基于三角模糊數的網絡輿情預警指標體系構建

劉 毅

（天津外國語大學國際商學院，天津 300204）

0 引言

所謂網絡輿情，指的就是通過互聯網表達和傳播的各種不同情緒、態度和意見交錯的總和[1]。網絡輿情的產生源自公共事務中所包含的刺激性信息。公共事務從本質來看是社會矛盾的反映，往往都是人們普遍關心的、觸動人們現實利益的、迫切需要完善和解決的社會熱點社會問題等。目前我國正處在轉型期，社會運行機制的轉變、社會組織結構的變化、利益群體的調整，都直接影響到每一個社會成員切身的經濟利益和社會地位；生活節奏加快、下崗失業、貧富差距拉大、社會競爭加劇等社會問題使得一些人的心理結構失衡，緊張、焦慮、困惑、不滿等社會情緒浮動，浮躁心理流行。但是，公眾對現實的種種不滿往往缺乏適當的排解渠道，而互聯網為民眾宣泄情緒和表達態度、意見提供了最佳的渠道，成為一條上情下達、下情上傳的“管道”。然而，那些不利于社會安定團結的消極輿情，往往是群體性突發事件爆發的前兆。如何建立一個網絡輿情指標體系對群體性突發事件進行預警，已成為當前理論研究、政府治理和社會控制等應用領域的熱點問題。

1 基于三角模糊數的研究方法

三角模糊數是指R上的模糊集具有隸屬度函數：

這一三角模糊數表示了“大約b”，“b左右”等模糊概念。

在實施網絡輿情預警評價的過程中，由于指標具有難以量化或不能精確度量的特點，因此適宜使用模糊方法。但采用一般的模糊評價方法，由于選擇“優”、“良”、“中”、“差”等模糊語言對指標進行評價，會使許多有用的信息在計算過程中丟失。因此，本文采用以三角模糊數這種逼近形式來近似地表示模糊語言為基礎的模糊德爾菲法和模糊層次分析法。為了有效地解決了專家小組不確定的語義評價數量化的問題，不僅可以擴大可以利用的信息范圍，增加有效信息量，還可以使計算結果更加貼近實際，提高評價的可靠性和精確性。

1.1 模糊德爾菲法

傳統德爾菲法主要目的是為了取得專家的共識，但執行的過程中有一些問題會發生，如專家的挑選有所偏差、因采用匿名的方式使專家的回答草率且退出率高、為取得共識而忽略不一致的意見、問卷問題模糊不清或過于簡化、缺乏理論基礎等。因此，模糊德爾菲法是加入模糊理論概念，利用語意變量表達每位專家的意見，以獲取更佳的整合結果。

1.2 模糊層次分析法

層次分析法（AHP）是20世紀70年代初由美國著名運籌學家、匹茲堡大學T.L.Saaty教授提出的一種定性分析和定量分析相結合的系統分析方法。而Buckley認為層次分析法在準則評價上，無法適當地呈現評估者的主觀認知與判斷，因而將模糊理論與層級分析法相結合，提出模糊層級分析法，以反映真實環境下決策分析所遭遇的問題[3]。Buckley將層次分析法中成對比較值加以模糊化，以順序尺度取代數字比率來表示兩兩要素間相對重要程度。

2 網絡輿情預警指標的初選

2.1 網絡輿情預警的警源

在社會預警的研究過程中，往往會涉及到社會警情、警源、警兆、警限和警級等若干概念[5]。其中，網絡輿情預警的警源來源于現實社會中公共事務，它是社會矛盾在現實生活中的反映。因此，網絡輿情預警的警源在網絡上的主要表現形式就是涉及某些公共事務或熱點問題的網絡話題，是對現實的網絡表達。

在警源的歸納上，為了避免主觀隨意性，本文梳理了當前社會學、新聞與傳播學、信息管理等相關領域的研究成果。同時注意了其概括性和全面性，避免過于瑣碎，盡量讓刺激輿情產生的每個具體事件都能歸入其中一類，最終形成以下四類警源：

第一類為自然內生警源，即環境污染和環境保護、自然資源和能源問題、流行性疾病傳播。第二類為自然外生警源，即各種不可抗力引起的自然災害。第三類為社會內生警源(1)基本生存保障問題，包括人口問題、婚育問題、糧食與食品安全、個人及家庭收入問題、就業與失業問題、醫療問題、養老問題、住房問題。(2)政治問題，包括立法問題、司法公正問題、民主政治、軍事與國防、各級政府工作績效、外交政策、國家主權與統一、方針路線政策、體制或制度改革、選舉與任命、維護公民權利與義務、民族問題、腐敗問題、恐怖主義活動。(3)經濟問題，包括經濟增長和衰退、進出口貿易及爭端、引進外資及經濟合作、通脹與物價、財政與債務、貨幣與金融、股市漲跌。(4)社會問題，包括三農和新三農、城市新貧困、貧富與地區差距、社會公平與公正、家庭暴力、勞資矛盾、社會治安、刑事犯罪、重大安全事故、社會謠言、群體性事件、上訪事件。（5）思想文化問題，包括宗教問題、道德與倫理問題、信仰與價值觀、教育問題、文化思潮、文體娛樂、科技發展。第四類為社會外生警源，即世界政局變化、全球及區域經濟漲落、區域政治對立及武裝沖突、區域民族及宗教問題、經濟援助與制裁、外來價值觀及文化沖擊。

2.2 網絡輿情預警的警兆

網絡輿情預警中最關鍵的一步是選擇警兆指標。社會警兆是警情在孕育與孳生過程中先行暴露出來的現象，所以警情在發生之前必有征兆可循。

鑒于輿情的產生是一種復雜的社會和心理運動相互作用的結果，在確定警兆指標時，我們堅持主觀指標和客觀指標相結合、可行性和可操作性之上的全面性，即所選取的指標必須可計量，否則只能停留在理論意義上，在實踐中無法實現。為了避免主觀隨意性，我們在參考社會學、新聞與傳播學、信息管理等相關領域的研究成果的基礎上，從以下四類警兆指標入手。

（1）網絡輿情廣度(X1)：①網絡輿情傳播渠道的廣度(X11)，即時通訊軟件、BBS、Blog、微博、貼吧、新聞評論、社交性網絡等；②參與網民的總量(X12)；③網民地理分布狀況(X13)，可通過IP獲取。

（2）網絡輿情熱度(X2)：①事實性主題發布量(X21)，主要指新聞報道類主題，特點是以陳述事實為主，突出表現為主流媒體原創新聞的發布；②評論性主題發布量(X22)，帶有鮮明態度傾向和情緒色彩的評論性主題，包括主流媒體及網民原創性內容；③主題點擊率(X23)；④主題轉載量(X24)，即對原創性主題的轉載，大多是為了表明對轉載內容的支持和贊同；⑤主題評論量(X25)，對所發布的主題進行評論的數量；⑥主題及評論持續時間(X26)，從第一條信息出現到反映該內容的信息逐漸不為人們關注所持續的時間；⑦主題的敏感度(X27)，所發布主題內容是否涉及政治、經濟、社會等領域中的敏感問題。

（3）網絡輿情的態度傾向(X3)：①支持(X31)，對主題包含的觀點表示贊同或支持；②反對(X32)，對主題包含的觀點表示異議或反對（包括以理性的言論表明反對態度或以情緒化的言論表明反對態度）；③中立(X33)，無明確態度指向或認為該觀點對錯參半；④質疑(X34)，對主題包含的觀點提出質疑；⑤無所謂或說不清楚(X35)；⑥對其他網友評論的態度(X36)，例如對贊同意見的支持、對贊同意見的反對、對反對意見的支持、對反對意見的反對等等；⑦其他(X37)，不能歸入以上各類的評論內容歸入此類，例如與此主題毫無關系的純灌水類內容等。

（4）網絡輿情的行為傾向(X4)，即有無導致從心理狀態發展成為實際行動的苗頭性信息，該類信息包括：①慫恿集體上訪活動(X41)；②支持罷工行為(X42)；③號召靜坐、集會、游行、示威等活動(X43)；④煽動宗教和民族沖突(X44)；⑤鼓動暴力性事件(X45)；⑥呼吁集體抵制和不合作行為(X46)。需要注意的是，這類行為傾向應該具有群體性和突發性的特征，對社會穩定造成一定的威脅，應該予以高度關注。

3 網絡輿情預警指標的篩選

網絡輿情預警指標的構建實際上就是對警兆指標的篩選和確認，本文利用基于三角模糊數的模糊德爾菲法對初步提出的評價指標進行分析和篩選。

3.1 專家問卷調查

利用問卷調查搜集專家群體意見，以取得每位專家對初始指標重要性的評估值。每位專家利用語意變量，表達每個初始指標的重要性。課題組向北京、天津、上海、南京等地區的12個高校、科研機構和相關部門機構的專家發放問卷共50份，回收50份，整體有效問卷共計48份，有效回收率為96%。

3.2 問卷的信度和效度檢驗

本研究的信度檢驗采用內在信度檢驗，用Cronbachα系數進行評價，該系數一般要求均不低于0.6。效度分析檢驗一般采用內容效度（表面效度）和結構效度檢驗。內容效度是指設計的題項是否能代表所要測量的內容或主題，通過專家評閱確定，結構效度則使用因子分析法。

筆者使用SPSS 17.0對內在信度和結構效度進行檢驗。分析結果顯示，問卷總體Cronbachα系數在0.620-0.975之間，反應調查結果能夠滿足信度的基本要求。在分析結構效度前，首先進行抽樣適度測定值(KMO)衡量，KMO值為0.914，P＝0.00056(P＜0.001)，表明數據適合進行因子分析。對23個指標進行因子分析，產生4個公共因子，能夠解釋總體方差的71.10%。23個指標的因子負荷在0.49-0.87之間，所有指標在相應因子上的因子負荷均≥0.40，可以認為本問卷具較好的結構效度。通過專家意見征求和反饋，顯示本問卷同時具有較好的內容效度。

3.3 建立三角模糊數

利用模糊德爾菲法整合48位專家的模糊權重評估值，以計算每項初始指標重要性的三角模糊數。以X11“傳播渠道的廣度”的模糊權重評估值為例，其0.9+22×0.7+3×0.5+3×0.3）=0.75，c=0.9。因此，0.75,0.9）。

3.4 指標篩選

利用簡易重心法，將各個初始指標的模糊權重W?k轉成單一值Sk，以網絡輿情熱度中第一個指標“傳播渠道的廣度”為例：Sk=（0.3+0.75+0.9）/3=0.65。本文選取臨界值大于0.6的指標，經過篩選最終得到如表1的指標。

在表1指標篩選的過程中，有一些指標未通過篩選，例如，第二大類中的“主題敏感度”屬于典型的不易計量指標，因為敏感性本身就是相對概念，受時間、事態發展、主觀認識等因素影響較大，所以實際操作性較差，因此未被通過；第三大類中的“對其他網友評論的態度”雖是網絡輿情碰撞的最常見形式，但其基本內容同樣可歸入支持、反對、中立、質疑等幾種基本態度，可以略去。

表1 指標帥選結果

因此，該指標體系的篩選原則是可行性和可操作性之上的全面性，即指標能被較好地予以量化表示，主觀影響因素盡量最小，全面詳盡并不一定具有較強的可操作性。此外，由于輿情是人們對于自身情緒、態度、意見的表達，所以指標體系必須包含對主觀態度傾向進行判斷的指標類別，體現了對主觀變量和客觀變量進行測量的要求。

這一指標體系較適合對當前備受關注的某一的公共事務或熱點問題進行網絡輿情預警。在網絡上則表現為對涉及某一公共事務或熱點問題的網絡話題進行網絡輿情預警，這往往也是現實輿情工作的需求。

4 確定網絡輿情預警指標模糊權重

本文利用基于三角模糊數的模糊層次分析法確定預警指標模糊權重值。在回收的48份問卷中，專家還被要求利用表2的語意變量對四個層面的預警指標的相對重要性進行評估，以用來確定預警指標的模糊權重值。

以四個一級指標為例，根據48位專家對四個一級指標重要程度的評估作出比較矩陣（如表2所示），然后對每個專家分別建立模糊正倒值矩陣：

表2 各評估專家層面間重要程度比較矩陣

為了使計算結果更加準確可靠，我們運用matlab7.0軟件進行編程來計算各級指標的模糊權重以及一致性檢驗和最大特征根計算。在通過一致性檢驗和最大特征根檢驗的前提下，最終得到如下結果。

四個層面的模糊權值：

網絡輿情廣度層面下評估指標的模糊權重值：

網絡輿情熱度層面下評估指標的模糊權重值：

網絡輿情態度傾向層面下評估指標的模糊權重值：

網絡輿情行為傾向層面下評估指標的模糊權重值：

經過以上指標篩選和權重確定等步驟，最終得到圖1所示的網絡輿情預警指標體系。

圖1 網絡輿情預警指標體系

5 結語

本文構建的指標體系是網絡輿情預警研究的基礎，具有以下幾個特點：第一、該指標體系更加適合對針對某一具體公共事務或熱點話題而產生的網絡輿情進行預警時使用；第二、指標的篩選原則是可行性和可操作性之上的全面性，即指標能被較好地予以量化表示，主觀影響因素盡量最小，全面詳盡并不一定具有較強的可操作性；第三，權重不是一成不變的，受到主觀認識、具體事件、實際工作部門需求等諸多因素的制約，因此在實際應用中，指標的權重可以根據具體需求進行重新賦值。此外，該指標體系也具有一定的局限性。由于網絡輿情本身表現形式的多樣性，我們無法完全確定網絡警兆指標體系的全部指標，也不清楚各個指標之間的聯系，使網絡警兆指標體系帶有結構灰性、關系灰性的特征[6]，呈現出一種“部分因素已知，部分因素未知”的情況的適用性[7]。因此，本文所使用的研究方法雖然在指標體系建構方面存在若干優點，但方法的局限性使其很難完全滿足對預警功能的要求。為了解決這一問題，我們在今后的研究中還將以本文得到的指標體系為基礎，運用基于白化函數的多指標灰色評價方法作為構建網絡輿情指標體系后進行網絡輿情預警的評價方法，以完善網絡輿情預警研究，彌補本文在研究方法上的局限性。

[1]劉毅.網絡輿情研究概論[M].天津:天津人民出版社,2007.

[2]Ishikawa A.,Amagasa M,etc.The Max-Min Delphi Method and Fuzzy Delphi Method Via Fuzzy Integration[J].Fuzzy Set and Systems,1993,9(5).

[3]Buckley J.J.Fuzzing Hierarehical Analysis[J].Fuzzy Sets and Systems，1985，(17).

[4]Csutora R.，Buckley J.J.Fuzzing Hierarehical Analysis:the Lamb?da-Max Method[J].Fuzzy Sets and Systems,2001,(120).

[5]閻耀軍.超越危機：社會穩定的量度和社會預警[M].延吉:延邊大學出版社,2003.

[6]鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢:華中科技大學出版社,2002.

[7]鄧聚龍.灰色系統基本方法[M].武漢:華中科技大學出版社,2005.