基于CSSCI的国内舆情应对策略研究可视化分析

文/林育曼 黄佳丹 饶 浩

一、数据来源与研究设计

通过以“舆情”“导控”“引导”“控制”“BBS”“微博”“微信”等多个关键词组为检索主题词，设定时间区间为2000-2017年，数据来源为CSSCI核心数据库，得到文献9264篇，经过人工阅读文献相关内容进行筛选，剔除新闻报道、人物访谈、会议讲话、广告等无关文献和重复文章，最终得到用于分析的有效文章1849篇。

运用文献计量分析和内容分析两种方法相结合展开研究，并借助CiteSpace、Excel等工具对相关数据进行统计及科学知识图谱绘制。首先根据文献时间分布整理揭示舆情应对策略研究的发展阶段特征，然后通过关键词的聚类分析进一步探究研究主题的变化及其趋势。

二、研究数据统计与分析

1．发文量年度分布。文献的时间分布状况研究是了解舆情应对策略领域受关注程度变化的有效方法，为了解舆情应对研究的增长规律，笔者以2000-2017年所得到的1849篇文献为样本数据，对各年份文献总量进行统计（如图1），从文献数量变化情况可知，研究文献的数量虽有波动，但总体呈现上升趋势。

分析图1可发现，2004年前研究文献量每年仅1或3篇，相对较少，且增长速度缓慢。2004年开始文献量开始逐年增长，至2007年达到了11篇。结合互联网的发展，可发现2004年“Web2.0”首次被明确提出，互联网用户的角色定位从原先的读者身份转变成为允许制造网络内容的作者，成为网络舆论的强大主体，推动了网络舆情的迅速发展，舆情应对策略也随之受到关注。2008年开始，文献量上升趋势明显，增长速度加快。分析其社会背景可发现，2008年中国网民数量跃居世界第一，2009年新浪微博在中国实现普及，再加上该阶段北京奥运会、四川汶川大地震等诸多重大事件接连发生的推动，使得网民密切关注新闻时事，网络新闻使用率猛增，仅次于网络音乐，位居第二，推动舆情传播进入高速发展阶段。舆情的社会影响力不断扩大，受到各级政府的重视。自2015年开始，策略研究进入平稳发展阶段，增长趋势放缓，研究文章年增长率在10%以内。

2．关键词共现图谱分析。关键词是概括表示文献主要内容的词语，了解文献的关键词能够协助认识文献的主题内容，科学地观察我国舆情应对研究的发展状态及机制。研究利用CiteSpace工具对关键词进行聚类及共词分析，并生成聚类时间线图谱以展示各聚类之间的关系及聚类中的文献历史跨度，如图2所示。

在时间线视图中，横轴表示时间，时间从左到右逐渐递增；纵轴表示聚类，聚类按照大小从上往下依次排列。同一聚类的节点会依照时间前后顺序分布在同一水平线上。通过各聚类节点数量的比较可以了解到该聚类在研究领域的重要性，同时，利用聚类间连线的情况可以反映出聚类的共现程度。

从图2可见，前6个聚类为主要研究方向。聚类0的标签词为“网络问政”，初现时间在2005年，从2008年开始，该领域每年都会受到学者的研究关注，研究较为持续，节点间的连线较为密集，连线颜色深浅皆有，反映出节点的共现度高，继承性高。该标签的研究方向主要针对突发事件，新媒体舆论爆发及网络问政的应对。

聚类1的标签词为“全媒体”，其初现时间在2005年，2005-2012年关注度持续，2012年之后关注度有所下降，但在近两年又重新受到研究人员的重视。该标签的研究主要结合全媒体时代信息传播特点，对舆情引导途径进行探究。

聚类2的标签词为“网络新闻评论”，初现时间为2003年，该研究内容在2007-2011年期间具有较高的关注度，2011年之后逐渐有所下降，2015年之后关注度有所回升，主要研究方向为意见领袖的作用发挥、网络新闻和危机事件的处理。

例如：假设电动汽车持续行驶时间不超过15小时，则在图3所示模型图中，虚线段AC以及虚线段AF的预期时间为18小时，便对其进行删除。

聚类3的标签词为“媒体微博”，初现时间为2000年，该研究内容时间跨度较大，2006-2009年处于高峰期。

聚类4的标签词为“信息社会”，初现时间在2007年，从2008-2012年，该聚类的节点密集度高，可见，该研究内容在此阶段的辉煌。该聚类的主要研究方向为电子政务的舆情引导、企业危机事件的应对、群体事件的监控预警机制的探究。

聚类5的标签词为“群体性突发事件”，初现时间在2005年，节点分布较为分散，但关注度并没有消失。该聚类的主要研究方向为群体事件相关因素的研究。

3．关键词突现性分析。关键词突现性是指某一段时间内，节点出现频次突然发生巨大的变化，表示关键词在该时间段受到研究人员高度的重视，综合分析突现性关键词及其所在聚类，可揭示研究领域的热点、前沿及趋势。

利用突现性检测，笔者得到突现强度排名前15的关键词，按照突现起始时间进行排序，如图3所示，Strength表示突现强度，Begin表示突现性开始年份，End表示突现性终止年份。

分析图3可知，突现性最高的关键词是“大数据”，突现强度为12.0365，起始突现时间在2015年。大数据时代的来临，使得传播信息大幅度增加，舆情影响力也不断增大，信息爆棚的时代，要求舆情应对技术必须相应地有所改进。因此，研究人员对此重视程度加剧，关键词频次趋多。如刘继等利用统计抽样理论，探究舆情云统计平台构建，在大数据背景下，为舆情应对尝试新方法。张志安等指出，大数据给舆情监测和研究带来了变革，驱动革新网络舆论研究的方法。

其次，“BBS”和“微博”都在一定时间内倍受研究人员关注，但随着微信的出现及影响力的扩大，关注度有所下降，而从社交媒体一词的突现可以看出，各类社交媒体依然是研究的重点内容，但关于社交媒体的研究方式有所改变，出现了媒体融合的研究思想，人民网舆情监测室的刘鹏飞指出，2016年以来，舆情事件不再是单一的媒介传播，而是多媒体的交织传播。

再次，突现关键词“演化博弈”，表明仿真、模拟的建模研究方法逐渐成为舆情应对策略研究的热点。如宋彪等基于博弈论对舆情聚集过程展开分析，通过对舆情疏导进行建模，提出了舆情疏导建议。陈婷等从博弈论视角对舆情事件中政府介入事件时间、力度等因素对事件处理的效果进行探究，并依据仿真实验结果提出了政府舆情应对建议。

表1 舆情应对策略研究高突现关键词聚类分布情况

最后，进一步结合突现性关键词的所在聚类综合分析，结果显示（如表1），聚类4“关于电子政务的舆情引导、企业危机事件的应对、群体事件的监控预警机制的探究”和聚类9“通过实证分析、演化博弈对舆情分析、传播进行探究”包含的突现词居多，且包含的突现词分布时间在近三年内。

三、研究结果讨论

1．研究成果丰硕，迈入平稳发展阶段。通过2000-2017年文献量年度分布情况分析可知，国内舆情应对对策研究经历了萌芽期（2001-2003年），起步阶段期（2004-2007年），高速增长期（2008-2014年），平稳发展期（2015年至今）四个阶段。从2015年开始，研究文章增长速度有所减缓，研究进入平稳发展阶段。目前我国舆情应对策略研究依然不断受到学者关注，研究成果不断累积。随着研究成果的累积，舆情应对取得一定成效，热点事件得到有效疏导，据统计，舆情爆发后，近七成舆情事件有政府机关及时对此作出回应，近六成事件在政府回应后得以平息。

2．研究主题多样，舆情应对策略研究具有多学科交叉的特点。研究发现，舆情应对策略的研究主要集中在突发事件、群体性事件、公共危机的舆情应对、舆情传播模式和预测研究。研究领域的学科包含图书情报与数字图书馆、新闻与传媒、高等教育、行政学与国家行政管理、管理学等多个学科，具有多学科交叉的特点。图书情报与数字图书馆、新闻与传媒占据比例较大，由于这两个学科都与信息的传播相关，因而占比偏高是正常的。至于行政类和管理类，是由于舆情大部分会涉及突发事件及群体事件，因此，从行政和管理学科角度展开研究自然不必多言。教育类和经济管理类的学科分析角度主要与舆情的影响主体有关，涉及校园和企业。

3．大数据引领舆情应对策略研究进入新阶段。从突现关键词的分析和研究趋势的探究可知，现阶段我国舆情应对策略的研究热点为突发群体性事件、电子政务的引导应对，同时大数据的高突现性指明了研究的新兴发展趋势。截至2018年8月，CSSCI期刊有关大数据在舆情方面的应用研究已有20余篇，研究内容包括大数据环境下数据的采集、舆情信息的分析、舆情信息的控制与预测模型以及在电子政务及思政方面的引导。

四、结语

本研究基于CiteSpace可视化工具和Excel统计软件对2000-2017年我国舆情应对策略研究状况展开分析，运用文献计量分析法和内容分析法结合，梳理了舆情应对策略研究的发展过程和研究现状，为今后学者关于舆情的进一步深入研究提供参考价值。