武警工程大学研究生管理大队 覃永震武警工程大学信息工程系 妙全兴
群体性突发事件网络舆情监测预警指标体系研究
武警工程大学研究生管理大队 覃永震
武警工程大学信息工程系 妙全兴
【摘要】群体性突发事件网络舆情监测预警作为网络舆情研究的重要方面之一,近年来受到广泛的关注。群体性突发事件网络舆情监测预警指标体系是实现舆情监测预警的关键,其科学性决定了整个系统的性能。通过研究对比现有的舆情监测预警指标体系,针对群体性突发事件的特征,利用层次分析法,结合舆情生命周期,建立了适合群体性突发事件舆情监测预警评估的指标体系。通过舆情监测评估模型,采用综合评价方法,判断舆情的发展态势,为舆情危机的有效预警提供可靠的依据,为群体性突发事件的监测预警和及时处置提供帮助。
【关键词】群体性突发事件;网络舆情;监测预警;指标体系
近年来,我国群体性突发事件呈不断上升的趋势,使国家经济建设的持续发展和社会和谐稳定面临重大挑战。在现代社会向网络化加速发展的形势下,信息扩散的多元化和快速度,使得群体性突发事件的网络舆情所产生的负面影响日益广泛和显著。如何及时、有效的处置群体性突发事件及其网络舆情,成为亟需研究和解决的一个重要课题。因此,研究群体性突发事件的网络舆情,为群体性突发事件的处置提供及时有效的决策支持具有重大的现实意义[1]。而建立科学的群体性突发事件网络舆情监测预警指标体系,是实现这一目的的前提和关键,因此,群体性突发事件网络舆情监测预警指标体系的研究是当前研究的热点。
群体性突发事件是指突然发生的,由多人参与并以达到某种愿望诉求为目的,不断聚集、笼络群众,使事态进一步严重,致使社会秩序受到破坏或威胁且危害公共安全的事件。而在网络发达的今天,群体性突发事件的雏形往往会在其网络舆情中显现出来,因此对群体性突发事件网络舆情的研究是将群体性突发事件抑制在其萌芽阶段的有效方法。根据群体性突发事件的特征,其网络情主要有以下特点:舆情分布的地域空间集中;舆情发展较为迅猛;同一话题引起大量网民的讨论;话题中存在明显的目的性[2]。
群体性突发事件的网络舆情发生的原因复杂,从内在过程来看,其生命周期主要包括舆情发生、舆情扩散、舆情爆发、舆情危机、舆情干预与消退几个阶段。在舆情发生阶段,网络中存在着不同版本的关于群体性突发事件的报道,由于网络媒介的即时性和开放性等特点,使得代表官方意见的传统媒介在未发布观点以前就让各种报道呈现在网民面前;在舆情扩散阶段,网民们不断地参与到讨论中来,持有各种不同意见的网民通过留言、转发、发帖等途径进行相互探讨,使议题的影响范围进一步扩大;在舆情爆发阶段,意见领袖的态度对舆情的发展态势起了重要的影响[3],那些在争辩中持少数意见者最终会失去影响力,从而出现极化现象;在舆情危机阶段,各种观点在激烈碰撞中会使事件升级,最终导致群体性事件的爆发或者加剧已发生的群体性事件的发展进程;在舆情干预与消退阶段,利用舆情监测预警系统通过对网络中关于舆情的信息进行分析、汇总、监视,以面对面的方式和媒体的语言风格,确保新闻和信息的权威性和一致性,最大限度地压缩小道消息、虚假信息,变被动为主动,先入为主,转化舆情危机[4]。
2.1指标框架的确定
构建指标体系是监测和预警网络舆情风险的基础,指标体系是否科学直接影响和制约着群体性突发事件网络舆情危机判定的结果正确与否。为保证指标体系构建科学合理,需体现出以下几个原则:一是重点监测原则,即对重点人(如意见领袖)、重点帖子或微博(如转发和评论数较高的帖子或微博)、重点网站(如各大网络门户、热门论坛)进行监测,着重把握国家机关关心的舆情主题和社会民众所关注的舆情主题这两者的交集[5];二是可行性原则,即指标体系在满足需要的前提下,尽量简单,易于量化和操作,能用最合理的指标数量对舆情性质进行研判;三是定性与定量相结合的原则,客观指标要多,主观指标要少,使得舆情信息的判断更加客观准确,也可有效提高政府执政能力[6]。本文根据群体性突发事件及其舆情演变的特点和规律,结合现有研究成果,使用层次分析法构建了初始维度为3的指标体系:热度、强度、敏感度。同时,后续指标的构建需尽可能使同一层次指标具有独立性,力图静、动态指标兼顾,对舆情进行不间断监测和预警,构建了如表1所述指标体系。
表1 群体性突发事件网络舆情监测预警指标体系
2.2各级指标的含义
热度是大众的关注程度的直接体现,是舆情监测分析的主要指标,也是最常用的指标,属于客观指标。热度包括空间热度和时间热度2个二级指标。其中,空间热度描述舆情在空间维度上的数值及其变化趋势,包括网络扩散程度、网络扩散速度、地理扩散程度、地理扩散速度和地理空间集中度5个三级指标。网络空间代指各大论坛、政府、门户网站等信息交流集中的媒介,地理空间是根据网民转发、评论时的地理定位显示其所处的地域,因此网络扩散程度和速度与地理扩散程度和速度分别从静态和动态的角度描述了舆情在网络空间与地理空间中的情况,侧面的反映了群体性突发事件的态势。而地理空间集中度则是通过分析某社区、街道、城市中参与者占总人数的比重来判断群体性事件爆发的可能性,这往往是研判群体性事件爆发的决定性指标。时间热度包括以下三级指标:一是从某一时间点到现在的关于某一主题的总的信息发布量、点击量和转发量,它们反映热点事件发生到现在这一段时间中总的舆情热度,也是发现热点话题时使用到的一组重要指标;二是当前单位时间内信息发布量、点击量和转发量,它们反映了舆情热度的变化趋势。前者与后者相结合,能够刻画舆情生命周期的走势。
强度是大众对舆情事件情绪反应的激烈程度,是评判舆情事件危机与否的基础,属于主观指标。包括情绪强度、情绪一致度和情绪倾向性三个二级指标。其中,情绪强度反映了大众态度与情绪反应的激(强)烈程度,情绪一致度代表大众态度与情绪反应的一致程度,情绪倾向性则描述了大众态度与情绪反应的方向。根据社会科学的理论和实践得知,大众对舆情事件的态度高度一致,反映激烈,且负面,则往往蕴含了极大的舆情危机,也极易引发群体性事件的发生。
敏感度刻画舆情事件的性质,主要根据舆情主题下的敏感词汇数量对舆情事件进行归类,隐含了引发舆情危机和社会危机的概率,属于主观指标。其二级指标根据涉事民众为达到的目的与利益诉求又划分为一般与特殊两个层面,据此判断应采取的方法和措施强硬程度。实际应用中,根据抽取的敏感词汇与已建立的敏感性词典比较,判断舆情的敏感程度,划分为不敏感、敏感、特别敏感三个层次。
2.3各指数的确定
本文采取经典的层次分析法对各级指标进行打分评价,根据指标的递阶层次结构,通过对20位专家以问卷调查的形式对同级指标进行两两对比,然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序,分别构建各个维度的判断矩阵。计算权重后并做一次性检验,各层判断矩阵对应的CR值均小于0.1,各级指标如表2所示。
表2 层次分析法得出指数
本文在现有研究的基础上,提出了更适合于群体性突发事件的网络舆情监测预警指标体系,有利于提高针对群体性突发事件的预警科学性和准确性。但由于舆情监测本身属于舆情研究的前沿领域,又属于社会科学范畴,所以一些指标难以量化,加之缺少实际舆情事件发展过程中的大量科学统计数据,因此难以进行实际验证;对网络信息的实时分析和挖掘、对非结构化大数据处理分析以及对新型网络词汇理解的复杂性都是研究的难点。下一步,将针对以上困难进行深入研究。
参考文献
[1]曾润喜,徐晓林.网络舆情突发事件预警系统、指标与机制[J].情报杂志,2009,28(11):51-54.
[2]李文杰,化存才,何伟全等.网络舆情信息的综合评价指标体系构建与模糊评判模型[J].情报科学,2015,33(9):93-99.
[3]方洁,龚立群.利息相关者视角下的微博舆情监测指标体系研究[J].情报杂志,2013,32(9):29-33.
[4]陈新杰,呼雨,兰月新.网络舆情监测指标体系构建研究[J].现代情报,2012,32(5):4-7.
[5]戴媛,郝晓伟,郭岩等.我国网络舆情安全评估指标体系的构建研究[J].信息网络安全,2010(4):12-15.
[6]谈国新,方一.突发公共事件网络舆情监测指标体系研究[J].华中师范大学学报(人文社会科学版),2010,49(3):67-70.
作者简介:
覃永震(1991—),男,重庆人,硕士研究生,主要研究方向为武警信息化。
妙全兴(1965—),男,陕西岐山人,教授,主要研究方向为计算机科学与技术。