基于单值中智集的自媒体网络舆情风险预警模型

韩莉莉，李明远

(1.曲阜师范大学 管理学院，山东 日照 276826；2.俄罗斯 伊尔库茨克国立理工大学)

0 引言

中国互联网网络信息中心(China internet network information center，CNNIC)统计数据表明，截至2021年12月，我国网民规模为10.32 亿，互联网普及率达到73.0%。其中，手机网民人数达10.29亿，手机上网比例为99.7%。微博、微信、短视频等自媒体的发展为大众通过网络发布言论和分享信息提供了平台。自媒体的飞速发展增加了大众参与社会发展、表达个人意愿的机会，各种自媒体平台成为了公共信息集散地。

当前自媒体还处于成长期，相关法律法规主要针对平台的规范和监管。自媒体平台上每个人都可以表达自己想法，而网络自身的隐匿性又给有些自媒体人留下了“随心所欲”的空间，从而使得自媒体信息存在良莠不齐、可信度低等问题[1]。舆情是民意的一种综合反映，涉及公众对社会生活中各个方面的问题尤其是热点问题的公开意见或情绪反应[2]。社会生活的一件小事甚至是谣言等负面信息在自媒体上也可能会引起大量网民共情，如果不及时监测、评估和回应，很快就会形成舆论风波，甚至演变为舆情危机。对于舆情危机对经济生活、政府公信力以及公共管理秩序造成的危害，后期需要消耗大量的生活资源来处理。

网络舆情的研究吸引了很多学者的目光，他们提出了大量的研究舆情指标和舆情监测模型的理论和方法[3-14]。鉴于自媒体自身的特点，自媒体网络平台言论更为自由，偶发性更高，传播更为隐匿，传播速度更为迅速，信息真实性更加不可控，极容易形成大量网络舆情。对大量的网络舆情在初始阶段进行引导和做出预案，要耗费大量的人力、物力和财力。对舆情做好预评估，就变得非常必要。本文在分析自媒体网络舆情信息指标因素的基础上，构建了基于中智集的自媒体网络预警模型。根据舆情信息舆情演化程度提前进行评估，为做好相关舆论早期引导和处理预案提供方法支持。

1 基于中智集的自媒体舆情预警模型构建

由于舆情信息、评价环境以及决策人思维的复杂性和专家认知能力的有限性，专家的决策信息往往表现为模糊而且不完全、不确定、不一致。Zadeh[15]于1965年提出了模糊集理论，借助隶属度函数来描述模糊信息，但是直觉模糊集无法处理现实评价问题中广泛存在的不确定和不一致信息。例如，在投票过程中，30%赞成，20%不赞成，10%弃权，40%中立或者不确定；在一些调查问卷的多项选择中，如选项有正确、错误、不确定。受决策环境以及决策者个人的认知能力等因素的影响，决策者可能在正确和不确定两个选项中犹豫，可能会同时选择两者，最终出现的统计结果中正确的比率为 0.5，错误的比率为 0.4，不确定的比率为0.3。在这种情形下，决策信息就出现了不一致。为了解决现实决策问题中广泛存在的不一致和不确定性信息，Wang和Smarandache等[15-18]基于中智集理论从技术角度提出了一种单值中智集概念，并讨论了其相关运算规则和性质。同模糊集等理论相比，中智集理论增加了独立的不确定性度，是模糊集和直觉模糊集的一种扩展和一般化。在中智集理论中，决策者可以使用隶属度、非隶属度和不确定性度来描述对客观事物的评价，能够更好地表达模糊信息，从而解决实际决策问题。

本文将单值中智集及其相关理论用于自媒体舆情评估系统中，进行相关舆情的预警等级评价，实现舆情预警目的。该模型由以下部分组成：首先，确定相关舆情指标因素；其次，确定舆情预警目标方案；最后，利用基于离平均方案(平均解)距离测度(evaluation based on distance from average solution，EDAS)的方法对各目标方案进行评价排序。

1.1 自媒体网络舆情指标体系构建

通过对现有相关指标体系文献的研究[1，2，7，8，9]，结合自媒体以及自媒体受众的特点，自媒体舆情形成与信息的社会背景和表现形式密切相关，在早期舆情预警处理时必须考虑到这两个属性。结合多属性决策方法的特点以及指标的有效性和实用性要求，本文筛选出舆情社会背景、舆情性质、媒体情绪、舆情传播速度、舆情信息表现形式5个关键指标进行舆情评估，指标集记为C={c1，c2，c3，c4，c5}，建立如图1所示的舆情预警指标体系。

图1 舆情指标体系

1.2 自媒体网络舆情评价目标方案集

根据舆情信息处理需要，本文将舆情等级分为5级，分别为极轻微α1、很轻微α2、一般α3、严重α4、极严重α5，构成舆情预警模型的目标方案集，记为α={α1，α2，α3，α4，α5}。

1.3 单值中智集定义及相关性质

1.3.1 单值中智集的定义及相关运算规则

定义1[16]设X为一对象集，若A={x(TA(x)，IA(x)，FA(x))|x∈X}，则A称为单值中智集。其中TA(x)、IA(x)、FA(x)分别表示隶属度、不确定度和非隶属度，并且TA(x)、IA(x)、FA(x)∈[0，1]，0≤TA(x)+IA(x)+FA(x)≤3。

对于单值中智集中任意一个元素x，我们将其称为“单值中智数”并将其简记为x=(Tx，Ix，Fx)。

定义2[17]若任给中智数xi=(Ti，Ii，Fi)，xj=(Tj，Ij，Fj)，相关运算规则定义如下：

(1)xi⊕xj=(Ti+Tj-TiTj，IiIj，FiFj)

(2)xi⊗xj=(TiTj，Ii+Ij-IiIj，Fi+Fj-FiFj)

(3)λxi=(1-(1-Ti)λ，(Ii)λ，(Fi)λ)，λ>0

(4)(xi)λ=((Ti)λ，1-(1-Ii)λ，1-(1-Fi)λ)，λ>0

上述运算规则同时具备如下性质：

(1)xi⊕xj=xj⊕xi

(2)xi⊗xj=xj⊗xi

(3)λ(xi⊕xj)=λxi⊕λxj，λ>0

(4)(xi⊗xj)λ=(xi)λ⊗(xj)λ，λ>0

(5)(λ1⊕λ2)xi=λ1xi⊕λ2xi，λ1，λ2>0

(6)(xi)(λ1+λ2)=(xi)λ1⊗(xi)λ2，λ1，λ2>0

定义4[18]若任给中智数xi=(Ti，Ii，Fi)、xj=(Tj，Ij，Fj)满足S(xi)≤S(xj)，则xi≤xj。

1.3.2 单值中智集加权集结算子

定义5[19]对任给两个中智数xi和xj，xi和xj的凸组合运算定义如下：

C2(ω1，xi，ω2，xj)=ω1xi⊕ω2xj

(1)

定义6[19]若x1，x2，...，xn是单值中智数，单值中智集加权平均算子(single-valued neutrosophic-set weighted averaging，SVNWA)算子定义如下：

SVNWA(x1，x2，...，xn)=cn{ωk，xk，k=1，2，...，n}

(2)

1.4 基于单值中智集的EDAS舆情预警模型

Keshavarz Ghorabaee[20]针对决策信息为确定值的情况提出了EDAS方法。该方法只需要利用已有方案计算出平均方案，然后计算出每个方案相对于平均方案的正向距离和反向距离，即该方案优于或者低于平均方案的值。基于此思想，提出了单值中智集的环境下的基于加权算子和EDAS算法的舆情预警模型。

1.4.1 基于单值中智集的EDAS决策方法

单值中智集环境下基于EDAS方法的舆情预警模型技术路线如图2所示。

图2 基于EDAS的舆情预警模型技术路线

Step 1 构造评估矩阵R=[rij]m×n。

Step 2 依据以下公式计算平均方案AV=(AV1，AV2，…，AVn}，其中

(3)

Step 3 计算预警模型的正向距离矩阵PDA=(PDAij)m×n和反向距离矩阵NDA=(NDAij)m×n。

(4)

(5)

Step 4 计算舆情等级目标方案αi(i=1，2，…，m)的正向加权距离PDi和反向加权距离NDi。

(6)

Step 5 依据公式(7)计算每个舆情等级目标的综合评价值ASi(i=1，2，…，m)，并按照综合评价值对所有方案进行排序。

(7)

2 算例分析

某部门需要对某一类网络舆情信息的演化结果做预案，邀请相关领域的专家和工作人员对演化结果进行评估。舆情的严重程度等级构成评估目标方案集，分5种等级：极轻微α1、较轻微α2、一般α3、严重α4、极严重α5。评估人员选择舆情等级方案时，主要考虑如下指标因素的影响程度：舆情社会背景c1、舆情性质c2、媒体情绪c3、舆情传播速度c4、舆情信息表现形式c5。不妨设目标因素的权重向量ω=(0.2 0.2 0.2 0.2 0.2)。

针对相应的指标因素的评价值，由评估人员用单值中智数对每个目标方案进行评价。如果专家认为方案αi对于指标cj的肯定程度为 0.4，否定程度为 0.3，不确定程度为 0.2，则专家给出相应的评价值可以通过中智数(0.4，0.2，0.3)进行描述。下面以此问题为算例，给出预警模型的评估过程。

步骤一：某位评估人员给出的中智数评估矩阵，如表1所示。

表1 中智数表述的决策矩阵

步骤二：根据定义2和公式(3)计算出平均方案AV=(AV1，AV2，AV3，AV4，AV5}，其中：

步骤三：根据定义3和公式(4)、公式(5)，计算正向距离矩阵PDA=(PDAij)m×n和反向距离矩阵NDA=(NDAij)m×n，计算结果如表2和表3所示。

表2 正向距离矩阵

表3 反向距离矩阵

步骤四：依据公式(6)计算方案αi(i=1，2，3，4，5)的正向加权距离PDi和反向距离NDi。

PD1=0.000 0，PD2=0.036 6，PD3=0.005 1，PD4=0.057 9，PD5=0.093 4；

ND1=0.358 8，ND2=0.238 8，ND3=0.105 0，ND4=0.023 4，ND5=0.046 2。

步骤五：依据公式(7)计算每个方案的综合评价值ASi(i=1，2，3，4，5)，并按照综合评价值对所有方案排序。

AS1=0.000 0，AS2=0.371 7，AS3=0.380 8，AS4=0.777 2，AS5=0.935 6。

依据EDAS法，方案的优先顺序为α5>α4>α3>α2>α1，因此方案α5是所有舆情分级方案中最合适的。也就是说，此评估人员认为该舆情话题会演化为严重的舆情事件，要慎重处理并及时引导或者回应。

步骤六：决策者综合所有评估人员的评估结果，确定舆情严重程度的等级，采取应对的方案进行相应的处理。

3 结论

本文在分析自媒体舆情特点的基础上，建立了自媒体网络舆情的主要影响指标，并提出了一种基于EDAS方法的单值中智集舆情预警模型。该方法不仅考虑到评估人员评估时的认识和决策环境的复杂性，而且不需要进行大量数据预处理，整个预警等级的计算过程通过程序实现，预警模型简单可行。但是整个预警模型的数据依赖相关评估人员的主观评价，没有充分考虑到舆情系统自身的一些客观数据，所以在今后的研究过程中逐步加强对客观数据的考虑，从而使得预警模型更加完善。另外，考虑到在实际评价过程中，决策者往往会在几个评价术语之间表现出犹豫，拟引入犹豫模糊集概念[21-25]用于刻画此情形，以便更好地对实际情况建模，进而优化决策。