基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)分析

劉定一 應(yīng)毅

摘 ?要：近五年以來(lái)，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率都在穩(wěn)步增長(zhǎng)。隨著網(wǎng)絡(luò)日益發(fā)達(dá)，相關(guān)部門(mén)對(duì)前期數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行分析，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)混合算法、大數(shù)據(jù)輿情預(yù)測(cè)算法、網(wǎng)絡(luò)輿情生命周期模型的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)潛在的輿情危機(jī)，科學(xué)迅速地采取適當(dāng)措施，引導(dǎo)事件的正確發(fā)展，很有現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)輿情;預(yù)測(cè)方法;算法研究;生命周期模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.13;TP393.09 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2019）12-0100-03

Abstract：In the past five years，Chinas internet users and internet penetration rate have been growing steadily. With the increasing development of the network，relevant departments have acquired the pre-data，analyzed the problem of network public opinion prediction based on big data technology，and applied the mixed algorithm of network public opinion prediction，big data public opinion prediction algorithm，and network public opinion life cycle model. It is of great practical significance to discover potential public opinion crisis，to take proper measures scientifically and quickly，and to guide the correct development of events.

Keywords：big data;network public opinion;forecast methods;algorithm research;life cycle model

1 ?研究意義

2019年2月28日，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）在北京發(fā)布第43次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，從多個(gè)方面展示了2018年我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r。截至2018年12月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.29億，普及率達(dá)59.6%，較2017年底提升3.8個(gè)百分點(diǎn)，全年新增網(wǎng)民5653萬(wàn)。我國(guó)手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.17億，網(wǎng)民通過(guò)手機(jī)接入互聯(lián)網(wǎng)的比例高達(dá)98.6%。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步和網(wǎng)上媒體平臺(tái)逐漸趨于成熟，對(duì)于研究輿情的相關(guān)部門(mén)來(lái)講，通過(guò)前期復(fù)雜數(shù)據(jù)的獲取和后期數(shù)據(jù)的處理分析，找到老百姓關(guān)注的、感興趣的熱點(diǎn)話(huà)題，采用有效的預(yù)測(cè)方法來(lái)預(yù)估網(wǎng)絡(luò)輿情事件的發(fā)展態(tài)勢(shì)，發(fā)現(xiàn)潛在的輿情危機(jī)，科學(xué)迅速地采取適當(dāng)措施，引導(dǎo)事件正確地發(fā)展，很有現(xiàn)實(shí)意義。在2016年4月的網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作座談會(huì)上，習(xí)近平總書(shū)記指出：“網(wǎng)民來(lái)自老百姓，老百姓上了網(wǎng)，民意也就上了網(wǎng)。”網(wǎng)絡(luò)起著引導(dǎo)輿論和反映民意的作用，因此，網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)控預(yù)測(cè)能夠使得政府更加及時(shí)地了解群眾所思所愿、準(zhǔn)確判斷和控制輿情發(fā)展趨勢(shì)、及時(shí)解疑釋惑以及引導(dǎo)事態(tài)的正常發(fā)展，從而讓互聯(lián)網(wǎng)成為了解群眾、貼近群眾、為群眾排憂(yōu)解難的新途徑，成為發(fā)揚(yáng)人民民主、接受人民監(jiān)督的新渠道，形成良好網(wǎng)上輿論氛圍。

2 ?國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

輿情通常是指作為社會(huì)主體的民眾對(duì)社會(huì)事件與現(xiàn)象的看法、態(tài)度、情緒或意見(jiàn)的總和，是國(guó)情的重要組成部分。網(wǎng)絡(luò)輿情是由個(gè)人和各種社會(huì)群體構(gòu)成的公眾，在一定的社會(huì)空間內(nèi)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)自己關(guān)心或與自身利益緊密相關(guān)的各種公共事務(wù)所持有的多種情緒、態(tài)度和意見(jiàn)交錯(cuò)的總和。它是輿情在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的表現(xiàn)。當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)輿情研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)輿情判斷機(jī)制的建立與預(yù)測(cè)方法論的研究。網(wǎng)絡(luò)輿情判斷是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及多種信息獲取渠道、信息采集和分析，用到了許多技術(shù)和方法理論;預(yù)測(cè)方法論大多取決于預(yù)測(cè)方法學(xué)的研究進(jìn)展。

2.1 ?預(yù)測(cè)方法和預(yù)測(cè)模型的研究現(xiàn)狀

預(yù)測(cè)方法在當(dāng)今許多領(lǐng)域得到了大規(guī)模的應(yīng)用，在實(shí)踐過(guò)程中起到了很重要的作用。目前研究較多的預(yù)測(cè)模型分為兩種：一種是以傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和物理方法為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型，一種是基于智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)模型。

基于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和物理方法為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)方法主要包括：微分方程模型、時(shí)間序列模型、參數(shù)回歸模型、指數(shù)平滑模型、ARIMA模型、移動(dòng)平均模型。

基于智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)方法主要包括：灰色理論模型、支持向量機(jī)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、馬爾科夫模型、混沌理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、EM聚類(lèi)、群體智能算法。

2.2 ?網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀

網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測(cè)是首先對(duì)輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確獲取，其次經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，最后用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)方法來(lái)對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展方向進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，判斷其發(fā)展態(tài)勢(shì)。

相較于2000年國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始普及和快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)方面的研究起步較晚，從2008年至2012年才逐漸開(kāi)始。隨著網(wǎng)絡(luò)輿情事件的不斷出現(xiàn)和爆發(fā)以及網(wǎng)民數(shù)量的不斷擴(kuò)大，相關(guān)部門(mén)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)控也越加重視;研究社會(huì)輿情的專(zhuān)家學(xué)者也越來(lái)越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)輿情及預(yù)測(cè)，得到了一些研究心得。

但相對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情這個(gè)研究的大方向來(lái)說(shuō)，輿情預(yù)測(cè)的研究尚處于起步、探索階段，缺少輿情預(yù)測(cè)的模型?，F(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)分析，主要是對(duì)民眾感興趣、敏感的話(huà)題討論數(shù)據(jù)獲取、熱點(diǎn)事件的發(fā)展方向、模型的建立及預(yù)測(cè)。如圖1所示，是網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)的一般處理過(guò)程。

3 ?大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)研究

3.1 ?大數(shù)據(jù)輿情的現(xiàn)狀

傳統(tǒng)的社會(huì)輿情主要研究的是社會(huì)熱點(diǎn)新聞、新政策對(duì)老百姓的影響等，方法主要有問(wèn)卷調(diào)查、訪談、分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，運(yùn)用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)建模、函數(shù)處理結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的輿情數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已成為人民群眾獲取信息、表達(dá)觀點(diǎn)的最重要的渠道，各種新型社交平臺(tái)以及科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，使得公眾的網(wǎng)上言論越來(lái)越豐富。目前網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法常用的有：網(wǎng)絡(luò)調(diào)查、基于統(tǒng)計(jì)規(guī)則、基于內(nèi)容挖掘的分析方法等。

當(dāng)前社會(huì)輿情的研究正處于從網(wǎng)絡(luò)輿情分析到大數(shù)據(jù)輿情分析的過(guò)渡階段。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)輿情在數(shù)據(jù)的體量、復(fù)雜性和產(chǎn)生速度等方面，發(fā)生了翻天覆地的變化，網(wǎng)絡(luò)輿論處理方法已超出了傳統(tǒng)信息技術(shù)框架的能力。大數(shù)據(jù)輿情分析繼承了網(wǎng)絡(luò)輿情分析的許多方法，針對(duì)大數(shù)據(jù)的4V特征（Volume——數(shù)據(jù)體量巨大、Variety——數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣、Value——有價(jià)值、Velocity——處理速度快），需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息。

3.2 ?大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)混合算法

網(wǎng)絡(luò)輿情是一種復(fù)雜、多變的系統(tǒng)，它的發(fā)展趨勢(shì)由于有廣大網(wǎng)民的參與，具有爆發(fā)性、演變不確定性、隱匿性、互動(dòng)性等特點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，輿情對(duì)當(dāng)今社會(huì)的穩(wěn)定影響越來(lái)越大。一方面，網(wǎng)絡(luò)輿情能夠起到社會(huì)監(jiān)督的作用;但另一方面，負(fù)面的網(wǎng)絡(luò)輿情也會(huì)對(duì)社會(huì)公共安全穩(wěn)定形成較大威脅。

由于網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)具有較高的復(fù)雜性，采用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法具有一定的局限性，因此非線(xiàn)性預(yù)測(cè)方法是一個(gè)大的方向。同時(shí)，傳統(tǒng)方法在參數(shù)方面沒(méi)有確定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上沒(méi)有特別的優(yōu)勢(shì)。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠保存網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)帖、跟帖的數(shù)據(jù)信息，反映人民群眾的想法和利益訴求，提高大數(shù)據(jù)輿情分析的科學(xué)性、全面性。傳統(tǒng)的輿情分析選擇的數(shù)據(jù)和信息不全面，會(huì)導(dǎo)致做出片面的輿情判斷，結(jié)果與真實(shí)的狀況存在較大偏差。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)方法，可以獲得真實(shí)的、有效的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行判斷分析。但是，輿情數(shù)據(jù)規(guī)模的膨脹使得傳統(tǒng)算法的時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)隨之增長(zhǎng)，原本在小數(shù)據(jù)集上可以有效運(yùn)行的計(jì)算復(fù)雜度，在大數(shù)據(jù)集上會(huì)變得不可接受。

4 ?擬解決的相關(guān)問(wèn)題

4.1 ?輿情生命周期階段劃分的表征量選擇

以網(wǎng)絡(luò)輿情事件的關(guān)注度為依據(jù)，可將其生命周期劃分為若干階段，劃分依據(jù)是輿情事件的熱度表征量。表征量包括：關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)及變化幅度、發(fā)帖總量及變化幅度、百度指數(shù)等。具體選擇哪一類(lèi)表征量要根據(jù)輿情事件、媒體平臺(tái)及實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。

4.2 ?大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情生命周期模型

生命周期理論最早由Hill和Hansen提出，后被Vernon、Abernathy、Utterback等人廣泛地運(yùn)用于產(chǎn)品、項(xiàng)目乃至企業(yè)。網(wǎng)絡(luò)輿情事件也同樣擁有獨(dú)特的生命周期。

網(wǎng)絡(luò)輿情事件的生命周期原理，包括兩層含義：一是網(wǎng)絡(luò)輿情事件具有一定的生命周期，即任一特定事件，都會(huì)從其萌發(fā)走向消亡;二是網(wǎng)絡(luò)輿情事件可以分為若干階段，其演進(jìn)具有一定的規(guī)律性。在不同的生命周期階段，網(wǎng)絡(luò)輿情事件表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，各階段的特點(diǎn)決定了事件的應(yīng)對(duì)方式，對(duì)輿情事件進(jìn)行階段劃分，并找出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)方式，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情事件的管理至關(guān)重要。

借鑒生命周期理論，在輿情預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，研究輿情話(huà)題出現(xiàn)后的演化機(jī)制和演化規(guī)律模型，以關(guān)鍵詞（百度指數(shù)）或發(fā)帖（主帖+跟帖）總量/變化幅度作為主要表征量，對(duì)輿情事件生命周期階段進(jìn)行定量劃分，尋找各階段的輿情特征，提出相應(yīng)的引控工作流程和要點(diǎn)。

通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)算法和網(wǎng)絡(luò)輿情生命周期模型的研究，為及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)輿論熱點(diǎn)的走向和趨勢(shì)提供信息化支撐，有利于政府對(duì)輿情信息的監(jiān)控和引導(dǎo)，也有利于社會(huì)的和諧穩(wěn)定。

5 ?結(jié) ?論

本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行分析，通過(guò)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)算法、網(wǎng)絡(luò)輿情生命周期模型的應(yīng)用，可以提高快速發(fā)現(xiàn)潛在輿情危機(jī)的能力，科學(xué)地判斷輿情事件發(fā)展趨勢(shì)，從而能夠進(jìn)行有效的、正確的引導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 游丹丹，陳福集.基于改進(jìn)粒子群和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)研究 [J].情報(bào)雜志，2016，35（8）：156-161.

[2] 應(yīng)毅，劉定一，任凱.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的輿情分析與決策支持系統(tǒng)架構(gòu)研究 [J].圖書(shū)情報(bào)導(dǎo)刊，2017，2（9）：32-36.

[3] 游丹丹，陳福集.我國(guó)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)研究綜述 [J].情報(bào)科學(xué)，2016，34（12）：156-160.

[4] 應(yīng)毅，劉定一，任凱.社交網(wǎng)絡(luò)的輿情熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型研究 [J].圖書(shū)情報(bào)導(dǎo)刊，2018，3（9）：68-71+77.

[5] 蘭月新，夏一雪，劉冰月，等.面向輿情大數(shù)據(jù)的網(wǎng)民情緒演化機(jī)理及趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究 [J].情報(bào)雜志，2017，36（11）：134-140.

[6] 錢(qián)愛(ài)玲，瞿彬彬，盧炎生，等.多時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的論壇輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè) [J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，44（6）：904-910.

[7] 周耀明，李弼程.一種自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輿情演化建模方法 [J].數(shù)據(jù)采集與處理，2013，28（1）：69-76.

[8] 夏火松，甄化春.大數(shù)據(jù)環(huán)境下輿情分析與決策支持研究文獻(xiàn)綜述 [J].情報(bào)雜志，2015，34（2）：1-6+21.

作者簡(jiǎn)介：劉定一（1983-），男，漢族，江蘇靖江人，碩士，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與高性能計(jì)算。