網絡輿情監測、分析與管理的現狀與挑戰

楊善林，周斌，賈焰，黃九鳴

（1. 合肥工業大學， 合肥 230009； 2. 中國人民解放軍國防科學技術大學， 長沙 410073）

網絡輿情監測、分析與管理的現狀與挑戰

楊善林1，周斌2，賈焰2，黃九鳴2

（1. 合肥工業大學， 合肥 230009； 2. 中國人民解放軍國防科學技術大學， 長沙 410073）

本文從管理學和社會學視角、計算機科學與信息技術視角，概述了國內外網絡輿情監測、分析與管理的研究現狀以及我國的主要行業應用情況；在此基礎上，討論當前網絡輿情監測、分析與管理面臨網絡新媒體和大數據帶來的挑戰，以及大數據分析、智能計算等帶來的新機遇。

網絡輿情；監測；分析；管理

DOI 10.15302/J-SSCAE-2016.06.004

一、前言

據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布的報告，截至2016年6月，中國網民規模達7.1億，互聯網普及率為51.7 %[1]。隨著網絡日漸滲透并融合到人們的日常工作和生活中，網民越來越多地使用微博、論壇、微信等交互式網絡應用來表達對現實中某熱點事件或問題的看法。同時，社會變革和經濟結構調整使社會生活更加多元化和復雜化，社會矛盾和群體性突發事件呈多發態勢。網絡本身成為社會矛盾與事件的孕育、發展和變換的重要場所。近年來，“菲律賓南海仲裁”“青島天價蝦”“柴靜霧霾報告”“天津港爆炸事件”“屠呦呦獲諾獎”“王寶強離婚”等政治、經濟、文化、社會等領域的事件形成的網絡輿情，顯示了網絡作為新型傳播渠道的巨大能量。網絡報道推動著事件本身的演化、升級和擴散，有些甚至起到了左右輿論走向、反作用于現實世界、影響事件本身發展的作用。

一般認為，網絡輿情是社會現實問題在網絡虛擬社會的延伸和反映，是由于各種事件的刺激而產生的、通過網絡傳播的人們對于該事件的所有認知、態度、情感和行為傾向的總和，其產生與傳播的形態通常包括網絡新聞、論壇、博客、微博、即時通信、網上調查、網絡簽名、電子郵件等。近年來，隨著移動互聯網、智能終端的普及和一些新型網絡媒體形式的出現，使得網絡輿情在產生與傳播過程中參與用戶更多、交流互動更強、信息傳播更快，給網絡輿情的監測、分析和管理帶來了巨大的挑戰；但另一方面，隨著計算機科學、網絡技術、大數據分析技術的進步以及社會心理學、管理學的發展，也為網絡輿情的監測、分析與管理提供了一些新的理論和方法，帶來了新的機遇。

二、研究與應用現狀概述

網絡輿情監測、分析與管理涉及多學科交叉，涵蓋計算機科學、管理學、社會學、傳播學、心理學等，吸引了這些學科研究人員的共同關注。本文從管理學和社會學、計算機科學與信息技術兩個視角上，分別綜述國內外研究現狀，以及我國網絡輿情監測、分析與管理的應用現狀。

（一） 管理學和社會學視角

從管理學和社會學學者的視角看，網絡虛擬空間是全體網民共享的公共空間，形成了一種特定的公共場所。網絡輿情管理成為公共管理和社會管理的研究課題，相關工作可概括為網上民意研究和網上輿論研究兩方面。前者借助于網絡研究有關民意的基本理論、民意調查的方法與技術、民意與政治（如選舉）及外交政策的關系等；后者研究網絡輿論的概念與理論、特定事件（如戰爭事件）的輿論策略、輿論與危機管理等[2]。

在國外的研究工作中，網絡輿情一般用“network public opinion”表述。研究內容可概括為對網絡輿情屬性、網絡輿情影響以及網絡輿情管理三個方面：①在網絡輿情屬性方面，重點研究了網絡交互性給輿情傳播、監督和管理帶來的效果提升，分析網絡輿情的生成原因、觀點極化過程等，例如，桑斯坦基于群體極化理論分析了約60個有影響的政府網站，發現其中的意見領袖易出現群體極化現象[3]；②在網絡輿情影響方面，通過大量實證研究手段，研究了網絡輿情對政治、經濟、社會等領域的影響方式、途徑和機制，例如，Bond等關于2010年美國國會選舉中政治動員對選民影響的研究結果，發表在2012年9月的《Nature》上[4]，Kuhnen等還研究了網絡輿情對企業管理層薪酬結構和數量的影響等[5]；③在網絡輿情管理方面，當前國外具有典型代表性的管理模式包括：一是通過完善網絡法律法規制度、規范輿情內容，實現對網絡內容的依法管制；二是通過制定和實施各種約束網絡空間的行政監管手段和專項行動，管理和引導公眾的上網行為；三是通過建立民間機構的方式積極引導和鼓勵網絡媒體與網絡用戶自律；四是通過技術手段實行國家或政府對網絡的強制控制和過濾[6]。

國內的網絡輿情研究多與突發事件、政府治理相關[7,8]。近年來，國內管理學和社會學領域的學者結合我國國情，從網絡輿情的監測分析、態勢研判、應對導控、危機預警等理論和方法上展開研究。在監測分析方面，國內學者從網絡輿情的形成機制[9]、話題傳播特征與規律[10～12]、話題演變[13～15]、情感演化[16]、群體效應[17,18]、影響力分析[19,20]、環境誘因分析[21,22]和仿真模擬[23,24]等方面都得出了研究成果；在態勢研判方面，主要研究了網絡輿情的風險評價指標體系[25]或適用于某一特定行業的指標體系；在應對導控方面，主要研究了網絡輿情的引導策略[26]、應對方法[27]和治理模式[28]等；在危機預警方面，研究了危機事件預測預警模型和方法[29]等。此外，在應用研究方面，國內研究工作從包括高校教育、政府決策、群體事件、食品安全、企業管理等多種應用角度展開[30]。

（二）計算機科學與信息技術視角

從計算機科學與信息技術學者的視角看，網絡輿情監測、分析與管理則側重研究如何利用搜索引擎、自然語言處理、社交網絡分析、機器學習、信息檢索等計算機科學技術及信息處理技術，通過網絡輿情監測分析系統或軟件工具，自動發現網絡輿情并分析其產生、傳播和演變的特征與規律。

網絡輿情的監測分析過程一般包括：內容的自動采集與預處理、突發事件及熱點識別、智能聚類分類、主題檢測與跟蹤、傾向性分析、輔助輿情報告生成等。此外，根據各單位相關網絡輿情管理需求，最終形成輿情簡報、輿情專報等，為決策層掌握輿情動態，做出正確決策提供依據。

目前，國內外研制的網絡輿情分析系統已不下百種，服務于各種領域，可參看文獻[6]。這類系統在功能上包含了采集、預處理、監測、預警、分析、引導、輔助輿情報告生成等功能。采集功能是按照預先配置的信息采集條件，借助分布式并行采集程序（又稱網絡爬蟲）完成對各種數據源的收集，將分散的數據進行有機的集中和融合；預處理功能是對不規范的數據進行規范和整合，對不完整的和不一致的數據進行清理，完成數據的規范化轉換，簡化數據后續分析處理的難度；監測功能是按照時間軸推進的模式，監測網絡數據中是否有特定事件或突發事件；預警功能一般與監測功能相配合，對發現的特定事件或突發事件提前或實時報警，或按照輿情預警規則向指定的預警提醒對象發送相應的危機處理提醒；分析功能是對預處理后的數據選擇合適的分析工具, 應用統計方法、自然語言處理、機器學習、神經網絡等方法進行處理，得出分析結果，并以報表和圖示等可視化方式呈現給用戶；引導功能輔助完成引導信息的主題和內容的生成，利用互聯網的社交網絡、論壇、博客及微博等渠道完成信息的自動投送；輔助輿情報告生成功能通過自動文摘、文檔管理、報告模板等方式，輔助用戶管理和生成輿情報告或相關的素材。

網絡輿情監測、分析及管理通常是一個持續、相對完整的循環過程，采集、預處理、監測、預警、分析、引導等功能不斷循環迭代。新一輪的采集可以獲取前一輪分析、引導信息產生的效果，不斷調整分析和引導策略，達到網絡輿情持續分析或化解公共危機的目的[31]。

（三）我國網絡輿情監測、分析與管理的應用現狀

隨著我國近年來網絡輿情事件的數量逐年增長，社會各界開始重視網絡輿情監測、分析與管理。通過技術手段對網絡輿情的監測、分析與管理也日趨重要。各類網絡輿情監測分析機構層出不窮，基本形成以政府、媒體、高校、軟件公司和商業公關公司等為主的行業格局。其中，依托主流媒體資源創建的網絡輿情監測機構，通常擁有較強的專業人力資源及媒體影響力，專業性的認可度較高。如人民網輿情監測室、新華網網絡輿情監測分析中心等。專業網絡輿情軟件公司通常以技術研發為主要支撐，各自擁有相對固定的客戶群，為客戶提供系列網絡輿情監測分析服務，如北京拓爾思信息技術股份有限公司、廈門美亞柏科信息股份有限公司、湖南蟻坊軟件股份有限公司等。高校、科研機構等成立的輿情研究機構，如中國人民大學輿論研究所、復旦大學傳媒與輿情調查中心等。

在應用方面，很多政府部門和企事業單位，都會通過與輿情機構合作、購買輿情企業系統或服務的方式，構建服務于自身的網絡輿情監測、分析與管理機制，提高自身的網絡輿情感知能力和危機公關能力。各級政府機關、高校、大中型企業等，通常是網絡輿情系統和服務的主要客戶。甚至一些中小企業或公眾人物，為了產品或個人的口碑，也開始成為網絡輿情系統或服務的消費者。

三、挑戰與機遇

認清新形勢下的矛盾、挑戰和機遇，有助于思考網絡輿情分析管理的未來發展戰略。本節討論網絡輿情監測、分析與管理面臨的挑戰和機遇。

（一）挑戰

伴隨著網絡應用的普及，特別是移動通信方式的推動，新老媒體在網絡輿情作用上的消長態勢日漸加劇。新媒體應用不再局限于微博、微信和手機新聞客戶端等，包括知乎、果殼、網絡電臺、網絡直播、彈幕、網絡字幕組等在內的新應用已悄然興起，成為網絡信息傳播的新途徑。基于這些網絡新媒體形成的網絡社群，也成為網絡輿情傳播的重要新勢力。網民和各種網絡社群主動利用網絡炒作的現象日益增多，能力日益增強。一方面，得以成功炒作的事件從某種程度上揭示了事件源頭上公平正義、仇腐仇富、民族主義等社會心態，為后續治理帶來指導和幫助；另一方面，在此類事件的炒作過程中，一般網民、知識分子、新老傳媒、意見領袖等多種力量的交互作用，也給社會治理帶來了新的問題；特別是網絡社群和知識問答社區等網絡媒體，討論內容大多較為深入和專業，網民和意見領袖發聲相對理性，思辨能力較強，網絡傳播的影響力大，使得網絡輿情的發展容易出現失控現象。例如，2016年高考指標跨省調劑事件引發了湖北、江蘇等多地考生家長的群體聚集，廣大網民在網絡社群中廣泛參與討論，呼吁教育公平等。

同時，媒體融合和資本運作在為網絡新媒體注入能量的同時，也因為商業利益的驅動，給網絡輿情的分析與管理帶來了更多不穩定因素和挑戰。機構、個人在自身利益的驅動下，借助網絡傳播途徑更容易獲取公眾輿論關注，有效管理輿情的難度會越來越大。

從網絡輿情監測、分析與管理的系統和技術的角度來看，上述新網絡媒體的發展、各種網絡社群的出現，從普通網民到意見領袖的廣泛參與等，都會帶來網絡輿情數據量的爆炸性增長，給網絡輿情監測帶來了新的困難和挑戰。同時，網上網下、不同傳播媒體、不同網絡通道之間的交互性加強，使得網絡輿情的發展更加復雜多變，演變速度加快，傳統的監測及研判模型，可能面臨數據建模和模型推演不準確的困境。如何利用計算機科學、網絡技術、大數據分析技術，以及社會心理學、管理學、傳播學等相關學科的新理論和新方法來更好地應對上述挑戰，是網絡輿情監測、分析與管理的重要課題。

（二）機遇

近年來大數據分析技術和智能計算的發展及應用，將給網絡輿情監測、分析與管理帶來新的機遇。

總體來看，在大數據跨域分析思想的支持下，網絡輿情監測、分析與管理領域將得到擴展，網上網下充分聯動、協調共治及跨領域分析能力將得到進一步發展，社會創新管理水平也會面臨新的提升空間。基于大數據分析的思想與技術，采集并融合不同網絡通道的網絡輿情數據，比單通道上更有望獲得準確的分析結果。特別是近年來，大數據與深度學習技術已經在與網絡輿情相關的文本內容分析、情感分析等方面取得進展，陸續出現了一些新成果。例如，在文本方面，基于卷積神經網（CNN）的文本處理模型[32]，通過提取局部和整體上下文特征，得到了明顯優于BM25、ULM等其他模型的結果；為了對長句子級別和文檔級別中前后文相關性建模，很多學者將循環神經網（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）、雙向長短時記憶網絡（BLSTM）用于對文本中上下文的語義關聯分析[33,34]并取得了更好的分析效果。在情感分析方面，通過在文本特征抽取過程中使用CNN并將CNN的隱層結果用于專業分類器，單條語句的正/負情感屬性分類從原先的80 % 提高到了 85.4 %，細粒度情感標簽的精準預測達到了80.7 %[35]。

在此基礎上，通過大數據技術和智能計算技術的結合使用，重大網絡輿情事件的預測能力和水平有望得到提升。大數據技術的發展推動了網絡輿情監測、分析與管理由定性管理向定量計算轉變，將盡可能多的網民評論、情緒變化、社會關系等信息以量化的形式轉化為可供計算分析的數據，通過深層學習模型等智能計算技術提高網絡輿情分析的準確性。基于上述量化計算框架，不僅能夠針對重大輿情事件個案進行更精準的分析研判，而且便于擴大分析研判的范圍和視野，有助于更全面地把握網絡輿情發展的整體趨勢。在跨領域分析、更精準量化分析的基礎上，網絡輿情的分析管理有望能夠由局部被動響應為主，向全方位主動預測為主轉變。

此外，學習借鑒國外網絡輿情監測、分析與管理的經驗也是未來網絡輿情向著綜合治理方向發展的重要機遇與戰略。例如，充分利用和發揮民間組織等社會監督力量在網絡輿情治理中的作用，以網民自律等方式開展網絡空間內容分析與管理，將有助于進一步降低網絡輿情監測、分析與管理成本，提高網絡輿情管理的效率。

四、結語

大數據時代的到來，給網絡輿情管理帶來了傳播渠道、傳播速度、數據量、數據復雜程度、輿情管理難度等多方面的挑戰，同時，也帶來了大數據并行處理、智能計算等技術上變革與創新的可能性。未來的發展戰略在于利用大數據和智能計算的辦法，解決大數據和互聯網自身帶來的問題，在深入研究網絡新媒體傳播機制的基礎上，通過面向網絡輿情監測、分析與管理的大規模并行計算與智能計算方法，提升網絡輿情預測的準確性，提升網絡輿情管理的主動性；同時，在現有方法、技術的基礎上，綜合使用法律、民間機構等，讓網絡輿情的分析與管理更加高效。

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On the Monitoring, Analysis, and Management of Network Public Opinion: Current Status and Challenges

Yang Shanlin1, Zhou Bin2, Jia Yan2, Huang Jiuming2
(1. Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2. National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)

From the perspectives of computer science, information science, management, and sociology, this paper summarizes research on domestic and international network public opinion monitoring, analysis, and management, followed by a brief introduction to China’s major domain applications. On this basis, we discuss the future development of network public opinion when facing the challenges and opportunities of the Big Data Era.

network public opinion; monitoring; analysis; management

TP399

A

2016-10-21；

2016-11-14

楊善林，中國工程院，院士，合肥工業大學，教授，主要研究方向為管理科學與信息系統；E-mail: yangsl@hfut.edu.cn

中國工程院重大咨詢項目“網絡空間安全戰略研究”(2015-ZD-10)

本刊網址：www.enginsci.cn