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        基于模糊綜合評價法的食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警研究

        2018-06-22 10:50:30杜明英楊珊珊高向輝吳倩
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2018年9期
        關(guān)鍵詞:模糊綜合評價熵值法網(wǎng)絡(luò)輿情

        杜明英 楊珊珊 高向輝 吳倩

        內(nèi)容摘要:根據(jù)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的影響因素,本文從輿情關(guān)注度、輿情活躍度、輿情受眾、輿情傳播4個角度構(gòu)建食品安全網(wǎng)絡(luò)預(yù)警指標(biāo)體系,利用八爪魚采集軟件從百度和新浪微博抓取輿情指標(biāo)數(shù)據(jù)?;陟刂捣ê蛯哟畏治龇ǎˋHP)構(gòu)建模糊綜合評價模型,并且以“福喜過期肉事件”為例進(jìn)行實(shí)證分析,確定了該事件各階段的輿情預(yù)警等級。實(shí)例表明該模型合理有效,具有可操作性,為政府部門食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警研究提供了理論基礎(chǔ)。

        關(guān)鍵詞:食品安全 網(wǎng)絡(luò)輿情 模糊綜合評價 熵值法 層次分析法

        引言及文獻(xiàn)綜述

        隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,中國網(wǎng)民人數(shù)不斷上升,網(wǎng)絡(luò)信息時代己經(jīng)到來,互聯(lián)網(wǎng)憑借其自身的開放性、即時性與交互性等特征已成為公眾獲取、發(fā)布和分享信息的重要平臺。近年來我國食品安全事件頻發(fā),食品質(zhì)量安全問題已引起越來越多的社會關(guān)注,食品質(zhì)量安全網(wǎng)絡(luò)輿情成為公眾追捧熱議、政府高度關(guān)注的焦點(diǎn),相關(guān)政府部門將加強(qiáng)食品網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警和信息發(fā)布工作放在了較為突出的位置。

        國內(nèi)學(xué)者從食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的指標(biāo)和方法方面進(jìn)行研究。林文聲(2016)等通過問卷調(diào)查和客觀指標(biāo)統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方式,構(gòu)建了4個一級指標(biāo)、9個二級指標(biāo)和22個三級指標(biāo)的食品安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評價指標(biāo)體系。馮姝慧(2015)從輿情來源指標(biāo)、傳播擴(kuò)散指標(biāo)、公眾關(guān)注指標(biāo)、發(fā)展傾向指標(biāo)4個維度構(gòu)建食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測與預(yù)警體系。王鐵套(2012)利用模糊綜合評價法的威脅估計(jì)樣本訓(xùn)練方法,設(shè)計(jì)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情威脅估計(jì)模型,為食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警方法研究提供了參考依據(jù)。陳愷(2015)提出了基于改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則-改進(jìn)熵權(quán)AHP-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警分析研究方法。

        國外從預(yù)警模型等方面對食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行相關(guān)研究。Geng(2017)利用層次分析法的極限學(xué)習(xí)機(jī)(AHP-ELM)預(yù)警建模來處理食品安全中復(fù)雜的食品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)方面的問題。Wang(2017)提出的一種改進(jìn)的基于模糊分類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食品安全預(yù)警系統(tǒng),采用挖掘技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及時監(jiān)控整個供應(yīng)鏈的所有檢測數(shù)據(jù)并自動預(yù)警。國外政府也相當(dāng)重視食品安全問題,歐洲食品安全局(EFSA)(2014)發(fā)布了食品安全交流戰(zhàn)略,確定了風(fēng)險交流的工具、渠道以及評估方法。

        國內(nèi)研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警方法的研究,部分文獻(xiàn)對食品安全預(yù)警進(jìn)行了實(shí)證研究,國外主要從食品檢驗(yàn)、食品安全、網(wǎng)絡(luò)安全等其他方面建立輿情預(yù)警模型,從而應(yīng)用于食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警。綜合國內(nèi)外研究,對食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)設(shè)計(jì)、評價及預(yù)警直接研究較少,本文運(yùn)用模糊模型對食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)評價及預(yù)警進(jìn)行理論與實(shí)證研究。

        食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

        (一)指標(biāo)體系構(gòu)建

        建立輿情預(yù)警指標(biāo)體系,需要遵循可行性、準(zhǔn)確性、整體性、定性和定量并行的原則,并分析影響食品安全網(wǎng)絡(luò)的因素。因此,本文依據(jù)以上設(shè)計(jì)指標(biāo)原則和食品安全輿情的特點(diǎn),構(gòu)建4個一級指標(biāo)和15個二級指標(biāo)的食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警體系,如圖1所示。

        本文從輿情關(guān)注度、輿情活躍度、輿情受眾、輿情傳播等角度建立食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系:

        輿情關(guān)注度包括新聞媒體來源數(shù)和新聞搜索量。新聞搜索量是指各新聞媒體在相應(yīng)時間段內(nèi)發(fā)布相關(guān)食品輿情的新聞數(shù)量;新聞媒體來源數(shù)是指對百度新聞標(biāo)題搜索結(jié)果進(jìn)行分詞,與權(quán)威(食品)新聞網(wǎng)站進(jìn)行匹配,計(jì)算此輿情事件出現(xiàn)在這些網(wǎng)站的次數(shù)。

        輿情活躍度包括原創(chuàng)微博發(fā)布、評論、點(diǎn)贊條數(shù)和微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù),是指相應(yīng)時間段內(nèi)在微博上發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊的相關(guān)食品輿情的微博數(shù)量。通過新浪微博搜索食品輿情事件關(guān)鍵詞,利用高級搜索工具,自定義搜索時間段,抓取所需要的微博內(nèi)容。

        輿情受眾包括參與頻度、受眾傾向和受眾影響力。參與頻度是指網(wǎng)民參與討論某一食品輿情事件的程度,發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊此輿情的總次數(shù);受眾傾向是指網(wǎng)民對某一食品輿情事件的正面、中性、負(fù)面的情感傾向程度;受眾影響力是指網(wǎng)民對食品輿情事件發(fā)布的信息所引發(fā)的共鳴程度。

        輿情傳播包括輿情演化程度、新聞搜索量變化率、微博數(shù)量變化率和解析度。輿情演化程度是指此食品輿情事件可能引發(fā)相關(guān)食品相關(guān)問題被討論的新聞數(shù);微博(新聞)數(shù)量變化率是指發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評論的微博(新聞)輿情在兩個連續(xù)統(tǒng)計(jì)時間段內(nèi)輿情差值之比。解析度是指網(wǎng)民對食品質(zhì)量安全輿情事件呈現(xiàn)出來的信息的思考情況,反映網(wǎng)民對微博參與的意愿程度,是微博總點(diǎn)擊量與微博評論數(shù)的比值。

        (二)數(shù)據(jù)獲取

        食品安全事件每年都有發(fā)生,2014年發(fā)生的“福喜過期肉事件”涉及面較廣、影響較惡劣,成為食品質(zhì)量安全熱點(diǎn)事件之一,因此本文以“福喜過期肉事件”為例進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與模型分析。2014年7月20日,據(jù)東方衛(wèi)視晚間新聞報(bào)道,曝光了麥當(dāng)勞、肯德基等洋快餐供應(yīng)商上海福喜食品公司使用過期劣質(zhì)肉而被調(diào)查,福喜將加工的過期肉制品銷售給肯德基、麥當(dāng)勞等大部分快餐店,同時也引發(fā)了人們對“過期肉”、“劣質(zhì)肉”等一系列食品問題的討論。

        根據(jù)建立的食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系,利用八爪魚采集軟件(http://www.bazhuayu.com/)從百度和新浪微博抓取了“福喜過期肉事件”的輿情數(shù)據(jù)。由于食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情事件有其特定的生命周期,網(wǎng)絡(luò)輿情事件也有其時間點(diǎn),首先依據(jù)“生命周期理論”確定網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)生周期,結(jié)合食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展特點(diǎn)確定了抓取數(shù)據(jù)的整體時間段為1個月,以2天為一個小節(jié)點(diǎn)來抓取,每個事件包含15個采集時間節(jié)點(diǎn);其次根據(jù)“蝴蝶效應(yīng)”理論分別確定了這10個事件的演化詞,抓取演化詞的數(shù)據(jù)得到演化程度的輿情數(shù)據(jù);最后食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)數(shù)據(jù)均可通過直接抓取和進(jìn)行處理得到,得到“福喜過期肉事件”的輿情指標(biāo)數(shù)據(jù),如表1所示。

        食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型構(gòu)建

        本文所建立的是模糊綜合評價模型,即在模糊數(shù)學(xué)理論的基礎(chǔ)上,對多個因素進(jìn)行定量化綜合評價,需要對多個因素計(jì)算其隸屬于被評估事物等級的情況,從而對多個因素對被評價事物隸屬等級狀況進(jìn)行綜合評價。

        (一)確定指標(biāo)集

        根據(jù)影響食品質(zhì)量安全網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的因素構(gòu)建指標(biāo)集,指標(biāo)集也就是因素集。設(shè)U={u1,u2,…,um}為所有評價因素組成的指標(biāo)集合,其中m代表評判指標(biāo)個數(shù)。本文需要對輿情事件各階段輿情等級進(jìn)行評定而不是對輿情事件整體評價,主要使用二級指標(biāo)進(jìn)行評價,因此m=15。

        (二)確定評語集

        評語集是評判者對評判對象可能做出各種總的評判結(jié)果所組成的集合,設(shè)V={v1,v2,…,vn}為所有評語組成的集合,其中n表示可能的評判結(jié)果個數(shù)。根據(jù)《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》將預(yù)警級別劃分為四級(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ),預(yù)警狀態(tài)分別為特別嚴(yán)重、嚴(yán)重、較重、一般,n=4,定義為V={v1,v2,v3,v4},即V={特別嚴(yán)重,嚴(yán)重,較重,一般}。采用等級評分制,以對應(yīng)的預(yù)警評價分值區(qū)間對應(yīng)于各等級,根據(jù)相關(guān)資料查閱和相關(guān)專家咨詢建議,評分區(qū)間為[0,100],如表2所示。

        (三)建立權(quán)重集

        在食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的研究中,各指標(biāo)重要程度不一樣,需要對各評價指標(biāo)賦予一定權(quán)重,為了更合理準(zhǔn)確得出評價結(jié)果,本文采用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的混合賦權(quán)法進(jìn)行賦權(quán),而主觀賦權(quán)法采用AHP法(層次分析法)進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán),客觀賦權(quán)法采用熵值法進(jìn)行賦權(quán)。

        利用熵值法確立權(quán)重。熵值法的基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重,是一種客觀賦權(quán)法。熵值法賦權(quán)步驟如下:

        數(shù)據(jù)歸一化。將各個指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。假定給了k個指標(biāo)X1,X2,…,Xk,其中Xi={x1,x2,…,xn},k為指標(biāo)個數(shù),假設(shè)各指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的值為Y1,Y2,…,Yk,那么。

        計(jì)算各指標(biāo)的信息熵。根據(jù)信息熵的定義,得出信息熵的公式為,其中。

        計(jì)算信息熵冗余度。冗余度的公式為dj=1-ej。

        計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。將dj歸一化處理,指標(biāo)權(quán)重為,最后權(quán)重向量為Wa=(w1,w2,…,wk)。

        根據(jù)以上步驟得到二級指標(biāo)A1-D15的權(quán)重:Wa=(0.0251、0.0444、0.0605、0.1235、0.0838、0.0647、0.2614、0.0238、0.0245、0.0404、0.0381、0.0384、0.0747、0.0570、0.0397)

        利用層次分析法(AHP)賦權(quán)。對于指標(biāo)集中賦權(quán)時可以利用層次分析法的1-9標(biāo)度法,在兩兩元素進(jìn)行判斷的基礎(chǔ)上寫出判斷矩陣,然后通過計(jì)算判斷矩陣的最大特征根及其對應(yīng)的特征向量,計(jì)算表示指標(biāo)相對重要性的權(quán)值。

        建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型。層次結(jié)構(gòu)模型是類似于決策目標(biāo)體系的結(jié)構(gòu),對于簡單的問題一般可以分為三層結(jié)構(gòu),第一層為目標(biāo)層(T),第二層為準(zhǔn)則層(G),第三層為方案層(P),本文構(gòu)建的層次結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

        建立兩兩比較的判斷矩陣。為了便于將比較判斷定量化,層次分析法采用1-9比率標(biāo)度方法,如表3所示,對不同情況的評比給出數(shù)量標(biāo)度進(jìn)行兩兩比較,得到判斷矩陣(T-G,G-P),判斷矩陣表示針對上一層次某元素,本層次與它有關(guān)元素之間相對重要性的比較。

        為了比較食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情各指標(biāo)之間的重要程度,設(shè)計(jì)問卷邀請研究食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情方面的專家進(jìn)行打分,指標(biāo)體系共設(shè)計(jì)了兩層指標(biāo),各專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對每一層次指標(biāo)相對它所屬上一級指標(biāo)的重要程度進(jìn)行兩兩比較,然后結(jié)合1-9標(biāo)度的分級比例參考表由低到高進(jìn)行打分。本次調(diào)查共向10位專家發(fā)放問卷,回收有效問卷9份,在合理的問卷調(diào)查范圍內(nèi),首先計(jì)算各個專家的判斷矩陣,分別得到其權(quán)重,然后對所有專家對應(yīng)的各個判斷矩陣權(quán)重進(jìn)行幾何或算術(shù)平均,得到一套多個判斷矩陣的權(quán)重,最后進(jìn)行組合權(quán)重計(jì)算。

        計(jì)算各矩陣的最大特征值λmax及其對應(yīng)的特征向量。根據(jù)建立的判斷矩陣A,使用求和法得到特征向量wT,wA,wB,wC,wD和最大特征值,其中n為判斷矩陣階數(shù)。

        矩陣的一致性檢驗(yàn)。層次分析法保持判斷思維的一致性是非常重要的,引入判斷矩陣一致性指標(biāo)CI(Consistency Index)和隨機(jī)一致性檢驗(yàn)CR(Consistency Ratio)。對于多階判斷矩陣,則引入平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI(Random Index),隨機(jī)一致性CR=CI/RI,RI值如表4所示。

        當(dāng)階數(shù)n≤3時,判斷矩陣永遠(yuǎn)具有完全一致性。當(dāng)階數(shù)n>3,CR<0.10時,便認(rèn)為判斷矩陣具有可以接受的一致性;當(dāng)CR≥0.10時,就需要調(diào)整和修正判斷矩陣,使其滿足CR<0.10,從而具有滿意的一致性。

        組合權(quán)重計(jì)算。經(jīng)過計(jì)算得到準(zhǔn)則層權(quán)重向量為wT=(0.1871、0.2418、0.2182、0.3529),方案層初始權(quán)重向量分別為wA=(0.7351、0.2649),wB=(0.2173、0.2536、0.3790、0.1501),wC=(0.3842、0.2534、0.3624),wD=(0.1009、0.1193、0.1758、0.1748、0.2170、0.2121),基于此,得到方案層A1-D15各評價指標(biāo)的組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果Wb=(w1,w2,…,wk),如表5所示。

        混合賦權(quán)法?;旌腺x權(quán)法的計(jì)算公式為W=σWa*?Wb,其中Wa為客觀權(quán)重向量,Wb為主觀權(quán)重向量,0

        (四)計(jì)算隸屬度并構(gòu)造評價矩陣

        計(jì)算隸屬度。根據(jù)已獲得的食品安全輿情指標(biāo)數(shù)據(jù)并利用隸屬函數(shù)計(jì)算各指標(biāo)輿情隸屬度。通過分析指標(biāo)數(shù)據(jù),比較各隸屬度函數(shù)分布規(guī)律,發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)的隸屬函數(shù)的大致曲線與半梯形偏大型分布相似,所以采用半梯形偏大型分布作為各指標(biāo)的隸屬函數(shù)。各指標(biāo)的隸屬函數(shù)為:

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