馮江平, 張 月, 趙舒貞, 陳 虹

(云南師范大學 教育科學與管理學院，云南 昆明 650500)

網絡輿情評價指標體系的構建與應用*1

馮江平, 張 月, 趙舒貞, 陳 虹

(云南師范大學 教育科學與管理學院，云南 昆明 650500)

網絡輿情作為當代社會輿情的重要方面，引起廣泛關注。對網絡輿情的全面把握，依賴于網絡輿情評價指標體系的構建。本研究在文獻查閱和專家評定的基礎上，從政府、網媒、網民三大網絡輿情主體相互作用的角度，構建了包括政府輿情應對能力、網媒輿情熱度、網民心理特征在內的網絡輿情評價指標體系，并為指標賦予權重，表示不同指標的相對重要性，最后以“什邡鉬銅事件”為例說明所構建的指標體系的實踐運用。

網絡輿情；評價指標體系；什邡鉬銅事件

一、問題的提出

網絡技術的發(fā)展，使社會進入“全民發(fā)聲”時代。網絡社會作為一種新的社會存在方式，改變了傳統(tǒng)的社會結構和人們的生存方式，并促使社會輿情的發(fā)生、發(fā)展以及“圍觀結構”產生新的變化。網絡輿情表達的社會情緒、民眾意見更為寬廣，涵蓋了主流與非主流、精英與草根、理性與非理性、公開與不公開甚至不為人知的機密等所有層次的社會意見。這就使得對民意的把握更加撲朔迷離，也使得社會危機的發(fā)生機制、表現(xiàn)方式和發(fā)生頻率等都發(fā)生了新的變化。一些網絡社會熱點問題一旦處理不當，便可能引起民眾的強烈反響甚至負面情緒爆發(fā)。

所謂網絡輿情，是指民眾對于社會事件或社會現(xiàn)象在互聯(lián)網上發(fā)表的意見、觀點、情緒和態(tài)度的總和及其傳播。從網絡發(fā)展的趨勢看，網絡輿情在影響公眾視聽、引導社會意識形態(tài)及政府公共事務決策方面，發(fā)揮的作用越來越大。網絡輿情逐漸發(fā)展成為一支獨立的社會力量，將對我國的政治體制產生深遠的影響。因此，研究網絡輿情的演化規(guī)律，探尋和構建相應的監(jiān)測指標體系并加以預測，提前發(fā)布網絡輿情的預警信息，將有助于迅速掌握網絡輿情的發(fā)展變化趨勢，更好地了解和引導網民心態(tài)，發(fā)揮網絡輿情的積極作用，消解其不良影響。

國內外學術界近年來對于網絡輿情預警的研究，主要集中在網絡輿情預警的平臺建設、指標體系構建、關鍵技術和算法以及機制等方面。而有關網絡輿情預警指標體系構建的研究，有學者認為，網絡輿情監(jiān)測的指標應從時間維度、顯著維度、數(shù)量維度、集中維度、意見維度等方面來設計；[1][p.13-14]有學者提出了內容敏感度、民眾關注度、傳播擴散度、態(tài)度傾向性等4個維度的安全評估指標；[2]還有學者提出了“網絡輿情監(jiān)測指標體系”的輿情發(fā)布者指標、輿情要素指標、輿情受眾指標、輿情傳播指標、區(qū)域和諧度指標等5個指標群；[3]以及依據(jù)網民反應、突發(fā)事件信息特性、突發(fā)事件事態(tài)擴散等維度構成的“突發(fā)事件網絡輿情安全評估指標體系”。[4]

已有的研究對網絡輿情預警指標的構建原則、維度以及具體內容進行了一定探討，但還缺乏較為全面的理論把握和系統(tǒng)的指標研究；同時，對網絡事件中網絡民眾心態(tài)的探討及其引導還較少涉及。本研究試圖構建一套相對完整的網絡輿情評價指標體系，以有助于較全面地了解網絡輿情的發(fā)展特征、發(fā)展規(guī)律；同時借助指標分數(shù)的計算，能夠及時發(fā)現(xiàn)網絡輿情的危機事件，評估危機程度，并對網絡熱點事件中的網民心態(tài)進行分析，探討網絡輿情發(fā)生、發(fā)展、變化的心理學特點與規(guī)律，為政府部門及時了解輿情動態(tài)提供參考。

二、研究設計

(一)研究思路

習近平總書記“精準扶貧”思想內容豐富，涵蓋了精準識別、精準幫扶、精準管理和精準考核等貧困治理的全流程。2015年，習近平總書記在“減貧與發(fā)展高層論壇”上明確提出了“五個一批”的精準脫貧措施，即發(fā)展生產脫貧一批、易地搬遷脫貧一批、生態(tài)補償脫貧一批、發(fā)展教育脫貧一批、社會保障兜底脫貧一批?！吧鐣Ｕ隙档酌撠氁慌弊鳛槊撠毠缘闹饕胧┲?，不僅政策性很強，又是操作層面要求很嚴的一項工作。酒泉市在脫貧攻堅中認真落實“社會保障兜底脫貧一批”的舉措，通過一系列舉措力保貧困人口如期順利脫貧，助推打贏脫貧攻堅這場硬仗。

網絡輿情產生于網絡，但其現(xiàn)實依據(jù)是特定的事件。圖1顯示網絡輿情以事件作為載體，并涉及政府、網媒、網民三大相互作用的主體。政府利用網媒渠道發(fā)布權威信息，并對網媒進行監(jiān)控；網媒為網民提供參與平臺，并引導網民的態(tài)度和行為；網民通過網媒表達態(tài)度和情感，進而傳遞對載體事件和政府權威信息的褒貶和質疑。

相應的，網絡輿情的評價指標體系需要兼顧上述三大相互作用主體，即需要包括：針對政府的應對能力評價，針對網民的心理特征評價，針對網媒的輿情熱度評價。其中針對網媒的輿情熱度評價是網絡輿情評價最基本的內容，針對網民的心理特征評價有助于揭示輿情熱度這一表象背后的深層原因，針對政府的應對能力評價有助于了解輿情的可控程度和發(fā)展趨勢。

3. 內容分析法與案例分析法：以網絡輿情的典型事件作為案例，收集事件內容所含信息及其變化的相關信息，通過輿情統(tǒng)計分析和文本內容分析深入揭示網絡輿情評價指標體系的內涵及實踐運用。

圖1 網絡輿情的載體以及三大相互作用主體

(二)研究方法

開著這部“駕駛者之車”穿梭，仿佛只是一瞬間，TIT就被喚醒了：最先是微信總部，安靜、有序；而后是那些咖啡館，拐角處先有咖啡香傳來；接著是那些買手店開始擺弄櫥窗設計—在沉睡和活躍之間，仿佛只有捷豹XE才能趕上這速度。

1. 文獻研究法：通過文獻資料的收集分析，歸納和整理網絡輿情初步評價指標，并構建初步的評價體系。

2. 專家評定法：邀請輿情評價、網絡輿情、社會心理學領域的7位專家對初步構建的指標體系進行重要性和相關度評價，以此作為篩選指標的依據(jù)。此外，對最終篩選出來的指標進行相對重要性對偶評價，以便于使用層次分析模型計算指標權重。

本研究從圖1所示的政府、網媒、網民三大網絡輿情主體相互作用的角度，在文獻研究和專家評定的基礎上，構建包括政府輿情應對能力、網媒輿情熱度、網民心理特征在內的網絡輿情評價指標體系；使用專家評定法和層次分析模型為各項指標賦予權重，表示不同指標的相對重要性；最后以“什邡鉬銅事件”為例,闡明該指標體系的實踐運用，并為后續(xù)研究構建網絡輿情預警指數(shù)奠定基礎。

《綱要》中指出：幼兒園教育應為幼兒提供自由活動的機會，支持幼兒自主地選擇計劃活動，為每個幼兒提供表現(xiàn)自己長處和獲得成功的機會，增強其自信心。經常性的為幼兒提供作品展示平臺，源源不斷的激發(fā)幼兒創(chuàng)作興趣。

針對網絡輿情評價這一研究熱點，不同研究者視角各異。如吳紹忠、李淑華[8]從公安情報角度指出網絡輿情評價的重點是在對輿情本身、輿情傳播和輿情受眾分析的基礎上，構建預警指數(shù)；林琛、李弼程、王瑾[9]將話題、傳播等網媒因素和參與量、情感傾向等網民因素相結合，使用模糊建模構建了簡單而具有實證操作性的網絡輿情預警指標；劉毅[10]指出網絡輿情預警應重點關注警源與警兆因素，并使用包括輿情廣度、熱度、態(tài)度傾向與行為傾向在內的各類警兆因素構建了三角模糊預警指標體系；蘭月新、曾潤喜[11]提出網絡輿情階段預警，使用實證數(shù)據(jù)分析了網絡輿情在潛伏期、擴散期和消退期的規(guī)律和特點。

描述統(tǒng)計使用excel軟件完成；層次分析模型使用天津大學郭均鵬編制的AHP軟件系統(tǒng)[5]進行構建；文本分析使用武漢大學沈陽編制的 ROST Content Mining System軟件[6]進行初步編碼，并依據(jù)實際情況對部分編碼結果進行人工修正。

三、研究結果

(一)網絡輿情的網媒熱度評價指標體系

在文獻查閱的基礎上，以網絡輿情的載體——網絡平臺為分類依據(jù)，構建了最初的熱度評價指標體系，經專家評定保留下最重要的指標。最終構建的網媒輿情熱度評價指標體系分為3層：第一層為總目標網媒輿情熱度A；第二層包括輿情在網絡新聞媒體上的熱度B1、輿情在論壇平臺上的熱度B2、輿情在博客平臺上的熱度B3、輿情在微博平臺上的熱度B4；第二層指標下，進一步包括若干指標項目C11到C42(詳見表2)。

邀請7名網絡輿情研究專家對上述指標體系中各層次、各因素的相對重要性進行評定，用表1所示的數(shù)值形式給出兩組判斷矩陣：反映第二層指標對第一層指標重要性的矩陣B中的元素bij表示Bi和Bj對于A的相對重要性，反映第三層指標對第二層指標重要性的矩陣Ck中的元素ckij表示Ci和Cj對于Bk的相對重要性。

使用與網媒輿情熱度評價指標體系構建類似的方法，獲得網絡輿情中政府應對能力評價指標體系及其權重，如表4所示。表中3個二級指標，政府危機公關能力最為重要，其次為政府處理事件結果，再次為政府信息處理能力。在最重要的二級指標政府危機公關能力中，政府對事件的響應速度是最重要的三級指標。

表1 層次分析模型判斷矩陣的標度及其含義

使用層次分析模型對構建的判斷矩陣進行層次單排序和層次總排序以及一致性檢驗，結果顯示，各判斷矩陣均具有滿意的一致性，此時標準化后的特征向量即為權向量，也就是網絡輿情熱度各評價指標的權重值，如表2所示。從中看出，網絡輿情在論壇平臺上的熱度和在微博平臺上的熱度是最重要的二級指標；論壇平臺上的熱度以發(fā)帖量和回復數(shù)為主，微博平臺上的熱度則以轉發(fā)數(shù)為主。

表2 網媒輿情熱度評價指標體系與指標權重

(二)網絡輿情的網民心理特征評價指標體系

使用與網媒輿情熱度評價指標體系構建類似的方法，獲得網絡輿情中網民心理特征評價指標體系及其權重，如表3所示。表中4個二級指標，最重要的是網民的情緒傾向性，其次為網民的意見傾向性，再次為網民受意見領袖影響程度，網民結構相比其他指標而言幾乎不重要。

我在日常生活中會非常有意識地幫助孩子認識各種情緒，也會用大拇指向上或者向下來表示這些情緒是否令人舒服。

表3 網民心理特征評價指標體系與指標權重

(三)網絡輿情的政府應對能力評價指標體系

式(10)給出了沖擊速度隨沖擊時間變化的隱函數(shù)表達式。因此，我們提出可以通過高速攝影儀記錄變形的全過程，并結合數(shù)字圖像相關技術得出沖擊速度歷史曲線(即通過對試件未發(fā)生壓潰變形的區(qū)域進行跟蹤，記錄并計算前后照片中該區(qū)域的移動像素的大小，然后計算出瞬時沖擊速度)，通過隱函數(shù)表達式(10)，采用非線性擬合來確定材料參數(shù)。進一步可以由輸出桿記錄的應力曲線驗證該方法的有效性和可靠性。

第二天，崔仁浩就帶著我去他家，說是要把我隆重介紹給他的家人。下午五點左右，我穿上他送給我的PRICH套裝，走進了他的家。之前，我總在想，究竟是怎么樣的家庭，才會生出這樣形象氣質俱佳的男子，進他家門的那一刻我明白了。

表4 政府應對能力評價指標體系與指標權重

(四)網絡輿情評價實例

下面以“什邡鉬銅事件”為例，說明上述所構建的網絡輿情熱度評價指標體系以及網絡輿情網民心理特征評價指標體系的具體應用(網絡輿情的政府應對能力評價因評價主體難以確定，本實例分析不涉及此部分)。

除了網民的情緒傾向性和意見傾向性這兩個重要的網民心理特征評價指標，網民受意見領袖影響程度這一指標也不容忽視。以新浪博客為例，7月4日博文數(shù)和博文評論數(shù)同時達到峰值，進一步分析發(fā)現(xiàn)，其中的主要影響因素是作為意見領袖的韓寒和李承鵬當天在博客內發(fā)表的文章引起大量的轉載和評論，而其他博文的關注度相比之下顯得微乎其微。

根據(jù)表2，輿情在論壇平臺上的熱度是最重要的熱度指標，但該項指標數(shù)據(jù)收集難度過大，現(xiàn)實應用中未將其列入。圖2、圖3、圖4分別給出輿情在微博平臺、博客平臺和網絡新聞媒體上的熱度隨時間推移的發(fā)展變化過程。

2012年9月到2017年2月選擇在我院診治的胸段食管癌患者172例，納入標準：病理證實的胸段食管癌患者；接受放療者；患者知情同意本研究；都采用新型頸胸膜固定；卡氏評分≥70分者；放療前臨床相關檢查排除遠處轉移者；研究得到醫(yī)院倫理委員會的批準。排除標準：復發(fā)癌或已呈惡病質患者；精神疾病患者；妊娠與哺乳期婦女。根據(jù)放療時雙手放置方式的不同分為觀察組72例與對照組100例，兩組患者的性別、年齡、病灶部位、體重指數(shù)、臨床分期、組織學分化情況等對比無明顯差異(P>0.05)。見表1。

圖2 “什邡鉬銅事件”在微博平臺上的熱度

注：微博發(fā)布數(shù)和轉發(fā)數(shù)均搜集自新浪微博，新浪在7月3日和4日暫時關閉發(fā)表功能，此間無發(fā)布。

圖3 “什邡鉬銅事件”在博客平臺上的熱度

注：博文數(shù)、博文評論數(shù)、博文瀏覽數(shù)都搜集自新浪博客，以“什邡”為關鍵詞進行搜索，人工排除與“什邡鉬銅事件”無關的博客內容。

圖4 “什邡鉬銅事件”在網絡新聞媒體上的熱度

注：各指標數(shù)據(jù)的搜集方法說明。(1)新聞專題數(shù)量：在百度新聞平臺內搜索各網絡媒體對事件的報道，人工對新聞標題的內容進行分類整理統(tǒng)計。(2)實時新聞報道數(shù)量：在百度新聞中，以“什邡”為關鍵詞進行搜索，人工統(tǒng)計相關新聞報道。(3)新聞關鍵詞搜索量：在百度指數(shù)中，以“什邡”為關鍵詞進行搜索獲取。(4)新聞評論數(shù)量：人工統(tǒng)計在新浪網、搜狐網、網易、鳳凰網站、雅虎網站的相關新聞報道評論量。

2.“什邡鉬銅事件”的網民心理特征

根據(jù)表3，網民的情緒傾向性是網民心理特征評價中最重要的評價指標，網民的意見傾向性也是一個較為重要的評價指標。下面以“什邡鉬銅事件”中一篇非常重要的文本，同時也是2天內回帖量多達5168條的文本——政府發(fā)布的公開信《冷靜是我們幸福的需要》[7]為例，分析網民的情緒傾向性和意見傾向性。

(1)網民的情緒傾向性。圖5呈現(xiàn)了7月3日至4日兩天網民回帖的各類情緒傾向比例。7月3日，帶有消極情緒的帖子高達94.20%，帶有中性情緒和積極情緒的帖子分別只占3.22%、2.58%；7月4日，帶有消極情緒的帖子下降到69.44%，帶有中性情緒的帖子上升到25.13%，帶有積極情緒的帖子上升到5.43%；7月5日回帖數(shù)迅速下降到34條，6日以后就沒有網民對該公開信發(fā)表評論?？梢娋W民的情緒傾向從消極轉向中性和積極，成為降低輿情熱度的重要影響因素。

圖5 《冷靜是我們幸福的需要》網民回帖情緒傾向

(2)網民的意見傾向性。在7月3日至4日的回帖中，消極情緒的帖子主要內容包括對環(huán)境污染的擔憂，對公開信中檢測結果和涉及專家的不信任，對政府不顧百姓健康只抓經濟增長的失望和憤怒；中性情緒的帖子主要內容包括要求政府聽取民意，對鉬銅化學元素進行介紹，要求信息公開等；積極情緒的帖子主要內容包括積極期待事件和解等。在所有回帖當中，網民對“什邡鉬銅事件”呈一邊倒的反對意見，46%的網民質疑政府發(fā)布的關于鉬銅項目無污染的結果；18%的網民質疑公開信中環(huán)境監(jiān)測專家的身份；12%的網民認為被新疆和云南拒絕的項目卻建在什邡，為此感到不平；5%的網民反對以犧牲環(huán)境為代價獲取經濟利益；10%的網民認為該文章屬于政府居高臨下的訓話；剩下9%的網民回帖無實質的意見內容，只是表達情緒。

本文詳細闡述了PAG的物理特性及其在淬火過程中可能發(fā)生的反應并對水基淬火劑在使用中所遇到的問題及解決辦法進行了歸納總結：

從圖中可見，輿情在不同網絡平臺上的熱度都經歷了發(fā)生、激化、消解的完整過程，但在不同網絡平臺上，輿情熱度達到峰值的時間以及輿情熱度在峰值附近維持的時間不盡相同。具體而言，“什邡鉬銅事件”在微博平臺上自7月2日至7月7日熱度都較高，尤其在7月5日發(fā)布數(shù)達到17049條；在博客平臺上，僅在7月3日至7月4日有非常高的博文瀏覽數(shù)，僅在7月4日有非常高的博文數(shù)和博文評論數(shù)；在網絡新聞媒體上，7月3日至7月4日的熱度最高，此后熱度在小幅波動中持續(xù)下降，下降速度不如博客平臺那么明顯。

進一步使用ROST Content Mining System內容挖掘軟件對回帖內容進行提取，并依據(jù)實際情況對部分結果進行人工修正，最終提取回帖高頻詞匯如表5。這些高頻詞匯既反映了網民的意見傾向，又表達了網民的情緒傾向。例如，“元素”、“污染”、“檢測”、“環(huán)保”、“人體”、“健康”、“生死”、“吃水”、“子孫后代”、“影響”等詞匯集中體現(xiàn)了網民對環(huán)境污染本身以及由此帶來的不利影響的高度關注；“你們”、“我們”、“政府”、“老百姓”、“民情”、“人民”等詞匯集中反映出網民感知到政府和民眾之間群際關系的對立；“事實”、“歪曲”、“不相信”、“保證”、“林業(yè)”等詞匯集中反映出網民對政府決策和發(fā)布的公開信表示不信任；“禍害”、“于心何忍”、“敗類”、“良心”這些極端詞匯集中表達了網民對政府的質疑和憤怒。

學校自身擁有的固定資產由于其總價值較高，且所使用的時間長短不一，使用年限也不一致，如果要讓固定資產的管理、登記、查詢、統(tǒng)計等相關工作達到高精準度，就要合理地使用移動互聯(lián)網技術，將其優(yōu)勢技術融入管理的過程當中。使資產管理系統(tǒng)更加擁有自身的特色，合乎管理者的需求，從而全面實現(xiàn)對學校自身所擁有資產的實時性、動態(tài)等管理。具體包括以下方面。

表5 《冷靜是我們幸福的需要》網民回帖高頻詞匯

1.“什邡鉬銅事件”網媒輿情熱度

四、結論與討論

隨著互聯(lián)網的普及和網絡技術的不斷發(fā)展，網民數(shù)量日益增加，網絡信息傳播日益便捷，社會熱點事件極易在網絡平臺上引起關注和討論，這使得網絡輿情成為當代社會輿情的一種重要表現(xiàn)形式。

經過幾十年的發(fā)展，地下水監(jiān)測工作取得了長足進步，積累了大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，在社會經濟發(fā)展中發(fā)揮了重要作用，主要體現(xiàn)在以下方面：為生態(tài)文明建設提供技術支撐[4]，為科學防治地質災害提供決策依據(jù)[5]，為水資源開發(fā)利用與保護提供及時服務[6]，為地質勘查及地下水環(huán)境科學研究提供基礎資料[7]，同時在礦產資源評價[8]、地質遺跡保護[9]、礦山水害防治[10]、土地利用與國土規(guī)劃、城市地下水空間利用[11]等領域也發(fā)揮了不可替代的作用。

(一)本研究從政府、網媒、網民三大網絡輿情主體相互作用的角度，構建了具有整合性和時效性的網絡輿情評價指標體系

(三)研究工具

本研究繼承了這一系列研究嘗試通過網絡輿情評價指標體系評估網絡輿情危機程度、探索網絡輿情發(fā)展規(guī)律的思想，同時比上述研究更進一步地構建了整合政府、網媒、網民三大網絡輿情相互作用主體的評價指標體系，并用數(shù)值形式區(qū)分各指標的相對重要性，期待以體現(xiàn)網媒主體的網絡輿情熱度為出發(fā)點，了解輿情發(fā)展動態(tài)趨勢；以體現(xiàn)網民主體的網民心理特征分析為關注點，深入理解輿情的內容與社會影響；以體現(xiàn)政府主體的政府應對能力分析為著力點，以評促改，提升政府網絡輿情應對能力。此外，考慮到網絡平臺的時代特征，本研究將當下流行的網絡新聞媒體、論壇、博客、微博平臺納入評價指標體系，使得指標體系具有較好的時效性。再者，本研究不僅僅構建了評價指標體系，還使用專家評定法和層次分析模型賦予指標權重，有助于理解各具體指標對網絡輿情的不同貢獻程度，可為后續(xù)研究提供更多參考。

(二)本研究以“什邡鉬銅事件”為例，將網絡輿情評價指標體系應用于實踐，較全面地了解該典型事件的網絡輿情特征以及折射出的網民社會心態(tài)[12]

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(data acquisition system, DAS)是允許被測對象經過傳感器采集和調理，轉變?yōu)橹T如電壓、電流、脈沖或其他易被采集的信號之后，再通過特定的方式送入計算機或者微處理器供處理或存儲的測量系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集是工業(yè)自動化技術的前提，在工業(yè)控制和科學研究中具有舉足輕重的作用，而數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件模塊是保證試驗臺自動、可靠、高效運行的關鍵。

“什邡鉬銅事件”是網絡輿情突發(fā)事件的典型案例，體現(xiàn)了諸多網絡輿情突發(fā)事件的典型特征。首先，網絡輿情在不同的網絡平臺上都會歷經發(fā)生、激化和消解的過程。一般規(guī)律是，事件發(fā)生后的頭兩天是網民最為關注的時間，除微博平臺持續(xù)時間較長外，輿情熱度在博客平臺和網絡新聞媒體平臺消減較快，如果對該事件處置得當，一般從第4天左右開始迅速消減。微博作為最時尚和最便捷的傳播途徑，影響力更大、更遠。其次，網民的情緒傾向性和意見傾向性既構成網絡輿情的重要組成部分，又成為影響網絡輿情發(fā)展的重要原因，不滿情緒主導下的意見和評論更易引起網民間的情緒感染、態(tài)度傳播，并能迅速加劇網絡輿情的熱度。再次，具有影響力的專寫社會評論的網絡意見領袖，對于事件發(fā)展具有重要推動作用，尤其當意見領袖們越來越多地站到前臺，愿意公布自己的姓名，直接與有關部門和領導交流與對話時，他們的影響力也越來越大。

“什邡鉬銅事件”作為當代社會網絡輿情的一個縮影，間接而又真實地折射出了網民的社會心態(tài)，這包括：(1)避鄰心態(tài)：可以把有環(huán)境污染的工廠建到別的城市，但不要建到自己的城市。(2)不公平感：其他城市拒絕的項目，也不應該建在自己的城市。(3)不安全感：當項目的實施可能危害到空氣、水質、健康、生命的時候，會引起人們極大的不安全感。(4)不信任感：網民對真相的訴求呼聲越來越大，質疑政府發(fā)布的信息以及專家、權威機構的言論。(5)社會參與感：網民公開表達對自身利益受損的不滿甚至憤怒，并期待通過“網絡圍觀”改變現(xiàn)狀。這些社會心態(tài)反映出網民對自身利益和自身所屬群體利益的高度關注，以及由此產生的強烈的社會參與意愿，同時也反映出社會信任缺失、民眾與政府對立等社會問題。

(三)我國的網絡輿情中存在著兩個輿論場的對立

在我國的網絡輿情中，體現(xiàn)了兩個輿論場的對立：一是各級黨和政府通過權威發(fā)布、權威解讀等方式，自上而下主動釋放信息而形成的“官方網絡輿論場”；另一個是依靠網民自下而上的發(fā)帖、瀏覽、轉發(fā)、評論等而形成的“民間網絡輿論場”。

包括“什邡鉬銅事件”在內的重大網絡輿情，暴露了基層黨委及政府在處置這類網絡群體性事件方面應對能力比較薄弱，難以有效地解決官方輿論場和民間輿論場的對立和沖突。如什邡政府對市民發(fā)布的公開信《冷靜是我們幸福的需要》，就反映出政府措辭使用不當，有些言辭很容易被反駁，從而可能在很短時間內迅速損害黨政機關的形象，甚至引發(fā)民眾不滿情緒的爆發(fā)。對此，許多地方黨政干部還缺乏足夠明確的認識，對網民回應不及時、不充分的現(xiàn)象普遍存在。官方發(fā)布的虛假和不當信息越多，民眾的不信任感越強，事件平息的難度越大。期待更多研究能夠為網絡輿情評價、網絡群體性事件預警和應對提供借鑒，充分發(fā)揮網媒的功能，讓政府通過網媒有效引導網民，也讓網民通過網媒理性傳遞訴求，最終協(xié)調“官方網絡輿論場”和“民間網絡輿論場”的對立沖突。

(四)網絡輿情評價指標體系反映了輿情發(fā)展變化的數(shù)值特征，網絡輿情的深入分析需要多學科的交叉研究

網絡輿情的熱度及其變化趨勢，是輿情分析最基本的內容，有助于迅速診斷輿情的危機程度，實現(xiàn)輿情預警。但僅有這些數(shù)值特征，還難以深入把握輿情的具體內容，難以深入了解輿情產生的原因，以及輿情發(fā)展、維持乃至消減的條件。

人生如一幕璀璨的星夜，無數(shù)流星一瞬而過，美麗過后卻未留下任何痕跡。而夢想，卻如那顆啟明星，永遠閃耀在遠方，指引著那些晚歸的旅人回家的路，于是，在漫長的人生之旅中，人們總是在心底默默憧憬著夢想，在不起眼的角落里努力。只為那一方執(zhí)著，為那一絲星光而執(zhí)著，而每一次的觸及，都令人驚艷。

在本研究的“什邡鉬銅事件”案例中，網絡輿情分析始于傳媒學視角，對網媒主體輿情熱度進行動態(tài)描述，接下來則從心理學視角，對網民主體的心理特征(如情緒傾向性、意見傾向性、意見領袖影響力)進行深入分析，以理解具體的輿情內容和輿情發(fā)展變化動因，最后還從社會-心理視角，挖掘輿情內容背后折射的網民社會心態(tài)?？傊诙鄬W科視角下，可以不斷拓展輿情分析的內容。事實上，網絡輿情作為一種輿情，離不開傳媒學的研究范式；作為一種社會輿情，離不開社會學的研究視野；作為由網民參與而構成的一種網絡社會輿情，離不開對網民個體和群體心理的深入認識。因此，充分挖掘網絡輿情的內涵，離不開多學科、多視角的共同介入和參與，本研究在此方面做出了一定嘗試。

當然，本研究也還存在一些局限，如未考察網絡輿情特定事件本身性質(如事件敏感度、次生事件發(fā)生概率等)對網絡輿情產生、發(fā)展和消解的作用；未能明確網絡輿情政府應對能力的評價主體。同時，所構建的網絡輿情評價指標體系，還可以在更優(yōu)化的基礎上建立網絡輿情預警評價指數(shù)，以更方便地診斷網絡輿情危機事件及其危機程度。這些問題，將在后續(xù)研究中進一步補充與完善。

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[責任編輯: 劉勝蘭]

Construction and Application of the Evaluation System of Internet Public Opinion

FENG Jiang-ping, ZHANG Yue, ZHAO Shu-Zhen & CHEN Hong

(SchoolofEducationScienceandManagement,YunnanNormalUniversity,Kunming650500,China)

As an important part of public opinion in contemporary society, internet public opinion has

much concern. A comprehensive understanding of internet public opinion relies on the construction of an evaluation system. On the basis of the related literature review and expert assessment, an evaluation system is constructed, which includes three main indices as follows: the government capacity of responding to public opinion, the response intensity of the internet media, and the psychological characteristics of internet users, as well as their interaction. Besides, the weights are established to represent the relative importance for different indices. Finally, "Molybdenum Copper Incident in Shifang" is used as a typical case to illustrate the application of this evaluation system.

internet public opinion; evaluation system; Molybdenum Copper Incident in Shifang

2014-02-15

國家社科基金重點項目“群體行為涌現(xiàn)機理及風險辨識研究”(11AZD109)；云南省高校網絡輿情信息分析系統(tǒng)研發(fā)與應用創(chuàng)新團隊項目。

馮江平(1955—)，男，山西陵川人，云南師范大學教授，研究方向為公共安全心理、社會心理學。

G206

A

1000-5110(2014)02-0075-10