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        基于高傳播影響力用戶的輿情引導(dǎo)策略研究

        2020-10-12 09:20:12王沁張揚(yáng)夏玲玲袁明陳俊安范巖
        現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020年24期
        關(guān)鍵詞:翟天臨輿情影響力

        王沁,張揚(yáng),夏玲玲,袁明,陳俊安,范巖

        (江蘇警官學(xué)院計(jì)算機(jī)信息與網(wǎng)絡(luò)安全系,南京 210031)

        0 引言

        自媒體時(shí)代,隨著網(wǎng)民數(shù)量的不斷擴(kuò)大以及網(wǎng)絡(luò)等新興媒體的蓬勃發(fā)展,越來(lái)越多的人習(xí)慣借助互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)微博、微信等社交媒體平臺(tái)來(lái)關(guān)注熱點(diǎn)事件、發(fā)表評(píng)論、進(jìn)行價(jià)值評(píng)判。隨之而來(lái)的由重大事件或突發(fā)事件引起的網(wǎng)絡(luò)輿情也呈現(xiàn)出前所未有的復(fù)雜狀況,例如2018 年“范冰冰偷逃稅事件”、“高鐵霸座”、“滴滴乘客遇害系列事件”,2019 年“重慶保時(shí)捷女車主李某怒扇男司機(jī)耳光”等事件都在網(wǎng)絡(luò)上引起言論熱潮,并隨著事件不斷發(fā)酵,各種無(wú)據(jù)言論鋪天蓋地,對(duì)社會(huì)秩序及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境產(chǎn)生極大影響。因此,及時(shí)掌握社會(huì)輿情動(dòng)態(tài),探索輿情產(chǎn)生特點(diǎn)和變化規(guī)律,識(shí)別出社交網(wǎng)絡(luò)中具有高傳播影響力的用戶借以有效引導(dǎo),針對(duì)性地提出相應(yīng)導(dǎo)控策略,對(duì)于營(yíng)造風(fēng)清氣正的網(wǎng)絡(luò)空間,維護(hù)社會(huì)治安穩(wěn)定,推動(dòng)文明發(fā)展具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

        近幾年,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)輿情方向展開(kāi)了大量研究,劉建輝[1]分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情評(píng)估模型,提倡借鑒國(guó)外的模式,通過(guò)大量的案情、災(zāi)情將我國(guó)現(xiàn)階段犯罪情況、自然災(zāi)害發(fā)生情況的“地圖”描繪出來(lái),提升日常輿情的治理水平,實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理的預(yù)測(cè)犯罪、自然災(zāi)害高發(fā)地區(qū)。趙凱[2]構(gòu)造了兩類媒體作用下輿情傳播的傳染病模型,進(jìn)而利用微分方程的穩(wěn)定性理論對(duì)模型進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)分析。隨著網(wǎng)絡(luò)輿情研究的逐漸深入,熊茵和趙振宇等人[3]根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播特征揭示了“圈子”格局下的微信圈內(nèi)輿情的“自組織調(diào)和”及圈群之間輿情壓力逐級(jí)減少的傳播規(guī)律,為研究自媒體環(huán)境下輿情傳播特點(diǎn)提供新思路。突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程中,關(guān)鍵用戶(影響力用戶、意見(jiàn)領(lǐng)袖(Key Opinion Leader,KOL)或網(wǎng)絡(luò)“大 V”等往往扮演著重要的角色,影響著事件的發(fā)展和輿論的走向,挖掘網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點(diǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。呂琳媛和任曉龍等人[4-5]對(duì)這方面工作做了較為詳盡的綜述,介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有代表性的多種重要節(jié)點(diǎn)挖掘方法,詳細(xì)比較了各種方法的計(jì)算思路、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)。這些算法中有幾類比較主流,具有一定的代表性,包括基于結(jié)構(gòu)中心性[6-8]、基于迭代優(yōu)化中心性[9]等。其中基于結(jié)構(gòu)中心性的方法具體又可以細(xì)分為兩類:一是基于節(jié)點(diǎn)鄰居的排序方法,如度中心性算法(社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中,“中心性”主要是指節(jié)點(diǎn)的重要性),Chen 等人[6]提出的基于半局部信息的節(jié)點(diǎn)重要性排序算法,Kitsak 等人[7]提出的 k-殼分解法(k-shell decomposition),Hirsch 提出的 H-指數(shù)算法[8];二是基于路徑的排序算法,如接近中心性、Katz 中心性、介數(shù)中心性等。在突發(fā)事件輿情應(yīng)對(duì)方面,曾潤(rùn)喜[10]著重探索了網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)群體性突發(fā)事件的影響與作用,謝耘耕等人[11]結(jié)合微博輿論的傳播特點(diǎn),探索出微博輿論的生成演變總體過(guò)程,并針對(duì)影響輿論演變的五大要素,提出了政府輿論引導(dǎo)的四點(diǎn)建議和對(duì)策。陳夢(mèng)析[12]以天津港“8.12”瑞海公司危險(xiǎn)品倉(cāng)庫(kù)特別重大火災(zāi)爆炸事故為例,研究了突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情分析及應(yīng)對(duì)。

        當(dāng)前諸多研究,大多聚焦對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的特點(diǎn)歸納、模型構(gòu)建以及影響力用戶的識(shí)別,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情中權(quán)威部門及當(dāng)事人這兩大主體在輿情應(yīng)對(duì)過(guò)程中的作用鮮少涉及。一方面因?yàn)檩浨槭录哂袝r(shí)效性,一旦消息源或原微博及其相應(yīng)的用戶評(píng)論被刪除,就會(huì)導(dǎo)致輿情事件的真實(shí)數(shù)據(jù)難以被實(shí)時(shí)捕捉;另一方面網(wǎng)絡(luò)輿情研究作為社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)交叉的新興領(lǐng)域,涵蓋了新聞學(xué)、傳播學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科,對(duì)科學(xué)工作者的跨學(xué)科研究能力提出了更高要求。事實(shí)上在網(wǎng)絡(luò)輿情事件中,權(quán)威部門以及事件當(dāng)事人吸引了大量粉絲和關(guān)注度,他們?cè)谏缃幻襟w平臺(tái)所隱藏的巨大影響力,在識(shí)別、處置網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢(shì),引導(dǎo)輿論風(fēng)潮等方面具有極大影響力。

        本文通過(guò)分析“翟天臨學(xué)術(shù)門事件”中微博輿論傳播的基本模式、特征以及對(duì)比權(quán)威媒體與輿情當(dāng)事人回應(yīng)后的公眾情緒傾向,探討網(wǎng)絡(luò)輿情導(dǎo)控的潛在規(guī)律以及該如何借助具有高傳播影響力的社交用戶對(duì)其進(jìn)行更優(yōu)化的管控與引導(dǎo),改變以往輿情危機(jī)處置過(guò)程中采用的拒訪、封堵、刪除等“粗暴壓制”方法,使輿情導(dǎo)控工作更加科學(xué)化和人性化,從而化解輿論危機(jī),提高用戶媒介素養(yǎng),推進(jìn)社會(huì)穩(wěn)定和諧發(fā)展,更好地規(guī)范網(wǎng)絡(luò)自媒體的運(yùn)行[13]。

        1 網(wǎng)絡(luò)輿論危機(jī)事件多發(fā)的原因

        1.1 客觀方面

        (1)責(zé)任部門工作職責(zé)不明確

        相關(guān)責(zé)任部門在輿情導(dǎo)控層級(jí)工作體制上存在不足,在處置某突發(fā)輿情時(shí),往往因危機(jī)定性困難而存在各部門相互推諉的現(xiàn)象。部分領(lǐng)導(dǎo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)思想上不重視,對(duì)可能出現(xiàn)的危機(jī)后果估計(jì)不足,工作缺乏長(zhǎng)遠(yuǎn)性,往往處于被動(dòng)地位。

        (2)執(zhí)行部門工作方式不科學(xué)

        執(zhí)行部門缺乏正確處置危機(jī)的基本技巧以及應(yīng)對(duì)媒體的基本常識(shí)和經(jīng)驗(yàn),面對(duì)危機(jī)總是采取“一捂、二堵、三拖、四拒絕、五控制”[14]的方式回避媒體,剛性堵截言論,試圖壟斷新聞源和話語(yǔ)權(quán),但往往適得其反?,F(xiàn)今自媒體時(shí)代,沉默等于默認(rèn),如對(duì)“打人保時(shí)捷女司機(jī)李某丈夫?yàn)槟撑沙鏊L(zhǎng)”一言出現(xiàn)后遲遲得不到回應(yīng),后經(jīng)調(diào)查證實(shí),女司機(jī)李某的丈夫是渝北分局石船派出所所長(zhǎng)。突發(fā)事件演變成輿論危機(jī)后,絕對(duì)的禁令性刪帖行為會(huì)被網(wǎng)民視同心虛默認(rèn),只會(huì)引發(fā)更大的危機(jī)和群體性事件。

        (3)工作人員處置經(jīng)驗(yàn)不足

        在輿情事件應(yīng)對(duì)過(guò)程中,有些部門工作人員在尚未完全掌握輿情事件的“來(lái)龍去脈”的情況下,就急于發(fā)布消息、澄清事實(shí),雖出發(fā)點(diǎn)正確,但措辭不當(dāng)反而易導(dǎo)致事件惡化。此外,某些單位網(wǎng)絡(luò)評(píng)論員素質(zhì)不高,處置輿情危機(jī)的經(jīng)驗(yàn)不足,不能直擊重點(diǎn),使得輿情引導(dǎo)效果不佳。

        1.2 主觀方面

        (1)不良媒體不實(shí)報(bào)道

        在當(dāng)前媒體數(shù)量激增,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈的情況下,網(wǎng)絡(luò)媒體往往以迅速報(bào)道社會(huì)突發(fā)事件和搶發(fā)爆炸性新聞來(lái)獲取關(guān)注度作為競(jìng)爭(zhēng)的第一標(biāo)準(zhǔn)。為追求自身經(jīng)濟(jì)利益的最大化,一些缺乏社會(huì)責(zé)任感的不良媒體和相關(guān)業(yè)務(wù)人員,會(huì)帶著明顯具有個(gè)人傾向色彩的態(tài)度進(jìn)行報(bào)道,造成輿論的夸大與不實(shí),導(dǎo)致輿論危機(jī)事件[15]頻發(fā)。

        (2)部分網(wǎng)民心態(tài)失衡

        目前社會(huì)矛盾激劇,貧富差距極端化,現(xiàn)代競(jìng)爭(zhēng)火熱化,部分群眾在面臨生活和事業(yè)的挫折和壓力之下,心態(tài)失衡,網(wǎng)絡(luò)成為其發(fā)泄憤懣的主要場(chǎng)所。例如,2019 年3 月10 號(hào)的埃航客機(jī)墜毀事件中一名浙江女大學(xué)生不幸遇難,在媒體曝光后,一些“鍵盤俠”為了博取眼球,編撰出大量惡意的評(píng)論“攻擊”女大學(xué)生,更有部分網(wǎng)友惡意評(píng)論臆想其系“炫耀”、“整容”,微博評(píng)論充斥著大量攻擊謾罵言語(yǔ),引發(fā)眾怒。

        同樣,當(dāng)名利雙收的公眾人物被爆料學(xué)術(shù)造假等社會(huì)不公現(xiàn)象時(shí),極易引發(fā)網(wǎng)民的嫉妒不平心理,促使其肆意發(fā)表惡性言論,致使公眾情緒負(fù)面化發(fā)展,輿論事件影響力迅速“放大”。2019 年2 月8 日翟天臨在與粉絲的直播視頻中回答網(wǎng)友:“知網(wǎng)是什么”,暴露其學(xué)歷造假的可能性,一經(jīng)傳出即引發(fā)軒然大波。心存疑慮的網(wǎng)友開(kāi)始對(duì)他的學(xué)術(shù)論文,個(gè)人履歷進(jìn)行細(xì)扒,事實(shí)證明造假屬實(shí)。一時(shí)間,成千上萬(wàn)的網(wǎng)民發(fā)表了各種各樣的看法,既有對(duì)他學(xué)霸人設(shè)的嘲諷,更有對(duì)北電院長(zhǎng)導(dǎo)師潛規(guī)則的質(zhì)疑,一時(shí)間引起軒然大波,影響十分惡劣。

        2 互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的基本特征

        2.1 發(fā)展爆發(fā)性

        社交媒體平臺(tái)如微信、微博等在信息傳播上提供了比報(bào)紙、廣播、電視等傳統(tǒng)大眾傳媒更為迅速、開(kāi)放的信息發(fā)布渠道和意見(jiàn)表達(dá)機(jī)制[16]。當(dāng)一條突發(fā)事件在微博上發(fā)布時(shí),微博用戶通過(guò)直接或間接的關(guān)注、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā),使突發(fā)事件的相關(guān)信息迅速地在龐大的網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)中以幾何增長(zhǎng)的速度傳播,范圍呈“水波紋”狀層層往外擴(kuò)散。

        2.2 情緒感染性

        微博輿論參與主體的情緒化和盲目性,往往帶來(lái)較大的負(fù)面影響。當(dāng)出現(xiàn)誘發(fā)事件時(shí),網(wǎng)民的第一言論大多是出于感性的言論,即不理性思考事件的產(chǎn)生原因,只從自己的情感傾向出發(fā)表達(dá)的個(gè)人觀點(diǎn)和意見(jiàn)。此外,“朋友圈”、動(dòng)態(tài)空間、論壇貼吧等虛擬社交圈應(yīng)用廣泛,網(wǎng)絡(luò)輿論傳播迅猛,這也使得某種觀點(diǎn)傾向在網(wǎng)絡(luò)上快速傳染。人們根據(jù)自己的興趣、想法、價(jià)值觀、社會(huì)關(guān)系、興趣、經(jīng)驗(yàn)等在社交媒體平臺(tái)形成所謂的“關(guān)注”和“粉絲”,這實(shí)際上是在建立一個(gè)無(wú)形的“人際交往圈”[17]。網(wǎng)民通過(guò)建立這樣的“圈子”,結(jié)識(shí)志同道合的好友,與他們?cè)谝黄鹪u(píng)論時(shí)事、分享觀點(diǎn)、交流信息、互通有無(wú),但這在一定程度上容易引起從眾心理,造成“三人成虎”的效應(yīng),阻礙了許多網(wǎng)民獨(dú)立思考時(shí)的理性判斷。

        2.3 內(nèi)容復(fù)雜性[1188]

        社交媒體平臺(tái)內(nèi)容多樣、爭(zhēng)議激烈,社會(huì)各界角色參與豐富,用戶可以用匿名的方式自由發(fā)表言論觀點(diǎn)。其中涉及的話題多元化,包括境內(nèi)外政治局勢(shì)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化、娛樂(lè)等各方面,有些更是上述方面的綜合反映。自媒體時(shí)代,普通民眾由過(guò)去的信息被動(dòng)接受者轉(zhuǎn)變?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)信息的創(chuàng)建者與傳播者。社交媒體平臺(tái)上的信息量激增,輿情事件一經(jīng)傳播之后,由于各方的見(jiàn)解、參與度不同,最直接的后果就是使輿情事件變得更加復(fù)雜,帶來(lái)更多的爭(zhēng)議,繼而引發(fā)更大的危機(jī)事件。

        3 輿情事件中權(quán)威媒體與涉事主體言論對(duì)比分析

        近期網(wǎng)絡(luò)輿情事件頻頻發(fā)生,本文以影響力較大的“翟天臨學(xué)術(shù)門”事件為例,基于微博社交平臺(tái),使用爬蟲(chóng)技術(shù)對(duì)“翟天臨致歉信”微博以及“人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”的微博進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取和對(duì)比統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)而研究網(wǎng)絡(luò)輿情事件的處置及應(yīng)對(duì)方法。

        3.1 數(shù)據(jù)獲取和清洗

        鑒于微博中的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)真實(shí)的反映了網(wǎng)民的觀點(diǎn)和情緒傾向,本文利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)手動(dòng)獲取“翟天臨致歉信”微博相關(guān)數(shù)據(jù)。

        (1)編寫 URL 生成程序

        第一步先分析“翟天臨致歉信”微博存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的位置,即微博每個(gè)頁(yè)面的網(wǎng)址,然后才能借此獲取每頁(yè)所存儲(chǔ)的內(nèi)容。以移動(dòng)版微博為例,首先需要查看評(píng)論頁(yè)的URL,但下滑刷新內(nèi)容時(shí)發(fā)現(xiàn)URL 并無(wú)變化,這時(shí)考慮頁(yè)面使用了AJAX 技術(shù)。通過(guò)Chrome 網(wǎng)絡(luò)抓包可以過(guò)濾出xhr 包,逐包查看header 的URL 即可發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律,將前幾個(gè)包的URL 復(fù)制下來(lái)對(duì)比可以看出每頁(yè)URL 基本格式:'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4339918362859308&mid=4339918362859308&max_id()& max_id_ type=()'。通過(guò)觀察一個(gè) URL 的括號(hào)處數(shù)值難以發(fā)現(xiàn)每個(gè)URL 之間的規(guī)律,這時(shí)可以使用Chrome 瀏覽器的工程模式分析header,在最下方的參數(shù)列表可以發(fā)現(xiàn):每頁(yè)URL 提供的max_id 與max_id_type 參數(shù)恰是下一頁(yè) URL 內(nèi) max_id 與max_id_type 的數(shù)值。這樣可以編寫循環(huán)函數(shù)生成每頁(yè)的URL,并將其保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中便于調(diào)用。

        (2)反爬機(jī)制[19]

        爬蟲(chóng)程序雖然能夠便捷地獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù),但微博平臺(tái)內(nèi)存儲(chǔ)有大量個(gè)人隱私數(shù)據(jù),因而集成了強(qiáng)大的反爬機(jī)制,下面列出幾種針對(duì)反爬機(jī)制的解決方案:

        ①登錄驗(yàn)證碼。驗(yàn)證碼向來(lái)是網(wǎng)頁(yè)防范風(fēng)險(xiǎn)的第一道關(guān)卡,微博網(wǎng)頁(yè)版使用了隨機(jī)數(shù)字字母驗(yàn)證,移動(dòng)版微博曾經(jīng)使用九宮格驗(yàn)證法,但最近微博將移動(dòng)版驗(yàn)證碼與網(wǎng)頁(yè)版統(tǒng)一為最新的“極驗(yàn)”驗(yàn)證碼,繞過(guò)該驗(yàn)證碼有兩種方法:模擬登錄與Cookie 登錄。使用模擬登錄首先需要獲取滑動(dòng)驗(yàn)證碼原圖,這一步需要修改網(wǎng)頁(yè)的CSS 代碼,然后將原圖與缺口圖對(duì)比計(jì)算出缺口位置,接著模擬拖拽動(dòng)作完成登錄驗(yàn)證,此過(guò)程需要注意模擬拖拽必須加入變速算法,否則會(huì)被檢測(cè)出機(jī)器登錄導(dǎo)致登錄失敗。整個(gè)過(guò)程依賴于selenium,而該工具會(huì)降低程序運(yùn)行效率,并且不便于與后續(xù)代碼銜接。如果使用Cookie 登錄微博,首先需要獲取微博賬號(hào)登錄后網(wǎng)頁(yè)的Cookie 值,然后將Cookie 值作為參數(shù)傳遞給爬蟲(chóng)程序內(nèi)的request 函數(shù),就可以跳過(guò)驗(yàn)證碼驗(yàn)證步驟。

        ②網(wǎng)頁(yè)繁忙。微博能夠檢測(cè)出在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)大量訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶,如果被認(rèn)為是異常用戶,網(wǎng)頁(yè)將無(wú)法打開(kāi)并提示網(wǎng)頁(yè)繁忙,此時(shí)該用戶的ID 或該主機(jī)的IP 就可能被封禁。為防止該事件的發(fā)生一種方法是降低爬取速率,但勢(shì)必影響效率,另外可以使用IP 代理,通常IP 代理由專門的服務(wù)商提供,通過(guò)服務(wù)商提供的API 接口即可使用。Python 中提供的Proxy 包也可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)代理IP 的更換。

        (3)數(shù)據(jù)爬取[20]

        解決反爬問(wèn)題后便可以進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取,數(shù)據(jù)爬取主要由三部分構(gòu)成:定位、獲取、保存。定位即確定所需數(shù)據(jù)在網(wǎng)頁(yè)中的位置,常用工具有beautifulsoup、正則表達(dá)式、xpath。獲取過(guò)程即將定位到的數(shù)據(jù)提取到內(nèi)存,這一過(guò)程主要涉及到編碼解碼的問(wèn)題。保存可以使用多種方法,如Redis 數(shù)據(jù)庫(kù)、csv 文件等。

        (4)效率提升

        由于需要獲取的數(shù)據(jù)少則千條,多則上萬(wàn)條,提高爬蟲(chóng)效率至關(guān)重要,在爬取過(guò)程中,可以使用多線程的編寫方式爬取,或者使用分布式爬蟲(chóng)同時(shí)爬取。但由于Python 內(nèi)部機(jī)制問(wèn)題,Python 的多線程并非真正意義上的多線程,僅僅是在CPU 空閑時(shí)再調(diào)用,因此效果不明顯,應(yīng)盡量使用多ID 多進(jìn)程同時(shí)爬取。

        3.2 評(píng)論數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

        獲取到翟天臨致歉信微博相關(guān)數(shù)據(jù)后,以同樣的方法獲取人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)該事件的微博數(shù)據(jù),進(jìn)行對(duì)比統(tǒng)計(jì)分析。

        圖1“翟天臨致歉信”微博用戶評(píng)論數(shù)隨時(shí)間的演化曲線

        圖1 為“翟天臨致歉信”微博用戶評(píng)論數(shù)隨時(shí)間的演化曲線。從圖1 的時(shí)間演化曲線可以看出,評(píng)論數(shù)最高峰產(chǎn)生于原微博發(fā)表后1 至2 小時(shí)內(nèi),隨后持續(xù)下降,直至8 小時(shí)后趨于平緩。

        圖2“人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博用戶評(píng)論數(shù)隨時(shí)間演化曲線

        圖2 為人民日?qǐng)?bào)發(fā)布的教育部官方回應(yīng)該事件微博相應(yīng)的用戶評(píng)論數(shù)隨時(shí)間的演化曲線。圖2 曲線表明人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部回應(yīng)官方微博一經(jīng)發(fā)表評(píng)論數(shù)迅速達(dá)到最高點(diǎn),3 小時(shí)后趨于平緩,并在9 小時(shí)后再次到達(dá)小高峰。

        圖1 和圖2 對(duì)比觀察可以發(fā)現(xiàn),“翟天臨致歉信”和“人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博用戶評(píng)論數(shù)都呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降然后趨于平穩(wěn),繼而又再次小幅增長(zhǎng),然后再下降趨于平穩(wěn)的趨勢(shì)。在“翟天臨學(xué)術(shù)門”事件成為熱點(diǎn)后,其相關(guān)微博的評(píng)論數(shù)隨時(shí)間的推移最終都會(huì)趨于平穩(wěn),可能有兩種原因:一種是對(duì)于不同主題的輿情事件,當(dāng)對(duì)此類主題事件關(guān)心的網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到飽和后,不關(guān)心此類主題輿情事件的網(wǎng)民不會(huì)因?yàn)樵撌录蔀闊狳c(diǎn)而選擇關(guān)注;另一種是平時(shí)習(xí)慣對(duì)熱點(diǎn)輿情事件進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論的網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到飽和,無(wú)論事件如何發(fā)酵、影響力如何放大,沒(méi)有轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論習(xí)慣的網(wǎng)民大部分仍不會(huì)選擇公開(kāi)發(fā)表言論。

        通過(guò)對(duì)兩圖的比對(duì)分析,一個(gè)差異在于翟天臨個(gè)人致歉信發(fā)表后,從輿論的產(chǎn)生、高潮、平息共經(jīng)歷近10 小時(shí),而當(dāng)人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部回應(yīng)的官方言論發(fā)出后,僅3 小時(shí)民眾的言論熱潮就平息下來(lái),鮮明的對(duì)比證明了此次事件中權(quán)威部門與官方媒體的影響力和說(shuō)服力。

        根據(jù)獲取到的微博評(píng)論數(shù)據(jù),通過(guò)jieba 對(duì)其進(jìn)行分詞,并統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)的出現(xiàn)次數(shù)。

        圖3“翟天臨致歉信”微博用戶評(píng)論詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        圖3 為“翟天臨致歉信”微博用戶評(píng)論詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果,通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn):前18 個(gè)高頻詞語(yǔ)中最高詞頻詞語(yǔ)居然都為褒義,褒義詞多于中性詞和貶義詞??梢钥闯龌貜?fù)該微博的用戶中大多數(shù)以積極態(tài)度看待翟天臨學(xué)術(shù)造假事件,由此猜想這些用戶評(píng)論中不乏水軍粉絲和“鐵”粉的評(píng)論。

        利用同樣的方法可以獲得“人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博的詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

        圖4“人民日?qǐng)?bào)轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博用戶評(píng)論詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        圖4 結(jié)果發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)頻次最高的反而是中性詞,其次是貶義詞。這與微博主體有著密切關(guān)系,可以肯定在官方微博下大多是圍繞該學(xué)術(shù)門事件的批判性或分析性的評(píng)論,而在翟天臨本人的微博內(nèi)評(píng)論則比較多樣化,褒義詞居多,更加證實(shí)了水軍和“鐵”粉的存在。

        4 輿情引導(dǎo)策略分析

        根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,提出基于高傳播影響力用戶的輿情引導(dǎo)策略及具體工作步驟。

        4.1 事件跟蹤、數(shù)據(jù)處理

        當(dāng)某一突發(fā)事件在網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)大量輿論熱潮時(shí),首先應(yīng)了解事件的真實(shí)情況。突發(fā)事件一般是重大的連續(xù)性事件或社會(huì)敏感事件,一時(shí)間不容易調(diào)查清楚前因后果,必須在第一時(shí)間做好事態(tài)發(fā)展的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集工作[21]。因此,掌握事件真實(shí)情況,把握輿論主動(dòng)權(quán)尤為重要。數(shù)據(jù)的分析主要依靠數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,如隨時(shí)間的演化情況等。經(jīng)過(guò)分析可知微博評(píng)論數(shù)據(jù)在超過(guò)一定數(shù)量后便不再按時(shí)間順序存儲(chǔ),同時(shí)如粉絲等數(shù)據(jù)超過(guò)規(guī)定數(shù)量后微博平臺(tái)就不再公開(kāi),這加重了數(shù)據(jù)采集和分析的難度,若要達(dá)到即時(shí)預(yù)警、即時(shí)分析、全面收集的目的,必須以實(shí)時(shí)方式監(jiān)控微博數(shù)據(jù),做好數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和存儲(chǔ)。

        在“翟天臨致歉信”微博中有些評(píng)論可能出自網(wǎng)絡(luò)水軍,這些數(shù)據(jù)的可信度無(wú)從談起,因此數(shù)據(jù)分析中應(yīng)盡量避免水軍的影響。若想自主過(guò)濾水軍,一個(gè)可行辦法是通過(guò)分析博主多層粉絲數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)其為水軍的可能性,但鑒于現(xiàn)在微博已將粉絲數(shù)據(jù)隱藏,一般用第三方服務(wù)自動(dòng)過(guò)濾以減少工作量。

        4.2 內(nèi)容分析與研判

        輿情導(dǎo)控內(nèi)容直接決定著輿情導(dǎo)控的結(jié)果。分析既有數(shù)據(jù),了解大眾思想動(dòng)態(tài)極為關(guān)鍵,通過(guò)分詞系統(tǒng)可以清晰地反映出用戶評(píng)論的總體傾向以決定導(dǎo)控內(nèi)容。在翟天臨事件中,以其“致歉信”微博為例,致歉信一出,馬上就引發(fā)了公眾對(duì)這一事件的二次轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論熱潮:有人表示知錯(cuò)就改,態(tài)度端正,希望他反思自省,重新來(lái)過(guò),帶給觀眾更多的優(yōu)質(zhì)作品;也有網(wǎng)友認(rèn)為毫無(wú)誠(chéng)意,不接受這種道歉。從某種程度上,個(gè)人回應(yīng)并不能及時(shí)平息輿論事件,相反易引發(fā)二次危機(jī),激發(fā)公眾對(duì)該事件一探到底的欲望。而在該事件中,人民日?qǐng)?bào)作為第三方權(quán)威媒體,轉(zhuǎn)發(fā)權(quán)威部門——教育部對(duì)翟天臨事件的官方回應(yīng),首先陳述近期校方等對(duì)此事采取的舉措,其次以第三方的視角客觀公平公正地對(duì)事件作出評(píng)價(jià),其本身具有的影響力加之評(píng)論的說(shuō)服力使眾多網(wǎng)民信服。

        此外,導(dǎo)控的時(shí)間同樣重要,過(guò)早或過(guò)晚導(dǎo)控都可能嚴(yán)重影響效果,同樣對(duì)“致歉信”微博評(píng)論時(shí)間進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)反映出在微博發(fā)布兩小時(shí)內(nèi)評(píng)論已達(dá)到高峰,隨即快速下降,至15 日已經(jīng)逐漸平息,把握這10小時(shí)的時(shí)間能夠最大化優(yōu)化導(dǎo)控效果。同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)在評(píng)論數(shù)達(dá)到首次高峰后進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)能夠正好順應(yīng)輿情自身演化規(guī)律,讓之前評(píng)論、關(guān)注過(guò)該事件的網(wǎng)民能夠及時(shí)了解事件真相,不會(huì)因突如其來(lái)的官方回應(yīng)而去關(guān)注、深挖輿情事件。例如,“重慶保時(shí)捷女車主李某怒扇男司機(jī)耳光”事件,在網(wǎng)民對(duì)事件關(guān)注達(dá)到首次高峰點(diǎn)時(shí),相關(guān)部門遲遲未給予及時(shí)回應(yīng),致使事件持續(xù)發(fā)酵。媒體和網(wǎng)友不斷深挖,扒出保時(shí)捷女車主更多“猛料”?;ヂ?lián)網(wǎng)上繼而出現(xiàn)從“保時(shí)捷女車主怒扇男司機(jī)耳光”,到“保時(shí)捷女車主3 年共計(jì)29 條交通違法記錄”,再到“保時(shí)捷女車主老公是所長(zhǎng)”,再到“重慶公安徹查保時(shí)捷女車主交通違法和其丈夫相關(guān)情況,依紀(jì)依法調(diào)查處理”等一系列吸引公眾眼球的標(biāo)題,促使該事件被輿論推向法理的蒸籠。對(duì)于該事件的進(jìn)一步發(fā)展,全國(guó)網(wǎng)友密切關(guān)注,輿論熱潮居高不下,重慶市公安局特成立調(diào)查組對(duì)網(wǎng)絡(luò)所反映的上述情況進(jìn)行調(diào)查處理,并及時(shí)向社會(huì)公布以防止輿情進(jìn)一步惡化。因此,在遇到類似涉及權(quán)威部門(如“翟天臨學(xué)術(shù)門”事件涉及教育部門、“重慶保時(shí)捷女車主李某怒扇男司機(jī)耳光”事件涉及交巡警部門)的輿情事件時(shí),應(yīng)主動(dòng)通過(guò)權(quán)威部門這樣高影響力的用戶來(lái)回應(yīng)輿情危機(jī)事件,能夠起到較好的輿情引導(dǎo)效果。

        4.3 輿情引導(dǎo)——挖掘高傳播影響力用戶

        在輿情事件應(yīng)對(duì)過(guò)程中,除了采用政府部門等權(quán)威機(jī)構(gòu)輔以新聞媒體官方回應(yīng)方式來(lái)引導(dǎo)輿論,還可以充分發(fā)揮社交媒體平臺(tái)中的高傳播影響力用戶的輿論影響力。例如微博中的高傳播影響力用戶往往具有隱秘性高,粉絲量大等特點(diǎn)[22]。以與翟天臨學(xué)術(shù)門相關(guān)的某新聞微博為例,可以圍繞該微博,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)爬取微博中如圖5 所示為關(guān)鍵轉(zhuǎn)發(fā)用戶的轉(zhuǎn)發(fā)路徑圖。

        圖5 關(guān)鍵用戶轉(zhuǎn)發(fā)路徑圖

        圖5 中明確標(biāo)出了關(guān)鍵轉(zhuǎn)發(fā)路徑上的用戶即為尋找的高傳播影響力用戶,這些用戶的價(jià)值并非在于直接使其作為輿情導(dǎo)控的主體,而是通過(guò)二次引導(dǎo)挖掘其潛在價(jià)值。他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)虛擬社交平臺(tái)中發(fā)揮著類似明星代言產(chǎn)品的引領(lǐng)作用。作為網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)的活躍用戶,他們?cè)谔摂M陣地上用富有煽動(dòng)性的文章和言論表達(dá)個(gè)人的觀點(diǎn)和意見(jiàn)。他們把自己放在與廣大網(wǎng)民平等的地位上參與輿情討論,更容易交流意見(jiàn),并不會(huì)給其他用戶一種刻意傳播的感覺(jué)。用戶自主選擇瀏覽、關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)這些高傳播影響力用戶的言論文章,對(duì)于接受他們發(fā)表的觀點(diǎn)的抵觸心理大大減小。因此,可以通過(guò)將這些用戶作為特殊目標(biāo)對(duì)象重點(diǎn)關(guān)注,避免高傳播影響力用戶轉(zhuǎn)變?yōu)橹{言的制造者和傳播者,引導(dǎo)其正面發(fā)聲,從而實(shí)現(xiàn)微博用戶群體內(nèi)的謠言自凈化功能。盡管這種方式并沒(méi)有相應(yīng)的機(jī)制保證其效果,但在輿情發(fā)展中后期可以作為有效輔助方式采納。

        5 結(jié)語(yǔ)

        作為一把雙刃劍,網(wǎng)絡(luò)為公眾自由發(fā)表言論提供了平臺(tái),但網(wǎng)絡(luò)在輿情矛盾凸顯期產(chǎn)生了較大的負(fù)面作用。本文結(jié)合“翟天臨學(xué)術(shù)門”這一輿論熱點(diǎn)事件,運(yùn)用多ID 多進(jìn)程爬蟲(chóng)程序,充分獲取微博平臺(tái)中與該事件相關(guān)的各類數(shù)據(jù)信息,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的幾個(gè)基本問(wèn)題進(jìn)行了深入分析與探討。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)權(quán)威媒體與輿情當(dāng)事人回應(yīng)結(jié)果對(duì)比分析,得出權(quán)威部門等具有高傳播影響力的用戶發(fā)言在突發(fā)事件中更具說(shuō)服力這一重要發(fā)現(xiàn)。此外,提出基于高傳播影響力社交用戶的輿情引導(dǎo)策略,以達(dá)到微博用戶群體內(nèi)的謠言自凈化功能。該策略的提出一方面為大眾網(wǎng)民的合理知情權(quán)給出了切實(shí)的視角,另一方面也為輿情惡化的突發(fā)事件處置提供了新方法,今后我們將在豐富的網(wǎng)絡(luò)輿情現(xiàn)實(shí)中進(jìn)一步驗(yàn)證、完善其有效性。

        當(dāng)前科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展,5G 時(shí)代即將來(lái)臨,網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展規(guī)模只會(huì)更加龐大,形態(tài)和形勢(shì)更加多元復(fù)雜。針對(duì)這一社會(huì)現(xiàn)實(shí),有關(guān)部門應(yīng)高度重視在自媒體視角下建立網(wǎng)絡(luò)輿情導(dǎo)控機(jī)制的工作,通過(guò)對(duì)具有高傳播影響力的社交媒體合理科學(xué)的運(yùn)用[23],對(duì)公眾輿論進(jìn)行正面的引導(dǎo),做好廣大群眾的溝通教育工作,更好推動(dòng)建設(shè)社會(huì)主義和諧社會(huì)的偉大進(jìn)程。

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