基于模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)法的輿情劃分等級(jí)研究

曹燦錦 高淼 雷得聲 河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)

一、背景

輿情是指在一定的社會(huì)空間內(nèi)圍繞中介性社會(huì)事件的發(fā)生、發(fā)展和變化，民眾對(duì)社會(huì)中各種現(xiàn)象、問題所表達(dá)的信念、態(tài)度、意見和情緒等表現(xiàn)的總和。情感傾向分析是輿情分析技術(shù)中的重要內(nèi)容，能夠反映出媒體或網(wǎng)民對(duì)相關(guān)事件或品牌的情感傾向，同時(shí)能快速識(shí)別出負(fù)面情感趨勢的文章或評(píng)論，有助于企業(yè)或有關(guān)部門及時(shí)發(fā)現(xiàn)及時(shí)處理，對(duì)輿情做出及時(shí)的引導(dǎo)，助力社會(huì)及企業(yè)的和諧發(fā)展。輿情的傳播速度具有一定的差異，管理部門檢測到的輿情時(shí)間點(diǎn)并不固定，輿情發(fā)展到不同階段時(shí)，需要進(jìn)行干預(yù)的緊急性也不盡相同。因此，提出一個(gè)充分考慮輿情傳播時(shí)間、規(guī)模及網(wǎng)民情感傾向的輿情處理等級(jí)的劃分方法是意義深遠(yuǎn)的。

二、建立數(shù)學(xué)模型劃分處理等級(jí)

（一）模型的基本思想

政府或企業(yè)處于不同階段的輿情時(shí)間點(diǎn)，干預(yù)程度也不同。因此，需要一個(gè)充分考慮輿情傳播時(shí)間，規(guī)模等輿情處理的等級(jí)的劃分方法。我們選取了最近一個(gè)月的新聞“某事件”作為研究對(duì)象，以及與新聞的輿論指數(shù)相關(guān)的7個(gè)指標(biāo)：網(wǎng)絡(luò)版主，新聞線人，傳統(tǒng)媒體，微博日新增粉絲量，微博閱讀量，微博討論次數(shù)，原創(chuàng)人數(shù)。采用模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)法對(duì)其評(píng)價(jià)，得出綜合輿論指數(shù)。通過一個(gè)月輿論指數(shù)的變化，來劃分干預(yù)等級(jí)。

（二）模型的建立

通過對(duì)大量的網(wǎng)絡(luò)輿論事件研究分析，我們選取近來的“某事件”事件為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)選自較有代表性的百度貼吧、新浪微博、百度搜索從8月3日到9月1日的數(shù)據(jù)記錄。

步驟一：確定評(píng)價(jià)對(duì)象集A，評(píng)價(jià)對(duì)象集為A=(a1,a2…a25)，其中ai(i=1,2…25)表示第幾天的輿論指數(shù)，這里8月3日到9月1日的每一天對(duì)應(yīng)于模型中的評(píng)價(jià)對(duì)象a。

步驟二：確定評(píng)價(jià)的指標(biāo)的因素集U=(u1,u2…u7)，其中ui(i=1,2…7)分別表示網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體、微博日新增粉絲量、微博閱讀量、微博討論次數(shù)、原創(chuàng)人數(shù)。

步驟三：確定評(píng)語等級(jí)論域v={v1,v2,…,vp}，即等級(jí)集合。每一個(gè)等級(jí)可對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集。

步驟四：建立模糊關(guān)系矩陣R。

步驟六：合成模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量。

利用合適的算子將A與各被評(píng)事物的R進(jìn)行合成，得到各被評(píng)事物的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量B。網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)對(duì)應(yīng)于模型原理中的綜合評(píng)價(jià)B，其值越大，代表當(dāng)天的事件受各方面的關(guān)注度越高。即：

（三）模型的求解

在模型求解之前，我們需要把模糊的指標(biāo)給量化處理，不能直接用數(shù)據(jù)表示的，將其量化。網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體等外在因素只有兩種狀態(tài)：介入輿論、未介入輿論。所以，我們將介入輿論，賦值輿論指數(shù)為1；不介入輿論則賦值為0。對(duì)于“某事件”事件，媒體首次在網(wǎng)上披露后，帖子進(jìn)行了大量的轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論，我們可以認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)版主，新聞線人，傳統(tǒng)媒體已經(jīng)開始介入，所以賦值為1。前些天一直介入，所以賦值為 1。而當(dāng)輿情進(jìn)入了平淡期后，事情已經(jīng)清楚明了，他們?nèi)フ移渌侣劊辉俳槿氪诵侣?，所以后期賦值為0。而微博日增粉絲量、微博閱讀量、微博討論次數(shù)、原創(chuàng)人數(shù)均可以用統(tǒng)計(jì)來的數(shù)據(jù)表示，無需量化。

綜合評(píng)判：通過MATLAB編寫程序，求解出“某事件”從開始到結(jié)束25天里輿情指數(shù)，指數(shù)變化如圖1所示。

圖1 輿情指數(shù)

前10天是輿情的形成期，由圖1可以看出媒體首次披露時(shí)，輿情指數(shù)一直上升，前十天都居高不下。形成期階段，政府和企業(yè)應(yīng)當(dāng)輕微介入，積極澄清事實(shí)，此時(shí)盡快處理不實(shí)信息比較容易，最好在此階段遏制住疫情的發(fā)展。

10天左右是輿情的爆發(fā)期，此時(shí)政府應(yīng)該采取必要措施，撤頭條等，嚴(yán)肅介入。此階段可以采取傳統(tǒng)媒體報(bào)紙新聞等，畢竟傳統(tǒng)媒體的可信度要比網(wǎng)絡(luò)謠言高。

10天到25天階段，輿情解決階段。這個(gè)時(shí)期，雖然輿情得到了有效控制，網(wǎng)民對(duì)該新聞的關(guān)注度下降。但是依然不能大意，不給謠言傳播的機(jī)會(huì)，此時(shí)仍需輕微介入，傳播正面新聞，來加速不實(shí)信息的淹沒。

三、結(jié)語

本文的研究在輿情的篩選和等級(jí)劃分方式上做了有創(chuàng)新性嘗試并取得了不錯(cuò)的應(yīng)用效果指導(dǎo)了輿情引導(dǎo)方法的提出。在今后的研究中，仍有更深入的問題可以思考，首先，下一步研究可以使用更加全面的數(shù)據(jù)和指標(biāo)進(jìn)行比較研究，進(jìn)一步提高模型精度和穩(wěn)定性，其次可以對(duì)輿情引導(dǎo)方法的有效性進(jìn)行比對(duì)研究，嘗試在不同情況下調(diào)查輿情走向的多步預(yù)測問題。最后將理論應(yīng)用于實(shí)踐，構(gòu)建一個(gè)全面輿論情感分析與預(yù)測系統(tǒng)，積極引導(dǎo)社會(huì)風(fēng)向。