对重大舆情与突发事件舆论引导研究的分析与对策

程新斌

[提要]随着全面深化改革的不断推进，社会矛盾和冲突频发，重大舆情与突发事件所引发的社会效应越来越大。如何应对和引导网络舆情即成为摆在政府面前的一个重要和紧迫的问题。本文围绕重大舆情与突发事件舆论，抽取，解析重大舆情与突发事件舆论信号，对重大舆情与突发事件舆论情境、传播和演变进行全景画像。总结现有关于重大舆情与突发事件舆论的引导策略、态势研判、演变仿真预测以及应急响应，并在理论层面与实践管理调控层面提出了当前研究面临的挑战与发展趋势。本研究为探索舆论事件发生机制与预判分析理论和方法、事件趋势预测方法、模型预警模型与发布技术提供了新的思路。

引言

作为大数据时代的推动力之一，媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境，“全媒体不断发展，信息无处不在，舆论生态、媒体格局、传播方式产生深刻变化”①。全媒体的发展突破时空尺度，给党的意识形态话语权建设带来了机遇和挑战。在全媒体语境下，虚拟和现实的界限愈益模糊，复杂舆论场逐步形成，错误的思想在网络传播和放大，大大增加了舆论引导和内容管理的难度。随着全面深化改革的不断推进，社会矛盾和冲突频发，重大舆情与突发事件所引发的社会效应越来越大。如何应对和引导网络舆情即成为摆在政府面前的一个重要和紧迫的问题[1]。

本文将围绕重大舆情与突发事件舆论，抽取、解析重大舆情与突发事件舆论信号，对重大舆情与突发事件舆论情境、传播和演变进行全景画像，探索舆论事件发生机制与预判分析理论和方法、事件趋势预测方法、模型预警模型与发布技术，从而总结出现有研究面临的困境，提出未来发展趋势，引导决策支持系统的构建，策略优化，对策建议，从而形成舆论引导理论支撑，为政府部门认知、预测、介入、引导突发事件网络舆情提供先导性服务。

一、重大舆情与突发事件舆论引导研究概况

(一)重大舆情与突发事件舆论引导概念和起源

最早给舆情下定义的是天津社会科学院舆情研究所所长王来华。他在《舆情研究概论》中将“舆情”定义为：围绕着中介社会问题的发生和演化，民众对国家管理者产生和持有的社会政治态度。重大舆情是舆情的一个子集[2]。重大舆情是指主体广泛且影响深刻的通过互联网络反映出来的社会群情民意，是大量社会民众围绕社会事件和现象以及问题的演化所产生和持有的总体观点、态度和情绪等。相比一般舆情，重大舆情事件具有如下特征：网民参与度高、参与主体广泛、信息传播迅速、中央传统权威媒体介入、社会影响深远等[3]，并应当是在性质、社会危害程度、影响范围等方面对国家和社会有着深远影响的事件。

对于突发事件的定义，国内外学术界对此没有统一的公认的定义。国外对突发事件的常用指定词有“Emergencies Event”“Unexpected Event”等。但这些词都不能准确、恰当地表述中文语境中突发事件的含义。“Emergencies Event”通常指小规模事件，而“Unexpected Event”则主要强调事件的不可预见性。学术界认为，突发事件一般指在一定范围内突然发生，对公共生命财产安全、社会秩序产生负面影响，重者影响国家利益、甚至世界稳定的公共事件，需要政府立即响应[4]。

舆论引导是对已发生的社会舆论通过各种传播方式进行导向，使其朝着有利于引导者的方向发展[5]。作为一种传播行为，它包括三个主要因素：主体、客体和内容。它利用舆论，使人们的具体观点和行为产生变化，达成特定目标；它贯穿整个舆论的形成和演变过程，拥有不断的、动态的特点[6]。

政府和媒体是舆论引导的两大主力军。媒体是舆论引导的主力军。媒体作为舆情引导的主力军，应当担当起引导舆情的责任，而政府作为领导者，应当监督和引导媒体担当此责任[7]。政府应当妥善、合理的借助媒体力量，有效引导社会舆论方向的发展，以提高公信力作为目标[8]。在当前全媒体环境下，政府应当充分认识到舆论引导的新情况、新问题和新挑战，调整其工作理念和执政方法，提高舆论引导应对能力[9]。

(二)重大舆情与突发事件舆论引导策略的宏观性研究

新闻传播、公共管理、法学和社会学等学科擅长从宏观视角研究舆情引导，并提出宏观层次的具体引导策略。归纳而言，主要分为重大舆情与突发事件舆论引导策略的标准研究、法律层面建设、人才队伍建设、责任认定这四个部分。在标准研究方面，相比传统媒体环境，全媒体环境下的舆情引导标准将大大提高，这不仅是新形势下的舆情热点引导需求，也是技术创新有力推动的结果。何润霖(2016)指出引导策略的具体标准包括全面、及时、准确、实时预警、实时报告等。针对突发事件及重大舆情，政府部门应抢占先机发布信息[10]。李菁等人(2014)指出应建立基于网民心理的舆情研判机制，形成“刚柔并济”的舆情规范机制，坚持以政府疏导为主，媒体导向为补充的舆情引导策略[11]。十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》也强调要坚持党管媒体原则，坚持团结稳定鼓劲、正面宣传为主。法律层面建设方面，舆论引导策略合理性的根本依据是国家政府出台的法律法规，所以在相关网络立法方面的研究十分重要。在国家网络舆情管理立法机构的带领下，加快网络舆情管理法律体系建设，使其发展为“横到边、纵到底”的模式，即全面覆盖，深入基层[12]。一方面应建立健全网络舆情预警防范体系，不断完善立法，另一方面应借助全媒体的形式进行正面信息的宣传和引导，加强政策宣传，提高网民素质[13]。人才队伍建设方面，缪金祥(2016)指出应加强网评队伍建设，加快建立政治可靠、专业熟练的网络点评队伍，积极参与讨论，扩大网络主流声音，增强网络正能量[14]。舆情处置部门应当积极寻找、接触意见领袖，并妥善建立起良好的合作机制，利用“意见领袖”的影响力来协助引导舆论，传播正确的、主导的声音[15]。责任认定方面，依法问责是最直接的舆情热点引导策略，尽管较为强硬，但是效果显著。需要依法问责的包括两类人，一是党政职员，二是普通网民。迟报、谎报、瞒报、漏报或对群体性、突发性事件处置不当，致事态恶化的情况，都应对对应的领导干部依法问责[16]。赵晓璐(2018)根据“权责应对”“横向协作、纵向联动”原则，提出了网络舆情治理部门可采取的舆情热点引导策略[17]。

(三)重大舆情与突发事件舆论态势研判研究

网络舆情研判是对舆情进行价值和趋向判断，是舆情处置的前提[18]。重大舆情和突发事件舆论事前舆情态势研判主要体现在建立基础管控平台、制定舆情预警方案、制定舆情应急预案以及设计构造应急响应体系上。共建管控平台，需要多级政府统一协调，建立完善的管控平台。何润霖(2016)认为，根据情况，我国各省市可以采用一个物理平台和多个虚拟平台的形式，构建一个三级管控平台来实施政府对社会网络舆情热点的控制[10]。制定舆情预警方案方面，王娟(2013)将网络舆情划分为三个等级，并配置不同的舆情响应机制[19]。李鑫(2016)以前馈控制、过程控制和灾后恢复重建为重点领域，强调政府公信力建设和社会网络作用，针对突发事件的周期性特点，有针对性的提出应急管理对策[20]。刘继等人(2019)提出基于复杂网络对网络舆情热点事件进行演化推理，构建网络舆情自动预警系统，能够提升网络舆情态势智能分析水平[21]。制定舆情应急预案应该在舆论引导之前制定。根据网络预警，提前制定对外发布的舆情信息，正确引导舆情[22]。张明红(2016)结合情景分析、案例推理等方法，构建突发事件结构化案例库，研究了情景推演和相似性匹配问题，提出了基于结构化案例系统平台的情景推理模型的框架、结构与流程，为“情景·应对”型突发事件提供了决策模式[23]。设计应急响应体系方面，唐明伟等(2016)从预警和过程中方案推荐的角度，从事面向公共安全的应急快速响应系统建设，综合运用大数据处理方法、知识组织方法和文本挖掘方法研究应急快速响应系统建设，并给出了系统部署的应用对策[24]。张双狮(2019)等人在突发事件和其网络舆情中提取决策要素，构建大数据之下的突发事件网络舆情智能决策支持系统，使得政府部门在事件处置、网络舆情风险评估、预警及有效引导过程中掌握主动权[25]。

(四)重大舆情与突发事件舆论演变仿真预测研究

为了发现重大舆情与突发事件舆论的演变内在的规律和机理，需要以突发事件中的网民群体为中心，关注网络舆情发生和演变过程，综合现实情境和网民群体的认知和行为，进行模拟、仿真，直观地展现其网络行为的动机，以及与舆论热点演变的关系，进一步揭示重大舆情和突发事件舆论的演变规律。

目前，国内外网络舆情演变仿真研究呈现多学科交叉趋势，相关理论包括多智能体(Agent)理论、系统动力学、复杂网络理论等多种理论方法[26]。其中，多智能体理论是社会科学领域的一种主要建模方法，被广泛应用于网络社会群体建模研究中。群体行为仿真(Crowd Simulation)，就是将个体看作智能体，研究人群在各种环境、情节下的运动特征与规律，描述个体、群体与环境三者之间的关系，建立群体运动的仿真模型，并在虚拟环境中逼真地展示群体的运动过程[27]。其目的是揭示人群在某一情境下的行为规律，建立该情境下人群的群体行为模型，从行为和运动两方面描述智能体决策的作用机制[28]。现有人群仿真模型多基于系统动力学、马尔科夫模型、小世界理论、SIS模型等[29]。周鑫(2015)基于多Agent系统(MAS)理论，提出了基于网民“心理-行为”的信息处理模型，对突发事件中网络舆情信息的传播进行建模仿真研究[30]。高庆宁(2016)基于SOAR模型，将网民群体决策行为转换成规则，对政府不同应急措施下微博用户群体行为演变过程进行仿真研究[31]。哈达等(2017)建立基于多智能体理论的模型，结合个体行为规律，自下而上的构建了舆情演化模型，并通过实证研究，模拟具体事件在网络上的传播过程[32]。

吴鹏团队面向突发事件网络舆情演变和应急响应，以网民负面情感测量和引导为牵引，基于群体行为仿真理论方法，开展了深入的研究，提出了谣言信息传播过程中网民个体行为仿真模型[27]、网民沉默因素的元胞自动机舆情演化模型[33]、突发事件网络舆情中网民群体行为演化的Agent模型[34]、突发事件中意见领袖的识别和影响力[35]、基于BDI模型的微博用户负面情感调节模型[36]、突发事件中意见领袖对网民的情感影响模型[37]、基于ACT-R理论模型的微博网民负面情感认知决策模型[38]，基于SOAR模型的网民群体负面情感模型[39]，这些研究成果为本课题的开展提供了坚实的理论研究基础。

(五)重大舆情与突发事件舆论应急响应研究

由于重大舆情和突发事件存在突发性、复杂性、动态性等特点，为了能够及时、有效地处置舆情热点事件，“情景—应对”型应急决策模式逐渐被重视。“情景—应对”模式最早源于二战时期，为了精准打击对手，美国空军提前推测可能情景，并做出不同的方案策略加以应对，随后该模式被广泛应用，尤其是突发事件演化研究。张明红、佘廉(2016)从环境、突发事件和应急管理这三个维度构建了突发事件演化模型[40]。杨志、祁凯(2018)使用“情景—应对”模式并结合天津港爆炸事故，基于演化博弈模型研究突发网络舆论事件中的舆论传播者与引导者群体策略选择的演化过程[41]。这种模式本质上就是将情景分析法应用到突发事件应急决策响应，通过及时、准确地获取已发生的事件情景用于实时决策，从而采取措施控制事态发展。

目前，基于“情景—应对”模式的网络舆情应急响应研究，其成果主要集中在国外突发事件应急响应研究，系统的理论模型生成，主要集中在公共管理学科，关注危机沟通(Crisis Communication)过程中如何采取应急响应措施维护组织形象和信誉，并提出了多种应急响应理论和模型。最具影响力的有Benoit(1997)[42]和Hearit(1996)[43]的形象修复理论(Image Restoration Strategies，IRS)，但其缺陷在于对简单危机应对策略或历史经验的依赖。Coombs在1998年提出“危机情景传播理论”(Situational Crisis Communication Theory，SCCT)，提出组织应在不同危机情境中，构建不同的危机策略来保护其声誉。SCCT包含三个主要部分，分别是危机情境、危机响应策略以及响应系统(Coombs & Coombs，2006)[44]，Coombs通过大量实验，指出了响应策略的三个分类：否认型策略(Denial)、弱化型策略(Diminish)和重建型策略(Rebuild)。

随着新型社交媒体的飞速发展，建立在博客、微博等为代表的社交媒体突发事件和重大舆情应急响应的重要性与日俱增。基于SCCT模型，Yan(2010)研究了新浪微博中的突发事件危机沟通过程，提出了“微博中介的危机调节模型”(Blog-Mediated Crisis Communication Model，BMCC)[45]。Yan将博客中产生的谣言突发事件划分为多个生命周期：谣言产生(Generation)、谣言信任(Belief)、谣言转变(Transmission)和危机修复(Crisis recovery)四个阶段，并将应急响应策略分为了六个大类：基础(Base)、拒绝(Deny)、减小(Diminish)、重建(Rebuild)、加强(Reinforce)和惩罚(Punish)。指出对应急管理者来说，应当以不同的响应策略匹配不同的发展阶段。吴鹏(2018)开创性的结合认知心理学的SOAR模型和BMCC模型进行突发事件网络舆情的应急响应策略的设计和评价[39]。

二、相关研究的发展趋势

通过以上的归纳与评述可知，国内外关于重大舆情与突发事件舆论引导的理论体系与应用研究已经形成一定的研究积累。然而，随着全媒体的迅猛发展以及网络舆情的日益复杂化，重大舆情与突发事件舆论引导的理论体系与应用研究正面临新的挑战，呈现出新的发展趋势。

(一)重大舆情和突发事件舆论引导理论方法面临的主要挑战与发展趋势

全媒体环境下，网络舆情正在经历重大时代转型，愈益呈现出深刻的大数据特征，给重大舆情与突发事件舆论引导研究带来了巨大机遇和挑战，并将从本质上变革重大舆情与突发事件舆论引导的理念和范式，必须融合计算机科学、社会学、情报学、新闻传播学等多个学科，重新认识重大舆情与突发事件舆论引导研究涉及的相关理论、方法、基本内容和基本规律。

国内外学者从理论研究和实证分析等多个角度对重大舆情与突发事件舆论引导进行了深入研究，认为传统单一的监测研判手段已难以适应全媒体环境的重大舆情与突发事件舆论引导研究，作为主导的政府在网络舆情治理上如何抓住时代机遇，了解和掌握重大舆情与突发事件舆论的成因和发展变化规律，迎接全新挑战就成为当前亟须探讨的话题。首先，重大舆情与突发事件舆论演变监测和跟踪需要更加细致准确，具体表现为：重大舆情与突发事件群体行为中的主体(事件、网民、媒体、政府)如何互相影响和制约，重大舆情与突发事件群体行为的构成要素(主体、对象、本体、媒介及过程)如何相互作用和交互；尤为重要的是，如何利用大数据交叉验证优势，细化重大舆情与突发事件舆论演化的阶段划分和作用要素，在基于历史事件的分析统计和解释基础上，实现对重大舆情与突发事件群体行为预测和调控，成为重点和难点问题。其次，全媒体环境下对重大舆情与突发事件舆论引导提出了更高的要求，具体表现在四个方面：舆论监测向舆论发展走势的预测转变；对舆论个案关注向舆论网络整体把控的转变；对舆情数据分析由定性向定量转变；由被动“救火式”的应付处置向主动“防火式”的预警、针对性的把握转变。最后，全媒体环境下重大舆情与突发事件舆论引导需要新理念、新思路、新方法和新技术，具体表现为：一是如何处理和控制日益增多的舆论信息；其次，如何应对大众舆论信息与受众有限的注意力能力之间的不对称，有效缓解或消除“盲人摸象”的现象；三是如何适应和面对话语格局改变的现状。

(二)重大舆情和突发事件舆论研判分析与预警研究面临的主要挑战与发展趋势

在大数据和人工智能快速发展的这一大背景下，如何从海量、碎片化、高维和稀疏的网络舆情数据中有效地挖掘、加工、组织和融合相应的知识，不仅对已有的研究方法、技术体系提出了挑战，而且对与之相应的学科也提出了新要求。在研究方法上，对于从网络舆情数据中挖掘出的不同维度、层面和颗粒度的知识，单一、静态和非关联的组织和融合已经不能满足应对相应舆论事件的要求，需要综合、动态和关联性的对所挖掘出来的知识进行组织和整合。技术体系上，无论是对舆论数据中的实体、实体关系和实体属性的抽取，还是对舆论主题知识的挖掘，已有的线性和非线性模型已经不能适应相应知识挖掘的需求，特别是在全媒体大数据上。这就需要结合知识图谱和多模态机器学习方法，以提高舆论研判分析与预警的精准度、覆盖度和高效性。资源利用上，在已有的研究中，虽然在舆论主题知识抽取与挖掘的过程中，使用了相应的领域知识资源，但利用的深度和广度还需要进一步地提升，尤其是如何把这些资源与舆论知识图谱和机器学习模型有机地结合起来，在价值密度低、量级庞大、爆炸式增长的舆论全媒体大数据中，对重大舆情与突发事件舆论传播进行全景画像，掌握各种苗头性倾向性问题，准确判断其性质、特点、演变趋势，是重大舆情与突发事件舆论研判分析与预警研究未来的发展趋势之一。

(三)重大舆情和突发事件舆论调控策略面临的主要挑战与发展趋势

全媒体环境下，重大舆情与突发事件舆论从生存、发展、演化、爆发到衰退的过程都是以数据的形式存在并发挥作用，舆论调控所面临的主要挑战不仅来自急剧增长的数据规模，而且源于舆论数据产生主体的复杂属性、舆论所反映现实实体社会的事件及深层次矛盾等。从舆论主体来看，舆论制造者不仅掌握了舆论信息传播的规律，而且有计划地规避舆论监控的传统手段，例如通过改变敏感词的表达方式来回避基于文本匹配的监测技术，未来的舆论调控需要加强对舆论主体的研究，研究他们的心理、动机和发布舆论的模式和规律；从近年舆论调控的实践来看，传统“围追堵截”式的舆情调控取得的效果欠佳，本质上是因为没能认识到舆论调控的根本在于解决问题，因此需要提高基于舆情数据解决重大舆情与突发事件舆论调控的核心能力；从技术手段来看，大数据的方法和技术为应对上述挑战提供了新的途径，尤其是基于知识图谱的构建、舆论演变仿真模型的设计可以系统化地应用到舆论产生到调控的各个环节，是重大舆情与突发事件调控的发展趋势。

三、对策建议

(一)充分把握正能量引导需求，实现健全重大舆情和突发事件舆论引导机制的方法创新

全媒体环境下，大数据和人工智能技术的迅猛发展，促使以全媒体大数据为基本资源和主要研究工具的管理决策范式进行创新，重大舆情与突发事件舆论的多源异构数据是典型的大数据，但是缺乏对重大舆情与突发事件舆论“动态精准主动引导”的智力支持。我们到底需要什么程度的监控与研判分析、如何制定预警等级、如何预测重大舆情与突发事件舆论的发展态势，以及如何合理适度地设计引导策略？这一直是政府管理者迫切需要解决的问题。这就需要以“先兆预警+事前预案+事中应对+事后反馈”视角解决重大事件与突发事件舆论“动态精准主动引导”问题，破解全媒体舆论大数据4V特性与大数据技术对接的瓶颈问题，形成针对重大舆情与突发事件研判分析与预警、应急管理和决策支持的一般模型、规则库和基础资源库，为健全重大舆情与突发事件引导机制提供了一系列可参考的研究方法和计算模型，从研究方法体系到计算模型，再到可操作的计算模型、资源库、调控效果评价模型，不仅为政府充分把握正能量引导需求，提供监控、预警、干预网络舆情提供先导性服务，践行习近平总书记的“新网络舆论观”，加快构建融为一体、合而为一的全媒体传播格局，牢牢掌握全媒体时代意识形态话语权，也可以为企业、非政府组织舆论引导提供决策支持。

(二)以富有解释力的舆论知识图谱为重大舆情与突发事件研判分析与预警提供认知坐标

知识图谱能从海量异构的多源数据中抽取、挖掘决策知识，进行知识的组织、交叉和融合，提供知识服务，是政府治理的热点研究方向。目前关于重大舆情与突发事件研判分析与预警研究主要集中在理论层面和技术研发上，缺乏面向实际领域的大数据驱动模型和方法，那么构建以舆论研判分析需求为导向的舆论知识图谱，并将其应用到重大舆情与突发事件研判分析与预警实际问题中，可以提高总体态势感知能力，及时掌握各种苗头性倾向性问题，准确判断其性质、特点、演变趋势，做到“见之于未萌，识之于未发”。这就需要从政府信息资源整合与交互的视角，基于知识图谱构建将舆论全媒体大数据无缝嵌入到重大舆情与突发事件的研判分析与预警中。通过对全媒体舆论大数据的规范重构、交叉融合、语义关联和知识推理，可以促进重大舆情与突发事件舆论知识图谱本体库、知识库和模型库的高精度、多维度、立体化，从而为实现精准、持续和高效地制定和实施重大舆情与突发事件舆论引导策略奠定坚实的数据、信息和知识基础。将全媒体舆论大数据上升为引导策略的“智慧数据”，为重大舆情与突发事件舆论引导提供“人工智能”，进而对于政府全方位地认清重大舆情与突发事件态势，预测重大舆情与突发事件舆论未来演化趋势，进行主动、精准的舆论引导提供决策支持。

四、结论

网络媒体的日益崛起使得政府、媒体以及普通大众都对网络舆论日益关注，网络舆论引导逐渐成为学者们广泛关注的研究热点。随着传播技术和舆论生态深刻变化，对原有媒体格局和管理体制形成冲击，也对加强传播手段建设和创新提出迫切要求。本文总结现有关于重大舆情与突发事件舆论的引导策略、态势研判、演变仿真预测以及应急响应，并在理论层面与实践管理调控层面提出了当前研究面临的挑战与发展趋势。为构建全媒体传播体系，提升舆论引导工作水平，及时把握舆情走向，加强政府网络舆情处置以及舆情引导具有重要的意义。

注释：

①2019年1月25日，中共中央政治局在人民日报社就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习，中共中央总书记习近平主持学习并发表重要讲话。又称“1·25”重要讲话。