周穎　高揚(yáng)　周杰　劉茉　夏一雪　張鵬

摘 要：通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件特點(diǎn)的分析，建立了搜索指數(shù)、輿情關(guān)注度等5個(gè)定量指標(biāo)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評(píng)判體系。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析求解關(guān)聯(lián)度的方法，近似得到了若干個(gè)熱點(diǎn)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度值排序，可以為有關(guān)部門分類分級(jí)管理網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件提供參考。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情 指標(biāo)體系 灰色關(guān)聯(lián)分析 熱點(diǎn)

中圖分類號(hào)：TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）05（a）-0135-03

截至2016年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)7.31億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到53.2%[1]。互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的飛速發(fā)展深刻改變了人類的生活方式和社會(huì)結(jié)構(gòu)，人類社會(huì)逐步分化為現(xiàn)實(shí)社會(huì)和虛擬社會(huì)。現(xiàn)實(shí)社會(huì)里發(fā)生的每件事情幾乎都會(huì)投射到虛擬社會(huì)中產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)輿情，其中大部分都會(huì)很快消失在虛擬社會(huì)的信息海洋中，但是也有少部分輿情會(huì)在一定的時(shí)間段內(nèi)引發(fā)網(wǎng)民和媒體的大量關(guān)注，并持續(xù)較長時(shí)間，從而形成網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)[2]。網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的形成具有自發(fā)性，且涉及面覆蓋社會(huì)生活的方方面面，是人們對(duì)某一事件共同看法和情緒的集合。如果不及時(shí)關(guān)注和引導(dǎo)，在某些因素作用下，比如來自網(wǎng)絡(luò)推手的惡意推動(dòng)，會(huì)使負(fù)面情緒占據(jù)上風(fēng)，甚至可能從線上向線下轉(zhuǎn)移，引發(fā)群體性事件，不利于社會(huì)的和諧穩(wěn)定，這就是網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)所帶來的負(fù)面效應(yīng)。因此，網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的研究對(duì)于政府部門掌握民意、管理社會(huì)、制定政策具有重要意義。

為了對(duì)不同的輿情熱點(diǎn)事件進(jìn)行比較和研究，在這里引入“熱度”的概念。熱度是指關(guān)于某一事件網(wǎng)絡(luò)輿情的高漲程度，表現(xiàn)為相關(guān)輿情量和輿論擴(kuò)散范圍的大小[3]。發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)，判定熱度是網(wǎng)絡(luò)輿情管理的前提和基礎(chǔ)，國內(nèi)許多學(xué)者都對(duì)其進(jìn)行了深入研究。姜?jiǎng)俸閇4]在分析當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的發(fā)生與發(fā)展規(guī)律，并提出了培養(yǎng)“意見領(lǐng)袖”進(jìn)行輿論引導(dǎo)的策略。王長寧[5]在分析微博輿情傳播特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，從微博信息、微博發(fā)布者和微博受眾3個(gè)維度建立了微博輿情熱度監(jiān)測(cè)及預(yù)警指標(biāo)體系。王國華[6]從輿情關(guān)聯(lián)的視角出發(fā)，分析了網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的演化規(guī)律。王偉[7]針對(duì)傳統(tǒng)的一次聚類的輿情分析方法的不足，根據(jù)熱點(diǎn)簇特征向量對(duì)網(wǎng)頁進(jìn)行二次聚類，提升了網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)分析的準(zhǔn)確性。劉勘[8]提出了一種基于馬爾可夫鏈的輿情熱度趨勢(shì)分析模型，實(shí)現(xiàn)了由發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)到預(yù)測(cè)熱點(diǎn)的轉(zhuǎn)變。

以上學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的研究主要集中在兩個(gè)方向：一是研究網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的形成條件、演化規(guī)律，構(gòu)建熱度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提出應(yīng)對(duì)策略等。二是基于某種算法或者模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的抓取和分析，并逐漸向著計(jì)算機(jī)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)的方向發(fā)展。該文章在前人研究的基礎(chǔ)上，建立了網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評(píng)判指標(biāo)體系，利用灰色關(guān)聯(lián)分析來獲得某時(shí)間段內(nèi)集中出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件的熱度值排序，以供相關(guān)部門把握主次，根據(jù)熱度值分級(jí)應(yīng)對(duì)。

1 網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評(píng)判指標(biāo)

在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評(píng)判指標(biāo)體系時(shí)主要考慮3個(gè)方面的問題：（1）該指標(biāo)要能全面客觀反映熱點(diǎn)事件輿情變化的真實(shí)情況，因此要盡量使用定量指標(biāo)，避免定性指標(biāo)；（2）定量指標(biāo)要方便獲取數(shù)據(jù)，以保證輿情熱度分析的時(shí)效性和準(zhǔn)確性；（3）指標(biāo)體系要具有普適性?；谝陨?點(diǎn)，并參考了網(wǎng)絡(luò)輿情熱度指標(biāo)體系研究的相關(guān)文獻(xiàn)，文章采用搜索指數(shù)、輿情關(guān)注度、網(wǎng)民相關(guān)言論數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)媒體圖文報(bào)道數(shù)量、事件平均持續(xù)時(shí)間共計(jì)5個(gè)指標(biāo)來評(píng)判網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。

1.1 搜索指數(shù)

搜索指數(shù)指被搜索引擎檢索的關(guān)鍵詞在特定的時(shí)間段內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)曝光率及用戶關(guān)注度，它是一個(gè)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)指標(biāo)，一定程度上反映了關(guān)鍵詞所代表事件的網(wǎng)絡(luò)輿論熱度變化趨勢(shì)?；诎俣人阉饕纨嫶蟮挠脩粢?guī)模和巨大影響力，文章以百度公司提供的網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件在對(duì)應(yīng)時(shí)間段內(nèi)最高百度指數(shù)來近似替代搜索指數(shù)值。

1.2 輿情關(guān)注度

輿情關(guān)注度一般用某主題下相關(guān)網(wǎng)頁的數(shù)量來表示[9]，包含該主題內(nèi)容的網(wǎng)頁越多，則輿情關(guān)注度越大，該熱點(diǎn)事件的輿情熱度就越高。

1.3 網(wǎng)民相關(guān)言論數(shù)量

網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)形成后會(huì)在網(wǎng)上引發(fā)激烈討論，網(wǎng)民通過發(fā)表各種意見和評(píng)論的方式參與進(jìn)來[10]，這些相關(guān)言論數(shù)量越多，表明網(wǎng)絡(luò)輿情熱度值越高。為了方便數(shù)據(jù)采集與比對(duì)，該指標(biāo)的數(shù)據(jù)主要來源于新浪微博。

1.4 網(wǎng)絡(luò)媒體圖文報(bào)道數(shù)量

網(wǎng)絡(luò)媒體是指區(qū)別于電視、報(bào)紙、廣播等傳統(tǒng)媒體，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行信息交流與傳播的媒介，比如新浪、騰訊、網(wǎng)易等。熱點(diǎn)輿情事件發(fā)生后網(wǎng)絡(luò)媒體會(huì)發(fā)表大量原創(chuàng)或轉(zhuǎn)載的新聞報(bào)道，因而可以在一定程度上反映網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。

1.5 輿情持續(xù)時(shí)間

任何事件引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情都有一定的生命周期，該指標(biāo)值即指相關(guān)事件從開始引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情到基本平息所持續(xù)的時(shí)間。

2 灰色關(guān)聯(lián)分析的應(yīng)用

灰色關(guān)聯(lián)分析是指對(duì)一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)進(jìn)行定量描述和比較的方法，其基本思想是通過比較參考數(shù)列和若干個(gè)比較數(shù)列之間幾何形狀相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密[11]。灰色關(guān)聯(lián)分析法是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，它的優(yōu)點(diǎn)在于少量的樣本容量就可以滿足需求，對(duì)無規(guī)律的數(shù)據(jù)同樣適用，不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不相符的情況，這樣很大程度上減少了由于信息不對(duì)稱帶來的損失。

文章選取2016年7月中下旬集中發(fā)生的5件典型網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件作為研究對(duì)象，見表1。

2.1 比較數(shù)列和參考數(shù)列的確定

比較數(shù)據(jù)是指影響系統(tǒng)行為的因素組成的若干組數(shù)據(jù)序列，記為：。按照表1中網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件對(duì)相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行全網(wǎng)采集，得到比較數(shù)列的原始數(shù)據(jù)，如表2所示。參考數(shù)列是指反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列，記為文中，選取比較數(shù)據(jù)每一列的最大值作為參考數(shù)列。

2.2 原始數(shù)據(jù)的無量綱化處理

數(shù)據(jù)的無量綱化處理是指通過某種計(jì)算方法將有量綱的系統(tǒng)數(shù)值的絕對(duì)值轉(zhuǎn)變成無量綱的相對(duì)值，主要解決數(shù)據(jù)的可比性問題以及簡化計(jì)算[12]。常見的無量綱化處理方法主要有極值法、標(biāo)準(zhǔn)化、均值化以及初值化方法，文中采用初值化法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如表3所示。

2.3 求解關(guān)聯(lián)系數(shù)

即為比較數(shù)列對(duì)參考數(shù)列的灰關(guān)聯(lián)度，將n個(gè)子比較序列對(duì)同一參考序列的關(guān)聯(lián)度按大小順序排列起來，便得到了關(guān)聯(lián)序，它反映了對(duì)于參考序列來說各個(gè)比較序列的“優(yōu)劣”關(guān)系，在該文中，由于各個(gè)指標(biāo)反映的是熱度值，因而可以把關(guān)聯(lián)序近似看作是各事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度值排序，如表5所示。

從表格中可以清楚地看到各個(gè)目標(biāo)事件的熱度值以及它們之間的熱度大小關(guān)系，即事件3>事件2>事件5>事件1>事件4。

3 結(jié)語

自媒體時(shí)代，信息傳播和交互的速率極高，現(xiàn)實(shí)生活中的任何事件都有可能在網(wǎng)絡(luò)空間中被“放大”，成為網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)。這些熱點(diǎn)輿情有可能是傾向于正面的，也有可能是傾向于負(fù)面的，而且熱度值存在很大差異。此文研究工作的意義在于提供了一種比較科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度排序方法，當(dāng)熱點(diǎn)事件集中出現(xiàn)時(shí)，可以為有關(guān)部門提供全面、準(zhǔn)確的參考信息，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情管理具有重要意義。文章也存在一定的局限性，主要在于灰色關(guān)聯(lián)分析需要對(duì)各指標(biāo)的最優(yōu)值進(jìn)行現(xiàn)行確定，而網(wǎng)絡(luò)輿情是不斷動(dòng)態(tài)變化的，因而各指標(biāo)的最優(yōu)值難以確定，需要在接下來的研究中加以改進(jìn)。

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