信息生态视域下网络舆情预警、溯源及治理策略研究

2024-07-01张少芳李献军刘延锋

公关世界 2024年10期

张少芳?李献军?刘延锋

摘要：作为网络安全的重要组成部分，及时发现并合理处置网络舆情、化解网络舆情带来的风险对维护网络空间安全、保障社会和谐稳定发展等具有重要意义。从网络舆情的演化机理出发，通过构建网络舆情预警和溯源机制，能够对网络舆情风险进行早期识别和预测并锁定舆情主体，帮助监管部门快速对网络舆情事件作出响应，而相应的治理策略可以为监管部门有效进行网络舆情治理提供一定的参考。

关键词：网络舆情；演化机理；预警；溯源；治理策略

引言

随着互联网技术的飞速发展和基于互联网的各种应用、服务的不断完善，我国网民数量在近几年一直保持着高速增长，截至2022年12月，我国网民的数量已达到10.67亿，互联网的普及率为75.6%[1]。网络虚拟空间的开放性、匿名性、低约束性及其泛在化的特性使公众随时可以关注到社会热点问题并通过评论、转发等方式参与其中，极大地提升了信息传播的速度和广度。但在信息不对称、盲目从众、恶意情绪引导等诸多因素的影响下，网络信息的传播极易出现失控现象，引发网民负面能量的宣泄，导致网络舆情的发生，严重伤害政府的形象和公信力[2]。因此，作为维护网络安全的重要一环，如何及时地发现并合理处置网络舆情以确保网络舆情安全，推动网络舆情信息生态系统健康发展关系到社会的稳定和谐发展。

一、网络舆情的演化机理

网络舆情是指以互联网为载体传播的舆情，是网民对于自身关切的社会现象、热点事件等所表达的认知、态度、情感、倾向性等的总和[3]。与传统的社会舆情相比，网络舆情的行为主体即参与网民不受地理空间限制，因此其覆盖范围更广、传播速度也更快，随之而来的是管控难度自然也更大。

在信息生态视域下，对网络舆情演化产生影响的主要有三大要素，分别为信息人、信息以及信息环境[4]。其中主体要素为信息人，包括政府、媒体、网民，网民具体还可分类为普通网民、意见领袖等，信息人在网络中进行信息的发布、传播、评论等，推动信息的扩散，引导信息带来的舆论走向。信息作为客体要素，是各类信息人针对某些热点事件等在网络上发表的各种言论、看法等的集合，可以通过文字、图片、视频等各种不同的方式进行表达，信息是对当前网络舆情现实情况的客观反映。信息环境是指网络舆情演化环境，包括国家针对网络信息安全相关的法律法规、网络技术及硬件设施、信息伦理以及信息供需适配度等内容，信息环境会在多个方面对舆情的演化施加影响。网络舆情的演化过程实际上就是各要素之间协同并相互影响的过程。

从网络舆情演化的内在逻辑上来看，其产生的原因一般都是主体要素为了表达一定的诉求或获取一定的利益。即有些网民或媒体出于诸如吸引粉丝、博取关注或满足某种不合理诉求等原因在网络上发布经过恶意剪辑、重构并带有明显个人感情色彩的信息，以诱导网民产生共鸣，并对信息进行评论、转发等，从而形成集体行为。随着参与网民的数量不断增加，在信息不对称、利益相关方的推动下，真相往往会被淹没，事件不断地被扭曲，而在网民整体科学文化素养不高的情况下，其盲目的从众心理、法不责众心理极易被利用，激化其网络情绪，导致网络不实信息暴风式的传播，引发大量网民负面情绪的宣泄，形成网络舆情。

二、网络舆情的预警机制

网络舆情预警的目的是根据网络舆情的演化特征，在其产生的萌芽阶段就能够对其进行识别并预测到以后有可能会产生的风险[5]。而为识别并预测风险，需要建立网络舆情预警模型，基于模型对大量的网络舆情数据进行分析，以找出其中对网络舆情发展各阶段起到关键影响的各种因素，构建出科学的网络舆情预警体系。

从整体来看，网络舆情预警的基本工作流程如下：

首先，从网络舆情的特征出发多维度构建网络舆情风险评价指标体系，具体包含但不限于基于发布者、参与者等特征的主体维度指标，基于发帖、评论数量等特征的内容维度指标，基于阅读量、点赞量以及传播速度等特征的传播维度指标，基于话题敏感度、关注度等特征的主题维度指标，基于政府、官媒等主体响应速度、引导手段以及控制能力等特征的响应维度指标等，并基于风险评价指标体系构建形成网络舆情预警模型。在网络舆情预警模型构建完成后，结合网络舆情的传播演化规律和发展态势变化，对搜集获取到的舆情数据进行分析处理，包括对其进行数据清洗以及数据的抽取、提取相关数据特征等，然后将其带入预警模型，并通过计算其风险值，对应给出相应的网络舆情预警的等级进行预警。

从上述的工作流程中来看，科学的评价指标体系构建是网络舆情预警模型高准确度预警的基础。而由于网络舆情的类型多样、复杂程度高等原因，不同的专家学者从不同的维度构建评价指标，分别形成适用于针对不同类型网络舆情进行预警的模型。例如杨柳等结合网络舆情演化的特点及其规律，构建了包括舆情热度、舆情强度和舆情变化度等3个一级指标以及主题聚焦度、影响度、舆论变化倾度等10个二级指标的两级预警指标体系[6]；王华等则结合突发热点事件的特征构建了包括舆情量度、聚焦度和强度等3个一级指标以及搜索指数、媒体指数、话题阅读趋势等6个二级指标的两级预警指标体系[7]。而无论是哪一种指标体系，其指标均可以被分类为定量指标和定性指标两种，其中定量指标一般可以通过网络爬虫等直接获取数据，而定性指标传统上则往往需要由专家打分来对该指标进行赋权[8]。专家打分的方式出发点是认为专家的经验足以支持指标赋权的科学性和准确性，且实现起来比较简单，但任何人为评判均难以避免其主观性和片面性，因此近几年在专家打分预警方法的基础上，基于机器学习算法、基于传播过程以及基于情感分析等的预警方法也不断地出现并得到应用。其中基于机器学习算法的预警通过遗传算法、灰色关联分析及支持向量机算法等来实现舆情风险的识别和预警[9]，有效避免了专家赋权的方式，但其比较依赖于大量的已知舆情相关数据的支持，时效性相对较弱；基于传播过程的预警是通过对舆情传播和发展的过程进行分析，构建以舆情演化各阶段特征为主体的预警模型，通过分析当前舆情的实时特征，对其未来演化和发展的趋势进行预测，从而达到对舆情进行预警的目的[10]；基于情感分析的预警则是通过对热点事件的评论内容进行情感倾向性的分析，通过其正面或负面评论的比例和数量等分析预测舆情的发展趋势及可能存在的舆情风险[11]，当然该方法预警结果的准确性与热点事件评论的数量密切相关，只有评论数量足够多，才能够保障预警结果的准确。

舆情数据的搜集和获取是预警模型高准确度预警的关键。网络舆情预警模型分析的主体是舆情数据，因此，如何高效准确地获取舆情数据显得至关重要。舆情数据来源于诸如微博、抖音等网络上的各大媒体平台，数据量极其庞大且内容复杂，一般通过网络爬虫技术基于关键字等信息对数据进行抓取[12]，然后使用数据清洗技术剔除掉抓取到的数据中的重复数据和噪声数据，并使用数据抽取技术从其中提取舆情相关特征。进一步可以使用分类技术以及基于无监督学习的文本聚类技术对舆情数据进行分类及新舆情相关话题的识别和追踪[13]。清洗分类后的数据输入到网络舆情预警模型中，模型通过数据分析进行舆情风险的评估和预警。结合实际应用和政府相关制度，按照舆情的严重程度预警一般被分为4个等级，从低到高分别为蓝色预警、黄色预警、橙色预警和红色预警[14]。

三、网络舆情的溯源

一旦出现网络舆情，在进行舆情治理的过程中，通过信息溯源对舆情主体进行锁定，对恶意制造舆论、导致舆情发生的主体依法进行处罚并公开，从而形成震慑效应，对约束媒体、网民的行为，净化网络空间有着非常重要的意义。因此，网络舆情的溯源一直以来都是网络舆情研究中的热点方向，很多专家学者也提出了各种不同的溯源相关算法。例如，杨潇等针对微博提出了一种基于用户兴趣的溯源算法，通过对博主、评论人和转发人等的影响力以及关注度和时间的综合计算进行溯源[15]；于凯等提出了一种基于多中心性分析的算法进行网络舆情信息原点的追溯来提高溯源的准确率[16]。但大多数的溯源算法在实际的应用过程中，一旦舆情信息被人为地修改或删除，必然带来因为溯源信息的缺失导致无法准确溯源的问题。区块链技术则可以较好地保障数据的防篡改和可溯源，为网络舆情的高效准确溯源提供技术上的支持[17]。

基于区块链技术的网络舆情溯源架构通过区块链技术构建舆情数据的共享中心，将舆情相关数据信息全部通过区块链存储。在需要时通过Merkle树和分布式Hash表实现舆情信息的高效精准溯源，而且Hash算法的单向不可逆属性可以有效保障数据的完整性：在区块链中，舆情相关数据信息通过Hash算法计算后以散列值的方式存储，而对同一数据的多次Hash计算其结果完全一致，因此可以将实际信息的散列结果与区块链中的散列值进行比对，如果一致，则说明舆情信息数据完整，没有被篡改，从而为准确溯源提供了数据保障。

四、网络舆情的治理

在信息生态视域下，从网络舆情演化的主体即信息人维度来看，网络舆情的治理需要建立以政府为主导、媒体、网民共同参与的联动机制。

政府作为管理者首先一方面要组织协调各方面的资源共同应对网络舆情；另一方面政府应进一步加强舆情应对中的主动性，对监测到的舆情事件及时进行响应，对广大网民关切的关键问题所涉及的可公开内容进行快速、全面、客观地披露，有效避免因信息供需失衡导致的舆情激化[18]。其次，政府应建立相关宣传教育机制，通过多种渠道对网民进行价值观等的教育，提高网民对网络事件的辨别能力。第三，政府要加大监管和问责力度，对恶意引导网络舆论的媒体和网民一经发现严肃处理，形成震慑效应，从而降低网络舆情的发生率。

从媒体维度来看，主流媒体要明确自己承担的社会责任，在政府的领导下，针对网络舆情要及时准确地向广大网民传递正面的信息，对事件真相如实进行报道，疏导网民情绪，坚守媒体人的职业操守和道德底线。自媒体平台也要强化责任意识，坚决避免将商业逻辑凌驾于职业道德和行业规范之上，对于存在发布和传播谣言、恶意煽动情绪等行为的账号要坚决封号，净化网络舆论环境[19]。

广大网民则应利用政府提供的学习渠道，通过学习不断提升自身的科学素养，提高对舆情信息的辨别能力，增强自我约束能力，避免被别有用心的网民或媒体诱导，合理合法地使用网络表达自己的诉求，自觉维护风清气正的网络舆论环境。

结语

本文从信息生态视域下网络舆情的生成逻辑和演化机理出发，基于网络舆情演化特征通过网络舆情预警机制对其进行实时预警，进一步通过锁定舆情主体的溯源技术，把舆情治理从传统的舆情爆发后治理拓展到对源头的约束治理，最后给出了针对网络舆情的治理策略，可以为监管部门有效进行网络舆情治理提供参考。

参考文献：

[1]第51次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].https：//cnnic.cn/n4/2023/0302/c199-10755.html，2023-03-02.

[2]孙钦莹，任晓丽.基于双重失衡环境的网络舆情演化机理与治理策略研究[J].情报杂志，2023，42（04）：98-106.

[3]乔玲.新媒体时代网络舆情给社会治理带来的问题及对策分析[J].城市党报研究，2022（12）：38-41.

[4]牟冬梅，邵琦，杨鑫禹，等.信息生态视域下突发公共事件网络舆情运行方式研究[J].现代情报，2022，42（03）：22-30.

[5]迪路阳，钟寒，施水才.网络舆情预警研究综述[J].数据分析与知识发现，网络首发：2023-02-10.

[6]杨柳，罗文倩，邓春林，等.基于灰色关联分析的舆情分级与预警模型研究[J].情报科学，2020，38（08）：28-34.

[7]王华，罗玲，乔晶.网络舆情突发热点事件风险模糊综合评价研究[J].情报理论与实践，网络首发：2023-07-07.

[8]杨小溪，郑珊珊，晋兆雨，等.基于信息生态理论的网络舆情预警评价指标体系研究[J].情报理论与实践，2021，44（03）：143-148.