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    網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測及指標(biāo)建設(shè)

    2017-01-21 19:30:36劉曉亮
    卷宗 2016年10期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系

    摘 要:介紹網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測的來源范圍,提出網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測指標(biāo)的構(gòu)建原則與監(jiān)測指標(biāo)體系,分析了其中的問題與實(shí)現(xiàn)方法,并探討了輿情工作中的一些具體做法,以期推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作的研究與實(shí)踐。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)輿情;輿情監(jiān)測;指標(biāo)體系

    有效加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測分析,才能實(shí)時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)輿情動(dòng)態(tài)。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測分析工作重要環(huán)節(jié)包括采集、整理和分析輿情信息,需要構(gòu)建一定的指標(biāo)體系,評價(jià)揭示網(wǎng)絡(luò)輿情信息的特征與變化規(guī)律。指標(biāo)是在評價(jià)某些研究對象所確定的依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),包括指標(biāo)名稱和數(shù)值。網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系是由相互聯(lián)系、相互補(bǔ)充的指標(biāo)組成的統(tǒng)一整體,用于反映網(wǎng)絡(luò)輿情的綜合狀況,揭示其中的各個(gè)方面。本文首先介紹輿情監(jiān)測的來源范圍,接著闡述網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測指標(biāo)的構(gòu)建原則與內(nèi)容,提出從主題匯聚、熱度、內(nèi)容傾向性、預(yù)警等方面構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測指標(biāo)體系。

    1 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測來源

    網(wǎng)絡(luò)信息的來源不斷趨于多樣化,從傳統(tǒng)的新聞網(wǎng)站、博客論壇,發(fā)展到微博、微信等社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用[2]。準(zhǔn)確把握輿情態(tài)勢,防止監(jiān)測分析片面化,需要增加信息來源范圍。然而,輿情監(jiān)測難以捕獲所有網(wǎng)絡(luò)信息,網(wǎng)絡(luò)輿情的來源選擇就顯得非常重要。在網(wǎng)絡(luò)上,表現(xiàn)為圍繞新聞、事件、問題與個(gè)案等產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)信息。網(wǎng)絡(luò)輿情的信息來源選擇主要包括:

    (1)主流媒體新聞網(wǎng)站。網(wǎng)絡(luò)新聞是民眾獲取信息的重要來源,特別是主流媒體發(fā)布的新聞。重大性與突發(fā)性輿情都會(huì)及時(shí)出現(xiàn)在主流媒體,聚集大量網(wǎng)民跟帖評論,是輿情的重要來源與傳播源頭。(2)論壇。在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中,網(wǎng)民會(huì)發(fā)出具有個(gè)人觀點(diǎn)看法的各類信息。在輿情監(jiān)測工作中,接觸到的近半信息都來自于各種論壇。(3)博客。博客是個(gè)人分享、交流思想知識的空間,會(huì)對熱點(diǎn)和新聞事件、特定話題和現(xiàn)象發(fā)表個(gè)人評論,是輿情信息的重要載體之一。博客數(shù)量眾多,主要采集專家、知名人物的博客及網(wǎng)民回復(fù)。(4)視頻網(wǎng)站。視頻網(wǎng)站是社會(huì)生活和事件的記錄與發(fā)布者,并且大多視頻網(wǎng)站提供給留言功能,比如優(yōu)酷、愛奇藝等。視頻信息鮮活,網(wǎng)民會(huì)分享觀感看法與態(tài)度,視頻標(biāo)題與描述信息為輿情數(shù)據(jù)的整理分析提供了可能和便利。以往工作容易忽視這類輿情載體,而實(shí)際中一些輿情事件會(huì)較早通過視頻網(wǎng)站發(fā)布傳播。輿情監(jiān)測工作需要重視視頻信息的價(jià)值,及時(shí)采集抽取其中的有價(jià)值信息。(5)社交媒體。在社交媒體應(yīng)用上,國內(nèi)主要是微博和微信。微博相對數(shù)據(jù)開放,數(shù)據(jù)量巨大,很難在較短的輪詢時(shí)間窗口完成采集遍歷。所以,與傳統(tǒng)博客類似,選擇其中的部分微博。微信主要限制在個(gè)人通訊范疇,主要將微信公眾號作為輿情信息來源。另外,一些網(wǎng)站由于贏利、點(diǎn)擊量等原因,有意甚至惡意炒作負(fù)面信息。所以,要區(qū)分標(biāo)識這類信息來源。同時(shí),在采集器設(shè)置上進(jìn)行一定限制和過濾,避免采集處理過多無效無關(guān)數(shù)據(jù)。

    2 監(jiān)測指標(biāo)構(gòu)建原則

    網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系的構(gòu)建原則應(yīng)包括:(1)主題性。具體的輿情工作具有明確的服務(wù)對象,其輿情內(nèi)容具有鮮明的主題、行業(yè)或領(lǐng)域性質(zhì)。輿情監(jiān)測的目的是及時(shí)識別問題與風(fēng)險(xiǎn)。因此,輿情指標(biāo)應(yīng)對各類信息做出靈敏響應(yīng)。(2)可靠性。指標(biāo)的選取要有相對可靠性與穩(wěn)定性,確保指標(biāo)的使用在時(shí)間上有延續(xù)性[1]。(3)系統(tǒng)性。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測分析工作是一項(xiàng)十分復(fù)雜的過程,涉及內(nèi)容眾多。指標(biāo)體系一定要盡量全面完整形成整體,覆蓋輿情工作流程,從多層次多角度揭示網(wǎng)絡(luò)輿情特征。(4)實(shí)用性。輿情監(jiān)測指標(biāo)必須反映輿情演化趨勢與客觀規(guī)律,符合網(wǎng)絡(luò)輿情工作需求與相關(guān)流程,便于分析和引導(dǎo)輿情。同時(shí),指標(biāo)的計(jì)算分析結(jié)果要盡量便于理解與解釋說明,為輿情簡報(bào)等工作提供必備的數(shù)據(jù)支持。

    3 監(jiān)測指標(biāo)體系

    (1)主題聚合

    按照內(nèi)容相關(guān)度準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)聚合輿情信息,是準(zhǔn)確把握輿情整體走向、媒體與網(wǎng)民言論態(tài)度的前提。主題聚合即指依據(jù)信息內(nèi)容實(shí)現(xiàn)信息的分類與聚類,是輿情話題發(fā)現(xiàn)與話題追蹤的基本支撐。從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度,主題聚合涉及信息內(nèi)容分析,大多都是基于詞語匹配的聚分類方法實(shí)現(xiàn)輿情話題發(fā)現(xiàn)與追蹤等主題聚合功能。然而,文本中存在大量詞形不同,但意義關(guān)聯(lián)的近義詞、同義詞與相關(guān)詞,內(nèi)容相同或相近的新聞、帖文會(huì)出現(xiàn)在不同的頁面與帖文。輿情信息中包括大量短文本,特別是網(wǎng)民回帖評論,存在明顯的語義特征稀疏問題。分類體系只限于關(guān)鍵詞本身,不具備主題詞的語義描述,容易影響聚分類的準(zhǔn)確率與召回率,主題聚合指數(shù)的性能會(huì)受到明顯限制。一個(gè)解決方法是構(gòu)建語義知識,并擴(kuò)展語義計(jì)算模型提高分析的準(zhǔn)確程度;利用當(dāng)前的最新技術(shù),比如深度學(xué)習(xí)方法,通過構(gòu)建具有多隱層的學(xué)習(xí)模型,以海量輿情數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,學(xué)習(xí)擴(kuò)展語義特征,提升內(nèi)容分析的準(zhǔn)確程度。

    (2)熱度

    輿情熱度衡量輿情被關(guān)注的程度與傳播范圍。輿情熱度主要包括輿情關(guān)注度、傳播覆蓋度、輿情權(quán)威度等二級指標(biāo)。一些研究提出地域關(guān)注度指標(biāo)[3],但網(wǎng)民IP地址對于第三方采集系統(tǒng)是難以大范圍直接獲取的。其中,輿情關(guān)注度采用主題內(nèi)容下輿情信息的關(guān)注數(shù)量衡量,具體是篇目、瀏覽、回復(fù)數(shù)量的綜合加權(quán)值,一般以線性累加和公式計(jì)算。該指標(biāo)主要從網(wǎng)民角度,衡量輿情內(nèi)容的被關(guān)注程度和感興趣情況。覆蓋度是指主題信息在采集來源站點(diǎn)中出現(xiàn)的比例。輿情信息來源站點(diǎn)是經(jīng)過篩選的,代表輿情在整個(gè)監(jiān)測范圍內(nèi)的傳播程度。由于信息來源規(guī)模與特點(diǎn)不同,所以需要對來源類型預(yù)設(shè)參數(shù)再進(jìn)行比例計(jì)算。權(quán)威度指輿情信息的來源權(quán)威度,比如人民網(wǎng)的權(quán)威度較高而小型商業(yè)新聞網(wǎng)站的權(quán)威度低,知名公眾人物的博客權(quán)威度較高。權(quán)威度通過預(yù)設(shè)參數(shù)區(qū)分主流媒體、論壇、博客、微信公眾號的來源指標(biāo)。最后,將以上二級指標(biāo)綜合加權(quán),進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到主題熱度。

    (3)內(nèi)容傾向

    內(nèi)容傾向是信息內(nèi)容中包含的觀點(diǎn)態(tài)度,內(nèi)容傾向指標(biāo)用于統(tǒng)計(jì)輿情信息中的各類情感傾向類型數(shù)量。傾向類型主要分為兩類:正面(褒、支持)、負(fù)面(貶、反對)。文本中的句子不僅包括情感詞,而且包含一些具有較強(qiáng)情感色彩的形容詞、程度副詞、感嘆詞、否定詞等影響判斷情感傾向的因素。區(qū)分輿情的傾向性,需要構(gòu)建情感詞庫作為智力支撐,才能提高情感判斷的范圍與準(zhǔn)確性。比如鄙視、侵犯屬于負(fù)面動(dòng)詞,而擁護(hù)、贊揚(yáng)屬于正面動(dòng)詞,安全、漂亮屬于正面形容詞。“鄙視這種言論”,“這種裝置不安全”,可以依據(jù)其中的動(dòng)詞形容詞判斷情感傾向。

    傳統(tǒng)手工構(gòu)建的情感詞典覆蓋面有限,難以滿足實(shí)際運(yùn)用??紤]到技術(shù)實(shí)施的快速性、易用性以及語義問題。借助已有情感詞典構(gòu)建基本情感詞庫,運(yùn)用Word2Vector工具將語料庫(比如已采集輿情信息、維基百科知識)轉(zhuǎn)換為詞向量,計(jì)算其他詞語與已知情感詞的語義距離,構(gòu)建情感詞特征空間[4]。通過擴(kuò)展情感詞庫,判斷廣泛的情感傾向。輿情信息中的回帖或評論大多由較短句構(gòu)成,其中句子s中的情感詞表示為,s的情感類型。其中,表示詞wi的傾向類型。如果wi前面否定詞個(gè)數(shù)是奇數(shù),則反置wi的極性傾向。將傾向性判斷問題轉(zhuǎn)化為文本分類問題,這樣可以有效判斷各種長短文本的情感傾向,得到主題信息的情感態(tài)度頻率分布與內(nèi)容傾向趨勢。

    (4)預(yù)警

    網(wǎng)絡(luò)輿情表現(xiàn)為海量的網(wǎng)絡(luò)信息,輿情變化程度對應(yīng)相應(yīng)數(shù)據(jù)的特征與趨勢。所以,監(jiān)測分析數(shù)據(jù)變化可以描述輿情的影響趨勢,對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行危機(jī)預(yù)警。當(dāng)前,網(wǎng)絡(luò)輿情事件處理存在應(yīng)急準(zhǔn)備不足,報(bào)送時(shí)間不及時(shí),突發(fā)事件響應(yīng)速度慢等不足。一個(gè)重要原因是網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警能力相對較弱。輿情監(jiān)測需要增強(qiáng)輿情信息的分析和預(yù)測,將工作重點(diǎn)從單純的收集有效數(shù)據(jù),向深入研判與預(yù)測輿情的趨勢方向拓展。常用的思路與方法是:預(yù)設(shè)時(shí)間窗口,獲取主題信息數(shù)量,內(nèi)容敏感程度,負(fù)面傾向性評價(jià)數(shù)量比例,傳播范圍等基本特征與指標(biāo)。計(jì)算歷史窗口下的信息增長率、增長梯度等變化程度,評估輿情信息的數(shù)據(jù)變化趨勢并制定預(yù)警級別。進(jìn)而,以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵募夹g(shù),應(yīng)用不同的數(shù)據(jù)模型方法,比如傳統(tǒng)的多元回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支撐向量機(jī)等預(yù)測輿情發(fā)展趨勢。如果大于某閾值或符合預(yù)定模式,認(rèn)為需要預(yù)警,即從海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中預(yù)判出潛在的危機(jī)隱患。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 王鐵套,王國營,陳越. 基于模糊綜合評價(jià)法的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型[J]. 情報(bào)雜志,2012, 31(6):47-51.

    [2] IRI網(wǎng)絡(luò)口碑研究咨詢機(jī)構(gòu)介紹及研究方法[EB/OL]. http://www.baike.com/wiki/網(wǎng)絡(luò)輿情指數(shù)體系.

    [3] 李雯靜,許鑫,陳正權(quán). 網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系設(shè)計(jì)與分析[J]. 情報(bào)科學(xué),2009 (7):986-991.

    [4] 黃仁,張衛(wèi). 基于word2vec的互聯(lián)網(wǎng)商品評論情感傾向研究[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué),2016(6):387-389.

    作者簡介

    劉曉亮(1979-),男,陜西西安人,講師,博士,南京政治學(xué)院信息管理系政治工作信息化教研室,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、輿情分析。

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