基于事理圖譜的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情演化模型構建

于凱　楊富義

摘要：通過構建突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情事理圖譜，揭示輿情事件之間的邏輯關聯(lián)與演化路徑，為突發(fā)事件的分析與應對提供參考。首先，基于規(guī)則模板提取突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情中的事件邏輯關系，構建事理圖譜。其次，將事件向量化表示后進行泛化處理，采用 K-Means++算法對相似事件進行聚類和抽象以構建網(wǎng)絡輿情抽象事理圖譜，最后在此基礎上對目標事件進行推演和預測。結果表明：突發(fā)事件事理圖譜中的事件關系類型主要為因果、并列和順承關系，大部分事件的邏輯鏈條較短，且與其他事件無明顯關聯(lián)；構建突發(fā)事件事理圖譜有利于分析事件的演化脈絡、把握關鍵事件節(jié)點并預測事件發(fā)展方向。

關鍵詞：突發(fā)事件；網(wǎng)絡輿情；事理圖譜；演化路徑；規(guī)則模板

中圖分類號：G 35; TP 391??????????? 文獻標志碼：A

Construction of an evolution model of emergency network public opinion based on event knowledge graph

YU Kai1，2， YANG Fuyi1

（1. School ofInformation Management， Xinjiang University ofFinance and Economics， Urumqi 830012， China;2. School ofPublicAdministration， Xinjiang University ofFinance and Economics， Urumqi 830012， China）

Abstract： The? event? knowledge? graph? of? emergency? was? constructed? to? reveal? the? logical? correlationand? evolution? path? between? public? opinion? events，? and? provide? reference? for? emergency? analysis? andresponse.? Firstly，? based? on? the? rule? template，? the? logical? relationship? of? events? in? the? network? publicopinion of emergencies was extracted， and the event knowledge graph was constructed. Secondly， theevents were vectorized and generalized， and the K-Means++ algorithm was used to cluster and abstractsimilar events to build an abstract event knowledge graph of network public opinion. Finally， the targetevents were deduced and predicted on this basis. The results show that the types of event relations in theemergency? event? knowledge? graph? are? mainly? causality，? coordination? and? sequence，? and? most? of? theevents have short logical chains and no obvious correlation with other events; The construction of theemergency event knowledge graph is conducive to analyzing the evolution of the emergency， graspingthe key event nodes and predicting the development direction of the events.

Keywords： emergency; network public opinion; event knowledge graph; evolutionary path; ruletemplate

突發(fā)公共事件是突然發(fā)生，造成或可能造成嚴重社會危害，需要采取應急處置措施予以應對的事件，具有突發(fā)性、嚴重危害性等特點。黨的二十大報告指出，提高公共安全治理水平，必須堅持安全第一、預防為主，建立大安全大應急框架，完善公共安全體系，推動公共安全治理模式向事前預防轉型。當前我國正處于社會轉型期和改革攻堅期，面對錯綜復雜的社會環(huán)境中發(fā)生的各類突發(fā)公共事件，如何實現(xiàn)事件的科學分析及預測，并及時采取妥善的應急管理措施，已成為新時代的重大議題。

事件是人類社會的核心概念之一，人們的社會活動往往是事件驅(qū)動的[1]。1978年，錢學森、許國志等首次提出“相當于處理物質(zhì)運動的物理，運籌學也可以叫做“事理”[2]。2011年，顧基發(fā)提出了“物理–事理–人理”系統(tǒng)方法論[3]。2018年，哈工大劉挺團隊提出事理圖譜的概念，并用于金融領域事件預測[4]。事理圖譜是以事件為中心的知識圖譜，其聚焦事件間的動態(tài)演變關系，在挖掘事件潛在關聯(lián)、揭示輿情傳播演變規(guī)律方面具有很大優(yōu)勢。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來和信息傳播方式的變革，線下發(fā)生的突發(fā)公共事件經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)的傳播發(fā)酵多表現(xiàn)為復雜多變的網(wǎng)絡輿情。要實現(xiàn)網(wǎng)絡輿情的科學管控，除把握其傳播特征和演化規(guī)律外，還需分析事件的前后關聯(lián)與發(fā)展路徑。

1相關研究

1.1知識圖譜與事理圖譜

知識圖譜最初是由谷歌公司為優(yōu)化搜索質(zhì)量而提出的語義知識庫，傳統(tǒng)模式的知識圖譜大多以實體為中心，無法滿足對復雜事件多樣化進行描述的需求。因此，需要將事件作為中心，并且結合事件相關語義特征去構建知識圖譜。事理圖譜可以為揭示和發(fā)現(xiàn)事件演化規(guī)律提供支持，對推動人工智能的發(fā)展具有非常重要的意義[5]。

相比于國內(nèi)，國外提出事理圖譜的時間更早，目前國外研究主要關注事件及事件關系抽取模型、算法的創(chuàng)新及金融、航空、災害等領域事理圖譜的構建。如Rospocher等[6]提出了一種從新聞文章中自動抽取知識生成事件知識圖譜的方法。 Gottschalk 等[7]提出了一個多語言的以事件為中心的時序知識圖譜。 Deng 等[8]利用知識圖譜技術來輔助機器人傳動系統(tǒng)進行高效有序的故障診斷。 Yang 等[9]將歷史金融事件鏈作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入，預測未來事件。

國內(nèi)研究側重于將事理圖譜與大數(shù)據(jù)、人工智能與機器學習等技術融合應用，以實現(xiàn)事理圖譜的自動構建、事件的分析與預測等。王慕華等[10]以通用事件表示模型（simple event model ，SEM）為基礎，構建了暴雨預警事件圖譜模型，實現(xiàn)了以事件影響為目的的智能推理服務。陳越等[11]構建了一個面向高中地理因果簡答題的抽象事理圖譜，實現(xiàn)了多源知識集成和多跳因果推理。劉政昊等[12]基于知識驅(qū)動的事件關聯(lián)與演化視角，構建具有雙層結構的事理知識圖譜，并結合案例分析了突發(fā)事件的演變邏輯。此外，學者們還探索了事理圖譜在政治、歷史、旅游等領域的應用[13-15]。

1.2事理圖譜構建技術

事理圖譜的構建過程主要分為事件表示、事件抽取和關系抽取3部分。事件表示方法主要包括結構元組表示、框架模板表示、本體表示及分布式表示方法。當前研究者多使用本體在領域中共享信息并采用自上而下的方法構建事理圖譜。Ehrlinger等[16]從理論和實踐中總結出7條功能性要求和兩條指導準則，描述了事件本體構建和選擇的標準。 Van Hage等[17]提出的 SEM 模型因具有良好的事件表示和泛化能力，常被作為事件建模的基礎。

事件抽取是構建事理圖譜的關鍵環(huán)節(jié)，目前廣泛應用的事件抽取方法主要有基于規(guī)則、基于特征學習以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡3種[18]。事件關系的抽取任務主要有時序關系抽取、事件因果關系抽取和共指關系抽取。其中事件時序關系抽取可追溯到 Chambers等[19]的研究，即從新聞數(shù)據(jù)中自動抽取統(tǒng)計腳本，并用“挖詞填空”方法來評估模型。關于事件間因果關系的抽取與應用的研究成果則比較豐富。單曉紅等[20]通過構建事理圖譜并進行抽象，實現(xiàn)了對網(wǎng)絡輿情事件的演化路徑分析和預測。 Ning 等[21]構建了基于整數(shù)線性規(guī)劃的時序和因果關系聯(lián)合抽取模型。

1.3網(wǎng)絡輿情演化與預測研究

針對網(wǎng)絡輿情演化的現(xiàn)有研究主要從演化階段、演化規(guī)律及演化動因3個方面展開。李志鵬等[22]從事件預測的形式化模型與性能度量指標出發(fā)， 將數(shù)據(jù)驅(qū)動的事件預測技術分為8類，對事件預測關鍵技術的研究和發(fā)展進行了分析與總結。網(wǎng)絡輿情的預測研究集中于輿情風險等級、網(wǎng)民情緒及輿情發(fā)展趨勢的預測。連芷萱等[23]通過構建多維指標體系，預測輿情的風險級別。蘭月新等[24]對網(wǎng)絡輿情中網(wǎng)民情緒演化機理和趨勢進行了預測，得到不同類型情緒的網(wǎng)民數(shù)量變化。Jin等[25]將事件預測問題轉化為時序事件圖譜上的鏈接預測問題， 提出了一種自回歸的循環(huán)事件網(wǎng)絡架構模型。

綜上所述，針對網(wǎng)絡輿情的現(xiàn)有研究更多集中于事件某方面的屬性，而非事件本身的演化路徑。事理圖譜在網(wǎng)絡輿情領域的應用還不成熟，研究涉及到的關系類型主要是因果和順承關系，其他事件關系類型較少。此外，由于大規(guī)模標注的突發(fā)事件關系數(shù)據(jù)集稀缺，在該領域上的關系推理及事件預測研究適用范圍較為有限。本文聚焦于突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的演化路徑分析及事件預測，試圖在大量的突發(fā)事件中尋找出更具代表性的事理邏輯，分析不同類型事件間的發(fā)展規(guī)律與演化特征，為管理部門對網(wǎng)絡輿情的分析和管控提供依據(jù)。

2模型方法介紹

首先，提取突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情中事件的因果、順承等關系，構建事理圖譜以揭示事件的發(fā)展脈絡。其次，將事件向量化表示后進行泛化處理，以構建網(wǎng)絡輿情抽象事理圖譜，利用抽象事理圖譜中的方向和概率大小對新事件進行推演和預測。具體研究模型如圖1所示。

2.1網(wǎng)絡輿情事理圖譜構建

事理圖譜的構建包括事件抽取、事件關系抽取兩部分。其中，事件抽取主要借助哈工大語言技術平臺（ Language Technology Platform ， LTP ）進行處理，事件關系抽取則采用規(guī)則模板匹配的方式提取事件三元組，具體步驟如圖2所示。

構建中文規(guī)則模板進行事件關系判定，提取網(wǎng)絡輿情中的事件關系三元組用于構建事理圖譜。其中，事件關系包括轉折、順承、并列、條件和因果關系，部分規(guī)則模板如表1所示。

2.2網(wǎng)絡輿情抽象事理圖譜構建

抽象事理圖譜中揭示了領域內(nèi)較為核心的事件知識，事理圖譜泛化為抽象事理圖譜的過程是對事理知識的凝練[26]。本文在構建抽象事理圖譜時主要包括事件向量化、事件泛化及抽象等過程，具體步驟如圖3所示。

2.2.1事件向量化

研究采用騰訊 AI Lab 中文預訓練詞向量對事件文本數(shù)據(jù)進行向量化表示。該數(shù)據(jù)集包含800多萬中文詞匯，其中，每個詞對應一個200維的向量。它通過 Directional Skip-Gram 方法訓練而成，可使用gensim模塊調(diào)用，相比于現(xiàn)有中文詞向量數(shù)據(jù)，其覆蓋率和準確性有較大提升。事件的向量由各詞向量平均得到。

2.2.2事件泛化

運用 K-Means++算法對事理圖譜中的具體事件進行泛化，即先對事件進行歸并處理，將同類事件用一個抽象事件來表示。該算法確定初始質(zhì)心原則是聚類中心之間的距離盡可能大，具體步驟如下：

a.將事件進行向量化表示，每一個向量作為聚類的一個樣本點；

b.隨機選擇一個點作為第一個聚類中心；

c.對于數(shù)據(jù)集中任意點 x ，用歐式距離計算它與最近聚類中心的距離 D（x）；

d.選擇與原聚類中心 D（x）較大的點作為新的聚類中心；

e.重復 c 和 d 直到確定 k 個聚類中心；

f.利用這 k 個初始的聚類中心來運行標準的 K-Means 算法。

3實證分析

3.1數(shù)據(jù)來源與處理

由于突發(fā)事件語料庫較少，本研究在復用上海大學構建的 CEC（Chinese Emergency Corpus）語料庫[27]和武漢理工大學構建的突發(fā)事件公共數(shù)據(jù)集[28]的基礎上，再爬取部分熱點事件數(shù)據(jù)作為補充，最終數(shù)據(jù)量為10349條。爬取的熱點事件來自于互聯(lián)網(wǎng)社會熱點聚合平臺?“知微事見”，針對輿情事件庫中影響力指數(shù)較高的突發(fā)事件，采用八爪魚數(shù)據(jù)采集軟件對該網(wǎng)站頁面內(nèi)容進行爬取，爬取時間為2022年9月30日，事件時間跨度為2017年1月至2022年9月。共爬取數(shù)據(jù)17332條，經(jīng)篩選后保留有效數(shù)據(jù)8735條。采集字段包括事件分類、時間、事件名稱、內(nèi)容、影響力指數(shù)和標簽，如表2所示。

3.2網(wǎng)絡輿情事理圖譜構建

為了進行事件抽取，需要對數(shù)據(jù)進行標注處理，采用哈工大 LTP 平臺對數(shù)據(jù)進行預處理，具體包括句子切分、分詞、詞性標注、命名實體識別、語義角色標注和依存句法分析。研究用到的依存關系類型如表3所示。

根據(jù)圖2所示的事件抽取步驟，對所有事件數(shù)據(jù)進行處理后得到事件三元組共7654條。在事件抽取的基礎上，結合上文構建的規(guī)則模板對事件間關系進行抽取，將抽取到的結果以（ pre_ event， relation， post_event）三元組的形式存入 Mongo- DB 數(shù)據(jù)庫中。其中：“pre_event”代表前序事件；“post_event”代表后序事件；“relation ”代表事件間的邏輯關系類型。關系抽取結果如表4所示。

3.3基于事理圖譜的網(wǎng)絡輿情演化與預測

3.3.1突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情演化路徑分析

通過構建網(wǎng)絡輿情事理圖譜，有利于剖析具體輿情事件的演化路徑，總結某一領域網(wǎng)絡輿情的演化規(guī)律。根據(jù)上文得到的事件三元組構建事理圖譜，結果如圖4所示。

從事件發(fā)展角度來看，事理圖譜可以明晰事件各要素之間的關聯(lián)與邏輯特征。由圖4可知，突發(fā)事件事理圖譜中除少數(shù)事件邏輯關系復雜且形成較長邏輯鏈條外，大部分事件傳播鏈較短，且與其他事件之間關聯(lián)較少。其原因可能是研究所爬取的事件數(shù)據(jù)不夠完整，造成數(shù)據(jù)稀疏，或不同事件類型之間無明顯關聯(lián)。除鏈狀結構外，圖譜中還有大量環(huán)狀結構和中心發(fā)散的結構，這類結構中往往有度較大的節(jié)點，即具有代表性的關鍵事件。重點關注這些事件的關聯(lián)關系和演化特征，可以更容易定位熱點和焦點問題，有利于把握事件的未來發(fā)展方向。如圖4中部分關鍵節(jié)點分別表示“交通事故”、“媒體報道”、“人員傷亡”、“氣候影響”等內(nèi)容，其對于突發(fā)事件的應對和處理具有導向性作用，在關鍵節(jié)點處進行把控，有助于引導事件的后續(xù)走向，避免造成不良影響。

突發(fā)事件事理圖譜共包含事件關系三元組共20115條，各類關系的數(shù)量及占比情況如表5所示。

若以事件類型進行區(qū)分，事理圖譜能刻畫出特定類型事件的演化路徑，有助于對比分析各類事件演變規(guī)律的異同。以社會安全事件為例進行分析，如圖5所示為“唐山燒烤店打人事件”事理圖譜。

由圖5可以看出事件的邏輯關聯(lián)與演化路徑，該事件主要產(chǎn)生了4個邏輯鏈條： a.事件的緣起及發(fā)展過程。事件施事者因暴力毆打他人導致受害者受傷送醫(yī)，警方介入調(diào)查后發(fā)現(xiàn)嫌疑人團伙存在惡勢力組織，最后7人均被逮捕拘留。 b.事件的處置結果。嫌疑人因數(shù)罪并罰被法院判處罰款和有期徒刑。 c.事件造成的不良影響。該事件觸碰了法律底線，危害了公共安全，引發(fā)了社會廣泛的討論。 d.事件產(chǎn)生的其他影響。唐山市開展社會治安整治專項行動，通過多種方式發(fā)動群眾舉報各類違法犯罪線索。除以上4個主要鏈條外，事件的演化方向還存在分化現(xiàn)象，如對該案件保護傘問題的質(zhì)疑、對公共安全和社會道德的討論。這些事件在一定程度上也會造成民眾安全感的缺失和社會情緒的極端化，潛在危害難以預估。在實踐中，有關部門應結合事理圖譜，梳理出事件關鍵路徑，重點關注演化過程中涉及的關鍵對象；并且可以采取一些防范措施，預防潛在風險事件的發(fā)生。

3.3.2抽象事理圖譜構建

按照上文的步驟構建抽象事理圖譜。首先，使用 python 軟件調(diào)用gensim模塊中的KeyedVectors函數(shù)，使用騰訊 AI Lab 中文詞向量對事件三元組進行向量化表示，取詞向量的平均值作為事件向量，將事件向量存入 MongoDB 數(shù)據(jù)庫用于后續(xù)聚類處理。

其次，對事件進行泛化，將相似度較高的事件進行歸并處理。由于泛化后無法自動為每一事件類生成標簽，因此，通過 Embedding Projector 應用程序進行高維數(shù)據(jù)的可視化，輔助尋找聚類后具有代表性的標簽。Embedding Projector 是2016年谷歌開源的用于交互式可視化和高維數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)頁工具，它提供 PCA （ principal component analysis）、 T-SNE （ T-distributedstochastic neighbor embedding）和自定義線性投影3種常用的數(shù)據(jù)降維方法，輔助用戶實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)的可視化[29]。本文采用 T-SNE 對向量數(shù)據(jù)進行處理和聚類，該方法用于探索局部近鄰值和尋找聚類，可以確保一個嵌入保留了數(shù)據(jù)中的所有含義，結果如圖6所示。

由圖6可見，運行 T-SNE 方法后，向量形成了一些聚簇，聚簇表示事件向量間的余弦距離較為接近，即簇內(nèi)事件大致屬于同一類別。

如圖7所示，左側每個圓點表示一個事件向量。選中任意事件，右側部分是查找出的與之最接近的100個鄰居節(jié)點。節(jié)點顏色越接近源節(jié)點，表示兩個向量相似度越高。將這些相似節(jié)點的標簽中的高頻詞作為事件聚簇整體的標簽，則可以得到一個抽象化描述。

結合前文構建的事理圖譜和事件向量聚類可視化結果，可以梳理出不同類型事件的演化路徑，即抽象事理圖譜。抽象事理圖譜展現(xiàn)了事件之間的關聯(lián)關系，暗含了事件未來可能演化的方向，事件間轉移的概率則代表某事件未來發(fā)生的可能性。以自然災害事件中的地震為例，如圖8所示，可以得到“地震”這一原因事件可能造成房屋受損、人員傷亡等結果事件，事件間連邊概率大小是根據(jù)每一事件占“地震”后序事件的比重來確定的，概率越大，說明該事件越可能出現(xiàn)。圖中：與“地震”直接相連的事件表示該事件為直接結果，如“應急救援”、“人員傷亡”；而與“地震”間接相連的事件則為其次生結果，如“經(jīng)濟損失”、“傳染病”。在實際應用中，當收到某地的地震預警信息，應首先針對可能發(fā)生概率最大的直接結果事件迅速采取應急舉措，同時還應該預防一些潛在危機的發(fā)生，如傳染病的預防和交通秩序的維護，盡可能減少災害造成的各種損失。由此可見，抽象事理圖譜的構建有助于識別一般性事件中的一些關鍵節(jié)點，為有關部門抓住重點問題、有的放矢地進行突發(fā)事件應對提供有效的決策參考。

3.3.3網(wǎng)絡輿情事件預測

在得到抽象事理圖譜的基礎上，可以對突發(fā)事件領域內(nèi)任意一個新發(fā)生的網(wǎng)絡輿情事件進行預測，具體步驟為：首先，將該事件進行向量化表示，計算該事件與事理圖譜中各事件之間的相似度值，選擇相似度最高的事件作為預測的起點事件；其次，在突發(fā)事件抽象事理圖譜中找到起點事件的泛化事件；最后，遍歷抽象事理圖譜，找到泛化事件的后續(xù)事件節(jié)點及其權重，根據(jù)權重判斷哪些是最有可能發(fā)生的事件。

4結束語

互聯(lián)網(wǎng)時代，由社交網(wǎng)絡產(chǎn)生的大量輿情信息存儲在無結構化數(shù)據(jù)中，傳統(tǒng)的以專家經(jīng)驗為主的輿情治理模式已經(jīng)無法滿足多樣化和精細化的管理需求，亟需一種先進的知識組織方式來對復雜事件進行描述與處理，提升應急管理水平。本文通過構建突發(fā)事件事理圖譜來揭示事件演化規(guī)律并預測后續(xù)事件。研究發(fā)現(xiàn)，利用事理圖譜輔助突發(fā)事件的分析和管控，有利于揭示該領域事件的演化規(guī)律與特征、識別關鍵事件并挖掘潛在事件關聯(lián)。在實際應用中，構建抽象事理圖譜可以基于大量以往案例預測后續(xù)事件，優(yōu)化管理部門的應急處置和預防工作，減輕突發(fā)事件給人們帶來的損失。本文通過對突發(fā)事件領域事理圖譜構建及應用的研究，豐富了知識圖譜在突發(fā)事件領域的應用場景。不足之處在于： a.本文的數(shù)據(jù)來源為各平臺上關于事件的報道信息，并未爬取完整事件文本及評論內(nèi)容，丟失了部分關聯(lián)事件； b.對于事件間關系的抽取，采用基于規(guī)則模板的方式進行匹配，準確率和有效性有待提高。下一步將重點提升知識抽取及泛化算法的準確性和有效性，以優(yōu)化事件預測效果。

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（編輯：丁紅藝）