劉路，程鐵軍*

南京郵電大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院（南京 210023）

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)和Web 2.0的發(fā)展，新的媒介傳播方式使公眾參與網(wǎng)絡(luò)的速度快速提高，促使輿論的形成與發(fā)展日趨多樣化。網(wǎng)絡(luò)輿情是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)表達(dá)和傳播的各種不同情緒態(tài)度和意見(jiàn)交錯(cuò)的總和，是網(wǎng)民對(duì)某一突發(fā)事件發(fā)表言論與觀點(diǎn)以及傳播信息的重要體現(xiàn)[1]。由于食品安全關(guān)系到人們基本生活，在食品安全事件中謠言和網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播更易造成社會(huì)的不穩(wěn)定，伴隨互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)輿情影響力逐步擴(kuò)大，如何做好食品安全事件的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警，促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定，值得研究。

1 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警研究現(xiàn)狀

在食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制與激勵(lì)研究方面，林萍等[2]結(jié)合食品安全問(wèn)題事件的特殊性，分析食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的構(gòu)成要素以及各構(gòu)成要素的特點(diǎn)，建立食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情構(gòu)成體系，以期為食品安全預(yù)警機(jī)制建立提供參考；洪巍等[3]運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)輿情的傳播過(guò)程進(jìn)行模擬仿真研究，探討食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播機(jī)理；洪小娟等[4]學(xué)者運(yùn)用PAD情感模型構(gòu)建情感語(yǔ)義空間，指出食品安全輿情情感的自我認(rèn)知層愉悅度較高，且意見(jiàn)領(lǐng)袖對(duì)他人情感有較強(qiáng)影響；王旎等[5]學(xué)者指出我國(guó)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)采集不精準(zhǔn)及效率低，數(shù)據(jù)分析不系統(tǒng)及不到位，數(shù)據(jù)應(yīng)用面狹窄及場(chǎng)景化不強(qiáng)等難題，主張從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)應(yīng)用三方面提出解決方案。

在食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型構(gòu)建方面，江志英等[6]指出了傳統(tǒng)輿情預(yù)警模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度不高等問(wèn)題，建立了更穩(wěn)定、精度更高的AHP-LSTM風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，為相關(guān)部門有效防范食品安全網(wǎng)絡(luò)事件提供一定的理論依據(jù)；張艷豐等[7]以模糊層次分析法確定指標(biāo)要素權(quán)重，通過(guò)直覺(jué)模糊推理算法和模糊綜合評(píng)判法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)預(yù)警評(píng)估；王高飛等[8]在詳細(xì)分析移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情自身特點(diǎn)與影響因素的基礎(chǔ)上，將層次分析法與模糊綜合分析法相結(jié)合，構(gòu)建基于AHP-模糊綜合分析的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型；杜明英等[9]運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法構(gòu)建食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型，確定了食品安全事件各階段預(yù)警等級(jí)；溫志強(qiáng)等[10]通過(guò)分析融媒體時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)，提出了基于語(yǔ)義識(shí)別構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警的策略；劉繼等[11]指出將機(jī)器系統(tǒng)的輿情定量計(jì)算能力與輿情決策者的定性分析能力結(jié)合起來(lái)，建立人機(jī)協(xié)同的輿情智能預(yù)警機(jī)制；滕婕等[12]通過(guò)將新陳代謝GM（1,N）的馬爾科夫動(dòng)態(tài)模型與其他模型進(jìn)行對(duì)比分析指出前者的預(yù)測(cè)精度更高；楊柳等[13]結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析方法與K均值聚類，對(duì)輿情事件進(jìn)行分級(jí)，并在分級(jí)基礎(chǔ)上利用支持向量算法構(gòu)建輿情預(yù)警自動(dòng)識(shí)別模型；李啟月等[14]指出網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)是一類復(fù)雜的高維安全問(wèn)題，其以輿情危機(jī)警級(jí)難以界定為著眼點(diǎn)，將系統(tǒng)安全降維理論運(yùn)用到危機(jī)預(yù)警中，指出了其具有較好的實(shí)用性；林玲等[15]基于改進(jìn)灰色優(yōu)化支持向量回歸的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了實(shí)證研究，指出該算法有較強(qiáng)的全局搜索能力、較快的收斂速度和較好的穩(wěn)定性；曹科才等[16]在分?jǐn)?shù)階微積分學(xué)框架下，建立了分?jǐn)?shù)階數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行了參數(shù)擬合，以央視曝光的河南知名企業(yè)雙匯“瘦肉精”養(yǎng)豬事件為例，指出了分?jǐn)?shù)微積分學(xué)在輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì)等。

通過(guò)現(xiàn)有案例可以看出，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的研究主要側(cè)重于網(wǎng)上熱點(diǎn)話題，對(duì)食品安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警關(guān)注較少。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警中，對(duì)于指標(biāo)權(quán)重的確定多基于層次分析方法，未能反映出決策者在面對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情判斷時(shí)的猶豫性和模糊性。對(duì)于食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警方法，多以模糊綜合評(píng)價(jià)或直覺(jué)模糊推理展開，缺少對(duì)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情信息數(shù)據(jù)特點(diǎn)的考量。

基于食品安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情的復(fù)雜性、演變的不確定性等特點(diǎn)，文章提出以灰色系統(tǒng)理論與模糊理論為基礎(chǔ)，基于三角模糊數(shù)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)權(quán)重，引入灰色白化權(quán)函數(shù)對(duì)食品安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警等級(jí)進(jìn)行分類。

2 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建及權(quán)重確定

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

對(duì)于食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)的確定，文章在大量閱讀文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)初步指標(biāo)，具體包括主題發(fā)布數(shù)量、主題詞數(shù)量、主題持續(xù)等20個(gè)指標(biāo)?；诘?tīng)柗品椒ǎ?qǐng)30名具有專業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情研究經(jīng)驗(yàn)的研究學(xué)者、博士研究生等組建專家組，經(jīng)過(guò)指標(biāo)篩選，最終指標(biāo)如圖1所示。

圖1 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建

2.2 指標(biāo)權(quán)重確定

由于食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的演變發(fā)展具有復(fù)雜性和不確定性，人們對(duì)于指標(biāo)權(quán)重的確定也存在著模糊性、不確定性和猶豫性，因此，模糊邏輯下的指標(biāo)權(quán)重處理方法更符合實(shí)際情況。文章選擇模糊數(shù)學(xué)中的三角模糊數(shù)表達(dá)和處理網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)權(quán)重。具體步驟：

表1 九標(biāo)度法

第二步，計(jì)算各準(zhǔn)則層的綜合重要程度。由專家對(duì)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較，根據(jù)式（1），得到各準(zhǔn)則下的模糊判斷矩陣。

設(shè)三角模糊數(shù)Mi表示模糊判斷矩陣中第i個(gè)準(zhǔn)則相對(duì)于其他所有評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的綜合重要程度值，則由式（2）可計(jì)算各準(zhǔn)則的綜合重要度。

第三步，對(duì)于準(zhǔn)則層，計(jì)算各準(zhǔn)則重要于其他準(zhǔn)則的可能性程度。利用式（3），計(jì)算各準(zhǔn)則重要于其他準(zhǔn)則的可能性程度V（Mi≥Mk），式中i,k=1,2,3,i≠k。

進(jìn)一步根據(jù)式（4），得到準(zhǔn)則層評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的權(quán)重向量。

式中：k=1,2,…,n,k≠i。

第四步，對(duì)于準(zhǔn)則層權(quán)重向量歸一化處理，得到各準(zhǔn)則權(quán)重。利用式（5），計(jì)算可得各準(zhǔn)則權(quán)重W(Ai),i=1,2,3。

最后，計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。進(jìn)一步根據(jù)步驟第一步到第四步計(jì)算各準(zhǔn)則層下的指標(biāo)權(quán)重，并將其與所在準(zhǔn)則層權(quán)重相乘，最終得到網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)權(quán)重ηj,j=1,2,…,m。

3 食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型構(gòu)建

灰色聚類分析是灰色系統(tǒng)理論重要組成部分之一，基本思想是根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)矩陣或者灰色白化權(quán)函數(shù)將所考察的觀測(cè)指標(biāo)或觀測(cè)對(duì)象劃分成若干個(gè)可定義類別的方法?；诨疑谆瘷?quán)函數(shù)的灰色聚類評(píng)估模型適用于各灰類邊界清晰，但最可能屬于各灰類的點(diǎn)不明的情形，為避免灰類多重交叉及取值端點(diǎn)延拓的問(wèn)題，劉思峰[17]對(duì)該函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，文章采取改進(jìn)的灰色端點(diǎn)白化權(quán)函數(shù)的聚類模型。

設(shè)有n個(gè)食品安全事件，即為聚類對(duì)象，m個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情聚類指標(biāo)，s個(gè)不同灰類，根據(jù)第i(i=1,2,…,n；j=1,2,…,m)個(gè)對(duì)象關(guān)于j(j=1,2,…,m)指標(biāo)的觀測(cè)值xij(i=1,2,…,n；j=1,2,…,m)，將第i個(gè)對(duì)象歸入第k (k∈1,2,…,s)個(gè)灰類，稱為灰色聚類。文章構(gòu)建的灰色預(yù)警模型具體步驟如下：

對(duì)于指標(biāo)的觀測(cè)值xj，可由式（8）計(jì)算出屬于灰類k的白化權(quán)值。

式中：j=1,2,…,m；k=1,2,…,s。

4 實(shí)證分析

文章選取2021年星巴克過(guò)期食材事件與2022年土坑酸菜事件進(jìn)行對(duì)比分析。2021年12月13日，記者在無(wú)錫星巴克門店進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn)，店鋪將過(guò)期的食材保存后繼續(xù)使用，存在食品安全違法行為；12月14日星巴克發(fā)表聲明指出媒體報(bào)道的兩家無(wú)錫門店員工的確存在營(yíng)運(yùn)操作上的違規(guī)行為，并提出了相關(guān)整改措施。2022年3月15日，央視315晚會(huì)曝光土坑酸菜，指出部分老壇酸菜包是土坑腌制，隨后，輿情事件持續(xù)發(fā)酵，引發(fā)了廣泛的輿論關(guān)注，“3·15老壇酸菜”等相關(guān)話題沖上微博熱搜；湖南省政府以及相關(guān)部門在事件發(fā)生后，迅速行動(dòng)、積極應(yīng)對(duì)，對(duì)醬腌菜企業(yè)開展大排查大整頓，責(zé)令相關(guān)企業(yè)停產(chǎn)整頓，并對(duì)全部產(chǎn)品進(jìn)行封存。從這兩件食品安全事件來(lái)看，隨著社交媒體的變革和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，食品安全事件一經(jīng)曝出，輿情便會(huì)在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到高峰，給涉事以及相關(guān)企業(yè)帶來(lái)一系列食品安全危機(jī)，并引發(fā)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)輿情。為驗(yàn)證模型的有效性和達(dá)到食品安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情有效預(yù)警，文章采取Python設(shè)計(jì)爬蟲代碼，收集兩個(gè)事件發(fā)生后一個(gè)月內(nèi)的輿情數(shù)據(jù)，其中定性指標(biāo)邀請(qǐng)專家打分獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，具體如表2所示。

表2 星巴克過(guò)期事件與土坑酸菜事件輿情數(shù)據(jù)

4.1 指標(biāo)權(quán)重確定

對(duì)于指標(biāo)權(quán)重，筆者邀請(qǐng)20名具有專業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情研究經(jīng)驗(yàn)的行業(yè)專家組成評(píng)定小組，專家組構(gòu)成主要包括3位具有網(wǎng)絡(luò)輿情高級(jí)別課題的教授學(xué)者、10位發(fā)表過(guò)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)文章的研究學(xué)者、7位網(wǎng)絡(luò)輿情研究方向的碩博士研究生，對(duì)各專家的模糊值平均，得到準(zhǔn)則層與各指標(biāo)的三角模糊數(shù)判斷矩陣。限于篇幅，文章僅展示準(zhǔn)則層的權(quán)重計(jì)算過(guò)程，指標(biāo)權(quán)重計(jì)算過(guò)程與此步驟相同。首先將專家組的模糊值進(jìn)行平均，得到準(zhǔn)則層的模糊判斷矩陣，如表3所示。

表3 準(zhǔn)則層A1-A3模糊判斷矩陣

根據(jù)式（2），計(jì)算準(zhǔn)則層的重要程度：

M1=(0.217,0.382,0.627)

M2=(0.197,0.341,0.608)

M3=(0.182,0.277,0.443)

根據(jù)式（4）計(jì)算：

同理可得：

根據(jù)式（5），進(jìn)行歸一化處理，得到各準(zhǔn)則權(quán)重W=（0.383,0.347,0.270）。

同理計(jì)算各準(zhǔn)則層內(nèi)的指標(biāo)權(quán)重，最終得到各指標(biāo)權(quán)重如表4所示。

表4 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)權(quán)重確定

4.2 灰色白化權(quán)函數(shù)確定

結(jié)合以往文獻(xiàn)研究，文章將網(wǎng)絡(luò)輿情分為四級(jí)：一般、比較嚴(yán)重、嚴(yán)重、特別嚴(yán)重，分別對(duì)應(yīng)的灰類為1，2，3和4類?；诨疑垲惙椒?，結(jié)合食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情歷史案例數(shù)據(jù)，設(shè)置各指標(biāo)相關(guān)級(jí)別數(shù)據(jù)，因此得到j(luò)指標(biāo)k子類白化權(quán)函數(shù)，具體如表5所示。

表5 網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)灰色白化權(quán)函數(shù)設(shè)定

4.3 灰色聚類結(jié)果分析

將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入灰色系統(tǒng)軟件GSTA 8.0，對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行整理，得到兩個(gè)事件在各評(píng)價(jià)指標(biāo)所屬灰類白化權(quán)值，具體如表6和表7所示。

表6 星巴克過(guò)期事件各評(píng)價(jià)指標(biāo)灰類值

表7 土坑酸菜事件各評(píng)價(jià)指標(biāo)灰類可能度值

對(duì)星巴克過(guò)期事件和土坑酸菜事件整體所屬的灰色聚類系數(shù)進(jìn)行整理，得到聚類系數(shù)矩陣：

5 結(jié)論

針對(duì)食品安全事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警中存在的復(fù)雜性、灰色性等特征，文章將灰色信息與端點(diǎn)白化權(quán)函數(shù)引入到網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的等級(jí)范圍，構(gòu)建基于灰色聚類的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型。同時(shí)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演變發(fā)展的不確定性和隨機(jī)性，考慮決策者的猶豫程度和模糊判斷，引入三角模糊數(shù)確定預(yù)警指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建灰色白化權(quán)函數(shù)聚類預(yù)警模型。最后，將模型應(yīng)用到食品安全事件中，實(shí)證分析表明模型的有效性和科學(xué)性。