信息網絡視角的社會輿情分析引導研究

上海立信會計金融學院 上海 201209

1 引言

1.1 國內外研究綜述 網絡輿情作為社會輿論的主要載體，是群眾思想情感的反映，當前我國正處于社會轉型期和矛盾凸顯期，因此必須高度重視網絡輿情，建立網絡輿情管控工作機制[1]。有學者認為，由于乘數效應，網絡中的事件往往容易掀起更為強烈的社會反映，在事件沒有及時、正確的做出應對時，輿情危機就可能在極短時間內演變成一場包含觀點和行動沖突的群體性突發事件[2]；也有學者持不同意見，認為由于網站用戶自產生內容十分便利，更有助于形成大規模、強力度的網絡輿情，面對社會突發事件時，能起到積極的推動作用。[3]這兩種觀點的差別，正體現出了網絡輿情的雙面性。

在網絡輿情傳播領域，國內外許多學者已進行了相關研究，提出了各式的網絡輿情傳播模型，包括有網絡議題升級模型[4]，“四段三關”模型[5]，網絡輿情生命周期模型[6]等等，學者們從不同角度闡述了網絡輿情的傳播特點，為其進一步研究提供了良好思路。董琦將網絡輿情的傳播分為了潛伏、成長、蔓延、爆發、衰退和死亡六個階段，并對傳播過程作出了實證分析[7]；武潔瓊針對企業污染行為誘發的網絡輿情危機進行了研究，并分析了企業行為導致的環境網絡輿情危機的成因[8]；王德魯引入了基本企業突發事件輿情擴散模型、社會網絡中考慮直接傳播的擴散模型和同時考慮直接與間接傳播的擴散模型，并采用系統仿真法分析和比較了三個模型模擬結果之間的差異[9]；張勝鵬搭建了“輿情預警-內部管理查漏補缺-改進完善管理措施-跟蹤相關輿情動態-總結提升”的輿情管理模型，將傳統的“危機應對型”的被動處置途徑，轉變成了“風險管控型”主動提升途徑[10]；辜麗瓊結合評論對象抽取和基于Word2vec的Canopy+K-means聚類模型，得到網民的情感狀態，評估了企業危機輿情的應對效果[11]。

2 相關工作

2.1 短文本分類 在自媒體平臺、論壇互動、微博等等社交網絡載體中，文本數據往往呈現出篇幅短，數量多，增長快的趨勢，面對海量短文本數據，如何從文本特征中得到結構化的數字特征，將其準確分類便成為了文本挖掘工作者面對的首要問題。不同于一般文本分類問題，社交媒體中的文本數據往往特征稀疏，不易被準確分類，傳統方法中常采用特征擴展方法，如引入搜索引擎或維基百科等外部文本數據集作為背景知識，以獲取更多的語義信息，然而引入外部數據源也意味著干擾信息的增多，因此對模型的提升效果也有限。目前最主流的文本表示模型是向量空間模型，通過將對每個給定文檔的處理視為向量空間中的向量運算，并用余弦距離表達語義相似度，能夠有效將文本切割成特征項的表示。現階段，Bayes、SVM、CNN、RNN、LSTM等一系列模型紛紛涌現，從語義向量角度對文本的深層語義特征進行了挖掘，在各個領域均取得了良好應用。

2.2 情感極性分析 情感分析或意見挖掘是關于人們對問題、事件、主題及其屬性的情緒、評價和態度的定量計算研究。在金融領域，為了研究群眾情緒，把握輿論趨勢，往往需要進行數據挖掘和特征提取，如自媒體平臺、論壇、博客等進行情緒趨勢分析。文本情感分析是對情感詞、句子甚至文檔進行分析和總結的過程。早期情感分析一般是基于文本輿情語料庫構建情感詞典，將情感趨勢詞作為語料庫進行人工標注，然后利用分類器如向量機、最大熵、樸素貝葉斯等進行訓練。訓練好的分類器到位后，就可以對新輸入的評論數據進行預測，獲得其情感偏好。近年來，隨著深度學習的愈發流行，神經網絡模型也正覆蓋著情感分析領域，在情感分析任務中取得了良好表現。

3 網絡輿情預測引導研究

3.1 網絡輿情預測 在網絡社交平臺中，由于不同用戶面對社會話題時的偏好、立場，影響力存在諸多差異，其傳播言論的方向、廣度也不盡相同，為此，在公眾聲音愈來愈受重視的今天，準確挖掘到存在負面輿情爆發概率的用戶特征群，對可能存在的輿情風險點做出及時的預測與防控，已成為政府、企業勢在必行的一件要務。通過將用戶畫像進行特征提取量化，將動態復雜的信息抽象為具體場景的事件標簽，結合用戶情感傾向、情感煽動性等偏置特征，刻畫出高危用戶群，從而實現輿情風向的實時預測，進而防治規模負面輿情爆發現象。

圖1 輿情監測平臺應用層

3.2 網絡輿情引導 隨著互聯網的普及和發展，重大突發事件所造成的社會輿情風向越來越受到國家關注，對網絡輿情的正確應對與積極引導方案也被提上了日程。

在這樣的大背景下，政府正面臨著更加嚴峻的輿論危機挑戰，這就要求政府在紛繁復雜的信息中把握輿論走向，及時、有效地對突發網絡輿情作出控制和管理，堅持主動公開、實事求是、高效研判的原則，建立和完善政府信息公開與輿情應對相協調的工作機制。要充分發揮政府在新聞宣傳和輿論引導中的作用，把輿情應對工作貫穿于全過程。除了政府外，媒體也極大的影響著人們對突發事件的態度和看法。因此，媒體也應采取相應的輿情應對策略，發揮輿論引導作用，如加強主流媒體的領導，加強互聯網管理團隊的宣傳，、發揮本土優勢向外界披露信息等。

4 結語

輿情研究是一門由社會科學和自然科學復合而成的新興研究領域，作為熱點問題之一的網絡輿情更是備受政企重視，從信息網絡的角度對社會輿情進行分析研究有助于監管部門制定相應的政策以維持社會的和諧穩定。基于社會輿情監測系統，需要做到宏觀把握，微觀著手，建立健全網絡輿情爆發時迅速反應的機制，從而做到發現敏感點、預警熱點和掌控爆發點。但目前存在著網絡輿情分析指標體系欠缺，理論和實際相互脫節等問題。因此，需要進一步挖掘計算機技術和網絡信息可視化技術，構建社會網絡輿情可視化分析方法和框架，這對于監控輿情發展情況，整合數據分析報告都有積極作用。