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    高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制研究*

    2017-08-24 08:15:50辜躍輝
    山西青年 2017年17期
    關鍵詞:突發(fā)事件輿情預警

    辜躍輝

    漳州城市職業(yè)學院辦公室,福建 漳州 363000

    高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制研究*

    辜躍輝*

    漳州城市職業(yè)學院辦公室,福建 漳州 363000

    本文主要闡述了高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警的內(nèi)涵,并進一步探索構建高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制。本文提出通過網(wǎng)絡輿情的危害影響和發(fā)生概率兩個維度,構建網(wǎng)絡輿情預警象限;基于網(wǎng)絡輿情預警維度的相關因素分析,以量化、直觀化的形式,建立突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警模型,便于應急狀態(tài)下的網(wǎng)絡輿情預警。

    高校;網(wǎng)絡輿情;預警機制

    隨著經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型變革,網(wǎng)絡和移動終端的快速、全面普及,高校輿論環(huán)境,特別是網(wǎng)絡輿論環(huán)境發(fā)生著急劇變化。因為高校本身具有主體的特殊性和敏感性、事件的群體性和突發(fā)性、影響的擴散性和危害性等特點,使得高校一旦發(fā)生突發(fā)事件,便會在網(wǎng)絡上迅速傳播,對事件推波助瀾產(chǎn)生影響,甚至產(chǎn)生不可預期的后果,影響正常教育教學秩序。因此,對高校突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情進行預警機制的探索研究迫在眉睫。

    一、高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警概念界定

    (一)突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情

    根據(jù)國務院發(fā)布的《國家突發(fā)公共事件總體應急預案》的規(guī)定,突發(fā)公共事件主要分為自然災害、事故災難、公共衛(wèi)生事件、社會安全事件等四類。各類突發(fā)公共事件按照其性質(zhì)、嚴重程度、可控性和影響范圍等因素,一般分為四級:Ⅰ級(特別重大)、Ⅱ級(重大)、Ⅲ級(較大)和Ⅳ級(一般)。[1]高校突發(fā)事件主要是指因為社會環(huán)境、自然條件、人為等因素,突然爆發(fā)而對社會、學校本身或個人帶來損害或威脅的事件。[2]具體來說,高校突發(fā)事件既包括了國家四大突發(fā)公共事件范圍,還包括:因?qū)W校管理不當而引起學生過激行為的學校管理類突發(fā)事件,因教學問題或?qū)W生問題而引發(fā)師生罷課、抗議等的教學類突發(fā)事件,以及網(wǎng)絡類突發(fā)事件等。

    傳統(tǒng)上,高校網(wǎng)絡類突發(fā)事件指的是由于病毒感染、黑客侵入等造成的網(wǎng)絡癱瘓、掉線等突發(fā)事件或?qū)W生長時間沉迷網(wǎng)絡而引起的各種突發(fā)事件。[3]但在當前“互聯(lián)網(wǎng)+”高速發(fā)展、移動網(wǎng)絡設備和應用快速普及的背景下,高校網(wǎng)絡類突發(fā)事件,更多指的是因各類現(xiàn)實問題而引起高校師生參與并激發(fā)的網(wǎng)絡輿情。這種網(wǎng)絡輿情由于事件的刺激,師生網(wǎng)民自身或從眾產(chǎn)生了或正面或負面的認知態(tài)度情感和行為傾向。正面網(wǎng)絡輿情是一種積極的肯定,如果有效強化,就會產(chǎn)生更加有益的影響。但負面網(wǎng)絡輿情會造成情緒化意見肆意蔓延,可能釀成網(wǎng)絡輿情危機,加劇事態(tài)惡化,甚至產(chǎn)生事件漣漪,引發(fā)大規(guī)模的社會情緒等。本文重點研究高校突發(fā)事件的負面網(wǎng)絡輿情。

    (二)突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警

    突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的形成具有一定的規(guī)律性,往往會經(jīng)過突發(fā)事件發(fā)生——醞釀階段——匯聚階段——形成階段。[4]醞釀階段主要是事件信息的網(wǎng)絡傳播和網(wǎng)民個人情緒、態(tài)度、意見的形成;之后到達匯聚階段。這一階段,人際間、群體內(nèi)各種意見在網(wǎng)絡中交流交鋒,更多的公眾關注并參與討論,個體態(tài)度逐漸匯聚成為群體的態(tài)度傾向,網(wǎng)絡輿情便產(chǎn)生并且呈現(xiàn)出一定的態(tài)勢。突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警關鍵在于當現(xiàn)實突發(fā)事件發(fā)生之后,立即關注并分析事件的網(wǎng)絡傳播以及網(wǎng)民個人的情緒、態(tài)度、意見等情況,從而對現(xiàn)實突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情進行預判,以便采取后續(xù)相關行動。高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情一般遵循上述規(guī)律。

    二、構建高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制

    (一)突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制

    突發(fā)事件發(fā)生后,一定時間內(nèi)會在某一平臺或載體出現(xiàn)在網(wǎng)絡之中。為防止突發(fā)事件在網(wǎng)絡引發(fā)輿情危機,必須在突發(fā)事件發(fā)生后的醞釀階段做好網(wǎng)絡輿情預警。而要做到更為準確、有效的預警,必須分析事件相關信號,做好恰當?shù)慕庾x,進而對網(wǎng)絡輿情做進一步的預測和預控。大體上突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制涉及到信息的搜集、辨識、解讀、應對四個部分。[5]

    1.網(wǎng)絡輿情信息的搜集

    對于突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情信息的搜集,主要從影響范圍和損害程度兩個維度開展。即當突發(fā)事件發(fā)布到網(wǎng)絡上時,應該從首發(fā)信息平臺或個體的權威程度、“黃金4小時”[6]內(nèi)信息的關注量、平臺的跨越幅度、網(wǎng)民參與程度等節(jié)點觀測影響范圍。并且進一步搜集與事件可能產(chǎn)生損害的信息,主要涉及突發(fā)事件本身搜集事件主題敏感程度、首發(fā)網(wǎng)絡信息搜集的媒體傾向、輿論離散程度和事件可產(chǎn)生的漣漪遷移性等。

    2.網(wǎng)絡輿情信息的辨識

    網(wǎng)絡輿情信息的辨識,主要是采用主客觀信息集成方法,對之前所收集到的信息進行匯集、整理的過程,并做發(fā)生概率判斷。主客觀信息集成方法包括主觀概率估算和客觀概率估算兩個部分。主觀概率估算就是在突發(fā)事件發(fā)生后,立即組織若干名專家,對事件網(wǎng)絡輿情情境進行主觀概率研判;并對研判的概率進行線性加權集結(jié),得出主觀概率值??陀^概率估算,就是把突發(fā)事件與以往同類或相近的事件進行特征比對,即以事件主體身份、產(chǎn)生原因、結(jié)果、利益相關人的人數(shù)、反應等解構性的特征,得出客觀概率值。

    3.網(wǎng)絡輿情信息的解讀

    網(wǎng)絡輿情信息的解讀就是結(jié)合之前的網(wǎng)絡輿情的信息搜集、辨識情況,分析出當前突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的狀態(tài),為后續(xù)采取相應的行動提供指導,以及時遏制突發(fā)事件的蔓延。具體包括網(wǎng)絡輿情的危害影響和發(fā)生概率兩個維度,進而構建出網(wǎng)絡輿情預警象限。通過象限直觀地判斷突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的發(fā)生概率和危害程度。網(wǎng)絡輿情預警象限具體可分為四種狀態(tài),即高危狀態(tài)(高概率、危害大)、瀕危狀態(tài)(低概率、危害大)、輕危狀態(tài)(高概率、危害小)和低危狀態(tài)(低概率、危害小)。

    發(fā)生概率輕危狀態(tài)(高概率、危害小)高危狀態(tài)(高概率、危害大)低危狀態(tài)(低概率、危害小)瀕危狀態(tài)(低概率、危害大)危害程度

    4.突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的應對

    突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的狀態(tài)確定后,必須就突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情進行輿情預警決策,開展相應的應對的預控策略。對于高危狀態(tài)的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情,高校突發(fā)事件應急工作領導小組需全面啟動,并采取積極反制行動,發(fā)送反擊信號,制止突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情進一步發(fā)生;對于瀕危狀態(tài)的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情,可由高校突發(fā)事件應急工作領導小組指定專項小組密切關注,提前做好戒備,隨時應對,并探索根源,逐步化解;對于輕危狀態(tài)的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情,可以由意見領袖等滲透介入,采取溫和引導,逐步消弭影響;對于低危狀態(tài)的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情,一般可以采取關注跟蹤、不積極作為的方式,由其自行消解。

    (二)突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警模型

    根據(jù)以上突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制的構建,可以進一步形成高校網(wǎng)絡輿情預警模型f(B,P)。B表示危害影響值,P表示概率值。其中B=Σ(B1+B2),P=Σ(P1+P2),具體如下:

    1.危害影響值的計算

    一級指標二級指標監(jiān)控內(nèi)容解析影響值B1首發(fā)信息平臺或個體的權威性(b1)網(wǎng)站平臺,采取網(wǎng)頁PR值(PageRank)監(jiān)測;微信平臺,采取“賬號+主體+認證”的方式監(jiān)測;微博平臺,以微博的認證、粉絲進行監(jiān)測。關注度(b2)在“黃金4小時”內(nèi),高校突發(fā)事件首發(fā)網(wǎng)絡的信息的總量。參與度(b3)信息熱度,即按照參與人次進行計算,行回帖、點評、收藏、評分、分享、推薦等操作都算作一個熱度。損害值B2事件敏感性(b4)突發(fā)事件涉及主體人群的階層、數(shù)量;事件本身的涉及生命、大額資金、公序良俗、道德底線等。首發(fā)媒體傾向性(b5)首發(fā)信息的媒體關于事件內(nèi)容的正面、負面或者是中性的態(tài)度取向。輿論傾向性(b6)網(wǎng)民對事件的討論意見的分歧情況。事件漣漪遷移性(b7)網(wǎng)民因突發(fā)事件進而轉(zhuǎn)移到其他相關事件的情況。

    其中,b1權威性的基準計算為網(wǎng)頁級別PR值達4的計值1,PR值低于4的計0,高于4的計2;微信以企業(yè)認證公眾號或個人認證訂閱號的計1,未認證的計0;微博以賬號藍V認證計值2、普通認證計1、其余計0。

    b2關注度以所在高校的日均流量為基準,超過的計值1,未超過的為0。

    b3網(wǎng)民參與度以熱度計,達到35-45熱度的計值1,45-的計2,50-70的計3。

    b4敏感度,參照新浪網(wǎng)微輿情大數(shù)據(jù)分析值,敏感的值取1,非敏感的取0。

    b5媒體傾向性,即首發(fā)信息關于突發(fā)事件的態(tài)度,分別由1、0、-1來表示反面、中立、正面觀點。

    b6網(wǎng)民輿論傾向性,即網(wǎng)民對突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情事件的態(tài)度傾向,值取熱度前十名的網(wǎng)民意見的綜合值,以1、0、-1來表示反面、中立、正面意見。

    b7事件漣漪遷移性,以突發(fā)事件是否會引起其他事件遷移為考量目標,會遷移的計1,不會遷移的計0。

    2.概率值的計算

    高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情發(fā)生概率值的計算,主要采用主客觀信息集成方法。[7]通過專家主觀概率估算和突發(fā)事件客觀特征比對得出概率估算,并加權得出發(fā)生概率值。主觀概率估算,就是在突發(fā)事件發(fā)生后,立即組織若干名專家,對事件網(wǎng)絡輿情情境進行主觀概率研判。以1-3的數(shù)值分別表示低概率、中概率、高概率。待專家給出研判分值后,進行加權集結(jié),得出主觀概率平均值。客觀概率估算,即根據(jù)突發(fā)事件情況,從事件性質(zhì)、主體身份、利益相關人數(shù)和反應等四個特征,比對同質(zhì)或相近的事件,從而得出再次產(chǎn)生同質(zhì)或相近事件后果的概率值。最后,對客觀概率值和主觀概率值進行權重向量,從而得出高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的發(fā)生概率值。該值介于0和1之間,也就是說,當概率值為0時,表示突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情危機不會發(fā)生;當概率值為1時,表示突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情危機一定會發(fā)生。

    (三)高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警組織建設

    要有效應對突發(fā)事件,高校一般設置有突發(fā)事件應急工作領導小組。一旦發(fā)生突發(fā)事件,則相應的應急預案會立即啟動。相關協(xié)調(diào)聯(lián)系、現(xiàn)場處置、后勤保障、善后處理等專項小組會相應開展工作。但傳統(tǒng)作法上,往往忽視了網(wǎng)絡輿情信息的預警問題。因此,必須進一步理順高校網(wǎng)絡輿論預警的組織架構。具體有:一是理順網(wǎng)絡輿情工作組織。要形成以學院主要領導為組長,黨委宣傳部門總牽頭,學工、安保、技術等部門以及各基層黨組織共同參與的組織架構。二是完善網(wǎng)絡輿論預警工作制度。實行網(wǎng)絡新聞發(fā)言人制度,由學院主要領導擔任總發(fā)言人,確保信息的權威性;相關涉及部門作為主要信息調(diào)查部門,第一時間開展情況調(diào)查,準確及時發(fā)布有效信息,滿足大眾知情權的要求。三是積極建設好高校網(wǎng)絡輿論隊伍建設,特別是打造好網(wǎng)絡輿論意見領袖。[8]要對相關的人員開展針對性的培訓,并強化意見領袖在不同層面的影響力,確保在網(wǎng)絡輿論發(fā)生的各個階段,有著正向正能的輿論聲音發(fā)出,避免網(wǎng)絡輿論傾向一邊倒,造成網(wǎng)絡輿論事故發(fā)生。

    三、高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警實例分析

    以“大學生欠百萬高利貸自殺未遂”為例。C高校A學生因參與校園貸款而無法償還,進而尋求自殺未遂。該事件于2016年10月23日下午發(fā)生。2016年10月24日7:27,臺海網(wǎng)在其網(wǎng)站發(fā)布以“大學男生身陷百萬高利貸,數(shù)次自殺未遂,父親店鋪被債主搬空”為標題的新聞信息。隨后,該事件被微信、微博、客戶端等轉(zhuǎn)載、轉(zhuǎn)發(fā);并引起了師生、網(wǎng)友的熱議。事件發(fā)生后,C高校開展突發(fā)事件應急處理的同時,立即啟動突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警工作。輿情預警小組結(jié)合新浪網(wǎng)微輿情進行事件的相關網(wǎng)絡信息搜集,邀請校內(nèi)專家進行科學研判,使用預警模式進行辨識、解讀等。相關數(shù)據(jù)情況如下:

    項目數(shù)值依據(jù)首發(fā)信息平臺或個體的權威性(b1)2首發(fā)的臺海網(wǎng)(www.taihai?net.com)在Google的PR值為7關注度(b2)1據(jù)新浪網(wǎng)微輿情數(shù)據(jù)顯示,當天“黃金4小時”內(nèi)的關注度達33.25,高于日均9.8的信息量參與度(b3)2據(jù)新浪網(wǎng)微輿情數(shù)據(jù)顯示,該事件當時的熱度為47。事件敏感性(b4)1據(jù)新浪網(wǎng)微輿情數(shù)據(jù)顯示,該事件為敏感。首發(fā)媒體傾向性(b5)1據(jù)新浪網(wǎng)微輿情數(shù)據(jù)顯示,首發(fā)媒體為負面傾向。輿論傾向性(b6)1據(jù)新浪網(wǎng)微輿情數(shù)據(jù)顯示,輿論負面傾向達55%。事件漣漪遷移性(b7)1經(jīng)查詢,該事件關聯(lián)到之前發(fā)生的其他高校同類事件?;谝陨蠑?shù)據(jù),B=9

    注:以上數(shù)據(jù)來源于新浪網(wǎng)微輿情大數(shù)據(jù)。

    C高校“大學生欠百萬高利貸自殺未遂”突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情發(fā)生后,3位專家給出的研判分值均為3分,故P1=100%。同時,把該事件與之前高熱度、影響大的“鄭州21歲大學生因無力償還60萬元網(wǎng)貸跳樓自殺”事件作特征比對。得出P2=80%。所以P=100%×0.5+80%×0.5=90%。

    基于以上分析判斷,該突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情當時處于預警現(xiàn)象中的高危狀態(tài)。所以C高校輿情預警小組預測事件仍會繼續(xù)發(fā)酵,甚至會持續(xù)一段時間,可能會造成較大的危害。因此,輿情預警小組持續(xù)開展網(wǎng)絡

    輿情技術監(jiān)測系統(tǒng)和學生動態(tài)監(jiān)測,立即協(xié)同協(xié)調(diào)聯(lián)系工作小組,加強與上級宣傳部門的溝通聯(lián)系,主動與社會媒體溝通聯(lián)系,由高校新聞發(fā)言人及時通報事態(tài)情況、還原事件真相;并且組織相關意見領袖澄清事實,發(fā)布理性言論,扭轉(zhuǎn)負面傾向,及時遏制信息的惡性蔓延;善后處理小組認真做好相關排查摸底、開展預防不良網(wǎng)貸安全知識教育系列活動。

    四、結(jié)語

    基于高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警模型的分析、研判,緊急對C高?!按髮W生欠百萬高利貸自殺未遂”這一突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情進行預控和應對,有效防止了突發(fā)事件在網(wǎng)絡中蔓延,初步實現(xiàn)了應有的價值功能。經(jīng)過緊急網(wǎng)絡輿情應對,事件發(fā)生后的第二天,對該事件的網(wǎng)絡熱度就大幅下降,到三天就回歸到正常值狀態(tài),未產(chǎn)生任何其他不良的影響。

    [1]包玉梅.基于應急物資儲備的政府最優(yōu)應急效用模型分析[J].科技創(chuàng)業(yè),2010(1).

    [2]李新倉.高校突發(fā)事件的防范體系及防范機制的實證研究[M].北京:人民日報出版社,2014.

    [3]周麗娟.高校突發(fā)事件的成因與對策[D].江蘇:蘇州大學,2013.

    [4]王旭,孫瑞英.基于SNA的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情傳播研究[J].情報科學,2017(3).

    [5]李洪雄.耗散結(jié)構理論視域下高校網(wǎng)絡輿情管理機制探析[J].吉首大學學報(社會科學版),2017(2).

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    [8]葉定劍,靖詠安.對加強高校網(wǎng)絡宣傳思想工作隊伍建設的思考[J].學校黨建與思想教育,2017(4).

    *福建省中青年教師教育科研項目計劃(高校思政政治工作專項)“高校突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警機制研究”(JAS151620)結(jié)題成果。

    辜躍輝(1983-),男,福建漳州人,在職研究生,漳州城市職業(yè)學院辦公室,助理研究員,主要研究網(wǎng)絡輿情、社會網(wǎng)絡分析。

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    1006-0049-(2017)17-0010-03

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