■ 貴州理工學(xué)院 王喜賓 趙 歡 張 森 唐文勇

1 高校網(wǎng)絡(luò)輿情特征分析

1.1 高校網(wǎng)絡(luò)輿情的大數(shù)據(jù)特性

大學(xué)生對(duì)社會(huì)熱點(diǎn)和敏感事件關(guān)注度高，轉(zhuǎn)發(fā)速度快，評(píng)論度高，網(wǎng)絡(luò)成了他們無障礙轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論的重要共享平臺(tái)，導(dǎo)致高校網(wǎng)絡(luò)輿情具有高突發(fā)性、半隱蔽性等特點(diǎn)，并在短時(shí)間內(nèi)呈爆炸式增長，具有典型的大數(shù)據(jù)特征，為有效挖掘高校網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的有價(jià)值的規(guī)律提供良好機(jī)遇。

1.2 高校網(wǎng)絡(luò)輿情的周期性

高校網(wǎng)絡(luò)輿情事件與其他輿情事件非常類似，通常會(huì)經(jīng)歷五個(gè)發(fā)展階段:潛伏期、發(fā)酵期、高潮期、衰退期和平淡期。輿情的潛伏期和發(fā)酵期是開展輿情防控的關(guān)鍵階段，能夠?qū)⑵淇刂圃诿妊繝顟B(tài)，因此研究輿情的產(chǎn)生與傳播機(jī)制對(duì)輿情監(jiān)控非常有必要。

1.3 高校網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播復(fù)雜性

輿情網(wǎng)絡(luò)屬于一種典型的復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，其傳播過程與傳染病的病毒傳播過程類似。將參與者抽象為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，參與者之間的關(guān)系抽象為節(jié)點(diǎn)之間的邊，就構(gòu)造出了便于分析的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型，有助于發(fā)現(xiàn)其中的內(nèi)在機(jī)制，挖掘輿情的產(chǎn)生和傳播規(guī)律。

2 基于數(shù)據(jù)挖掘與微分動(dòng)力學(xué)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播機(jī)制研究

首先是輿情數(shù)據(jù)獲取，可以采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式獲取，也可以通過網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)存儲(chǔ)的本地或在線數(shù)據(jù)獲??；其次是輿情數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的清洗、變換、集成等，然后將處理好的、待分析的數(shù)據(jù)存放在本地或云端便于下一步分析；再次是輿情數(shù)據(jù)挖掘，主要分析輿情參與者的行為特征、輿情傳播路徑等；最后是結(jié)果可視化，將分析得到的結(jié)果以更加容易理解的方式呈現(xiàn)給管理人員。

分析高校熱點(diǎn)輿情數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，非常不利于聚類精度的提升。為此，采用基于流形結(jié)構(gòu)的半監(jiān)督混合高斯聚類算法對(duì)熱門輿情事件進(jìn)行分析，其目標(biāo)函數(shù)為:

為了提高算法在處理大規(guī)模熱點(diǎn)事件聚類時(shí)的性能，設(shè)計(jì)基于MapReduce的分布式并行處理方法實(shí)現(xiàn)聚類算法的高性能計(jì)算，具體如圖1所示。

圖1 基于MapReduce的半監(jiān)督聚類算法框架

通過半監(jiān)督聚類算法得到熱點(diǎn)輿情事件后，進(jìn)一步獲得對(duì)應(yīng)的熱門話題，然后基于熱點(diǎn)話題研究熱點(diǎn)輿情傳播機(jī)制和路徑?？紤]到輿情傳播特點(diǎn)，建立基于傳染病理論(微分動(dòng)力學(xué)方法)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型。在輿情網(wǎng)絡(luò)中，將參與者看作節(jié)點(diǎn)，將聚類獲得的每個(gè)熱點(diǎn)話題劃分為不同區(qū)域，區(qū)域中的人群包括:易感染人群(S)—不知道輿情者、傳染人群(I)—傳播負(fù)面輿情者、潛伏人群(E)—知情者、免疫人群(R)—移除者，這些人群涉及學(xué)生、教師、輔導(dǎo)員、班主任、校領(lǐng)導(dǎo)等。假設(shè)所研究區(qū)域內(nèi)的總?cè)藬?shù)為N個(gè)恒定不變，那么隨著熱點(diǎn)輿情事件的公布和傳播，參與者的狀態(tài)可能會(huì)發(fā)生遷移，引起傳播過程和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化，如圖2所示。其中，λ表示易感人群轉(zhuǎn)變成潛伏人群的概率；ω表示潛伏人群轉(zhuǎn)變成傳染人群的概率；γ表示傳染人群轉(zhuǎn)化為免疫人群的概率。從而可得SEIR病毒傳播模型的微分動(dòng)力學(xué)方程，如式(2)所示。

圖2 傳統(tǒng)SEIR模型

其中，S(t)、E(t)、I(t)、R(t)分別表示t時(shí)刻 4 類人群的密度。

分析上述模型可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的SEIR模型不能準(zhǔn)確反映網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播規(guī)律，需要對(duì)其進(jìn)行必要改造，引入其他狀態(tài)的人群，提出SEIR-ZF模型。提出的模型不僅考慮了輿情的兩種狀態(tài)(正面和負(fù)面)，以及兩種輿情在傳播過程中的相互影響與抑制作用，而且還要確保各類人群在轉(zhuǎn)化時(shí)的合理性。于是將潛伏人群(E)進(jìn)一步細(xì)分為知道是負(fù)面輿情但不傳播的人群(F)和知道是正面輿情但不傳播人群(Z)。理論上，免疫人群(R)到傳染人群(I)轉(zhuǎn)化的概率相對(duì)較低，其轉(zhuǎn)化率為γ2；傳染人群(I)轉(zhuǎn)化為易感染人群(S)以及免疫人群(R)轉(zhuǎn)換為易感染人群(S)的情況也可能發(fā)生，其轉(zhuǎn)化率分別為b和p，從而得到改進(jìn)后的SEIR-ZF模型，如圖3所示，以及對(duì)應(yīng)的微分動(dòng)力學(xué)方程如式(3)所示。

圖3 優(yōu)化后的SEIR模型

其中，F(xiàn)(t)和Z(t)分別表示t時(shí)刻知道是負(fù)面輿情但不傳播的人群(F)與知道是正面輿情但不傳播人群(Z)的密度。

根據(jù)分析需要，采用AnyLogic University軟件對(duì)優(yōu)化后的SEIR-ZF模型進(jìn)行模擬仿真，并對(duì)其中的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以找出高校網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播規(guī)律。通過前面分析，總結(jié)出基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和微分動(dòng)力學(xué)模型的高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播機(jī)制分析思路:

第1步，對(duì)輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并采用基于分布式并行處理的半監(jiān)督聚類分析算法獲得熱門話題；

第2步，針對(duì)某一熱門話題，建立SEIR-ZF傳播模型，分析輿情傳播機(jī)制；

第3步，采用傳播模型分析軟件對(duì)所建立的模型進(jìn)行仿真；

第4步，對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示與解釋；

第5步，對(duì)于其他熱門話題，重復(fù)第2步至第4步，最終獲得所有熱門話題的傳播路徑，并對(duì)比分析獲得其中的傳播規(guī)律。

3 高校網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)策略

3.1 技術(shù)賦能管理，科學(xué)管理高校網(wǎng)絡(luò)輿情

對(duì)高校網(wǎng)絡(luò)輿情科學(xué)、合理的分析是建立科學(xué)、高效的高校網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對(duì)策略的前提，并進(jìn)而制定出科學(xué)的引導(dǎo)管理策略。通過收集與分析高校網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)，可以隨時(shí)捕獲師生以及行政人員對(duì)學(xué)校規(guī)章制度與政策等執(zhí)行效果的最直接反饋，并根據(jù)正面反饋不斷優(yōu)化育人環(huán)境，為人才培養(yǎng)營造良好氛圍。因此，高?？梢愿鶕?jù)建立的輿情預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)應(yīng)對(duì)到主動(dòng)管理轉(zhuǎn)變，預(yù)判網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展態(tài)勢(shì)，提高應(yīng)對(duì)效能，轉(zhuǎn)變教育引導(dǎo)方式。

3.2 提高技術(shù)防范，精準(zhǔn)引導(dǎo)高校網(wǎng)絡(luò)輿情

高校作為培養(yǎng)新時(shí)代復(fù)合型人才的主戰(zhàn)場，不可避免地要應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情。有效運(yùn)用前面構(gòu)建的高校輿情分析與預(yù)測(cè)模型，能夠提升網(wǎng)絡(luò)輿情管理的技術(shù)防范。在關(guān)鍵時(shí)期和敏感階段，深入研究與分析可能發(fā)生的事件或問題的趨勢(shì)，可以降低網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)生率。在初期，提高輿情響應(yīng)的速度和效率，把網(wǎng)絡(luò)輿情扼殺在搖籃中，降低其影響范圍和程度；在爆發(fā)期，利用輿情傳播與演化動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行分析和研判，做好輿情反饋、危機(jī)干預(yù)。

3.3 探索思政教育新路徑，發(fā)揮高校網(wǎng)絡(luò)陣地的價(jià)值引領(lǐng)作用

首先，高校作為思想政治與意識(shí)形態(tài)教育的主陣地，需要掌握主動(dòng)權(quán)，積極發(fā)揮馬克思主義意識(shí)形態(tài)在網(wǎng)絡(luò)陣地中的價(jià)值引領(lǐng)作用。其次，針對(duì)突發(fā)輿情事件及時(shí)分析其演化趨勢(shì)，做好通報(bào)和回應(yīng)，牢牢把握網(wǎng)絡(luò)輿論的主導(dǎo)地位，發(fā)揮輿情管理的教育引導(dǎo)功能。以習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想為引領(lǐng)，不斷探索和創(chuàng)新高校思想政治教育新路徑，大力弘揚(yáng)社會(huì)主義主旋律，為高校踐行“三全育人”創(chuàng)造積極、正面的網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境。