高校网络舆情管理现状满意度分析

甘雨涵++周静++罗幼喜

[摘要]以从武汉市普通本科高校分层抽样所得到的14所高校调查数据为基础，针对大学生对高校网络舆情管理现状的满意与否设置二分类因变量，提取出影响总体满意度的五个潜在满意度因子，然后通过SEM模型潜在变量路径分析图分析了潜在满意度因子之间的相关关系，最后采用Logistic回归方法建立了高校网络舆情管理现状满意度评价模型，用定量的方法对高校网络舆情管理体系进行了评价，并由评价模型提出了相关有针对性的网络舆情管理建议。

[关键词]网络舆情管理；分层抽样；满意度分析；SEM模型；Logistic回归

[DOI]1013939/jcnkizgsc201625090

1引言

网络舆情是社会舆论的一种，是公众对现实生活中一些突发事件或热点问题所持的有较强影响力的言论，一般会在互联网上快速传播并产生较强的舆论声势[1]。尤其在高校学生这一特殊社会人群中更是会产生很大的影响。本文旨在研究高校网络舆情的管理现状，并通过建立二元选择模型提出对于管理现状好坏的评判方法，便于高校有针对性的加强网络信息监管，创造良好的网络信息环境。

网络舆情对大学生产生的影响较大同时高校的管理也严重缺乏针对性和有效性，当前该方面的研究主要集中在对大学生这一特殊群体网络表现特征的研究，如[2]～[4]指出高校网络舆情不同之处在于高校学生网络参与热情高，思想活跃，传播速度快，有较强的趋同性等特点，这就给网络舆情在这一人群里的传播提供了便利；[5]对于高校网络舆情的管理，存在定位和目标不明确以及工作机制和规章制度有待完善等问题进行了讨论；[6]给出了一些网络舆情数据搜集、分析方法的建议。但目前的研究没有涉及对于高校管理现状的定量研究，这就给高校管理工作带来了很大的困难。基于这种现状，本文提出了高校网络舆情管理现状满意度评价模型。本文引用满意度的概念定义了大学生对高校网络舆情的满意状况，然后运用结构方程模型（SEM）分析了各满意度之间的相关关系。该模型的目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用路径图等形式表述，是一种包括路径分析、因子分析等专业统计方法的多元统计技术[7]。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。最后对确定的自变量进行Logistic回归分析，确定评价模型。

本文的研究基于将武汉所有本科高校按高校类别分层后抽样调查来的一手数据。经统计，武汉市75所普通本科高校按批次类别分层的比例大致为1∶1∶2∶3，在不考虑各高校规模的前提下通过在每层产生随机数的方法随机抽取出14所高校进行调查，其中包括2所一本院校、2所二本院校、4所三本院校以及6所高职高专类院校。发放问卷并回收筛选后共计获得558份有效问卷，为本文的研究提供了数据支持。

2实证分析

我们对发放问卷收集到的数据进行录入和整理，采用Likert量表将大学生对高校满意度分为1～5个等级，通过因子分析法提取影响大学生对高校网络舆情管理满意度的潜在影响因子，分析总体满意度与潜在影响因子之间的相关关系，建立Logistic回归模型，评估该模型的拟合效果，对高校网络舆情管理建言献策。本文以下分析均采用SPSS 190 软件完成[8]。

21提取潜在影响因子

首先，对数据进行信度效度检验，得到信度检验统计量Cronbachs Alpha 系数为0807，说明本文采集的数据内部一致性良好，具有较强的可信度。

其次，为了从众多影响满意度的因素指标中提取少数几个具有可解释性的共同因子，我们先对数据进行了KMO和球形Bartlett检验。从KMO指数0828和球形Bartlett检验显著性均可以看出，该数据适合进行因子分析。

接着对16个原始问题：Q1（评论匿名）、Q2（平台未实名制的管理）、Q3（发布者匿名）、Q4（发布信息人群的限制）、Q5（网络平台对文明用语的控制）、Q6（对过激言论发布的控制）、Q7（评论的真实性）、Q8（消息的真实性）、Q9（相关部门传递虚假消息情况的控制）、Q10（学校针对热点做出的回应及说明）、Q11（学校平息学生混乱的及时性）、Q12（学校更正信息的及时性）、Q13（学校管理平台的手段）、Q14（学校对散布不良言论者处罚措施）、Q15（学校各官方网络平台管理者的管理能力）、Q16（学校对散布不良言论学生的教育引导措施）构成矩阵Q，由Q=AX+e，从16个外生显变量进行因子分析，提取出外生潜变量矩阵X=（X1，X2，X3，X4，X5），根据因子载荷系数大小给各潜在因子命名，如表1所示。

22SEM模型路径分析图

由上图可以看出，五个潜在影响因子对总体满意度均存在正向影响，其中可靠性和及时性满意度因子对总体满意度影响最大。

23Logistic回归模型

为建立自媒体时代下网络舆情管理现状满意度评价模型，我们对五个潜在影响因子建立二元选择Logistic回归模型，变量的定义如下：

采用Logistic累积分布函数：F（X）=11+e-X（-∞

运用SPSS对自变量进行Logistic回归，参数估计的结果如表2所示：

由模型可以看出，大学生对高校自媒体网络舆情管理的满意与否跟自媒体时代下高校“对网络舆情信息发布及删除标准的严格性”以及“对不良舆情信息发布或传播后针对该情况相应管理或处罚措施的有效性”密切相关，同时严格性满意度因子对于高校网络舆情管理影响程度最大。

3结论与建议

通过模型，我们可以对自媒体时代下高校网络舆情的管理提出行之有效的建议。具体实行可以从以下几个方面入手：

（1）提高信息发布标准，严格审核信息内容。发布消息者采用实名注册制度并进行严格审核，认真剔除虚假消息和不良信息对大学生造成身心上的损害。

（2）建立完善的惩罚制度条例，规范大学生使用行为。并对散布虚假不良言论且造成一定不良影响的学生采取一定的惩罚措施。

（3）要建立起完善的舆情管理体系。从硬件和软实力着手，一方面通过增强员工对舆情的防范能力和处理应对能力，另一方面加强相关网络监察技术的研发，以便增强舆情管理的有效性和严格性。

参考文献：

[1]刘毅网络舆情研究概论[M].天津：天津人民出版社，2007：3-4

[2]翟志伟，李晓瑜高校网络舆情现状与对策[J].山西大同大学学报：社会科学版，2013（27）：90-92

[3]王燕高校突发事件网络舆情应对策略研究[J].现代工业经济和信息化，2014（2）：76-79

[4]李俊俊中国高校网络舆情探究[J].广西民族师范学院学报，2014（1）：126-129

[5]徐晓日网络舆情事件的应急处理研究[J].华北电力大学学报：社会科学版，2007（1）：89-93

[6]纪红，马小洁论网络舆情的搜集、分析和引导[J].华中科技大学学报：社会科学版，2007（6）：104-107

[7]王静龙，梁小筠定性数据统计分析[M].北京：中国统计出版社，2008

[8]时立文SPSS 190统计分析从入门到精通[M].北京：清华大学出版社，2012：477-502