文丨劉曉勤 孫新翔 鄭 齊
(中央財經大學,北京海淀 102206)
高校輿情的研判與應對對于掌握大學生思想態勢、進行思想政治教育、預防群體性事件形成、營造和諧文化等方面均具有十分重要的意義,之前許多文獻對其重要性都有過充分闡釋,筆者在此便不再贅述。為什么選擇人人網,而不是其他網絡媒介,對高校輿情態勢進行研判,較其他媒介之比較優勢性何在;如何建立一套量化的指標系統,在通過手動瀏覽獲或抓取工具捕獲數據之后,研判輿情的目前狀態及發展趨勢;在社交網絡大行高校的傳媒格局下,如何將傳播學學理知識、社交網絡的功能應用與思想政治引導有機結合,應對高校網絡輿情的產生與演化。以上三個問題是本文闡述的重點。
一般認為,社交網絡中人際關系連結的理論依據是哈佛大學的心理學教授Stanley Milgram所創立的六度分隔理論:“你和任何一個陌生人之間所間隔的人不會超過六個, 也就是說最多通過六個人你就能夠認識任何一個陌生人。”但在實際使用過程中我們可以發現,SNS網站,如人人網,用戶間好友關系的連結,所倚借的依據并不是“六度空間”理論,而是人人網對受眾的學校信息相一致時的自動提示匹配,或受眾本人對熟知校友的網絡檢索。在大學生群體中,社交網絡中人際關系的達成并不是通過人際間復雜的遷躍,而只是簡單地透過真實的校友關系而結成基本圈層,“六度空間”的效用層次基本是“一度空間”,甚至是“零度空間”。圈層之間因經驗交集而形成溝通的交集,溝通的交集為輿情的形成提供了話題與傳播可能,這一點是我們闡釋可通過人人網分析高校輿情的基本緣由,可以說,之前關于SNS方面的論述均未對此一點進行厘清與闡釋。
用戶可通過發布狀態、日志、照片、視頻等,將現實中的話題在網絡上進行遷躍并促成話題的快速傳播,最后再次反映到現實生活中。那么,為什么選擇人人網,而不是博客、微博、BBS等媒介進行媒介的研判與引導,其原因在于,相對于BBS具有較強的議程設置功能,SNS為輿情的形成與發酵提供了一個更自由的環境,青年人更加青睞選擇;相對于微博,SNS在同樣具有碎片化的表述優勢的同時,媒介展現更加多元豐富;相對于博客,其社交性更強、更新速率更快。
在大學生群體用以溝通交流的網絡行為中,社交網絡的普及率高達86.4%,遠高于BBS(60.4%)、微博客(32.9%)。國內主要SNS網站用戶填寫的真實頭像率、真實居住地率高達91.3%與94.2%,加之SNS網站的實名注冊,可見SNS的社交關系是具有真實性的。在SNS網站的主要功能中,群組、日志、相冊的使用率分別為87.2%、78.7%、66.2%,均為輿情的產生發酵提供了內容載體。
在中國的社交網站中,人人網在其中可謂獨占鰲頭,其最常使用率高達30.8%,遠高于第二名QQ校友錄(20.9%)、第三名開心網(17.0%)。在人人網所有用戶中,16—30歲的受眾占據了91.9%的比重,可謂是名符其實的青年人輿論場。有50%的用戶每天都會登陸,有20%的用戶周均發布信息21條以上,有85%的用戶同意“開朗、愿意跟別人分享交流”的使用習慣描述。因此,選擇人人網作為大學生群體的輿情進行分析,是具有現實可行性的。
大學偏重于相對封閉的社區環境,因此大學生接觸最多的媒介,不是廣播電視報紙雜志等傳統媒體,更多的是網絡媒體,而在接觸的網絡媒體當中,又不是網絡媒體中較為傳統的門戶型網站,而是網絡化的社交媒體。那么在輿論價值取向與傳播語境風格上相較之前渠道就會出現不同。此意在說明社會話題輿情沒有傳統媒體性質的把關,在校園內易發生偏頗發酵。
由于同校的共同生活而產生共同的經驗交集,加之大學生群體活躍的媒介表達行為與強烈的媒介表達欲望,因而容易對校園內的話題而闡發探討與語意延伸,因此,除之前所提及的社會話題輿情,校園話題輿情更易在學校內部產發并迅速擴展。
(1)模型假設,輿情監測者可獲得某一時間點以前被監測群體的每條動態,包括狀態、日志、照片、視頻、轉發、分享等。
(2)輿情監測者預先設定若干個欲進行監測的討論話題。這些話題可以是由人工設定的熱點話題,也可以是由搜索引擎自動統計生成的搜索熱詞。
(3)非被監測群體的動態被全部屏蔽,不予顯示。
i 代表第i類動態,需滿足以下條件:1≤i≤n且n∈N+;
t 代表截至t時刻;
Ai(t)(i=1..n) 代表t時刻顯示在輿情監測者主頁新鮮事中的第i類動態的總數量;
Ti(t)(i=1..n) 代表t時刻關于某一話題的第i類動態的數量;
Ci(t)(i=1..n) 代表t時刻關于該話題的第i類動態的相關比率,即:

ai代表第i類動態的影響力權重系數,需滿足以下條件:
i數的詳細含義與確定方法請見后文。
Sij(i=1..n,j=1..Ti(t)) 代表t時刻關于該話題的第i類動態的轉發(評論、分享)量;
Isub(t) 主觀關注度函數,代表t時刻該話題的主觀關注度指數,即:

注:在一般情況下,對于任意給定的t,顯然有:0 Iobj(t) 客觀關注度函數,代表t時刻該話題的客觀關注度指數,即: (1)影響力權重系數的含義 本模型中影響力權重系數代表的是每條第i類動態對人人網上看到這條動態的用戶所造成影響的大小。 (2)影響力權重系數的確定 我們通過對一個年齡分布在18至22歲的200人的人人網用戶樣本進行隨機抽樣調查,得到了一組參考值,這組參考值可較好的反映人人網用戶這個群體的偏好情況,因而使通過本模型計算得到的結果具有較高的可信度。我們共計發出問卷200份,回收有效問卷186份。以下為隨機抽樣調查統計結果: ai 動態類別 最大值 最小值 均值a1 狀態 0.3 0.05 0.11 a2 日志 0.5 0.1 0.23 a3 圖片、視頻 0.8 0.5 0.66 需要指出的是,若要將本模型用于其他場合,應先對新的目標用戶群體重新進行隨機抽樣調查,得到一組新的值后再將其他數據輸入模型進行計算。 通過對截至2012年2月29日(即t0)人人網上一些熱點討論話題的測算,我們可以相對的設置以下五個等級: 輿情等級 主觀關注度指數 客觀關注度指數一級 0.011≤Isub(t0)<0.04870.1≤Iobj(t0)<0.84二級 0.0487≤Isub(t0)<0.08640.84≤Iobj(t0)<2.16三級 0.0864≤Isub(t0)<0.20422.16≤Iobj(t0)<6.08四級 0.2042≤Isub(t0)<0.3226.08≤Iobj(t0)<13.2五級 Isub(t0)≥0.322 Iobj(t0)≥13.2 等級越高代表該話題的關注度越大、影響力越強。 (1)模型假設 同“輿情等級評定模型”。 (2)模型內容 本模型在“輿情等級評定模型”的基礎之上增加以下內容: Ri(t)(i=1..n) t時刻關于該話題的第i類動態的一階邊際量,即: Di(t)(i=1..n) t時刻關于該話題的第i類動態的二階邊際量,即: 發展等級設置 通常情況下對于某一t0時刻,輿情的發展可以分為以下四個階段: 發展階段 一階邊際量 二階邊際量事件發生影響快速擴大 Ri(t0)>0 Di(t0)>0事件討論及影響達到巔峰 Ri(t0)>0 Di(t0)<0事件討論熱潮逐漸退去 Ri(t0)<0 Di(t0)<0事件逐漸淡出視線 Ri(t0)<0 Di(t0)>0 通過判斷Ri(t0)與Di(t0)的符號即可對事件發生、發展階段以及未來趨勢進行預測。 對輿情的準確把握與研判是做出應對行動的基本前提,第一“研判”意為將輿情的已發程度與預期趨向交互聯合,對其整體態勢進行綜合評估。雖就其趨勢來講,無非漸強抑或漸弱兩種可能,但由于已發程度不同,演變的速度與加速度又有差別,則態勢可有多重組合。因而可將其設立劃分若干等預警等級,針對不同等級采取相應強度措施。第二“研判”意為研判輿情是否已延伸至線下,演變為現實群體性事件或存有演變為群體性事件的可能。如有可能,則采取應急措施,干預輿情繼續向線下行動演化;如已演變為現實群體性事件,則應聯合學校各級相關職能部門,阻止群體性事件規模進一步擴大,形成難挽之勢。 在現實生活中,高校學生中存在著“校園明星”,社交網絡同一高校的用戶中,也存在著明星般的“輿論領袖”,他們或有著較有影響力的話語權,或有著多泛的好友數量,對于輿情的發展有著相當的影響力,管理部門可重點把握高校學生干部與高校輿論領袖重疊的部分,鼓勵其正確地引領輿論趨向。與此同時,高校的權威部門的話語權亦至關重要,在危機輿情發生之時,及時釋疑澄清,因此,有關部門注冊人人網官方賬號,日常經營與危機應急均有較強的傳播效用。 高校之所以將學生輿情的監管與引導放置在一個至關重要的位置,一方面由于對大學生的思想引領一直處于青年教育的重要地位,一方面則存慮由于高校封閉環境與學生情緒沖動,煽動性言論與危害性輿情使負面情緒交叉感染,最終導致危害性的群體性事件。一旦存有發生的可能,則必須將態勢遏制在苗頭漸由之時。這需要平時建立并完善以輔導員為基點,囊括職能部門、黨團組織、教研教師、校園媒體、學生干部在內的全方位的預防與化解機制。既然網絡高校輿情由現實而發,而且最終反照回現實,那么正視并解決現實矛盾,也是化解危害性群體事件、消除負面輿情的必施之舉。
2.3 影響力權重系數

2.4 輿情等級設置

3 輿情發展趨勢模型



4 基于人人網的高校輿情應對策略
4.1 第一時間做好“兩個研判”
4.2 發揮不同主體的話語影響力
4.3 建立多主體聯動的現實問題解決機制