基于区间层次分析法的食品安全网络舆情预警评价

高 颖

(1.南开大学周恩来政府管理学院，天津 300350；2.内蒙古民族大学，内蒙古 通辽 028000)

《国家突发公共事件总体应急预案》要求各地区、各部门要针对各种可能发生的突发公共事件，完善预测预警机制，建立预测预警系统，开展风险分析，做到早发现、早报告、早处置。国务院2016年发布的《国家食品安全事故应急预案》明确提出建立监测预警、报告与评估制度。食品安全事件在当今信息化时代的大背景下，具有传播快、扩散快、受众广和影响大等特点，做好食品安全事件的网络舆情预警评价是实时监测网络舆情、分析网络舆情发展趋势和采取有效控制措施的关键之举。

在网络舆情研究方面，开展网络舆情预测研究的成果较多，而对网络舆情评价研究的成果较少，亟待加强。林文声等[1]将BP神经网络智能算法应用到食品网络舆情热度跟踪评价中，构建了食品安全网络舆情评价系统；李喆[2]依据投影寻踪模型开展了网络舆情评价；武慧娟等[3]采用熵权和模糊综合评价结合的方法对网络舆情预警的评价问题进行了研究，但权重的计算采用客观赋权法，没有借鉴专家的宝贵经验；傅昌波等[4]构建了多层次的舆情风险评估指标体系，并且用层次分析法对指标体系中的各个指标权重进行了计算，虽然可以借鉴专家经验，但忽视了专家确定权重过程中的不确定性；杜明英等[5]基于模糊综合评价法对食品安全网络舆情预警评价问题进行了研究，虽然采用熵值法和层次分析法的组合赋权法，但依旧没有考虑专家赋权时的不确定性。在实际的评价过程中，因为专家的知识背景、项目背景和认知差异相差较大，导致了各位专家在判断指标权重时受限于个体局限性所得到的结果往往不是一个固定的数值，而是集中于某个区间范围内。鉴于以往网络舆情预警和网络舆情风险评估问题研究未考虑指标权重的不确定性，以及食品安全事件的重要性，因此，本文将区间数理论和IAHP法应用到食品安全网络舆情预警评价问题中。

1 构建食品安全网络舆情预警评价指标体系和预警等级

开展食品安全网络舆情预警评价的基础和前提是构建科学、合理的食品安全网络舆情预警评价指标体系。影响食品安全网络舆情预警的因素是多方面的，既与舆情关注度、舆情活跃度和舆情热度相关，又与舆情演化程度、媒体态度、媒体热度和媒体扩散度等因素有关，需要构建多维多层次的评价指标体系。林文生等[1]在进行食品安全事件网络舆情的评价系统论文中，构建了三级的食品安全事件网络舆情热度的评价指标体系；李喆[2]在开展网络舆情评价中，将主题强度、主题热度、舆论状态和舆论趋势作为一级指标，构建了二级的网络舆情评价指标体系；武慧娟等[3]以网络舆情主题、网络舆情发布者、网络舆情参与者和网络舆情传播为一级指标，构建了网络舆情预警评价指标体系；傅昌波等[4]以舆情主体、舆情本体和舆情客体为一级指标，构建了三级的舆情风险评估指标体系。综上可知，在网络舆情评价指标体的构建上，各个研究者根据问题的背景以及自己的研究领域构建了有针对性的评价体系。杜明英等[5-8]指出舆情关注度、舆情活跃度、舆情受众和舆情传播是开展食品安全网络舆情预警评价的最重要的4个因素。舆情关注度主要指在一定时期内公众通过不同渠道对食品安全舆情信息的关注情况。舆情活跃度主要指食品安全舆情持续时长以及舆情关注频次。舆情受众主要指食品安全舆情的参与频度、参与者倾向以及影响力。舆情传播主要指在一定时间内通过网络对食品安全网络舆情事件的报道数、转发数、评论数等相关信息总量的变化值和舆情扩散趋势及分布。为了建立合理的食品安全网络舆情预警评价体系，注重主要因素、忽略次要因素，本文从舆情关注度、舆情活跃度、舆情受众和舆情传播4个维度开展食品安全网络舆情预警评价研究，最终构建了食品安全网络舆情预警评价指标3层次体系，如图1所示。

进行食品安全网络舆情预警评价，需要确定食品安全网络舆情预警等级。《国家突发公共事件总体应急预案》根据突发公共事件的危害程度和紧急程度将预警级别划分为四级，分别是特别严重(红色)、严重(橙色)、较重(黄色)和一般(蓝色)。为了适于区间层次分析法进行食品安全网络舆情预警评价，文献[5]已经证实了采用区间数方法对预警等级进行量化是可行的，即预警等级与区间数存在一定的映射关系。本文设定Ⅰ级(特别严重)、Ⅱ级(严重)、Ⅲ级(较重)和Ⅳ级(一般)4个预警等级对应的区间数分别为：[0.75，1.00]、[0.50，0.75]、[0.25，0.50]和[0.00，0.25]。

图1 食品安全网络舆情评价指标体系结构图Figure 1 Food safety network public opinion evaluation index system structure

2 基于IAHP确定评价指标区间数权重

食品安全网络舆情评价模型是复杂和多维度的，现阶段多数评价系统都是根据专家的主观加权法对评价指标的权重进行分析与计算。每位专家的知识背景与对事务的认知理解受到自身局限性与主观性的影响，导致所得的指标权重往往是一个区间数。本文采用IAHP计算食品安全网络可信度警告评价的区间数权重，来克服专家主观性导致的误差。

2.1 区间数和IAHP的基本原理

(1)求出矩阵AL和AU的最大特征值，然后计算向量xL和xU。

(1)

(2)

2.2 权重向量的计算

3 基于IAHP的食品安全网络舆情预警评价模型

运用IAHP理论，计算出食品安全网络舆情预警两级评价定性指标的区间数权重，建立基于层次分析法的食品网络舆情预警评价模型步骤如下：

表1 判断矩阵：一级评价指标的区间数Table 1 Judgment matrix of interval number for primary evaluation index

表2 区间数权重：二级评价指标Table 2 Secondary evaluation indicators of interval weights

(1)尽量范围比较大和细致征求食品安全领域专家的建议，建立该评价模型的指标体系。

(2)运用IAHP理论，建立模型的区间数判断矩阵，并且根据该模型逐一计算评价体系中一、二级的区间数权重。

(3)在主流微博平台利用数据采集软件抓取待评价对象的舆情预警二级指标数据，根据食品安全网络舆情的发展特点，设定抓取数据的周期为30d，每2d作为一个节点抓取1次，每个食品安全事件共有15个采集节点。

(4)对抓取的二级指标数据进行归一化处理。因各二级指标数据分布符合半梯形偏大型分布规律，因此采用半梯形偏大型分布对采集到的二级指标数据进行归一化处理。归一化公式为：

(3)

式中：

x——各指标的数值；

a、b——根据函数分布取值，a≤min，b≥max。

4 评价实例

为验证该网络舆情预警评价模型是否合理有效，现以杜明英等[5]给出的影响恶劣、涉及面较广的“福喜过期肉事件”为例进行网络舆情预警评价对比分析。依据所建立的评价指标体系和评价模型，以2d为一个节点在新浪和百度微博抓取网络舆情数据，篇幅所限，仅以奇数节点为例进行对比分析，得到的二级评价指标数据如表3所示。依据食品安全网络舆情预警评价模型的方法步骤，用式(3)将二级评价指标数据转换为归一化的评价值，数值见表4。

在食品安全网络舆情预警评价模型中，设计了指标聚合公式，利用MATLAB7.1软件编制了区间数指标聚合的程序。假定节点1的4个一级定性评价指标区间分别为[0.81,0.87]，[0.86,0.95]，[0.83,0.97]和[0.78,0.94]，通过程序自动将4个一级指标进一步向上聚合，得到节点1的网络舆情预警区间为[0.82,0.96]。将该区间数评价值与预警等级区间数相比较可知，节点1的网络舆情预警评价结果为Ⅰ级。采用同样的方法，可运算得到节点3～15的区间数评价值分别为[0.82,0.96]、[0.53,0.65]、[0.48,0.58]、[0.12,0.16]、[0.28,0.36]、[0.13,0.19]、[0.12,0.14]和[0.12,0.13]，与预警等级区间数相比较可知，节点3～15的网络舆情预警等级分别为Ⅱ级、Ⅱ级、Ⅳ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅳ级和Ⅳ级。将该模型所得定性评价结论同文献[5]的定性评价结论相比较，二者结论较为一致，进而表明本文所构建的食品安全网络舆情预警评价模型是合理有效的，且比以往的评价方法更加科学合理。

表3 舆情预警二级评价指标数据Table 3 Public opinion early warning index data

表4 舆情预警二级评价指标归一化数据Table 4 Public opinion early warning secondary evaluation index normalization data

5 结论

食品安全网络舆情预警评价是动态掌握食品安全公共事件网络舆情态势、发展趋势和预警等级的关键手段，是政府部门制定相应措施降低影响的主要依据。本文依据区间数理论将《国家突发公共事件总体应急预案》中4级预警等级进行了规范化处理，评价实例结果表明所建立的四维度多层次的食品安全网络舆情预警评价指标体系是科学合理的；采用区间层次分析法计算评价指标的权重，更加符合评价实际，权重值和评价结果更具有合理性；解决了以往网络舆情预警和网络舆情风险评估问题，但未考虑指标权重所带来的评价可信度不够确定的问题。由于突发事件网络舆情预警等级的设定多具有离散性，为了建立合理的食品安全网络舆情预警评价体系，在主要因素的选择上还未统一标准，因此，对本文中所订标准等级的合理性还有待进一步探究。