鄭小雪　陳福集

〔摘 要〕從知識管理的角度出發(fā)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系。指標(biāo)體系的設(shè)計充分顧及了網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜性，在對網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度影響因素進(jìn)行全面分析的基礎(chǔ)上，通過指標(biāo)量化方法和復(fù)雜度映射函數(shù)建立網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度評價指標(biāo)體系。最后，利用灰色相似度思想和偏差分析方法對所提指標(biāo)體系進(jìn)行了有效性驗證，結(jié)果表明，所提指標(biāo)體系具有較高的有效性指數(shù)，能夠作為政府應(yīng)用知識管理理論和方法應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的決策參考。

〔關(guān)鍵詞〕網(wǎng)絡(luò)輿情；知識復(fù)雜度；指標(biāo)體系

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.008

〔中圖分類號〕D035 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2015）07-0040-07

〔Abstract〕This paper constructed the evaluation indicator system of knowledge complexity of the network public opinion from the view of knowledge management.The design of indicator system is fully taken into account the knowledge complexity of network public opinion.Based on the full analysis of the factors affecting knowledge complexity of network public opinion，the evaluation indicator system of knowledge complexity of the network public opinion is established according to the method of indicator quantification and the mapping function of the complexity.At last，the validity of the indicator system is tested using gray similarity and deviation analysis method.The result showed that the validity index of the evaluation indicator system is relatively high so that the system can be used as decision-making reference for government dealing with the network public opinion using the knowledge management theory and method.

〔Key words〕online public opinions；knowledge complexity；the evaluation indicator system

網(wǎng)絡(luò)輿情作為社會輿情的重要內(nèi)容，指的是人們經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)傳播媒介抒發(fā)對各種事件刺激而產(chǎn)生的所有認(rèn)知、態(tài)度、情感和行為傾向的集合。平日里各種隱性的社會矛盾和不滿情緒借助網(wǎng)絡(luò)這個載體，逐漸浮出水面，釋放它們巨大能量，并對社會表現(xiàn)出越來越強(qiáng)勁的現(xiàn)實影響力。隨著中國網(wǎng)民素質(zhì)的提升，網(wǎng)民對社會事件的免疫力不斷加強(qiáng)，情節(jié)簡單、是非明確的社會事件無法引起網(wǎng)民和網(wǎng)媒的支持關(guān)注，難以形成網(wǎng)絡(luò)輿情[1]，能夠引起極大關(guān)注并形成網(wǎng)絡(luò)輿情的事件通常是錯綜復(fù)雜、處置困難、形式多變的。在網(wǎng)絡(luò)輿情日趨多元化和復(fù)雜化的形勢下，學(xué)術(shù)界建立了豐富多樣的指標(biāo)體系用于網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警與監(jiān)測，其根本目的是為了防止網(wǎng)絡(luò)輿情影響的進(jìn)一步擴(kuò)大，卻忽略網(wǎng)絡(luò)輿情自身的復(fù)雜性和正當(dāng)訴求。與其治標(biāo)不如治本，本文通過對網(wǎng)絡(luò)輿情自身的知識復(fù)雜性分析，研究網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜度的指標(biāo)體系及其量化方法，并對其進(jìn)行有效性驗證，從而更加客觀、全面、深入的分析輿情，有助于從知識管理的角度提出網(wǎng)絡(luò)輿情的解決之道[2]。

1 網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜性概述

網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜性分為網(wǎng)絡(luò)輿情事件內(nèi)部復(fù)雜性和事件外部環(huán)境復(fù)雜性兩類，它們之間相互聯(lián)系又相互區(qū)別：網(wǎng)絡(luò)輿情事件內(nèi)部復(fù)雜性引起了外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中民眾的廣泛關(guān)注和熱烈討論從而形成網(wǎng)絡(luò)輿情，而網(wǎng)絡(luò)輿情話題的升級、關(guān)注熱度的升溫、影響力的擴(kuò)大等外部因素反過來又影響網(wǎng)絡(luò)輿情事件的發(fā)展和處置，從而影響了事件主體之間關(guān)系的變化。為了深入理解網(wǎng)絡(luò)輿情事件內(nèi)外部復(fù)雜性的差異，下面具體分析各自的概念及特點：

11 網(wǎng)絡(luò)輿情事件內(nèi)部復(fù)雜性概念及特點

網(wǎng)絡(luò)輿情事件內(nèi)部復(fù)雜性指的是網(wǎng)絡(luò)輿情事件主體之間相互影響、沖突、依賴等錯綜繁雜的關(guān)系、行為和狀態(tài)的總和。換而言之，網(wǎng)絡(luò)輿情事件內(nèi)部復(fù)雜性是事件內(nèi)部利益相關(guān)者之間交互作用的結(jié)果，也是引起網(wǎng)絡(luò)輿情的根源性問題，其特點主要包括如下3個方面：

111 主體矛盾難以調(diào)和

網(wǎng)絡(luò)輿情事件主體之間往往存在激烈的矛盾沖突和復(fù)雜的利益糾葛，并且容易激化、升級或轉(zhuǎn)化。事件主體的多元化導(dǎo)致了矛盾的愈加復(fù)雜和難以調(diào)和。大量的利益或非利益主體卷入了利益博弈中，博弈變得復(fù)雜，利益更難以調(diào)和。典型的是有關(guān)房地產(chǎn)的政策法規(guī)，房地產(chǎn)商、地方政府、炒房者、投資者、需求者、中央政府、金融機(jī)構(gòu)、學(xué)者都參與到博弈中。

112 事件機(jī)理值得分析

網(wǎng)絡(luò)輿情事件能夠形成一定的影響力和關(guān)注度，說明該事件具有典型性，事件所蘊含的深層次規(guī)律和機(jī)理能夠引起社會各界輿情受眾的探討和交流。例如，近幾年的熱點事件“霧霾及其治理”就霧霾產(chǎn)生的原因及其如何防治，引發(fā)了網(wǎng)絡(luò)全民大討論，原中央電視臺知名新聞記者“柴靜”專門制作了名為“穹頂之下”的霧霾深度調(diào)查視頻，引爆了網(wǎng)絡(luò)話題，深刻反映了事件背后的內(nèi)在機(jī)理是高度知識復(fù)雜性網(wǎng)絡(luò)輿情的重要特點。endprint

113 折射公眾利益

網(wǎng)絡(luò)輿情事件多是社會矛盾的突出反映，往往直接或者間接折射公眾利益。網(wǎng)民更加傾向于關(guān)注那些關(guān)系到其所處階級自身利益問題，換而言之，這類能夠折射公眾利益的事件更容易形成網(wǎng)絡(luò)輿情。而涉及公眾利益的問題，一般都與社會、經(jīng)濟(jì)、政治等機(jī)制體制問題密不可分，因此事件折射公眾利益的深度和廣泛性也是網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜性重要體現(xiàn)。

12 網(wǎng)絡(luò)輿情事件外部復(fù)雜性概念及特點

網(wǎng)絡(luò)輿情事件外部復(fù)雜性指的是外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境受到網(wǎng)絡(luò)輿情事件傳播影響，形成的各種錯綜復(fù)雜的態(tài)度、觀點、情緒、行為的總和。網(wǎng)絡(luò)輿情事件外部復(fù)雜性主要呈現(xiàn)如下4個方面的特點：

121 網(wǎng)絡(luò)輿情信息表現(xiàn)形態(tài)的復(fù)雜性

網(wǎng)絡(luò)輿情信息表現(xiàn)為文本、圖像、音視頻等多種形式[3]。其中，文本類輿情是促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)交流的主要手段，圖像類輿情更有說服力和視覺沖擊感，音視頻類輿情能夠在短時間內(nèi)整合最直觀最豐富的信息量呈現(xiàn)在網(wǎng)民面前。

122 網(wǎng)絡(luò)輿情渠道的復(fù)雜性

公眾了解和參與網(wǎng)絡(luò)輿情的渠道形式多樣，例如各大新聞網(wǎng)站、電子郵件、即時通信工具、論壇、網(wǎng)絡(luò)音樂等都可以作為傳播和擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)輿情的渠道和媒介。網(wǎng)絡(luò)輿情借助這些渠道能夠迅速向全社會蔓延滲透。

123 網(wǎng)絡(luò)輿情受眾結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性

截至2014年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)632億，半年共計新增網(wǎng)民1 442萬人?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率為469%。盡管學(xué)生網(wǎng)民依然是中國網(wǎng)民中的最大群體，但是其他職業(yè)人群比例也在逐年上升，尤其是黨政機(jī)關(guān)/事業(yè)單位領(lǐng)導(dǎo)干部的參與熱情持續(xù)升溫，使得網(wǎng)絡(luò)輿情受眾結(jié)構(gòu)越來越全面，同時受眾結(jié)構(gòu)的龐大也使得網(wǎng)絡(luò)輿情復(fù)雜性與日俱增。

124 觀點、態(tài)度的多樣性

復(fù)雜的公共事件引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情一般都呈現(xiàn)多極化的輿論態(tài)勢。社會各界站基于各自不同立場在網(wǎng)絡(luò)上表明態(tài)度、發(fā)表意見，形成了混雜繁復(fù)的觀點群。例如我國人保部關(guān)于“延遲退休”的網(wǎng)絡(luò)輿情事件，雖然研究制定漸進(jìn)式延遲退休年齡政策是大勢所趨，但對于不同職業(yè)、不同工種的網(wǎng)民來說，自然對其有著各自不一樣的態(tài)度和意見。

2 網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度影響因素分析

網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜度是對網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜性的量化評估值，從系統(tǒng)論的角度來看，是由網(wǎng)絡(luò)輿情事件的主體、客體、傳播和受眾4個因素相互作用共同影響的結(jié)果：網(wǎng)絡(luò)輿情事件的產(chǎn)生是由輿情事件主體和客體之間相互作用的結(jié)果，進(jìn)一步通過網(wǎng)絡(luò)媒體的傳播，對輿情受眾生產(chǎn)影響，每一個環(huán)節(jié)知識復(fù)雜性的波動，都會引起其他因素的復(fù)雜性動態(tài)波動，從而使得整體網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的升級（如圖1所示）。在進(jìn)行影響因素分析時，筆者參考了大量網(wǎng)絡(luò)輿情的案例和其他文獻(xiàn)中關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情的指標(biāo)體系，從知識復(fù)雜性的角度盡可能全面地得出影響網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的因素，從而設(shè)計出相應(yīng)的指標(biāo)體系。

21 輿情事件主體

首先，“網(wǎng)絡(luò)輿情事件”的定義有別于“網(wǎng)絡(luò)輿情”，它是在現(xiàn)實中產(chǎn)生，網(wǎng)絡(luò)中傳播，并由網(wǎng)絡(luò)輿情推動其發(fā)展演進(jìn)而形成的具有較大影響力的公共事件[4]。

輿情事件主體指的是在網(wǎng)絡(luò)輿情事件中行使某項行為的自然人、組織等要素的總稱，是影響網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的主要源頭，也是決定網(wǎng)絡(luò)輿情事態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵所在[5]。網(wǎng)絡(luò)輿情事件多是社會矛盾的反應(yīng)，往往涉及較廣范圍群體的現(xiàn)實利益，具體到網(wǎng)絡(luò)輿情事件主體知識復(fù)雜性問題，主要考察了政府部門相關(guān)度、利益相關(guān)群組指數(shù)和利益相關(guān)群體的地理分散度3個指標(biāo)，具體分析如下：

211 政府部門相關(guān)度

網(wǎng)絡(luò)輿情事件主體的知識復(fù)雜性首先體現(xiàn)在事件與政府部門的相關(guān)度上。事件的性質(zhì)和地理分布決定了與其相關(guān)的職能部門和關(guān)聯(lián)部門的等級?？绲貐^(qū)、跨部門的政府參與規(guī)模反映了事件的復(fù)雜性和影響力。越多政府部門介入網(wǎng)絡(luò)輿情事件，需要越多的決策知識用于支持部門間的協(xié)調(diào)聯(lián)動、整合最廣泛的政府資源來處理事件引發(fā)的各種問題，即它的知識復(fù)雜度就越高。本文將獨立法人的政府部門數(shù)量用于表征政府部門相關(guān)度的高低。

212 相關(guān)利益群組數(shù)

網(wǎng)絡(luò)輿情事件利益相關(guān)群組是指那些引起、制造、挑起事件，以及受到事件發(fā)生和處置過程所影響的個人或群體，這些群組是事件的直接或間接的參與者，包括了事件發(fā)生的社會矛盾的主體以及矛盾所涉及的部門、群體和個人[6]。他們分別形成了立場不同的利益相關(guān)群組，在事件中相互影響、相互制約。不同的相關(guān)利益群組在事件中的利益、權(quán)力和要求不同，群組之間存在相互協(xié)同、對立、沖突、支持等多種復(fù)雜關(guān)系，利益相關(guān)群組數(shù)越多，矛盾越復(fù)雜，需要越多的知識工具和方法用于分析、處理和協(xié)調(diào)群組之間的關(guān)系，即知識復(fù)雜度越高。

213 利益相關(guān)群體的地理分布

網(wǎng)絡(luò)輿情事件中的利益相關(guān)群體地理分散性與網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度成正相關(guān)關(guān)系，因為地理分布廣泛會使問題的差異性、處理難度、影響力以及協(xié)調(diào)資源分配的非均衡性明顯增大，相應(yīng)的知識復(fù)雜度也更高。

22 輿情事件客體

輿情事件客體因素主要包含了網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)鍵指向物種類數(shù)及其主要的相關(guān)領(lǐng)域別兩個指標(biāo)，具體分析如下：

221 關(guān)鍵指向物種類

網(wǎng)絡(luò)輿情事件的關(guān)鍵指向物指的是網(wǎng)絡(luò)輿情事件中起關(guān)鍵性作用的現(xiàn)實對象，是觸發(fā)利益相關(guān)群組發(fā)生聯(lián)系的主要客觀因素。關(guān)鍵指向物可以是實體對象，也可以是虛擬對象，是網(wǎng)絡(luò)輿情事件中關(guān)鍵物質(zhì)因素的總和。關(guān)鍵指向物種類數(shù)也是衡量網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的一個重要指標(biāo)。為了量化該指標(biāo)，文章在分析了2009-2014年十大網(wǎng)絡(luò)輿情熱點事件的基礎(chǔ)上，整理了輿情事件關(guān)鍵指向物總類表，如表1所示。事實證明，即使最高復(fù)雜度的網(wǎng)絡(luò)輿情事件，其關(guān)鍵指向物種類數(shù)也不會超過10個。

222 相關(guān)領(lǐng)域別

關(guān)鍵指向物的屬性雖然一定程度上反映了該網(wǎng)絡(luò)輿情事件的領(lǐng)域歸屬，但不能替代相關(guān)領(lǐng)域別指標(biāo)。相關(guān)領(lǐng)域別取決于網(wǎng)絡(luò)輿情的事件屬性，是從全局角度對網(wǎng)絡(luò)輿情事件特性的劃分，因此，相較于關(guān)鍵指向物種類數(shù)，相關(guān)領(lǐng)域別的數(shù)量是從更高層次描述了網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜度，筆者也從大量輿情案例中整理了相關(guān)領(lǐng)域的種類，用于量化該指標(biāo)（如表2所示）。對5年內(nèi)的十大網(wǎng)絡(luò)輿情案例分析得出：即使最高復(fù)雜度的網(wǎng)絡(luò)輿情事件，其相關(guān)領(lǐng)域別也不會超過6個。endprint

23 媒體傳播因素

媒體是公共事件擴(kuò)散成網(wǎng)絡(luò)輿情的重要平臺，媒體傳播的深度、頻繁度和持續(xù)度不僅反映了網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度，而且也會引發(fā)對事件更深入的知識挖掘和分析。

231 報道深度

對于越復(fù)雜、觀點越多的網(wǎng)絡(luò)輿情事件，媒體報道的篇幅越大，因此媒體報道的深度可以用主要媒體最長報道字?jǐn)?shù)的平均數(shù)來表示。

232 報道頻繁度

這里用事件發(fā)生后1個月內(nèi)的媒體指數(shù)（百度指數(shù)輿情監(jiān)測軟件提供）來表征報道的頻繁度，密集的媒體報道反映了網(wǎng)絡(luò)輿情事件包含的信息量及其動態(tài)發(fā)展情況，是網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的重要指針。

233 報道持續(xù)度

報道的持續(xù)時間越長，說明網(wǎng)絡(luò)輿情事件影響力越深遠(yuǎn)，復(fù)雜程度越高，例如馬航失聯(lián)航班事件，在長達(dá)近一年的時間內(nèi)，相關(guān)報道仍然時常出現(xiàn)在各大網(wǎng)媒主要版面上。舊的問題尚未解決、新的問題層出不窮，雖然報道熱度有所下降，但復(fù)雜程度有增無減?？紤]到指標(biāo)的普適性，我們采用事件發(fā)生后的1個月為測量時間窗，統(tǒng)計1個月（30天）內(nèi)媒體指數(shù)大于10的天數(shù)的比例作為量化報道持續(xù)度的指標(biāo)。

24 輿情受眾

輿情受眾指的是在互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)注該網(wǎng)絡(luò)輿情事件的公眾的集合體，是形成網(wǎng)絡(luò)輿情的主要因素。輿情受眾指標(biāo)包含了關(guān)注熱度、受眾素養(yǎng)、受眾主動發(fā)聲率和受眾未知度4個二級指標(biāo)。

241 關(guān)注熱度

關(guān)注熱度是網(wǎng)絡(luò)輿情的基礎(chǔ)指標(biāo)，是高知識復(fù)雜度網(wǎng)絡(luò)輿情的必要條件。該指標(biāo)采用了“百度指數(shù)輿情監(jiān)測軟件”中的搜索指數(shù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將事件的搜索指數(shù)與年度最熱事件的搜索指數(shù)的比值作為監(jiān)測指標(biāo)。

242 受眾素養(yǎng)

網(wǎng)絡(luò)輿情受眾的素養(yǎng)一般指其受教育水平的高低。受眾的素養(yǎng)越高，認(rèn)識和分析事件的能力越高，因此更能挖掘出該網(wǎng)絡(luò)輿情事件的深層內(nèi)涵和延伸信息，從而提高了網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜性。

243 受眾主動發(fā)聲率

受眾主動發(fā)聲率是通過對主要論壇的發(fā)帖數(shù)與瀏覽數(shù)的比值平均數(shù)計算得到的。輿情受眾的疑問和訴求主要通過發(fā)帖的形式體現(xiàn)的，雖然其中帶有情緒宣泄的成分，但受眾主動發(fā)聲率仍然能夠反映受眾對網(wǎng)絡(luò)輿情的“求知欲”，側(cè)面刻畫了網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜性。

244 受眾未知度

受眾的未知度說明了輿情受眾對事件的不熟悉的程度，受眾對輿情事件未知程度越高，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿情對一般大眾的知識復(fù)雜度越高，可以用事件主要搜索詞在事件發(fā)生前后搜索指數(shù)的差與事件整體搜索指數(shù)的比值的平均值來體現(xiàn)。

3 網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系的確立及量化方法

通過對網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系的詳細(xì)分析和設(shè)計，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的指標(biāo)體系：主要包括了輿情事件主體、輿情事件客體、媒體傳播、輿情受眾4個一級指標(biāo)，政府部門相關(guān)度、利益相關(guān)群組數(shù)等12個二級指標(biāo)，分別確定了每一指標(biāo)的具體量化方法（如表3所示）。

由表3可知，網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系的每一項指標(biāo)均可量化計算得出。指標(biāo)量化的方法大體分為四類：反正切映射函數(shù)、Sigmoid映射函數(shù)、基準(zhǔn)比較量化法、均值法。

31 反正切映射函數(shù)

經(jīng)過21分析可知，指標(biāo)e11與知識復(fù)雜度有正相關(guān)關(guān)系，筆者對大量網(wǎng)絡(luò)輿情案例分析得知，當(dāng)政府相關(guān)部門數(shù)量超過10時，復(fù)雜度已經(jīng)相當(dāng)高了，即超過這個閥值時，無論相關(guān)數(shù)量10還是100，我們都賦予這個指標(biāo)最高等級的知識復(fù)雜度，而絕大部分網(wǎng)絡(luò)輿情事件的相關(guān)部門數(shù)量小于10，而且我們希望在（0，10）的區(qū)間內(nèi)對不同事件的知識復(fù)雜度劃分等級，因此，量化的函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)自變量在10以內(nèi)有明顯變化，超過10時趨向一個極限值，同時，考慮到我國有34個省級行政區(qū)，為了反映現(xiàn)實情況，函數(shù)值必須在自變量超過30時變化才趨于平穩(wěn)，因此，本文設(shè)計的映射函數(shù)為：

e11=2arctan（x/5）π

其中x表示相關(guān)的政府部門數(shù)，它為大于等于0的整數(shù)。該函數(shù)能保證函數(shù)值全部映射在[0，1）的區(qū)間內(nèi)，并且符合上述數(shù)據(jù)特征的變化（如圖2所示）。指標(biāo)體系中的e13也有相似的數(shù)據(jù)特征，因此也采用這種量化方法。

32 Sigmoid映射函數(shù)

通過23的分析，指標(biāo)e31用報道的篇幅表征該指標(biāo)的知識復(fù)雜程度，根據(jù)筆者對大量熱點輿情案例的搜索研究，即使是疑點重重的“2014年馬航失聯(lián)”案例，主要網(wǎng)媒的最大篇幅也不到5千字，一般網(wǎng)絡(luò)輿情事件的字?jǐn)?shù)都在1千字到3千字不等，因此映射函數(shù)的設(shè)計必須滿足步長為1的自變量在（0，5）區(qū)間內(nèi)的顯著變化以及超過5時就有逼近極限值的平滑變化的效果。Sigmoid函數(shù)的變化正好符合這種效果（如圖3所示）[7]，公式為：

e13=11+e-x

其中x表示主要網(wǎng)媒單篇最長報道字?jǐn)?shù)平均數(shù)（單位：千字），它為大于等于0的實數(shù)。指標(biāo)體系中的e12也有相似的數(shù)據(jù)特征，因此也采用這種量化方法。

33 基準(zhǔn)比較量化法

經(jīng)過分析，我們知道諸如報道頻繁度e32和關(guān)注熱度e41與網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜度有重要關(guān)聯(lián)，但單純以“百度指數(shù)”提供的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行量化是不客觀的。這兩個指標(biāo)與事件發(fā)生的時間窗內(nèi)媒體數(shù)量、媒體渠道數(shù)量、網(wǎng)民數(shù)量、通信方式的變化等因素相關(guān)，因此不同時間窗內(nèi)的事件的指數(shù)高低是不具可比性的。考慮到這些因素，同時為了使指標(biāo)值映射在固定區(qū)間內(nèi)，選取評估事件所在時間窗（這里時間窗設(shè)置為1年）內(nèi)搜索指數(shù)和媒體指數(shù)最高的網(wǎng)絡(luò)輿情事件作為量化基準(zhǔn)，將當(dāng)前事件的媒體指數(shù)和搜索指數(shù)分別與最熱網(wǎng)絡(luò)輿情事件的相應(yīng)指數(shù)的比值作為e32、e41的指標(biāo)值。

34 平均值法

考慮到指標(biāo)值的客觀性和普適性，網(wǎng)絡(luò)輿情的知識復(fù)雜度指標(biāo)量化上盡量使用平均值來替代單一數(shù)據(jù)指針。例如受眾未知度e44就以3個主題詞搜索指數(shù)變化的平均值作為指標(biāo)值，同理可得受眾主動發(fā)聲率e43的指標(biāo)值。endprint

4 網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系有效性檢驗

41 網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系有效性評價方法

為檢驗所構(gòu)建的指標(biāo)體系是否科學(xué)可行，有必要對其進(jìn)行有效性分析。指標(biāo)體系的有效性是指評價者利用指標(biāo)體系進(jìn)行評價時，該指標(biāo)體系的有效程度，具體包括了該指標(biāo)系統(tǒng)能否充分表達(dá)評價目標(biāo)、并且充分反映了待評價對象的本質(zhì)，以及指標(biāo)體系的靈敏程度和冗余程度[8]。

文章借鑒灰色相似度思想以及數(shù)值分析中偏差分析的方法，確立了相似關(guān)聯(lián)程度指數(shù)，文中稱之為有效性指數(shù)，即專家對指標(biāo)的評價與實際值之間的相似程度，通過指標(biāo)有效性指數(shù)判斷所構(gòu)建的指標(biāo)體系的有效性。

設(shè)評價指標(biāo)集H={h1，h2，…，hi，…，hn}，其中，n為評價指標(biāo)的個數(shù)；參與指標(biāo)評價的專家人數(shù)為m，所有專家對指標(biāo)hi的評分集為yi={yi1，yi2，…，yim}。

假設(shè)指標(biāo)hi得分的平均值為：

i=1m∑mj=1yij

根據(jù)統(tǒng)計學(xué)的思想，可以將視為指標(biāo)的真實有效程度，即可以將i作為指標(biāo)hi的實際值。根據(jù)有效性指數(shù)的含義和灰色相似關(guān)聯(lián)度的公式[9]，定義指標(biāo)hi的有效性指數(shù)為βi：

βi=11+σi

其中，σi為數(shù)值分析中的誤差公式定義的指標(biāo)hi的偏差系數(shù)，其公式定義如下：

σi=1m∑mj=1i-yiji

從而，整個指標(biāo)體系H的有效性指數(shù)β定義如下：

β=1m∑ni=1βi

指標(biāo)體系的有效性指數(shù)越高，代表專家對指標(biāo)的評估值與實際值之間的誤差越小，意味著專家對指標(biāo)體系與被評價對象的評價意見就越趨于一致，則可認(rèn)為該指標(biāo)體系具有良好的有效性。一般來說，當(dāng)β≥85%時，即可認(rèn)定該指標(biāo)體系的有效性較好，能夠進(jìn)行實際應(yīng)用。

42 網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)體系有效性檢驗

根據(jù)上述有效性檢驗的方法，選取了10位評價者，按照對網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度從低到高5個等級對每一個指標(biāo)進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)的高低表示專家對該指標(biāo)的認(rèn)可程度。10位專家包括了政府宣傳部門的公務(wù)員3名（從事政府宣傳工作5年以上）、媒體工作者3名（從事新聞廣播工作5年及以上）、資深網(wǎng)民3名（網(wǎng)齡10年以上），情報領(lǐng)域的海外專家1名（碩士以上學(xué)歷），結(jié)果如表4所示。

評價結(jié)果顯示，在所有指標(biāo)中，獲得專家認(rèn)可度最高的是利益相關(guān)群組數(shù)指數(shù)和相關(guān)領(lǐng)域別。利益相關(guān)群組數(shù)體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿情事件本身矛盾多方相互影響、相互制約的復(fù)雜關(guān)系，是網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜性的根源所在，處理好利益相關(guān)群組之間的問題是應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情的核心和首要問題。網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)領(lǐng)域別是對網(wǎng)絡(luò)輿情問題進(jìn)行定性的重要參考，網(wǎng)絡(luò)輿情問題涉及領(lǐng)域越多，越需要多領(lǐng)域?qū)＜胰后w思考和決策，對其進(jìn)行處理和解決，評價結(jié)果說明專家認(rèn)為跨多領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)輿情事件知識復(fù)雜度較高。從評價結(jié)果中還可以看出，專家對指標(biāo)“受眾主動發(fā)聲率”的認(rèn)可度低于其他指標(biāo)，該指標(biāo)是通過受眾對網(wǎng)絡(luò)輿情事件的質(zhì)疑能夠側(cè)面反映其復(fù)雜程度，但近年來網(wǎng)絡(luò)輿論受到網(wǎng)絡(luò)水軍的干擾，一定程度上影響了該指標(biāo)的真實性，所以在進(jìn)行評估時可以適當(dāng)降低該指標(biāo)的權(quán)重。

通過分析和計算，最后得到網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度評價指標(biāo)體系的有效性指數(shù)為08524>085，說明所構(gòu)建的指標(biāo)體系具有較高的有效性，可以用于網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度的評估。

5 討 論

文章分析了網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜性的概念與特點，并從“輿情主體、輿情客體、傳播深度和輿情受眾”4個方面構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度評估指標(biāo)體系，提出了多種函數(shù)和量化機(jī)制，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度指標(biāo)的量化及其在數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)的映射。進(jìn)一步借鑒灰色相似關(guān)聯(lián)度和有效性檢驗的原理，定義了有效性指數(shù)，用以驗證所構(gòu)建指標(biāo)體系的有效性，為進(jìn)一步研究網(wǎng)絡(luò)輿情知識復(fù)雜度評估提供理論與實證研究的基礎(chǔ)。

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（本文責(zé)任編輯：孫國雷）endprint