基于模糊灰色聚類的高校網絡輿論引導能力評價研究

摘 要：以西安市5類13所代表性高校的調研數據為樣本，選擇了輿情研判、議程設置、輿論導控能力3個一級指標下的11個二級指標，運用灰色聚類評估模型搭建高校網絡輿論引導能力評價指標體系，通過模糊傳遞閉包法對二階段的灰類結果進行分析，構建三階段模糊灰色聚類的高校網絡輿論引導能力評價研究。

關鍵詞：三階段灰聚類；輿論引導；網絡思政

中圖分類號：G647文獻標識碼：A文章編號：2095-9052（2024）08-0103-04

引言

網絡時刻影響著人們的思想意識和思維習慣，在推進意見的自由市場形成的同時也成為各種社會矛盾集中呈現的平臺，高校處于意識形態工作和互聯網發展的前沿陣地，大學生又是網絡空間中最為活躍的群體，因此校園社交網絡空間往往成為網絡輿情的集中爆發地［1］。西安是我國重要的高等教育基地，在校大學生70余萬人，面臨的壓力則更大。基于此，加強對高校網絡輿論引導能力評價體系的研究，找出更加貼合實際的引導對策，已成為亟須探索和解決的難題。

本文選取13所代表性調研高校數據，構建高校網絡輿論引導能力評價體系，以求提出針對性地提升路徑。即使具備詳細的工作方案和問卷說明，但在面對數據量大且繁，研究又具有復雜性的情況下，難免受主觀判斷影響而存在偏差，各數據之間也可能存在一定關聯相關性，不能再用簡單、傳統的聚類方法進行分析。為消除這些主觀性和模糊性因素，本文選取鄧聚龍（1982）［2］提出能夠處理“小樣本，貧信息”的灰色系統理論，灰色聚類理論作為其研究的重要分支，近年在各領域研究的綜合評價和風險評價中運用廣泛［3］。因此，使用灰色聚類模型開展本研究有一定的科學性和可行性。

一、高校網絡輿論引導能力綜合評價模型

灰色聚類評估模型主要依據灰色關聯矩陣或者白化權函數，將研究對象賦予相應的權重，聚類成可獨立定義的個體，又根據聚類對象的顯著性差異可以將灰色聚類分為灰關聯聚類和白化權聚類兩種類別。本文第一階段聚類系數的計算邏輯是采用白化權函數聚類的方法進行聚類分析研究，白化權函數聚類的算法步驟一般為：①按照評價標準的需求劃分灰類數，并確定相應灰類的轉折點和中心點； ②對于不同的灰類構造相應的上限和下限測度白化權函數；③計算得到相關指標的三角白化權函數對于指標的觀測值，并計算出其隸屬度；④確定各指標的權重；⑤計算對象關于灰類的聚類系數；⑥判斷對象所屬灰類級別。

二、高校網絡輿論引導能力實證分析

（一）評估指標體系設計及數據來源

本文參考已有研究［4-5］，依據目標一致性、客觀存在和公平性原則，歸納了輿情研判、議程設置、輿論導控能力三大指標，又細分為11項二級測量指標，搭建高校網絡輿論引導能力評價指標體系，如表1所示。

在建立基本的高校輿論引導能力評價體系后，本研究針對省內5類13所代表性高校開展了深入調研和實地訪談，并使用大數據爬蟲獲取樣本高校的輿論引導現狀。由于原始數據量綱不同，對數據進行了標準化處理，隨后邀請30位具備與主題相關必要理論和實踐經驗的專家進行打分。從表1中可以看出，以上評估均為正向指標，此外，通過參考國內外相關文獻及依托實際情況開展專家打分對相關指標賦予權重。

（二）實證分析

根據高校網絡輿論引導階段性目標，擬將其劃分為弱、中等、較強、強4個不同的灰類，并按照灰色聚類評估模式進行綜合評估。首先確定各個指標的取值范圍及其關于弱灰類（灰類1）、強灰類（灰類4）的轉折點和中等灰類（灰類2）、較強灰類（灰類3）的中心點。具體結果見表2。

由各指標取值范圍及其轉折點和中心點，可得指標關于灰類k（k=1，2，3，4）的白化權函數如下：

j=1：f11［-，-，λ11，λ21］，f21［λ11，λ21，-，λ31］，f31［λ21，λ31，-，λ41］，f41［λ31，λ41，-，-］

即

j=1：f11［-，-，0.503，0.71］，f21［0.503，0.71，-，0.919，

f31［0.71，0.919，-，0.938］，f41［0.919，0.938，-，-］

類似地，可得j=2：11的白化權函數，在此不詳細列舉。

將經過標準化處理的15所高校輿論引導數據實現值代入指標關于灰類k（k=1，2，3，4）的白化權函數，可得各指標實現值關于灰類的隸屬度fkj（x）（j=1，2，…，11，k=1，2，3，4）。然后求得個指標的權重ωjj=1，2…11。最后通過GSTA V7.0軟件計算關于灰類k（k=1，2，3，4）的聚類系數σki（i=1，2，3，4），見表3。

判定灰類中包含的聚類對象（或聚類對象所屬灰類）

1.屬于灰類σ1i的對象有：4

2.屬于灰類σ2i的對象有：5

3.屬于灰類σ3i的對象有：2，3

4.屬于灰類σ4i的對象有：1

由上表4-2可知，通過中心白化權函數的聚類結果顯示，高校網絡輿論引導能力分成四類后，教育部直屬高校的輿論引導能力水平最高，其他部委屬高校和省屬普通高校的輿論引導能力水平次之，高職院校的聚類系數最大值落在σ2i中，屬于輿論引導能力水平中等的灰類，民辦高校輿論引導能力水平最低。此結果基本符合前期問卷調研結果，說明通過灰類聚類模型研究高校網絡輿論引導能力具有一定的可行性和科學性。

（三）兩階段灰色綜合測度決策模型

如果僅根據灰色聚類系數向量各分量的最大值對決策對象進行分類，所得到的結果雖然具有一定的合理性，但有時也會產生偏頗。這是由于在對灰色聚類系數向量進行比較時，有時需要把灰色聚類系數向量看成一個整體進行綜合考慮，為了得到更有效地分類數據，采用下文第7-8步給出的綜合測度決策模型來實現。

⑦計算綜合加權決策向量（η1，η2…ηs）；

η1=2s（s+1）（s，s－1，s－2，…，1）

η2=1s（s+1）2+（s－2）（s－1，s－1，s－2，…，2）

…

ηs－1=2s（s+1）2+（s－2）（2，3，s－1，…，s－1）

ηk=2s（s+1）（1，2，…，s－1，s）

⑧計算決策對象i關于灰類k的綜合測度決策系數向量；maxymbolcB@kSymbolcB@sωki=ωk*i，判定對象i屬于k*灰類；

⑩若有多個對象同屬于k*灰類，則根據灰色聚類系數或綜合測度決策系數對同屬于灰類k的所有對象進行排序。

通過第七步可以得出4個灰類的綜合加權決策向量：

η1=110（4，3，2，1）;η2=112（3，4，3，2）;η3=112（2，3，4，3）;η4=110（1，2，3，4）;

求綜合測度決策向量，由ωki=ηkδTi可得結果如下：

判定灰類中包含的聚類對象（或聚類對象所屬灰類）

屬于灰類ω1i的對象有：4

屬于灰類ω2i的對象有：5，2

屬于灰類ω3i的對象有：3

屬于灰類ω4i的對象有：1

考慮四個聚類系數對于研究對象的綜合影響后，灰類聚類的結果中屬于強灰類和弱灰類的高校類型不變，但較強灰類變化較大，由2個轉為1個，且省屬普通高校的排名超過了其他部委屬高校，說明當把灰色聚類系數向量看成一個整體進行綜合考慮時，其他部委屬高校的輿論引導能力評價出現了下降。教育部直屬高校在綜合測度計算之后聚類系數分量依然落在強灰類里面，說明對于這5類高校來說，輿情控制能力水平較高。而省屬普通高校也要在保持現有優勢的前提下尋找問題和差距，使之更好地和相鄰強灰類的教育部直屬高校銜接，從整體上彌補強灰類地區間的差距。

（四）三階段灰色模糊聚類評估決策模型

不難發現，在第二階段的綜合測度決策系數所得到的灰類依然受到各類型高校調研樣本的個體特征的影響，雖然間接性考慮到四種灰類對于研究對象的綜合影響，但是二階段的綜合測度決策模型并沒有考慮到研究對象灰類的多變性特征，所依據的依然是靜態的灰類數值，所得到的聚類效果雖比一階段更加準確，卻不在其他條件下解釋灰類成立的依據，本文三階段創造性地將已經優化過后的四個聚類系數的最大值和最小值作為模糊聚類的區間兩端取值，依據模糊傳遞閉包算法，進一步考慮多節點下的灰聚類結果，最終選擇類數為4的模糊聚類結果作為最終的研究結論。

首先選取二階段各類高校的聚類系數作為原始樣本，即

xj=（ω1j，ω2j，ω3j，ω4j），建立特性指標矩陣為：

x*=x1x2x3x4x5

然后對數據規格化：最大規格化x'ij=xijMj，其中Mj=max（x1j，x2j，…xnj）

用最大最小法構建模糊相似矩陣R=（rij）31×31，再利用平方自合成方法求傳遞閉包t（R），選取置信水平值λ∈（0，1），按照截矩陣進行動態聚類，把t（R）中的元素按降序編排數值項所示下，依次選取λ為相應的數值，可得分類情況。通過matlab7.0編程相應代碼，運行最終結果如下表所示。

通過模糊傳遞閉包法對二階段的灰類結果進行分析，總共有16個傳遞閉包，15種分類結果，本文選取聚類數為15的傳遞閉包作為最終的聚類結果，以此對二階段的聚類結果進行比較分析。選取t（R15）=0.9672，聚類結果變更為：

1.屬于灰類ω1i的對象有：4

2.屬于灰類ω2i的對象有：5

3.屬于灰類ω3i的對象有：3，2

4.屬于灰類ω4i的對象有：1

根據計算結果可知，優化后省屬普通高校由原先的中等灰類上升到較強灰類，其他類型高校沒有變化。結合訪談和調研分析發現，教育部直屬高校輿論引導能力水平最高，與其輿情研判能力較強有關，此類高校大多都設有專門的輿情監測部門，采取第三方軟件監測的方式，能在第一時間發現輿情的苗頭。而民辦高校輿論引導能力水平最低，可能與其重視程度不高，新媒體運營水平亟需提升有關。從結果來看，高校輿論引導能力與高校辦學層次具有一定相關性，經過調研與文本分析，這種結果與不同層次高校對輿論引導的機制體制、組織建設、軟硬件投入、隊伍培養等方面的投入差異有關。

三、對策建議

（一）提升輿情研判能力，在輿情萌芽期精準把穩方向

從結果看，高校的輿情研判能力是影響輿論引導能力的重要因素之一，可參考教育部直屬高校的做法從技術層面加以控制，必要時采用第三方軟件對不良信息、虛假信息及時研判，采用疏堵結合的方式，避免非理性輿論和錯誤言論的肆意傳播。

（二）提升議程設置能力，在輿情發展期有效化解風暴

結果顯示，議程設置能力也是輿論引導力的重要影響因素之一，弱灰類高校缺少對校園自媒體平臺的運營管理，各類網絡平臺的影響力也不足。下一步應參考強灰和較強灰類高校，聚焦網絡圈層中、現實社會里、校園環境內的熱點和焦點問題及時回應，有效把握輿論方向，掌握思想政治教育話語主導權。

（三）提升輿論導控能力，在輿情消退期防止次生災害

結合訪談問卷和數據處理結果分析后發現，對于突發事件，涉及高校要在輿論引導中加大管理力度，一方面要形成原創優秀的評論文章，形成有強度的“優勢意見”；另一方面要及時轉發推廣，發揮在多元中立主導、在多變中強主流的導控作用。

結語

加強對高校網絡輿論引導能力評價體系的研究，找出更加貼合實際的引導對策，高校應充分發揮在信息傳播浪潮中的公信力與權威性，在輿論引導工作中不斷提升輿情研判、議程設置和輿論導控能力。

參考文獻：

［1］王一帆，劉追，劉澤雙.基于三階段灰色聚類的流動人口經濟融入水平評價研究［J］.人口與經濟，2019，（06）：42-56.

［2］鄧聚龍.灰理論基礎M.華中科技大學出版社，2002.

［3］繆建紅，馮俊文，錢明等.基于灰色聚類的高校聲譽危機管理評價［J］.技術經濟，2014，33（05）：125-130.

［4］李勛燦.周邊民族地區主流媒體輿論引導能力評價體系建構［J］.中國廣播電視學刊，2019，（04）：35-38.

［5］汪行東，胡志方，黃成祿.主流媒體輿論引導力評價指標體系的構建——基于對輿論引導力四要素的分析［J］.開封大學學報，2018，32（04）：62-67.