張亮，李霞

（1.天津科技大學(xué)食品安全管理與戰(zhàn)略研究中心，天津300222；2.天津科技大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，天津300222）

食品安全突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情分析

張亮1，2，李霞1，2

（1.天津科技大學(xué)食品安全管理與戰(zhàn)略研究中心，天津300222；2.天津科技大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，天津300222）

以食品安全突發(fā)事件“濃縮乳清蛋白粉中檢出肉毒桿菌”（以下簡稱“肉毒桿菌”）新浪微博網(wǎng)絡(luò)輿情為研究案例，對網(wǎng)民評論的時空分布、輿論指向、網(wǎng)民態(tài)度及認(rèn)證情況等方面特征進(jìn)行了考察。研究發(fā)現(xiàn)，微博發(fā)布后1 h內(nèi)評論呈爆發(fā)增長；地區(qū)輿情數(shù)量與其互聯(lián)網(wǎng)普及率有正相關(guān)關(guān)系，與突發(fā)事件相關(guān)性越高的地區(qū)輿論數(shù)量越多；突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情具有明顯的去中心化的特征；微博內(nèi)容影響評論的觀點態(tài)度和輿情指向。

突發(fā)事件；輿情分析；食品安全輿情

食品安全突發(fā)事件一直是公眾輿論中的熱點問題。以微博為代表的Web2.0網(wǎng)絡(luò)媒體成為各類型突發(fā)事件輿論傳播的主要平臺，在快速有效地傳播真實消息的同時，部分不準(zhǔn)確的消息和謠言也伴隨產(chǎn)生和傳播，如曾廣泛流傳的“西瓜打針”、“香蕉致癌”、“柑橘生蛆”等事件。它們可能造成公眾心理恐慌和經(jīng)濟損失，嚴(yán)重時甚至可能造成社會動蕩和不安[1]。對微博輿情傳播特征的準(zhǔn)確把握，是有效應(yīng)對和管理食品安全等公共安全突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的重要依據(jù)[2]。

突發(fā)事件輿情在互聯(lián)網(wǎng)上的傳播行為得到了研究人員的重視和關(guān)注，主要研究方法是基于案例的統(tǒng)計分析。曾潤喜和徐曉林考察了論壇跟帖的刊發(fā)時間、地區(qū)來源、媒介類型、態(tài)度和輿情指向等指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情與信息獲取便捷度、互聯(lián)網(wǎng)普及率相關(guān)[3]。劉洋對“3·11日本大地震”事件的分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展傳播過程具有階段性[4]。夏雨禾考察了兩個群體性突發(fā)事件輿情的分布形態(tài)、構(gòu)成要素、生成機制和模式等[5]。然而，對涉及食品安全事件的輿情傳播，仍缺乏有針對性的量化分析研究。

本研究基于食品安全突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)傳播的實際案例，采用內(nèi)容分析法，從網(wǎng)民評論的時空分布、輿論指向、觀點態(tài)度和互動類型幾個方面分析了食品安全突發(fā)事件輿情傳播的基本特征。

1 研究方法

1.1 研究樣本

研究樣本來源于“肉毒桿菌”事件的網(wǎng)絡(luò)輿情，這一事件在一段時期內(nèi)成為網(wǎng)絡(luò)上的熱點輿情，有很好的典型性和代表性。

從網(wǎng)絡(luò)中，搜索關(guān)鍵詞“肉毒桿菌”事件，找出轉(zhuǎn)發(fā)量和評論量均排名前十的微博，根據(jù)其內(nèi)容可以分為事件報道型和事件評論型（見表1）。從中選取主要媒體在突發(fā)事件期間發(fā)布的兩條微博及其下的評論作為研究對象。為表述方便，下文用“媒體A”、“媒體I”表示兩條樣本微博。

表1 “肉毒桿菌”事件中高影響力微博基本屬性Table1 Basic p roperty of"Botox"event in high-iMpact Microblog

剔除了重復(fù)和無實際內(nèi)容的無效樣本，共采集到有效樣本數(shù)896條（見表2），時間范圍為2013年8月3日至2014年3月5日。以下研究的對象為每條獨立的評論微博。

表2 樣本微博情況一覽Table 2 Listof SaMpleMicroblogging case

1.2 研究類目

為方便對微博輿情開展定量分析，建立了關(guān)于樣本微博評論行為的數(shù)據(jù)庫。根據(jù)研究的需要分別按照輿情發(fā)布時間和地點、媒介類型、網(wǎng)民態(tài)度和輿情指向等研究類目進(jìn)行了編碼處理（見表3）。

3 數(shù)據(jù)分析與研究發(fā)現(xiàn)

3.1 評論的發(fā)布時間

統(tǒng)計兩條微博發(fā)布后每小時的評論量，評論的高峰期發(fā)生在微博發(fā)布后的第一小時，“媒體A”的評論數(shù)為253，占總數(shù)的47.8%，“媒體I”評論數(shù)為173，占總數(shù)的46.3%。第二小時的評論人次減少，“媒體A”、“媒體I”評論數(shù)分別為74、61，占總數(shù)的13.9%、16.3%。兩條微博前2小時的評論數(shù)超過了總數(shù)的60%，成為輿情干預(yù)和引導(dǎo)的最佳時機。后續(xù)的評論數(shù)明顯減少，兩條微博前24小時的評論數(shù)分別占總數(shù)的87.3%和93.0%。見圖1。

表3 研究類目及編碼規(guī)則Table3 Study categoriesand coding rules

圖1 微博評論時間分布Fig.1 CommentsMicroblogging time distribution

2.2 評論的地區(qū)分布

兩條微博評論地區(qū)分布范圍較廣，主要來源于個30?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）和海外地區(qū)。輿情總量最集中的地區(qū)是北京、廣東、天津、浙江、上海、江蘇等沿海和經(jīng)濟發(fā)達(dá)省市?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率對網(wǎng)絡(luò)輿情的評論地區(qū)來源具有重要影響[3]，將微博評論地區(qū)來源分布與互聯(lián)網(wǎng)普及率進(jìn)行了對比分析。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）第33次全國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統(tǒng)計報告[6]，將各地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率作為參照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較分析，如表4所示。

網(wǎng)絡(luò)輿情排名前十的廣東、北京、天津、浙江等同時也是互聯(lián)網(wǎng)普及率前十的省份，這和我國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平以及信息技術(shù)教育普及程度有關(guān)[7]。

表4 網(wǎng)絡(luò)輿情地區(qū)分布排名Table4 Rank of network pub lic opinion distribution area

2.3 評論用戶認(rèn)證情況

圖2統(tǒng)計了微博評論用戶的認(rèn)證情況。

圖2 微博評論用戶的認(rèn)證情況Fig.2 Certification ofMicroblogging comMentsusers

“媒體A”、“媒體I”評論用戶中經(jīng)過實名認(rèn)證的占總數(shù)的5%、7%，其余評論者均為未經(jīng)實名認(rèn)證的普通用戶。這表明在食品安全突發(fā)事件輿論場中，普通用戶占主體地位，具有明顯的去中心化特征。去中心化輿論場的主要表現(xiàn)是用戶的參與感不高，產(chǎn)生大量碎片化信息，難以達(dá)成一致性意見。這為輿論引導(dǎo)工作帶來了難點，應(yīng)注意激勵實名認(rèn)證用戶的參與，有助于使網(wǎng)民的基本觀念和行為形成一定程度的一致方向[8-9]。

2.4 觀點和態(tài)度

圖3顯示了突發(fā)事件輿情中網(wǎng)民的觀點態(tài)度。

兩條樣本微博評論中理性討論的網(wǎng)民所占比例最大，分別為21%、27%，這些網(wǎng)民情緒較緩和，只針對事件發(fā)表觀點。兩條微博評論中持調(diào)侃態(tài)度的網(wǎng)民約占總數(shù)的16%，“媒體A”憤怒態(tài)度輿論占17%，“媒體I”憤怒態(tài)度輿論高達(dá)22%，主要集中于媒體太過關(guān)注事件而少關(guān)注國內(nèi)相關(guān)企業(yè)。質(zhì)疑態(tài)度分別為14%、17%，表示悲哀的網(wǎng)民認(rèn)為國產(chǎn)奶粉本身就問題不斷，事件一出進(jìn)口奶粉也不能信任，對食品安全監(jiān)管表示悲哀。持觀望態(tài)度的網(wǎng)民最少，說明在與人們生活息息相關(guān)的食品安全突發(fā)事件中，網(wǎng)民積極參與事件討論，推動事件發(fā)展。一些網(wǎng)民態(tài)度不明確，表現(xiàn)為只使用表情符號，或者簡單“@”其他人而并不發(fā)表具體意見。

圖3 網(wǎng)民觀點和態(tài)度Fig.3 Viewsand attitudesofMicroblog comments

2.5 評論的指向

圖4給出了兩條微博評論的指向。

圖4 微博評論的指向Fig.4 Pointsof Microblog comments

評論者大多針對事件本身及相關(guān)事件進(jìn)行評論，“媒體A”、“媒體I”分別有61%、46%網(wǎng)民關(guān)注事件真相、處理進(jìn)展。接近五分之一的評論指向不明確，與樣本事件的討論相去甚遠(yuǎn)。“媒體A”評論指向政府的占總數(shù)的11%，“媒體I”占15%，這些網(wǎng)民的觀點集中為“政府及相關(guān)部門應(yīng)加大力度監(jiān)管國產(chǎn)奶粉質(zhì)量”?！懊襟wA”有10%的評論指向新聞媒體，網(wǎng)民多抱怨媒體在報道該事件時太過積極，而對國內(nèi)相關(guān)事件的報道含糊不及時；“媒體I”提出“對待‘洋貨’與‘國貨’應(yīng)本著一視同仁的態(tài)度，理性客觀看待”，此觀點受到部分網(wǎng)民的反對，有19%的網(wǎng)民針對這一觀點發(fā)表評論指責(zé)媒體。

2.6 態(tài)度與指向的綜合分析

對網(wǎng)民態(tài)度和輿情指向進(jìn)行綜合分析，結(jié)果如表5和表6所示。

兩條微博評論指向事件本身的網(wǎng)民情緒以理性討論和憤怒為主，“媒體A”有16.67%的網(wǎng)民對該食品安全事件表示悲哀，“媒體I”19.3%網(wǎng)民持調(diào)侃態(tài)度。指向政府及相關(guān)部門的網(wǎng)民情緒主要是質(zhì)疑、憤怒、悲哀和調(diào)侃，網(wǎng)民認(rèn)為政府及相關(guān)部門沒有盡到監(jiān)管職責(zé)才導(dǎo)致相關(guān)食品安全事件頻發(fā)。“媒體A”指向新聞媒體的網(wǎng)民有一半以上情緒為調(diào)侃，有18.87%為質(zhì)疑和憤怒情緒，“媒體I”網(wǎng)民對新聞媒體的態(tài)度集中表現(xiàn)為質(zhì)疑和憤怒，有12.68%持調(diào)侃態(tài)度，調(diào)侃對象主要是媒體在報道本次食品事件時有遮掩國內(nèi)相關(guān)事件的意味，對媒體這種行為表示憤怒，還有一部分網(wǎng)民質(zhì)疑事件報道的真實性。

表5 態(tài)度與指向的關(guān)系（媒體A）Tab le5 The relationship between attitudesand points（Meidia A）

表6 態(tài)度與指向的關(guān)系（媒體I）Table6 The relationship between attitudesand points（Meidia I）

兩條樣本微博都是媒體微博，但內(nèi)容性質(zhì)不同。當(dāng)輿情指向同為新聞媒體時，事件報道類微博（“媒體A”）網(wǎng)民情緒以調(diào)侃為主，事件評論類微博（“媒體I”）以質(zhì)疑和憤怒為主。

突發(fā)事件中網(wǎng)民通過微博表現(xiàn)出不同的態(tài)度類型，每種類型的態(tài)度總量代表這種態(tài)度在網(wǎng)絡(luò)中所占規(guī)模。突發(fā)事件中的輿情傳播能力包括兩方面的內(nèi)容：首先是輿情總體規(guī)模，同一類型的輿情總量越多規(guī)模越大，它的傳播面越廣泛[10]。其次是輿情傳播質(zhì)量，即特定輿情參與主體所擁有的傳播能力的總和，可以由所有輿情參與主體擁有的粉絲數(shù)來表示。某種輿情傳播質(zhì)量越高，其繼續(xù)傳播下去的可能性越大，它的生命力也就越強[11]。

3 結(jié)論

通過對“肉毒桿菌事件”兩條微博及相關(guān)評論的內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)以微博評論形式為代表的食品安全突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情具有以下主要特征。

第一，微博發(fā)布后1 h內(nèi)評論呈爆發(fā)增長，評論主要集中在前24小時。突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情表現(xiàn)出很強的時效性。食品安全突發(fā)事件輿情在微博上快速傳播主要集中在前兩小時，這一時段人們積極參與討論，關(guān)注事件進(jìn)展。對一些不實信息辟謠，應(yīng)對的最佳時機是前兩小時。

第二，輿情傳播的涉及的地域廣泛，地區(qū)輿情數(shù)量與其互聯(lián)網(wǎng)普及率有正相關(guān)關(guān)系。輿情地區(qū)與事件相關(guān)性越高，該地區(qū)輿論數(shù)量越多。

第三，非實名認(rèn)證的普通用戶比實名認(rèn)證用戶更為活躍。食品安全突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情具有明顯的去中心化特征，觀點意見復(fù)雜多樣，缺乏整體一致性意見。這種情況下，開展正確輿論引導(dǎo)和信息澄清工作有一定難度，需要激勵實名認(rèn)證用戶和高影響力用戶參與和帶動。

第四，微博內(nèi)容影響了參與討論的觀點態(tài)度和輿情指向，理性討論的輿論生命力和傳播能力強于其他情緒。輿情指向事件本身的網(wǎng)民情緒以理性討論和憤怒為主，指向政府及相關(guān)部門的網(wǎng)民情緒主要是質(zhì)疑、憤怒、悲哀和調(diào)侃，部分網(wǎng)民認(rèn)為政府及相關(guān)部門沒有盡到監(jiān)管職責(zé)才導(dǎo)致相關(guān)食品安全事件頻發(fā)。指向新聞媒體的網(wǎng)民態(tài)度受到媒體發(fā)布內(nèi)容的影響，相比事件報道類型的微博，事件評論類型的微博討論中網(wǎng)民情緒更強烈。

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Analysis of Food Safety Emergency Public Opinions：A Case Study of Fonterra Botox Incident

ZHANG Liang1，2，LIXia1，2
（1.Food SafetyManagementand Strategy Research Center，Tianjin UniversityofScience&Technology，Tianjin 300222，China；2.SchoolofEconomics&Management，Tianjin University of Science&Technology，Tianjin 300222，China）

In thispaper，based on emergency public opinion of'Fonterra Botox'on Sinamicroblog，the spatial and temporaldistribution of the netizen comments，opinionspoint，usersattitudesand certification aspectsof the case and other characteristics were investigated.Ourmain findings are that：The comments of amicro-blog publishedwithinonehourgrowthexplosively；There isapositive correlation between Internetpenetration and the numberof its regionalpublic opinion，thehigher regionsassociatedwith theevent，themore the numberofpublic opinion in the region；emergency opinion has obvious characteristics of decentralized；micro-blog content affectingparticipantsattitudesand public opinion pointin discussions.

emergency；public opinion analysis；food safety public opinion

10.3969/j.issn.1005-6521.2014.18.052

2014-09-17

教育部人文社會科學(xué)研究項目“Web2.0網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播演化機制研究”（12JYC860056）

張亮（1979—），男（回），副教授，博士，研究方向：信息管理，網(wǎng)絡(luò)輿情傳播。