基于FAHP模型的高校網絡輿情預警研究

朱白，王瑞楠

（商洛學院 圖書館，陜西商洛 726000）

隨著互聯網功能和應用的不斷完備和智能手機的進一步普及，我國的網民數量在快速攀升[1]，截止2017年12月份，中國網民規模達7.72億[2]。在網民職業結構中，學生是最大的一個主體，其中大學生接受新信息和新知識的能力最強，習慣通過網絡傳遞個人對事件的情緒和態度[3-4]，而高校網絡輿情事件的產生、演變都依賴于網絡的傳播。如果任由網絡輿情發展演變而沒能采取及時有效的引導措施，就會引起一系列后果嚴重的校園突發性事件，造成不良社會影響[5]。比如2013年4月上海復旦大學醫學院研究生黃洋遭室友投毒后死亡[6]，案件的犯罪嫌疑人林森浩犯故意殺人罪被判死刑引發廣大高校學生熱議。還有近幾年頻繁出現的大學生失聯案件引起社會各界輿論對大學生群體的持續關注，各大網絡論壇、微博、高校貼吧的討論也極為激烈。這給高校管理決策管理部門進行輿情預警工作增加了難度。

高校網絡輿情預警工作不僅有助于決策者增強對高校網絡輿情形勢的把握度，即時判斷高校存在的潛在隱患，而且更有助于規范大學生網絡使用行為，維護高校的網絡秩序。國內對高校網絡輿情的研究論著較少，聶峰英研究的自媒體時代根據高校網絡輿情新的特點構建高校網絡輿情預警指標體系，從而為高校提供網絡輿情監控和預警的方法[7]；羅揚等研究了校園突發事件的形成原因、危機預警和應對策略[8]，封紅旗分析了高校突發事件的發生具有言辭的主觀隨意性、輿論的社會擴散性以及傳播者明顯傾向性的特點，并給出高校處理突發事件應結合傳播過程特點應采取的措施[9]。現有研究整體還處于輿情形成的原因、機制以及如何預防的策略討論階段，評估指標數據挖掘研究也較少。網絡輿情等級程度涉及的影響因素很多，幾乎每一個影響指標都具有模糊性而難以量化，如何對高校網絡輿情進行精準預警成為研究高校輿情的一個瓶頸，本文運用模糊綜合評判模型對高校網絡輿情預警等級進行評估，以供決策部門在制定高校突發事件管理應對措施時參考。

1 高校網絡輿情預警評價

綜合評判是在評價一個事物時，會涉及多個因素或指標，這就要求根據多個因素對事物做出一個綜合評價，而不能僅憑某一因素的情況評價事物。模糊綜合評判決策[10]利用模糊線性變換以及最大隸屬原則，再確定出各影響因素權重，對受多種因素影響的事物作出全面評價，是十分有效的一種多因素決策方法。

1.1 模糊層次分析法確定評價指標權重

模糊層次分析法（FAHP）較之普通層次分析法（AHP）的優點在于克服了AHP要經過若干次調整、檢驗、再調整、再檢驗才能使判斷矩陣具有一致性的缺點[11]，某準則的相對重要程度的任意兩個方案能夠進行定量描述，使用數量標度[12]，如表1。

表1 重要性程度0.1～0.9數量標度

文獻[13]根據模糊一致判斷矩陣元素與權重的關系式排序法，其計算公式[14]為：

1.2 高校網絡輿情預警指標體系構建

根據模糊層次分析法（FAHP）,結合專家對20項指標的評價結果，參照借鑒現有高校輿情預警等級指標體系，確定高校網絡輿情預警等級指標體系，如表2。

1.3 模糊綜合評判

一級模糊綜合評判為：B=WoR=(b1,b2,…,bm)，其中模糊算子“o”選用“加權平均型”，多級模糊綜合評判為：

1.4 確定輿情預警指標等級

由最大隸屬原則，取最大的bi對應的等級vj為最佳評判結果。

2 結果與分析

本文通過GooSeeker網絡爬蟲軟件采集各大輿情傳播平臺2018年上半年高校發生的熱點事件，以青島女大學生陷入傳銷組織、大學生村官“學非所用”創業養牛年入20萬、重慶工商大學請全校3萬人吃翠湖巨型魚三大事件分別為負面、正面和中立高校網絡輿情熱點事件作為實證分析的案例，對其中的青島女大學生陷入傳銷組織事件進行具體分析，運用模糊綜合評判模型對其預警等級進行評估，收集自高校網絡輿情產生日算起的30 d之內各指標因素生成的各種數據，在傳播方面，從騰訊新聞、網易新聞、頭條新聞、百度新聞和新浪微博5個網絡主流傳播平臺進行數據采集。從這些傳播平臺分別抽取和采集數據并構建一級指標、二級指標進行高校網絡輿情預警分析，以盡量減少采集單一平臺數據產生數據真實性的偏差。

表2 高校網絡輿情預警評價指標體系

2.1 建立高校網絡輿情預警評級指標權重與隸屬度

在相關數據和高校輿情專家評價打分基礎上構造了五個模糊一致判斷矩陣，根據文獻[14]的公式計算出C層16個高校網絡預警指標影響因子的權重W（表3）。

在高校網絡輿情預警的綜合評價中，將評語集分成5個等級，即，評語集={微度警情，輕警情，中度警情，重警情，特重警情}。在現有隸屬度確定的幾種方法中，采用專家評價確定法，即由安全、數學、信息專家組成輿情預警評議小組，根據評語集和突發事件網絡影響的實際情況，對表2中的各影響因素打分再進行求和平均計算出各因素隸屬度，如表3。

2.2 多級模糊綜合評判

由表3可得，多級模糊綜合評判法求出一級指標、二級指標各因素的評判結果，有

根據最大隸屬原則，選取綜合評判最大值所對的輿情等級“中度警情”作為青島女大學生陷入傳銷組織事件的預警等級。對此次事件需要持續關注，并采取一些相應的疏導措施。

由表3輿情指標隸屬度可知，大學生點擊量和搜索量、大學生轉發量、大學生發帖量、主題敏感程度、輿情可控性、師生情緒和師生態度和行為，這七個因素容易引起高校網絡輿情的預警，在平時的實時監測中，需要格外留意這些環節，采取必要措施防患于未然。

分別對后兩個事件利用多級模糊綜合評判法進行網絡輿情預警等級值的計算，算出大學生村官“學非所用”創業養牛年入20萬、重慶工商大學請全校3萬人吃翠湖巨型魚的綜合評判最大值分別為“輕警情”的0.25和0.23，說明引發高校網絡輿情危機的概率極小，適當關注其輿論導向即可。

表3 高校網絡輿情預警評級指標權重和隸屬庫

3 結論

本文根據模糊數學相關理論進行了基于模糊綜合評判模型的高校網絡輿情的預警研究，并以2018年上半年青島女大學生陷入傳銷組織、大學生村官“學非所用”創業養牛年入20萬、重慶工商大學請全校3萬人吃翠湖巨型魚三大事件中的青島女大學生陷入傳銷組織事件為案例進行實證分析，在模糊層次分析法（FAHP）的基礎上利用公式計算每一個評判因素的權重值，統計各指標的隸屬度，由最大隸屬原則最終得出其網絡輿情預警等級為中度警情，模糊評判結果與實際相符，可以作為高校相關部門日常網絡輿情預警等級評判的主要依據。本文網絡輿情預警指標體系的各影響因素在統計獲取方面，不可避免地受到主觀因素干擾，還需在今后的實際應用中不斷修正改進，以使其不斷完善更加客觀。