李曉，徐曉雨

（首都師范大學(xué)管理學(xué)院，北京 100048）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和移動(dòng)終端的普及，我國社交網(wǎng)絡(luò)蓬勃發(fā)展。社交網(wǎng)絡(luò)成為互聯(lián)網(wǎng)用戶獲取信息、表達(dá)情感、傳播觀點(diǎn)的主要場所，自由表達(dá)的平臺(tái)環(huán)境使人們不再是單純的信息接納者，同時(shí)也是信息的發(fā)布者和傳播者?？焖偾覐V泛的傳播特點(diǎn)使社交網(wǎng)絡(luò)逐步成為網(wǎng)絡(luò)輿論傳播和擴(kuò)散的一個(gè)重要平臺(tái)，對(duì)政治和社會(huì)生活的影響日益顯現(xiàn)。因此，分析社交網(wǎng)絡(luò)中的輿情傳播過程，加強(qiáng)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)管、分析和預(yù)警成為我國學(xué)術(shù)界、各大企業(yè)和監(jiān)管部門關(guān)注的一個(gè)新課題。近年來，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情開展了相關(guān)研究。蘭新月等[1]構(gòu)建了大數(shù)據(jù)背景下，微博社交媒體中輿情信息交互模型，為政府應(yīng)對(duì)微博等網(wǎng)絡(luò)媒體中的復(fù)雜輿情提供幫助。譚坤彥等[2]梳理了國內(nèi)外基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的情感分析模型，對(duì)輿情情感分析進(jìn)行了綜述。王晰巍等[3]運(yùn)用知識(shí)圖譜相關(guān)方法，對(duì)社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)謠言的研究動(dòng)態(tài)開展了研究。從現(xiàn)有研究綜述來看，學(xué)者針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的輿情分析相對(duì)較少，且針對(duì)近5年的社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究綜述相對(duì)較少。

本文利用文獻(xiàn)計(jì)量法，運(yùn)用CiteSpace 軟件，選擇中國學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)出版總庫—中國知網(wǎng)CNKI期刊全文數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源，針對(duì)大量的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)開展可視化分析，從文獻(xiàn)時(shí)間、文獻(xiàn)作者與機(jī)構(gòu)、文獻(xiàn)主題等角度，分析我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究熱點(diǎn)及前沿趨勢，為社交網(wǎng)絡(luò)輿情的后續(xù)研究提供參考，具有重要的理論價(jià)值及現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

本文選擇中國學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)出版總庫—中國知網(wǎng)CNKI 期刊全文數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源，來源類別為“CSSCI”和“核心期刊”來源期刊，經(jīng)人工篩選后，得到2011-2022年的767篇有效文獻(xiàn)。本文利用CiteSpace軟件，針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究開展可視化分析。CiteSpace是陳超美教授基于科學(xué)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)和信息可視化的引文分析理論，用以挖掘文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的潛在知識(shí)[4]。本文運(yùn)用計(jì)量分析方法，基于CiteSpace的共詞分析與聚類分析，從發(fā)文時(shí)間、機(jī)構(gòu)及作者合作、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類及研究前沿分析社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究熱點(diǎn)和前沿趨勢。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

2.1 文獻(xiàn)時(shí)間分布

借助科研文獻(xiàn)時(shí)間分布能發(fā)現(xiàn)當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究情況與時(shí)間變化的關(guān)系，進(jìn)而了解當(dāng)前研究領(lǐng)域的發(fā)展情況與未來發(fā)展趨勢。圖1 為社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究年度發(fā)文趨勢圖，由圖1可知，社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的發(fā)文量在2011-2022 年整體呈上升趨勢，并在2016-2017 年、2020-2022 年，發(fā)文量有明顯上升，其他年份增長相對(duì)平緩。2016-2017 年，社交網(wǎng)絡(luò)中一系列社會(huì)事件爆發(fā)，“魏則西事件”“紅黃藍(lán)幼兒園”“江歌案”等在各大社交媒體中引起用戶廣泛討論，媒體、社會(huì)組織、境外勢力對(duì)輿情的影響力都在不斷增強(qiáng)。2020-2022年發(fā)文數(shù)量有明顯增長，這與2019年末的突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關(guān)，微博、微信等社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)以其龐大的用戶量成為疫情動(dòng)態(tài)的傳播平臺(tái)，為了應(yīng)對(duì)此類突發(fā)事件對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的不良影響，越來越多的學(xué)者展開了相關(guān)研究[5]。

圖1 社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究年度發(fā)文趨勢圖

2.2 文獻(xiàn)研究機(jī)構(gòu)與作者合作網(wǎng)絡(luò)

圖2 為我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)，由圖可以看出，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院與中國科學(xué)院大學(xué)公共政策管理學(xué)院、吉林大學(xué)管理學(xué)院與吉林大學(xué)大數(shù)據(jù)管理研究中心、北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院與中國人民大學(xué)新聞與社會(huì)發(fā)展研究中心形成了研究合作團(tuán)體。但該領(lǐng)域研究中各研究機(jī)構(gòu)間的合作還需加強(qiáng)。圖3為社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究作者合作網(wǎng)絡(luò)圖，可以看出，我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究部分作者形成了合作網(wǎng)絡(luò)，例如，以王晰巍[3]、王家坤[6]、賈若男[7]、劉亞州[8]等為中心的合作網(wǎng)絡(luò)，但其他作者連接相對(duì)松散，學(xué)術(shù)交流不足，未能形成成熟的學(xué)術(shù)研究共同體，研究作者間的合作也需加強(qiáng)。

圖2 社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖

2.3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

本文將近十年我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究劃分為三個(gè)階段：2012—2015年（平穩(wěn)期）、2016—2019年（上升期）、2020—2022年（爆發(fā)期），三個(gè)不同時(shí)期的關(guān)鍵詞演變?nèi)绫?所示。

表1 2012—2022年我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究高頻關(guān)鍵詞

2012-2015年階段，“微博”“政務(wù)微博”“移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)”“信息傳播”等高頻關(guān)鍵詞表明我國學(xué)者的研究重點(diǎn)主要集中于微博、政務(wù)微博、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的輿情。2012年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)式發(fā)展，學(xué)者們提出各大主流媒體與政府機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)合理運(yùn)用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及發(fā)展電子政務(wù)，實(shí)現(xiàn)政務(wù)微博和網(wǎng)絡(luò)問政新階段，在微博全民化的驅(qū)使下，各大政府部門應(yīng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展之舉開設(shè)官方微博，促進(jìn)公眾參與政治事務(wù)。此外，“謠言傳播”“大數(shù)據(jù)”“傳播模型”“仿真”“輿情傳播”“網(wǎng)絡(luò)輿論”“輿論引導(dǎo)”也是學(xué)者研究的高頻關(guān)鍵詞。

2016—2019 年階段，“突發(fā)事件”“網(wǎng)絡(luò)謠言”“SIR模型”“無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)”等高頻關(guān)鍵詞表明學(xué)者開始關(guān)注在線社交網(wǎng)絡(luò)中的突發(fā)事件及網(wǎng)絡(luò)謠言研究。2016年起，以“papi醬”為代表的自媒體受到資本市場的高度關(guān)注，“意見領(lǐng)袖”在社交網(wǎng)絡(luò)中的輿論影響力逐步擴(kuò)大。2018 年，“機(jī)器學(xué)習(xí)”高頻關(guān)鍵詞也顯示學(xué)者開始使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)新興技術(shù)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情開展研究?！拜浨橹卫怼备哳l關(guān)鍵詞表明，研究者針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向輿情的引導(dǎo)與治理策略?？傮w而言，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的變革，在該階段，社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究較上一階段有了快速的發(fā)展，相關(guān)研究技術(shù)和方法更加豐富。2020—2022年階段，“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”首次出現(xiàn)，成為新的高頻關(guān)鍵詞。2019 年末，在重大突發(fā)衛(wèi)生事件時(shí)期，社交媒體的利用率快速提升，成為疫情動(dòng)態(tài)等信息的重要傳播平臺(tái)，各類“假消息”“假新聞”也隨之快速產(chǎn)生與傳播。學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論進(jìn)行了成因、演化特征和應(yīng)對(duì)策略的研究?！扒楦蟹治觥薄扒楦醒莼钡雀哳l關(guān)鍵詞，表明研究者關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)中的情感態(tài)勢及態(tài)勢演變?！爸R(shí)圖譜”“深度學(xué)習(xí)”“區(qū)塊鏈”等高頻關(guān)鍵詞，表明學(xué)者們利用人工智能對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情開展研究。

2.4 關(guān)鍵詞聚類分析

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類，可進(jìn)一步探究我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的熱點(diǎn)主題。本文利用CiteSpace進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類，探究我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的熱點(diǎn)主題。圖4為我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖。根據(jù)圖4，目前社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究主要集中在“輿情傳播”“科學(xué)傳播”“網(wǎng)絡(luò)謠言”“虛假信息”“大數(shù)據(jù)”“社會(huì)化媒體”。

圖4 社交網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

3 研究熱點(diǎn)與研究趨勢

3.1 研究熱點(diǎn)

根據(jù)CiteSpace的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、關(guān)鍵詞聚類分析，將我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究歸納為8個(gè)知識(shí)領(lǐng)域。

1)社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展及移動(dòng)終端的普及，社交網(wǎng)絡(luò)已成為用戶發(fā)表觀點(diǎn)的重要平臺(tái)，大量用戶的觀點(diǎn)聚集傳播形成網(wǎng)絡(luò)輿情。社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究主要探究輿情在社交網(wǎng)絡(luò)中的科學(xué)傳播規(guī)律，通過構(gòu)建輿情傳播模型，例如SIR模型，分析多種因素影響的輿情動(dòng)態(tài)傳播過程，促進(jìn)正面輿情與抑制負(fù)面輿情傳播。社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究對(duì)謠言傳播分析、輿情引導(dǎo)與控制及維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定等方面具有重要意義。

2)社交網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)與治理研究

隨著社交網(wǎng)絡(luò)成為輿情傳播的重要平臺(tái)，社交網(wǎng)絡(luò)中的輿情引導(dǎo)與治理成為重要的研究熱點(diǎn)。構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測體系，完善社交網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)與治理政策體系，提升社交網(wǎng)絡(luò)輿情治理的法治理念，實(shí)現(xiàn)輿情管理機(jī)制升級(jí)，提升政府的輿情治理能力，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。

3)社交網(wǎng)絡(luò)謠言研究

社交網(wǎng)絡(luò)中的謠言傳播對(duì)國家安全和社會(huì)穩(wěn)定造成一定的風(fēng)險(xiǎn)。探究謠言在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播規(guī)律，快速檢測及發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的虛假信息，追溯謠言的源頭，加強(qiáng)謠言的協(xié)同治理，快速阻斷謠言的傳播是社交網(wǎng)絡(luò)輿情管控的有效手段。

4)社交網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件研究

近年來，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在突發(fā)事件的情緒傳播及輿論傳播中發(fā)揮重要作用，社交網(wǎng)絡(luò)中的突發(fā)事件能夠影響用戶的認(rèn)知。突發(fā)事件識(shí)別、動(dòng)態(tài)監(jiān)測、態(tài)勢感知、擴(kuò)散與控制成為社交網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件研究的熱點(diǎn)。

5)社交網(wǎng)絡(luò)情感分析與情感演化研究

社交網(wǎng)絡(luò)情感分析與情感演化研究利用用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的觀點(diǎn)，構(gòu)建基于文本分析、LDA、機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的情感分析方法，實(shí)時(shí)分析用戶的情感、傳播過程及演化動(dòng)態(tài)，預(yù)測民眾情感的發(fā)展趨勢，構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)情感圖譜，有助于政府實(shí)時(shí)掌握民眾的情感傾向，為突發(fā)事件的應(yīng)急管理帶來便利。

6)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究

隨著社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究能夠利用用戶產(chǎn)生的UGC 內(nèi)容及大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)實(shí)現(xiàn)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的精準(zhǔn)監(jiān)測、精準(zhǔn)掌握及精準(zhǔn)引導(dǎo)，使得社交網(wǎng)絡(luò)負(fù)面輿情得到快速的科學(xué)的引導(dǎo)與治理，實(shí)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的科學(xué)化和個(gè)性化治理。

7)基于人工智能技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于人工智能技術(shù)的輿情檢測、輿情傳播、輿情防控、輿情監(jiān)管及輿情治理成為社交網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。人工智能技術(shù)能夠精準(zhǔn)挖掘社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)潛在特征，最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的謠言檢測、情感預(yù)測、突發(fā)事件檢測。

8)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究

突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生對(duì)公眾的健康和社會(huì)的發(fā)展造成了巨大威脅。社交網(wǎng)絡(luò)成為突發(fā)公共衛(wèi)生事件的輿論場，為積極有效的引導(dǎo)社交網(wǎng)絡(luò)中突發(fā)公共衛(wèi)生事件的輿情走向，大量學(xué)者針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中突發(fā)公共衛(wèi)生事件輿情演化特征開展研究，對(duì)掌握疫情期間輿情傳播規(guī)律，構(gòu)建輿情引導(dǎo)及治理機(jī)制具有重要意義。

3.2 研究趨勢

本文利用CiteSpace 在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行突現(xiàn)分析。圖5為包含18個(gè)突現(xiàn)詞的前沿演變。2012-2015 年階段，“微博”是突發(fā)性最強(qiáng)的關(guān)鍵詞。2012 年，微博已成為一個(gè)非?；钴S的信息交流場所，各類新媒體及新興社交平臺(tái)開始涌現(xiàn)，使得“新媒體”關(guān)鍵詞的突發(fā)性也較強(qiáng)?！按髮W(xué)生”關(guān)鍵詞也是突發(fā)性較強(qiáng)的關(guān)鍵詞，表明在該階段很多學(xué)者關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)輿情中的大學(xué)生群體。2015年，各類新媒體及新興社交平臺(tái)開始涌現(xiàn)，使得輿情研究中“新媒體”關(guān)鍵詞的突發(fā)性也較強(qiáng)。

圖5 社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的前沿演變

2016-2019 年階段，“傳播模型”“仿真”“大數(shù)據(jù)”“微信”“謠言傳播”等關(guān)鍵詞突發(fā)性較強(qiáng)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，研究者將大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究。學(xué)者關(guān)注多種信息傳播模型并針對(duì)不同的傳播模型開展相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)，“微信”也在這一階段成為學(xué)者們研究的熱門社交平臺(tái)。隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量的增加，相比于傳統(tǒng)媒體，在線社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播速度更快，與此同時(shí)，謠言也借助信息傳播在社交網(wǎng)絡(luò)中快速傳播，學(xué)者們開始關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)中的謠言傳播機(jī)制及設(shè)計(jì)相應(yīng)措施抑制謠言的傳播，因此，“謠言傳播”也是這一階段的突現(xiàn)詞。

2020-2022 年階段，“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”成為突發(fā)性很高的關(guān)鍵詞。學(xué)者們開始關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的輿情傳播過程[9]。同時(shí)，隨著人工智能、區(qū)塊鏈等深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)不斷發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究也將采用相應(yīng)的新技術(shù)與新方法，“知識(shí)圖譜”“區(qū)塊鏈”“深度學(xué)習(xí)”“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“數(shù)據(jù)挖掘”等成為不斷涌現(xiàn)的熱門趨勢[10-11]。

4 結(jié)束語

本文針對(duì)CNKI 數(shù)據(jù)庫2011-2022 年間社交網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)文獻(xiàn)，利用CiteSpace 軟件，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的文獻(xiàn)時(shí)間分布、文獻(xiàn)研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻(xiàn)研究作者合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類分析以及關(guān)鍵詞突現(xiàn)展開計(jì)量分析，研究了該領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題和前沿趨勢,研究結(jié)論如下：第一，從研究發(fā)展態(tài)勢來看，我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域處于快速發(fā)展階段，社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究數(shù)量呈上升趨勢。但是，目前研究機(jī)構(gòu)間的合作及作者間的合作不夠緊密，未能形成成熟的學(xué)術(shù)研究共同體；第二，從研究熱點(diǎn)來看，根據(jù)關(guān)鍵詞演變，在平穩(wěn)期，我國社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究主要圍繞社交媒體、輿情傳播、傳播模型、政務(wù)微博、大數(shù)據(jù)、輿情引導(dǎo)；在上升期，主要圍繞突發(fā)事件、機(jī)器學(xué)習(xí)、意見領(lǐng)袖、網(wǎng)絡(luò)謠言和輿情治理開展研究；在爆發(fā)期，主要圍繞突發(fā)公共衛(wèi)生事件、情感分析與輿情演化、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等開展研究。根據(jù)關(guān)鍵詞聚類分析，將社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究歸納為輿情傳播、輿情引導(dǎo)與治理、謠言傳播、突發(fā)事件、情感分析與演化、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輿情研究、基于人工智能技術(shù)的輿情研究以及突發(fā)公共衛(wèi)生事件的輿情研究等8大研究領(lǐng)域；第三，從前沿趨勢來看，社交網(wǎng)絡(luò)輿情研究的未來研究主要圍繞突發(fā)公共衛(wèi)生事件的社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播以及基于人工智能技術(shù)的輿情分析，其中，知識(shí)圖譜、區(qū)塊鏈等前沿人工智能技術(shù)是社交網(wǎng)絡(luò)輿情分析的重要技術(shù)支撐。