網絡輿情的基本共識及其動態規律再認識：多維視角考察

編者按：習近平總書記在2018年全國宣傳思想工作會議上指出：我們必須科學認識網絡傳播規律，提高用網治網水平，使互聯網這個最大變量變成事業發展的最大增量。

輿情研究，經過十余年的發展，從理論闡釋到咨政應用，由定性分析到數據監測，自少量學科關注到多學科協同，從社會輿情規律一般性探討到網絡輿情規律多維度分析，相關研究無論從廣度、深度和效度上都得到了延展，也形成了諸多基本共識。但同時，在真實社會與網絡社會互滲日深、信息技術快速迭代、網絡輿情傳播與演化正呈現相對穩定與變動不居兩種形態的當下，如何總結已經發生輿情的共性與規律性，準確掌握互聯網及移動互聯網的傳播和變化動態規律，并在實踐中提高輿情預測與預警功能，盡可能地減少負面輿情的發生及影響，就是提高網絡治理水平，“使互聯網這個最大變量變成事業發展的最大增量”的關鍵。現刊出天津社會科學院輿情研究所畢宏音研究員對上述問題的最新相關研究成果，以饗讀者。

摘要：當前，現代輿情研究圍繞網絡輿情變動規律，就表征的輿情演化路徑、背后的刺激性事件、利益糾葛、復雜主體、管理客體、傳統媒體與自媒體、心態與心理、網絡輿情空間、互聯網技術迭代的影響，以及大數據分析技術方法應用等，逐步形成了十大基本共識。但同時也存在著重當下分析輕前期預測、對復雜動力要素的綜合研判不足、傳統質性和量化研究方法缺乏對交雜輿情環境的闡釋力、靜穩的階段性研究難以反映傳播規律的趨勢性變化等問題，這亟待從“歷史與聚類分析”“多驅動要素分析”“智能兼專家分析”“追蹤性動態分析”等多維視角，對網絡輿情傳播的動態化規律進行系統性再認識。

關鍵詞：網絡輿情;基本共識;動態規律;多維視角

[中圖分類號]G209

[文章編號]1673-0186（2019）01-006-011

[文獻標識碼]A

[D0I編碼]10.1963l/j.cnki.css.2019.01.001

習近平總書記在2018年全國宣傳思想工作會議上指出：我們必須科學認識網絡傳播規律，提高用網治網水平，使互聯網這個最大變量變成事業發展的最大增量D。當前，在信息技術加速變革，大數據算法與人工智能網絡應用快速迭代，逾8億網民登錄上網，日均信息傳播動輒億量級，虛擬空間中的圈群交往日漸繁雜，網絡表達新樣式層出不窮。在網上社會與真實社會疊加互嵌愈加深入的大背景下，精準把脈網絡輿情，準確掌握互聯網以及移動互聯網的傳播和變化動態規律，是“提高網絡治理水平，化變量為增量”的重要前提。

一、當前對輿情和網絡輿情傳播規律的十個基本共識

回顧現代輿情研究的短暫歷史，真正意義上的輿情傳播規律和網絡輿情傳播規律研究，分別始于2003年和2007年2。十余年過去了，從理論闡釋到咨政應用，由定性分析到數據監測，自少量學科關注到多學科協同，從社會輿情規律一般性探討到網絡輿情規律多維度分析，相關研究無論從廣度、深度和效度上都得到了延展，形成了不少基本共識。

（一）輿情機制變動規律初探

早在1998年，徐向紅在探討輿論演變規律時，就將輿論的演化分為從萌生到生成至統一的變化過程凹，因為，他對輿論概念的論述與輿情概念有很大的相似性，故可以將其稱為輿情傳播規律研究的前身。

王來華在輿情研究之初提出，輿情的復雜刺激和反應過程中，存在著“輿情機制”或稱“輿情變動機制”。該機制具體包含著輿情的發生、變化和結束（殘留）機制[2]117-120。分析變動過程，輿情因國家管理者權力運行而產生;隨刺激其產生的中介性社會事項的變化結束而變化結束。作為群體性心理，輿情既受輿情主體的基本構成和個人表達素質的影響，也可能被“記憶”下來，部分地“殘留”于人們對于一個新社會性事項的心理反應當中3]。王來華的分析既立足于機制探討，強調輿情機制運行中，可能形成從發生到結束的閉環，亦可能因輿情“殘留”而呈開放形態，又著眼于輿情主體、客體、刺激物、群體性心理等要素分析，這些闡釋對后續研究頗具啟發意義。

隨后，一些學者先后提出了若干輿情傳播變動規律。如，劉曉明的“輿情沿若干級差由無序到有序依次遞進或消減規律”，李昌祖等的“輿情的起始、擴散和整合三階段論”，陳月生針對群體性突發事件中輿情變動提出的“輿情的發生、應急和預防三機制”，畢宏音基于輿情視角提出的“訴求表達發生機制、溝通機制、實現機制和保障機制”，張麗紅通過綜合分析前人成果，將與輿情自身變動規律相關的機制統稱為“輿情內部機制”，等等。以與輿情信息工作機制等“輿情外部機制”相區分，這些研究雖基本屬于宏觀層面的思辨性探討，但其所具有的問題意識和理論思維，依然為相關探索，特別是網絡輿情機制變動規律研究、輿情信息工作機制研究等的開展與深化，提供了可供借鑒的理論養料。

（二）網絡輿情變動規律的探索：十大基本規律性共識的形成

網絡社會的疾速發展，要求在學理和實踐兩個層面作出更加積極的回應，這帶動了網絡輿情變動規律研究的快速推進。回顧文獻，最突出的在于，學界借鑒生命周期理論，以時間為主軸，先后提出不下數十種網絡輿情傳播變動規律。主要包括了王曉輝“網絡輿情的引發、互動、發展與淡化或消落規律”，劉毅“漲落規律、序變規律、沖突規律和衰變規律”，王來華“網絡輿情與輿論的相互轉換原理”，顧明毅“早期傳播、社會性知情社會性表達、社會行動、媒體紀念傳播的周期性變化規律”，徐敬宏“非常突發事件的網絡輿情產生、傳播、聚合演化規律”，謝科范等“網絡輿情突發事件的潛伏期萌動期、加速期、成熟期、衰退期規律”，人民網輿情監測室“社會熱點輿情的發生期、發酵期、發展期、高漲期、回落期、反饋期變動規律”和“發布模式、平穩模式、相關模式、自相似模式、周期模式、趨勢模式變化過程”，董永亮“突發事件網絡輿情的孕育、噴涌轉向再次噴涌再次轉向、逐漸衰減變動過程”，方付建“基于粒子思想的突發事件網絡輿情的孕育階段、擴散階段、變換階段、衰減階段演化過程”、高承實“網絡輿情的四類演化過程模型”，等等。與此同時，有關網絡輿情的一些基本規律性認識在學界逐漸形成。

1.認識到網絡輿情的傳播變動過程與社會輿情相類似，會大致沿著發生（孕育）→發展（高潮）→結束（衰落或殘留）的線性路徑演變

總結以往，按照從發生到發展至結束的大致走勢，研究者先后提出了網絡輿情變動三階段規律、四階段規律、五階段規律、六階段規律、多階段規律等包含了若干階段的網絡輿情傳播變動規律。同時，也勾畫出形態不同的輿情漲落曲線演化模型、三維空間模型、粒子模型等。

2.認識到因為具有突發性、沖擊性、破壞性，故應高度重視突發事件中網絡輿情變動規律研究綜觀現實，網下的突發事件屢屢因網絡傳播而加大爆燃風險，而網上輿情表達的喧囂鼎沸也可能釀成網下行動，這就觸發了學界同時聚焦于突發事件和網絡輿情。一些研究通過分析個案，討論了突發事件對網民情緒的強烈影響與網絡公眾表達的關系;有的論及了突發重大公共事件中，網絡新媒體傳播的超強疊加功能對輿情的熱點喚起效應;也有的基于大量案例，從國家治理現代化角度出發，討論了轉型期中國互聯網突發熱點事件的網絡輿情傳播規律;突發事件網絡輿情的演變路徑、態勢、規律和機理，突發事件網絡輿情中的媒介要素、網民要素、內容要素等動力要素，這些研究既注重學術探索，同樣也關注到應用功能。

3.認識到現實中的利益糾葛，是形成網絡輿情熱點的重要驅動力

王來華提出，輿情從本質上看，始終貫穿民眾與管理者間不斷變化的利益關系。這一關系的主體是依存和建設關系，但也難免存在著沖突關系[2]49-50。從社會心理看，外在的利益差距容易導致內在的心理落差。故利益需求與利益差別是輿情表達發生的重要助推力。網絡社會是真實社會的延伸，故網絡輿情的產生動力在網下。其中，公眾利益需求成為網絡輿情形成的主要內生動力源[4]290。特別是在社會轉型期，當遇到利益矛盾關鍵點與利益紛爭聚焦點時，網民們盼望更全面了解生存環境變化，更準確了解看似孤立的新聞事件與自身利益的攸關性[5]。正因此，這樣或那樣的利益需求與利益糾葛，常以熱點議題或焦點話題的形式呈現在網上，成為觸發網上輿情傳播，形成網絡輿情事件的重要推手。

4.認識到網絡輿情主體的多元分化和隨機互動，會導致網絡輿情演進態勢愈加復雜

從中國1994年接人互聯網至今，網絡輿情主體結構一直處于不斷變動中。除了基數龐大的普通草根網民外，還分化出網絡意見領袖、活躍的信息中介、爆料人等，他們的隨機組合和交互作用，導致網絡輿情演進態勢愈加復雜。例如，研究表明，在近幾年反復發生的大大小小的輿情反轉事件中，無論是擁有巨大受眾群和話語影響力的大小網絡意見領袖還是態度極化或逆轉的網民[6]，不管是提供未經核實爆料信息的現場當事人或者圍觀者[7]還是網民中捍衛知情權和尋求真相的中堅分子[8]，他們的交叉混雜，加劇了網絡輿情走向的反轉化和曲折性，助推了網絡輿情變動的復雜趨勢。

5.認識到從狹義輿情看，網絡輿情及其變動常常具有特殊的政治指向性

從狹義輿情來看，輿情簡言之即民眾的社會（政治）態度。所以，輿情及其發展變動過程常常具有特殊的政治指向性。例如，重大突發公共事件的背后，因或多或少存在著關乎群眾最根本利益的矛盾沖突，故考察圍繞這一類事件的輿情發展變動過程，有的因涉及政府部門制定的方針政策，采取的措施行動等，與管理者發生直接的聯系;有的即便與政府并不直接相關，例如突發自然災害等，但也因為政府是民眾的利益代表者和利益維護者，故會由于政府的救援和安置等一系列行為，而與政府間接發生聯系，最終導致輿情具有比較特殊而明確的政治指向性[9]。

6.認識到無論權重幾何，新老媒體均是影響網絡輿情走向的重要媒介因素

很多學者認識到，新老媒體均是影響網絡輿情產生與變化的重要因素。但傳統媒體和新媒體孰輕孰重，看法則有所差異。有的認為，輿情變動離不開新老媒體相互結合的雙重輿論影響力[10];離不開多種媒體在網絡上信息傳播、相互作用所形成的共振[11];離不開傳統媒體記者和“草根記者”在網絡上的議程設置和刻意報道[12];有的則認為，在網絡環境下，自媒體平臺被賦予了“自我設置議程”的能力[13]，還有的以為，主流媒體憑借其權威性，對受眾的認知態度依然產生重要影響[14]。

7.認識到交織混雜的個體心理與群體心理，是左右網絡輿情變動的重要內驅力

學者們普遍認同，與互聯網飛速發展相伴的，是中國傳統文化與西方社會思潮、社會主義核心價值觀與非主流價值觀念對民眾社會心理的多重滲透和交雜影響。這使得他們的輿情表達，既可能呈現出渴求新知、獵奇探究、彰顯個性、減壓宣泄、自我實現等普遍個體心理（15]，亦可能表現為從眾、群體極化、集體無意識群體競爭與互動等網絡群體心理（6），從整體上看，主流網絡社會心態是積極健康昂揚向上的，但同時也存在著浮躁炫富、暴戾、冷漠等種種不良社會心態[7，特別是以結構性怨恨、仇官和仇富、低信任感、冷漠和浮云最為典型18。

8.認識到脫胎于現實的軟硬網絡輿情空間，亦是網絡輿情變動的影響因素

在現實社會，輿情的形成演變還會受到各種有形與無形的環境或情境——軟、硬輿情空間的影響。這些輿情空間因素，常常呈現多元多樣與交叉互動、界限與層次的相對性等特征[19]。有學者強調，網絡輿情空間是輿情空間在網絡上的擴展與延伸。故也包含了特殊的計算機網絡“硬空間”，以現實為基礎的秩序規定、角色規定、目標規定及民族文化因素等復雜“軟空間”[4]109-141。有的考察了互聯網社會發展歷史后提出，影響輿情變動的網絡空間，包括了自下而上、自組織、動員式的大集市化“軟”空間，以及互聯網信息傳播三次變革所帶來的全新網絡“硬空間”，其與社會空間是協同融合關系[20]。

9.認識到互聯網技術的迭代發展，日益形成對網絡輿情傳播的滲透力與影響力

針對線.上生活愈來愈成為國民日常的不爭事實，學界普遍感到，互聯網技術迭代，特別是以微博、微信為代表的新媒體應用，不僅帶動了網絡社會發展，也極大地推動了網絡輿情傳播。一方面，網絡新媒體的迅疾崛起，深刻改寫了傳統傳媒格局，為當下的中國利益表達提供了十分寬廣的管道[21]。另一方面，以微博為代表的新媒體技術支持下的網絡輿情表達，常具突然聚合、病毒式擴散、網上網下聯合發力等特點，新技術表達優勢所產生的“示范效應”，極易改變社會動員模式，同時加重群體心理對個體心理的影響而導致心理的偏移。同時，龐大的微信用戶群借助后臺基礎技術保障，通過復雜關系網絡交叉聯絡形成了共同意見，間接或者內隱化推動輿情發展變動，產生強大群體推力，助微信輿論場的形成[22]。

10.認識到網絡輿情變動環境日趨交雜，愈發需要利用大數據分析等技術方法加以甄別研判學界普遍感到，當前巨量的網民規模與信息傳播、交錯的網絡平臺應用、多媒體的融合化，都加劇了網絡輿情傳播過程和走向的復雜態勢。同時，隨著數據采集技術更迭發展進入大數據時代，數據采集分析挖掘和處理能力得到了全方位提升，通過建設基于輿情應對的統一技術平臺，以Web挖掘和文本分析及時掌握網絡輿情變動趨勢[23]，引入“復雜網絡視角”進行網絡輿情特征與演變研究就成了必然[24]。

二、新形勢下網絡輿情傳播規律探索中的若干不足

進一步看，盡管短時間內，學界已圍繞相關議題達成若干基本共識，但面對不斷變化的真實與虛擬兩個社會空間，不斷迭代更新的網絡新技術，以及個體心理與群體心理的多重影響，網絡輿情傳播規律探索還面臨著一些問題。

（一）以“輿情發生”來劃定網絡輿情傳播規律研究起點，使得“預測”“預警”功能打了折扣

從詞源學上看，預警即在事情發生或是進行前預先告警。預測則是經調查和分析，對事物的動態與發展趨勢，事先做出估計和評價。可見，預警和預測都強調作用在事前。進一步看，“預警”和“預測”也有所差異。前者更強調“預防”，即事發前及時警示、介人和干預，后者則強調“預判”，即以掌握規律為基礎，提前把握變動趨勢。考察前期成果，雖然研究者對于網絡輿情規律研究的重要任務，在于實現“預警”“預測”功能并無異議，但在具體探究過程中，省略對前期復雜環境誘因和社會醞釀過程的定性定量分析，簡單將“輿情發生”劃定為研究起點的，還是占了相當比例。即便有些研究考慮到網民、當事人、媒體、政府、情緒等作用要素對“輿情孕育”“輿情潛伏”的影響，但要么是輕描淡寫、一筆帶過，要么實際上是事后評估和回溯性分析，使得理想中的“預測”“預警”作用，難以真正充分有效地發揮出來。

（二）以“階段模式”來表征網絡輿情傳播規律，容易忽略其背后復雜動力要素的綜合作用

依照生命周期原理，引入階段論進行網絡輿情變動規律研究，其優點是簡單直接，也利于被類型化。但系統思考，僅面對以微博、微信為標志的移動互聯場域下所發生的大量熱點事件及其紛繁交雜的網絡傳播，如果進行單一進路和表征化處理，只進行由生至滅、從觸發到沉寂（殘留）的線性規律描述，就極易因單維度的橫斷面處理，而掩蓋了特殊事件、特殊記憶、輿情主體、輿情客體、輿情本體、各類媒體等多重動力要素，對網絡輿情變動的復雜多維影響。例如，過往發生的輿情熱點事件所激起的某些特殊情緒，常以集體記憶的形式留存在人們的記憶庫中，當同質性或相似度高的輿情事件再起，那些特殊情緒很容易因為同一類話題的刺激被喚起，而對新事件的輿情傳播再次產生影響;又如，網絡輿情變動過程中，一些特殊的社會心態容易導致謠言的發生，有著這類社會心態的人又常常充當傳播擴散主體角色;還如，在反轉型網絡輿情變動過程的開端，自媒體經常率先設置議題并觸發輿情熱議，而在尾聲，重量級傳統主流媒體則總會扮演輿論引領角色。再加之，各類影響因素在不同事件中的影響各異，有的表現為陸續登場，還有的則是交叉互動，這些都是粗線條的階段性描述所難以生動呈現精準闡釋乃至深入探討的。

（三）以簡單“定性定量”作為分析網絡輿情規律的主要研究方法，無法科學闡釋新網絡環境下網絡輿情的復雜嬗變

盡管經十余年探索，網絡輿情變動規律研究方法已經從最初學理化的定性描述和宏觀性的抽象闡釋，發展到在實證案例分析的基礎上進行解釋性歸納，或者以理論假設為基礎進行統計模型建構。而數據挖掘、大數據分析等技術方法，也逐步得到更加廣泛的利用。但在現實社會與網絡社會的疊加互嵌日漸深入的今天，在信息技術和網絡應用的迭代更新日趨加速的當下，還是有大量的相關探討，依然單純套用前互聯網時代的質性分析或者統計分析方法。其結果，一來在互聯網與移動互聯網共通共享狀態下，無法系統分析和精準呈現各類網絡節點如何形成了復雜網絡，在復雜網絡中的信息傳播又如何影響了網絡輿情的走向;二來在網絡圈群化和社交化特征日顯的情形下，亦無法科學和精確地描畫出那些關鍵節點的生成、地位、互動與消長，群落邊界的形成與分化，群與群間的關系與流動等復雜的網狀結構關系。

（四）以“靜穩當下”來看待網絡輿情傳播規律，將難以對未來網絡輿情的新變化形成趨勢性認識

綜觀發展現實，置身紛繁龐雜和開放流動的網絡社會，如果試圖立即描摹出大大小小的網絡輿情事件及其傳播形態的大致樣貌，由于“變化”是一直不變的網絡特質，故當掬起一瓢進行端詳揣摩時，實際上它已然發生了新變化。但從前期研究看，一方面，大量的相關探索受到了當時所處時空的限制，就使得從“靜態的當下”出發，采取“閉環式”研究思路，往往既是網絡輿情傳播規律研究的邏輯，也是研究所觸及的范圍。例如，對互聯網發展早期的輿情傳播階段的簡單劃定，再例如，針對當時發生的某個熱點事件的傳播規律分析等。另一方面，大量相關研究采取了“一次性”或“局部化”的研究思路。要么短暫關注網絡輿情變動規律后就不再深究，要么僅專注于某種特殊網絡輿情類型（例如突發事件網絡輿情）的研究而未繼續擴展。由于采取靜態和閉環的思路，以過去時和局部化的研究來介人極具開放性、流動性和易變性的網絡社會，結果得到的難免是對網絡輿情傳播規律的階段性、散點狀和片段化認識。這無疑難以對網絡輿情傳播的新趨勢形成連續性、系統性和前瞻性認識。

三、從多維視角出發再認識網絡輿情的動態傳播規律

從多維視角出發再認識網絡輿情的動態傳播可以發現以下規律。

（一）以“歷史與聚類分析”視角，力求準確勾勒網絡輿情地域化圖譜

網上與網下的深度“互嵌”性，使得我們難以忽略真實社會環境對網絡輿情表達的潛在、無形、深刻而長久的影響。同時，網絡社會發展至今，大量的過往案例，又顯示出網民輿情表達的多元分化特點，也呈現出較為顯著的在線聚類特征。正因此，基于“預測”“預警”功能，引入“歷史與聚類分析”視角，在網絡輿情發生前，將過往網絡數據資料與網民地域特質劃分相結合，從歷時性出發，盡可能利用前期數據對導致網絡輿情傳播變動的社會空間環境進行歷史性的、全方位的“深描”，力求描摹出“前輿情變動”階段的地域化圖譜，就顯得頗具“應然”意義。

普列漢諾夫強調：“公眾意見的歷史發展和整個人類歷史一樣，乃是個有規律的過程。”[25]如果說，人類歷史規律需要人們發現和記錄，那么，網絡輿情的歷史規律，也需要被盡量完整和準確地記錄下來，以供了解、總結和借鑒。從并不算長的網絡輿情發展變化歷史看，有幾部分是可以嘗試通過建立國家級別的數據庫，被匯集、記錄并分析利用的。首先，可整合各方數據資源，以全國各大相關研究機構業已建立的案例庫為基礎，建立起國家級別的網絡輿情事件案例庫，分別按年度、地域和類型等進行匯集整理儲存，并定期或不定期加以補充和修正。其次，可建立和完善國家級別的歷時性網絡輿情語料庫。網絡語言是影響網絡輿情發展變化的重要的信息載體。在過往的網絡信息傳播過程中，出現過大量的網絡語言材料，包括內容豐富的語篇、語句、短語、詞匯等，有些經過一段時間后逐漸被淡忘，有的則一直在使用，還有的又被衍生出新的含義，這些都需要按照網絡語言發展時序，根據動態追蹤和監測結果，隨時進行調整、存儲與處理，以備實操時進行有效使用，再者，可嘗試建立起國家級別的輿情應對資料庫。如果說網絡輿情發生演化的主體是網民，客體則主要是各級管理機構及其人員，其應對意識、處置能力和機制建設水平的高低，常會對網絡輿情變動走向產生重要影響。因此，按照年度、正反兩類典型案例、應對處置方所在地域、應對處置方所處層級、輿情應對的后續影響等進行匯編和分析，可以很好地反映出網絡社會治理的發展變化過程。

一項新的研究結果表明，與人類心理和行為特征具有顯著的地域差別相類似，城市網民心態既表現出較大的地域性差異，也有著聚類規律[26]。受此啟發，實際上，網民首先是網下活生生的人，在線生活的超時空、物理不在場和去中心化，并不能替代真實生活的固定場域（大城市、小城鎮或農村）、各自所處的政治經濟環境（政治中心經濟中心或經濟欠發達地區）、地理環境（東部、中部或西部）和地域文化心理（內斂或活潑、嚴肅或幽默、政治化或娛樂化）等，這些影響，可能造就了網民們形態各異的地域化特質，比如，有的非常關心國際外交話題，有的則最關注身邊事;比如，有的語言偏好戲謔化，而有的則表達更加火爆等等。這些都需要利用科學研究手段，一方面通過網上大數據的長期追蹤、搜集、鑒別和整理，分別對不同地域的數據進行聚類分析，找出不同地域網民的共性與個性。另一方面，通過網下大規模的問卷調查和深度訪談，與網上聚類分析結果進行比較分析，力爭對不同地域網民的表達情緒、心理、動機以及行動等常態化規律進行精準和清晰概括，并與前面的案例庫語料庫、應對庫結合，力爭逐步拼接出“前輿情變動”階段的地域化圖譜，為有的放矢地開展網絡輿情預測和預警工作提供有力保障。

（二）以“多驅動要素分析”視角，嘗試精準描畫出網絡輿情變動的系統圖

正如前述，進行網絡輿情傳播與變動的階段性劃分，重點在于呈現出整個輿情的起伏過程和高低走勢，即“是什么”，卻基本不側重于揭示影響輿情變動與走向的內外因素，即“由什么所導致”。而內部和外部因素，正是驅動網絡輿情演化過程的顯在或隱形力量。因此，應該嘗試引人基于內外各要素影響的作用系統模型，并通過實證研究提供不同情形下的變動系統亞模型。

從整體來看，在網絡輿情變動開放系統中，包含著內在的可能引發集體記憶的特殊情緒（快樂或不快樂）、交織的個體心理與群體心理，也包含著外在的多元話題、結構復雜和利益多元的網民、承擔著利益代表者角色與政治溝通責任的各級管理者、負有議程設置和輿論引導功能的媒體、各具傳播特色的技術化應用平臺、具有賦意功能的文字、音頻、視頻等信息載體。這些內外要素，對網絡輿情的階段性變化產生著不同的影響。從網絡輿情傳播變動的內在驅動力看，既包括了潛藏在集體記憶中的積極或消極情緒，也包含著社會助長效應、匿名性效應、自利性偏差、自我效能感高峰體驗、炫耀性心理等個體心理，還包含著從眾效應、集體無意識、沉默的螺旋、反沉默的螺旋、群體極化等群體心理，以及帶有地域和民族特征的文化心理。而從外部驅動要素看，第一是觸發網絡輿情傳播變動的話題內容，其大抵與公共性、利益性、社會性、突發性、精神價值有關，且常常反映了干群關系、黨群關系、貧富關系和階層關系，涉及了民生、法治、公平、正義、安全、環境、公德等方面。第二是包含著直接利益相關者、網絡意見領袖、網絡中介、積極網民、吃瓜網民、水軍、“穿馬甲者”和“轉世黨”在內的各色網民。他們雖是訴求表達主體，但表達功能和地位并不相同。第三是在網絡中承擔了網民利益代表者和網絡政治溝通主導角色的各級管理者。考察現實，雖然網民對他們有著較高的角色期待，但因他們分屬不同層級，也有著不同職能，特別是在網絡輿情研判、處置、回應、疏導等角色扮演中的水平高低錯落，導致了網絡輿情處置與疏導效果有所差異。第四是承擔了新聞信息傳播和輿論引導角色的網絡媒體。具體來看，網絡社會發展帶來了傳播格局的巨變，也使得影響網絡輿情變動的網絡媒體結構日趨復雜。主要包括了主流媒體、自媒體、以自媒體面目出現的主流媒體人等，其在網絡傳播和輿論引導中的功能也需要被區別看待。第五是技術化網絡應用平臺。它們是網絡輿情信息承載者和傳播空間提供者。目前，一方面微信群微博矩陣、客戶端、微視頻等移動圈群化交叉傳播已成為常態，另一方面，知乎、悟空問答、豆瓣等知識型社區傳播影響力日顯。第六是以文字為代表的表達“意義”載體。這些網絡文字以流行語、仿語戲謔、飛白、暗喻、隱喻等形式，配合表情包、圖片、音視頻，不僅承擔了給輿情表達信息賦意的角色，還常常影響網民表達心理和表達偏好。

需要進一步強調，網絡輿情變動系統并非一種模式，亦非完全固化。各個影響要素是否出場，出場的順序、作用力大小、影響時間的長短等，又會因事件的不同、空間的差別而產生差異，且會隨著時代背景變化而發生新的形變。這都需要利用案例回溯和大數據分析，及時歸納與總結，以抽離并繪制出具有“理想類型”屬性的網絡輿情傳播變動的系列化系統模型，于未來的實踐中加以有效捕捉和精準識別，并根據變化對系統要素進行及時增補和修正。

（三）以“智能兼專家分析”視角，力爭科學把握網絡輿情傳播演化的復雜軌跡

8.02億網民，動輒億量級別的互聯網應用，人人都是自媒體的潛在可能，呈現出社會的網絡化與網絡的社會化雙重趨勢。這不僅使網絡信息數據量激增，網絡信息節點間的關系呈高度復雜態勢，同時，也會讓網絡輿情變動演化過程更加交雜繁復。而如何將隱含于各大網絡技術應用平臺中的海量而分散的輿情信息搜集.上來，又如何在一次次網絡圈群間、網上與網下的交往行動中，探尋出引發變動的“共性”和“特性”，再如何洞悉網絡輿情表達文本（流行語）、圖片、動畫、音視頻背后的情感特征和心態指向，則既需要超越傳統的統計研究方法，利用數據挖掘和數學模型，以提高信息匯集分析效率和效果，也需要通過輔以跨領域、復合型、協同式的專家群把關，進行快速與精準識別。

一方面，需要具備智能化思維和大數據理念，充分利用數據挖掘技術和人工智能技術發展所提供的優勢，提高對大數據級別的網絡輿情數據的匯集分析能力。在數據采集過程中，不但要采用工程技術方法，在各大網絡應用平臺，借助網絡爬蟲技術，實時獲得需要采集的網絡輿情數據信息。也還要借助于人工智能技術，基于神經網絡的機器學習的提取算法、啟發式規則的正文抽取算法、VIPS算法、以及多種抽取算法相結合等技術手段，進行網頁正文抽取。在數據分析過程中，則需借鑒情感分析、話題檢測與追蹤、多文本摘要、熱點識別等數據挖掘和自然語音處理技術[27]，對來自互聯網和移動互聯網的數量龐大、屬性各異、內容龐雜的結構化、半結構化及非結構化數據，進行共時性分析和歷時性剖析，短期內力求準確鑒別和分析某次或某類話題的情感指向、觀點趨向，長期則力爭逐步識別出不同事件所呈現的大致輿情傳播節點和復雜關系走勢。

另一方面，傳統的人工分析方法亦不能忽略，正因為人性是復雜多變的，而網絡社會又是“物理不在場”的，故面對網絡輿情交雜變動態勢，面對彩屏背后難以直達的“心理黑箱”，單純強調大數據賦權和人工智能增能，對復雜算法和深度學習頂禮膜拜，并不能保證科學和系統把握網絡輿情傳播演化的復雜軌跡和關系變量，亦不能完全實現對顯輿情與隱輿情、真輿情與偽輿情、直輿情與曲輿情、個體輿情與群體輿情的準確刻畫和精準把握。而開展人工分析，特別是利用具有專業性、跨學科和復合化特質的網絡輿情分析專家群，對大數據進行進一步的精準化分析，依然是開發大數據和人工智能功能同時需要且必須依托的網絡輿情分析力量。與此同時，傳統的問卷調查、參與觀察、半參與觀察、深度訪談等研究方法，也依然有助于全面了解和系統掌握網絡輿情的復雜結構與變動機理。

（四）以“追蹤性動態分析”視角，力求及時反映網絡輿情傳播規律的最新變化趨勢

經二十余年發展，互聯網經歷了新聞網站和網絡論壇分庭的Web1.0時代，微博快速崛起的Web2.0時代，微博、微信、客戶端、微視頻等競相逐鹿的移動互聯時代。其間，網絡社會一直處在快速更新與迭代發展中。這就使置身其間的網絡輿情傳播與演化，呈現出相對穩定與變動不居兩個形態。因此，網絡輿情規律研究不僅要科學認識其靜態演化路徑，也要及時了解和準確把握網絡輿情發展的新特點新規律，以對網絡輿情的變動趨勢形成動態化、追蹤性與前瞻性認識。

當前的規律研究應準確捕捉網絡輿情發展變化的三個新特點。首先，要及時捕捉網絡輿情熱點議題的新轉向。當前，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。人民美好生活需要日益廣泛，不僅對物質文化生活提出了更高要求，而且在民主、法治、公平、正義、安全、環境等方面的要求日益增長[28]。這就揭示出當前及今后相當長一段時間內，網絡輿情熱點議題會從衣食住行等民生類的自利性話題，更多地向民主、文明、平等、公正、道德等利他性和公共性話題轉移。其次，要準確捕捉網絡技術平臺應用的融合與分化的兩極化趨勢的復雜影響。一方面，加速了的融媒體化趨勢，使得網絡訴求表達網絡環境更趨“似真性”，良好的用戶體驗讓網民多平臺和跨圈群同時在線成為常態;另一方面，網絡大數據算法的普遍應用，又可能加劇網絡圈群內的認同強化與網絡圈群間的心理區隔。第三，要及時準確捕捉新生代的輿情表達樣貌。互聯網發展至今，網民結構已然發生很大變化。隨著代際更迭，不但“90后”已在發聲，“00后”亦開始跑步進場，成為網絡輿情表達的新生力量。比照前輩，“90后”“00后”的議題焦點、表達心理、常駐平臺、表達載體樣式、互動行為模式等，均發生了很大變化，及時準確地洞察并描繪其輿情表達樣貌，成為今后輿情傳播規律研究中的重要方面。

當前的相關研究，也要對網絡輿情變動影響因素的變化形成三個前瞻性認識。首先，要對網絡空間的變化及其影響形成前瞻性認識。隨著技術應用的加速迭代，今后一段時間，網絡硬空間可能從移動化向微型化、可穿戴化、虛擬現實化甚至嵌套化（植入身體）發展，這一變化改變的不僅是外形，更可能是對輿情表達的心理、速度、規模與強度等的影響。其次，要對顛覆性技術的普及化應用帶來的影響形成前瞻性認識。從大數據到人工智能、由區塊鏈再到5G，每次技術飛躍，都可能對輿情信息傳播與表達的認知、心態、方式、行動等產生極大的影響，要對此進行綜合評估和系統分析。第三，要對網絡關系高度復雜化的影響形成前瞻性認識。一方面，從進駐“兩微一端”再到同時駐扎“兩微一端—視頻—知識社區”，網民跨圈群在場并與融媒體合奏，將使網絡關系呈高度復雜化、交叉性和流動性，也可能加劇輿情的瞬間聚焦和同頻共振;另一方面，人工智能、算法的快速應用，導致了真實網民與社交機器人同時在場，這一前所未有的情形，讓復雜關系網絡中又增加了非人類——社交機器人這一新型而又特殊的節點，陡增了獲取真實民意的難度，也增加了輿情引導的變數，這均應在未來加以清晰研判和重點研究。

受上述多重變化的影響，未來的網絡輿情變動生命周期可能更趨復雜。或許呈現出完整型、中斷型、衍生型、喚起型、反轉波動型、替代型等更多的亞類型，亦可能是兩個以上變動周期的疊加。這都有待進行科學驗證和歸納總結。

參考文獻

[1]徐向紅.輿論的形成初探[J].東岳論叢，1988（1）：92-97.

[2]王來華.輿情研究概論——理論、方法和現實熱點[M].天津：天津社會科學院出版社，2003.

[3]王來華.輿情變動規律初論[J].學術交流，2005（12）：155-159.

[4]劉毅.網絡輿情研究概論[M].天津：天津人民出版社，2007：291-315.

[5]高鋼，彭蘭.三極力量作用下的網絡新聞傳播——中國網絡媒體結構特征研究[J].國際新聞界，2007（6）：57-62.

[6]王國華，閔晨，鐘聲揚.議程設置理論視域下熱點事件網民輿論“反轉”現象研究——基于“成都女司機變道遭毆打”事件的內容分析[J].情報雜志，2015（9）：111-117.

[7]趙前衛.社交媒體時代網絡輿論場新變化[J].今傳媒，2016（6）：27-29.

[8]王歡.涉警輿情反轉的生成機理與治理——以慶安槍擊案為研究樣本[J].湖北警官學院學報，2017（3）：36-46.

[9]畢宏音.重大突發公共事件中的新媒體傳播[J].重慶社會科學，2013（4）：50-57.

[10]姜勝洪.透視我國網絡民意表達的主流態勢[J].紅旗文稿，2011（3）：26-29.

[11]王國華.突發事件網絡輿情的動力要素及其治理[M].武漢：華中科技大學出版社，2017：27.

[12]王國華，方付建.突發輿情危機事件衍生效應研究[J].天津社會科學，2012（1）：70-72.

[13]Kolbitsch J，Maurer H A. The Transformation of the Web：How Emerging Communities Shape the Information we Consume[J]. J.UCS， 2006， 12（2）：187-213.

[14]景剛.論主流媒體在議程設置過程中的功能表達[J].新聞界，2004（3）：48-49.

[15]畢宏音.網民心理特征分析[J].社科縱橫，2006（9）：38-39.

[16]畢宏音.網絡輿情形成與變動中的群體影響分析[J].天津大學學報（社會科學版），2007（3）：270-274.

[17]夏學鑾.當前中國八種不良社會心態[J].人民論壇，2011（12）：48-50.

[18]張志安，張美玲.網民社會心態與輿論引導范式轉型[J].社會科學戰線，2016（5）：143-149.

[19]張麗紅.論民眾輿情形成、變化和發生作用的情境——輿情空間[J].前沿，2008（2）：140-142.

[20]方興東.網絡空間輿情生態的變革、問題與對策[J].新湘評論，2013（22）：12-14.

[21]張濤甫.表達與引導[M].桂林：漓江出版社，2012：69.

[22]王玉珠.微信輿論場：生成、特征及輿情效能[J].情報雜志，2014（7）：146-150.

[23]王君澤.網絡輿情應對的關鍵技術研究[M].武漢：華中科技大學出版社，2017：16-17.

[24]張志安，等.新媒體與輿論：十二個關鍵問題[M].北京：中國傳媒大學出版社，2016：75.

[25]普列漢諾夫哲學著作選集：第2卷[M].北京：生活.讀書.新知三聯書店，1962：162.

[26]王俊秀.中國社會心態研究報告（2016）[M].北京：社會科學文獻出版社，2016：207-209.

[27]曾潤喜.熱點事件網絡輿情的傳播與治理[M].武漢：華中科技大學出版社，2017：16-38.

[28]中共中央宣傳部.習近平新時代中國特色社會主義思想三十講[M].北京：學習出版社，2018：65-67.

The Basic Consensus ofNetwork Public Sentiment and Its Recognition ofDynamic Laws：aMulti- dimensional Perspective

Bi Hongyin

（Institute of Public Sentiment， Tianjin Academy of Social Sciences， Tianjin 300191）

Abstract：At present， the research of modern public sentiment has circled around the changing law ofnetwork public sentiment and gradually formed ten basic consensus including the exterio evolution pathof public sentiment， the interio stimulating events， the conflicts of interests， the complex subjects， themanagement objects， the traditional media and self-media， the mentality and psychology， the space ofnetwork public sentiment， the influence of Internet technology change， and the method application of bigdata analysis technology. But at the same time， there is the lack of research，such as ， the research emphsison present analysis while lack the prophase prediction，the lack of comprehensive research on complexdynamic elements， the fact that the traditional qualitative and quantitative research methods cannot interpret the environment of mixed public opinion， the stage study of static stability can hardly reflect thetrend change of propagation law ， and and so on. It is urgent to systematically understand the dynamiclaw of network public sentiment dissemination from the perspectives of “history and clustering analysis”，”multi-driving factor analysis”， “intelligence and expert analysis” and “tracing dynamic analysis”.

Key words：the network public sentiment;the basic consensus;dynamic laws;multi-dimensional perspective