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大数据背景下网络舆情主体交互机理与对策研究

2016-09-29兰月新王芳张秋波刘冰月张鹏

图书与情报 2016年3期
关键词:网络舆情数学模型大数据

兰月新 王芳 张秋波 刘冰月 张鹏

摘 要:分析大数据背景下网络舆情主体交互机制,提取影响网络舆情传播的关键变量,构建微分方程模型研究不同网络舆情主体交互作用问题,通过MATLAB进行数值仿真研究模型特性,根据静态仿真和动态仿真结果,得出网络舆情主体交互效果和变动规律,在此基础上提出了大数据背景下政府应对突发事件网络舆情的事前、事后对策。

关键词:大数据;网络舆情;交互机理;数学模型;对策

中图分类号: G250.7;G252 文献标识码: A DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2016040

Research on the Governance Model of Network Public Opinion and Countermeasures in Emergency under the Big Data Background

Abstract Analyzes governance mechanism of network public opinion under the background of big data, and extracts key variables that affect the network public opinion governance. And constructs a multi-agents model of network public opinion governance from differential equations, and simulates the numbers by MATLAB and researches on model characteristics. And then obtains multi-agents network effects of public opinion and the degree of their interaction according to the static and dynamic simulation results. Finally, puts forward countermeasures for government-led and multi-agents collaborative governance mechanism to provide a theoretical model for network public opinion governance and suggestions for public opinion governance effect assessments.

Key words big data; network public opinion; multi-agents governance; mathematical models; countermeasures

1 现状分析

截至2015年12月,中国手机网民规模达6.20亿,较2014年底增加6303万人,网民中使用手机上网人群所占比例由2014年的85.8%提升至90.1%[1]。随着移动宽带互联网的普及,任意突发事件发生后都会形成规模或大或小的网络舆情。一般而言,突发事件网络舆情信息类型各异、来源众多、体量巨大,这些都是典型的大数据特征,其间包含大量普通网民对突发事件的态度、意见、情绪、诉求等信息,也包括政府、社会力量、网络媒体等发布的信息,研究多个网络舆情主体交互机理可为政府应对网络舆情提供参考依据。

网络舆情是极具现阶段中国政治与社会特色的研究领域。针对网络舆情这一研究热点,国内学者的研究日趋增多,主要集中在:第一,基于传播学理论研究网络舆情问题。如通过研究演化机理、舆情特征、传播规律、仿真实验等研究网络舆情问题[2-6];第二,大数据背景下网络社会治理中的网络舆情问题。如从云治理、电子政务、网络生态或者智慧城市视角研究网络舆情问题[7-10];第三,面向政府决策的网络舆情研究,其中涉及治理路径、政府决策、体制建设、制度保障及政府逻辑等内容[11-15];第四,专项舆情研究,按事件分类研究了教育事件、暴恐事件、食品安全事件、群体性事件等突发事件的网络舆情研究[16-19],按舆情性质分类则研究负面舆情的应对问题,尤其是重点研究了网络谣言的治理问题[20];第五,基于情报学计量分析的网络舆情研究。如基于CSSCI数据库的学术论文计量分析及基于政府政策文件的内容分析等研究网络舆情的主题、范式及走向等问题[21-22](见图1)。

除了学术论文外,国家社科基金非常重视网络舆情相关领域的科学研究。近两年,国家社科基金连续支持了四项重大基金项目(见表1),随着这些项目的开展,也必将产生一大批重要的网络舆情研究相关学术成果。

注:根据2014-2015年国家社科基金立项数据整理

虽然学界已有较多网络舆情相关的研究,但目前仍存在许多不足之处,主要体现在: (1)目前大部分学术成果多以定性视角研究网络舆情主体的引导模式和路径、对策、机制等问题,缺乏面向大数据的网络舆情主体交互的定量化描述,尤其缺少多主体共同作用效果的研究;(2)缺乏多主体作用网络舆情过程中相互影响程度的研究;(3)以往研究中多有提到政府应及时监测负面舆情,但并未深入研究发布负面舆情的主体对舆情传播的影响程度。基于此,本文在定性研究突发事件网络舆情主体交互机制的基础上,通过建立微分方程模型,从定量研究的视角探讨大数据背景下突发事件网络舆情主体交互问题,以期为政府应对网络舆情提供理论参考。

2 大数据背景下网络舆情主体交互机制研究

2.1 大数据与网络舆情

维基百科对大数据的定义是“所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息”,且具备规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)和价值性(value)等特点[23]。

突发事件网络舆情的形成一般要经过突发事件发生、政府或网民发布信息、媒体传播信息等环节,所以,除政府外,网络舆情主客体还包括事件、媒体和网民等。随着移动宽带互联网的普及以及各类事件的频繁发生,网民对某一突发事件热议产生的网络舆情形成一个非常典型的大数据场景(见图2)。首先,互联网的普及使得每天都会产生大量网民关注的热点事件,网民对这些热点事件发表个人观点时产生海量数据;其次,网络舆情信息数据的种类繁多,包括文字、图片、数字、音频、视频等;第三,网络舆情信息数据的价值密度低,需要网络舆情分析人员在海量信息中去除噪声,找出有用的信息。

4 大数据背景下政府应对突发事件网络舆情的对策

前文通过模型分析及数值仿真,研究了主体数量、交互系数、发文潜力、信息增长率等模型参数在舆情引导过程中发挥的作用,容易得出政府应对网络舆情的目标(见表3)。基于此,本文将重点研究政府应对突发事件网络舆情的事前对策和事后对策。事前对策即在突发事件没有发生的时候,政府应对网络舆情的防御性策略;事后对策即在某个突发事件发生后,政府应对网络舆情的应急对策。

4.1 事前对策

(1)多主体协同应对网络舆情:增加正面作用主体数量n+1

大数据环境下,政府应实现从单一主体管理向政府主导、社会多方力量共同参与的多主体协同应对的转变(见图11)。构建以政府为主导的多主体协同应对机制,让互联网协会、各行业学会、各类守法的网络意见领袖(网络大V)等民间组织发挥其应有作用。如,2013年8月,国家互联网信息办公室主办了网络名人社会责任论坛,国信办主任领导与网络名人交流座谈。此外,还应构建各地方政府之间的联动机制,事前经常开展跨区域舆情应对模拟演练、举办实践经验交流研讨会等活动,事后才可形成“一方有难、八方支援”的效果。

(2)完善内部联动机制:提升初值yi(0),争取先动优势

目前,我国政府应对网络舆情的职能分散在不同的部门,概括起来主要可以分为四类:接入监管部门(工信部门与工商部门)、安全管制部门(公安部门与国家安全部门)、内容管制部门(中央和地方的新闻办公室和对外宣传办公室)、其他有关部门(文化部门、新闻出版部门和广电部门)及中国互联网络信息中心(CNNIC)等[28]。基于此,本文将军事领域的C4ISR建模思想融入政府应对网络舆情,构建以情报为中心的政府内部联动机制(见图12),可实现大数据环境下舆情引导一体化,是政府各部门间的“粘合剂”。

(3)提升主体交互积极性,转化更多高级作用主体:提升增长率r及发文潜力 Mi

单位时间发布或转发的信息数量直接决定信息增长率的大小,所以提升增长率r的关键包括两个方面:第一,作用主体及时、持续发布突发事件进展信息;第二,提升粉丝数量,使作用主体发布的信息能够快速被转发,前者是“基数”,后者则是“加速器”。基于此种考虑,以政务微博为例(见图13),一方面提升政务微博的公信力,可增加直接粉丝数量,保证应对舆情的“基数”快速增长;另一方面,与网络大V互粉并激发其应对舆情的积极性,则可提升间接粉丝数量,政府发布的信息会加速增长。许多地方政府和宣传部门邀请网络大V、知名博主考察、采风,很好地提升了网络大V参与舆情应对的积极性,如陕西网络大V一行走进绥德;四川广安邀请大V参加“小平故里行”等。

(4)提升自身专业水平,发挥智库作用,保证有效交互模式:防止ai<0

大数据环境下网络舆情涉及新闻学、传播学、管理学、统计学、心理学、情报学、信息科学等学科,这就需要大力培养网络舆情人才队伍,提升网络舆情工作人员的专业水平,以保证发布信息科学、有效。此外,据中国知网文献搜集结果(见图14),目前网络舆情研究多集中在高等院校,如华中科技大学、电子科技大学、中国人民武装警察部队学院、北京邮电大学等高校,政府应积极联系各大高校网络舆情科研团队组建协同创新中心,使之在应对网络舆情时发挥智库作用。

5 结语

党的十八届三中全会指出要“推动国家治理体系和治理能力现代化”,政府应对网络舆情则是其中的重要组成部分,随着大数据技术的发展,必将为政府应对网络舆情带来清新空气和崭新气象。本文通过研究大数据背景下突发事件网络舆情主体交互机制,构建了大数据背景下多主体交互模型,通过数值仿真研究了作用主体间的相互影响程度、新增作用主体对引导效果的影响等问题,并在此基础上得出相应对策,为政府应对突发事件网络舆情提供参考依据。此外,根据文中构建的数学模型并结合突发事件案例,可以估算各个作用主体在某个突发事件中的交互效果,进而为开展交互效果评估提供参考。

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作者简介:兰月新(1981-),男,中国人民武装警察部队学院基础部讲师,硕士生导师,研究方向:网络舆情;王芳(1971-),女,南开大学商学院教授,博士生导师,研究方向:网络社会治理;张秋波(1965-),女,中国人民武装警察部队学院边防系教授,硕士生导师,研究方向:公安情报;刘冰月(1989-),女,河北工业大学城市学院讲师,研究方向:数学建模;张鹏(1981-),男,中国人民武装警察部队学院消防指挥系讲师,研究方向:网络谣言。

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