政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究*

高 航，丁榮貴

政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究*

高 航，丁榮貴

針對(duì)政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)多發(fā)的問(wèn)題，在探索項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)理的基礎(chǔ)上，提出涵蓋輿情主體、輿情信息、輿情傳播、輿情受眾等四個(gè)維度的項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。利用層次分析法對(duì)各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行測(cè)算，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以昆明PX項(xiàng)目的輿情數(shù)據(jù)驗(yàn)證項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系及其權(quán)重設(shè)置的可靠性與有效性。

輿情風(fēng)險(xiǎn) 預(yù)警指標(biāo)體系 政府重大投資項(xiàng)目

0 引言

政府重大投資項(xiàng)目一般具有涉及面廣、影響力大、復(fù)雜性強(qiáng)等特點(diǎn)，其決策需重視公眾的知情權(quán)、參與權(quán)與監(jiān)督權(quán)[1]。近年來(lái)，一些關(guān)于政府重大投資項(xiàng)目的謠言經(jīng)傳播發(fā)展，最終成為波及范圍廣泛的負(fù)面輿情，給項(xiàng)目信譽(yù)和政府公信力帶來(lái)較大損害。建立重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系刻不容緩[2]。

近年學(xué)者針對(duì)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題，從預(yù)警機(jī)理、預(yù)警模式、指標(biāo)體系等方面開(kāi)展了研究。王來(lái)華從情、知、意等因素分析輿情，認(rèn)為在事件發(fā)生、應(yīng)急和預(yù)防等不同階段，輿情風(fēng)險(xiǎn)有不同特點(diǎn)[3]。許鑫等以輿情主題信息為切入點(diǎn)，按照輿情發(fā)展的一般規(guī)律，探索突發(fā)事件輿情預(yù)警模式[4]。曾潤(rùn)喜關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)對(duì)輿情風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建涵蓋警源、警兆、警情的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系[5]。總體來(lái)說(shuō)，學(xué)者對(duì)于輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究方興未艾，數(shù)量較少，方法較單調(diào)，存在關(guān)注具體事件多而關(guān)注重大項(xiàng)目少的問(wèn)題。

欲對(duì)項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效管控，需要建立在洞悉輿情產(chǎn)生、發(fā)展與態(tài)勢(shì)的基礎(chǔ)上。筆者面向政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生根源與傳播特點(diǎn)，構(gòu)建涵蓋輿情主體、輿情信息、輿情傳播、輿情受眾等維度的重大項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，旨在協(xié)助相關(guān)方面及時(shí)有效地監(jiān)測(cè)輿情動(dòng)態(tài)，為管控輿情風(fēng)險(xiǎn)提供支持。

1 政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)理

政府重大投資項(xiàng)目輿情的形成需要經(jīng)歷一系列復(fù)雜的過(guò)程，事件起源、媒體傳播、公眾關(guān)注、政府處理之間互相影響，構(gòu)成圖1所示的政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)理。

政府重大投資項(xiàng)目輿情事件的發(fā)生與發(fā)展一般遵循以下四個(gè)階段。

第一階段：事件發(fā)生。根據(jù)張一文等的研究，網(wǎng)民最關(guān)注的輿情事件主要有政府管理、重大項(xiàng)目、安全事故、經(jīng)濟(jì)民生、醫(yī)患關(guān)系、文體娛樂(lè)等類型[6]。事件源被當(dāng)事人或其他利益相關(guān)方披露，引發(fā)一些群眾的評(píng)論與關(guān)注，影響逐步擴(kuò)大。

圖1 政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)理

第二階段：媒介傳播。事件經(jīng)過(guò)各種傳播途徑后，獲得更多關(guān)注，細(xì)節(jié)被挖掘，內(nèi)容被重新解讀，并對(duì)國(guó)內(nèi)外相似事件進(jìn)行比較，促使事件的影響進(jìn)一步擴(kuò)大。

第三階段：民眾關(guān)注。在輿情事件被不斷放大的情況下，民眾關(guān)注熱情高漲，事件的波及范圍不斷增大，形成社會(huì)公共事件。

第四階段：政府管控。在輿情事件形成社會(huì)熱點(diǎn)時(shí)，為維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定，政府部門(mén)往往會(huì)調(diào)查事件起因，向公眾披露事件處理進(jìn)展，并做出改善承諾，輿情事件一般會(huì)在政府有效介入后逐漸平息。

政府部門(mén)在有效化解輿情事件的負(fù)面影響中扮演著重要角色。互聯(lián)網(wǎng)的普及助推了輿情傳播的深度、廣度與速度，致使輿情不斷演化擴(kuò)大。如果政府采用傳統(tǒng)的輿情控制作法，往往會(huì)導(dǎo)致應(yīng)對(duì)的滯后性、被動(dòng)性，管控效果不佳，公信力受損。

2 基于層次分析法的項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

科學(xué)合理的預(yù)警指標(biāo)體系是對(duì)政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)整體態(tài)勢(shì)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估與動(dòng)態(tài)監(jiān)控的基礎(chǔ)與前提。筆者利用層次分析法構(gòu)建項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，依據(jù)專家意見(jiàn)進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重測(cè)算，并運(yùn)用預(yù)警指標(biāo)體系對(duì)實(shí)際輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)研判，有助于政府部門(mén)采取恰當(dāng)?shù)膽?yīng)對(duì)策略來(lái)降低輿情風(fēng)險(xiǎn)。

2.1 層次分析法及其適用性

層次分析法于20世紀(jì)70年代由美國(guó)數(shù)學(xué)家Thomas L.Saaty提出，是一種將問(wèn)題層層分解的科學(xué)評(píng)價(jià)方法。該方法將欲解決的問(wèn)題細(xì)分為處于不同層次的各種因素，由上層到下層按照因素的相對(duì)重要性進(jìn)行打分，并將結(jié)果展現(xiàn)為矩陣。在計(jì)算矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化特征向量的基礎(chǔ)上，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，最終得到各要素的層次單排序和層次總排序權(quán)重值。層次分析法是一種有效的系統(tǒng)分析和科學(xué)評(píng)價(jià)方法，適合于人類大腦分析解決問(wèn)題所需進(jìn)行的比較、分解和綜合過(guò)程。筆者應(yīng)用層次分析法研究各類事件和現(xiàn)象對(duì)輿情風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，以向?qū)＜野l(fā)放調(diào)查問(wèn)卷的形式對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)研，發(fā)出問(wèn)卷90份，回收85份，經(jīng)過(guò)篩選后的有效問(wèn)卷78份，問(wèn)卷有效率為91.8%。

2.2 項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建思路

學(xué)者對(duì)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的研究始于2006年，集中在信息科學(xué)、情報(bào)科學(xué)、新聞傳播、公共管理等領(lǐng)域。戴媛等從網(wǎng)絡(luò)輿情安全角度出發(fā)，提出以輿情綜合指數(shù)為一級(jí)指標(biāo)，以輿情流通量、輿情要素、輿情狀態(tài)趨勢(shì)為二級(jí)指標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)輿情安全評(píng)估指標(biāo)體系[7]。金兼斌認(rèn)為輿情主要可以通過(guò)促發(fā)因素、傳播成本、持續(xù)時(shí)間、增長(zhǎng)速度、地域分布、主題顯著度、意見(jiàn)分布等7個(gè)因素加以描述，他提煉出時(shí)間維度、數(shù)量維度、顯著維度、集中維度、意見(jiàn)維度5個(gè)二級(jí)指標(biāo)，并構(gòu)建了輿情風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系[8]。談國(guó)新等利用信息空間模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播過(guò)程和產(chǎn)生根源進(jìn)行分析研究，提出包括輿情、輿情受眾、輿情傳播、輿情發(fā)布者、區(qū)域和諧在內(nèi)的輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，首次增加了從區(qū)域差異視角考察潛在社會(huì)矛盾的指標(biāo)[9]。以上學(xué)者提出的輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系在傳播層面對(duì)輿情傳播的主題、受眾、過(guò)程等要素進(jìn)行了全面揭示，在內(nèi)容層面從內(nèi)容識(shí)別、內(nèi)容分析等角度對(duì)輿情價(jià)值進(jìn)行了深度挖掘，基本上涵蓋了從主題、內(nèi)容到傳播等大部分輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警點(diǎn)[10]。不過(guò)，由于受研究方法所限，這些指標(biāo)體系各有不足，存在指標(biāo)體系不完整、忽略受眾分析、行業(yè)針對(duì)性不強(qiáng)等問(wèn)題。筆者按照可測(cè)性、可靠性、導(dǎo)向性、延續(xù)性等原則，依據(jù)政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)理，立足輿情風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生與傳播的全過(guò)程，提出應(yīng)從輿情主體、輿情信息、輿情傳播、輿情受眾等四個(gè)維度對(duì)輿情風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行描述，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2.3 項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系說(shuō)明

筆者運(yùn)用層次分析模型對(duì)輿情主體、輿情信息、輿情傳播、輿情受眾等四個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)化，建立表1所示的階梯層次結(jié)構(gòu)模型。

表1 政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系階梯層次結(jié)構(gòu)模型

輿情主體指標(biāo)主要是指輿情信息發(fā)布者的相關(guān)特征測(cè)度，分為權(quán)威性、影響力、價(jià)值觀、活躍度等四個(gè)方面，其中權(quán)威性主要是指輿情主體具有使人信服的力量和威望；影響力主要是指輿情主體引起輿情受眾作出預(yù)期反應(yīng)的感召力；價(jià)值觀主要是指輿情主體對(duì)自身及外界事物的價(jià)值定位；活躍度則主要是指輿情主體在傳播媒介中發(fā)布信息的頻率及獲得的響應(yīng)。輿情信息指標(biāo)主要是指輿情主題的相關(guān)屬性，分為主題性、敏感度、關(guān)注度、危害性等四個(gè)方面，其中主題性主要是指輿情信息主題的類型；敏感度主要是指輿情信息容易引發(fā)大眾興趣的程度；關(guān)注度主要是指輿情信息的熱度和聚焦程度；危害性主要是指輿情信息影響社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度。輿情傳播指標(biāo)主要是指影響輿情信息傳播與擴(kuò)散的各種因素，分為傳播方式、媒體影響力、演化度、擴(kuò)散度等四個(gè)方面，其中傳播方式主要是指輿情信息傳播的主要載體；媒體影響力主要是指?jìng)鞑ポ浨樾畔⒌拿襟w的受眾感召力；演化度主要是指輿情信息在傳播過(guò)程中的演化與變異程度；擴(kuò)散度主要是指輿情信息從上一級(jí)輿情主體向下一級(jí)輿情主體擴(kuò)散的程度[11]。輿情受眾指標(biāo)主要是指輿情信息接收者的屬性特征，分為受眾規(guī)模、地理分布度、受眾共鳴度、再傳播率等四個(gè)方面，其中受眾規(guī)模主要是指受輿情信息影響的人群規(guī)模；地理分布度主要是指輿情受眾在地域上的集中或分散程度；受眾共鳴主要是指輿情信息被輿情引發(fā)受眾共情與認(rèn)可的程度；再傳播率主要是指輿情受眾將輿情信息再次轉(zhuǎn)發(fā)的比率[12]。

2.4 項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系權(quán)重測(cè)算

在專家打分的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)層次分析法的計(jì)算，得到圖2所示的政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系權(quán)重結(jié)果。

圖2 政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系權(quán)重結(jié)果

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系驗(yàn)證

筆者利用層次分析法設(shè)計(jì)了政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)重設(shè)置。然而層次分析法雖然較成熟，但也存在受專家偏好影響大、將相差懸殊的要素放在同一層次比較、忽視動(dòng)態(tài)因素等缺點(diǎn)，出現(xiàn)易受人為因素影響、評(píng)價(jià)結(jié)果主觀性強(qiáng)、帶來(lái)漂移值等問(wèn)題。為彌補(bǔ)層次分析法的不足，須通過(guò)基于實(shí)際數(shù)據(jù)的分析方法來(lái)對(duì)已得到的項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系進(jìn)行驗(yàn)證，以確保評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)合理性。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Rumelhart提出的一種多層次反饋網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)模仿人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力和強(qiáng)容錯(cuò)性，可進(jìn)行更加接近人類思維模式的定性和定量相結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)。該方法通過(guò)樣本的“學(xué)習(xí)與培訓(xùn)”可模仿事物在時(shí)空方面的錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系，強(qiáng)大的自學(xué)能力和廣泛的適應(yīng)性讓其在解決非線性問(wèn)題方面效果顯著。該方法可以幫助彌補(bǔ)層次分析法在確定重大項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的不足，與層次分析法形成互補(bǔ)驗(yàn)證，以增加指標(biāo)體系的客觀合理性[13]。

圖3 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

筆者采用具有多輸入的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)驗(yàn)證政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的合理性。第一層為輸入層，共n個(gè)節(jié)點(diǎn)，分別輸入無(wú)量綱化處理的n個(gè)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)；第二層為隱含層，根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度有所不同，共m個(gè)節(jié)點(diǎn)；第三層為輸出層，有y個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出被評(píng)價(jià)對(duì)象的總評(píng)價(jià)結(jié)果。

3.2 數(shù)據(jù)與樣本處理

筆者選取2013年5月發(fā)生的昆明PX項(xiàng)目輿情事件作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于“天涯論壇”，對(duì)該論壇中關(guān)于昆明PX項(xiàng)目的723個(gè)帖子進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和處理。

2013年5月16日，昆明眾多市民戴著寫(xiě)有黑色PX、紅色叉號(hào)的口罩，舉著“春城拒絕污染項(xiàng)目”等標(biāo)語(yǔ)等走上街頭，抗議有爭(zhēng)議的PX項(xiàng)目落戶，引發(fā)網(wǎng)友在論壇上大量發(fā)帖。持續(xù)半個(gè)多月后，事件逐漸降溫，到2013年5月31日基本平息。出于處理需要，筆者將此期間的16天作為16個(gè)時(shí)間點(diǎn)來(lái)處理，以此為基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)各時(shí)間點(diǎn)下輿情風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理。

3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真檢驗(yàn)

根據(jù)層次分析法得出的政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)n=16，輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)y=1。在確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí)，根據(jù)其計(jì)算公式，將α在1～10之間逐個(gè)試驗(yàn)，得到當(dāng)α=7時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化誤差最小，得到隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)m=11。

為保證仿真實(shí)驗(yàn)的效果，筆者選用前12個(gè)時(shí)間點(diǎn)的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，后4個(gè)時(shí)間點(diǎn)的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。采用Matlab中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)定的學(xué)習(xí)精度為ε=0.0001，訓(xùn)練次數(shù)N=1200，其訓(xùn)練結(jié)果和檢驗(yàn)結(jié)果分別如表2所示。

表2 基于Matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

從表2可知，除第3和第7個(gè)訓(xùn)練樣本出現(xiàn)超過(guò)5%的相對(duì)誤差外，其余10個(gè)訓(xùn)練樣本的相對(duì)誤差較小，說(shuō)明該三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效果較為理想。在此基礎(chǔ)上，將4個(gè)檢驗(yàn)樣本的指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型，得到的檢測(cè)結(jié)果如表3所示。

表3 未經(jīng)訓(xùn)練的4個(gè)樣本檢驗(yàn)結(jié)果

從表3可知，各檢驗(yàn)樣本的實(shí)際輸出與期望輸出之間的最大相對(duì)誤差為3.88%，相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均數(shù)為2.58%，說(shuō)明利用層次分析法通過(guò)專家調(diào)研得到的政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系及其權(quán)重系數(shù)，與采用實(shí)際數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果基本一致，指標(biāo)體系通過(guò)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證。

4 結(jié)論

科學(xué)的操作性強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系可以為有關(guān)部門(mén)研判政府重大投資項(xiàng)目輿情、建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制以及確立應(yīng)急方案提供管理參考。本文根據(jù)政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)理，在國(guó)內(nèi)外學(xué)者相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，梳理推動(dòng)輿情產(chǎn)生及演化的原因，遵循可測(cè)性、可靠性、導(dǎo)向性、延續(xù)性等原則，結(jié)合信息傳播過(guò)程模型，提出應(yīng)從輿情主體、輿情信息、輿情傳播、輿情受眾等四個(gè)維度來(lái)描述輿情風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用層次分析法對(duì)各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行測(cè)算，并通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)昆明PX項(xiàng)目輿情的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以此驗(yàn)證政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的可靠性與有效性。

[1]方潔，龔立群.利益相關(guān)者視角下的微博輿情監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系研究[J].情報(bào)雜志，2013（9）：29-33.

[2]蘭月新，曾潤(rùn)喜.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播規(guī)律與預(yù)警階段研究[J].情報(bào)雜志，2013（5）：16-19.

[3]王來(lái)華.政府如何應(yīng)對(duì)輿情危機(jī)[J].決策，2007（7）：34-35.

[4]許鑫，章成志.國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情研究的回顧與展望[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2009（3）：115-120.

[5]曾潤(rùn)喜.網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2010（1）：77-80.

[6]張一文，齊佳音，方濱興，等.非常規(guī)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].情報(bào)雜志，2010（11）：71-75.

[7]戴媛，姚飛.基于網(wǎng)絡(luò)輿情安全的信息挖掘及評(píng)估指標(biāo)體系研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2008（6）：873-876.

[8]金兼斌.網(wǎng)絡(luò)輿論調(diào)查的方法和策略[J].河南社會(huì)科學(xué)，2007（4）：118-121.

[9]談國(guó)新，方一.突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2010（3）：66-70.

[10]喻國(guó)明.現(xiàn)階段中國(guó)社會(huì)輿情的態(tài)勢(shì)、熱點(diǎn)與傳播機(jī)制研究[J].中國(guó)人民大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（5）：1-9.

[11]王青，成穎，巢乃鵬.網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)及預(yù)警指標(biāo)體系研究綜述[J].情報(bào)科學(xué)，2011（7）：1104-1108.

[12]付宏，田麗.基于微博傳播的輿情演進(jìn)案例研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2013（8）：34-37.

[13]朱毅華，郭詩(shī)云，張超群.網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的仿真方法應(yīng)用綜述[J].情報(bào)雜志，2013（10）：29-35.

Research on Risk Early Warning Index System of Public Opinions on Major Government Projects

GAOHang，DINGRong-gui

Based on the mechanism of public opinion risk in major government project，a risk early warning index system of public opinions is proposed，which consists of four parts：subject，information，media，audience.The authors estimate the weight of each indicator with AHP（Analytic Hierarchy Process），and do simulation experiments with BP Neural Network on Kunming PX Project to verify the reliability and effectiveness of the system and its weights.

public opinion risk；early warning；major government project

格式 高航，丁榮貴.政府重大投資項(xiàng)目輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究[J].圖書(shū)館論壇，2014（7）：28-33.

高航（1983-），男，山東大學(xué)管理學(xué)院博士，山東政法學(xué)院講師；丁榮貴（1967-），男，博士，博士生導(dǎo)師，山東大學(xué)管理學(xué)院教授。

2014-01-29

*本文系國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“項(xiàng)目利益相關(guān)方治理關(guān)系網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)研究”（編號(hào)：71072111）、山東大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)重大研究項(xiàng)目“政府重大投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)和治理機(jī)制研究”（編號(hào)：12RWZD16）研究成果之一