食品安全事件网络舆情热度评价研究：基于BP神经网络的方法

林文声 姚一源 王志刚

摘要：在食品安全事件的报道和舆情监督方面，网络媒体正逐渐成为事件解决和政府决策的一股推动力量。文章构建了一个食品安全网络舆情热度的评价指标体系，并采用BP神经网络法对其进行测算。结果表明，当事人受罚力度和事件延续性、媒体报道内容的全面性和信息扩散情况、消费者对事件的关注和了解程度以及政府信息公开的全面性和法制化程度是影响食品安全事件网络舆情热度的主要因素。最后，本文提出了相应的政策建议。

关键词：食品安全；网络舆情；指标评价；BP神经网络

一、 引言

本文从事件特征、媒体特征、消费者特征以及政府特征等四个方面构建了食品安全事件网络舆情热度的评价指标体系，并采用BP神经网络法对其进行测算，以期能够为提升我国食品安全监管水平和促进食品产业有序发展提供借鉴。本文余下章节安排如下：第二节指标体系与数据来源，第三节实证分析，第四节结论与启示。

二、 指标体系与数据来源

1. 指标体系。鉴于食品安全事件有关资料的可得性和数据的时效性、指标体系构建的系统性和科学性，本文采取客观指标统计和主观问卷调查相结合的方式，构建了食品安全事件网络舆情热度的评价指标体系。其中，一级指标包括事件特征、媒体特征、消费者特征以及政府特征，在此基础上，本文将其细化为9个二级指标和22个三级指标（表1）。

2. 数据来源。本文的评价指标体系主要包括客观数据和主观问卷评价两个部分。一方面，客观数据调查主要以新《食品安全法》实施以来的2009年～2012年为考察对象，结合国内权威门户网站和著名论坛的新闻报道、网络搜索和论坛讨论数量，最终选定18起典型的食品安全事件（表2）。另一方面，主观问卷评价主要考察消费者对食品安全事件的主观感受和评价，主要包括专家打分问卷和网民打分问卷两个部分。本文采用量表评价法分别对其进行打分，问题描述情况程度越严重或者表现越满意，分值越高（最高10分，最低1分）。为此，2012年8月，本课题组开展了为期一周的在线问卷调查，共收到有效问卷271份；同时，专家问卷面向国内开设食品科学专业的研究生进行发放，共收回有效问卷19份。

就网民调查而言，首先，59.78%的被调查者表示获取食品安全事件的渠道为网络，而选择电视广播则占37.63%。这说明网络正在以其全面、便捷、及时、互动的信息传播特性逐渐取代其他渠道，成为消费者了解食品安全事件的关键平台。其次，在消费者对食品安全事件反应方面，高达96.31%的被调查者表示，一旦在了解到某些食品存在安全问题，将选择避开消费该类食品。这表明消费者对于食品安全问题具有高度敏感性。

三、 实证分析

1. 模型設定：BP神经网络法。与其他网络学习方法相比，BP神经网络系统具有自动发现环境特征和规律性、近似人脑功能以及更加真实和准确等优点。因此，本文采用BP神经网络法对评价指标体系进行测算。

通常情况下，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，并通过神经元建立联系。这些神经元实际上是一个多输入单输出的非线性信息处理单元，相邻两层之间的各个神经元可以通过权值实现多对多的连接。一般每个神经元只接受前一层的输入，经过若干方式的非线性处理后再输出给下一层。在信息传送的过程中，神经元本身并没有对自身的反馈。在神经网络的多层结构中，隐含层的作用尤为重要，它是存在于输入层与输出层之间的输入模式的内部表示。通过不断的学习，隐含层在网络内部可以把输入模式中独有的信息特征抽取出来，传递给输出层。

由此，本文构建了一个三层神经网络模型。其中，0k为输出向量，列向量？棕ik为输出层第k个神经元所对应的权向量，yj为对应的隐含层输出向量值；列向量vij为隐含层第j个神经元所对应的权向量，xi为对应的输入层输出向量值。

为消除数据的量纲，本文对数据进行归一化处理。同时，本文还对BP神经网络模型进行如下设定：首先，通过不断进行调试比较之后，当二级指标的神经元个数为9时，网络性能最佳。因此，依据前文，可以将BP神经网络结构（输入层、隐含层和输出层）设置为“22-9-1”。其次，将训练步数设为100，输入层到隐含层、隐含层到输出层的连接函数都设定为logsig，目标误差精度为0.000 01。学习函数采用trainlm，学习速率为0.1，其余均采用系统默认值。再次，从18个食品安全事件样本中进行随机抽选15个案例作为训练样本，对网络进行6次训练后，网络的预测精度就达到了误差的要求；同时，将其余3个食品安全事件作为样本对上述结果进行检验。

2. 结果分析。本文采用m-atlab软件对基于BP神经网络法的评价指标体系进行计算，实际输出结果与期望输出之间的绝对差值分别为-0.010 0、0.002 4和-0.000 9，相对误差分别为1.15%、0.52%和0.33%，可见，BP神经网络模型能够较好地反映食品安全事件网络舆情热度的状况。因此，本文设计的网络舆情热度评价指标体系是合理的，评价模型的稳定性较好。

由表3中的权重参数可知，食品安全事件的网络舆情热度主要受到事件特征、媒体监督报道、消费者行为以及政府反应等四个方面的影响。其中，当事人受罚力度和事件延续性、媒体报道的内容全面性和信息扩散情况、消费者对时间的关注和了解程度以及政府信息公开的全面性和法制化程度等因素，对食品安全事件的网络舆情热度具有重要影响。这反映出事件特征、媒体监督报道、消费者行为以及政府反应分别从危害影响力、舆情信息传播、舆情参与以及信息公开与危机应对等方面对网络舆情热度施以影响，而事件处理持续时间及危害情况、媒体报道真实性和权威性、消费者行为变化和食品安全知识了解以及政府处理能力等因素所产生的影响作用则较弱。

四、 结论与启示

本文针对现有网络舆情监测和食品安全事件监管的不足，采用BP神经网络法研究食品安全事件中网络舆情热度的影响因素。主要结论有二：一是基于BP神经网络法对食品安全事件的网络舆情热度进行评价是合理有效的。其模拟结果与真实值的绝对误差分别为-0.010 0、0.002 4和-0.000 9，相对误差分别为1.15%、0.52%和0.33%。显然，测算结果的可信度较高，具有较好的借鉴价值。二是事件特征、媒体报道、消费者行为以及政府反应共同影响食品安全事件的网络舆情热度。其中，影响食品安全事件的网络舆情热度的主要因素包括当事人受罚力度和事件延续性、媒体报道内容的全面性和信息扩散情况、消费者对事件的关注和了解程度以及政府信息公开的全面性和法制化程度。

上述研究结论具有以下四个方面的政策启示。首先，政府提升网络舆情监管能力，强化公共服务职能。作为信息最为权威的发布方，政府应提高食品安全舆情的响应度，做好调查工作，摸清事实真相，增加调查处理信息的透明度，杜绝网络谣言的发生，逐步降低舆情热度，促使舆论环境走向平和与理性。同时，对于整起事件的调查和处理，政府应落实依法治国的原则、主动反思和承认在食品安全事件监管上存在的不足，严厉处理违法分子，采取相应法律措施打击食品生产、流通、消費等环节的不法行为，提高自身的公信力，使得社会舆论和舆情成为提升自身监管效度的有力武器。其次，媒体加强舆论引导，提高民众认知。媒体及社会机构作为舆情热度的制造者，一方面应明确自身的责任感，发挥社会影响力和舆论造势能力，提高民众对食品安全的认知，形成自下而上式的舆论势能，迫使监管者提高对食品安全的重视程度；另一方面，恪守信息发布的真实性与客观性原则，注重彼此间的协调联动，突出其信息筛选权和推动作用，有选择性地进行话题的扩散和言论监督，尊重个人话语权，但不应盲目地进行信息传播。再次，企业落实社会责任，重塑自我形象。涉事企业作为影响食品安全事件网络舆情热度的根源，应迅速采取补救和应对措施，接受赔偿或惩罚，降低事件对自身和行业的负面影响，使网民感受到企业的认错态度和改正的诚意，重塑企业品牌形象。最后，网民应恪守网络道德，增加社会参与度。网民作为食品安全问题的直接影响者，应意识到自身的重要性，对于食品安全应具有独立的思考与判断，用实际行动表达态度，为营造社会线上线下的舆论监督氛围贡献力量。

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基金项目：国家社会科学基金重大项目“供应链视角下食品药品安全监管制度创新研究”（项目号：11&ZD052）；教育部科技发展中心博士点基金项目“粮食主产区农户测土配方施肥技术的认知、采纳、绩效及其创建长效发展机制研究”（项目号：20130004110001）；农业部农产品质量安全监督（风险评估）项目“农产品质量安全公众认知评价体系构建与满意度调查项目”（项目号：2130109）。

作者简介：王志刚（1965-），男，汉族，辽宁省开原市人，中国人民大学农业与农村发展学院教授、博士生导师，研究方向为食品安全和产业经济学；林文声（1989-），男，汉族，广东省饶平县人，中国人民大学农业与农村发展学院博士生，研究方向为产业经济学；姚一源（1988-），女，汉族，浙江省台州市人，中国人民大学农业与农村发展学院硕士生，研究方向为食品经济学。

收稿日期：2016-07-13。