网络群体性事件舆情预警评价模型

武警工程大学研究生管理大队 汪 鹭

网络群体性事件舆情预警评价模型

武警工程大学研究生管理大队 汪 鹭

针对网络舆情热度趋势的特征，本文通过舆情预警级别评估指标体系的构建，使用模糊综合评价作为模型的评价方法。主要对评价因素体系的确定以及权重的主客观结合计算方法进行详细的分析，并实例分析对该模型进行论证。

网络舆情；舆情预警；模糊数学；综合评价

0 引言

网络舆情[1]是指为个人或者各种社会群体、组织，通过网络渠道，对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事物所表达的多种情绪、态度和意见的总和。网络舆情[2]是社会网络舆情在互联网空间的映射，是社会网络舆情的直接反映。模糊综合评价[3]是建立在综合评价基础上，对一些较为复杂的指标组合情况进行分析评价的手段。

1 模糊综合评价方法与步骤

模糊数学是在“模糊集”[4]理论基础上得来的一种方法，模糊综合评价时可以用以下四种模糊合成算子[5]来计算隶属度。

2 建立网络群体性事件舆情预警模糊评判模型

本文选取的是2016年造成较大影响的“魏则西事件”进行网络舆情分析预警。

2.1 确定综合评价因素体系

根据舆情预警级别评估指标体系的构建，使用模糊综合评价作为模型的评价方法。主要对评价因素体系的确定以及权重的主客观结合计算方法进行详细的分析，并实例分析对该模型进行论证。

本文所建立的评判模型为三级评价指标模型，是以网络群体性事件舆情预警等级作为评价目标。

2.2 确定评语等级论域

网络群体性事件舆情预警评估需要注重客观性与合理性，因此对该舆情信息量化评分。按照事件发生的危机程度，分为四个级别：Ⅳ级(蓝色级，一般警情)、Ⅲ级(黄色级，较重警情)、Ⅱ级(橙色级、重大警情)和Ⅰ级(红色级，特重警情)。

2.3 确定评价因素的权重集

本文将对两种方法进行组合：层次分析法与熵值法。将主客观赋值法进行线型加权，得到一个综合赋值的方法，有效提高评价结果的准确度和可靠度。

2.4 建立隶属度矩阵R

针对定性舆情指标，采用专家评分的方法，评定出舆情指标隶属予评价集的预警等级，并对评定结果归一化处理。本文设计的“隶属度调查表”，主要针对地方公安网络舆情监管相关业务部门的人员及网络舆情分析师等专家，一共20位，收回有效答卷17份；发放大的众调查问卷咨询数目较多，回收有效答卷46份，建立了隶属度矩阵。

因此在获得权重分配集和隶属度矩阵后，进行模糊矩阵符合运算，得到综合隶属度。由此可计算出各基础指标的综合评价值，查评估尺度表可知，“魏则西事件”的预警级别为特重警情、红色，其影响范围非常大，涉及到的医疗问题以及有关单位都非常敏感。

3 结论及展望

本文采用模糊综合评价的方法对网络群体性事件舆情指标进行预警评估，并用实际案例来对模型加以检验，最终得到了与实情相符合的结论。根据网络舆情热度趋势的研究可为情报部门提出以下两点建议：第一，随时做好战备工作，敏感时期加大对重要目标的安全守护。第二，必要时期需要加大舆论引导工作，对恶意操控舆情传播的不法分子给予严厉的法律制裁。

[1]刘毅.略论网络舆情的概念、特点、表达与传播[J].理论界,2007, 35(1):11-12.

[2]崔薇,曾润喜,王国华.中国网络舆情研究文献计量分析[J].情报科学,2011,29(1):131-135.

[3]Bezdek J C.Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms[M].Plenum Press,1981.

[4]Zeshui Xu,Ronald R.Yager.Some geometric aggregation operators based on intuitionistic fuzzy sets[J].International Journal of General Systems,2006,35(4):417-433.

[5]戴媛.我国网络舆情安全评估指标体系研究[D].北京化工大学,2008.