我國食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用難點(diǎn)及對(duì)策研究

王旎, 孫曉紅, 祁海峰, 陶光燦,4*

(1.貴州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院, 貴陽 550025; 2.貴州省分析測(cè)試研究院, 貴陽 550014; 3.北京人民在線網(wǎng)絡(luò)有限公司, 北京 100026; 4.食品安全與營養(yǎng)(貴州)信息科技有限公司, 貴陽 550014)

網(wǎng)絡(luò)輿情伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)運(yùn)而生，是當(dāng)下媒體和網(wǎng)民在面對(duì)社會(huì)焦點(diǎn)事件時(shí)所持有的態(tài)度和情緒等一系列主觀印象，也是網(wǎng)絡(luò)民意的反映[1]。目前，我國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，微博、微信、網(wǎng)絡(luò)論壇等多種新興媒體的普及為輿情信息傳播帶來了更大的便捷性。隨著我國經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展與物質(zhì)逐漸豐富，人民群眾對(duì)健康的要求日益提高，食品安全已成為重要的輿情熱點(diǎn)。而網(wǎng)絡(luò)這一大眾媒體，作為民眾參與度與響應(yīng)度極高的信息傳遞渠道，成為了我國食品安全事件發(fā)酵過程中不可或缺的一環(huán)[2]。但是，國內(nèi)食品安全在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)監(jiān)管、應(yīng)急預(yù)警等方面仍存在薄弱環(huán)節(jié)，各類食品安全事故頻發(fā)，不僅威脅人民生命健康，而且打擊老百姓的消費(fèi)信心，造成食品行業(yè)發(fā)展滯后，由此而來的輿論展示出不可忽視的力量，發(fā)揮著傳統(tǒng)媒體無法比擬的作用，引導(dǎo)著食品安全的輿情傾向與事態(tài)發(fā)展。

一直以來，食品安全事件在全球范圍內(nèi)時(shí)有發(fā)生。國外爆發(fā)的“瘋牛病事件”和“口蹄疫事件”，以及我國的“蘇丹紅”“三聚氰胺”“雙匯瘦肉精”等突發(fā)事件的輿情在網(wǎng)絡(luò)上爆發(fā),若不及時(shí)解決，將會(huì)造成很多意想不到的負(fù)面影響[3]。食品安全輿情震蕩還具有人民關(guān)注度高、社會(huì)反響力大、情況演化快的特征[4]，所以網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用至關(guān)重要。

食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)環(huán)節(jié)展開研究，匯集與分析食品安全相關(guān)信息并進(jìn)行深入挖掘的平臺(tái)[5]。近年來，我國正在探索建立由政府和企業(yè)主導(dǎo)的食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)體系，然而，在構(gòu)建過程中還存在一些有待改進(jìn)的方面，亟需探明解決方法。本文旨在分析輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)采集不精準(zhǔn)及效率低，數(shù)據(jù)分析不系統(tǒng)及不到位，數(shù)據(jù)應(yīng)用面狹窄及場(chǎng)景化不強(qiáng)等難題，總結(jié)了國內(nèi)外食品安全輿情監(jiān)測(cè)的經(jīng)驗(yàn)，闡明了輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究現(xiàn)況與發(fā)展趨勢(shì)，梳理了輿情監(jiān)測(cè)的基本特性與所涉及的技術(shù)體系，從而提出食品安全輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三方面的解決方案，厘清政府、企業(yè)、消費(fèi)者三類用戶的食品安全輿情監(jiān)測(cè)服務(wù)，提高國家在食品安全輿情方面的管理能力。

1 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)況

1.1 國外食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)

EFSA(歐洲食品安全局)在2009年發(fā)布了《歐洲食品安全局交流戰(zhàn)略：2010—2013》[6]。為加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)溝通交流，歐盟各國在官方網(wǎng)站及時(shí)發(fā)表科研成果，為風(fēng)險(xiǎn)受眾及時(shí)發(fā)送指導(dǎo)郵件，開通新聞發(fā)布、媒體通報(bào)等更多交流渠道，定制有針對(duì)性的信息以滿足消費(fèi)者需求。

FDA(美國食品藥品監(jiān)督管理局)制定出新的食品安全現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)交流戰(zhàn)略[7]，通過建立“風(fēng)險(xiǎn)交流咨詢委員會(huì)”，研發(fā)“數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)”，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)媒體食品安全風(fēng)險(xiǎn)交流的報(bào)道，調(diào)查群眾在食品相關(guān)疾病爆發(fā)或食品召回中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)交流的理解和反映，并據(jù)此調(diào)整食品安全事故的應(yīng)對(duì)措施[8]，以保證美國食品生產(chǎn)、流通等環(huán)節(jié)的安全健康[9]。韓國也迫于輿情監(jiān)督壓力，建立了食品安全事前預(yù)警機(jī)制[10]。在此基礎(chǔ)上，輿情分析和輿情監(jiān)測(cè)[11]領(lǐng)域經(jīng)常舉辦國際性的有關(guān)信息處理技術(shù)(話題檢測(cè)和追蹤、文本信息檢索)等評(píng)測(cè)互動(dòng)會(huì)議。

由于國外互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展較早，技術(shù)較為先進(jìn)，因此輿情系統(tǒng)的研發(fā)也比國內(nèi)更為成熟，其中當(dāng)屬美國的TDT(topic detection and tracking，話題檢測(cè)與跟蹤)，TDT系統(tǒng)能夠?qū)Ξ?dāng)下存在的熱點(diǎn)話題進(jìn)行高效識(shí)別和全面跟蹤，效果顯著，使用廣泛[12]。在輿情研究方面，國外研究也取得了顯著成果，西班牙穆爾西亞大學(xué)等相關(guān)學(xué)者通過分析輿情成因制定應(yīng)對(duì)策略，根據(jù)網(wǎng)民微博評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等參與行為，以及網(wǎng)民對(duì)媒體信息接受、模仿行為形成指導(dǎo)方案；巴西馬拉尼昂聯(lián)邦大學(xué)等相關(guān)學(xué)者結(jié)合食品安全體系、輿情監(jiān)管平臺(tái)兩大方面總結(jié)治理危機(jī)的政策[13]。

1.2 國內(nèi)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)

近幾年，我國爆出老酸奶添加工業(yè)明膠、硫磺熏制毒生姜、罌粟殼、外賣衛(wèi)生等食品安全事件，網(wǎng)絡(luò)上各種謾罵、譏諷、憤怒等負(fù)面新聞大量涌現(xiàn)。在如此形勢(shì)下，國家對(duì)輿情預(yù)警的關(guān)注度不斷升高，眾多媒體輿情研究機(jī)構(gòu)和高校社科所相繼成立，如新華網(wǎng)成立了輿情監(jiān)測(cè)分析中心，天津社會(huì)科學(xué)院成立了輿情研究所；還有海量優(yōu)秀的輿情監(jiān)測(cè)軟件產(chǎn)品涌現(xiàn)，如樂思軟件的輿情監(jiān)控系統(tǒng)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的軍犬輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等[2]，為我國構(gòu)建了臻于完善的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制，有效遏制了食品安全事故產(chǎn)生的負(fù)面影響，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論起到了正面引導(dǎo)作用[14]。

隨著2015年“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，國家食品安全監(jiān)管融入了物聯(lián)網(wǎng)、智能運(yùn)算、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等多種現(xiàn)代信息技術(shù)，建立由食品安全數(shù)據(jù)庫、食品安全公共檢測(cè)平臺(tái)、信息共享平臺(tái)、用戶使用平臺(tái)以及相關(guān)管理部門登錄平臺(tái)構(gòu)成的食品安全管理系統(tǒng)[17]。但是有關(guān)食品安全輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)的建設(shè)尚處于初始階段，傳統(tǒng)輿情平臺(tái)在食品安全信息收集方面缺乏及時(shí)性、準(zhǔn)確性與全面性，沒有充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)多維度的資源優(yōu)勢(shì)[18]。

2 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)基本特征

2.1 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的定義

眾多學(xué)者給出了“食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情”的定義。吳林海等[19]認(rèn)為,食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情是以互聯(lián)網(wǎng)為媒介傳播的，因食品安全事件所引起的網(wǎng)民們各種看法、建議、情感的集合；劉文等[8]將食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情定義為鑒于食品安全重大事故發(fā)生，人們?cè)谥R(shí)感知基礎(chǔ)上形成的一種對(duì)于食品安全趨勢(shì)所持有的行為態(tài)度；任立肖等[20]將食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情定義為群眾對(duì)自我感興趣或與自身利益相關(guān)的食品安全事故，在網(wǎng)絡(luò)上所持有的若干意見、情緒和觀點(diǎn)的總和。因此，結(jié)合食品安全的特點(diǎn)，在輿情定義的基礎(chǔ)上，將食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情定義為在一定時(shí)間空間范圍內(nèi)，媒體和網(wǎng)民針對(duì)爆發(fā)的食品安全事件及其發(fā)展態(tài)勢(shì)，在微博、微信、網(wǎng)絡(luò)論壇等新型傳播媒體上表達(dá)的意見和情緒[21]。

食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)則是指工作人員運(yùn)用人工或智能采集辦法，鎖定、搜集、整理和分析有關(guān)食品安全輿情熱點(diǎn)和趨勢(shì)的數(shù)據(jù)或信息，針對(duì)有關(guān)行業(yè)進(jìn)行及時(shí)預(yù)警并制定完善處置方案的過程[3]。在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境下，輿情監(jiān)測(cè)已成為我國食品安全領(lǐng)域的一項(xiàng)新挑戰(zhàn)，由此衍生出許多食品安全輿情監(jiān)管機(jī)構(gòu)[22]。

2.2 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)規(guī)模、等級(jí)及范圍

根據(jù)食品安全輿情事件爆發(fā)的持續(xù)時(shí)間長短、涉及范圍大小，其規(guī)模包括常規(guī)監(jiān)測(cè)模式和特種監(jiān)測(cè)模式。常規(guī)模式可應(yīng)用于查明輿情動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，設(shè)定閾值，當(dāng)輿情熱度突增達(dá)到閾值時(shí)，可自動(dòng)預(yù)警，并及時(shí)聯(lián)系網(wǎng)站管理方進(jìn)行輿情引導(dǎo)和疏解[23]。特種模式常用來檢測(cè)敏感事件和危機(jī)事故，針對(duì)其爆發(fā)性強(qiáng)、發(fā)酵速度快的特點(diǎn)，迅速挖掘食品安全危機(jī)事件的各種新聞，篩選主要矛盾，查明緣由，找出癥結(jié)，及時(shí)快速處理。

關(guān)于監(jiān)測(cè)等級(jí)，食品安全事故可根據(jù)輿情發(fā)展規(guī)模，逐級(jí)設(shè)置預(yù)警級(jí)別，由高到低可設(shè)定為紅色、橙色、黃色、藍(lán)色四級(jí)，其中紅色和橙色屬于特種監(jiān)測(cè)模式，黃色和藍(lán)色為日常監(jiān)測(cè)模式[23]。關(guān)于監(jiān)測(cè)范圍，結(jié)合食品安全輿情迅捷性、交互性和非理性的特點(diǎn)，具體包括事件發(fā)生發(fā)展過程、監(jiān)管部門的應(yīng)對(duì)及處置、官媒報(bào)道熱度、網(wǎng)民輿情傾向以及食品安全相關(guān)的制度政策頒布所引發(fā)的輿情等[3]。

研究表明，食品安全事故等級(jí)和網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的關(guān)系呈正比，等級(jí)越高，由此引發(fā)的輿情敏感度與輿情影響力就越大[22]。因此，劃分食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的等級(jí)要以食品安全事故的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)。根據(jù)突發(fā)公共事件的危害和緊急程度，《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》將預(yù)警級(jí)別劃分為特別嚴(yán)重(紅色)、嚴(yán)重(橙色)、較重(黃色)和一般(藍(lán)色)，相對(duì)應(yīng)地設(shè)定Ⅰ級(jí)(特別嚴(yán)重)、Ⅱ級(jí)(嚴(yán)重)、Ⅲ級(jí)(較重)和Ⅳ級(jí)(一般)四個(gè)預(yù)警級(jí)別[24]。

1.大力實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化戰(zhàn)略和品牌戰(zhàn)略，“叫響”黃河口品牌。品牌是一種新的戰(zhàn)略資源和無形資產(chǎn)，是一種形象和品質(zhì)，最終體現(xiàn)的是核心競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)只有形成品牌，有核心競(jìng)爭(zhēng)力，才有生命力。要引導(dǎo)企業(yè)把培育品牌作為重要發(fā)展戰(zhàn)略，從產(chǎn)品經(jīng)營上升到品牌經(jīng)營、從成本競(jìng)爭(zhēng)上升到價(jià)值競(jìng)爭(zhēng)上來。

3 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)采集

3.1.1數(shù)據(jù)采集的重要性與存在問題數(shù)據(jù)采集是輿情大數(shù)據(jù)資源池建設(shè)的第一步準(zhǔn)備工作，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐，其數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量和效率將直接影響后續(xù)環(huán)節(jié)的進(jìn)行，對(duì)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展起著決定性作用。然而，在我國食品安全輿情數(shù)據(jù)采集過程中，仍存在很多難點(diǎn)和痛點(diǎn)問題。

①數(shù)據(jù)采集不精準(zhǔn)。食品安全輿情監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)采集內(nèi)容要素包括食品類別、風(fēng)險(xiǎn)類型、食源性疾病名稱、影響人群等多個(gè)方面；輿情渠道包括微博、微信、網(wǎng)絡(luò)論壇等；用戶對(duì)象包括食品生產(chǎn)者、經(jīng)營者、政府和消費(fèi)者等；其他關(guān)聯(lián)因素包括監(jiān)督抽檢、檢測(cè)機(jī)構(gòu)、急救中心、公安部門等。但在采集過程中，仍然面臨很多問題。例如,與食品安全相關(guān)的新詞眾多，通過設(shè)置關(guān)鍵詞采集數(shù)據(jù)的方式難以窮盡，且新發(fā)生的食品安全事件都有新的關(guān)鍵詞，不能未卜先知；單個(gè)詞的采集范圍籠統(tǒng)，無法準(zhǔn)確定位關(guān)鍵詞；多詞組合又存在組合多、影響計(jì)算效率的問題。因此，采集關(guān)鍵詞的自動(dòng)更新完善、關(guān)鍵詞的合理搭配、設(shè)置關(guān)鍵詞的權(quán)重等有助于提高數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)度。

②數(shù)據(jù)采集效率低。一方面，由于數(shù)據(jù)采集不精準(zhǔn)，無法有效減少垃圾數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，必然會(huì)影響數(shù)據(jù)采集的效率；另一方面，由于媒體庫設(shè)置不合理，無法準(zhǔn)確定位搜索到輿情關(guān)鍵信息，也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集的效率低。因此，從媒體主體出發(fā)，以媒體傳播為切入點(diǎn)，挖掘核心媒體傳播者，分析媒體傳播行為作用下的食品安全輿情信息傳播特征，合理建設(shè)媒體庫。根據(jù)事件發(fā)生可能性以及傳播影響力的大小，設(shè)定媒體屬性參數(shù)，對(duì)媒體采用專家打分法、數(shù)學(xué)模型法，建立媒體重要性判定的指標(biāo)體系和判定模型。根據(jù)日常報(bào)道的食品安全事件，實(shí)時(shí)調(diào)整優(yōu)化媒體權(quán)重，并對(duì)媒體進(jìn)行分級(jí)分類，對(duì)高發(fā)、高影響、高傳播的媒體進(jìn)行優(yōu)先采集。

3.1.2研究進(jìn)展目前，網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)采集的框架主要由六部分組成：網(wǎng)站頁面、鏈接抽取、鏈接過濾、內(nèi)容抽取、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)[25]和數(shù)據(jù)[26]。其中，在采集技術(shù)中增加了傳感器、射頻識(shí)別、計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)換軟件等新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息的匯總和收集[27]。從方法上主要采用分布式、并行式計(jì)算模型，以提高數(shù)據(jù)采集的速度，例如Google搜索引擎中的PageRank算法，和通過Java Web平臺(tái)所開發(fā)的動(dòng)態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)[28]。在信息存儲(chǔ)技術(shù)上，為滿足海量數(shù)據(jù)高拓展、高安全、高可用和高速度的存儲(chǔ)要求，主要用MYSQL和 Mongo DB數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)，MYSQL數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)臨時(shí)緩存的輕量文本數(shù)據(jù)；Mongo DB 數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)和訪問大容量的數(shù)據(jù)信息[29]。

3.1.3應(yīng)對(duì)措施①構(gòu)建動(dòng)態(tài)媒體庫提高數(shù)據(jù)采集速度。媒體作為輿情傳播的重要主體，影響了公眾對(duì)輿情事件的態(tài)度、觀點(diǎn)與看法，其情緒表達(dá)在很大程度上能夠改變輿情事件的演化和發(fā)展態(tài)勢(shì)[30-31]。而政府作為監(jiān)管主體的監(jiān)管力量有限，往往需要借助媒體的力量，通過信息傳播與議題設(shè)置等引導(dǎo)網(wǎng)民的輿情參與行為，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情的健康發(fā)展[32]。構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下合理的動(dòng)態(tài)媒體庫是輿情大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)條件，有助于高速、精準(zhǔn)、完整地采集食品安全輿情數(shù)據(jù)。一方面，建設(shè)多語種、多因素、食品安全輿情高發(fā)的媒體庫，并形成媒體遴選標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新；另一方面，以輿情事件的報(bào)道頻率，政府、企業(yè)和消費(fèi)者三方的關(guān)注熱點(diǎn)，以及演化關(guān)聯(lián)程度三者為依據(jù)，計(jì)算各媒體的重要性權(quán)重指標(biāo)并進(jìn)行等級(jí)劃分，以達(dá)到動(dòng)態(tài)媒體庫實(shí)時(shí)更新的效果。

②構(gòu)建關(guān)鍵詞庫提高數(shù)據(jù)采集精準(zhǔn)度。關(guān)鍵詞是指能夠?qū)ρ芯恐黝}進(jìn)行準(zhǔn)確描述，并對(duì)核心內(nèi)容有著精準(zhǔn)解釋的關(guān)鍵詞語[33]，關(guān)鍵詞抽取則是一種識(shí)別有意義且具有代表性文本片段或詞匯的技術(shù)[34]。目前，國內(nèi)外的許多學(xué)者已經(jīng)在關(guān)鍵詞抽取領(lǐng)域做了大量研究，并且提出諸多有代表性的方法，例如統(tǒng)計(jì)分析法、語言分析法、人工智能法、混合法等幾大技術(shù)體系[35]。首先，根據(jù)食品風(fēng)險(xiǎn)危害、食品種類、食品商標(biāo)、法律法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、食源性疾病癥狀等要素建立關(guān)鍵詞庫，并在發(fā)現(xiàn)和追蹤食品安全輿情事件過程中，不斷更新、補(bǔ)充、完善關(guān)鍵詞；其次，進(jìn)行關(guān)鍵詞庫的分級(jí)，結(jié)合靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因素量化分值表的食品風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，按照高風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)依次設(shè)置監(jiān)控級(jí)別進(jìn)行監(jiān)控；最后是關(guān)鍵詞庫的組合,一成不變的關(guān)鍵詞難以捕捉實(shí)時(shí)變化的食品安全輿情信息，要設(shè)置可動(dòng)態(tài)調(diào)整的關(guān)鍵詞庫，尋找關(guān)鍵詞之間的相互聯(lián)系，例如三聚氰胺多在乳制品中作為非食用物質(zhì)被發(fā)現(xiàn)，瘦肉精多是肉制品的禁用藥物，孔雀石綠多是水產(chǎn)品的禁用藥物，將食品風(fēng)險(xiǎn)因子按食品類別進(jìn)行羅列，結(jié)合各種關(guān)鍵詞之間的相互關(guān)系，將其進(jìn)行組合，以提高食品安全輿情數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。

3.1.4發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)將主要集中于開拓主題定向聚焦和用戶個(gè)性化；在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以滿足半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求，新興的分布式非關(guān)系型NoSQL數(shù)據(jù)庫將成為新的發(fā)展方向；在采集方法上，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多模式網(wǎng)頁正文提取技術(shù)也已逐漸取代單一模式的網(wǎng)頁提取技術(shù)，為輿情數(shù)據(jù)采集帶來更高的適用性和準(zhǔn)確性[36]。

3.2 數(shù)據(jù)處理

3.2.1數(shù)據(jù)處理的重要性與存在問題數(shù)據(jù)處理主要是通過中文分詞和實(shí)體抽取技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，為后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)采集中得到了包括新聞標(biāo)題、摘要、發(fā)布時(shí)間、新聞轉(zhuǎn)發(fā)量和評(píng)論量等一系列結(jié)構(gòu)化的文本信息。這些數(shù)據(jù)一部分存儲(chǔ)于輿情動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫，另一部分進(jìn)行分詞處理。然而，由于大數(shù)據(jù)異構(gòu)性、規(guī)模性、實(shí)時(shí)性、復(fù)雜性和隱私性等特點(diǎn)，給數(shù)據(jù)處理帶來了極大挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)迫使數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進(jìn)行各個(gè)層次的變革。

①數(shù)據(jù)處理不系統(tǒng)。采集的輿情數(shù)據(jù)只有經(jīng)過處理再加工，才能獲取到全面、精確的輿情動(dòng)態(tài)，進(jìn)而識(shí)別判定出重要的輿情信息。但由于數(shù)據(jù)類型具有多樣性，使得數(shù)據(jù)處理過程更加復(fù)雜化，一個(gè)應(yīng)用往往既要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)還要處理文本、視頻、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說難以應(yīng)付[37]。目前，很少有食品安全輿情監(jiān)測(cè)體系在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)之后進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理，從而形成大數(shù)據(jù)資源浪費(fèi)的現(xiàn)象，導(dǎo)致后續(xù)數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)不到位，阻滯了輿情大數(shù)據(jù)資源池的基礎(chǔ)建設(shè)。

②數(shù)據(jù)分析不到位。數(shù)據(jù)分析是將食品安全輿情數(shù)據(jù)經(jīng)碎片化、結(jié)構(gòu)化處理后進(jìn)行建模分析的過程，是從大量的、冗雜的、不規(guī)律的數(shù)據(jù)中尋找人們未查覺的、但有潛在價(jià)值的信息的過程[38]。然而，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析如檢索、主題發(fā)現(xiàn)、語義和情感分析也出現(xiàn)了新難題，由于大數(shù)據(jù)自身的復(fù)雜性使得數(shù)據(jù)在感知、表達(dá)、理解和計(jì)算等多個(gè)環(huán)節(jié)面臨巨大挑戰(zhàn)，阻滯了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與挖掘工作的發(fā)展[39]。因此，對(duì)龐大的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高效率地深度分析、挖掘隱性知識(shí)，運(yùn)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的技術(shù)還有待探索[40]。

3.2.2研究進(jìn)展數(shù)據(jù)處理主要被設(shè)計(jì)為文本預(yù)處理、特征選擇計(jì)算、文本向量化3個(gè)步驟，其中文本預(yù)處理包括分詞處理、停用詞去除、詞頻統(tǒng)計(jì)，倒排索引生成；特征選擇過程是對(duì)文本預(yù)處理后的倒排索引文件進(jìn)行特征選擇，從而得到文本特征詞集合；文本向量化主要是運(yùn)用TF-idf計(jì)算方法求出特征詞在各個(gè)文本中的權(quán)重[41]。根據(jù)數(shù)據(jù)處理形式的不同，以Google、Facebook等為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)近幾年推出了各種不同類型的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，例如批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的Google文件系統(tǒng)GFS[42]和Map Reduce編程模型[43]；流式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)有Twitter的Storm系統(tǒng)[44]；交互式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)有Berkeley的Spark系統(tǒng)[45]等。

3.2.3應(yīng)對(duì)措施①數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理。首先，優(yōu)化文本數(shù)據(jù)的分詞處理主要是利用TF-idf[46]值量化分詞處理結(jié)果中每個(gè)分詞的權(quán)重，得到每個(gè)分詞的權(quán)重值；其次，可以根據(jù)權(quán)重值采用single-pass[47]算法計(jì)算出新聞的相似度[48]，同時(shí)從輿情數(shù)據(jù)源中采集網(wǎng)絡(luò)新聞文本數(shù)據(jù)的關(guān)注度、轉(zhuǎn)發(fā)率、媒體報(bào)道量及時(shí)間因素等重要性指標(biāo)，利用網(wǎng)絡(luò)傳播熱度指數(shù)的算法計(jì)算出新聞關(guān)注度；最后，將相似度和關(guān)注度結(jié)合在一起，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的重要性進(jìn)行識(shí)別判定。

②數(shù)據(jù)多樣性分析。對(duì)所識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)重要輿情信息進(jìn)行分級(jí)、事件處理分類、多維度分析、群體分析、處置分析、預(yù)警分析和決策支持分析，得到輿情發(fā)展趨勢(shì)、輿情群體分布走勢(shì)和輿情預(yù)警等級(jí)的分析結(jié)果，根據(jù)分析結(jié)果形成輿情事件等級(jí)轉(zhuǎn)化機(jī)制，為風(fēng)險(xiǎn)管控、專項(xiàng)整治、輿情處置提供決策參考。對(duì)七種分析方法作出簡(jiǎn)單介紹如下：一、輿情分級(jí)，輿情事件主要分為Ⅰ級(jí)(特別嚴(yán)重)、Ⅱ級(jí)(嚴(yán)重)、Ⅲ級(jí)(較重)和Ⅳ級(jí)(一般)四級(jí)；二、輿情事件處理分類，輿情事件的處理方式主要包括系統(tǒng)內(nèi)部處理、系統(tǒng)外部處理，短期處理、長期處理、個(gè)例處理和事件真?zhèn)伪孀R(shí)等；三、多維度分析[49]，針對(duì)得到的優(yōu)化文本數(shù)據(jù)，從語義、情感、傳播和受眾反饋的角度進(jìn)行多維度分析探討，預(yù)測(cè)判定輿情事件的發(fā)展態(tài)勢(shì)；四、輿情群體分析，針對(duì)話題輿情活躍參與者的參與平臺(tái)、地理分布、身份特征、粉絲數(shù)乃至職業(yè)、興趣分布和表達(dá)習(xí)慣等多個(gè)方面進(jìn)行特征分析，作出人群統(tǒng)計(jì)，預(yù)測(cè)判定輿情群體的分布走勢(shì)；五、輿情處置分析，針對(duì)輿情傳播擴(kuò)散路徑、傳播內(nèi)容、傳播焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移、觀點(diǎn)傾向變化等多個(gè)方面，研究歷史案例和咨詢輿情研究專家的建議，制定輿情處置方案；六、輿情預(yù)警分析，針對(duì)輿情傳播擴(kuò)散路徑、傳播內(nèi)容、傳播焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移、觀點(diǎn)傾向變化等多個(gè)方面，研究歷史案例和咨詢輿情研究專家的建議，建立輿情預(yù)警機(jī)制；七、決策支持分析，通過對(duì)官方響應(yīng)、信息發(fā)布、公信力、動(dòng)態(tài)反應(yīng)、問責(zé)處理、應(yīng)對(duì)技巧6個(gè)角度的梳理，評(píng)估輿情應(yīng)對(duì)的特點(diǎn)、優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)、經(jīng)驗(yàn)、教訓(xùn)、態(tài)度和策略。

3.2.4發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘和處理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，對(duì)分析挖掘的實(shí)時(shí)性要求越來越高，需要不斷提升網(wǎng)絡(luò)輿情動(dòng)態(tài)掌握的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。然而，由于大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化輿情數(shù)據(jù)在不同類型、領(lǐng)域新媒體中的融合，使得異構(gòu)數(shù)據(jù)處理成為了輿情分析的主要難點(diǎn)[50]。在未來發(fā)展中將逐漸趨向于數(shù)據(jù)處理引擎專用化、數(shù)據(jù)平臺(tái)多樣化和數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)時(shí)化。

3.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用

3.3.1數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要性與存在問題大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用之前的必要環(huán)節(jié)，包括話題聚類分析、情感傾向分析、話題熱度分析、關(guān)聯(lián)度分析、輿論趨勢(shì)預(yù)測(cè)等一系列研究，以實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合，使數(shù)據(jù)應(yīng)用變得更為全面[51]。然而，目前政府、企業(yè)和消費(fèi)者對(duì)輿情數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)程度不高、利用程度不強(qiáng)，導(dǎo)致食品安全輿情數(shù)據(jù)的用戶群不廣泛，應(yīng)用面狹窄及場(chǎng)景化應(yīng)用不強(qiáng)。另外，國內(nèi)在研究輿情回應(yīng)方面還比較滯后，進(jìn)行焦點(diǎn)、熱點(diǎn)和敏感點(diǎn)分析的能力不足，對(duì)其他輿情利益相關(guān)者，例如微博、微信等新媒體傳播平臺(tái)考慮得還不充分。多數(shù)食品安全輿情研究僅從技術(shù)層面提供支持，在數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的研究較多，對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)導(dǎo)向和治理對(duì)策涉及較少，多以一般理論研究為主，相關(guān)應(yīng)用性研究還不夠豐富。

3.3.2研究進(jìn)展針對(duì)輿情數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域，相關(guān)研究為政府構(gòu)建了輔助決策支持系統(tǒng)；并基于政府監(jiān)管行為設(shè)計(jì)出政務(wù)分析管理系統(tǒng)；為微博創(chuàng)建了網(wǎng)絡(luò)可視化的輿情分析模型[52]。開發(fā)出食品安全多源數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、分析與應(yīng)用于一體的食品安全大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，該平臺(tái)在2015年為貴州成功處置了“食品中含有甲酸失實(shí)報(bào)道”事件，實(shí)現(xiàn)了政府、食品企業(yè)、消費(fèi)者、媒體各主體信息的交融互通，推動(dòng)了食品安全社會(huì)共治模式的快速發(fā)展[53]。食品安全輿情數(shù)據(jù)應(yīng)用需要貫穿整個(gè)輿情演化過程，從而形成網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)與預(yù)警、演化與發(fā)展、策略與方法，以幫助政府提高輿情反應(yīng)力、引導(dǎo)力和控制力，推動(dòng)企業(yè)提升企業(yè)響應(yīng)力、公信力和信息透明度[54]。

3.3.3應(yīng)對(duì)措施①輿情分析可視化展示。食品安全輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建立輿情展示平臺(tái)，將輿情發(fā)展趨勢(shì)、群體分布走勢(shì)和預(yù)警等級(jí)展示給用戶群，形成了包括熱點(diǎn)推薦、預(yù)警短信、預(yù)警郵件、輿情統(tǒng)計(jì)和專項(xiàng)事件分析報(bào)告等多種方式的輿情報(bào)告、歷史輿情案列分析和輿情決策。

②事前、事中、事后的解決方案。結(jié)合專家意見和政府政策形成輿情事前、事中和事后的解決方案：事前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，快速精準(zhǔn)鎖定輿情事件，及時(shí)提醒預(yù)警；事中分析事件，研究輿情走勢(shì)，提供應(yīng)急干預(yù)措施；事后總結(jié)處置，整合信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)交流，制定事件輿論引改方案，輔助系統(tǒng)用戶更好地決策。

③政府、企業(yè)和消費(fèi)者三方的輿情事件管控。第一方面，政府能夠根據(jù)輿情分析結(jié)果實(shí)時(shí)獲取轄區(qū)內(nèi)的輿情動(dòng)態(tài)，以便及時(shí)分發(fā)給下級(jí)部門、轄區(qū)食品企業(yè)；針對(duì)個(gè)別生產(chǎn)經(jīng)營主體、食品品類、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)、深入跟蹤和處置。第二方面，企業(yè)通過輿情分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)自治，能夠獲取同行業(yè)同類別的輿情動(dòng)態(tài)，不斷完善食品安全相關(guān)問題，增強(qiáng)規(guī)范化管理，以便提前化解食品安全風(fēng)險(xiǎn)；針對(duì)個(gè)別食品分類、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重點(diǎn)關(guān)注、深度調(diào)查跟蹤。第三方面，消費(fèi)者根據(jù)輿情分析結(jié)果能夠指導(dǎo)自身消費(fèi)，規(guī)避問題和風(fēng)險(xiǎn)，了解輿情事件的整個(gè)過程，避免以偏概全的現(xiàn)象。

3.3.4發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情治理是各政府部門、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、媒體、網(wǎng)民等相互協(xié)作的結(jié)果。因此，要想提高我國輿情事件的處理能力，降低輿情事件擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)，在今后的發(fā)展中，政府亟需建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)妮浨轭A(yù)警體系，完善輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，加快對(duì)國內(nèi)食品安全輿情的案例分析，例如轉(zhuǎn)基因食品輿情、野生動(dòng)物食品輿情等；相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)盡快制定出切實(shí)有效的工作流程，從實(shí)踐中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，制定出健全的處置方案[55]；其他輿情事件利益相關(guān)者，應(yīng)針對(duì)其在輿情形成和發(fā)展過程中的角色定位不同，在具體食品安全輿情事件上，給出不同的輿情引導(dǎo)措施，建構(gòu)輿情應(yīng)對(duì)路徑。

針對(duì)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三方面總結(jié)的問題，陶光燦等[56]改良設(shè)計(jì)了一種食品安全輿情監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)(圖1)，研究科學(xué)有效的輿情監(jiān)測(cè)方法，開發(fā)出政府、企業(yè)、社會(huì)公眾三方可以共同參與、使用的食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情體系。通過TF-idf[57]公式計(jì)算出不同關(guān)鍵詞的權(quán)重，將優(yōu)化的文本數(shù)據(jù)通過特征量及其權(quán)重系數(shù)的形式進(jìn)行描述，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)文本特征的量化描述[58]；根據(jù)計(jì)算出的分詞權(quán)重獲取各個(gè)優(yōu)化文本數(shù)據(jù)的新聞相似度和關(guān)注度，結(jié)合兩者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息進(jìn)行重要性判定；依次進(jìn)行多種方式的數(shù)據(jù)分析，如輿情分級(jí)、輿情事件處理分類、多維度分析、輿情群體分析、輿情處置分析、輿情預(yù)警分析和決策支持分析；得到輿情發(fā)展趨勢(shì)、輿情群體分布走勢(shì)和輿情預(yù)警等級(jí)的分析結(jié)果，最后根據(jù)分析結(jié)果提出政府、企業(yè)和消費(fèi)者三方的風(fēng)險(xiǎn)管控措施，形成輿情補(bǔ)救機(jī)制。

圖1 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)邏輯

4 展望

4.1 預(yù)測(cè)預(yù)警降低食品安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率

在食品安全事件發(fā)生之前，輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有效地預(yù)測(cè)了危害風(fēng)險(xiǎn)，降低了事故發(fā)生率，通過關(guān)聯(lián)日常檢查、監(jiān)督抽檢等數(shù)據(jù)，挖掘不同類型食品、不同食品企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)。通過系統(tǒng)分析網(wǎng)民對(duì)有關(guān)食品安全敏感話題的輿情傾向性，預(yù)測(cè)輿情的趨勢(shì)走向，設(shè)置閾值判斷某一事件的嚴(yán)重程度,從而劃定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警[59]，實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早報(bào)告、早處理，最大限度地降低食品安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率。

4.2 監(jiān)控監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)監(jiān)管工作高效性

在食品安全事件發(fā)展過程中，輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有效地提高了用戶的監(jiān)控監(jiān)管能力，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)抓取、實(shí)時(shí)分析的技術(shù)，搜集信息資料；結(jié)合不斷迭代優(yōu)化的分析算法和模型，識(shí)別出食品安全的網(wǎng)絡(luò)輿情信息；通過研究事件發(fā)展態(tài)勢(shì)、傳播路徑、以及輿情傾向，跟蹤分析輿情事件的影響面和影響力[60]。并且，鑒于食品安全輿情事件用戶多元化，不同用戶對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景不同，輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可自動(dòng)配置相應(yīng)的重點(diǎn)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站和重點(diǎn)監(jiān)測(cè)詞，實(shí)現(xiàn)關(guān)注即重點(diǎn)的高效監(jiān)控監(jiān)測(cè)。將監(jiān)管總結(jié)為輿情信息收集、輿情信息篩選、跟蹤分析與研判整改等幾個(gè)步驟，最后形成事件分析報(bào)告，為輿情事件處置提供數(shù)據(jù)參考，解決突發(fā)事件于危時(shí)。

4.3 因地制宜地給出輿情處置方案

在食品安全事件發(fā)生之后，輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)關(guān)聯(lián)分析，挖掘事件發(fā)生原因，追溯事件發(fā)生源頭，同時(shí)結(jié)合輿情事件網(wǎng)絡(luò)呼聲，從目標(biāo)對(duì)象、處置方式、處置流程等角度上形成處置方案。目前處置方式主要有技術(shù)準(zhǔn)備、召開媒體會(huì)、媒體采訪、組織相關(guān)部門和專家會(huì)商、形成案例報(bào)告等[60]。

食品安全輿情處置工作中，要因地制宜地采取合理有效的方法，例如積極開展心理疏導(dǎo)方面的工作，以緩解老百姓消費(fèi)恐慌；及時(shí)公布食品安全事故的準(zhǔn)確資訊，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)交流，獲得最大限度理解和支持；積極樹立食品安全監(jiān)管部門的良好形象，及時(shí)辟謠虛假信息，建立起政府機(jī)關(guān)部門的威信，執(zhí)法為民，勇于負(fù)責(zé)，保障食品安全[61]。