基于新浪微博的政府網絡輿情態勢分析

王瑩　謝頤

摘要：本文簡要闡述了政府負面網絡輿情的基本概念以及其檢測流程，同時積極地分析了各項監測指標以及其量化處理方向，以此來推動政府網絡輿情監管活動的正常開展，科學合理地引導群眾的輿論方向。

關鍵詞：網絡輿情;政府負面網絡輿情;新浪微博;模式

就目前來看，政府在新浪微博中采取的負面網絡輿情監測主要借助于《綜合電子政務主題詞表》，其中涉獵到了大量與政府有關的敏感問題或者新型熱點話題，通過對所有新浪微博之中滿足條件的負面網絡輿情進行合理檢索，最終貫穿博文內容、點贊、評論、轉發等多個過程。

政府對于新浪微博方面的負面網絡輿情的監管流程囊括諸多部分，簡單敘述的話，主要包含以下兩個流程：首先是獲取新浪微博平臺之中的微博內容信息、微博平臺之中存儲的信息，此流程主要包括信息采集、內容抽取、語義標注、用戶登陸、博文信息等等重要內容;其次則是利用與負面網絡輿情有關的關鍵詞來對新浪微博平臺之中的信息內容做出檢索。

新浪微博的獲取用戶信息以及存儲過程中的各項功能主要包含：由于新浪微博的背后信息采集模塊應用的是基于新浪應用程序編程接口的設計模式，因此用戶必須使用驗證自己真實身份的新浪微博“賬號密碼”方可進行登錄;信息采集這一模塊主要是對當前用戶的登錄信息進行收集，同時對新浪平臺之中的微博內容以及轉發、點贊、評論等內容做出采集，同時獲取當前微博內部各個博主的粉絲數量以及其關注數量、微博數量等多種信息內容;“博文抽取”主要是利用第三方平臺的軟件工具，對當前博文之中與輿情控制無關的內容做出祛除處理;“主題標引”“博文分詞”這兩大過程主要是對抽取出的與輿情控制相互關聯的微博內容做出分詞處理，而后借助于表示博文主題的詞語做出相應的標記;“語義標注”則是采用諸如“S”“P”“+”“[]”等符號來對博文中的信息以及其語法成分做出合理劃分。

在互聯網信息技術飛速發展的前提下，結合有關于政府發展的網絡輿情很有可能來自于IM、BBS、MicroBlog等等。由于各種網絡平臺傳播形態、存儲模式以及評價指標方面均存在或多或少的差異，因此本文所研究的新浪微博政府輿情態勢監管體系部分借鑒于學界已有的研究結果，同時結合對新浪微博針對政府設立的輿情網絡監控體系做出了下述探究。

新浪微博網絡輿情管理指標主要囊括當前博文發布時間以及其敏感度、博文所能夠造成的正負面影響。其中“正負面影響”主要是根據新浪微博自身具備的輿情收集庫，對當前新浪微博的博文內容做出合理監測，如果當前博文從屬于負面內容，那么輿情控制指標返回值為1，相反則為0。新浪微博的博文信息內容的敏感程度主要顯示當前信息內容對于政府層面負面輿情的敏感程度。這一項目的量化法則為：設置相應的敏感度閾值區段（設置成為α，使3≤α≤5），借助于主題標引、敏感詞匯比較做出合理匹配（匹配次數被記作γ），同時根據以下法則來對輿情敏感程度做出判斷：

當γ=0時，Ⅰ級敏感度;

當γ<3時，Ⅱ級敏感度;

當3≤γ≤5時，Ⅲ級敏感度;

當γ>5時，Ⅳ敏感度。

由于新浪微博的閱讀數（主要是指新浪微博的移動客戶端、PC客戶端以及其他客戶端中某一微博內容被瀏覽次數的總和）并不能真正代表當前的網民閱讀次數，因此并不能將其作為衡量新浪微博輿情信息敏感程度的一大標準，而是要納入一項全新的指標。即“博文的傳播速率”，此項內容用以在某一時間段內根據與政府有關的輿情博文被轉發的次數來進行量化表示，最終形成對新浪微博內容更為完整的監管機制。

新浪微博的輿情監管機制囊括諸多方面，其中涉獵到的多項內容能夠有效貼合當前的時代發展。作為主流媒介信息傳播平臺，新浪微博內部對于用戶信息方面的監管必須足夠到位，只有這樣才能充分強化其輿論主導作用，為推進我國政府部門政策提供源源不斷的推進作用。