網(wǎng)絡輿情的基本共識及其動態(tài)規(guī)律再認識：多維視角考察

編者按：習近平總書記在2018年全國宣傳思想工作會議上指出：我們必須科學認識網(wǎng)絡傳播規(guī)律，提高用網(wǎng)治網(wǎng)水平，使互聯(lián)網(wǎng)這個最大變量變成事業(yè)發(fā)展的最大增量。

輿情研究，經(jīng)過十余年的發(fā)展，從理論闡釋到咨政應用，由定性分析到數(shù)據(jù)監(jiān)測，自少量學科關注到多學科協(xié)同，從社會輿情規(guī)律一般性探討到網(wǎng)絡輿情規(guī)律多維度分析，相關研究無論從廣度、深度和效度上都得到了延展，也形成了諸多基本共識。但同時，在真實社會與網(wǎng)絡社會互滲日深、信息技術快速迭代、網(wǎng)絡輿情傳播與演化正呈現(xiàn)相對穩(wěn)定與變動不居兩種形態(tài)的當下，如何總結已經(jīng)發(fā)生輿情的共性與規(guī)律性，準確掌握互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)的傳播和變化動態(tài)規(guī)律，并在實踐中提高輿情預測與預警功能，盡可能地減少負面輿情的發(fā)生及影響，就是提高網(wǎng)絡治理水平，“使互聯(lián)網(wǎng)這個最大變量變成事業(yè)發(fā)展的最大增量”的關鍵。現(xiàn)刊出天津社會科學院輿情研究所畢宏音研究員對上述問題的最新相關研究成果，以饗讀者。

摘要：當前，現(xiàn)代輿情研究圍繞網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律，就表征的輿情演化路徑、背后的刺激性事件、利益糾葛、復雜主體、管理客體、傳統(tǒng)媒體與自媒體、心態(tài)與心理、網(wǎng)絡輿情空間、互聯(lián)網(wǎng)技術迭代的影響，以及大數(shù)據(jù)分析技術方法應用等，逐步形成了十大基本共識。但同時也存在著重當下分析輕前期預測、對復雜動力要素的綜合研判不足、傳統(tǒng)質性和量化研究方法缺乏對交雜輿情環(huán)境的闡釋力、靜穩(wěn)的階段性研究難以反映傳播規(guī)律的趨勢性變化等問題，這亟待從“歷史與聚類分析”“多驅動要素分析”“智能兼專家分析”“追蹤性動態(tài)分析”等多維視角，對網(wǎng)絡輿情傳播的動態(tài)化規(guī)律進行系統(tǒng)性再認識。

關鍵詞：網(wǎng)絡輿情;基本共識;動態(tài)規(guī)律;多維視角

[中圖分類號]G209

[文章編號]1673-0186（2019）01-006-011

[文獻標識碼]A

[D0I編碼]10.1963l/j.cnki.css.2019.01.001

習近平總書記在2018年全國宣傳思想工作會議上指出：我們必須科學認識網(wǎng)絡傳播規(guī)律，提高用網(wǎng)治網(wǎng)水平，使互聯(lián)網(wǎng)這個最大變量變成事業(yè)發(fā)展的最大增量D。當前，在信息技術加速變革，大數(shù)據(jù)算法與人工智能網(wǎng)絡應用快速迭代，逾8億網(wǎng)民登錄上網(wǎng)，日均信息傳播動輒億量級，虛擬空間中的圈群交往日漸繁雜，網(wǎng)絡表達新樣式層出不窮。在網(wǎng)上社會與真實社會疊加互嵌愈加深入的大背景下，精準把脈網(wǎng)絡輿情，準確掌握互聯(lián)網(wǎng)以及移動互聯(lián)網(wǎng)的傳播和變化動態(tài)規(guī)律，是“提高網(wǎng)絡治理水平，化變量為增量”的重要前提。

一、當前對輿情和網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律的十個基本共識

回顧現(xiàn)代輿情研究的短暫歷史，真正意義上的輿情傳播規(guī)律和網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律研究，分別始于2003年和2007年2。十余年過去了，從理論闡釋到咨政應用，由定性分析到數(shù)據(jù)監(jiān)測，自少量學科關注到多學科協(xié)同，從社會輿情規(guī)律一般性探討到網(wǎng)絡輿情規(guī)律多維度分析，相關研究無論從廣度、深度和效度上都得到了延展，形成了不少基本共識。

（一）輿情機制變動規(guī)律初探

早在1998年，徐向紅在探討輿論演變規(guī)律時，就將輿論的演化分為從萌生到生成至統(tǒng)一的變化過程凹，因為，他對輿論概念的論述與輿情概念有很大的相似性，故可以將其稱為輿情傳播規(guī)律研究的前身。

王來華在輿情研究之初提出，輿情的復雜刺激和反應過程中，存在著“輿情機制”或稱“輿情變動機制”。該機制具體包含著輿情的發(fā)生、變化和結束（殘留）機制[2]117-120。分析變動過程，輿情因國家管理者權力運行而產(chǎn)生;隨刺激其產(chǎn)生的中介性社會事項的變化結束而變化結束。作為群體性心理，輿情既受輿情主體的基本構成和個人表達素質的影響，也可能被“記憶”下來，部分地“殘留”于人們對于一個新社會性事項的心理反應當中3]。王來華的分析既立足于機制探討，強調輿情機制運行中，可能形成從發(fā)生到結束的閉環(huán)，亦可能因輿情“殘留”而呈開放形態(tài)，又著眼于輿情主體、客體、刺激物、群體性心理等要素分析，這些闡釋對后續(xù)研究頗具啟發(fā)意義。

隨后，一些學者先后提出了若干輿情傳播變動規(guī)律。如，劉曉明的“輿情沿若干級差由無序到有序依次遞進或消減規(guī)律”，李昌祖等的“輿情的起始、擴散和整合三階段論”，陳月生針對群體性突發(fā)事件中輿情變動提出的“輿情的發(fā)生、應急和預防三機制”，畢宏音基于輿情視角提出的“訴求表達發(fā)生機制、溝通機制、實現(xiàn)機制和保障機制”，張麗紅通過綜合分析前人成果，將與輿情自身變動規(guī)律相關的機制統(tǒng)稱為“輿情內部機制”，等等。以與輿情信息工作機制等“輿情外部機制”相區(qū)分，這些研究雖基本屬于宏觀層面的思辨性探討，但其所具有的問題意識和理論思維，依然為相關探索，特別是網(wǎng)絡輿情機制變動規(guī)律研究、輿情信息工作機制研究等的開展與深化，提供了可供借鑒的理論養(yǎng)料。

（二）網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律的探索：十大基本規(guī)律性共識的形成

網(wǎng)絡社會的疾速發(fā)展，要求在學理和實踐兩個層面作出更加積極的回應，這帶動了網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律研究的快速推進?；仡櫸墨I，最突出的在于，學界借鑒生命周期理論，以時間為主軸，先后提出不下數(shù)十種網(wǎng)絡輿情傳播變動規(guī)律。主要包括了王曉輝“網(wǎng)絡輿情的引發(fā)、互動、發(fā)展與淡化或消落規(guī)律”，劉毅“漲落規(guī)律、序變規(guī)律、沖突規(guī)律和衰變規(guī)律”，王來華“網(wǎng)絡輿情與輿論的相互轉換原理”，顧明毅“早期傳播、社會性知情社會性表達、社會行動、媒體紀念傳播的周期性變化規(guī)律”，徐敬宏“非常突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情產(chǎn)生、傳播、聚合演化規(guī)律”，謝科范等“網(wǎng)絡輿情突發(fā)事件的潛伏期萌動期、加速期、成熟期、衰退期規(guī)律”，人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室“社會熱點輿情的發(fā)生期、發(fā)酵期、發(fā)展期、高漲期、回落期、反饋期變動規(guī)律”和“發(fā)布模式、平穩(wěn)模式、相關模式、自相似模式、周期模式、趨勢模式變化過程”，董永亮“突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的孕育、噴涌轉向再次噴涌再次轉向、逐漸衰減變動過程”，方付建“基于粒子思想的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的孕育階段、擴散階段、變換階段、衰減階段演化過程”、高承實“網(wǎng)絡輿情的四類演化過程模型”，等等。與此同時，有關網(wǎng)絡輿情的一些基本規(guī)律性認識在學界逐漸形成。

1.認識到網(wǎng)絡輿情的傳播變動過程與社會輿情相類似，會大致沿著發(fā)生（孕育）→發(fā)展（高潮）→結束（衰落或殘留）的線性路徑演變

總結以往，按照從發(fā)生到發(fā)展至結束的大致走勢，研究者先后提出了網(wǎng)絡輿情變動三階段規(guī)律、四階段規(guī)律、五階段規(guī)律、六階段規(guī)律、多階段規(guī)律等包含了若干階段的網(wǎng)絡輿情傳播變動規(guī)律。同時，也勾畫出形態(tài)不同的輿情漲落曲線演化模型、三維空間模型、粒子模型等。

2.認識到因為具有突發(fā)性、沖擊性、破壞性，故應高度重視突發(fā)事件中網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律研究綜觀現(xiàn)實，網(wǎng)下的突發(fā)事件屢屢因網(wǎng)絡傳播而加大爆燃風險，而網(wǎng)上輿情表達的喧囂鼎沸也可能釀成網(wǎng)下行動，這就觸發(fā)了學界同時聚焦于突發(fā)事件和網(wǎng)絡輿情。一些研究通過分析個案，討論了突發(fā)事件對網(wǎng)民情緒的強烈影響與網(wǎng)絡公眾表達的關系;有的論及了突發(fā)重大公共事件中，網(wǎng)絡新媒體傳播的超強疊加功能對輿情的熱點喚起效應;也有的基于大量案例，從國家治理現(xiàn)代化角度出發(fā)，討論了轉型期中國互聯(lián)網(wǎng)突發(fā)熱點事件的網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律;突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的演變路徑、態(tài)勢、規(guī)律和機理，突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情中的媒介要素、網(wǎng)民要素、內容要素等動力要素，這些研究既注重學術探索，同樣也關注到應用功能。

3.認識到現(xiàn)實中的利益糾葛，是形成網(wǎng)絡輿情熱點的重要驅動力

王來華提出，輿情從本質上看，始終貫穿民眾與管理者間不斷變化的利益關系。這一關系的主體是依存和建設關系，但也難免存在著沖突關系[2]49-50。從社會心理看，外在的利益差距容易導致內在的心理落差。故利益需求與利益差別是輿情表達發(fā)生的重要助推力。網(wǎng)絡社會是真實社會的延伸，故網(wǎng)絡輿情的產(chǎn)生動力在網(wǎng)下。其中，公眾利益需求成為網(wǎng)絡輿情形成的主要內生動力源[4]290。特別是在社會轉型期，當遇到利益矛盾關鍵點與利益紛爭聚焦點時，網(wǎng)民們盼望更全面了解生存環(huán)境變化，更準確了解看似孤立的新聞事件與自身利益的攸關性[5]。正因此，這樣或那樣的利益需求與利益糾葛，常以熱點議題或焦點話題的形式呈現(xiàn)在網(wǎng)上，成為觸發(fā)網(wǎng)上輿情傳播，形成網(wǎng)絡輿情事件的重要推手。

4.認識到網(wǎng)絡輿情主體的多元分化和隨機互動，會導致網(wǎng)絡輿情演進態(tài)勢愈加復雜

從中國1994年接人互聯(lián)網(wǎng)至今，網(wǎng)絡輿情主體結構一直處于不斷變動中。除了基數(shù)龐大的普通草根網(wǎng)民外，還分化出網(wǎng)絡意見領袖、活躍的信息中介、爆料人等，他們的隨機組合和交互作用，導致網(wǎng)絡輿情演進態(tài)勢愈加復雜。例如，研究表明，在近幾年反復發(fā)生的大大小小的輿情反轉事件中，無論是擁有巨大受眾群和話語影響力的大小網(wǎng)絡意見領袖還是態(tài)度極化或逆轉的網(wǎng)民[6]，不管是提供未經(jīng)核實爆料信息的現(xiàn)場當事人或者圍觀者[7]還是網(wǎng)民中捍衛(wèi)知情權和尋求真相的中堅分子[8]，他們的交叉混雜，加劇了網(wǎng)絡輿情走向的反轉化和曲折性，助推了網(wǎng)絡輿情變動的復雜趨勢。

5.認識到從狹義輿情看，網(wǎng)絡輿情及其變動常常具有特殊的政治指向性

從狹義輿情來看，輿情簡言之即民眾的社會（政治）態(tài)度。所以，輿情及其發(fā)展變動過程常常具有特殊的政治指向性。例如，重大突發(fā)公共事件的背后，因或多或少存在著關乎群眾最根本利益的矛盾沖突，故考察圍繞這一類事件的輿情發(fā)展變動過程，有的因涉及政府部門制定的方針政策，采取的措施行動等，與管理者發(fā)生直接的聯(lián)系;有的即便與政府并不直接相關，例如突發(fā)自然災害等，但也因為政府是民眾的利益代表者和利益維護者，故會由于政府的救援和安置等一系列行為，而與政府間接發(fā)生聯(lián)系，最終導致輿情具有比較特殊而明確的政治指向性[9]。

6.認識到無論權重幾何，新老媒體均是影響網(wǎng)絡輿情走向的重要媒介因素

很多學者認識到，新老媒體均是影響網(wǎng)絡輿情產(chǎn)生與變化的重要因素。但傳統(tǒng)媒體和新媒體孰輕孰重，看法則有所差異。有的認為，輿情變動離不開新老媒體相互結合的雙重輿論影響力[10];離不開多種媒體在網(wǎng)絡上信息傳播、相互作用所形成的共振[11];離不開傳統(tǒng)媒體記者和“草根記者”在網(wǎng)絡上的議程設置和刻意報道[12];有的則認為，在網(wǎng)絡環(huán)境下，自媒體平臺被賦予了“自我設置議程”的能力[13]，還有的以為，主流媒體憑借其權威性，對受眾的認知態(tài)度依然產(chǎn)生重要影響[14]。

7.認識到交織混雜的個體心理與群體心理，是左右網(wǎng)絡輿情變動的重要內驅力

學者們普遍認同，與互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展相伴的，是中國傳統(tǒng)文化與西方社會思潮、社會主義核心價值觀與非主流價值觀念對民眾社會心理的多重滲透和交雜影響。這使得他們的輿情表達，既可能呈現(xiàn)出渴求新知、獵奇探究、彰顯個性、減壓宣泄、自我實現(xiàn)等普遍個體心理（15]，亦可能表現(xiàn)為從眾、群體極化、集體無意識群體競爭與互動等網(wǎng)絡群體心理（6），從整體上看，主流網(wǎng)絡社會心態(tài)是積極健康昂揚向上的，但同時也存在著浮躁炫富、暴戾、冷漠等種種不良社會心態(tài)[7，特別是以結構性怨恨、仇官和仇富、低信任感、冷漠和浮云最為典型18。

8.認識到脫胎于現(xiàn)實的軟硬網(wǎng)絡輿情空間，亦是網(wǎng)絡輿情變動的影響因素

在現(xiàn)實社會，輿情的形成演變還會受到各種有形與無形的環(huán)境或情境——軟、硬輿情空間的影響。這些輿情空間因素，常常呈現(xiàn)多元多樣與交叉互動、界限與層次的相對性等特征[19]。有學者強調，網(wǎng)絡輿情空間是輿情空間在網(wǎng)絡上的擴展與延伸。故也包含了特殊的計算機網(wǎng)絡“硬空間”，以現(xiàn)實為基礎的秩序規(guī)定、角色規(guī)定、目標規(guī)定及民族文化因素等復雜“軟空間”[4]109-141。有的考察了互聯(lián)網(wǎng)社會發(fā)展歷史后提出，影響輿情變動的網(wǎng)絡空間，包括了自下而上、自組織、動員式的大集市化“軟”空間，以及互聯(lián)網(wǎng)信息傳播三次變革所帶來的全新網(wǎng)絡“硬空間”，其與社會空間是協(xié)同融合關系[20]。

9.認識到互聯(lián)網(wǎng)技術的迭代發(fā)展，日益形成對網(wǎng)絡輿情傳播的滲透力與影響力

針對線.上生活愈來愈成為國民日常的不爭事實，學界普遍感到，互聯(lián)網(wǎng)技術迭代，特別是以微博、微信為代表的新媒體應用，不僅帶動了網(wǎng)絡社會發(fā)展，也極大地推動了網(wǎng)絡輿情傳播。一方面，網(wǎng)絡新媒體的迅疾崛起，深刻改寫了傳統(tǒng)傳媒格局，為當下的中國利益表達提供了十分寬廣的管道[21]。另一方面，以微博為代表的新媒體技術支持下的網(wǎng)絡輿情表達，常具突然聚合、病毒式擴散、網(wǎng)上網(wǎng)下聯(lián)合發(fā)力等特點，新技術表達優(yōu)勢所產(chǎn)生的“示范效應”，極易改變社會動員模式，同時加重群體心理對個體心理的影響而導致心理的偏移。同時，龐大的微信用戶群借助后臺基礎技術保障，通過復雜關系網(wǎng)絡交叉聯(lián)絡形成了共同意見，間接或者內隱化推動輿情發(fā)展變動，產(chǎn)生強大群體推力，助微信輿論場的形成[22]。

10.認識到網(wǎng)絡輿情變動環(huán)境日趨交雜，愈發(fā)需要利用大數(shù)據(jù)分析等技術方法加以甄別研判學界普遍感到，當前巨量的網(wǎng)民規(guī)模與信息傳播、交錯的網(wǎng)絡平臺應用、多媒體的融合化，都加劇了網(wǎng)絡輿情傳播過程和走向的復雜態(tài)勢。同時，隨著數(shù)據(jù)采集技術更迭發(fā)展進入大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)采集分析挖掘和處理能力得到了全方位提升，通過建設基于輿情應對的統(tǒng)一技術平臺，以Web挖掘和文本分析及時掌握網(wǎng)絡輿情變動趨勢[23]，引入“復雜網(wǎng)絡視角”進行網(wǎng)絡輿情特征與演變研究就成了必然[24]。

二、新形勢下網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律探索中的若干不足

進一步看，盡管短時間內，學界已圍繞相關議題達成若干基本共識，但面對不斷變化的真實與虛擬兩個社會空間，不斷迭代更新的網(wǎng)絡新技術，以及個體心理與群體心理的多重影響，網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律探索還面臨著一些問題。

（一）以“輿情發(fā)生”來劃定網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律研究起點，使得“預測”“預警”功能打了折扣

從詞源學上看，預警即在事情發(fā)生或是進行前預先告警。預測則是經(jīng)調查和分析，對事物的動態(tài)與發(fā)展趨勢，事先做出估計和評價?？梢?，預警和預測都強調作用在事前。進一步看，“預警”和“預測”也有所差異。前者更強調“預防”，即事發(fā)前及時警示、介人和干預，后者則強調“預判”，即以掌握規(guī)律為基礎，提前把握變動趨勢。考察前期成果，雖然研究者對于網(wǎng)絡輿情規(guī)律研究的重要任務，在于實現(xiàn)“預警”“預測”功能并無異議，但在具體探究過程中，省略對前期復雜環(huán)境誘因和社會醞釀過程的定性定量分析，簡單將“輿情發(fā)生”劃定為研究起點的，還是占了相當比例。即便有些研究考慮到網(wǎng)民、當事人、媒體、政府、情緒等作用要素對“輿情孕育”“輿情潛伏”的影響，但要么是輕描淡寫、一筆帶過，要么實際上是事后評估和回溯性分析，使得理想中的“預測”“預警”作用，難以真正充分有效地發(fā)揮出來。

（二）以“階段模式”來表征網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律，容易忽略其背后復雜動力要素的綜合作用

依照生命周期原理，引入階段論進行網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律研究，其優(yōu)點是簡單直接，也利于被類型化。但系統(tǒng)思考，僅面對以微博、微信為標志的移動互聯(lián)場域下所發(fā)生的大量熱點事件及其紛繁交雜的網(wǎng)絡傳播，如果進行單一進路和表征化處理，只進行由生至滅、從觸發(fā)到沉寂（殘留）的線性規(guī)律描述，就極易因單維度的橫斷面處理，而掩蓋了特殊事件、特殊記憶、輿情主體、輿情客體、輿情本體、各類媒體等多重動力要素，對網(wǎng)絡輿情變動的復雜多維影響。例如，過往發(fā)生的輿情熱點事件所激起的某些特殊情緒，常以集體記憶的形式留存在人們的記憶庫中，當同質性或相似度高的輿情事件再起，那些特殊情緒很容易因為同一類話題的刺激被喚起，而對新事件的輿情傳播再次產(chǎn)生影響;又如，網(wǎng)絡輿情變動過程中，一些特殊的社會心態(tài)容易導致謠言的發(fā)生，有著這類社會心態(tài)的人又常常充當傳播擴散主體角色;還如，在反轉型網(wǎng)絡輿情變動過程的開端，自媒體經(jīng)常率先設置議題并觸發(fā)輿情熱議，而在尾聲，重量級傳統(tǒng)主流媒體則總會扮演輿論引領角色。再加之，各類影響因素在不同事件中的影響各異，有的表現(xiàn)為陸續(xù)登場，還有的則是交叉互動，這些都是粗線條的階段性描述所難以生動呈現(xiàn)精準闡釋乃至深入探討的。

（三）以簡單“定性定量”作為分析網(wǎng)絡輿情規(guī)律的主要研究方法，無法科學闡釋新網(wǎng)絡環(huán)境下網(wǎng)絡輿情的復雜嬗變

盡管經(jīng)十余年探索，網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律研究方法已經(jīng)從最初學理化的定性描述和宏觀性的抽象闡釋，發(fā)展到在實證案例分析的基礎上進行解釋性歸納，或者以理論假設為基礎進行統(tǒng)計模型建構。而數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等技術方法，也逐步得到更加廣泛的利用。但在現(xiàn)實社會與網(wǎng)絡社會的疊加互嵌日漸深入的今天，在信息技術和網(wǎng)絡應用的迭代更新日趨加速的當下，還是有大量的相關探討，依然單純套用前互聯(lián)網(wǎng)時代的質性分析或者統(tǒng)計分析方法。其結果，一來在互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)共通共享狀態(tài)下，無法系統(tǒng)分析和精準呈現(xiàn)各類網(wǎng)絡節(jié)點如何形成了復雜網(wǎng)絡，在復雜網(wǎng)絡中的信息傳播又如何影響了網(wǎng)絡輿情的走向;二來在網(wǎng)絡圈群化和社交化特征日顯的情形下，亦無法科學和精確地描畫出那些關鍵節(jié)點的生成、地位、互動與消長，群落邊界的形成與分化，群與群間的關系與流動等復雜的網(wǎng)狀結構關系。

（四）以“靜穩(wěn)當下”來看待網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律，將難以對未來網(wǎng)絡輿情的新變化形成趨勢性認識

綜觀發(fā)展現(xiàn)實，置身紛繁龐雜和開放流動的網(wǎng)絡社會，如果試圖立即描摹出大大小小的網(wǎng)絡輿情事件及其傳播形態(tài)的大致樣貌，由于“變化”是一直不變的網(wǎng)絡特質，故當掬起一瓢進行端詳揣摩時，實際上它已然發(fā)生了新變化。但從前期研究看，一方面，大量的相關探索受到了當時所處時空的限制，就使得從“靜態(tài)的當下”出發(fā)，采取“閉環(huán)式”研究思路，往往既是網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律研究的邏輯，也是研究所觸及的范圍。例如，對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展早期的輿情傳播階段的簡單劃定，再例如，針對當時發(fā)生的某個熱點事件的傳播規(guī)律分析等。另一方面，大量相關研究采取了“一次性”或“局部化”的研究思路。要么短暫關注網(wǎng)絡輿情變動規(guī)律后就不再深究，要么僅專注于某種特殊網(wǎng)絡輿情類型（例如突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情）的研究而未繼續(xù)擴展。由于采取靜態(tài)和閉環(huán)的思路，以過去時和局部化的研究來介人極具開放性、流動性和易變性的網(wǎng)絡社會，結果得到的難免是對網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律的階段性、散點狀和片段化認識。這無疑難以對網(wǎng)絡輿情傳播的新趨勢形成連續(xù)性、系統(tǒng)性和前瞻性認識。

三、從多維視角出發(fā)再認識網(wǎng)絡輿情的動態(tài)傳播規(guī)律

從多維視角出發(fā)再認識網(wǎng)絡輿情的動態(tài)傳播可以發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律。

（一）以“歷史與聚類分析”視角，力求準確勾勒網(wǎng)絡輿情地域化圖譜

網(wǎng)上與網(wǎng)下的深度“互嵌”性，使得我們難以忽略真實社會環(huán)境對網(wǎng)絡輿情表達的潛在、無形、深刻而長久的影響。同時，網(wǎng)絡社會發(fā)展至今，大量的過往案例，又顯示出網(wǎng)民輿情表達的多元分化特點，也呈現(xiàn)出較為顯著的在線聚類特征。正因此，基于“預測”“預警”功能，引入“歷史與聚類分析”視角，在網(wǎng)絡輿情發(fā)生前，將過往網(wǎng)絡數(shù)據(jù)資料與網(wǎng)民地域特質劃分相結合，從歷時性出發(fā)，盡可能利用前期數(shù)據(jù)對導致網(wǎng)絡輿情傳播變動的社會空間環(huán)境進行歷史性的、全方位的“深描”，力求描摹出“前輿情變動”階段的地域化圖譜，就顯得頗具“應然”意義。

普列漢諾夫強調：“公眾意見的歷史發(fā)展和整個人類歷史一樣，乃是個有規(guī)律的過程?！盵25]如果說，人類歷史規(guī)律需要人們發(fā)現(xiàn)和記錄，那么，網(wǎng)絡輿情的歷史規(guī)律，也需要被盡量完整和準確地記錄下來，以供了解、總結和借鑒。從并不算長的網(wǎng)絡輿情發(fā)展變化歷史看，有幾部分是可以嘗試通過建立國家級別的數(shù)據(jù)庫，被匯集、記錄并分析利用的。首先，可整合各方數(shù)據(jù)資源，以全國各大相關研究機構業(yè)已建立的案例庫為基礎，建立起國家級別的網(wǎng)絡輿情事件案例庫，分別按年度、地域和類型等進行匯集整理儲存，并定期或不定期加以補充和修正。其次，可建立和完善國家級別的歷時性網(wǎng)絡輿情語料庫。網(wǎng)絡語言是影響網(wǎng)絡輿情發(fā)展變化的重要的信息載體。在過往的網(wǎng)絡信息傳播過程中，出現(xiàn)過大量的網(wǎng)絡語言材料，包括內容豐富的語篇、語句、短語、詞匯等，有些經(jīng)過一段時間后逐漸被淡忘，有的則一直在使用，還有的又被衍生出新的含義，這些都需要按照網(wǎng)絡語言發(fā)展時序，根據(jù)動態(tài)追蹤和監(jiān)測結果，隨時進行調整、存儲與處理，以備實操時進行有效使用，再者，可嘗試建立起國家級別的輿情應對資料庫。如果說網(wǎng)絡輿情發(fā)生演化的主體是網(wǎng)民，客體則主要是各級管理機構及其人員，其應對意識、處置能力和機制建設水平的高低，常會對網(wǎng)絡輿情變動走向產(chǎn)生重要影響。因此，按照年度、正反兩類典型案例、應對處置方所在地域、應對處置方所處層級、輿情應對的后續(xù)影響等進行匯編和分析，可以很好地反映出網(wǎng)絡社會治理的發(fā)展變化過程。

一項新的研究結果表明，與人類心理和行為特征具有顯著的地域差別相類似，城市網(wǎng)民心態(tài)既表現(xiàn)出較大的地域性差異，也有著聚類規(guī)律[26]。受此啟發(fā)，實際上，網(wǎng)民首先是網(wǎng)下活生生的人，在線生活的超時空、物理不在場和去中心化，并不能替代真實生活的固定場域（大城市、小城鎮(zhèn)或農(nóng)村）、各自所處的政治經(jīng)濟環(huán)境（政治中心經(jīng)濟中心或經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)）、地理環(huán)境（東部、中部或西部）和地域文化心理（內斂或活潑、嚴肅或幽默、政治化或娛樂化）等，這些影響，可能造就了網(wǎng)民們形態(tài)各異的地域化特質，比如，有的非常關心國際外交話題，有的則最關注身邊事;比如，有的語言偏好戲謔化，而有的則表達更加火爆等等。這些都需要利用科學研究手段，一方面通過網(wǎng)上大數(shù)據(jù)的長期追蹤、搜集、鑒別和整理，分別對不同地域的數(shù)據(jù)進行聚類分析，找出不同地域網(wǎng)民的共性與個性。另一方面，通過網(wǎng)下大規(guī)模的問卷調查和深度訪談，與網(wǎng)上聚類分析結果進行比較分析，力爭對不同地域網(wǎng)民的表達情緒、心理、動機以及行動等常態(tài)化規(guī)律進行精準和清晰概括，并與前面的案例庫語料庫、應對庫結合，力爭逐步拼接出“前輿情變動”階段的地域化圖譜，為有的放矢地開展網(wǎng)絡輿情預測和預警工作提供有力保障。

（二）以“多驅動要素分析”視角，嘗試精準描畫出網(wǎng)絡輿情變動的系統(tǒng)圖

正如前述，進行網(wǎng)絡輿情傳播與變動的階段性劃分，重點在于呈現(xiàn)出整個輿情的起伏過程和高低走勢，即“是什么”，卻基本不側重于揭示影響輿情變動與走向的內外因素，即“由什么所導致”。而內部和外部因素，正是驅動網(wǎng)絡輿情演化過程的顯在或隱形力量。因此，應該嘗試引人基于內外各要素影響的作用系統(tǒng)模型，并通過實證研究提供不同情形下的變動系統(tǒng)亞模型。

從整體來看，在網(wǎng)絡輿情變動開放系統(tǒng)中，包含著內在的可能引發(fā)集體記憶的特殊情緒（快樂或不快樂）、交織的個體心理與群體心理，也包含著外在的多元話題、結構復雜和利益多元的網(wǎng)民、承擔著利益代表者角色與政治溝通責任的各級管理者、負有議程設置和輿論引導功能的媒體、各具傳播特色的技術化應用平臺、具有賦意功能的文字、音頻、視頻等信息載體。這些內外要素，對網(wǎng)絡輿情的階段性變化產(chǎn)生著不同的影響。從網(wǎng)絡輿情傳播變動的內在驅動力看，既包括了潛藏在集體記憶中的積極或消極情緒，也包含著社會助長效應、匿名性效應、自利性偏差、自我效能感高峰體驗、炫耀性心理等個體心理，還包含著從眾效應、集體無意識、沉默的螺旋、反沉默的螺旋、群體極化等群體心理，以及帶有地域和民族特征的文化心理。而從外部驅動要素看，第一是觸發(fā)網(wǎng)絡輿情傳播變動的話題內容，其大抵與公共性、利益性、社會性、突發(fā)性、精神價值有關，且常常反映了干群關系、黨群關系、貧富關系和階層關系，涉及了民生、法治、公平、正義、安全、環(huán)境、公德等方面。第二是包含著直接利益相關者、網(wǎng)絡意見領袖、網(wǎng)絡中介、積極網(wǎng)民、吃瓜網(wǎng)民、水軍、“穿馬甲者”和“轉世黨”在內的各色網(wǎng)民。他們雖是訴求表達主體，但表達功能和地位并不相同。第三是在網(wǎng)絡中承擔了網(wǎng)民利益代表者和網(wǎng)絡政治溝通主導角色的各級管理者?？疾飕F(xiàn)實，雖然網(wǎng)民對他們有著較高的角色期待，但因他們分屬不同層級，也有著不同職能，特別是在網(wǎng)絡輿情研判、處置、回應、疏導等角色扮演中的水平高低錯落，導致了網(wǎng)絡輿情處置與疏導效果有所差異。第四是承擔了新聞信息傳播和輿論引導角色的網(wǎng)絡媒體。具體來看，網(wǎng)絡社會發(fā)展帶來了傳播格局的巨變，也使得影響網(wǎng)絡輿情變動的網(wǎng)絡媒體結構日趨復雜。主要包括了主流媒體、自媒體、以自媒體面目出現(xiàn)的主流媒體人等，其在網(wǎng)絡傳播和輿論引導中的功能也需要被區(qū)別看待。第五是技術化網(wǎng)絡應用平臺。它們是網(wǎng)絡輿情信息承載者和傳播空間提供者。目前，一方面微信群微博矩陣、客戶端、微視頻等移動圈群化交叉?zhèn)鞑ヒ殉蔀槌B(tài)，另一方面，知乎、悟空問答、豆瓣等知識型社區(qū)傳播影響力日顯。第六是以文字為代表的表達“意義”載體。這些網(wǎng)絡文字以流行語、仿語戲謔、飛白、暗喻、隱喻等形式，配合表情包、圖片、音視頻，不僅承擔了給輿情表達信息賦意的角色，還常常影響網(wǎng)民表達心理和表達偏好。

需要進一步強調，網(wǎng)絡輿情變動系統(tǒng)并非一種模式，亦非完全固化。各個影響要素是否出場，出場的順序、作用力大小、影響時間的長短等，又會因事件的不同、空間的差別而產(chǎn)生差異，且會隨著時代背景變化而發(fā)生新的形變。這都需要利用案例回溯和大數(shù)據(jù)分析，及時歸納與總結，以抽離并繪制出具有“理想類型”屬性的網(wǎng)絡輿情傳播變動的系列化系統(tǒng)模型，于未來的實踐中加以有效捕捉和精準識別，并根據(jù)變化對系統(tǒng)要素進行及時增補和修正。

（三）以“智能兼專家分析”視角，力爭科學把握網(wǎng)絡輿情傳播演化的復雜軌跡

8.02億網(wǎng)民，動輒億量級別的互聯(lián)網(wǎng)應用，人人都是自媒體的潛在可能，呈現(xiàn)出社會的網(wǎng)絡化與網(wǎng)絡的社會化雙重趨勢。這不僅使網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)量激增，網(wǎng)絡信息節(jié)點間的關系呈高度復雜態(tài)勢，同時，也會讓網(wǎng)絡輿情變動演化過程更加交雜繁復。而如何將隱含于各大網(wǎng)絡技術應用平臺中的海量而分散的輿情信息搜集.上來，又如何在一次次網(wǎng)絡圈群間、網(wǎng)上與網(wǎng)下的交往行動中，探尋出引發(fā)變動的“共性”和“特性”，再如何洞悉網(wǎng)絡輿情表達文本（流行語）、圖片、動畫、音視頻背后的情感特征和心態(tài)指向，則既需要超越傳統(tǒng)的統(tǒng)計研究方法，利用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)學模型，以提高信息匯集分析效率和效果，也需要通過輔以跨領域、復合型、協(xié)同式的專家群把關，進行快速與精準識別。

一方面，需要具備智能化思維和大數(shù)據(jù)理念，充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能技術發(fā)展所提供的優(yōu)勢，提高對大數(shù)據(jù)級別的網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)的匯集分析能力。在數(shù)據(jù)采集過程中，不但要采用工程技術方法，在各大網(wǎng)絡應用平臺，借助網(wǎng)絡爬蟲技術，實時獲得需要采集的網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)信息。也還要借助于人工智能技術，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習的提取算法、啟發(fā)式規(guī)則的正文抽取算法、VIPS算法、以及多種抽取算法相結合等技術手段，進行網(wǎng)頁正文抽取。在數(shù)據(jù)分析過程中，則需借鑒情感分析、話題檢測與追蹤、多文本摘要、熱點識別等數(shù)據(jù)挖掘和自然語音處理技術[27]，對來自互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)量龐大、屬性各異、內容龐雜的結構化、半結構化及非結構化數(shù)據(jù)，進行共時性分析和歷時性剖析，短期內力求準確鑒別和分析某次或某類話題的情感指向、觀點趨向，長期則力爭逐步識別出不同事件所呈現(xiàn)的大致輿情傳播節(jié)點和復雜關系走勢。

另一方面，傳統(tǒng)的人工分析方法亦不能忽略，正因為人性是復雜多變的，而網(wǎng)絡社會又是“物理不在場”的，故面對網(wǎng)絡輿情交雜變動態(tài)勢，面對彩屏背后難以直達的“心理黑箱”，單純強調大數(shù)據(jù)賦權和人工智能增能，對復雜算法和深度學習頂禮膜拜，并不能保證科學和系統(tǒng)把握網(wǎng)絡輿情傳播演化的復雜軌跡和關系變量，亦不能完全實現(xiàn)對顯輿情與隱輿情、真輿情與偽輿情、直輿情與曲輿情、個體輿情與群體輿情的準確刻畫和精準把握。而開展人工分析，特別是利用具有專業(yè)性、跨學科和復合化特質的網(wǎng)絡輿情分析專家群，對大數(shù)據(jù)進行進一步的精準化分析，依然是開發(fā)大數(shù)據(jù)和人工智能功能同時需要且必須依托的網(wǎng)絡輿情分析力量。與此同時，傳統(tǒng)的問卷調查、參與觀察、半?yún)⑴c觀察、深度訪談等研究方法，也依然有助于全面了解和系統(tǒng)掌握網(wǎng)絡輿情的復雜結構與變動機理。

（四）以“追蹤性動態(tài)分析”視角，力求及時反映網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律的最新變化趨勢

經(jīng)二十余年發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了新聞網(wǎng)站和網(wǎng)絡論壇分庭的Web1.0時代，微博快速崛起的Web2.0時代，微博、微信、客戶端、微視頻等競相逐鹿的移動互聯(lián)時代。其間，網(wǎng)絡社會一直處在快速更新與迭代發(fā)展中。這就使置身其間的網(wǎng)絡輿情傳播與演化，呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定與變動不居兩個形態(tài)。因此，網(wǎng)絡輿情規(guī)律研究不僅要科學認識其靜態(tài)演化路徑，也要及時了解和準確把握網(wǎng)絡輿情發(fā)展的新特點新規(guī)律，以對網(wǎng)絡輿情的變動趨勢形成動態(tài)化、追蹤性與前瞻性認識。

當前的規(guī)律研究應準確捕捉網(wǎng)絡輿情發(fā)展變化的三個新特點。首先，要及時捕捉網(wǎng)絡輿情熱點議題的新轉向。當前，我國社會主要矛盾已經(jīng)轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。人民美好生活需要日益廣泛，不僅對物質文化生活提出了更高要求，而且在民主、法治、公平、正義、安全、環(huán)境等方面的要求日益增長[28]。這就揭示出當前及今后相當長一段時間內，網(wǎng)絡輿情熱點議題會從衣食住行等民生類的自利性話題，更多地向民主、文明、平等、公正、道德等利他性和公共性話題轉移。其次，要準確捕捉網(wǎng)絡技術平臺應用的融合與分化的兩極化趨勢的復雜影響。一方面，加速了的融媒體化趨勢，使得網(wǎng)絡訴求表達網(wǎng)絡環(huán)境更趨“似真性”，良好的用戶體驗讓網(wǎng)民多平臺和跨圈群同時在線成為常態(tài);另一方面，網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)算法的普遍應用，又可能加劇網(wǎng)絡圈群內的認同強化與網(wǎng)絡圈群間的心理區(qū)隔。第三，要及時準確捕捉新生代的輿情表達樣貌?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展至今，網(wǎng)民結構已然發(fā)生很大變化。隨著代際更迭，不但“90后”已在發(fā)聲，“00后”亦開始跑步進場，成為網(wǎng)絡輿情表達的新生力量。比照前輩，“90后”“00后”的議題焦點、表達心理、常駐平臺、表達載體樣式、互動行為模式等，均發(fā)生了很大變化，及時準確地洞察并描繪其輿情表達樣貌，成為今后輿情傳播規(guī)律研究中的重要方面。

當前的相關研究，也要對網(wǎng)絡輿情變動影響因素的變化形成三個前瞻性認識。首先，要對網(wǎng)絡空間的變化及其影響形成前瞻性認識。隨著技術應用的加速迭代，今后一段時間，網(wǎng)絡硬空間可能從移動化向微型化、可穿戴化、虛擬現(xiàn)實化甚至嵌套化（植入身體）發(fā)展，這一變化改變的不僅是外形，更可能是對輿情表達的心理、速度、規(guī)模與強度等的影響。其次，要對顛覆性技術的普及化應用帶來的影響形成前瞻性認識。從大數(shù)據(jù)到人工智能、由區(qū)塊鏈再到5G，每次技術飛躍，都可能對輿情信息傳播與表達的認知、心態(tài)、方式、行動等產(chǎn)生極大的影響，要對此進行綜合評估和系統(tǒng)分析。第三，要對網(wǎng)絡關系高度復雜化的影響形成前瞻性認識。一方面，從進駐“兩微一端”再到同時駐扎“兩微一端—視頻—知識社區(qū)”，網(wǎng)民跨圈群在場并與融媒體合奏，將使網(wǎng)絡關系呈高度復雜化、交叉性和流動性，也可能加劇輿情的瞬間聚焦和同頻共振;另一方面，人工智能、算法的快速應用，導致了真實網(wǎng)民與社交機器人同時在場，這一前所未有的情形，讓復雜關系網(wǎng)絡中又增加了非人類——社交機器人這一新型而又特殊的節(jié)點，陡增了獲取真實民意的難度，也增加了輿情引導的變數(shù)，這均應在未來加以清晰研判和重點研究。

受上述多重變化的影響，未來的網(wǎng)絡輿情變動生命周期可能更趨復雜。或許呈現(xiàn)出完整型、中斷型、衍生型、喚起型、反轉波動型、替代型等更多的亞類型，亦可能是兩個以上變動周期的疊加。這都有待進行科學驗證和歸納總結。

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The Basic Consensus ofNetwork Public Sentiment and Its Recognition ofDynamic Laws：aMulti- dimensional Perspective

Bi Hongyin

（Institute of Public Sentiment， Tianjin Academy of Social Sciences， Tianjin 300191）

Abstract：At present， the research of modern public sentiment has circled around the changing law ofnetwork public sentiment and gradually formed ten basic consensus including the exterio evolution pathof public sentiment， the interio stimulating events， the conflicts of interests， the complex subjects， themanagement objects， the traditional media and self-media， the mentality and psychology， the space ofnetwork public sentiment， the influence of Internet technology change， and the method application of bigdata analysis technology. But at the same time， there is the lack of research，such as ， the research emphsison present analysis while lack the prophase prediction，the lack of comprehensive research on complexdynamic elements， the fact that the traditional qualitative and quantitative research methods cannot interpret the environment of mixed public opinion， the stage study of static stability can hardly reflect thetrend change of propagation law ， and and so on. It is urgent to systematically understand the dynamiclaw of network public sentiment dissemination from the perspectives of “history and clustering analysis”，”multi-driving factor analysis”， “intelligence and expert analysis” and “tracing dynamic analysis”.

Key words：the network public sentiment;the basic consensus;dynamic laws;multi-dimensional perspective