tài)度以及觀點，這些情緒在一定程度上可以影響他人，大量的公眾觀點形成了復雜的網(wǎng)絡(luò)輿情。由于互聯(lián)網(wǎng)中紛繁復雜的信息真?zhèn)坞y辨，網(wǎng)民的情緒，態(tài)度極易受到負面消息的影響。再加上競爭對手，消費者等其他因素，企業(yè)如若不能對網(wǎng)絡(luò)輿情善加利用，將為企業(yè)未來發(fā)展帶來負面影響。因此，企業(yè)要時刻關(guān)注網(wǎng)絡(luò)輿情的變化，對可能出現(xiàn)的不利輿論進行及時引導，為企業(yè)發(fā)展營造一個有利的輿論環(huán)境。

近幾年來，國內(nèi)有不少學者對企業(yè)應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的策略開展了研究。例如，趙蓉英，王旭1以案例分析，提出了針對突發(fā)事件輿情傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身的控制對策。蔣知義，馬王榮等以“羅一笑”事件為對象，通過分析輿情演化過程每個階段的特征與規(guī)律，提出引導與應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)建議。陳慶杰3通過分析網(wǎng)絡(luò)輿情的特征和問題，從制度、人才建設(shè)和思想觀念的轉(zhuǎn)變和完善上入手，提出相應(yīng)的應(yīng)對措施，提升突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的處置能力。王康4發(fā)現(xiàn)，對網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對的事件越早，應(yīng)對的頻次越多，輿情所造成的負面影響對企業(yè)就越小。李婷[5]通過參照政府應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的工作方法，結(jié)合中國企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的特征以及演化規(guī)律，提出了企業(yè)應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的策略和建議。

上述研究主要立足于網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程，目前少有學者從比較的視角來研究輿情演化發(fā)展不同階段，不同應(yīng)對策略最終導致的不同結(jié)果。本文選取了典型的兩個網(wǎng)絡(luò)事件：京東六六事件和海底撈事件，基于微博文本的情感分析，分析了此兩事件中網(wǎng)民情緒的變化特點，并對兩個企業(yè)不同的應(yīng)對策略和效果進行了比較。此兩案例的研究也說明如何順應(yīng)網(wǎng)民的情緒，對網(wǎng)絡(luò)輿情進行適時引導。本研究有助于其他企業(yè)在遇到類似網(wǎng)絡(luò)事件時，能采取正確的引導方式，避免網(wǎng)絡(luò)輿情向不利于企業(yè)的方向發(fā)展。

1、微博數(shù)據(jù)采集與分析

本文借助新浪微博平臺，以新浪微博作為數(shù)據(jù)采集對象，以“京東六六”，“海底撈事件”作為搜索關(guān)鍵詞，利用python爬蟲抓取京東六六事件2018年3月14日一2018年3月20日的微博數(shù)據(jù)和海底撈事件2017年8月25日一2017年8月31日的微博數(shù)據(jù)，通過過濾篩選，排除掉重復的微博數(shù)據(jù)，然后人工瀏覽刪除收集過程中的不相干數(shù)據(jù)，最終整理微博數(shù)據(jù)得到京東六六事件的有效數(shù)據(jù)20660條，海底撈事件的有效數(shù)據(jù)8643條。主要采集的數(shù)據(jù)是：發(fā)布用戶、發(fā)布時間、發(fā)布內(nèi)容、微博點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)。分析方法主要采用時間序列分析和詞頻分析。

1.1?時間序列分析

通常情況下，網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程可以分為開始、擴散、高潮和消退四個階段[6]，但是階段之間并沒有非常嚴格界限要求，針對不同的事件以及事件的嚴重程度，相對應(yīng)的每個階段的持續(xù)時間和影響力也有所不同。本文以小時為統(tǒng)計單位對京東六六事件微博數(shù)據(jù)和海底撈老鼠門微博數(shù)據(jù)分別進行相應(yīng)的時間序列分析，可以得到相關(guān)事件微博發(fā)布數(shù)量隨時間變化的情況，如圖1所示。

通過對比兩個事件的微博發(fā)布數(shù)量時間序列對比圖，可以發(fā)現(xiàn)兩個事件都在經(jīng)歷了一周之后熱度逐漸降低。海底撈事件整體呈平穩(wěn)遞減的趨勢，整個事件的輿情演化過程在前期有小幅度的波動。再第二天之后，則直接進入消退階段，隨著時間的推移，微博發(fā)布數(shù)量逐漸減少。京東六六事件在開始期到擴散期的過程中，微博發(fā)布數(shù)量逐漸上升，在第二天則直接達到了高潮期，微博數(shù)量有一個大幅度的上升。隨后逐漸進入消退期，在消退期的過程中，又出現(xiàn)了一個比較大的波動。

1.2?詞頻分析

網(wǎng)絡(luò)輿情在演化過程中會受企業(yè)應(yīng)對措施的影響。企業(yè)應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的時間節(jié)點、次數(shù)以及內(nèi)容都會影響網(wǎng)民的看法觀點，這些都體現(xiàn)在網(wǎng)名發(fā)布的微博內(nèi)容中，而微博的文本內(nèi)容就是網(wǎng)民針對這一事件最直觀的看法。因此，企業(yè)只要分析網(wǎng)民微博文本內(nèi)容，就能掌握公眾對企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的看法、為引導和應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情提供依據(jù)。本文分別分析了京東六六事件以及海底撈事件中網(wǎng)民在一周內(nèi)發(fā)布的微博文本內(nèi)容，京東六六事件在一周內(nèi)的有效參與網(wǎng)民人數(shù)為87460人，相關(guān)微博發(fā)布數(shù)量為20660條，微博文本中出現(xiàn)的詞語有8201個。海底撈事件在一周內(nèi)的有效參與網(wǎng)民人數(shù)為35016人，相關(guān)微博發(fā)布數(shù)量為8643條，微博文本中出現(xiàn)的詞語有3400個。

通過分析統(tǒng)計所得，在京東六六事件微博文本中詞頻達到1000以上的詞語如圖2所示，詞頻達到3000以上的詞語有“京東”“客服”“假貨”“六六”等詞。而詞頻達到5000的詞語“假貨”和“客服”等詞在一定程度反映了網(wǎng)民對京東六六事件的整體看法，引發(fā)了公眾對網(wǎng)上購物信任和企業(yè)售后服務(wù)的不滿。

在海底撈事件微博文本中詞頻達到1000以上的詞語如圖3所示，詞頻達到1000以上的詞語有“海底撈”“老鼠”“公關(guān)”“衛(wèi)生”“服務(wù)”等詞。而詞頻達到2000以上的詞語“公關(guān)”“衛(wèi)生”等詞在一定程度反映了網(wǎng)民對海底撈事件的整體看法，可以看出，海底撈事件因為食品衛(wèi)生和公關(guān)處理的問題引起了廣泛的關(guān)注。

本文為了更加明顯的對比分析企業(yè)應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的過程，通過表1對比京東六六事件和海底撈事件的信息特征。

京東六六事件在3月13日15：30發(fā)生后，經(jīng)過20h小時的發(fā)酵后，作家六六的投訴微博下的評論數(shù)已經(jīng)高達2萬條，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)也超過8000條。此時“京東客服”作為京東電商平臺的官方微博才首次作出回應(yīng)，截止3月16日晚，回應(yīng)微博下評論數(shù)超過1萬條，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)超過5千條，使得事件再次發(fā)酵。17日京東高管在個人微博上就此事作出回應(yīng)，截止19日，回應(yīng)微博下評論數(shù)超過7000條，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)達到了1000多條。

海底撈事件發(fā)生后，僅僅在三個小時內(nèi)海底撈官方微博做出回應(yīng)，發(fā)布致歉信，回應(yīng)微博在1個小時內(nèi)評論數(shù)就高達15000條，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)超過3000條。之后官方微博就此事件發(fā)布出處理通報的微博，此微博之后評論數(shù)達到了10000條，轉(zhuǎn)發(fā)超過15000條。官方微博在2天后發(fā)布了一條聲明，此時熱度已經(jīng)大幅度降低。

2、基于文本情感分析的網(wǎng)絡(luò)事件應(yīng)對策略比較

網(wǎng)絡(luò)輿情對于企業(yè)來說有兩面性，企業(yè)既能借助網(wǎng)絡(luò)輿情對企業(yè)形象，企業(yè)產(chǎn)品等進行積極的宣傳。但同時，由于其傳播速度快，爆發(fā)性強的特點，在面對負面輿情時，企業(yè)如果未能及時的進行控制和引導，極有可能造成嚴重的負面影響，損害企業(yè)的形象和發(fā)展能力，因此，及時掌握公眾對企業(yè)相關(guān)事件的情緒變化是企業(yè)應(yīng)對策略好壞的晴雨表。

2.1?文本情感分析方法

通常情況下，微博用戶發(fā)布的微博都是一段包含眾多詞語的文字，在經(jīng)過去除無關(guān)的停用詞后，剩余的情感詞都有其所反應(yīng)的情感。而每個情感詞的詞頻能夠反映出網(wǎng)民的情感傾向，但是卻無法準確的表達出多個詞語組合成的微博文本的情感態(tài)度。因此，想要對得知公眾對事件所持有的看法和態(tài)度等情緒信息，是只有通過對公眾發(fā)布的情感文本進行處理，分析和歸納，這樣才能準確的掌握輿情的變化態(tài)勢。

在計算微博文本內(nèi)容的情感強度時，即要將每一個情感詞的情感強度計算在內(nèi)，也要將微博文本中的句型，程度詞，否定詞等考慮在內(nèi)。

本文通過以下方法來計算微博文本的情感極性：

首先，每個微博文本都D是由句子S;組成的，通過加總單個句子S;的情感值F（S;），可以得出微博文本D的情感值F（S）：

其中，Sw;為句子中情感詞w;的情感值。如果F（S）>0，則文本情感傾向為積極正面的;如果F（S）<0，文本情感傾向為消極負面的;如果F（S）=0，文本情感傾向為中性中立的。

然后，假設(shè)F'（S;）為考慮句型特征后文本中每個句子的情感值，則根據(jù)不同的句型，可以歸納出考慮句型后的句子情感值，公式如下：

通過F'（S），我們可以進一步算出微博文本的情感值F'（S），見公式：

如果F'（S）>0，則文本情感傾向為積極正面的;如果F'（S）<0，文本情感傾向為消極負面的;如果F'（S）=0，文本情感傾向為中性中立的。

2.2?微博文本情感分析

2.2.1?單條微博文本的極性統(tǒng)計

根據(jù)上一小節(jié)的情感分析方法，計算每一條微博文本的情感極性，對比京東六六事件和海底撈事件中正面情緒、負面情緒以及中立情緒的占比（如圖4）來看，兩個事件發(fā)生后，海底撈事件網(wǎng)民的正面情緒明顯要高于京東六六事件，負面情緒就更明顯了，海底撈事件的負面情緒要遠遠低于京東六六事件，前者只占20%，而后者高達百分之45%。

2.2.2?微博文本情感極性的時間序列比較

以橫坐標單位為時間，縱坐標單位為該時間的微博平均極性強度，對微博平均極性強度隨時間的變化情況進行統(tǒng)計。每小時內(nèi)的微博平均極性強度=該小時的所有微博文本的情感強度的總和/該小時內(nèi)微博發(fā)布總數(shù);橫軸以上部分表示積極正面情緒（極性強度>0），橫軸以下部分表示消極負面情緒（極性強度<0）。京東六六事件統(tǒng)計結(jié)果分別如圖5所示。對于京東六六事件，網(wǎng)民的情緒總體屬于消極負面的情緒，同時在輿情演變的過程中出現(xiàn)了兩次非常高的消極情緒的波動，之后隨著時間的推移，情緒逐漸平穩(wěn)，在正負兩個情感極性中小幅度震蕩。同時，在輿情發(fā)展后期，網(wǎng)絡(luò)的情緒仍未得到統(tǒng)一海底撈事件統(tǒng)計結(jié)果如圖6所示。對于海底撈事件，首先是以積極正面情緒和中性中立情緒為主，少量負面情緒出現(xiàn)在事件初期，在25日14時后出現(xiàn)連續(xù)兩次比較高的正面情緒。隨后一段時間積極情緒逐漸變換，只存在少部分的消極負面情緒，積極情緒在大多數(shù)時間是高于消極情緒，積極情緒在整體上占主導地位。輿情演化過程的后期，積極情緒為主要。

2.3?輿情應(yīng)對策略比較

2.3.1?輿情演化過程的比較

海底撈事件和京東六六事件發(fā)生后，都引起了社會上廣泛的關(guān)注，并且隨著時間的推移呈現(xiàn)出不斷遞減的趨勢。但是，兩者不同之處在于海底撈事件在一周內(nèi)的輿情關(guān)注度是逐漸下降的，而京東六六事件的微博發(fā)布量出現(xiàn)了兩次比較高的波動，一次是出現(xiàn)在官方微博一天后首次回應(yīng)，一次是出現(xiàn)在京東高管三天后的聲明。同樣，在海底撈事件發(fā)生后，海底撈官方微博同樣對此作出過兩次回應(yīng)，一次是三小時后，一次是在六小時后，兩次回應(yīng)并未引起網(wǎng)民更高的關(guān)注度。并且，從兩事件發(fā)生后一周內(nèi)的原創(chuàng)微博數(shù)量上可以看出，京東六六事件所引起的公眾關(guān)注度更高，因為相關(guān)微博發(fā)布量接近是海底撈事件的3倍，前者是2萬多條，而后者僅為8千余條。這表明海底撈事件中輿情演化過程較為平滑，事件發(fā)生后的處理沒有再次造成意外的輿情關(guān)注。

2.3.2?企業(yè)處理方式的比較

海底撈事件和京東六六事件均為企業(yè)負面輿情突發(fā)事件，但二者在回應(yīng)時滯、回應(yīng)效率、應(yīng)對策略都存在很大的差異。

（1）回應(yīng)時滯。首先，海底撈事件發(fā)生后僅僅在3小時內(nèi)，企業(yè)官方微博就此事發(fā)布了聲明，引起了企業(yè)有關(guān)部門的高度重視，并且核實了情況，主動承擔經(jīng)濟責任和法律責任，向公眾表達歉意。而相反京東六六事件發(fā)生后的“黃金3小時”內(nèi)，官方并未作出任何回應(yīng)，錯過了輿情演化的關(guān)鍵時間節(jié)點，并未遏制輿情演化的源頭。

（2）回應(yīng)效率。不同于京東六六事件的20小時無回應(yīng)，海底撈在首次作出回應(yīng)后，又在3小時后對此事件的后續(xù)給出處理通報，公布了官方對此事的態(tài)度和措施，控制了輿情的演化方向，負面輿情爆發(fā)時的積極應(yīng)對以及承認錯誤時的勇于擔責得到了公眾的諒解和肯定。從京東六六事件和海底撈事件可以看出，面對負面輿情突發(fā)事件高效率的應(yīng)對是控制輿情演化的重點。

（3）應(yīng)對策略。京東六六事件發(fā)生后，官方微博就此事發(fā)布聲明，立場強烈，并不認同文章中的投訴內(nèi)容，這一做法引起了公眾廣泛的關(guān)注，使得輿論興起。三天后京東高管就此事表達歉意，承認錯誤，再次引起了輿情的高漲。而海底撈則在事件發(fā)生后，就核實情況，表達歉意。并后續(xù)給出了處理通報。網(wǎng)民對于此事件的關(guān)注從最初的安全衛(wèi)生轉(zhuǎn)移到了事故責任以及整改措施，網(wǎng)民輿論趨于理性。

2.3.3?網(wǎng)民反響的比較

京東六六事件發(fā)生后，京東客服官方微博并未第一時間核實情況，一天后的首次回應(yīng)也并不符合實際情況，導致微博下的網(wǎng)民評論出現(xiàn)了相當高頻次的情感詞“假貨”，表現(xiàn)了公眾對企業(yè)誠信缺失的不滿。而三天后京東高管就此事在個人微博上發(fā)布了最終聲明，此時微博下的回應(yīng)中頻次最高的詞為“客服”，可以看出公眾對“大企業(yè)病”的反感。而海底撈事件發(fā)生后，海底撈官方微博在三小時和六小時分別就作出回應(yīng)，核實情況，承擔責任，微博下的評論既有對食品安全的擔憂和對海底撈廚房衛(wèi)生的譴責，可以從“衛(wèi)生”“安全”等高頻詞看出。也有對官方不推卸責任和真誠道歉的認可，從“公關(guān)”“服務(wù)”等高頻詞看出。而不同的是，海底撈從一件負面輿情事件挖掘出了公民對企業(yè)負責的認可，微博評論中的正面情緒比負面情緒要高，這恰恰反映了企業(yè)對突發(fā)事件的及時處理，應(yīng)對過程中的策略以及相對應(yīng)的做法得到了公眾的接受和認可，取得了不錯的效果。

3、研究結(jié)論

從以上兩個案例的對比分析，我們可以得出以下結(jié)論：

（1）構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情預警機制。通過分析兩個事件的輿情應(yīng)對過程可以得出，企業(yè)引導和應(yīng)對負面網(wǎng)絡(luò)輿情事件的最佳時間是事件發(fā)生后的三小時內(nèi)即發(fā)生的第一時間，要從源頭上遏制輿情的發(fā)展。企業(yè)可以針對這一時間節(jié)點構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)輿情預警機制，對負面輿情進行及時監(jiān)控，第一時間引導輿論走向。

（2）充分關(guān)注微博等新媒體平臺。在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的過程中，要及時發(fā)布回應(yīng)信息。在平臺中積極與網(wǎng)民進行交流互動，充分表現(xiàn)出重視公眾的看法，引導正面輿情信息，起到良好的應(yīng)對效果。

（3）企業(yè)加強自身責任意識。從兩個事件的首次回應(yīng)可以看出，勇于承擔責任的態(tài)度，在重大負面輿情突發(fā)事件發(fā)生的時候，更能為公眾所認可。而推卸責任，則會引起公眾的反感，導致情緒進一步惡化。因此，企業(yè)在危機發(fā)生時要積極應(yīng)對，敢于承認存在的錯誤和承擔必要的責任，向民眾展示自己的責任感其實就是在展示企業(yè)本身的責任感，這樣才能提高企業(yè)應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的能力。

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