基于AHP-模糊综合评价法的公共卫生事件网络舆情风险评估

汪婧 刘武兵

(福州大学经济与管理学院，福建福州350000)

一、引言

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的统计报告显示，截至2020 年12 月，我国网民规模已达9.89 亿，互联网普及率达70.4%［1］。一方面，作为一种新的传播媒介，与“报纸”、“电视”等传统媒介相比，网络媒介具有传播速度极快、渗透力极强、互动反馈极易等传统媒介不可比拟的优点［2］，给网民参与国家和社会公共事务的讨论提供了便利；但另一方面，正是因为互联网环境的高度便捷和开放，给网民情绪化的表达提供了渠道，加速了不实信息和谣言的传播，一旦政府的舆情引导稍有滞后，任何个体行为都可能成为焦点从而引爆网络舆论。突发公共卫生事件引发的网络舆情如果没有得到很好的引导和处理，不仅会冲击现有的社会秩序，更会对现代社会的信任体系造成严重撕裂，从而引发舆情风险［3］。

目前，国内外学者对突发公共卫生事件网络舆情的研究视角主要为以下三类:第一类，从公共卫生视角出发，主张疫情防控与风险防治相结合。如周勇等学者认为舆情与疫情的发展有其内在的联系，强调加强卫生部门和舆情部门的监测预警与风险沟通［4］。国外学者Schein 主张通过互联网平台向公众普及公共健康知识，降低公共卫生舆情风险［5］。第二类，从新闻传播视角出发，主张传播理论与舆情演化相结合。梁冠华等学者基于AHP 分析法和生命周期理论构建了舆情演化周期的风险指标，研究突发事件网络舆情的演化过程及其特点［6］。Leask 等强调了新闻媒体在突发舆情传播过程中的特殊地位及其重要作用［7］。第三类，从社会心理视角出发，主张从个体心理和群体引导两个方面进行研究。个体心理研究是指通过提高个人的风险识别能力，从而缓解突发事件所带来的恐慌心理；群体引导是指在公共部门和新闻媒体的作用下降低突发事件及舆情对社会群体的影响。洪巍等分析了网民对食品安全网络舆情中网络意见领袖的信任与影响因素，认为不实诚的损失(DHO) 、阅读信息(RIN) 、平台把关或审查制度(EXA) 、权威性(AUT)、查看微博(FWB)、信息互动(INI)、法律约束(LAW)这7 个因素对网民的信任具有显著的影响［8］。从现有的研究方法上看，对突发公共卫生事件网络舆情风险评估的研究主要分为定性和定量研究，且定性研究多于定量研究。其中较为常见的定性研究方法主要有案例分析法、运用舆情生命周期理论进行研究、梳理舆情构成要素等。定量研究则主要是通过构建相应的指标体系来进行“风险评估”，只是研究者所采用的评价算法不尽相同，包括AHP 层次分析法、BP 神经网络法、模糊综合评价法等［9］。如李明、曹海军等学者在对“3·21”响水化工企业爆炸事件的网络舆情分析中，运用了层次分析法构建网络预警评估模型［10］。当然，定量研究中也涉及到较多的“模拟”分析方法，比较常见的有系统仿真、舆情多主体博弈、系统动力学、网络结构模型等［11］，如Lin-Bin L 和Chen F 等学者在网络舆情研究中引入了SNA 社会网络分析法［12］。

总的来说，国内外学者对突发公共卫生事件的网络舆情风险研究取得了丰硕的成果，但是通过梳理文献也可以发现，在该领域的大部分研究均为定性研究，且定量分析的大部分文章只是从单一因素对突发公共卫生网络舆情风险进行了定量评估，科学性和准确性有待进一步提高。为了丰富以上研究，本文基于公共卫生视角，首先对突发公共卫生事件的特征及其舆情影响因素进行了分析，并在此基础上构建了突发公共卫生事件网络舆情风险评估指标体系，结合AHP 层次分析法和模糊综合评价法，构建突发公共卫生事件网络舆情风险评估模型，最后以新冠肺炎疫情期间的网络舆情为例对该模型的科学性与有效性进行了实证分析，以期为相关部门进行突发公共卫生事件网络舆情的风险评估与预警提供决策支持。

二、突发公共卫生事件网络舆情风险评估指标体系的构建

（一）突发公共卫生事件及其特点

根据《突发公共卫生事件应急条例》中的规定，突发公共卫生事件主要是指对公众身体健康造成严重威胁的流行性传染病和不明原因的群体性疫病。2003 年非典型肺炎疫情的爆发引起了国家高层和学者对突发公共卫生事件的高度关注和深入研究，此后，2007 年《中华人民共和国突发事件应对法》发布。2020 年初新冠肺炎疫情爆发，虽然目前我国疫情防控暂时取得了阶段性的胜利，但仍然面临境外输入和局部疫情反复的风险。我国针对突发公共卫生事件已经制定了有效的报告制度和应急条例，但公共卫生事件的突发性和复杂性仍然要求我们不断提高公共卫生事件的监测和应急能力［13］。学界普遍认为突发性公共卫生事件具有以下三个特征：第一，突发性。突发性公共卫生事件往往没有特定的发生时间、方式和规律，且不易预测，它的突发性特征是导致政府和社会应对迟缓的主要原因。第二，广泛性。根据SIR 传染病模型可知，传染性疾病一旦同时具备易感者、感染者和传播途径这三个条件，就能借助现代交通条件实现世界范围的广泛传播。第三，破坏性。突发性公共卫生事件所带来的医疗短缺、社区隔离、经济停摆、社会恐慌等次生灾害，给人们的生命财产安全和政府治理带来了巨大的挑战。

（二）突发公共卫生事件网络舆情风险要素分析

民众的主观性、非理性和情绪化等特点，使民众很难辨识网络舆情的真假性，可能被一些别有用心的网络“大V”等利用，将对社会公共安全产生巨大威胁，加剧政府和有关部门应对突发事件的处置难度，以致造成严重的次生灾害和衍生灾害［14］。网络舆情具有复杂性和偏差性，受到多种因素的影响。国内外学者普遍认为分析网络舆情可从4 个方面入手：舆情产生导火索、舆情产生载体、舆情产生主体、舆情调控主体［15］，因而这也是本文构建突发公共卫生事件网络舆情风险指标体系的主要思路。基于此思路，再根据突发性公共卫生事件自身的特点，提出了突发公共卫生事件、网民、政府、媒体四个维度的一级指标,基于每个一级指标提出相对应的二级指标，如图1所示。

图1 突发公共卫生事件网络舆情风险评估指标体系

作为网络舆情导火索的公共卫生事件一级指标又具体细分为感染总人数、死亡总人数和疫情防控时长3 个二级指标。舆情产生主体——网民具体细分为3 个二级指标，即网民评论条数、网民转发条数和网民情感倾向。舆情调控主体——政府的二级指标分别为：政府反应速度、政府处置效率、政府舆论引导能力。舆情产生载体——媒体也同样细分为媒体发文量、新闻传播频率、媒体情感倾向3 个二级指标，如表1所示。

表1 二级指标及其含义①参见：王铁套，王国营，陈越.基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型[J].情报杂志，2012(6)：47-51+58.付业勤，郑向敏，郑文标，等.旅游危机事件网络舆情的监测预警指标体系研究[J].情报杂志，2014(8)：184-189.

（三）确定评价对象的因素集

（四）确定评价对象的评价集

设V ={ }v1,v2,…vn，是评价者所作出的各种总的评价结果而组成的评语等级的集合。在查阅舆情传播和舆情风险评估相关文献的基础上，借鉴我国自然灾害预警等级的划分标准，将突发性公共卫生事件网络舆情风险划分为4个不同的等级，即取n=4对舆情风险等级进行评判，分别为：一级（非常严重，红色）、二级（比较严重，橙色）、三级（一般严重，黄色）、四级（轻微严重，蓝色）［16］。

（五）计算权重与综合评价

在舆情定量研究方法中，最常见的一种就是将层次分析法和德尔菲法相结合进行研究。为保证数据的科学性和评估的准确性，需要邀请相关领域的专家对照9级比例标尺法（如表2所示），对网络舆情影响因素的重要性进行两两比较，构建判断矩阵，从而确定各个要素的影响权重［17］。

表2 层次分析法九尺度法则

根据层次分析法的算法步骤，在相关专家对影响因素进行赋值构造判断矩阵后，需要对判断矩阵的特征向量进行求解，具体步骤如下：

1.计算判断矩阵A的每一行元素的乘积：

2.计算mi的n次方根：

4.计算最大特征根λ：

通过邀请专家进行评分可以构造判断矩阵从而得出各个影响因素的权重Ai，再通过发放问卷的方式得到评价集的隶属度矩阵Ri，根据模糊综合评判方法运算规则可知Bi=Ai*Ri，从而得到第一级模糊评判模型。接下来再由第一级模糊综合评判矩阵B 和与之相应的权重A 可以得出第二级模糊综合评判模型，即BS=A*R，再根据模糊综合评价法的最大隶属度原则，确定与其相对应的舆情风险等级。

三、实证分析——以新冠肺炎疫情期间的网络舆情为例

（一）案例回顾

2020 年初，新冠肺炎疫情在我国武汉爆发，此后演变为全球性公共卫生事件从而引发大规模网络舆情，此次舆情呈现出传播速度快、控制难度大、关注程度高等特点［18］。笔者以“肺炎疫情”为关键词，通过百度指数网站获取1月20日—3月10日的百度搜索指数数据（如图2）。通过对事件的梳理，发现新冠肺炎疫情期间的网络舆情的发生发展基本上可以分为三个阶段，分别是“潜伏期”、“爆发期”、“平息期”。其中潜伏期是从12 月30 日一份名为《关于做好不明原因肺炎救治工作的紧急通知》在互联网上引起小范围关注开始；爆发期从1 月20 日钟南山院士指出“新型肺炎存在人传人现象”开始，舆情呈排山倒海之势愈演愈烈，“医生预警被训诫”、“武汉红十字会”事件、“百步亭万人宴”等事件都造成舆情小峰值；平息期从3 月初开始，各省份确诊人数陆续减少，降低应急响应级别，舆情逐渐平息。

图2 新冠肺炎疫情期间的舆情百度搜索指数变化图

（二）风险评估与分析

首先邀请应急管理学科和新闻传媒相关专家对指标体系各影响因素进行赋值评分，从而得到判断矩阵及各级指标的影响因素权重，再运用YAAHP V7.5软件得到各指标权重及CR值（如表3所示），其中CR=0.0227＜0.1，矩阵一致性良好，模型架构合理。

表3 突发公共卫生事件网络舆情风险评估指标权重

由表3 可知，一级指标的权重为A=(0.1409,0.3373,0.2817,0.2401)，二级指标影响因素的权重分别为A1=(0.0436,0.0819,0.0154)，A2=(0.0272,0.0986,0.2115)，A3= (0.1248,0.0479,0.1091)，A4= (0.0217,0.1335,0.0849)。此外，基于舆情热点事件和舆情风险二级指标因素，为获取网友对舆情风险程度的认知情况，随机选择了230 名网民进行问卷调查，筛选到有效问卷200份，相关数据如表4所示。

表4 网民对新冠肺炎舆情的风险认知调查数据

已知二级指标各个因素的影响权重，根据问卷统计结果可得评价集的变换矩阵为：

根据模糊综合评判方法运算规则可知Bi= Ai*Ri，得出的各评判结果就是一级指标评判的交换矩阵：

又知一级指标各因素权重为A=(0.1409,0.3373,0.2817,0.2401)，所以可得综合评价结果为Bs=A*R=（0.021,0.086,0.118,0.045）。

得到综合评判结果后，根据模糊综合评判法的最大隶属度原则，最大数值为0.118，可知此次新冠肺炎网络舆情对应的风险级别为二级（比较严重），预警颜色为橙色。一般而言，突发公共卫生事件导致的感染和死亡人数越多、防控时长越长、媒体发文越多、网民关注越高、评论越负面，就越会引起舆论恐慌，相应的舆情预警等级也就越高，本文得出的风险评级与新冠肺炎网络舆情实际情况基本吻合。

四、总结与建议

（一）深化公共卫生体制改革，健全疫情报告机制

这次疫情防控既展现了我国“集中力量办大事”的应急响应制度优势，但也暴露出我国公共卫生体制中存在的短板和不足［19］。2003 年非典型肺炎疫情以后，我国建立起突发公共卫生事件网络直报系统，但新冠肺炎疫情的爆发证明这套系统并未充分发挥作用。我国公共卫生体系中，不同级别的应急响应分别对应着不同层级的政府决策主体，在突发公共卫生事件时，如若层层上报则不能保证卫生部门迅速作出反应，极易错失良机，延误疫情报告进程。因此，对公共卫生体制进行改革已经刻不容缓，应健全传染病监测与报告机制，赋予地方政府更多的风险评估自主权，授予中国疾病控制中心对未知传染病更多的裁量权。

（二）妥善满足网民合理诉求，双向沟通化解风险

网民是舆情产生的主体，是舆情风险中最为关键的影响因素。在传统媒体时代，政府主体与公众信任客体之间的系统相对封闭，政府对报纸、电视等传统媒介的主导性较强，社会公众多为被动接受信息。互联网信息技术的快速发展改变了政府信任的生成机制和维护途径［20］，特别是微博、微信等自媒体成为新兴的传播主体，使得信息来源更加多元和复杂，这给政府的风险沟通带来了挑战。为应对这种挑战，在本次疫情中，国务院和各地政府多次召开新闻发布会，介绍疫情发展态势、防控措施，保证数据和信息的公开透明，对不实信息进行辟谣，及时回应了民众关切的问题。政府应运用各种传播媒体去实现与公众间的双向沟通，而非单向传播甚至强制性灌输［21］。变化的媒体环境强化了政府与公众间的互动博弈，网民可以针对政府的决策行为聚集相同意见集中反馈，这就要求政府调整传统的舆情应对策略，通过互联网媒体跟进事件发展进程、安抚公众情绪、妥善处理群众诉求，从而稳定社会秩序，及时化解舆情风险。比如武汉封城期间，针对群众反映比较强烈的生活物资配送不足问题，政府部门多方沟通，迅速组织基层社区工作人员、志愿者和专业物流公司等力量保障群众生活物资供应，通过双向沟通满足了网民诉求，化解了舆情风险。

（三）依托现代智能疾控系统，构建高效预警机制

作为舆情调控的主体，政府在疫情“事前、事中、事后”都应该发挥作用，其中“事前”阶段最重要的就是科学确定突发公共卫生事件预警级别和完善疫情预警机制。突发公共卫生事件的风险预警包括三个方面：对突发疫情的风险认知、风险研判和风险预警信息发布［22］。疫情风险认知和风险研判属于高度专业化的风险决策，需要依托现代智能疾控系统，运用监测技术手段，发挥专家的技术优势对疫情进行流行病学的专业化调查研究，获取疫情传播的关键信息，对突发公共卫生事件的风险程度进行专业化的解读与研判。由专家对疫情的风险程度进行研判确定风险级别后，突发公共卫生事件的风险预警信息则应由政府来主导发布，政府应根据疫情的严重程度和影响范围，建立分级预警机制。武汉疫情爆发之初，如若预警的“口哨”能早点吹响，那将极大地挽回国家和社会的损失。政府应建立科学有效的网络舆情危机预案，健全社会危机预警触发机制，利用新兴技术监测突发舆情并对舆情风险进行预测评估，对舆情风险进行正确的分析和科学的划分，在第一时间进行预警，让民众为应对不确定性风险作好充分准备。

（四）规范新闻媒体发布方式，完善信息披露机制

传统媒体之所以更具有权威性，是因为其承担着“守门人”的角色，会对信息内容的真实性和价值取向进行判断和选择［23］，但随着互联网信息技术的发展，互联网成为了民众获取信息的重要渠道。在疫情期间，民众对疫情相关信息的需求量剧增，但部分媒体特别是自媒体，为了新闻的时效性或博得关注，对一些信息不加考证就转发报道，助推了虚假信息和谣言的传播。一般而言，在突发性传染病流行期间，民众的心理情绪都较为紧张和脆弱，再加上不实的传言与猜测和媒体的渲染，极易衍生出恐慌、激进等负面情绪［24］，不仅增加了疫情防控的难度，还损伤了政府的公信力，导致群体间的不信任和撕裂。如果不能满足社会对事情真相的渴求，谣言就会捷足先登，而如何阻断谣言的传播也是舆情风险防控关切的问题［25］。网络舆情风险防控的关键在于对信息进行某种定向干预，信息披露的干预机制并不是粗暴阻断信息的流动与传递，而是在满足公众对突发公共卫生事件知情权的基础上，完善信息披露的方式、过程和标准，从而推动公共事件信息披露的制度化建设。

对待网络舆情如果听之任之或者粗暴处理，很可能导致网民由“线上”表达变为“线下”聚集，加大“塔西佗陷阱”形成的可能性，扰乱社会的稳定和长治久安［26］。因此，掌握科学的舆情预警方法显得尤为重要。本文基于层次分析法和模糊综合评价法，从不同作用主体构建网络舆情风险评估模型，划分舆情预警等级，并以新冠肺炎疫情期间的网络舆情为例进行实证研究，结果表明该模型对舆情预警具有良好的效果，具有一定的创新性。不足之处在于专家评估等方法不可避免地带有一定的主观性，可能会对模型的准确性带来些许误差。最后，针对这次疫情中反映出的国家舆情风险防控和治理的一些不足和现实困境，本文从卫生体制、网民、政府、媒介四个评价指标提出了舆情风险防控的对策建议，具有一定的现实意义。