基于大數據的突發公共事件網絡輿情研究
——以新型冠狀病毒肺炎疫情為例

尹 楠

（南京曉莊學院商學院，江蘇南京 211171）

0 引言

2019年末，新型冠狀病毒（COVID-19）肺炎在湖北以至于全國都蔓延開來，在短時間內感染了大量患者，截至2020年2月7日24時，我國31個省、市、自治區累計報告確診患者數量多達34 546例，突發的疫情事件在互聯網上迅速傳播和擴散，經過微信公眾號、微博等媒體平臺的發布和轉發，一時間輿情危機迅速擴散，人們搶購口罩、消毒液等衛生用品，也引起了人們一定的恐慌心理。

新型冠狀病毒肺炎疫情屬于一種重大的公共突發事件，在互聯網上引起了眾多的關注度，通過微博、微信等社交媒體傳播了大量的信息來源，其中還混雜了不少謠言和虛假信息，人們對于每天肺炎疫情患者的新增病例和死亡病例都在時刻關注著，人們利用社交媒體時刻都在轉發各種有關疫情的信息，因此，本研究以此次新型冠狀病毒肺炎疫情為例，基于大數據平臺對突發公共事件網絡輿情進行分析，找出人們在網絡上對本次新型冠狀病毒肺炎所關注的趨勢，從而對突發公共事件網絡輿情的治理提供幫助。

1 新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡輿情研究設計

1.1 數據來源

網絡輿情是由網絡言論為基礎發展，通過網絡使用者在各類新聞評論網站、論壇、社交媒體等互動式網絡媒體中傳遞信息，通過網民的評論、轉發、瀏覽等行為凝聚人氣［1］。然而并非所有的網絡言論都能發展成為網絡輿情，輿情必須經歷一個生命周期的階段，包括網絡輿情發展階段、網絡輿情爆發階段及輿情平穩消退階段等多個階段［2］。對新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡輿情信息傳播媒介可以分為3類，本研究主要基于這3類網絡輿情信息傳播媒介，對新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡輿情進行分析。

第一類是網絡新聞媒體，包括各類新聞類網站、醫學相關新聞媒體、政府新聞網站等等。本研究以主流的新聞媒體網站為例，設計相關檢索詞，對新型冠狀病毒肺炎疫情在網絡新聞媒體中收錄的新聞信息數量進行統計和比較，從中可以發現新型冠狀病毒肺炎疫情在網絡新聞媒體中的輿情信息。

第二類是網絡社交媒體，如博客、微博、論壇、討論組等。本研究分別以博客、微博和論壇等網絡社交媒體為例，設計相關檢索詞，查詢新型冠狀病毒肺炎疫情在網絡社交媒體中被記錄或討論的信息數量，從中可以得到新型冠狀病毒肺炎疫情在網絡社交媒體中的輿情信息。

第三類是搜索引擎網站自身積累的大數據信息，如Google、百度等主流搜索引擎積累的用戶搜索數據。百度作為我國最大的搜索引擎網站，占據了國內大部分搜索引擎的市場份額，也是我國網民進行信息查詢的主要渠道。本研究主要以百度大數據平臺積累的用戶搜索海量數據為例，利用百度指數作為研究工具，對新型冠狀病毒肺炎疫情的相關檢索詞的網絡搜素情況進行研究分析，從中找出新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡搜索的輿情信息［3］。

1.2 研究方法

1.2.1 檢索詞設計

研究新型冠狀病毒肺炎疫情的輿情信息，需要考慮新型冠狀病毒肺炎疫情在網絡媒體上的傳播效果或關注度。因此可以選擇一些主流新聞媒體、報刊、網站中出現的關鍵詞信息作為本研究的檢索詞，因為設計新型冠狀病毒肺炎疫情的相關檢索詞至關重要。本研究主要以肺炎疫情、新型冠狀病毒、武漢肺炎、疑似病例、新增病例、治愈率、口罩、居家隔離、核酸檢測等幾個與日常新聞中收錄或者在網絡社交媒體中經常被討論的關鍵詞作為本研究的檢索詞。

1.2.2 網絡新聞媒體輿情分析

一般的網絡新聞網站均提供了新聞搜索引擎，可以通過這些新聞搜索引擎，統計出新型冠狀病毒肺炎疫情的相關檢索詞在主流新聞網站中被收錄的新聞信息數量。本研究以百度新聞、新浪新聞、搜狐新聞、網易新聞為例進行研究，這些新聞網站基本上涵蓋了目前主流的中文新聞網站，并且均提供了新聞搜索引擎，便于統計和分析相關檢索詞。

1.2.3 網絡社交媒體輿情分析

本研究選擇目前被做廣泛使用的博客平臺——新浪博客和微博平臺——新浪微博，我國知名的醫學學術交流平臺——丁香園，以及我國最大的中文互動問答平臺——百度知道作為研究新型冠狀病毒肺炎疫情輿情信息的網絡社交媒體平臺。新浪搜索提供了新浪博客和微博的搜索功能，丁香園及百度知道也可以通過搜索任意的檢索詞找到相關的信息，可以通過這些網絡社交媒體統計出新型冠狀病毒肺炎疫情的相關輿情信息。

1.2.4 網絡搜索輿情分析

在我國的網絡搜索平臺中，百度占據了最大的份額，并且百度自身提供了百度指數這一搜索趨勢分析工具，因此可以通過百度指數統計出網民在網絡上對新型冠狀病毒肺炎疫情相關檢索詞的搜索量數據信息，根據這些信息，可以統計出新型冠狀病毒肺炎疫情網絡搜索的輿情信息。

表1 新型冠狀病毒肺炎疫情相關檢索詞的網絡新聞媒體收錄新聞信息數量 （單位：條）

2 新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡輿情分析

2.1 網絡新聞媒體輿情分析

首先，在網絡新聞媒體中分析新型冠狀病毒肺炎疫情相關檢索詞被收錄的數量，在計算收錄的數量時，統計的是包括新聞標題和新聞內容里包含有這些檢索詞的新聞總數量，從表1可以看出，網絡新聞媒體收錄的信息數量中，百度收錄的最多，其次是新浪新聞，由于百度新聞囊括了所有新聞網站的新聞，因此相關檢索詞在百度中收錄的最多，而新浪網是我國最大的新聞網站之一，收錄的相關檢索詞的新聞數量要比網易新聞和搜狐新聞稍微多一些。在各個新聞網站具體收錄的檢索詞中，新型冠狀病毒收錄的數量最多，其次是肺炎疫情、武漢肺炎，檢索詞口罩收錄的數量也相對較多，說明網民比較關心新型冠狀病毒相關疫情進展以及防護措施，主要是口罩的情況。

2.2 網絡社交媒體輿情分析

與網絡新聞媒體不同，網絡社交媒體具有交互性，人們彼此之間可以通過網絡社交媒體分享各自的見解、觀點、經驗等。從表2可以看出，新型冠狀病毒肺炎疫情相關檢索詞在各個社交媒體平臺收錄的信息條數。其中明顯可以看出，新浪微博收錄的相關檢索詞數量最多，是由于新浪微博是一個最常用的社交分享平臺，并且分享的內容比較短小精悍，方便操作，因此其中有關新型冠狀病毒肺炎疫情相關檢索詞被討論的數量最多，尤其是含有口罩檢索詞的信息數量多達162 634 018條，可以看出網民在社交媒體平臺中最關心的是肺炎的防護問題。

2.3 網絡搜索數據輿情分析

2.3.1 百度搜索指數分析

百度指數是百度網提供的一種專門分析網民利用百度進行搜索的大數據的趨勢分析工具，由于百度積累了大量用戶的搜索數據，因此以百度搜索大數據作為分析平臺，具有一定的代表性。由于百度指數僅能同時輸入5個檢索詞，因此本研究選擇肺炎疫情、新型冠狀病毒、武漢肺炎、口罩、核酸檢測等5個最常見的搜索引擎關鍵詞作為研究對象。圖1顯示了過去30天（2020年1月13號—2020年2月11日）這5個關鍵詞在百度搜索引擎中的搜索總次數，從中可以看出，關鍵詞新型冠狀病毒的搜索次數最高，遠遠高于其他關鍵詞的搜索次數，其次為武漢肺炎，其余關鍵詞的搜索次數相對比較低。從中可以看出，網民在互聯網上最關注的是新型冠狀病毒和武漢肺炎的情況和發展態勢。

表2 新型冠狀病毒肺炎疫情相關檢索詞的網絡社交媒體記錄信息數量 （單位：條）

2.3.2 搜索相關詞熱度分析

百度搜索的相關詞熱度分析是指網民通過百度搜索特定關鍵詞時，同時也會搜索的其他相關詞，分析該特定詞的相關詞對研究網民對特定話題的關注度具有一定的研究價值。表3列出了網民在百度搜索引擎中搜索肺炎疫情、新型冠狀病毒、武漢肺炎、口罩、核酸檢測等5個關鍵詞時，其他會搜索的熱度最高的5個相關詞，當用戶在百度搜索引擎中搜索肺炎疫情、新型冠狀病毒、武漢肺炎等幾個關鍵詞時，會同時關注實時動態、最新消息等相關詞；而在搜索關鍵詞口罩時，會同時搜索口罩的種類和購買平臺等相關信息，說明了網民比較關注肺炎的實時動態和最新的發展情況，以及口罩的購買等信息。

圖1 相關檢索詞的百度搜索指數

表3 搜索相關詞熱度

2.3.3 網絡搜索人群屬性

網絡搜索的人群屬性是指在百度上搜索特定關鍵詞信息時，用戶的年齡、性別等屬性特征，可以在百度指數中統計出搜索該特定關鍵詞的用戶的年齡和性別占比。圖2顯示了在網民在百度搜索引擎中搜索肺炎疫情、新型冠狀病毒、武漢肺炎、口罩、核酸檢測等5個關鍵詞時，所有使用百度搜索引擎的人群中的年齡構成與性別構成比例。從用戶的年齡結構來看，大部分搜索這5個關鍵詞的用戶年齡在20—29歲，其次是30—39歲，說明在網絡上關心此次肺炎疫情的網民主要是年輕人，這個也與使用互聯網的主要是年輕人有關。在性別構成中，搜索這5個關鍵詞的男性比女性多一些。

圖2 網絡搜索人群屬性

3 研究結論

本研究基于網絡大數據，對新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡輿情進行分析，主要包括3個方面：第一，網絡新聞媒體輿情分析；第二，網絡社交媒體輿情分析；第三，網絡搜索人群屬性，分別選取相應的檢索詞，在這3個大數據媒介中對新型冠狀病毒肺炎疫情的網絡輿情進行分析。從以上3方面的分析中可以得出如下的結論：

（1）網民比較關注新型冠狀病毒的發展態勢。說明了使用互聯網的用戶較為關注此次肺炎疫情相關的網絡信息，尤其針對口罩的檢索詞說明了人們比較關心肺炎的防護措施。因此本研究建議互聯網媒體和政府監管部門可以針對網絡輿情進行管理，尤其對于肺炎的防護措施和疾病的相關情況要及時公布，讓相關的輿論信息能夠及時地送達到互聯網上。

（2）微博等自媒體的信息傳播力度更大。在自媒體新浪微博里有關肺炎疫情的討論話題明顯多于其他傳統的社交媒體，說明了政府網絡監管部門需要對微博、微信等自媒體平臺進行有效監管，尤其要監控虛假謠言信息和不實信息地在自媒體中傳播。

（3）年輕群體對肺炎疫情的關注度更高。在網絡搜索引擎中發現年輕群體對此次肺炎疫情的搜索量明顯多于年長者，因此政府網絡監管部門需要注意年輕群體的述求和網絡搜索偏好，正確引導年輕人的網絡價值觀。