地方網(wǎng)絡(luò)輿情的特點及預(yù)警模型設(shè)計
摘 要：社交媒體時代，地方網(wǎng)絡(luò)輿情要從最源頭的預(yù)警開始?；诘胤骄W(wǎng)絡(luò)輿情具有一定的地域特點和傳播規(guī)律，依據(jù)事件屬性、傳播與擴散、受眾屬性、主體屬性等相關(guān)維度建立一套預(yù)警機制和監(jiān)測模型，是有必要和可能的。本文運用AHP-模糊綜合評價方法，確定評估指標(biāo)及權(quán)重，設(shè)計預(yù)警判斷等級，運算一二級模糊評價矩陣，在主客觀的共同協(xié)作下，為地方網(wǎng)絡(luò)輿情事件進行預(yù)警研判。
關(guān)鍵詞：地方網(wǎng)絡(luò)輿情；預(yù)警模型；綜合評價方法
一、地方網(wǎng)絡(luò)輿情的特點與預(yù)警測量的可行性
社交媒體時代，互聯(lián)網(wǎng)輿情極易發(fā)酵，傳播范圍廣、影響危害明顯。特別是地方網(wǎng)絡(luò)輿情事件，雖然發(fā)生在一城一地，但時空無界的網(wǎng)絡(luò)空間已經(jīng)沒有地域界線，預(yù)警不到位、研判出差池、應(yīng)對不及時，都會很快發(fā)酵為全網(wǎng)輿情。2019年的“湖南衡陽警察打人事件”“西安奔馳女車主坐引擎蓋維權(quán)事件”，2020年的“貴州安順公交車墜江”“江西樂安曾春亮殺人案”等地方輿情事件，都直接影響到社會安定、營商環(huán)境和百姓生活。
近些年，網(wǎng)絡(luò)輿情有明顯的下沉趨勢。以政法系統(tǒng)為例，據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計，2020年區(qū)縣一級的政法類輿情數(shù)量占比達56.1%，同比增長近14%。之所以出現(xiàn)地方網(wǎng)絡(luò)輿情上升的狀況，一是源頭多元化，社交媒體和開放平臺賦能每一個個體，讓市、區(qū)、縣的普通百姓有了發(fā)聲機會和渠道，一城一地大事小情都會成為被曝光的對象；二是輿情民生化，地方輿情更多的是涉及日常生活、權(quán)益保障、環(huán)境安全等民生話題，而民生話題是沒有地域邊界的，同理共情的心態(tài)讓地方輿情易成為全國輿情；三是輿情圈層化，傳播路徑以熟人社會的人際關(guān)系傳播為主要鏈條，無論在輿情發(fā)酵過程中還是在處理善后的反饋環(huán)節(jié)，群體易于形成一致看法并達成共識，輿情升溫或降溫都較為快速。
2020年11月出現(xiàn)的黑龍江雪鄉(xiāng)“烤腸15元一根”的輿情，表現(xiàn)出典型的地方輿情特點。首發(fā)信源來自一個“李禮背包去旅游”的普通網(wǎng)民11月26日在抖音平臺上的爆料，11月30日，以@頭條新聞為代表的微博資訊號對此事介入報道，大眾媒體和平臺用戶的參與讓話題快速引爆，該條微博評論數(shù)超過6000條，使這個一地一域的事件成為全網(wǎng)熱點。因“雪鄉(xiāng)烤腸”“景區(qū)物價”這類事件具有一定的圈群性，容易達成一致意見，輿情升溫快，若不能有效應(yīng)對和善后處理，易于多次被挖掘和再發(fā)酵。
諸如“雪鄉(xiāng)烤腸”這樣的地方輿情，如果能早監(jiān)測、早預(yù)警、早研判，也許會呈現(xiàn)出不一樣的走勢，甚至不一定會發(fā)酵為全網(wǎng)輿情。
網(wǎng)絡(luò)輿情管理遵循預(yù)警、研判、分析、報告、應(yīng)對、處置等操作程序。預(yù)警在整個操作程序中位列第一，但要真正做到準確的、有效的預(yù)警，實屬不易，比如輿情的突發(fā)性、輿情涉及面的復(fù)雜性、輿情來去的瞬時性等，讓網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警未能真正發(fā)揮出“預(yù)警”的價值。但是，地方網(wǎng)絡(luò)輿情因發(fā)生在市、區(qū)、縣，有一定的發(fā)生、發(fā)酵規(guī)律，又較為偏向民生，如果能依據(jù)事件屬性、受眾屬性、主體屬性等相關(guān)維度建立一套預(yù)警機制和監(jiān)測模型，在日常監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)苗頭和輿情事件發(fā)生伊始進行危機程度評估，就能為快速、及時、準確、高效研判，妥善應(yīng)對處理輿情提供出科學(xué)的、量化的數(shù)據(jù)和依據(jù)。
二、基于AHP-模糊綜合評價方法建構(gòu)預(yù)警模型
傳統(tǒng)的地方輿情預(yù)警主要有兩種方式，一是媒體以新聞報道或內(nèi)參的方式將某一事件的輿論反響公開發(fā)表或內(nèi)部上報，起到一定程度的預(yù)警作用；二是針對某一可能發(fā)酵或已經(jīng)發(fā)酵的輿論事件展開評測，邀請行業(yè)或領(lǐng)域內(nèi)專家研判輿情的發(fā)展方向。兩種方法都是以經(jīng)驗和邏輯推斷為基礎(chǔ)的主觀評價式預(yù)警，機制不夠明確，評判標(biāo)準不夠透明，具有相當(dāng)?shù)碾S機性，缺乏科學(xué)依據(jù)和方法，容易造成對某一特定事件截然不同的判斷結(jié)果。
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及輿情監(jiān)測技術(shù)的進步、輿情管理系統(tǒng)的深度開發(fā)，采用更加科學(xué)有效的預(yù)警方法已成為一種趨勢，也更具有實際效用和實踐價值。鑒于此，應(yīng)運用傳統(tǒng)的層次分析法（AHP）與模糊綜合評價法的基本原理，根據(jù)地域發(fā)展特色和輿情發(fā)展規(guī)律，研究分析地方輿情風(fēng)險的多個維度，建立一套應(yīng)用于地方的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型，力圖以較少的資源投入、科學(xué)的模型測量來實現(xiàn)輿情預(yù)警的目標(biāo)。
層次分析法（以下簡稱“AHP”）是指將與決策相關(guān)的要素分解成目標(biāo)、準則、方案等層次進行定性和定量分析的一種決策方法。該方法是美國運籌學(xué)家、匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于20世紀70年代初提出，其核心原理是根據(jù)問題的性質(zhì)和要達到的總目標(biāo)，將問題分解為不同的組成因素，并按照因素間的相互關(guān)聯(lián)影響以及隸屬關(guān)系，將因素按不同的層次聚集組合，形成一個多層次的分析結(jié)構(gòu)模型，最終使問題歸結(jié)為相對重要權(quán)值的確定或相對優(yōu)劣次序的排定。運用層次分析法，可以將主觀評價轉(zhuǎn)化為客觀評價，規(guī)避缺少詳盡數(shù)據(jù)支撐等缺點，其計算過程中的一致性檢驗也能有效減少專家主觀評價所帶來的自相矛盾等問題。層次分析法是輿情預(yù)警模型中指標(biāo)權(quán)重確定的理論依據(jù)。
模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評標(biāo)方法，是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，即用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€總體的評價。它具有結(jié)果清晰，系統(tǒng)性強的優(yōu)點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。運用模糊綜合評價方法，可以將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，從信度和效度兩方面提升了輿情預(yù)警模型的有效性、可靠性和預(yù)警質(zhì)量。
三、地方輿情預(yù)警評估的三級指標(biāo)及部分指標(biāo)說明
建構(gòu)地方輿情預(yù)警模型，可分為三個步驟。一是建立地方輿情預(yù)警指標(biāo)體系。由相關(guān)研究人員對地方輿情規(guī)律進行分析，分解出相關(guān)因素和關(guān)聯(lián)維度，以此建構(gòu)出多級指標(biāo)的輿情預(yù)警指標(biāo)體系；二是組織若干不同領(lǐng)域的專家或?qū)I(yè)人士對三級指標(biāo)打分，進行數(shù)據(jù)賦值；三是依據(jù)打分結(jié)果，建立判斷矩陣，完成指標(biāo)權(quán)重的確定。
根據(jù)對網(wǎng)絡(luò)輿情熱點事件性質(zhì)、傳播過程和傳播影響因素的分析，可將網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險指標(biāo)體系的因素集設(shè)計為4個一級指標(biāo)，即事件屬性、傳播與擴散、公眾關(guān)注度、回應(yīng)主體屬性，9個二級指標(biāo)，包括事件性質(zhì)、涉事人員、輿情來源等，23個三級指標(biāo)，包括利益相關(guān)性、事件清晰度、內(nèi)容敏感度等。
一級指標(biāo)中的“事件屬性”下轄2個二級指標(biāo)，分別為事件性質(zhì)與涉事人員。事件性質(zhì)包含利益相關(guān)性、事實清晰度、內(nèi)容敏感度、危害程度4個三級指標(biāo)；涉事人員則包含人員身份和人員數(shù)量2個三級指標(biāo)。
一級指標(biāo)中的“傳播與擴散”下轄3個二級指標(biāo)，分別為輿情來源、擴散程度、輿論趨勢。輿情來源包括發(fā)布信源數(shù)量、發(fā)布信源影響力2個三級指標(biāo)；輿論趨勢則包含擴散程度和輿情波峰數(shù)量2個二級指標(biāo)。
一級指標(biāo)中的“公眾關(guān)注度”包括關(guān)注度基礎(chǔ)指標(biāo)和特殊關(guān)注群體2個二級指標(biāo)，關(guān)注度基礎(chǔ)指標(biāo)包括累計轉(zhuǎn)發(fā)量、累計評論量、累計閱讀量3個三級指標(biāo)；特殊關(guān)注群體包括意見領(lǐng)袖與網(wǎng)絡(luò)水軍2個三級指標(biāo)。
一級指標(biāo)中的“回應(yīng)主體屬性”包含回應(yīng)能力評估與事件應(yīng)對評估2個二級指標(biāo)，回應(yīng)能力評估包含傳播渠道數(shù)量、發(fā)布信息頻率、粉絲數(shù)量3個三級指標(biāo)；事件應(yīng)對評估則包含事件回應(yīng)速度、事實清晰度、引導(dǎo)意識3個三級指標(biāo)。
需要對部分三級指標(biāo)做出說明。
利益相關(guān)性：是指事件與社會公眾的貼近性、與公共利益的相關(guān)性，意在體現(xiàn)社會公眾對事件的關(guān)切程度；
事件清晰度：是指事件本身的公開透明程度，是否伴隨大量的不實信息甚至謠言，網(wǎng)絡(luò)上傳播的事實是否準確清晰；
內(nèi)容敏感度：指事件是否涉及敏感問題，是否存在違背道德、違反法律法規(guī)等現(xiàn)象；
危害程度：是指事件是否造成人員傷亡、財產(chǎn)損失，持續(xù)時間是否較長等；
人員身份：指輿情事件中涉事主體的身份、職業(yè)等，名人、公職人員等特殊身份主體對輿情是否進一步擴散有著很大影響；
發(fā)布信源影響力：是指輿情事件的第一發(fā)布信源層級，若是中央級媒體發(fā)文報道，事態(tài)會迅速擴大成為全國性事件，若是地方自媒體的報道，則會存在一個發(fā)酵時間和發(fā)酵過程；
輿情波峰數(shù)量：是指輿情是否已有高峰，迎來了幾次高峰，這側(cè)面反映著輿情的持續(xù)時間與影響范圍。
四、指標(biāo)體系權(quán)重的確立和預(yù)警等級的判斷
確定權(quán)重的基本思路是：將各指標(biāo)作為影響因子按照隸屬關(guān)系建立一套有序“遞階結(jié)構(gòu)”和“判斷矩陣”，通過對指標(biāo)因子兩兩比較，計算“判斷矩陣”的最大特征值和正交化特征向量，由此得出各影響因子在體系中的權(quán)重。比如，因子A“利益相關(guān)性”相比因子B，“事實清晰度”存在著“同等重要”“稍微重要”“較強重要”“強烈重要”“極端重要”5種不同情況，每種情況賦予其相應(yīng)的量化值，再將兩相鄰的中間值進行量化，以此作為專家打分的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
確定權(quán)重的方法是，先邀請一定數(shù)量的專家基于上述量化值對三級指標(biāo)進行賦值，然后將專家的賦值取平均數(shù)形成判斷矩陣，再通過對判斷矩陣進行AHP層次法研究(計算方法為：和積法)分析，得到特征向量及各因子的權(quán)重值。每個地方都可以在建立預(yù)警模型之初邀請不同專家對地方的輿情風(fēng)險指標(biāo)體系進行打分，這套權(quán)重值具備一定的穩(wěn)定性，是每一次輿情發(fā)生之時用來計算測量的基礎(chǔ)數(shù)值。當(dāng)然，也需要根據(jù)地方政治、經(jīng)濟、文化發(fā)展變化實時跟進，比如每隔一段時間進行一次專家打分，測算出新的權(quán)重值。
預(yù)警等級的判斷則運用模糊綜合評價法。我們將輿情預(yù)警等級劃分為輕度級、警示級、嚴重級和危險級4個級別。每一次輿情事件發(fā)生后，需要請若干個專業(yè)人員以10分制對指標(biāo)打分，打分主要對象是23個三級指標(biāo)。這一分值是輿情預(yù)警測量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為保證數(shù)據(jù)的相對客觀和準確，需要邀請不同行業(yè)、不同領(lǐng)域、不同等級的人員背對背進行。在獲得三級指標(biāo)的基礎(chǔ)分值后，再運用模型公式一步步測算出二級指標(biāo)、一級指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)，最后將這些運算最終結(jié)果比照預(yù)警等級的4個級別，根據(jù)最大隸屬度原則判斷出事件的預(yù)警等級。
五、地方輿情預(yù)警模型應(yīng)用實例分析
基于AHP-模糊綜合評價方法設(shè)計的地方網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型是否具有實際效用和價值，還需要通過具體的輿情事件來檢驗、驗證。2020年8月12日下午6時許，河北省保定市突降暴雨，七一東路與關(guān)漢卿大劇院交叉口西北角圍墻和宣傳牌倒塌，造成一名29歲女子當(dāng)場死亡。8月15日和16日死者丈夫胡先生為此連續(xù)發(fā)帖，向有關(guān)部門討要說法。此事件的風(fēng)險等級如何？是否會引發(fā)輿情？我們運用模型進行了推演并做出輿情風(fēng)險等級預(yù)判。
在對此次輿情事件進行預(yù)警研判之前，我們已經(jīng)邀請不同領(lǐng)域的專家、政府人員、企業(yè)人士，就上述23個三級指標(biāo)向他們進行說明，請他們對23個指標(biāo)打分賦值，計算出保定市的地方輿情風(fēng)險預(yù)警體系中的各級指標(biāo)權(quán)重。這一指標(biāo)權(quán)重不是一次性的，而是相對固定、穩(wěn)定的，用于測量今后每一次發(fā)生在保定市的所有輿情事件。
保定市暴雨事件發(fā)生后，我們還當(dāng)即邀請了《河北青年報》新青年大數(shù)據(jù)輿情中心的20名輿情專家和專業(yè)人員，針對此次事件的性質(zhì)、特點和可能的影響對三級指標(biāo)進行打分。然后，按照上述操作流程和已經(jīng)計算出權(quán)重，代入預(yù)警模型一步步運算得到級指標(biāo)分值、一級指標(biāo)分值，最終判定該事件輿情風(fēng)險預(yù)警級別為二級嚴重級。
在隨后的一周內(nèi)，我們時刻關(guān)注著這一事件的相關(guān)數(shù)據(jù)和輿論情況，發(fā)現(xiàn)輿情進展特征與“危險級”的預(yù)警等級判斷大體一致。一是輿論聲量較大。8月12日至8月18日19時，全網(wǎng)關(guān)于“保定暴雨圍墻倒塌致人死亡”相關(guān)信息達1052篇，其中新浪微博占比最大，達到84.13%。話題一旦在微博形成聲浪，就易于發(fā)酵成全網(wǎng)事件；二是敏感信息占比高。在監(jiān)測期間內(nèi)，涉及“保定暴雨圍墻倒塌致人死亡”的相關(guān)信息里，敏感信息占比為 87.89%，意味著這一事件具有較高的沖突性，屬于危險級輿情范疇；三是關(guān)鍵詞云涉及涉事主體，在監(jiān)測時間段內(nèi)，“相關(guān)部門”被提及 537 次，“政府”被提及420 次，“執(zhí)法局”被提及 368 次，背后隱含著民眾對保定城市建設(shè)的抱怨與不滿，這種情緒極易快速傳播，形成地方老百姓的同情共振；四是輿情信息地區(qū)擴散有限，除河北以外，只有北京、廣東等地有一定的信息傳播量，沒有形成全網(wǎng)傳播，風(fēng)險等級沒有達到危險級，應(yīng)對得當(dāng)，輿情的發(fā)展尚可控制。
通過對輿情事件三級指標(biāo)的確定，結(jié)合AHP-模糊綜合分析方法，建立地方輿情預(yù)警模型，不僅能發(fā)揮高質(zhì)量、小樣本的獨特優(yōu)勢，有效規(guī)避地方輿情數(shù)據(jù)量少、問卷發(fā)放困難的問題，節(jié)省清洗數(shù)據(jù)的時間，達到快速確定事件輿情風(fēng)險等級，為地方單位提供應(yīng)急輿情處置建議的目的，而且能規(guī)避主觀判斷、經(jīng)驗判斷和偏見判斷的誤差，成為科學(xué)判斷的一種選擇。這一地方輿情預(yù)警模型設(shè)計，改變了依據(jù)主觀邏輯推斷為基礎(chǔ)的主觀評判輿情的固有作法，實現(xiàn)了運用大數(shù)據(jù)對輿情進行客觀分析，使輿情預(yù)判、評判更為詳實準確、便于操作。對于創(chuàng)新輿情預(yù)警方式方法，增強輿情預(yù)警的及時性、準確性具有劃時代的意義。
同時，我們還應(yīng)看到，作為對改進輿情預(yù)警的有益探索和有益嘗試，這一模型還存在一定的局限與不足：一是指標(biāo)體系和權(quán)重不具有普適性，需要每一地根據(jù)各自實際情況做出調(diào)整和重新評估；二是確立權(quán)重過程中的打分存在一定的主觀性。雖然模型設(shè)計中構(gòu)筑了三級指標(biāo)，并將指標(biāo)分解為可量化、可評估的部分，但預(yù)警機制畢竟是事前評估，無法大量應(yīng)用閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量、評論量等輿情爆發(fā)后才可以得到的數(shù)據(jù)，更多的是依賴專家打分，但打分難免受主觀因素影響；三是每一次具體事件發(fā)生后還需要專家打分，對人員的依賴比較高，在應(yīng)急事件處理中能否及時得到專家的評估是這個模型的痛點；四是輿情預(yù)警模型只能提供4個級別的輿情評級，以供輿情處理部門參考，難以為后續(xù)的輿情處置提供建議，需要相關(guān)輿情分析師根據(jù)不同的預(yù)警級別給予相應(yīng)的關(guān)注，推動輿情后續(xù)的進一步處理解決。
（作者單位：中國傳媒大學(xué)新聞學(xué)院）