基于微博的网络舆情信息预警研究

微博，又称微型博客，是一个基于社交网络关系的信息获取、分享和传播的平台。用户以 140 字（含标点字符）为限更新信息，以互联网和关注机制为基础，实现信息的即时发布和快速传播。2009 年8 月，国内门户网站巨头新浪网推出测试版“新浪微博”，中文类微博第一次出现在中国网民的视野中。在此之后，凭借品牌效应和媒体优势，腾讯、网易、搜狐等公司先后推出微博服务；2014 年 3 月，拥有超 1.44 亿月活跃用户的新浪微博更名为“微博”，逐渐发展成为国内活跃度最高的社交媒体。

如今，普通民众从持观望态度到热情参与其中，成为社会监督的重要部分，包括学者、官员、明星等在内的众多用户活跃于微博之上，现在的微博已经是社会政治经济生活的重要反映，话题的广泛度上也有了进一步的延伸。随着我国各领域改革的不断深化，社会转型期社会各阶层利益诉求在互联网不断浮现，微博对网络舆情信息传播和舆情引导效应已经显现。然而到目前为止，对微博舆情传播和預警机制的系统性研究并不多见，本文将用情报学的研究方法，依据前人的总结，分析网络舆情发展的规律，找到网络舆情信息扩散的理论依据，对网络舆情的预警机制进行初步探索。

国内舆情研究主要包括概念界定与辨析、舆情机制、网络舆情检测、预警体系构建等方面。其中对网络舆情的研究起步较晚，众多学者从新闻传播学，社会学，心理学，法学等不同方面进行对网络舆情的产生、发展、控制等方面进行研究，可以分类为：舆情概念的界定和辨析、舆情概念的产生分类和传播机制研究、舆情的预警机制研究等。

就目前国内对互联网环境舆情研究而言，相关文章较多，体现出学科分散的特征。这些文章多是从传播学、社会学的角度对事件表面和影响进行描述，舆情信息的网络传播机理分析多是理论层面上的。分析现实问题，探究其理论根源固然重要，然而在量化层面进行研究同样不容忽视。就当前的研究现状而言，量化研究类的不是很多。众多文献中，很大一部分是从某个行业或某个具体的视角进行论述，这在一定程度上说明了网络舆情研究和应用的领域非常广阔，但也反映出一定的问题，即研究视角不够全面。因此有必要在普遍意义上对网络舆情信息的传播扩散机制进行深入研究，重点在量化分析上做文章，通过模型构建等手段，找出舆情信息扩散的影响因素，为今后网络舆情事件的合理引导提供建设性意见。

本文在理论上完成了微博舆情信息扩散规律及预警模型的研究，实践上，进行了微博舆情事件的验证。本文采用文献研究法、系统研究法、案例研究法等定性和定量的方法对微博舆情进行了系统的研究，下面就对这几种方法进行概述：

（1）文献研究法

对目前国内外网络舆情传播、预警机制进行研究，通过大量查阅文献获取资料，以便全面、客观、准确了解所要研究的问题。

（2）案例研究法

在理论研究的基础上，选取大量社会事件的微博舆情传播，特别是关注度高，参与性强，影响面广的事件进行研究，通过对舆情事件传播过程的分解、剖析，探究微博舆情信息传播的一般规律，并以此增强论证效果。

（3）模型构建法

文字叙述和数据可以用来描述某个事物所处的状态，但并不能揭示事物的内在逻辑，更不具有普遍代表性。模型构建是对事物运动变化过程的概括和抽象，以动态的过程演示事物变化过程最基本的原理。通过对事实的凝练提取，构建模型，进行理论分析，从而对该过程进行精准的量化分析，为对策的提出打下基础。

（4）实证分析法

以模型构建对微博舆情传播机制进行归纳，使影响舆情发展的关键因素得以明确，再通过实证分析，以典型的微博舆情事件对前文研究所得的模型进行验证，验证模型的准确性，为预警机制的建立提供依据。此外，这一过程也完成了归纳与演绎的结合，使本研究的逻辑系统更为严密。

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作者简介

王雨诺（1997-）安徽省合肥市人，女 汉，本科，研究方向：生物医学工程.