网络舆情监测指标体系构建研究

陈新杰　呼雨　兰月新

[摘要]当前，社会各类网络舆情事件频频发生，对网络舆情进行监测的形势迫在眉睫，国家扣社会各界对此高度重视。本文从网络舆情传播关系出发，阐述了网络典情监测指标构建基本原则和网络真情发展演变过程，建立四雏指标体系。加入传播主体身份视听化程度和内容详略度指标考察，构建监测预警模型，为政府和网络监察部门工作提供理论支持。

[关键词]网络舆情；监测；指标体系

DOI：10.3969/i.issn.1008—0821.2012.05.001

[中图分类号]C912.6

[文献标识码]A

[文章编号]1008—0821（2012）05—0004—04

截止2011年12月中国网民达到5.13亿，手机网民3.56亿，网站229.6万，网络普及率达38.3%，较2010年增长20%。随着群众参政热情的不断提高，公民意识日益强化，越来越多的人们通过网络关注社会焦点、热点，发表言论，形成网络舆情。网络的迅速发展与推广，为社会各阶层的人们提供了广阔、自由的交流平台。但网络的自由性和难以控制性使得网络言论泛滥、良莠不齐，不仅扰乱了正常的网络秩序，并衍生了其他负面影响。

戴嫒等（2008）在《基于网络舆情安全的信息挖掘及评估指标体系研究》中，将“舆情”这一通过社会层面定性描述的概念与“网络”这一通过技术层面定量表征的概念有机地契合，构建了4个维度的网络舆情信息的安全评估指标体系。曾润喜（2010）在《网络舆情突发事件预警指标体系构建》中在向专家发放问卷调查的基础上，利用层次分析法构建了警源、警兆、警情三类因素和现象的网络舆情突发事件预警指标体系，并对影响这一指标体系的因素和现象进行排序，确定了影响权重。张一文等人在《非常规突发事件网络舆情热度评价指标体系构建》的研究中，通过权重计算明确各个指标影响力大小及舆情涨落的深层次影响原因，进而建立指标体系来衡量和评价非常规突发事件网络舆情热度。兰月新（2011）在《突发事件网络舆情安全评估指标体系构建》中加入了直观度评价，细化网民倾向度指标，增加了国内外扩散指标。众学者从定性和定量的角度出发进行指标体系的考量设计，在指标构建时更加关注其可操作性，但对网络舆情以不同方式的传播及其可信度高低所造成影响的速度和危害程度加以区分的较少。

因此，本文在研究专家的观点和我国目前网络舆情现状的基础上，加入传播方式、视听化程度、内容详略度指标对此进行考评，进一步对指标体系构建加以完善，以便尽早发现网络舆情中存在的异常现象，统计各指标项的状态和综合分析各要素之间的关系，迅速做出科学的舆情评估，从而为政府决策提供导向支持，将网络舆情引发的危害控制在最小限度。

1 网络舆情演变过程

网络舆情演变遵从传播学基本规律，如图1表示，其演变可分为：萌芽显现期、迅速扩散期、规模爆发期、波动消退期。在萌芽显现期，网络舆情已经初步形成，在事件当事人、意见领袖的带动下，部分不明真相或具有相同利益的群体开始关注事件，并参与讨论，发表意见。在这一阶段，爆发特征不明显，但是如果及时介入处理事件，问题可以得到合理解决。在迅速扩散期，“围观”网民激增，短时间内会有大量舆情言论产生，有关信息通过各种网络媒介快速传播，形成网络聚集，如果在这一阶段政府没有及时发现并采取有效措施，其网络舆论压力便会骤增，并可能造成现实社会的不良影响，政府工作被动，降低政府威信力。在第三个阶段规模爆发期，网络聚集的速度减缓，传播范围和获知人群已形成相当规模，在这一阶段的处理难度较大，甚至已经造成了较大的社会危害，政府需要采取大量措施来挽救事态，弥补损失。波动消退期是网络舆情发展的最后一个阶段，在政府工作的指引下，以及人们对事件的逐渐淡忘和理性分析，危机程度降低，关注人数减少，事件淡化。但是这一阶段同样不容忽视，如果在这一阶段政府处理不力，出现新的事件或信息，重新激起网民情绪，就有可能造成衍生网络舆情的兴起，其规模和激烈程度可能比之前更强。

英国著名危机管理专家迈克尔·里杰斯特说过，预防是解决突发公共事件的最好方法。网络舆情监测预警主要针对第一阶段，在事态大规模爆发前收集数据，统计分析，形成报告从而起到提前预警作用。在后3个阶段实行事态动态监控管理，实时了解情况变化，随时根据出现的新情况制定措施。

2 网络舆情监测指标体系构建原则

网络舆情涉及数据量多，波动性强，构建监测指标体系应当兼顾所设立指标的科学合理和实际操作，遵循如下原则：

2.1可行性原则

即能依据指标通过定量分析和科学运算所监测的数据，对网络舆情的态势做出正确评估，利用当前的技术手段和理论水平能够达到指标所要求的监测预警条件。

2.2全面性原则

所设指标应当能够全面反映网络舆情的情况，指标设置不完善，就会存在监控漏洞，特别是能突出表现网络舆情特征的指标，要赋予较高权重，切勿遗漏。

2.3动态性原则

对网络舆情监测预警不能单纯从静态指标出发，只关注网络舆情的过去状态和当下情况，更要着眼于容易发生突变或转折的部分，从而以动态角度关注舆情态势，总结网络舆情变化发展规律。

2.4科学性原则

所谓科学性，指所选择的监测指标，要真正反映网络舆情的实质特征和发展趋势，而不能仅是对各类数据进行简单收集汇总，需要具有层次性和综合性，既能单独作为指标就某方面情况进行反馈，又能作为系统整体，反映总体特征趋势。

2.5相对稳定性原则

虽然我们在进行指标选择的时候着眼于其动态性，试图把握网络舆情发展规律，但不能忽视稳定性，单纯的变化数据很难预测和把握，立足于网络舆情特征的相对稳定来选择指标，能有效提高监测预警准确性。

3 网络舆情监测指标体系构架及其使用说明

3.1指标体系基本结构

本文在研究网络舆情发展规律，把握网络舆情本质特征的基础上，结合众学者的研究成果，根据层次分析法将网络舆情监测指标体系划分成为4个维度的指标：传播扩散、发布主体、内容要素、舆情受众。同时，在选择指标的时候，笔者尽可能使同一层次指标具有独立性，力图较为科学的展现网络舆情的真实规律，兼顾动态指标和静态指标，以不间断的方式对网络舆情进行监测和预警，构建表1所述指标体系。

3.1.1传播扩散

信息传输分享的必经环节。网络舆情不经各种网络平台进行传播形不成网络舆情，更不会衍生其他影响或危害。而多样的网络传输平台使用率和影响度的不同也突出了传播扩散方面的研究价值。

3.1.2发布主体

网络舆情的传播者、鼓吹者，他们将所见所闻的资料信息通过文字、声像等方式进行发布，对事件进行带有个人倾向性的评价。发布主体的活跃度越高，影响力越大，其引起网络舆情的规模就可能越大。发布主体的态度倾向，很大程度引导，甚至左右其他受众的态度倾向。

3.1.3内容要素

这项指标旨在反映舆情基本情况，是量化考察的主要指标。内容指标分设了5个二级指标，主题内容、主题词热度、主题敏感度、视听化程度和内容详略度，从内容角度考察舆情的吸引力和影响力、传播能力。

3.1.4舆情受众

指网络舆情的接受者，是网络舆情的参与人群和行为主体，大量的舆情受众受教育程度不同，社会地位和生活环境千差万别，因而对社会的态度和对发生事件的反应也不尽相同。受众的心理活动主观性强，无法通过定量分析的方法进行测算，但是能够将不同态度倾向做加权分析，进行评分登记，来呈现一个区域和群体的总体认知方向。

根据人工神经网络模型可表示为如图2的网络舆情传播关系与监测环节。

3.2指标应用性说明

本文在一级指标的基础上，结合各自特征进行细化，设置14个二级指标，细化末级指标，作为最直接的数据。在此将末级指标融合到二级指标中进行论述。以体现二级指标的监测方式和末级指标的作用。

3.2.1传播扩散

根据网络舆情的时空扩散性，此项指标又下分为持续时间、地理范围、传播方式3个子指标。

（1）持续时间

指网络舆情对事件关注的时间跨度，同时也包括网络舆情发展的各个阶段的时间长度。通过第一条信息发出到事件结束为整个过程的持续时间。

（2）地理范围

指网络舆情影响在现实中的地理位置跨度和集中度。通过对IP、IP地址的登记标记，可以得知网络舆情的波及范围。集中度的监测是为了发现不同区域的网民对事件的关注程度，做好重点区域的准备。

（3）传播方式

指网络舆情通过何种网络媒介进行信息的传输。通过统计BBS、微博、论坛、交友平台在信息总量中所占的比例来得出需重点监测的网络媒介。如今，网络交流的平台越来越多，观测重点的网络媒介，能够提高监测的效率，也能提高提取数据的代表性。从诸多事件从论坛中最先爆料、“甬温线”事故第一条求救信息是通过微博发出，微博使用人数大幅度上升，人人网等交友平台成为各种信息传播的重要中转站，应认识到，选择合适的网络媒介进行监测的重要性。

3.2.2发布主体

舆隋发布主体是舆情的发起者和带动人，对主体身份的研究，应考虑其身份、影响力、活跃度、意见倾向。

（1）主体身份

可分为当事人、知情人、围观者，以不同身份出现的发布主体言论的可信度不同，对网民的影响程度不同。

（2）影响力

按其网络影响力和引导能力，分为意见领袖（最早是由拉扎菲尔德等提出的，是指在信息传递和人际互动过程中少数具有影响力、活动力的人）和普通网民，分别赋予不同权重，进行加权分析。可以把中文文本中人名实体化的自动化抽取方法应用到网络舆情信息抽取中，对那些新闻人物、焦点人物进行自动抽取。

（3）活跃度

反映在发帖量、回复量上，可通过统计一定时间内发帖量、回复量得到体现活跃度的数据。活跃度=（发帖量+回复量）/时间。

（4）意见倾向

可分为支持、反对、中立，为便利量化统计，可分别赋值1、0、-1。

3.2.3内容要素

（1）主题内容

主题内容体现的是舆情关注的事项属于哪一领域，可划分为社会热点、政治经济、宗教民族、个人隐私等方面。抽取舆情的关键信息，进行网页净化，去除与舆情主题信息无关的噪音每项内容的社会影响度和关注度都有所不同，应区分不同权重。

（2）主题词热度

该项指标可通过搜索量、转发量、浏览量、评论量监测。监测到的上述4个量值越大，则主题的热度越高。搜索量可通过对各大搜索引擎的关键词搜索次数来获取，转发量、浏览量、评论量可通过各大网站的统计软件获得，4个量的总量则为该主题的热度值。

（3）视听化程度

所谓视听化程度，即网络舆情主体所上传和宣传的信息的图像、视频、音频在事件报道中所占的比例。CNNIC统计显示网络视频使用规模较上一年增加14.6%，达到3.25亿，使用率提升至63.4%。视听资料是对事件真实情况最直观的表现，更能激起人们的共鸣，容易在短时间内吸引更多人观看、转发、评价。对此项指标可通过标题关键词和文件格式加以监测。

（4）内容详略度

内容详略度指标的添加需考虑当信息传输的来源清晰可靠性，详细程度越高，细节披露越多，人们就越容易相信它是正确的，在群体性思维的影响下引起网络轰动。反之，此项网络信息的影响、危害性和预警层级也会相对较低。详略度的测量通过文本长度、图片连贯性和声像数量可获得。图片连惯性指相关图片以组图形式出现，能更清晰的反映事件的连贯程度。

3.2.4舆情受众

（1）态度倾向

舆情受众的态度倾向为支持、反对、中立。利用框架技术对描述进行不同侧面的敏感要素抽取，构成敏感要素集，作为一种分类体系，在报道中找出包含这些要素的关键句，并根据分句提供的信息结构、立场概念库等进行倾向性计算。

（2）关注人数

指对事件关注的人的总量。通过统计独立访问者人数，可得出访问人数；对访问量的测算，得出访问人次。独立访问率=访问人数/访问人次。

在网络舆情指标体系中的各项指标，按照其影响程度的不同，应当在专家讨论研究（德尔菲法）和随机调查下赋予不同的权重，以反应较为普遍的大众心理。通过数据抓取，建立模型，科学运算，在定性分析的基础上进行定量分析。

4 网络舆情监测预警模型

预警等级实际上是相关指标、警情状况及发生数量、出现周期性规律之间的关系和反映。网络舆情监测预警模型是基于指标体系所检测、汇总、综合分析的数据，结合社会反映所进行的预先报警。所需报警的内容涉及网络环境、人员动态、地理位置，不仅要反映一次事件的警报情况，还要存在评分标记的环节，来确定易波动人群和事件多发地区。并结合地理信息系统和公安信息系统，整合成为综合性应用平台，以更为高效迅速的方式化解社会矛盾，解决存在问题。李雯静等将预警区分为：蓝色祥和区（良好区），绿色安全区（正常区），橙色警戒区（基本安全区）和红色警戒区（不安全区）。笔者认为应在此基础上结合网络舆情发展态势，对预警的危险区域进一步划分。如图3所示，即蓝色祥和区（良好），绿色安全区（正常），黄色预警区（安全隐患），橙色警报区（不安全），红色警戒区（危险）。根据所要监测预警时间段内，所统计舆情主题下信息的数量及变化率，根据实际警情状况设定A～E5级阈值，用危机警度向有关部门发出危机警报，假设超出了这个阈值，则发出相应的舆情预警信号。并要在地理信息系统上进行颜色标示，进行数据报警。综合反映该事件的舆情状况，和一定时期内某区域舆情的波动程度，呈现统计规律和某类事件爆发率。

5 结束语

科学合理的指标体系是对网络舆情进行有效监管的重要条件。本文基于网络舆情的演变过程，在阐述指标构建原则的基础上，从网络舆情传播的角度构建了一套指标体系，细化了末级指标，力图从网络舆情载体形式和反映问题的详实程度方面寻找创新。有助于了解网络舆情发展规律，把握事态脉络，对网络舆情进行更为有效的监测。文中所建立的预警模型将预警区域进一步细化，并将数据与地理信息系统和公安警务综合平台相结合，综合呈现网络舆情的态势，以期能给预警工作的快速反应提供帮助。