国内微博舆情研究的文献计量分析

周金元 张莎莎

(江苏大学科技信息研究所 镇江 212013)

国内微博舆情研究的文献计量分析

周金元 张莎莎

(江苏大学科技信息研究所 镇江 212013)

运用文献计量学方法，从论文数量的年度分布、作者和学科、基金、关键词、被引频次、重点研究主题及研究进展六个方面对国内微博舆情研究现状进行分析。发现新闻学、管理学和计算机学科的作者较为关注微博舆情研究。从微博舆情的形成与传播、微博舆情的监测、微博舆情的引导三个方面总结微博舆情研究进展。

微博 舆情 文献计量

微博(Microblog) 是一种非正式的迷你型博客，产生于Web2.0 时代，用户可以通过多种方式即时发布140 字内的文本信息以及图片、视频、音乐等内容，信息的分享和传播基于用户间建立的关系，这种关系又构成了用户间的社交网络。舆情(Public Opinion)[1]即公众舆论，是公众对于各种社会现象、问题从信念、态度、意见和情绪等角度所作出的表达。

总体而言，国外对于微博舆情的研究更加注重应用，例如Go等提出一种对推特信息中体现的情感色彩进行自动分类的方法，这可以在商业领域中加以应用，这样商家就可以获取其产品的网络评价的情感色彩[2]； Lee等通过提取微博地理标签中的信息，来监测区域性社会事件[3]；Tumasjan 等使用Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) 分析软件，以德国大选为例，分析推特中的政治讨论[4]；Stieglitz等研究了情感对微博信息传播的作用，发现具有情感色彩的信息比中性信息更快、更多地被传播出去[5]。

根据笔者的检索，国内关于微博研究始于2008 年，而国内微博舆情的学术论文则最早见于2011年，国内微博舆情研究尚缺乏文献计量方面的文章，国内微博舆情研究的主题和研究进展没有全面直观地被体现出来。因此，本文将从论文数量、作者及学科、基金、关键词、被引频次、主题及研究进展六个方面，系统地对国内微博舆情研究文献进行计量分析，在此基础上展示微博舆情研究的基本情况、重点主题和研究进展。

1 数据来源和研究方法

本文所采用的数据来源于清华同方的“中国期刊全文数据库”，检索式确定为“篇名= 微博or微博客or Microblog”and“篇名= 舆情”，最终检索到160篇论文。利用Citespace分析软件的关键词分析功能，将160篇文献以Refworks的形式导入软件，得到关键词词频统计结果。主题分布主要基于关键词词频统计结果得出，配合文献阅读和总结得到研究进展。对于论文的作者、学科、基金和被引频次的分析，主要借助Excel软件。

2 国内微博舆情研究的文献计量分析

2.1 论文数量的年度分布

国内微博舆情研究按上述检索式共检索出160篇论文，其论文数量的年度分布见图1。由图1可见发文量呈现逐年快速增加的趋势，从2010年的1篇增长到2013年的95篇，这说明微博舆情研究近期受到较多的关注。深入分析发文量增长的原因，主要由于：一是国内微博用户数量巨大，截止2012年12月底，新浪微博的注册用户已超过5亿人，用户利用微博这一平台，对社会现象和个人生活，从价值观、态度、意见和情绪的角度作出表达，这种表达包括发文、转发和评论等，这是一种之前没有的新的行为模式，引起了研究者的关注；二是公共领域突发事件的频繁发生，促进了微博舆情的发酵，公众通过微博“围观”和“评价”突发事件，在这一过程中，涌现出了一批影响微博舆情导向的意见领袖，微博舆情的传播也呈现出一些规律，舆情也涉及多方面的利害关系，这就使得微博舆情研究具有较高的研究价值，在选题方面较有意义。总体来看，在4G时代到来的背景下，随着微博功能的进一步丰富和微博用户的继续增加，微博舆情的影响力将继续加强，未来该领域论文的发文量将呈现继续增长的趋势。

图1 国内微博舆情研究发文量年度分布

2.2 论文的作者和学科分析

表1 国内微博舆情研究的核心作者

表2 国内微博舆情研究的学科分布

2.3 论文的基金分布

160篇论文中获基金支持的共有53篇，占文献总数的33%。为分析基金投放的重点研究领域，本文对各基金中的项目名称进行了汇总分析，发现基金主要向两个研究领域投放，一是突发事件微博舆情研究，包括其演变规律、监测手段和引导策略；二是针对中国高校大学生的微博舆情研究。这说明我国相关部门已经注意到微博在突发事件的舆情演变中发挥的重大作用，以及微博对于我国高校学生思想的巨大影响。最后，从基金层次来看，获省级以上(包括省级)基金支持的论文共有32篇，说明国内微博舆情研究的基金层次较高，国内微博舆情研究论文的高级别基金分布见表3。

表3 高级别基金分布

2.4 关键词及词频统计

关键词是论文的文献检索标识，是表达论文主题概念的自然语言词汇，在很大程度上反映了论文的主要研究内容[7]，通过分析某研究领域的关键词的词频，可以描述该研究领域的研究状况，进而揭示该领域的热点和发展趋势。对于关键词的分析，本文将检索到的160篇文献以Refworks的形式导出，利用Citespace的关键词分析功能，得到关键词词频统计结果，然后除去一些非实质性词语，如“挑战”等，对剩下的关键词进行近义词汇总，如将“舆情”、“微博舆情”和“网络舆情”统一计入“微博舆情”，将“应对对策”归纳到“舆情应对”中，最后按词频从高到低进行排列，见表4。

表4 国内微博舆情研究主要关键词及词频

2.5 论文的被引频次分析

文献的被引频次是评价被引文献的学术价值和应用价值的有效手段。论文《微博网络舆情中的意见领袖识别及分析》被引次数最多，为47 次，一方面该论文的选题有很高的研究价值，因为微博意见领袖基于其特殊的社会地位、有影响力的身份和庞大的粉丝数量，在某一事件的舆情传播中，可以迅速加速舆情的发酵，影响舆论的导向；另一方面该篇论文的内容深刻、到位，从用户影响力和用户活跃度两个角度构建了微博意见领袖指标体系，值得借鉴，必然吸引其他研究人员进行引用。被引频次为9次以上的论文，见表5。从这些论文的题名来看，微博舆情指标体系、传播与演变规律和对策方面的文献，被引频次颇高，这也与微博舆情主要研究方向一致。

表5 国内微博舆情研究高被引论文

2.6 重点研究主题及研究进展

本文基于关键词词频分析得到微博舆情研究的重点研究主题，从表4可以看出，国内微博舆情研究的主题呈现出集中性的特点，结合进一步的文献阅读，重点研究主题可以被总结为：微博舆情的形成与传播、微博舆情的监测、微博舆情的引导。研究主要服务于政府的社会管理和高校大学生的思想政治教育；研究涉及的个体包括意见领袖、微博用户、粉丝和网民；研究涉及的机构包括高校、政府；研究的案例主要是社会突发事件和公共领域事件；研究者较为关注微博舆情的演变及传播规律，提出了一些微博舆情监测的指标，给出了多种微博舆情引导的方案。

2.6.1 微博舆情的形成与传播 微博舆情的传播是一种“单向链式+ 全方向裂变”的传播，单向链式是指沿着一个微博用户往外传播是链式的，全方向360 度的无数条链式传播就会形成一种裂变传播的态势。微博舆情传播的基本规律是: 萌芽，形成，爆发，高潮，消退，消亡，其中必经的过程只有“萌芽”与“消亡”，即事件发生并不一定会扩大化发展，微博舆情要发展到“爆发”和“高潮”需要两大条件，一是人为因素的影响，包括谣言的恶意散播，意见领袖的关注等，这使得舆情快速发酵； 二是事件本身的一些属性，最核心的就是事件主角的社会身份，例如“富二代”、“城管”，其对社会心理会形成一种冲击，舆论迅速展开。该研究主题存在的问题是信息的提取难度较大，对计算机水平要求高，所以，虽然微博和论文都是文献，即记录有知识的载体[8]，但是微博平台不像CNKI平台那样支持文献内容的导出，这就对非计算机学科的研究人员产生了限制，对此，韩运荣等从可视化的角度运用“北京大学PKUVIS 微博可视分析工具”较为形象地提出了微博舆情的一种基本底层结构和三种演化模式[9]，该分析工具与Citespace 的分析方式和结果展示方法较为相似。2.6.2 微博舆情的监测 舆情主体的监测指标主要包括身份、粉丝数、历史被转发数和历史被评论数，客体事件的监测指标主要包括敏感度和社会危害性，关于舆情传播速度的监测，高承实等提出可利用新浪微博现有的排名功能[10]，对于受众的监测，可以分析受众地区分布，加之受众情绪评估，重点对事件发生地区的稳定度进行实时监测，高承实等还认为应对微博舆情监测进行等级分类。根据对相关文献内容的研究，发现作者提出的指标体系的指标设置相似度较高，加之微博舆情信息抽取的技术难题，相应的监测方法很难获得足够数量的数据支持，本文认为，微博舆情监测的基础应该是用户分类，例如高校辅导员重点监测学生的个人微博，明星应注意自己粉丝的评论，媒体官方微博主要关注“大V”用户，基本原则应是强调“利益相关”，缩小范围，增加监测的精准度，提高监测频率，达到最佳的监测效果。

2.6.3 微博舆情的引导 微博舆情引导的关键，一是介入时机的判断，二是应对措施的选择。舆情产生萌芽后并不一定会爆发并形成高潮，而是需要条件催化的，在舆情发酵前把握住舆情发展方向，此时舆情引导的成本最小，当舆情发展到爆发的初始阶段时，网民很容易受到煽动，此时舆情引导的成本很高。以“江苏大学图书馆前考研大军排队百米” 为例，图书馆的管理者在微博上发现学生个人微博和主流媒体的官方微博开始广泛关注和报道此事时，一方面要关注相关微博内容的情感色彩，另一方面就要在事件的发展之初果断采取措施，为此，江苏大学图书馆首先将开馆时间提前半小时，然后通过大屏幕告知学生图书馆可容纳4 000人，消除学生找不到座位的担忧，最后增加维持秩序的工作人员，排除了发生拥挤踩踏事故的隐患，成功控制了舆论的发展。此外，微博舆情的分类也非常重要，王国华等提出了针对不同类型网络舆情的应对策略，例如当事件主体不涉及政府时，政府职能部门可暂不介入事件处置过程，当事件主体为政府时，政府要及时发声，第一时间公布事件相关信息[11]。

3 总结及展望

本文从论文数量的年度分布、作者和学科、基金、关键词、被引频次、主题及研究进展六个方面，对国内微博舆情研究进行了全面、系统分析，弥补了该研究领域缺乏文献分析论文的不足。本文的不足之处在于，可用于分析的文献数量较少，分析涵盖的期间较短，还不能做到文献数量大、研究期间长和分析面面俱到。但是随着微博活跃用户数量的不断增长，以及4G带来的积极影响，微博舆情的影响力将会更大是毋庸置疑的，相应的研究论文的数量和研究内容的深度都会增加，本文的不足将会得到弥补。展望未来，有两个值得关注的问题，一是非计算机学科的研究者如何提取微博中的目标信息；二是如何加强学科间的合作，为微博舆情研究带来新的思想和方法。

[1] Savigny H. Public opinion,political communication and the Internet[J]．Politics,2002,22(1) : 1-8.

[2] Go A,Bhayani R,Huang L. Twitter sentiment classification using distant supervision[R]. CS224N Project Report, Stanford, 2009: 1-12.

[3] Lee R,Wakamiya S,Sumiya K． Discovery of unusual regional docial activities using geo- tagged microblogs[J]．World Wide Web,2011,14(4): 321- 349.

[4] Tumasjan A,Sprenger T O, Sandner P G, et al. Predicting elections with Twitter: What 140 characters reveal about political sentiment[J]. ICWSM, 2010,10: 178-185.

[5] Stieglitz S,Dang - Xuan L． Emotions and information diffusion in social media-sentiment of microblogs and sharing behavior[J]． Journal of Management Information Systems,2013,29(4) : 217- 248.

[6] 荣先乾,覃 桃． 社会网络分析方法在图情领域合著关系的实证研究[J]． 图书馆界, 2010(1) : 1- 5.

[7] 尹相旭,张更平,李晓菲． 基于关键词统计的情报学研究现状分析[J]． 情报杂志,2009,28(11) : 1-4.

[8] 傅广荣, 赵 岚, 曾 勤. “文献”析义[J]. 情报杂志,2003(2):46-47.

[9] 韩运荣,高顺杰． 微博舆论传播模式探究[J]． 现代传播(中国传媒大学学报),2012(7): 35-39.

[10] 高承实,荣 星,陈 越．微博舆情监测指标体系研究[J]. 情报杂志， 2011,30(9): 66-70.

[11] 王国华,冯 伟,王雅蕾．基于网络舆情分类的舆情应对研究[J]．情报杂志,2013,32(5): 1-4.

(责任编校 田丽丽)

ABibliometricAnalysisoftheResearchofthePublicOpinionsonMicrobloginChina

Zhou Jinyuan, Zhang Shasha

Institute of Science and Technology of Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China

Employing the bibliometric method, this paper analyzes the research of the public opinions on microblog from six aspects including the annual distribution of articles, authors, disciplines, research grants, keywords, citation frequency, key research topics and research progress and finds that the authors mainly come from the disciplines of journalism, management and computer science. It also gives an account of the research progress concerning the formation and spread of the public opinions on microblog, the monitoring and the guidance of the opinions.

microblog; public opinion; bibliometrics

G350

周金元，男，1965年生，研究馆员，江苏大学图书馆副馆长，硕士生导师，研究方向为竞争情报、情报经济学,发表论文20篇，出版著作3部;张莎莎，女，1986年生，2011级情报学硕士研究生，研究方向为竞争情报，发表论文2篇。