网络舆情监控的三个“基本问题”

作者:海绵 时间:2018-12-20 10:02:19

      网络舆情监控的三个“基本问题”在了解这个问题之前我们先来了解一下网络热点事件与网络舆情事件概念。明晰界定概念是做好研究的前提,也是降低研究成本的关键。然而在网络舆情研究中,经常出现将网络热点事件与网络舆情事件混淆的现象,如将舆情事件等同于热点事件。实际上,“网络热点事件”与“网络舆情事件”是两个范围不同、适用场合也不同的概念。

  (一)网络热点事件、网络舆情事件概念梳理

  近年来多利用话题发现与跟踪技术(TDT技术)研究网络热点事件。通过文献梳理,可发现,关于“热点事件”或“网络热点事件”学者们给出了如下定义。徐占琨认为,“热点是一段时间内受到社会普遍关注的问题”;龚海军等人则认为热点事件是引起人们较大关注的事件;刘星星等人也认为 “热点事件是指能引起人们极大关注的事件”,同时他也提出了热点事件应具备的条件:关注持续时间较长或关注程度较高,需满足两个条件或其中之一;王宗尧等人认为热点事件是一定的时间和范围内,民众关心最多的热点问题。

  关于“热点事件”的特点,刘星星将其总结为报道时间长、数量多、范围广、关注度较高等,韩小斌、郭文斌也曾提出类似观点。

  如何度量“热点事件”,龚海军等人主要考虑了事件在一个时间单元内的报道频率和报道天数,李彪则给出了5个可操作化的特征值“点击量、回帖量、转载率、传播范围、集中领域”。

危机公关

  结合学者们给出的定义、特点及度量方法,我们认为网络热点事件,就是指在网络上一定时间内,传播范围广、传播数量多、公众普遍关注的事件。

  关于“网络舆情事件”,学界暂时没有形成共识性概念。有些学者在解释“网络舆情”概念时,提到网络舆情是围绕社会性中介事项产生的,因此将“社会性中介事项”称之为“网络舆情事件”,但是这就陷入了两个概念互相解释说明的矛盾——用网络舆情事件来解释网络舆情,反过来又用网络舆情解释网络舆情事件,并且对何为“社会性中介事项”及其特点都未详细阐述,因此这种解释并不可取。也有学者给出了“网络舆情事件”的概念,如裘思佳等人认为“是指由网络舆情和热议话题引起的危机事件”;安志放认为“网络舆情事件作为网络突发公共事件中的一种类型”,会对公共利益、公共安全和社会稳定等造成不良影响并导致某种程度的现实危害的事件;殷辂提出“网络舆情事件是指由突发事件引发,在网络上引发网民围观、参与,形成舆论焦点,产生重大现实影响的社会事件。”同时他还认为,网络舆情事件集中体现了网民意见、情绪和态度,凸显了社会矛盾。

  关于网络舆情事件的特点,有学者认为相较于一般舆情事件,它的传播速度更快、范围更广、参与民众更多 ,一旦处理不当,很可能引发民众过激行为,威胁社会稳定。

  有些学者称“网络舆情事件”是“危机事件“、“突发公共事件”或是“群体性事件”,但是大多数学者都认为“网络舆情事件”具备或潜在或明显的危险性或危害性,政府等相关组织机构或当事人可能因民众的负面情绪、对立观点而受到负面影响,一旦处置不当,将影响社会稳定。正如学者杨兴坤所言,“在大多数情况下,讨论和研究网络舆情有一个预设前提,即该网络舆情涉及的具体事件,对政府、企业或某个组织造成了极大的负面影响,对政府、企业或组织的形象或实质利益造成威胁……如果……其主要的评价大部分是正面的,则无需政府或事件主体进行太多甄别或应对。”

网络舆情监控

  基于此,我们尝试给出网络舆情事件的定义,网络舆情事件是指引起网民群情激愤,给涉事组织机构或当事人带来负面影响,进而可能会影响社会稳定的危机事件。这些事件往往反映了社会中的现实矛盾,也是社会关注的热点和焦点,如贫富分化、分配不公、官僚作风等

 

  (二)网络热点事件与网络舆情事件的联系与区别

  网络热点事件与网络舆情事件既有共同点,又有显著区别。

  1.两者的共性

  两个概念的探讨都是基于“网络”这一话语语境;两者都是指在一定时间内,传播范围广泛、相关报道、评论数量很多,倍受社会关注的事件。可以这么说,网络舆情事件一般也是网络热点事件。例如 “美联航暴力驱赶亚裔乘客”事件,相关视频被上传到网络之后,美国联合航空公司随即陷入舆论风暴,后因公司总裁毫无诚意的致歉及在内部邮件中的不当言辞,舆论更是甚嚣尘上,公司股价大跌、市值蒸发。该事件给美联航带来的负面影响甚重,是一起典型的网络舆情事件。同时该事件传播范围广泛,有大量媒体报道,引发了世界各国的网友评论吐槽乃至“恶搞”,因此该事件又是网络热点事件。

  2.两者的区别

  尽管都倍受关注,但是“网络舆情事件”面向的更多是负面情绪与对立观点,一旦处置不当,会造成负面影响、威胁社会安定;而“网络热点事件”面向的可能是正面情绪也可能是负面情绪,网友的观点可能一致也可能对立,因此网络热点事件不一定是网络舆情事件。

  网络热点事件涵盖范围更广一些,包括正面、中性及负面事件;而网络舆情事件多指可能会引起危机的负面事件。因此可以说,网络舆情事件一定是网络热点事件,但是网络热点事件却不一定是网络舆情事件。需适度区分这两个概念,明确并不是所有的网络热点事件都需要进行舆论引导。可将精力集中于网络舆情事件的监测、研判与应对上。

网络舆情监控

  二、民意调查与网络舆情监测研究方法的偏向

  舆情从本质上来说,是民众诉求的体现;从表现形式来说,有线下舆情与线上舆情。舆情研究仅仅重视网上舆情就显得比较单一,难于反映真正的民意。

  国外在舆情研究方法上,更加重视民意调查;在内容上,更加重视对舆情现象所折射问题的分析。我国则更加重视网络舆情,在内容上更加重视数据分析,以及如何尽快平抑舆情。

  一般认为,西方研究民意最早的著作首推洛威尔(Lawrence Lowell)在1913年撰写的《Public Opinion and Popular Government》和李普曼(Walter Lippmann)于1922年出版的《Public Opinion》两本书,以后政治学、历史学、心理学、社会学、公共政策、公共行政与大众传播学都介入了民意研究的领域。可以这么说,西方民意调查的发展促进了现代民意研究的发展。现代民意调查约有80年的历史,美国的盖洛普(Gallup GeorgeHorace)1933年开始采用现代科学的方法 ——“盖洛普测试(Gallup Polls)” 进行民意调查,这种民意调查方法在国际上声名远扬,盖洛普本人也成为了美国家喻户晓的人物。如今在美国,民意调查无处不在,不仅包括政治方面,也包括经济和文化方面。美国的民意调查机构数量之多、调查花费之巨、调查频率和次数之多,均列世界首位。因此,西方在长期的民意调查实践中形成了经典的舆论领袖、两级传播、议程设置和“沉默的螺旋”等理论。皮尤研究中心是美国智库里比较关注互联网如何改变人类生活的研究机构之一,在《互联网对高等教育未来的影响》的研究中就比较好地使用了民意调查方法,得出相对比较有说服力的结论。又如英国学者Stephen Haggard撰写的报告《慕课正在成熟——来自英国商业、创新和技能部2013年报告》,也恰如其分地使用了民意调查方法,分析了慕课正面临的困境。

 

危机公关

  近年来,随着互联网的普及,对网络舆情关键技术的研究逐步成为热点,主要集中在文本数据自动分析、Web数据自动抓取与分析、舆情信息倾向性分析、人工智能和复杂性社会网络系统五方面。2005年,美国中央情报局成立公开信息中心,每天抓取网上公开信息中的军事信息,分析社会民众对相关事件的态度和观点;2006年,美国国土安全部开始利用软件分析民众意愿,这一软件能够对新闻报道中的公众意见进行概括描述;美国的舆情研究协会、欧洲联盟舆情分析官方网站、坎特伯雷大学欧洲舆情研究中心等机构也开展了各式各样的舆情分析工作,这些工作除了使用问卷调查方式,也开始采用网页统计、文本分析等方式

 

 

 

 三、网络舆情预警指标体系的科学性与实用性的矛盾

  网络舆情预警是网络舆情工作中的关键一环,直接关系到舆情危机的处置应对工作是否及时有效。当前国内关于网络舆情预警的研究大致有三类:“第一,建立预警指标体系。第二,基于情感倾向性分析技术的预警。第三,基于Web数据挖掘的预警。”其中关于网络舆情预警指标体系的研究始自2008年,众多学者基于不同标准制定了多种预警指标体系。

  (一)网络舆情预警指标体系的分类

  1. 基于舆情自身发展特点、发展趋势研制的网络舆情预警指标

  最初的网络舆情预警指标主要是基于舆情自身发展特点、发展趋势研制的。如曾润喜、徐晓林研究网络舆情突发事件时提出警源、警兆、警情三项预警指标,并对指标采取了综合评分法、分类评分法、权重评分法进行分值计算确定预警等级;王青等提出舆情的热度、强度、倾向、生长度4项监测预警一级指标以及12项二级指标;丁菊玲、勒中坚、薛圈圈提出4项网络舆情预警指标“主题强度”“主题热度”“舆情状态”“舆情趋势”及11项二级指标,并建立基于 BP 神经网络的预警模型。
 

  2. 将舆情受众作为网络舆情预警的重要指标

  随着舆情研究的深入,研究者逐渐将舆情受众作为网络舆情预警的重要指标。如吴绍忠、李淑华设计了舆情、舆情传播、舆情受众三大类舆情预警指标共11个小指标,并采用德尔菲法确定指标权重;高承实等认为“舆情要素”“舆情传播” “舆情受众”是微博舆情的三个主要维度,对微博舆情监测评价设定了 4 项指标,即舆情主体、舆情信息、舆情传播和舆情受众,并用层次分析法等方法对指标进行了量化计算;聂峰英、张旸研究社交网络时提出,舆情热度、舆情发布者和舆情接收者为舆情预警一级指标,下设7个二级指标,13个三级指标。这些指标中除了受众的数量、态度,还考虑了受众的心理、受众的地域分布等。


  3.将其他一些外在因素引入指标体系

  有些研究者发现除了舆情本身、舆情受众会影响网络舆情预警外,一些外在因素也会有影响,因此将其引入指标体系。如谈国新、方一给出网络舆情监测评价的5项指标:即舆情发布者指标、舆情要素指标、舆情受众指标、舆情传播指标,以及新增了一项外在舆情环境指标——区域和谐度指标,并利用层次分析法计算各指标的权重;张玉亮研究突发事件网络舆情信息流风险UML评价指标体系时提出了突发事件网络舆情信息流生成风险、传导扩散风险、平复风险三个功能指标及15个实现层指标。这些指标体系中增加了地区和谐度、地区人均收入等指标。

  在研究方法上,还有学者为了解决现实网络舆情评判的复杂性、动态性,采用了模糊研究方法。例如,刘毅利用三角模糊数的逼近形式、近似表示,将其引入常用的德尔菲法和层次分析法中筛选指标、确定指标权重,最终得出4项网络舆情预警指标“网络舆情广度” “网络舆情热度”“网络舆情态度倾向” “网络舆情行为倾向”;石鲁生、陈林、李凯引入动态模糊集,利用模糊综合评判的方法,对网络舆情进行动态预警,从舆情和舆情受众两个方面选取了7个指标构成舆情预警体系。

  网络舆情

 

 

  (二)当前网络舆情预警指标体系研究的不足

  以往预警指标体系的提出大多有一定的理论依据,指标具备一定的科学性,对网络舆情预警的研究起到了推动作用,但这些指标体系依然存在一些不足,影响现实中预警的实效。

  1.网络舆情影响因素研究不够透彻,预警标准不统一

  网络舆情是一个“新生”事物,对其研究时间不长,研究不够透彻,影响其发展的因素多元且复杂,哪些是关键因素、因素之间关系如何等尚不明晰,反映在网络舆情预警指标的建设上就出现了标准不一、体系多元的现象。这些多元研究一方面是实现最终科学预警的必经之路,为网络舆情预警的最终实现提供了诸多助益;另一方面,过于宽泛的发散式研究又无益于问题的集中。因此,今后的研究除了要继续鼓励学者发散思维、创新研究之外,也要鼓励学者之间的沟通交流,尝试通过专家会商、会议等方式集思广益、明确焦点,寻找统一的预警指标。

  2.部分指标存在问题

  有些指标存在泛化、重叠等现象。有些指标面临无法及时量化的问题,如有研究提出“受众心理”指标,这一指标仅通过舆情监测系统无法采集,需要配合其他研究方法;有的研究提出“网民的职业分布”三级指标,也面临同样的问题,采集这样的数据费时费力,无法满足及时预警的要求。有些指标似乎还可以再细化、深化,如舆情的触发源、警源下设指标目前主要是从舆情事件的主题上来分类,但除此以外,舆情事件的发生地、舆情事件的涉事人(如富二代、城管)等都会引发舆情传播的不同。有些指标欠缺理论支撑,如有研究提出“地区人均收入水平”指标,称人均收入水平较高的地区网络舆情生成风险较低,这一结论缺乏相应的研究支持,不一定科学合理。

  3. 指标体系缺乏有效性检验

  大多数研究给出了网络舆情预警指标体系,但是没有对其进行信效度检验。有些文献以已发生事件舆情演变为例进行“预警”验证,但这种方式不能预测舆情未来发展趋势,只能“如实”反映历史状态,验证力度不足。例如,有学者曾以广东茂名PX(对二甲苯)项目事件为例验证舆情情感度,结果发现,该事件舆情预警仅处于中警级阶段,就是因为时间间隔太久,事件发生时的数据早已下线存储。另外,有些研究仅以某论坛的数据为例进行预警验证,不具备代表性。

  4.静态指标无法满足动态舆情

  目前研究多用层次分析法或者德尔菲法进行指标权重的确定,权重一旦确定很少更改,但是网络舆情往往复杂多变,一成不变的权重无法适应各类舆情的预警需要。在很多指标体系中警源或者舆情触发源仅占一定比重,需要综合考虑其它指标进行综合评分后才能做出预警,但有涉军涉警、民族宗教类等网络舆情出现时,应直接列为红色预警,不用再参考其他指标。

  5.缺少来自业界一线舆情工作人员的建议

  以往的研究成果多出自学界专家尤其是高校的学者,缺少来自网络舆情预警一线工作者的建议和反馈。这些网络舆情预警工作人员有着丰富的工作经验,对各类事件网络舆情的发展规律、影响因素、预警级别、预警时机等较为熟悉,他们的研究可能更有实践价值。因此,学界与业界的交流沟通、共同研究才能促进网络舆情预警有效度的提升。

  6.网络舆情监测、评估、预警指标混为一谈

  以往的研究经常将网络舆情监测、评估、预警指标混为一谈,即默认三者一样。网络舆情监测、评估、预警同为网络舆情工作的一部分,前后衔接,监测是评估的基础,评估又是预警的基础,三者的工作重点是不同的,三者的指标一致或者不一致也需要经过研究论证才能确定,不能简单地将三者指标视为一致。有学者也指出网络舆情汇集、监测、评估、预警是网络舆情工作的不同方面,今后的研究方向在于分别建立相应的指标体系。

  总之,舆情监测的重要目的是预警,但是指标体系的科学性与实用性的矛盾却始终不能有效解决,这是当前舆情监测面临的重大难题。

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