网络舆论研判的原理与方法范文

构成舆论的三要素包括:舆论的主体———公众;舆论的表达形式———意见;舆论的客体———问题。①大数据时代的到来，为舆论三要素的挖掘提供了新的方法。

一、对舆论的主体———公众的挖掘

作为舆论主体的公众，其特性之一就在于它具有问题相关性，即舆论问题相关所及的那些社会成员。②在大数据的环境下，通过关联不同领域数据，交叉复现舆论主体的多维度信息，可以帮助我们发现具有问题相关性的舆论主体。同时，作为舆论主体的公众不是一个个孤立的存在，它是一定数量上的社会成员的集合体。③因此，在实现对舆论主体的个体身份素描的基础上，通过社会网络分析，可以帮助我们了解和分析舆论的主体是怎样由舆论问题所及的那些社会成员扩散到更大的范围，从而在整体上把握舆论主体之间的互动与共振。首先，通过关联不同领域的数据，实现对舆论主体的身份素描。大数据不是指拥有大量的数据，而是指数据的全面性。大数据通过多维地对信息的交叉复现形成对真相的判断，通过大量的信息冗余去矫正信息，从而提高准确性。通过利用多样化的数据，将不同领域数据关联起来，对舆论主体进行人格特质、行为特征和社会人口统计学特征研究，可以形象地刻画出舆论主体———公众的身份素描。同时，可以分析出不同的舆情热点在什么地域、什么社会群体中进行传播，这对于更有针对性地进行舆论引导意义重大。其次，通过社会网络分析，刻画舆论主体之间的关系。在一个社会网络结构中，“节点”代表一个人，线段代表人与人之间的联系，箭头的指向代表信息流动的方向。社会网络分析包含多种元素，在这里我们着重介绍与刻画舆论主体关系相关的中心性分析和小团体分析。中心性包括程度中心性和中介性。程度中心性最常用来衡量谁是这个团体中最主要的中心人物。④具体到舆论主体而言，如果一个人可以将信息发送给其他更多的人，那么他在网络中就拥有较大的话语权。中介性常用来衡量一个人作为媒介者的能力，如果一个人处于连接其他两个节点的路径上，则认为他具有控制其他两个行动者之间交往的能力。小团体，顾名思义，就是团体中的一小群人关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体。在一个舆论事件中，可以根据舆论主体之间的互动，发现相互关注度高的小团体。当前，已经有一些成熟的软件可以进行社会网络分析，如UCINET、Pajek、NetMiner、STRUCTURE、MultiNet、StOCNET等。

二、对舆论的存在形式———意见的挖掘

舆论是以意见的形式存在的，但是作为舆论表现形式的意见与其他意见相比，又具有自身的特性。意见的特性之一是指其集合性。意见既是社会成员所表达出来的多种意见的集合，同时也是认知、情感和意志行为三种成分的集合;意见的特性之二是指其表层性。它是一种公开表达出来的意见，且居于社会心理的最表层。正因为意见具有上述两种特性，才使得我们对舆论内容的挖掘和对舆论情感的分析成为可能。首先，想要实现对网络舆论的分析，首要前提就是实现对舆论信息的采集，目前主要是利用网络爬虫技术来实现。大量使用爬虫技术对于舆情主题挖掘具有重要作用，我们可以通过网络爬虫技术爬取海量的舆情信息，进而对大量文本内容进行总结、分类、聚类、关联分析，并在此基础上实现对舆情主题的挖掘。⑤其次，在通过爬虫技术爬取到大量舆情信息的基础上，我们可以通过文本处理技术对舆情信息进行内容的提取。通过网络爬虫技术爬取到的网页中的数据非常复杂，大多以无结构与非半结构化结合的方式掺杂在一起。所以，为了把爬取到的内容以结构化的形式存储以便进行分析，我们需要运用文本处理技术对其进行处理。对舆论内容进行提取运用到的文本处理技术主要包括:文本提取、文本去重、以及中文分词。通过上述两个步骤，可以使我们获取结构化的网络舆论内容。而获取舆论内容的目的是为了进行更深层次的情感分析。情感是舆论的重要部分，对舆论情感倾向性的挖掘是舆论信息搜集与分析的关键。网络舆论倾向性分析是指通过数据挖掘技术，自动将网络舆论所包含的褒贬因素挖掘出来，明确舆论主体的真正意图和倾向性。网络舆情倾向性分析目前主要有以下两种分析方法:基于传统的机器学习的网络舆论倾向性分析方法与基于统计情感词倾向性值的网络舆论倾向性分析方法。

三、对舆论的客体———问题的挖掘

从舆论表达的不同公开程度的角度，可以将舆论分为显舆论与潜舆论。⑥首先，针对显性问题的挖掘，可以通过目前的一些网络舆情监测平台实现。当下互联网已经成为民众表达利益诉求的重要通道，社会上也涌现出了一大批依托互联网平台的舆情监测机构。目前国内的网络舆情监测服务机构大致可以分为四类:第一类是由软件公司和传统的市场调查公司联合成立的舆情监测软件公司;第二类是依托人民网、新华网等主流媒体建立的舆情监测平台，即媒体类的舆情监测;第三类是由高校或学术机构创办的舆情研究所;第四类是由舆情监测软件机构和高校新闻与传播研究所合作成立的舆情实验室。⑦以上这些网络舆情的监测机构都有一套较为完整的网络舆情监测理论体系，并能够进行专业的统计和分析，最终形成舆情分析研究报告，对于显性问题的挖掘与监测卓有成效。其次，针对隐性问题的挖掘，可以通过分析网络日志数据实现。当前搜索引擎已经成为人们检索信息的主要途径。当网民对某社会事件感兴趣时，第一反应可能就是通过搜索引擎检索相关信息。因此，网民的检索词在很大程度上反映了当下社会关注的焦点，网民点击的检索结果很大程度上会影响网民的意见和态度。搜索引擎后台的日志记录了网民的检索词和所查看的网页地址。通过对检索词的词频进行统计，可以描述某个社会事件引发的社会关注的产生和变化过程，从而反映出网络舆情的状况，并对未来发展趋势进行推测。通过对网民所点击的搜索结果的网页地址的分析，可以发现影响网络舆情产生和变化的源头，从而有助于进行网络舆论引导。⑧

四、结语

一定程度上说，从舆论三要素来进行大数据视角下的挖掘与分析，更多着眼于理论层面的方法运用。但在实际操作中，大数据视角下的网络舆论挖掘与分析存在着许多具体问题，比如网络舆论的代表性问题，大数据挖掘过程中数据的可获取性与安全性问题，舆情监测行业存在的不规范行为等问题。首先，应该认识到，网络舆论与现实舆论存在着区别。第一，就网络参与的可能性来说，网民与现实公众尚未重合;⑨第二，仅从网民内部构成来看，愿意表达的人和沉默的大众之间是有差异的。网络“大众意见”甚至都无法代表全体网民;⑩第三，从舆论主体来看，网络舆论中仍然存在很多不真实和非理性的意见表达。其次，大数据挖掘过程中存在着两方面的问题。一方面是数据的可获取性。要想通过大数据来分析网络舆论，可获取的数据量是关键。目前的大数据，无论是公共数据还是商业数据，基本都还掌握在政府与几个互联网巨头手中，开放程度较低。另一方面是数据的安全性。在获取数据后，如何合法合理地利用数据，而不侵犯与暴露个人的隐私至关重要。再次，网络舆情监测行业目前也较为混乱。主要体现在:第一，舆情服务机构的预警与危机应对能力较低。国内的舆情监测机构，大都提供的是危机发生后的灭火工作;第二，舆情监测行业规范尚未建立。目前一些网络监测机构只强调对政府和企业的服务，对网民的舆论则采取“堵”的解决策略;第三，舆情监测行业重视对口碑的维护，而忽视对民意的研究。这些都不是正确的应对方法，政府应该建立一套网络舆情分析、研判和处置的科学体系，对暴露的问题要及时查证，对民众的正当诉求要尽快解决，对传闻要予以及时调查回应。只有这样，这条沟通政府和民众的网络渠道才能真正畅通。随着网络技术的进步，除了提升舆情产品和服务的质量之外，积极地向专业化智库转型也是大势所趋。同时，它的功能还可以进一步拓展为基于互联网信息的民意调查和政治传播、市场调查和市场营销、重大建设项目和施政的民意评估、社会各阶层利益诉求和博弈的平衡调适等。

作者：韩运荣 白岩冰 单位：中国传媒大学新闻传播学部新闻学院 中国传媒大学新闻传播学部新闻学院