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我国食用农产品质量安全网络舆情热点研究

2016-04-21李祥洲廉亚丽戚亚梅郭林宇

中国食物与营养 2016年3期
关键词:频数舆情农产品

邓 玉,李祥洲,廉亚丽,戚亚梅,郭林宇

(中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所/农业部农产品质量安全重点实验室,北京 100081)



我国食用农产品质量安全网络舆情热点研究

邓玉,李祥洲,廉亚丽,戚亚梅,郭林宇

(中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所/农业部农产品质量安全重点实验室,北京100081)

摘要:通过分析2012—2014年我国食用农产品质量安全相关网络舆情监测数据,抽取需重点关注的问题事件舆情并标注关键词;在对关键词进行适当归并组合的基础上,计算得出近年来相关问题事件网络舆情涉及的高频关键词46个;通过聚类分析,得到我国农产品质量安全网络舆情10大热点问题;通过绘制高频关键词间的关联图谱、计算其中心性,确定“谣言”作为关键词与其他词联系最紧密。

关键词:食用农产品;质量安全;舆情热点;关键词分析;共现分析

基于网络舆情视角分析食品安全问题可以发现,网民对食品安全问题事件的关注与目前我国主要存在问题的食品领域相吻合[1,2]。通过对食品安全相关网络舆情的分析,一方面可以确定出当前我国食品安全的热点问题领域,另一方面可以总结出食品安全社会舆论引导工作的重点攻关方面[3]。食用农产品作为食品的主要来源,其质量高低与安全与否是构建我国食品安全国家战略的基石。近年来,我国食用农产品质量安全态势整体向好,食用农产品质量监测合格率一直稳定保持在较高水平[4-6],舆论在整体上趋于理性[7]。然而部分媒体对食用农产品质量安全问题事件的情绪化报道与炒作,极易引发公众恐慌,诱发舆情事件,从而造成抑制消费、损害农民利益,甚至损坏国家形象等负面后果。新常态下,亟需强化对农产品质量安全网络舆情热点的实时了解和掌握,用全新的科学办法来分析解决问题。

国内外有关食品安全领域的舆情信息研究主要集中于3个方面:一是食品安全网络舆情基本理论研究,如林萍等[8]分析了全媒体时代我国食品安全网络舆情的构成要素;言靖[9]则从食品安全舆情引导的视角出发,探讨了食品安全问题网络传播道德失范现象和网络传播主体相应的道德伦理建设。二是食品安全网络舆情隐患的监测预警研究,如刘文等[10]通过比较研究欧洲食品安全局和美国FDA开展食品安全风险交流现状,提出了我国食品安全网络舆情监测与干预的工作流程、技术体系以及干预措施等方面的建议。三是舆情处置应对与网民行为研究,如李莎等[11]指出,必须从赋予公众食品信息的知情权、监控食品网络舆情的传播、引导公众形成正确态度等方面去引导公众的恐慌行为,维护社会的安定。相比之下,集中聚焦于食用农产品质量安全相关舆情问题的专家与团队还比较少。李祥洲[12-15]及其团队连续多年一直跟踪监测研究我国农产品质量安全网络舆情的动态发展,形成了一定的数据基础和理论成果。陈本晶等[16]以上海为例,介绍大城市农产品质量安全舆情的特点,及其在舆情监控中的难点。徐学荣等[17]则从理论角度阐释了,可以应用霍尔三维结构的系统工程方法论,构建农产品质量安全网络舆情风险监控的时间维、逻辑维和知识维三维结构模型。近年来农业部农产品质量安全工作安排中也十分注重农产品质量安全舆情引导[18-20],但在应对和处置食用安全舆情事件的过程中往往有“敌暗我明”的尴尬,缺少对相关舆情热点及趋势规律的准确把握。本研究在对2012—2014年间我国食用农产品质量安全相关舆情热点分配主题关键词的基础上,引入关键词共现分析的相关方法,研究近年来相关舆情关注的热点方向和共性问题。

1数据来源与研究方法

1.1数据来源与预处理

自2012年起,将智能监测和人工监测方法相结合,持续实时监测了我国农产品质量安全相关的舆情动态[12-14],整理归档舆情内容,形成原始数据库。在此基础上,按照农产品质量安全网络舆情信息分级研判标准[21],从原始数据中抽取2012—2014年需要重点关注的热点问题事件网络舆情样本,进行归并形成数据集合,总计抽取问题事件舆情851个(表1)。

表1 2012—2014年我国食用农产品质量安全网络舆

在抽出数据集合的基础上,逐条对问题事件舆情标注2~5个可以表征事件主要内容的关键词,重点从农产品种类、舆情事件表征、事件发生的根本原因等方面标注,形成数据集合(表2)。

1.2分析方法与目标

本研究主要使用基于高频关键词分析及关键词共现分析方法,通过Biblexcel等软件工具加工原始数据生成关键词共现矩阵,并利用SPSS和UCINET软件实现以下分析目标。(1)高频词分析。确定并分析表2数据中的高频词,分析高频词的类型和内容范围,从而揭示近年来食用农产品质量安全网络舆情的热点品类及问题。(2)聚类分析。利用表2中原始数据生成关键词共现矩阵,利用SPSS等软件的系统聚类功能,计算共现矩阵中关键词之间的距离,形成关键词树状分类图,直观地展示关键词之间的关联关系,从而在关键词集合的层面上揭示相关舆情的热点问题。(3)社会网络分析。利用 UCINET 软件集成的 Netdraw 软件,分析食用农产品质量安全问题事件舆情高频关键词的共现矩阵,得到共现网络图谱,并通过软件自带的中心性分析功能分析各关键词元素在网络中的中心度,即在关键词网络中处在相对中心位置的关键词,同时在图谱中直观展示。

2结果与讨论

2.1高频词分析

在表2数据的基础上,进一步归并相关的关键词,最后得到关键词种数(D)为194个,词频总数(T)为2 223。确定高频词可以根据Donohue[22]于1973 年提出的高频词低频词界分公式如(1)式:

(1)

(1)式中,I1是全部关键词中词频数为1的词的数量。由(1)式可得,本研究中I1=91。根据(1)式可以得n=13,故词频数在13以上的都可以认为是高频词。根据本研究的实际情况,兼顾关键词类别的分布情况,本研究最终确定词频数大于10的关键词为本研究界定的关键词集合(表3)。高频关键词的词频总数为1 977,占词频总数的约88.93%。从表3中可以发现,高频关键词在类型上主要有4类:①农产品品种类关键词,如猪肉、蔬菜等,共14个,词频数735;②相关问题诱因类关键词,如动植物疫病、假冒伪劣等,共18个,词频数723;③有害物质类关键词,如工业原料、瘦肉精等,共9个,词频数297;④其他类关键词共5个,词频数222。

表2 2012—2014年我国境内农产品质量安全

表3 2012—2014年我国境内农产品质量安全

在农产品种类关键词中,猪肉(17%)、蔬菜(13%)、水产品(11%)和牛羊肉(10%)等4个关键词词频占比达到51%。从词频角度看,其他在舆情事件中常见的农产品品类还有粮食谷物类(8%)、禽肉(8%)、乳制品(8%)、水果(7%)和茶叶(7%)。在相关问题诱因类关键词中,动植物疫病(18%)、假冒伪劣(16%)和农残超标(12%)是诱发相关舆情事件的最主要原因,占比达到46%。从词频角度看,金属元素超标(9%)、产地环境污染(9%)和病死动物流入餐桌(8%)也是引发相关问题事件的重要原因。在有害物质类关键词中,工业原料单词占比达到48%。从词频角度看,瘦肉精(14%)、AB水(7%)、高毒农药(7%)和孔雀石绿(6%)也是相关舆情事件中媒体和网民最为关注的有害物质。在其他类关键词中,谣言占比36%,储运保鲜和进出口分别占比10%和17%。

2.2聚类分析

对表2和表3中的数据进行适当格式处理,然后输入Biblexcel软件按步骤生成一个46阶的高频关键词共现矩阵(表4)。将表4中共现矩阵数据输入SPSS软件,利用系统聚类方法对数据进行聚类分析,结合专业知识对每一类关键词组合的语义关系加以分析,可以归纳出近年来我国食用农产品质量安全网络舆情关注的10类热点问题:①以病死猪为代表的病死动物及动植物疫病问题;②蔬菜农药残留超标问题;③工业原料在蔬菜、水果、肉类等农产品初加工中的违法违规添加问题;④以重金属污染为代表的农产品产地环境污染问题;⑤牛羊肉瘦肉精问题;⑥茶叶重金属或稀土元素超标问题;⑦毒豆芽问题;⑧谷物及食用油等霉变致癌问题;⑨水产品孔雀石绿问题;⑩“三品一标”产品(包括无公害农产品、绿色食品、有机食品及地理标志农产品)不合格问题。

表4 高频关键词表共现矩阵(部分)

2.3社会网络分析

将表4中的共现矩阵输入Ucinet,生产高频关键词网络社会网络图谱,并进行中心度分析(附图)。附图中节点的直径大小表征了各元素在网络中的中心度的大小,即该元素在网络中重要程度[23],中心度越高的个体,越有可能是网络中的一个中心,能与更多的元素产生关联。根据软件分析结果,关键词“谣言”在整个网络图谱中的中心度最高,处在网络最中心位置,其次中心度较高的关键词为水产品、假冒伪劣、工业原料和猪肉等。

3结论

3.1畜禽及蔬果类农产品质量安全问题网络舆情关注度最高

附图 高频关键词社会网络中心度分析分布

在2012—2014年相关网络舆情中,网民关注度较高的农产品种类依次有猪肉、蔬菜、水产品、牛羊肉、谷物、禽肉、乳制品、水果、茶叶、豆芽、食用油、蜂蜜、禽蛋和菌类。畜禽类农产品(猪肉、牛羊肉、禽肉)词频总数达254,占高频词总频数12.84%、占同类词频数的34.56%,居同类关键词之首。蔬果类农产品词频总数达148,占总词频数7.49%、占同类词频数的20.14%。进一步研究发现,叶菜类(如白菜)和果菜类(如番茄)蔬菜是舆论的主要关注对象;相关网络舆情主要关注的水果品类有浆果类(如草莓、葡萄)、柑橘类和瓜类(如西瓜)。3.2“病死猪”和果蔬农残超标是媒体和网民最关注的问题

合聚类分析和高频次分析的结果表明,以“病死猪”为代表的病死动物及动植物疫病问题和蔬菜瓜果中的农药残留超标问题是引发相关舆情事件的最重要问题。例如,禽流感、口蹄疫等常见动物疫病或含疫病食材处置不当问题等极易引发公众对食用农产品质量安全的疑虑,并进一步在网络环境中发酵舆论,诱发群体性舆情事件。国务院总理李克强在2015年政府工作报告中明确提出要综合治理农兽药残留问题,可以预测在未来一段时间,农兽药残留问题依然会是媒体和网民关注的重点问题。

3.3工业原料、瘦肉精、高毒农药等典型有害物质的非法添加问题突出

分析表3可以发现,工业原料,如甲醛、焦亚硫酸钠(二氧化硫)、工业染料等是相关网络舆情事件中的典型有害物质,词频数达到143,占总词频数8.06%、占同类词频数的48.15%。在中心度分析中,工业原料排第3,与蔬菜、猪肉、牛羊肉、水产品等多个农产品品类关键词联系紧密,其在食用农产品初加工阶段的违法违规使用是引发相关网络舆情热点事件的重要原因。其他典型性有害物质还包括有我国法律明令禁止在农产品生产加工中使用的瘦肉精和高毒农药。

3.4打击“谣言”是应对农产品质量安全网络舆情事件的关键

尽管近年来网络谣言有所收敛,食用农产品质量安全领域不真实的负面爆料比例大幅下降[12-14],但相关舆情在网络中的绝对数量仍不容小觑,且在2014年以来呈抬头趋势。根据附图可知,关键词“谣言”的中心程度最高,说明该关键词在关键词网络中与更多的关键词存在关联关系。进一步分析发现,关键词中几乎全部的农产品品类关键词都与“谣言”存在共现的情况,其中发生谣言情况比较严重的几个农产品品类依次为水果、乳制品、猪肉和谷物及其制品。有关农产品质量安全的谣言呈“季节性反复发作”的特征,谣言往往针对应季或时下热门的农产品,反复传播不实谣言,旧闻新炒。分析谣言类舆情涉及的农产品质量安全问题则主要包括“农药残留严重超标或使用高毒农药”、“违规使用膨大剂等激素类药物”、“寄生虫及微生物污染”和“农业科学知识缺乏(转基因问题)”等。◇

参考文献

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[3]乔新玉.食品安全舆情引导:地方政府的对策研究——以新媒体时代的框架策略为背景[C].中国传媒大学第七届全国新闻学与传播学博士生学术研讨会,2013.

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[5]农业部新闻办公室.2013年农产品质量安全水平总体稳定向好[EB/OL].[2014-01-15].http://www.moa.gov.cn/zwllm/zwdt/201401/t20140115_3738969.htm.

[6]农业部新闻办公室.2014年农产品质量安全水平稳定向好[EB/OL].[2015-01-14].http://www.moa.gov.cn/zwllm/zwdt/201501/t20150114_4334062.htm.

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[23]S.Lee,S.-H.Yook,Y.Kim.Centrality measure of complex networks using biased random walks[J].The European Physical Journal B,2009,2:277-281.

(责任编辑李婷婷)

Hotspots for China’s Internet Public Opinion of Edible Agro-product Quality and Safety

DENG Yu,LI Xiang-zhou,LIAN Ya-li,QI Ya-mei,GUO Lin-yu

(InstituteofQualityStandards&TestingTechnologyforAgro-products,ChineseAcademyofAgriculturalSciences/KeyLaboratoryforAgro-productQualityandSafety,MinistryofAgriculture,Beijing100081,China)

Abstract:By analyzing the internet public opinion monitoring data of edible agro-product quality and safety in China between 2012 and 2014,this paper distilled significant events and gave their keywords.Based on a combination of keywords,the paper calculated 46 high-frequency keywords for related internet public opinion incidents in recent years.Through cluster analysis,the paper got 10 hot issues of network public opinion about agro-product quality and safety.By drawing patterns associated with high-frequency keywords and calculating there heart and mind,we found that the “rumors” as keywords was most closely associated with other words.

Keywords:edible agro-product;quality and safety;public opinion hotspot;keywords analysis;co-occurrence analysis

通讯作者:李祥洲(1965—),男,硕士,研究员,研究方向:农产品质量安全信息资源管理。

作者简介:邓玉(1989—),男,硕士,研究实习员,研究方向:农产品质量安全舆情信息分析与预测。

基金项目:国家农产品质量安全风险评估计划项目“农产品质量安全舆情信息监测及机制构建与示范”。

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