突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系研究*

程铁军，刘维曼

(南京邮电大学 经济学院，江苏 南京 210023)

一、引 言

近年来，突发事件频繁发生，从重庆公交车坠江事件、长春疫苗事件、四川森林火灾、无锡高架桥坍塌，再到近期的新冠肺炎疫情等，不仅严重影响了公众生命财产安全，而且引发了社会矛盾。突发事件网络舆情是指公众在事故灾难、自然灾害、公共卫生事件等突发事件发生后，借助于电子通信设备，通过微博、微信、论坛等社交网络平台发布的、关于此次事件的各种意见、态度和情绪的信息总和[1]。信息化时代，突发事件会格外引起公众的关注，事件发生后经过网络媒体的报道，网民们带有主观性的表达、虚假信息以及网络谣言在网络平台不断交织，这些都使政府相关部门对舆情的管理和引导难度进一步增大。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，“截至2021年6月，我国网民规模达10.11亿”[2]，网民数量大幅增加，移动互联网与公众联系已非常紧密，微博、微信、论坛等网络平台成为了公众获取信息和传播信息的重要场地。人们之间的交流更加便捷，言论更加自由，信息的传播范围更加广泛，给信息交流带来了极大便利，但也正是因为互联网络的开放性、信息传播的迅速性和网民对事件发表观点的自由性这些特点，所以一旦具有突发性、复杂性特点的突发事件发生，短时间内就会引起网络舆论的大范围传播和进一步演化。这给国家和人们日常生活的和谐稳定带来了很大的挑战，加大了相关部门对网络舆情引导的复杂度和干预难度，给政府相关部门对舆情的引导干预带来了较大困难。因此，对突发事件网络舆情的引导干预做进一步研究至关重要。

二、研究综述

近年来，国内外学者对突发事件网络舆情传播及政府相关部门对其的引导干预展开了大量研究。

(一)舆情传播研究

在舆情传播研究方面，谢耘耕等通过对舆情事件微博热帖的实证研究，发现微博传播中存在影响力不同的关键节点，可通过介入关键节点来引导微博舆情[3]。张敏等基于情感距离构建了舆情传播行为的研究模型，通过实证分析指出公众在突发公共安全事件中，社交舆情传播行为受主观感知、客观环境的影响[4]。李燕凌等应用实例数据，基于系统动力学、SEIR模型的仿真模拟研究发现，政府干预能够有效影响舆情传播的走势，并在此基础上寻求最佳策略以加强政府对舆情的引导[5]。

(二)舆情传播管理措施

对舆情传播管理的研究，已有许多学者得出了舆情引导的理论分析结果。如胡婷婷在对突发事件网络舆情动力演化要素分析的基础上,提出政府作为网络舆情把关人要充分利用网络平台、聚合社会力量、掌握网络舆情主动权，及时进行监测[6]。曾红宇等基于新冠疫情期间网络舆情处置中暴露出的不足，提出从原则、策略、主体方式及内容等五个方面加强引导，秉承“堵”“疏”并行的引导策略，积极发挥主流媒体与自媒体的引导合力[7]。Zhang在分析典型事例的基础上，提出要加强媒体自律，发挥意见领袖在舆情传播中的作用，政府相关部门要进一步完善监督机制，引导网民理性行为[8]。李北伟等提出舆情引导应该组建网络意识形态工作正规军，从信息发布的及时权威、公开透明，提高网络舆情引导的质量水平方面入手[9]。陈强从民族地区舆情出发，分析指出政府在舆情引导方面的缺陷为第一时间内公开内容不够全面，且仅仅依靠政府这一单一主体，提出了舆情引导应考虑健全治理体制机制、信息发布及时准确、实现多元主体治理的建议[10]。廖秀健指出多元主体应该从事前、事中、事后三个不同阶段相互配合治理舆情[11]。李明等从政府回应视角，指出信息发送者的客观性、信息接收者的正面反馈及两者之间的沟通渠道对实现网络善治极为重要[12]。尚红利指出自媒体时代，政府在网络舆情治理方面要注重加强政府与公众的沟通，构建政府与公众网络对话平台，培养理性网民，提高政府网络舆情应对能力，掌握舆情处理主动权[13]。朱四倍指出对突发事件舆情的干预，信息公开应及时透明，让正确、权威的信息及时占据主导地位[14]。

(三)网络舆情引导干预效果的影响因素

对于舆情引导干预效果影响因素有以下实证研究。万克文分析了近年来我国发生的部分网络舆情事件的特点，指出政府干预效果主要影响因素为责任追究、惩处力度、信息发布的准确性和政府的重视程度[15]。刘锐在归纳大量重大舆情危机事件特点的基础上，发现影响政府干预效果的几个重要因素为：新闻发布的充分性、真实性，是否有国家部委干预，且舆情事件本身、舆情传播过程以及政府舆情应对的相关变量都会影响舆情的干预效果[16]。刘泾从创新治理理念出发，指出政府回应、舆情监测技术及政府问责是影响政府部门舆情治理能力提升的主要因素[17]。郑万军基于两个实际案例，分析了政府引导舆情的成败因素，指出政府对网络舆情引导成功与否的关键是政府对舆情引导的重视程度、新闻发布的机制、查处和惩戒网络谣言等[18]。

(四)网络舆情指标体系构建

学者们针对突发事件网络舆情构建了一些评估指标体系，但主要集中于网络舆情安全、网络舆情风险、网络舆情监测预警评估等方面。如兰月新基于舆情的演变规律，从五个维度构建了网络信息安全评估指标体系[19]。张鹏等在研究网络舆情预警指标的基础上，构建了网络谣言危机预警指标体系[20]。张玉亮在对突发事件网络舆情风险发生周期分析的基础上，从三个维度构建了共计21个指标的舆情风险评估指标体系[21]。邢云菲等从舆情传播特征角度出发，构建了负面网络舆情监测指标体系[22]。兰月新等在研究舆情演化规律的基础上，构建了舆情反应力、引导力、控制力三个维度的地方政府应对网络舆情危机预警评估指标体系[23]。杨小溪等基于信息生态理论的舆情演化分析，构建了网络舆情预警指标体系[24]。总的来说，在指标体系构建方面，学界缺乏对网络舆情引导干预效果评估的研究，故对突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系展开研究具有一定的必要性。

(五)研究评述

综上所述，在突发事件发生后的舆情传播过程中，政府对网络舆情进行积极引导干预极为重要，可以降低网络舆情的热度、稳定民众情绪。学者们对政府相关部门提出的政策建议包括：政府应提高对舆情的应对管理能力，作为权威信息发布者应保证所发布信息的质量，培养网民的良好素养，积极引导网民情绪，做好网络谣言治理及事件责任人处置等工作。本文在探讨突发事件网络舆情的引导干预效果影响要素的基础上，构建了突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系，为政府相关部门对突发事件网络舆情引导干预提供参考，为舆情传播管理的引导干预决策提供依据。

三、突发事件网络舆情引导干预效果的影响要素分析

突发事件网络舆情的信息量较大，传播速度相对较快，通常会对公众的生活及心理状况等造成比较大的影响，而且涉及范围较广，讨论度较高，舆情信息内容的传播易往负向发展。政府相关部门能否进行有效的引导干预关系着此次舆情的走向，也关系着社会公众现实生活的稳定和谐以及政府公信力的提升。从不同方面入手对政府引导干预效果影响要素进行分析是解决问题的第一步。

以“无锡高架桥坍塌事件”为例，事件发生于2019年10月10日晚上6点10分左右，江苏省无锡市312国道K135处锡港路高架桥发生坍塌，致使三人死亡两人受伤，事件发生后近3个小时官方发布信息，但是媒体发布时间早于官方。如新闻媒体官方微博“中国之声”于当晚7点45分即事故发生后1.5个小时就已发布微博信息。在公众对此次事件信息密切关注的时候，认证为无锡市人民政府新闻办公室官方微博的“无锡发布”在当晚更新了与此次事件毫无关系的房地产利率和非全日制研究生就业遭到歧视的消息，这引起了民众的不满，公众质疑官博避重就轻、模糊焦点。事件发生后，有记者连线政府相关部门负责人，但电话持续无人接听。围绕高架桥坍塌事故的谣言遍布，众说纷纭。10月12日，“无锡发布”才通报了此次事故并辟谣，一定程度上缓解了舆论危机。再以“国际关注的突发公共卫生事件”新冠肺炎疫情为例。2019年12月8日疫情发生，至2020年1月11日才出现针对新冠病毒的官方解答，官方信息33天的空白使得网络上的质疑声连绵不绝，网络谣言频发，人心恐慌。官方信息发布准确且不滞后是避免舆情持续发酵的关键。在新冠肺炎疫情期间，公众对疫情发生原因、病毒治疗药物以及如何进行有效防护等方面较为关注，而这几个方面网络信息层出不穷，如疫情初期社交网络平台到处充斥着疫情如何发生以及如何在武汉传播开来的信息，令人难辨真伪；武汉封城之后，各种网络谣言呈爆发趋势。更有不法分子趁机煽动网民情绪，将矛头指向疫情防控人员。公众作为监督者，时刻关注着政府相关部门对相关责任人员的奖惩，“武汉红十字会事件”一度引发了舆论狂潮。公众既是网络谣言的传播者，也是网络谣言的接收者，疫情中公众积累了质疑、愤怒、失望、感动等各种情绪，极易被带有负面情感取向的言论所带动[25]。基于典型案例分析和已有研究成果，本文将政府引导干预效果影响要素分为信息发布效果、网络谣言控制效果、事件处置效果和网民引导效果。

第一，信息发布效果。政府相关部门作为突发事件网络舆情引导干预的关键主体和权威信息发布主体，对相关信息发布的主动性以及发布新闻的及时、准确性等都影响着网民对事件的看法。通常政府相关权威发布者主动及时准确地发布突发事件的相关信息，在一定程度上代表了政府部门对此突发事件的态度以及重视程度，可增加网民好感度；反之，若网民对此突发事件的因果了解程度较低，则容易滋生网络谣言。

第二，网络谣言控制效果。在突发事件发生后，混淆视听的网络谣言总是会在网络空间乘虚而入。突发事件网络舆情的复杂度高、热度大，传播更为迅速，如果网络谣言得不到及时有效的控制和处理，民众就容易产生恐慌情绪，影响社会的和谐稳定。及时查处、避免其大规模流行，对政府引导网络舆情至关重要。

第三，事件处置效果。对突发事件的处置之所以是政府相关部门对突发事件网络舆情引导干预管理中极为重要的一环，是因为在突发事件发生后，公众时刻关心着政府对突发事件的处理情况。公众关注事件的解决程度，也关注对相关责任人的惩处力度以及处置的公平合理性。只有公平合理的处置才能显示政府的公正，才能赢得民心，提升政府的公信力。

第四，网民引导效果。在网络舆情传播过程中，广大网民通过对与此次突发事件有关的内容进行评论、转发等来发表自己的意见、看法和态度，在此过程中，舆情干预难度大大增加。政府相关部门对于网民情绪的疏导不容小觑，对网民引导的效果一定程度上决定着网络舆情的走向。

四、突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系构建

(一)指标体系构建原则

为充分体现突发事件网络舆情引导干预效果，评估指标体系的构建需要遵循以下几个原则。

第一，科学性。对于指标的选取要有科学依据，最大限度地避免人为因素的影响，保证选取指标的客观性。

第二，相关性。评估指标体系的构建要能反映网络舆情引导干预效果的具体情况，定量或定性指标的高低要能够反映出舆情引导干预的效果水平。

第三，系统性。构建的指标体系要反映被评估对象的综合情况，各指标之间要有一定的内在关系，使其成为一个完整、有机、全面的整体。

第四，层次性。由于评估舆情引导干预效果所涉及的影响因素多而复杂，要准确、全面地反映出各方面的影响状况，评估指标体系在结构上要有层次性。

第五，可操作性。构建的评估指标体系要可用于评估突发事件网络舆情引导干预的效果，能够采集到相关数据。

(二)指标体系构建

基于对突发事件舆情引导干预效果的影响要素分析，坚持指标构建原则，结合已有研究成果，从信息发布效果、网络谣言控制效果、事件处置效果、网民引导效果四个维度对突发事件网络舆情引导干预效果进行评估。本文构建了突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系，具体内容如表1所示。

表1 突发事件网络舆情引导干预效果评估指标

(三)指标含义

突发事件网络舆情引导干预效果评估指标有定性指标和定量指标两种。

1.信息发布效果

第一，新闻发布的次数(定量指标)。在突发事件网络舆情发生后信息发布主体所发布信息的数量，即在一定统计时期内官方媒体发布突发事件相关信息的总次数。第二，新闻发布的主动性(定性指标)。信息发布主体组织召开新闻发布的积极主动程度。第三，新闻发布的及时性(定量指标)。事件发生之初至信息发布主体发布相关信息的间隔时间。第四，新闻发布的准确性(定性指标)。信息发布主体发布突发事件信息的准确程度，所发布的事件相关信息是否有遗漏和偏差。第五，新闻发布的透明性(定性指标)。信息发布的公开透明程度，所发布的事件相关信息是否对事件真实信息有所隐瞒。

2.网络谣言控制效果

第一，网络谣言的搜索数量(定量指标)。网民在舆情事件发生后对网络谣言的搜索量，即在一定统计时期内网民对于网络谣言的搜索总次数。第二，网络谣言的转发数量(定量指标)。网民在一定统计时期内对该舆情事件中产生的网络谣言的总转发量。第三，网络谣言澄清的及时性(定量指标)。网络谣言散播之初至澄清所间隔的时间。第四，网络谣言查禁的及时性(定量指标)。网络谣言散播之初至对网络谣言的删帖封禁所间隔的时间。

3.事件处置效果

第一，事件的解决程度(定性指标)。政府相关部门对事件的处理结果。第二，事件的责任追究程度(定性指标)。政府相关部门对事件责任到人的处置结果。第三，事件的惩处力度(定性指标)。对相关责任人惩戒的程度。第四，事件处置的公平程度(定性指标)。对事件的处理公平程度。

4.网民引导效果

第一，意见领袖发帖量(定量指标)。一定统计时期内，网络平台中意见领袖对舆情事件的参与程度，发帖的数量。第二，网民转发数量(定量指标)。网民在一定统计时期内对舆情事件相关信息的转发量。第三，网民积极情绪信息量(定量指标)。一定统计时期内，网民在网络平台讨论中对舆情事件所表现出的正面情绪，可通过正向评论数量得出。第四，网民对相关事件处置的满意度(定性指标)。网民对政府相关部门处理舆情事件的满意程度。

五、指标权重的确定

(一)权重确定方法

本文运用层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)对突发事件网络舆情引导干预效果评估指标的权重进行确定，目的是将权重的确定转化为总评估目标，将问题分解为不同的因素，形成一个多层次的分析结构模型，从而使得所研究的问题归纳为最低层指标相对于最高层评估目标的相对权重的确定[26]。运用层次分析法可将需要研究的复杂问题简单化，且使其结构清晰明了。

具体步骤如下：

第一，构造判断矩阵。根据上文基于评估目标构建的指标体系，采用专家咨询法对准则层、指标层因素进行比较，以专家评分确定其重要程度，再按照相同因素的评分结果平均计算每个因素的最终评分结果，构造准则层元素相对于目标层的判断矩阵A和指标层元素相对应各个准则的判断矩阵C1，C2，…，Cd。评分可基于1-9比较标度方法，具体标度如表2所示。

表2 1-9标度方法

第二，计算准则层相对于目标层的权重。先计算准则层元素相对于目标判断矩阵A的最大特征值λmax，将对应的归一化特征向量设为W(1)。然后再进行一致性检验，当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性可以接受；当C.R.≥0.1时，需要对判断矩阵作适当修正。其中，一致性比率和一致性指标分别定义为

(1)

(2)

(2)式中：n为准则层元素对于目标的判断矩阵的阶数；R.I.是为衡量C.I.的大小而引入的随机一致性指标，若随机构造1 000个成对判断矩阵，则R.I.表示为

(3)

R.I.对应数值如表3所示。

表3 R.I.数值表

若一致性检验通过，则得到准则相对权重向量W(1)=(a1,a2,…,an)T。

第三，计算单一准则下的指标相对权重。先计算判断矩阵C1，C2，…，Cd相应的最大特征值λi(i=1,2,…,d)，对应归一化特征向量设为Wi(2)及一致性比率C.R.i，若一致性检验通过，则得到单一准则下指标相对权重Wi(2)=(ci1,ci2,…,cim)，m表示单一准则下指标的个数。

第四，计算各指标元素对于总目标的相对权重。需要计算组合权重。前面三步确定了各层次元素的权重，假设目标层包含n个元素，其对应权值分别为a1,a2,…,an，指标层对应于第i个元素下的子元素有m个，相对应的权值表示为ci1,ci2,…,cim，则指标层子元素相对总目标层的组合权重可计算为：ωij=ai*cij,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m。最后进行组合一致性检验。如果对应指标层子元素对于第i个元素计算的一致性指标为C.I.i，相应的平均随机一致性指标为R.I.i，此时组合一致性比率为

(4)

(二)指标权重计算

本文构建的突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系分为目标层、准则层和指标层。采取专家评分法，邀请经验丰富的舆情研究人员参考1-9比较标度方法对准则和指标进行评分，将其进行平均得以构造准则层的各个准则关于目标层的判断矩阵A，以及单一准则下的指标层因素之间对比的4个判断矩阵C1，C2，C3，C4。由权重确定方法中计算步骤结合R软件计算其最大特征值、最大特征值所对应的特征向量、一致性比率及一致性指标。

信息发布效果(B1)、网络谣言控制效果(B2)、事件处置效果(B3)、网民引导效果(B4)的关于目标层的判断矩阵A及其最大特征值所对应的归一化特征向量W(1)如表4所示。判断矩阵A对应的C.R.=0.067 8，小于0.1，一致性检验通过，判断矩阵A可以接受，则将最大特征值所对应的归一化特征向量作为权重向量：W(1)=(0.256 4,0.214 4,0.287 1,0.242 2)T。

表4 判断矩阵A和权重向量

同理，单一准则下的指标层因素之间对比的4个判断矩阵C1，C2，C3，C4所对应的最大特征根、一致性指标以及一致性比率计算结果如表5所示。

表5 指标层判断矩阵计算结果

由表5可知C.R.1，C.R.2，C.R.3，C.R.4均小于0.1，通过一致性检验，则可以将它们最大特征值所对应的归一化特征向量作为权重向量，其中：W1(2)=(0.413 6,0.286 5,0.183 9,0.073 2,0.042 8)T，W2(2)=(0.492 6,0.102 5,0.264 1,0.140 8)T，W3(2)=(0.547 9,0.253 4,0.148 0,0.050 6)T，W4(2)=(0.415 5,0.107 4,0.315 1,0.162 0)T。

再根据计算组合权重的方法得到指标层各指标的组合权重如表6所示。

表6 指标层各指标权重

进行组合一致性检验得到C.R.组值为0.057 5，小于0.1，故可将所得指标组合权向量作为指标权重。

(三)结果分析

由上述结果可知，准则层中所赋权重最大的是事件处置效果(B3)，接着依次是信息发布效果(B1)和网民引导效果(B4)、网络谣言控制效果(B2)。在17个指标中，权重赋予最高的几个指标依次为事件的解决程度B31(0.157 3)，新闻发布的次数B11(0.106 0)，网络谣言搜索数量B21(0.105 6)，意见领袖发帖量B41(0.100 6)，网民积极情绪信息量B43(0.076 3)。可以看出，在突发事件网络舆情引导干预中，政府相关部门对事件的解决程度对舆情走向有较大的影响。群众的眼睛是雪亮的，公众之所以对政府相关部门就事件的最终处理结果包括对责任相关人员的惩戒密切关注，是因为公众期待政府能够对此次事件给出一个满意的答复。事件发生后，网络空间的谣言会勾起网民的好奇心，政府相关部门需要积极采取措施进行管理，防止谣言进一步传播扩散。意见领袖发表的言论往往能影响一部分网民的看法，故培养意见领袖的正确价值观也非常重要，应使其做到关键时刻不信谣不传谣，有大V用户的自觉。政府相关部门也要积极提升自身的应对能力，培养理智网民。新闻发布次数对舆情引导干预效果影响也非常大，政府相关部门作为权威信息发布者要注重及时准确地发布新闻以满足公众的信息需求，便于公众及时了解事件真相，减少网络谣言，避免因权威信息不足而引起舆情衍生事件。

六、结 语

为防止突发事件网络舆情负向传播，对舆情的正确引导干预是政府工作中极为重要的一环。本文基于文献调研和具体事件的分析，在信息发布效果、网络谣言控制效果、事件处置效果、网民引导效果四个角度下设定了17个二级指标，构建了突发事件网络舆情引导干预效果评估指标体系，采用层次分析法确定了各指标权重。在突发事件发生后，政府相关部门需要及时进行网络舆情引导，尤其对相关事件的解决程度、新闻发布的次数、网络谣言搜索数量、意见领袖发帖量方面应予以高度重视。科学可行的评估指标体系可以为政府相关部门对突发事件网络舆情的引导干预提供依据，为进一步的评估模型研究奠定基础。构建指标体系是突发事件网络舆情引导干预效果评估研究的第一步，接下来的工作是爬取搜集大量有效的网络数据，采用科学统计方法和模型将其应用到具体突发事件网络舆情的效果评估中，根据实际操作结果再对评估指标进行不断改进和完善。