信息网络视角的社会舆情分析引导研究

上海立信会计金融学院 上海 201209

1 引言

1.1 国内外研究综述 网络舆情作为社会舆论的主要载体，是群众思想情感的反映，当前我国正处于社会转型期和矛盾凸显期，因此必须高度重视网络舆情，建立网络舆情管控工作机制[1]。有学者认为，由于乘数效应，网络中的事件往往容易掀起更为强烈的社会反映，在事件没有及时、正确的做出应对时，舆情危机就可能在极短时间内演变成一场包含观点和行动冲突的群体性突发事件[2]；也有学者持不同意见，认为由于网站用户自产生内容十分便利，更有助于形成大规模、强力度的网络舆情，面对社会突发事件时，能起到积极的推动作用。[3]这两种观点的差别，正体现出了网络舆情的双面性。

在网络舆情传播领域，国内外许多学者已进行了相关研究，提出了各式的网络舆情传播模型，包括有网络议题升级模型[4]，“四段三关”模型[5]，网络舆情生命周期模型[6]等等，学者们从不同角度阐述了网络舆情的传播特点，为其进一步研究提供了良好思路。董琦将网络舆情的传播分为了潜伏、成长、蔓延、爆发、衰退和死亡六个阶段，并对传播过程作出了实证分析[7]；武洁琼针对企业污染行为诱发的网络舆情危机进行了研究，并分析了企业行为导致的环境网络舆情危机的成因[8]；王德鲁引入了基本企业突发事件舆情扩散模型、社会网络中考虑直接传播的扩散模型和同时考虑直接与间接传播的扩散模型，并采用系统仿真法分析和比较了三个模型模拟结果之间的差异[9]；张胜鹏搭建了“舆情预警-内部管理查漏补缺-改进完善管理措施-跟踪相关舆情动态-总结提升”的舆情管理模型，将传统的“危机应对型”的被动处置途径，转变成了“风险管控型”主动提升途径[10]；辜丽琼结合评论对象抽取和基于Word2vec的Canopy+K-means聚类模型，得到网民的情感状态，评估了企业危机舆情的应对效果[11]。

2 相关工作

2.1 短文本分类 在自媒体平台、论坛互动、微博等等社交网络载体中，文本数据往往呈现出篇幅短，数量多，增长快的趋势，面对海量短文本数据，如何从文本特征中得到结构化的数字特征，将其准确分类便成为了文本挖掘工作者面对的首要问题。不同于一般文本分类问题，社交媒体中的文本数据往往特征稀疏，不易被准确分类，传统方法中常采用特征扩展方法，如引入搜索引擎或维基百科等外部文本数据集作为背景知识，以获取更多的语义信息，然而引入外部数据源也意味着干扰信息的增多，因此对模型的提升效果也有限。目前最主流的文本表示模型是向量空间模型，通过将对每个给定文档的处理视为向量空间中的向量运算，并用余弦距离表达语义相似度，能够有效将文本切割成特征项的表示。现阶段，Bayes、SVM、CNN、RNN、LSTM等一系列模型纷纷涌现，从语义向量角度对文本的深层语义特征进行了挖掘，在各个领域均取得了良好应用。

2.2 情感极性分析 情感分析或意见挖掘是关于人们对问题、事件、主题及其属性的情绪、评价和态度的定量计算研究。在金融领域，为了研究群众情绪，把握舆论趋势，往往需要进行数据挖掘和特征提取，如自媒体平台、论坛、博客等进行情绪趋势分析。文本情感分析是对情感词、句子甚至文档进行分析和总结的过程。早期情感分析一般是基于文本舆情语料库构建情感词典，将情感趋势词作为语料库进行人工标注，然后利用分类器如向量机、最大熵、朴素贝叶斯等进行训练。训练好的分类器到位后，就可以对新输入的评论数据进行预测，获得其情感偏好。近年来，随着深度学习的愈发流行，神经网络模型也正覆盖着情感分析领域，在情感分析任务中取得了良好表现。

3 网络舆情预测引导研究

3.1 网络舆情预测 在网络社交平台中，由于不同用户面对社会话题时的偏好、立场，影响力存在诸多差异，其传播言论的方向、广度也不尽相同，为此，在公众声音愈来愈受重视的今天，准确挖掘到存在负面舆情爆发概率的用户特征群，对可能存在的舆情风险点做出及时的预测与防控，已成为政府、企业势在必行的一件要务。通过将用户画像进行特征提取量化，将动态复杂的信息抽象为具体场景的事件标签，结合用户情感倾向、情感煽动性等偏置特征，刻画出高危用户群，从而实现舆情风向的实时预测，进而防治规模负面舆情爆发现象。

图1 舆情监测平台应用层

3.2 网络舆情引导 随着互联网的普及和发展，重大突发事件所造成的社会舆情风向越来越受到国家关注，对网络舆情的正确应对与积极引导方案也被提上了日程。

在这样的大背景下，政府正面临着更加严峻的舆论危机挑战，这就要求政府在纷繁复杂的信息中把握舆论走向，及时、有效地对突发网络舆情作出控制和管理，坚持主动公开、实事求是、高效研判的原则，建立和完善政府信息公开与舆情应对相协调的工作机制。要充分发挥政府在新闻宣传和舆论引导中的作用，把舆情应对工作贯穿于全过程。除了政府外，媒体也极大的影响着人们对突发事件的态度和看法。因此，媒体也应采取相应的舆情应对策略，发挥舆论引导作用，如加强主流媒体的领导，加强互联网管理团队的宣传，、发挥本土优势向外界披露信息等。

4 结语

舆情研究是一门由社会科学和自然科学复合而成的新兴研究领域，作为热点问题之一的网络舆情更是备受政企重视，从信息网络的角度对社会舆情进行分析研究有助于监管部门制定相应的政策以维持社会的和谐稳定。基于社会舆情监测系统，需要做到宏观把握，微观着手，建立健全网络舆情爆发时迅速反应的机制，从而做到发现敏感点、预警热点和掌控爆发点。但目前存在着网络舆情分析指标体系欠缺，理论和实际相互脱节等问题。因此，需要进一步挖掘计算机技术和网络信息可视化技术，构建社会网络舆情可视化分析方法和框架，这对于监控舆情发展情况，整合数据分析报告都有积极作用。