時間：2022-08-27 03:21:48
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇網(wǎng)絡輿情報告，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
［關鍵詞］情報學；大數(shù)據(jù)管理；輿情分析；課程建設
1情報大數(shù)據(jù)管理前沿問題研究課程的組織
情報大數(shù)據(jù)管理前沿問題研究作為現(xiàn)代情報學的核心課程之一，把適合軍隊信息化發(fā)展的網(wǎng)絡輿情研究新理論與實踐成果融匯到教學內(nèi)容之中，能夠架構起深度的教研內(nèi)容體系，是培養(yǎng)情報學高級專業(yè)人才的重要方式。
1．1建設理念與設計思路
情報大數(shù)據(jù)管理前沿問題研究課程，建有情報研究方法與情報整編、信息管理和大數(shù)據(jù)挖掘、信息建模和社會網(wǎng)絡分析、信息內(nèi)容安全與保護技術、情報獲取理論與輿情采集系統(tǒng)研究、情報分析理論與輿情處理系統(tǒng)研究、情報檢索理論與輿情服務系統(tǒng)研究等專題。該課程是圖書情報與檔案管理學科情報管理研究方向研究生的重要專業(yè)課。根據(jù)軍隊信息化建設和我國情報管理對人才培養(yǎng)提出的新要求，該課程對培養(yǎng)學員信息管理工作理論素養(yǎng)和信息技術，加強學員情報管理工作能力，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。依據(jù)我國圖書情報人才培養(yǎng)方案和人才培養(yǎng)目標，以培養(yǎng)高素質(zhì)、復合型、創(chuàng)新型專門情報管理人才為目標，遵循課程教學規(guī)律，貫徹素質(zhì)教育、創(chuàng)新教育思想，堅持因材施教，突出教員主導、學員主體，改變單向灌輸?shù)慕虒W模式，實施啟發(fā)式、研討式、案例式和能力訓練等多種教學方式，實現(xiàn)傳授知識、培養(yǎng)能力、提高素質(zhì)的有機結合。設計思路是深化情報學教學改革，認真貫徹素質(zhì)教育、創(chuàng)新教育理念，優(yōu)化教學內(nèi)容，處理好教材與教學的關系，既要充分講透教材，又要擴充前沿內(nèi)容，把網(wǎng)絡輿情分析與信息技術的理論與實踐成果融匯到教學內(nèi)容之中，架構合理的教學內(nèi)容體系。實現(xiàn)知識傳授與能力培養(yǎng)的統(tǒng)一；創(chuàng)新教學方法，積極實施研討式教學、案例式教學，充分調(diào)動學員參與教學的積極性，在教與學的互動中提高教學質(zhì)量。
1．2課程目標與內(nèi)容標準
數(shù)字環(huán)境下情報管理正在經(jīng)歷從宏觀層次的文獻向微觀層次的情報、知識和信息轉換。情報管理越來越關注信息獲取、信息分析、網(wǎng)絡信息管理、數(shù)據(jù)庫和信息內(nèi)容安全等方法和技術，也越來越關注信息管理系統(tǒng)、情報網(wǎng)站系統(tǒng)、輿情分析系統(tǒng)等的研究。本課程圍繞情報管理的總目標，介紹情報管理的理論和方法、專門情報與情報整編研究、信息管理與情報技術研究，重點研究網(wǎng)絡輿情的情報獲取、分析和服務。精選代表性論著和專題核心文章布置研究生認真研讀，選擇部分專題進行研討和技能訓練。按照培養(yǎng)需求，不斷完善專題內(nèi)容，以進一步加快研究生適應軍隊信息化建設的需要。內(nèi)容標準就是通過情報大數(shù)據(jù)管理前沿問題研究的教學，要求研究生對情報管理方法有一個比較系統(tǒng)的高層次理性認識，從研究和應用的多個層次上了解和熟悉情報管理的先進設計和先進技術。學習內(nèi)容分為以下8個環(huán)節(jié)：情報管理前沿研究概論；情報研究方法與情報整編研究；情報工作中的信息管理和大數(shù)據(jù)挖掘；情報工作中的信息建模和社會網(wǎng)絡分析；情報工作中的信息內(nèi)容安全與保護技術；情報獲取理論與輿情采集系統(tǒng)研究；情報分析理論與輿情處理系統(tǒng)研究；情報檢索理論與輿情服務系統(tǒng)研究。
1．3教學實施方案
依據(jù)內(nèi)容標準制定的8個環(huán)節(jié)，給出以下實施方案。教學要求總體是：教學內(nèi)容緊跟發(fā)展趨勢；以教員課堂講授、經(jīng)典文獻導讀、交流討論和課外閱讀研究為主，理論聯(lián)系實際。教學內(nèi)容為：①情報管理前沿研究概論。掌握情報管理的基本理論和前沿研究；理解和掌握學重點是涉情報報管理理論前沿的基本問題。②情報研究方法與情報整編研究。掌握情報研究方法的基本要素；理解情報研究方法在軍事情報研究中的應用；熟悉軍事情報整編的研究。③情報工作中的信息管理和大數(shù)據(jù)挖掘。掌握情報管理的基本技術；理解情報工作中的大數(shù)據(jù)挖掘問題。④信息建模和社會網(wǎng)絡分析。理解信息建模的基本原理；掌握社會網(wǎng)絡分析的一般方法；了解情報工作中的信息建模和社會網(wǎng)絡分析。⑤信息內(nèi)容安全與保護技術。理解信息內(nèi)容安全與保護的一般技術；了解情報工作中的信息內(nèi)容安全與保護。⑥情報獲取理論與輿情采集系統(tǒng)研究。掌握涉情報報獲取的基本原理；理解輿情采集系統(tǒng)的建設和功能；理解輿情采集系統(tǒng)的實現(xiàn)機制。⑦情報分析理論與輿情處理系統(tǒng)研究。掌握輿情情報分析的基本原理；理解輿情處理系統(tǒng)的建設和功能；理解輿情處理系統(tǒng)的實現(xiàn)機制。⑧情報檢索理論與輿情服務系統(tǒng)研究。理解和掌握涉情報報服務的基本原理；理解輿情服務系統(tǒng)的建設和功能；理解輿情服務系統(tǒng)的實現(xiàn)機制。
1．4教學組織與論著研讀
通過基本著作閱讀，編寫教學實施計劃，制作多媒體課件，設計能力訓練方案等工作，加強課程資源的開發(fā)與利用。教學組織采用講課和研討為主的教學方法，充分運用多媒體課件，把課堂講授理論知識與實踐結合起來，做到教學相長、雙向互動，提高研究生開發(fā)和管理信息數(shù)據(jù)庫、輿情分析系統(tǒng)，以及掌握相關應用技術的能力。為此，在教學過程中，利用課余時間，有計劃地組織研究生對有關信息管理系統(tǒng)進行操作和分析；個別專題內(nèi)容按任務和對象需求進行調(diào)整和選擇；課程進行期間組織學員進行研討；圍繞教學，組織好討論、答疑等活動，鼓勵研究生積極參與輿情應用系統(tǒng)的開發(fā)。授課教室具備現(xiàn)代多媒體教學條件，原型系統(tǒng)研發(fā)具備網(wǎng)絡連通的教學條件。考核內(nèi)容主要是研究報告寫作成績和平時成績。基本閱讀著作，教材是筆者所編著的《網(wǎng)絡輿情分析技術》（國防工業(yè)出版社，2014版）。參考文獻主要包括張曉軍《美國軍事情報理論著作評介》、劉慧等《軍事信息資源管理理論與方法》、王能斌《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理》、薩師煊《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論（第3版）》、周榮庭《軍事信息管理概論》、傅會民等《軍事信息技術》、馬費城等《信息管理學基礎》、肖占中《軍事信息管理》、劉繼賢《軍事管理學》、黃曉斌《網(wǎng)絡信息挖掘》、史忠植《人工智能》、劉瑞挺《信息管理實用技術教程》、翟延富《數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)絡技術》、樊月華《Web技術應用基礎》、方興東《網(wǎng)絡輿情藍皮書》等。
2情報大數(shù)據(jù)管理前沿問題研究課程的實踐
情報大數(shù)據(jù)管理前沿問題研究課程，實踐環(huán)節(jié)系統(tǒng)地探研涵蓋網(wǎng)絡輿情采集、網(wǎng)絡輿情處理和網(wǎng)絡輿情服務的情報大數(shù)據(jù)管理技術，并構建其演示訓練系統(tǒng)，力求在學術上拓展情報學科領域的研究空間和深度，提高相關知識和成果的利用水平。該課程實踐方法的核心之一是深度融入網(wǎng)絡輿情分析技術，以下闡述相關教研內(nèi)容。
2．1能力實踐綜述
主要研究互聯(lián)網(wǎng)上主題輿情的分析技術，以網(wǎng)絡環(huán)境下信息組織理論體系和信息智能處理技術為基礎，將國內(nèi)外先進的知識技術運用于網(wǎng)絡輿情智能化分析的全過程，促進圖書情報界在網(wǎng)絡輿情采集、處理和服務方法與技術領域的深入研究。一是網(wǎng)絡輿情的智能化采集。網(wǎng)絡輿情情報規(guī)劃與獲取研究，主題網(wǎng)絡輿情的語義特征抽取研究，輿情網(wǎng)頁內(nèi)容和鏈接相關性的判定研究等；二是網(wǎng)絡輿情的智能化處理。主題網(wǎng)絡輿情的本體構建研究，語義層的輿情信息聚類和分類研究，基于情感本體的輿情傾向性分析研究等；三是網(wǎng)絡輿情的智能化服務。輿情事件網(wǎng)頁內(nèi)容的詞匯關聯(lián)分析研究，基于網(wǎng)絡論壇的輿情話題追蹤研究，網(wǎng)絡輿情檢索系統(tǒng)中的查詢主題分類研究等。
2．2課程實踐之一：網(wǎng)絡輿情的信息采集
網(wǎng)絡輿情的信息管理。包括：①網(wǎng)絡輿情的信息采集。網(wǎng)絡輿情的采集方法、搜索引擎的研究進展、網(wǎng)絡信息的分類及其抽取。②輿情話題的搜索技術。話題搜索的基本原理和技術、主題爬行的實現(xiàn)。③網(wǎng)絡輿情的信息處理。網(wǎng)絡輿情的處理方法、網(wǎng)絡輿情的信息內(nèi)容分析。④網(wǎng)絡輿情的內(nèi)容分析與服務。知識技術及其應用、主題輿情內(nèi)容分析框架。⑤基于社交網(wǎng)絡的輿情傳播動力學性質(zhì)。網(wǎng)絡輿情信息抽取和整理。包括：①輿情網(wǎng)頁的結構特征與分塊處理。話題標記和頁分塊、內(nèi)容分塊、布局分塊、結構分塊。②基于主題爬行的輿情網(wǎng)頁分塊。網(wǎng)頁的預處理、網(wǎng)頁分塊的特征提取、輿情內(nèi)容塊的整合。③主題網(wǎng)絡輿情的語義特征抽取。網(wǎng)絡輿情語義的特征、特征抽取及其改進、網(wǎng)絡輿情的情報獲取與整合。網(wǎng)絡輿情的情報價值與情報支援；網(wǎng)絡輿情情報支援系統(tǒng)。
2．3課程實踐之二：網(wǎng)絡輿情的信息分析
輿情網(wǎng)頁與話題相關性的判定。包括：①內(nèi)容相關性的判定方法。元數(shù)據(jù)方法、鏈接標簽數(shù)據(jù)方法、鏈接結構分析方法、頁面語義信息方法。②鏈接相關性的判定方法。、主題鏈接上下文信息提取、基于語義相似度計算的鏈接判定。③輿情網(wǎng)頁內(nèi)容相關性的分析。主題特征的選擇、待識別網(wǎng)頁模型的建立、話題文本識別算法的選擇。④輿情網(wǎng)頁鏈接相關性的分析。基于信息鏈接關系的分析、增加主題分析的改進算法。基于本體的網(wǎng)絡輿情分析。包括：①通用本體構建的幾種方法。②基于本體的主題網(wǎng)絡輿情知識模型。輿情的本體知識源、本體的主題輿情構建策略、知識模型中的本體庫架構。③主題網(wǎng)絡輿情本體的實現(xiàn)方案。本體構建的規(guī)則、本體的實現(xiàn)步驟、一個輿情事件的本體實例。基于情感本體的網(wǎng)絡輿情傾向性分析。包括：①網(wǎng)絡輿情的傾向性分析。②網(wǎng)絡輿情傾向性識別方法及比較。基于文本分類的傾向性識別、基于語義規(guī)則的傾向性識別、基于情感詞的傾向性識別。③情感本體的構建方法。領域語料的情感概念選擇、基于情感本體的領域語料整合多情感概念的情感本體構建、本體話題構建。④基于情感本體的主題輿情傾向性分析。特征詞情感傾向度、增加程度級別的特征詞權重、基于情感本體的傾向性分析。⑤網(wǎng)絡輿情傾向性分析實驗與結果分析。
2．4課程實踐之三：網(wǎng)絡輿情的信息服務
2011年度
中國行業(yè)信息化最具成長力企業(yè)獎
中科點擊（北京）科技有限公司由林博士聯(lián)合中科院多位搜索引擎領域的專家、社科院博士以及新華社、人民網(wǎng)、經(jīng)濟日報社資深媒體人士，共同組建而成。公司專注于網(wǎng)絡輿情行業(yè)，研發(fā)網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)，并提供網(wǎng)絡輿情解決方案，
中科點擊（北京）科技有限公司（以下簡稱中科點擊）由林博士聯(lián)合中科院多位搜索引擎領域的專家、社科院博士以及資深媒體從業(yè)人員，共同組建而成。林博士早期曾就職于Google和AOL，是Google和AOL搜索引擎的核心算法工程師。
中科點擊公司所開發(fā)的軟件產(chǎn)品統(tǒng)稱為“軍犬軟件”（英文名：ADSoft，軍犬軟件為公司的注冊商標）。中科點擊專注于網(wǎng)絡輿情行業(yè)，研發(fā)網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)，提供網(wǎng)絡輿情解決方案，所研發(fā)的軍犬網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)也是目前唯一能全面監(jiān)測藏、維、彝、蒙十余種少數(shù)民族語言的軟件系統(tǒng)。
軍犬網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)，是由中科點擊自主研發(fā)的一套網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)和網(wǎng)絡輿情辦公系統(tǒng)，它集成了輿情監(jiān)測、輿情采集、輿情智能分析、輿情處理、輿情預警、輿情搜索、輿情報告輔助生成、輿情短信自動提醒、動態(tài)圖表統(tǒng)計分析等多種功能。它不僅能夠基于語義自動識別情感、自動分析信息是否為“負面”消息，還能提供360度的輿情專業(yè)詞典，從各個維度深度透析相關信息。其特有的“輿情漏斗”算法，實現(xiàn)了把互聯(lián)網(wǎng)“讀薄”的目標，大浪淘沙般萃取輿情，并透過圖表分析趨勢，掌握相關事件的潛在變化規(guī)律。軍犬網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)可在“第一時間”對境內(nèi)、境外網(wǎng)站，各種網(wǎng)絡載體（如新聞、論壇、博客、微博）進行“一站式”全面布控監(jiān)測。通過對海量數(shù)據(jù)的智能分析，系統(tǒng)可以“穩(wěn)、準、狠、快”地把互聯(lián)網(wǎng)讀懂、讀薄。
該系統(tǒng)對于政府部門加強互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)管，應對網(wǎng)絡突發(fā)的公共事件，全面做好網(wǎng)絡輿情工作起到?jīng)Q定性作用。目前，該系統(tǒng)廣泛應用于宣傳、、紀委、檢察院、環(huán)保、質(zhì)檢、安監(jiān)、統(tǒng)戰(zhàn)、團委、工商、旅游、衛(wèi)生、教育、稅務等部門和電力、煤炭、電信運營商、石油、房產(chǎn)、醫(yī)藥等上市公司和大型企業(yè)中。
公司已簽約147家客戶，包括以北海市委宣傳部、襄樊市委宣傳部、舟山市委宣傳部、呂梁市委宣傳部、烏海市委宣傳部、沈陽局等為代表的政府客戶，以首都機場、國家電網(wǎng)、山東聯(lián)通等為代表的企業(yè)客戶。
關鍵詞：網(wǎng)絡輿情；網(wǎng)絡輿情技術；金融業(yè)
1、網(wǎng)絡輿情
1.1網(wǎng)絡輿情定義
關于網(wǎng)絡輿情的概念，國內(nèi)已有研究對其進行了界定，但尚未形成共識，不少研究還存在濫用混用概念的現(xiàn)象，對深入地進行網(wǎng)絡輿情研究造成了不良影響，因此研究網(wǎng)絡輿情，有必要先理清其概念。
目前，關于網(wǎng)絡輿情的定義主要有兩大陣營。其一是軍犬輿情系統(tǒng)創(chuàng)始人彭作文給出的網(wǎng)絡輿情定義是以網(wǎng)絡為載體，以事件為核心，廣大網(wǎng)民情感、態(tài)度、意見、觀點的表達、傳播與互動，以及后續(xù)影響力的集合。網(wǎng)絡輿情六大要素：網(wǎng)絡、事件、網(wǎng)民、情感、傳播互動、影響力。其二是曾潤喜在網(wǎng)絡輿情管控工作機制研究一文中給出的網(wǎng)絡輿情定義是由于各種事件的刺激而產(chǎn)生的通過互聯(lián)網(wǎng)傳播的人們對于該事件的所有認知、態(tài)度、情感和行為傾向的集合。其別強調(diào)了輿論與輿情的區(qū)別，輿論是人們的認知、態(tài)度、情感和行為傾向的集聚表現(xiàn)，是多數(shù)人形成的一致的共同意見，是單種意見的集合，即需要持有某種認知、態(tài)度、情感和行為傾向的人數(shù)達到一定的量，否則不能認為是一種輿論。而輿情是人們的認知、態(tài)度、情感和行為傾向的原初表露，可以是一種零散的，非體系化的東西，也不需要得到多數(shù)人認同，是多種不同意見的簡單集合，這也是最容易將二者混淆的地方。當輿情產(chǎn)生聚集時就可以向輿論轉化，因而對輿情的管控就是要使輿情不轉化為輿論或轉化為良性輿論。
這兩種定義雖然強調(diào)的側重點不同，但是我們不難發(fā)現(xiàn)其闡述網(wǎng)絡輿情的核心都是網(wǎng)絡、事件以及人對事件的反應。所以對于網(wǎng)絡輿情的研究，我們要基于網(wǎng)絡，針對事件，收集、監(jiān)測和分析人對事件的反應，以便于相關部門能及時對問題采取相應的解決措施。
1.2網(wǎng)絡輿情特點
網(wǎng)絡輿情形成迅速，對社會影響巨大。隨著因特網(wǎng)在全球范圍內(nèi)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡媒體已被公認為是繼報紙、廣播、電視之后的“第四媒體”，網(wǎng)絡成為反映社會輿情的主要載體之一。網(wǎng)絡環(huán)境下的輿情信息的主要來源有：新聞評論、電子公告板（BBS）、博客（Blog或Weblog）、聚合新聞（RSS）、空間、電子郵件（Email）、其他社會性軟件平臺等。網(wǎng)絡輿情表達快捷、信息多元，方式互動，具備傳統(tǒng)媒體無法比擬的優(yōu)勢。網(wǎng)絡的開放性和虛擬性，決定了網(wǎng)絡輿情具有以下特點：
1）直接性，通過BBS、新聞點評、博客網(wǎng)站和個人空間，網(wǎng)民可以立即發(fā)表意見，下情直接上達，民意表達更加暢通；
2）突發(fā)性，網(wǎng)絡輿論的形成往往非常迅速，一個熱點事件的存在加上一種情緒化的意見，就可以成為點燃一片輿論的導火索；
3）偏差性，由于發(fā)言者身份隱蔽，并且缺少規(guī)則限制和有效監(jiān)督，網(wǎng)絡自然成為一些網(wǎng)民發(fā)泄情緒的空間。在現(xiàn)實生活中遇到挫折，對社會問題片面認識等等，都會利用網(wǎng)絡得以宣泄。因此在網(wǎng)絡上更容易出現(xiàn)庸俗、灰色的言論。
2、網(wǎng)絡輿情技術在金融行業(yè)中的應用
2.1網(wǎng)絡輿情技術
網(wǎng)絡輿情技術是有效掌控網(wǎng)絡、促進社會主義和諧社會建設的重要技術手段。目前，網(wǎng)絡輿情技術主要包括：話題檢測、話題跟蹤、自動摘要、趨勢分析、輿情預警等。
1)熱話題檢測：可以根據(jù)新聞來源的權威度、發(fā)言時間的集中程度等參數(shù)，發(fā)現(xiàn)指定時間段內(nèi)的熱門話題。并可以根據(jù)主題關鍵詞和回帖數(shù)進行整體語義分析，識別出所有敏感話題。
2)話題跟蹤：可以對文章進行聚類，分析新發(fā)表文章、帖子是否和已有文章主題是同一話題。
3)自動摘要：可以對所有文章、話題傾向自動分析，形成摘要。
4)輿情趨勢分析：可以針對某個主題分析人們在不同的時間段內(nèi)的熱度。
5)突發(fā)事件分析：可以對突發(fā)事件進行跨時空的全面分析，得出整個事件發(fā)生的全貌并對事件的下一步的趨勢進行預測。
6)輿情報警：可以對突發(fā)事件、涉及內(nèi)容安全的敏感話題進行及時發(fā)現(xiàn)并產(chǎn)生報警。
7)輿情統(tǒng)計報告：根據(jù)輿情分析引擎處理后得到的數(shù)據(jù)生成相應報告，用戶可通過瀏覽器進行瀏覽，并提供了檢索功能，可以根據(jù)指定條件對熱點話題、傾向性等自己感興趣的話題進行查詢，得到話題信息的詳細內(nèi)容，提供決策支持。
2.2網(wǎng)絡輿情技術在金融行業(yè)中的應用
網(wǎng)絡輿情技術從誕生起就顯示出巨大的威力，涉足面也愈來愈廣，已經(jīng)從單純的社會領域走入了專業(yè)性更強的金融投資領域。由于信息通訊技術和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融信息對金融市場的影響已經(jīng)越來越不容忽視。這些信息關乎著整個金融行業(yè)的發(fā)展和穩(wěn)定。
為了金融行業(yè)更好的發(fā)展，我們接下來探討一下網(wǎng)絡輿情技術在金融行業(yè)中的應用。
2.3輔助投資工具
目前很多人把網(wǎng)絡輿情技術視為新的理財工具，并不夸張，某一個新事件的發(fā)生或者是網(wǎng)絡上對某支股票的熱議都在很大程度上左右著金融實踐者們的行為，同時進一步影響著股市變化的趨勢。
申銀萬國研究所首席經(jīng)濟學家楊成長認為，網(wǎng)絡輿情技術在我國的逐步推廣，將對金融創(chuàng)新、衍生產(chǎn)品等有促進作用。他表示，“未來的資本市場將逐漸轉型為市場股民化、股民網(wǎng)絡化。”
中科精誠總經(jīng)理梁正之則表示，“目前網(wǎng)絡輿情這一技術僅為一些監(jiān)管部門運用，未來我們將研究如何逐步向機構投資者和中小投資者推廣應用。”
中科院計算技術研究所網(wǎng)絡重點實驗室副主任余智華表示網(wǎng)絡輿情技術是基于內(nèi)容的智能分析技術，金融行業(yè)可以建立一個與當前流行的股票軟件和金融市場信息采集分析系統(tǒng)功能定位完全不同的信息跟蹤分析技術。并且通過系統(tǒng)監(jiān)測互聯(lián)網(wǎng)上的相關新聞報道、相關評論等，跟蹤分析這些信息與金融市場之間的關聯(lián)關系，將這些信息按照知識模型體系進行分析與組織，為投資者及相關機構提供便于分析利用的、相互關聯(lián)的信息來源。
2.3.1聲譽風險管理
近年來，我國各金融機構按照國家有關金融監(jiān)管制度，初步建立了金融穩(wěn)定工作協(xié)調(diào)機制，制訂了應對突發(fā)事件的相關應急預案。然而，隨著社會的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為思想、文化、信息的集散地和社會輿論的放大器。同時由于中央和地方政府對網(wǎng)絡輿情的高度重視及積極回應，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)已成為政府治國理政、了解社情民意的新平臺。金融機構如何建立有效的聲譽風險管理體系，實施有效輿情監(jiān)控成為當務之急。尤其是近兩年來，金融行業(yè)的“聲譽危機事件”屢見不鮮，致使相關金融機構形象受損、信用度滑坡，并嚴重影響了金融安全和社會穩(wěn)定。
為更好地凈化網(wǎng)絡輿論環(huán)境，維護金融穩(wěn)定，進一步幫助金融機構樹立品牌形象、加強聲譽風險管理，網(wǎng)絡輿情技術在金融行業(yè)中的應用必不可少。它能有效防止負面信息的肆意傳播和輿情失控，協(xié)助金融機構提高網(wǎng)絡輿論引導能力，營造積極向上的輿論環(huán)境，為金融機構快速健康發(fā)展提供強有力的輿論保障。
2.3.2輔助決策管理
輔助決策管理系統(tǒng)主要作為相關管理機構的輔助決策工具，通過網(wǎng)絡輿情技術，收集分析金融市場信息，并與傳統(tǒng)的金融分析數(shù)據(jù)相結合，以決策主題為重心，以傳統(tǒng)金融分析方法為基礎，網(wǎng)絡輿情技術為輔助，構建決策主題研究相關知識庫、政策分析模型庫和情報研究方法庫，建設并不斷完善輔助決策系統(tǒng)，為決策主題提供全方位、多層次的決策支持和知識服務。為金融管理研究機構以及政府部門提供決策依據(jù)，起到幫助、協(xié)助和輔助決策者的目的。
3、可能存在的問題
雖然網(wǎng)絡輿情技術給金融行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇，對凈化網(wǎng)絡輿論環(huán)境，維護金融穩(wěn)定起到了積極的作用，但同時也可能會帶來新的問題。
1）輿情技術的準確性問題。網(wǎng)絡輿情技術發(fā)展至今，還沒有一個準確性的檢驗標準，其準確度到底達到什么水平，尚不可知！尤其相比對一目了然的公司財務報表、年報這類結構性數(shù)據(jù)進行預測，運用輿情分析技術對紛繁復雜的非結構性數(shù)據(jù)——網(wǎng)絡輿情進行分析，真的可以提升預測的準確性嗎？
2）網(wǎng)絡輿情技術給網(wǎng)民帶來的安全性問題。通過網(wǎng)絡輿情技術所收集的信息難免涉及到網(wǎng)民個人隱私，這些信息該如何管理？是否會給網(wǎng)民帶來困擾？
3）對于相對復雜的財務數(shù)據(jù)結構，對其跟蹤和挖掘技術也要求甚高。
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作為國家重點新聞網(wǎng)站，同時也是大陸最大的涉藏網(wǎng)站，中國網(wǎng)的擔心并非多余。2012年2月以來，受到一系列藏人自焚事件的影響，大陸地區(qū)一些頗具人氣的藏文博客被關閉。青海湖網(wǎng)的藏文博客一度發(fā)出公告稱：“由于部分用戶不按照此博客宗旨發(fā)表日志，暫時關閉此博客，敬請廣大博友諒解。”
此前亦有境外媒體報道稱，著名的藏文博客網(wǎng)站也曾被關停，“原因是該網(wǎng)站發(fā)表的詩歌《哀痛》描述了發(fā)生在的自焚事件。”
目前，內(nèi)地基于中文的網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)有較為成熟的研究成果，但由于少數(shù)民族語言文字信息化處理水平整體相對滯后，監(jiān)管部門尚沒有成熟的軟件系統(tǒng)對少數(shù)民族文字的網(wǎng)站進行輿情監(jiān)測，于是，在一些敏感事件發(fā)生之后，不得不關閉網(wǎng)站以應對日益復雜的網(wǎng)絡輿情。
中央民族大學等機構正在進行《藏、維文網(wǎng)絡敏感信息自動發(fā)現(xiàn)和預警技術》的課題研究，或許可以從一定程度上改變這種簡單化的管理方式，也將緩解娜科等網(wǎng)站編輯在內(nèi)容監(jiān)管方面的工作壓力。
藏文、維文網(wǎng)站是管理重點
中國互聯(lián)網(wǎng)絡信中心（CNNIC）的《第28次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2011年6月底，大陸網(wǎng)民數(shù)量已達4.85億。在公眾對中文網(wǎng)絡的使用越來越熟練的同時，少數(shù)民族文字網(wǎng)站也提上官方管理日程。
趙小兵是中央民族大學信息工程學院教授，同時擔任國家語言資源監(jiān)測與研究中心少數(shù)民族語言分中心副主任。據(jù)他介紹，目前直接使用少數(shù)民族語言文字的網(wǎng)站并不多，主要有蒙古文、藏文、維吾爾文、哈薩克文、柯爾克孜文、朝鮮文、彝文、壯文、傣文等9個民族10種文字（傣文包含新傣文和老傣文兩種文字）。根據(jù)該中心2011年的調(diào)查，大陸少數(shù)民族語言文字的網(wǎng)站總量在389個左右，其中維吾爾文網(wǎng)站175個、藏文網(wǎng)站109個。
1999年12月，世界首家藏文網(wǎng)站在西北民族學院建立，此后藏文網(wǎng)頁的數(shù)量不斷增長，大量的藏文論壇和藏文博客涌現(xiàn)出來。藏文網(wǎng)站從2009年的45個發(fā)展到2012年的130個。與全國網(wǎng)民增長速度相比，藏族網(wǎng)民的增速較為突出，增幅達86%，遠遠高于全國平均增長速度。
網(wǎng)絡的普及正在改變藏族民眾的生活方式。一些藏傳佛教寺廟里的佛學院也為修行的學僧開設了計算機課程，學習打字、排版和網(wǎng)頁設計等內(nèi)容，并將推出自己的網(wǎng)站。考慮到民眾使用藏語文的習慣，也―直致力于藏語言文字與現(xiàn)代化的信息技術同步發(fā)展的研究。早在1997年，藏文字符計算機編碼就成為中國第一個具有國際標準、獲得全球信息高速公路通行證的少數(shù)民族文字。
1998年，新疆誕生了第一個維文網(wǎng)站――塔克拉瑪干，經(jīng)過十幾年的發(fā)展，維吾爾文網(wǎng)站也形成了一定的規(guī)模。但是2009年烏魯木齊市發(fā)生“7.5”燒嚴重暴力事件之后，新疆網(wǎng)站數(shù)量明顯下降。原因是新疆維吾爾自治區(qū)通信管理局對全區(qū)已備案網(wǎng)站主體信息進行人工電話核查，從7月到12月，依據(jù)《非經(jīng)營性互聯(lián)網(wǎng)信息服務備案管理辦法》注銷了包括中文和維文網(wǎng)站在內(nèi)的4966家網(wǎng)站備案。
輿情監(jiān)測的現(xiàn)實困境
少數(shù)民族網(wǎng)站在境內(nèi)蓬勃發(fā)展的同時，境外網(wǎng)站數(shù)量也有顯著增加。2008年“3?14”事件發(fā)生之后，《環(huán)球時報》引述外媒的報道稱，在過去幾年內(nèi)，有大量宣揚“”的網(wǎng)站和網(wǎng)頁出現(xiàn)，“‘流亡政府’已將互聯(lián)網(wǎng)當做了一個強有力的吸引藏人對抗中國的武器。”
一年之后，新疆烏魯木齊“7?5”事件讓官方再次注意到互聯(lián)網(wǎng)的作用。“7?5”事件發(fā)生之前，有些維文網(wǎng)站大批轉載廣東韶關旭日玩具廠“6?26”聚眾斗毆事件，利用網(wǎng)絡論壇進行造謠煽動，直到7月4日晚，一些網(wǎng)民在QQ群、維吾爾文論壇和個人空間發(fā)帖，響應“世維會”在境外組織的游行示威。大陸學者撰文稱，“從‘7?5’事件我們認識到，維吾爾文個人網(wǎng)站已經(jīng)成為輿情的重要窗口。”“目前有些維吾爾文個人網(wǎng)站論壇轉載境外信息，報道不實消息，在一定范圍內(nèi)造成了惡劣的影響。維文新聞信息，特別是時政類信息的宣傳存在著極大的安全隱患。” 2006年6月27日，拉薩，一位年輕的喇嘛在網(wǎng)吧使用互聯(lián)網(wǎng)。
其后，隨著越來越多的少數(shù)民族運用本民族的文字，通過互聯(lián)網(wǎng)來表達自己的情緒、態(tài)度、意見及要求，形成了少數(shù)民族地區(qū)的網(wǎng)絡輿情。許多研究機構和市場主體聲稱，他們可以為客戶提供這類網(wǎng)絡輿情的監(jiān)測服務：其輿情監(jiān)控系統(tǒng)可在短時間內(nèi)實現(xiàn)對新聞、論壇、博客、貼吧等各類網(wǎng)絡信息進行匯集、分類、整合、篩選，也可對定制關鍵詞的相關主題進行實時監(jiān)測，全面分析網(wǎng)絡輿隋發(fā)展趨勢，提供基于網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的決策參考和風險預警。
但政府部門對網(wǎng)絡中藏文輿隋監(jiān)控尚處于傳統(tǒng)的人工方式，人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室盡管能夠提供蒙古、藏、維吾爾、哈薩克、朝鮮等少數(shù)民族語言的輿情報告但也是通過人工檢索進行分析，與中文輿情報告相比，欠缺科學的分析工具。
一些商業(yè)機構如谷尼國際軟件公司，也開發(fā)了“谷尼互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)控系統(tǒng)（多語言版）”，支持維文、斯拉夫維文、拉丁維文的輿情服務。中科點擊科技有限公司生產(chǎn)的“軍犬網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)”，也聲稱“可有效監(jiān)控藏文、維吾爾文、蒙古文、彝文、朝鮮文等少數(shù)民族語言輿情信息”。
谷尼國際軟件公司副總鄒鴻強告訴記者，針對少數(shù)民族語言輿情監(jiān)測需求，在“3?14”事件和“7?5”事件后明顯增多，客戶不僅有宣傳部門，還有公安機關和安全部門。
但是，谷尼國際軟件公司提供的少數(shù)民族語言監(jiān)測服務，目前僅能實現(xiàn)定向采集與全網(wǎng)搜索這兩種監(jiān)測方式，至于中文輿情監(jiān)測中的內(nèi)容情感分析、主題詞自動提取、全文檢索等服務則無法實現(xiàn)，主要原因是“沒有少數(shù)民族語言的相關詞庫和知識庫。”這些都有賴于相關學術機構提供基礎性的研究成果。
預警敏感信息
目前大陸開展少數(shù)民族信息處理研究的學術機構并不多，主要集中在中央民族大學、新疆大學、大學、內(nèi)蒙古大學、西北民族大學、青海師范大學和中國社會科學院等高等院校和科研機構。隨著少數(shù)民族網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)的應用需求越來越強烈，大陸近年來明顯加強了這方面的研究投入。
中央民族大學承擔的“藏、維文網(wǎng)絡敏感信息自動發(fā)現(xiàn)和預警技術研究”課題，獲得了國家民委的資助;西北民族大學中國民族信息技術研究院也開展了相關研究，其研究論文《基于藏文網(wǎng)頁的網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)研究》獲得了國家863項目“多語言基礎資源庫研制和共享”的基金資助。
趙小兵介紹說：“藏文信息處理技術的發(fā)展與中英文相比具有一定的滯后性，存在著編碼方式不統(tǒng)一、藏文分詞技術不成熟等問題，這樣將對敏感詞的監(jiān)控以及話題的發(fā)現(xiàn)與跟蹤造成極大的困難，很大程度上影響輿情監(jiān)控的質(zhì)量。”
中央民大學信息工程學院副教授閆曉東是“藏、維文網(wǎng)絡敏感信息自動發(fā)現(xiàn)和預警技術研究”課題負責人。她告訴記者，該項目到2013年結項，預期目的是能夠針對各類敏感信息，提出不同級別的預警方案，“目前能做到敏感詞的自動發(fā)現(xiàn)和跟蹤。”
趙小兵補充說，如果僅僅依靠關鍵詞匹配的方式進行網(wǎng)站管理，發(fā)現(xiàn)敏感詞就進行過濾的話，非常容易產(chǎn)生誤判，也會帶來負面效果。“少數(shù)民族語言本身的含義非常豐富，它有很多同義詞，一個所謂的敏感詞放在一句話中也許表達的意思可能并不敏感，同樣，一個非敏感詞恰恰可以用來表達敏感的意思。這種語言的多義勝與復雜性要求我們的檢測軟件更加智能，能夠從詞語的深層含義去判斷它是否敏感，而不是簡單地抓出一個表面形式上的詞。這就要求我們的管理者不能將管理簡單化，一定要人性化、智能化。”
西北民族大學研發(fā)的輿情監(jiān)控系統(tǒng)目前據(jù)稱可以“對藏文網(wǎng)頁的‘敏感點’進行監(jiān)控以及對‘熱點’實現(xiàn)預警，有效地解決政府部門以傳統(tǒng)人工方式對藏文進行輿情監(jiān)測的實施難題，為政府掌握藏族地區(qū)的輿情狀況以及網(wǎng)絡文化安全作出貢獻。”
另據(jù)記者了解，公安部門也在開發(fā)一套藏文輿情監(jiān)測系統(tǒng)，其目的是掌握境內(nèi)外藏文網(wǎng)絡輿隋，從源頭上了解境外“”（敵對勢力、民族分裂勢力和暴力恐怖勢力）的最新動向，在應對其可能對境內(nèi)造成的影響時把握主動權。該軟件目前已經(jīng)在公安系統(tǒng)內(nèi)部測試使用。
由于現(xiàn)有技術手段不夠成熟，內(nèi)地少數(shù)民族文字網(wǎng)站普遍面臨較大的監(jiān)管壓力，對于用戶創(chuàng)造內(nèi)容的博客和微博業(yè)務，一般不會輕易涉足。即使開通了這一業(yè)務，也都采用先審核后的辦法，以應對可能出現(xiàn)的內(nèi)容風險。
〔關鍵詞〕網(wǎng)絡輿情；應對體系；評估指標
媒介信息已步入雙向交流的Web2.0時代，直接驅動著政府社會管理方式進入網(wǎng)絡治理時期。十報告提出：“加強和改進網(wǎng)絡內(nèi)容建設，唱響網(wǎng)上主旋律。加強網(wǎng)絡社會管理，推進網(wǎng)絡依法規(guī)范有序運行。”加強輿情信息工作、建立輿情信息機制是新媒介環(huán)境下加強黨的執(zhí)政能力建設、提高各級領導干部執(zhí)政水平的一項重要任務。如何應對新時期、新媒介環(huán)境下復雜多變的網(wǎng)絡輿情，從而提高新形勢下網(wǎng)絡輿情的調(diào)控能力，及時準確地掌握社會輿情動態(tài)，科學引導網(wǎng)絡輿論，優(yōu)化社會輿論環(huán)境，已成為地方政府提升社會治理能力的一個重要體現(xiàn)，是各級政府面臨的重要課題和嚴峻挑戰(zhàn)。
1 政府網(wǎng)絡輿情應對機制體系化思路探析近年來，隨著網(wǎng)絡輿情事件的不斷涌現(xiàn)，政府在相關事件的處置過程中積累了一定的經(jīng)驗，各級黨政機關對網(wǎng)絡輿論的重視程度繼續(xù)增強，反應速度穩(wěn)步提升，問責力度不斷加大，應對能力也在持續(xù)提高。但是，當前涉政網(wǎng)絡輿情事件的發(fā)生率仍居高不下，據(jù)中國傳媒大學網(wǎng)絡輿情研究所的《2012上半年中國網(wǎng)絡輿情報告》顯示：涉及政府領域的公務員管理和司法執(zhí)法類的網(wǎng)絡輿情事件位列2012年上半年網(wǎng)絡輿情熱點事件排名的前2位。同時，其負面效應呈逐步增大化趨勢，青島植樹增綠事件、“適度腐敗論”事件、陜西“天價煙”等事件的應對過程均反映出政府網(wǎng)絡輿情應對工作中還存在著諸多不足。究其原因，首先，不論是從網(wǎng)絡輿情自身的特點來考慮，還是從政府網(wǎng)絡輿情應對現(xiàn)狀所反映出的問題來看，采用單一的應對機制或僅僅依靠單個政府部門的管理是無法滿足網(wǎng)絡輿情治理需要的。其次，網(wǎng)絡輿情是“輿情”這一社會層面定性描述的概念與“網(wǎng)絡”這一技術層面定量表征概念的有機結合體。網(wǎng)絡輿情的應對既涉及到引發(fā)輿情的現(xiàn)實熱點事件的解決和相關事件社會輿論的引導，既屬于政府社會管理的范疇，又涉及到在網(wǎng)絡媒介載體上，輿情信息產(chǎn)生及傳播的技術特性，且必須依靠網(wǎng)絡技術手段予以事前監(jiān)測和事后調(diào)控。因此，必須將微觀的技術方法手段和宏觀的政府管理機制結合起來，進行網(wǎng)絡輿情的應對工作[1]。其三，當前對輿情事件的分析往往是從少數(shù)案例中推出結論，缺乏系統(tǒng)性和普適性，沒有將眾多的網(wǎng)絡輿情事件納入到一個分析框架中，對網(wǎng)絡輿情的復雜性及其網(wǎng)絡傳播機制等問題研究不夠深入，缺乏對事件輿情準確分析的研判體系；對網(wǎng)絡輿情演化規(guī)律的影響因素只考慮了輿情自身的變化特征，還沒有將政府干預行為作為外部影響因素進行綜合分析。最后，從應對實踐來看，一方面當前各級政府部門對網(wǎng)絡輿情的應對還處于一種自發(fā)的“蠻荒”狀態(tài)：有的還局限于傳統(tǒng)的輿論宣傳方法，缺乏適應信息環(huán)境下的輿情引導機制；有的雖然購買了軟件公司的輿情監(jiān)測軟件，但不適應政府部門的特殊需求，同時單純監(jiān)測手段的提高無法解決輿情處置和輿論應對的根本性問題；另一方面，在當前公共熱點事件網(wǎng)絡輿情的應對工作中存在著政府部門間各自為政的現(xiàn)象，既造成軟硬件設施的重復建設，又導致在公共熱點輿情爆發(fā)時，部門間互相推諉或信息口徑不一致的現(xiàn)象時有發(fā)生，以及由于各自對于輿情形勢研判標準的參差不齊，導致輿論引導策略不協(xié)調(diào)甚至相互干擾的情況。鑒于以上問題，亟需構建科學系統(tǒng)的標準化網(wǎng)絡輿情應對體系。
2013年3月第33卷第3期現(xiàn)？代？情？報Journal of Modern InformationMar.，2013Vol.33 No.32013年3月第33卷第3期網(wǎng)絡輿情動態(tài)調(diào)適應對體系研究Mar.，2013Vol.33 No.32 網(wǎng)絡輿情應對的動態(tài)調(diào)適體系構建“體系”一詞的解釋為“若干有關事物或某些意識互相聯(lián)系而構成的一個整體”[2]。根據(jù)這一定義，應對體系應涵蓋政府網(wǎng)絡輿情應對過程中的重點環(huán)節(jié)，并構建相應環(huán)節(jié)的應對子體系，全面覆蓋網(wǎng)絡輿情演化周期的各個階段，同時支持政府網(wǎng)絡輿情應對工作的全流程。基于這一思路，應對體系的基本框架應包括政府管理、研判實務、技術方法3個層面的內(nèi)容3個層面中，技術方法層是基礎層，利用計算機技術、網(wǎng)絡計量學、信息檢索、人工智能等技術方法，設計網(wǎng)絡輿情監(jiān)測與分析軟件，實現(xiàn)網(wǎng)絡輿情信息的自動采集、屬性分析、觀點傾向識別、主題檢測跟蹤等基礎。研判實務層以網(wǎng)絡輿情監(jiān)測軟件為依托，進行網(wǎng)絡輿情的信息監(jiān)測和信息收集，并通過網(wǎng)絡輿情評估指標體系的構建，以評估指標為依據(jù)，進行網(wǎng)絡輿情研判標準的參數(shù)設定，對采集到的輿情信息特征量化處理并進行分析，從而對網(wǎng)絡輿情進行智能化預警、演變規(guī)律分析、發(fā)展趨勢預測以及應對評估總結等輿情研判的實務性工作，并將最終的輿情數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結果轉化為參考性建議，為政府管理層應對機制的制定和應對措施的采用提供決策參考。政府管理層涵蓋管理體制、法律法規(guī)、引導控制、應急聯(lián)動等方面內(nèi)容，進行具體網(wǎng)絡輿情的網(wǎng)下事件處置和網(wǎng)上輿論引導工作。3個層面分別形成政府網(wǎng)絡輿情應對體系的3個關鍵子體系：基于管理層面，構建網(wǎng)絡輿情的政府宏觀管理體系；基于實務層面，建立網(wǎng)絡輿情的科學研判體系；基于技術方法層面，形成網(wǎng)絡輿情信息預處理的技術方法體系。各子體系之間緊密聯(lián)系，共同構成完整的政府網(wǎng)絡輿情應對體系（如圖2）。在研判體系中，引入近年來發(fā)生的熱點網(wǎng)絡輿情事件信息，構成基礎案例數(shù)據(jù)庫，并不斷加入新近網(wǎng)絡輿情事件，建立持續(xù)更新的網(wǎng)絡輿情事件案例庫。進而以案例庫中的網(wǎng)絡輿情事件為研究樣本，對事件進行分類統(tǒng)計，抽取各類事件輿情信息的特征值，構造輿情分類信息特征值庫。在此基礎上，構造分析框架，綜合分析政府在各類事件輿情的應對過程中所采取的措施，分析這些措施的實效性和針對性，并進行量化研究，將其抽象化、要素化，作為應對體系的外部影響因素（如圖2中“政府干預行為因素環(huán)境變量”），并結合特征值庫中不同類別輿情的特征值，進行理論分析，研究政府應對措施對于不同類別網(wǎng)絡輿情演化過程的影響性，從而建立針對不同類別輿情的政府應對體系動態(tài)調(diào)適機制。3個子體系間有機融合，覆蓋政府網(wǎng)絡輿情應對工作的整個流程，同時，互動反饋，通過對輿情演變態(tài)勢的即時統(tǒng)計分析和圖表呈現(xiàn)，及時調(diào)整輿情應對策略，并基于應對的實效評估改進信息分析模式，優(yōu)化體系架構，從而實現(xiàn)內(nèi)部信息流共享，外部環(huán)境信息流動態(tài)反饋的自適應開放體系。圖2 政府網(wǎng)絡輿情應對的動態(tài)調(diào)適體系框架圖
3 網(wǎng)絡輿情應對體系的研判機理網(wǎng)絡輿情研判的科學性和準確性直接決定著應對體系的實效性，是整個體系的功能核心。研判體系作為中間層次，在政府網(wǎng)絡輿情應對體系的3個子體系中起到承上啟下的作用，對技術體系采集到的輿情信息進行分析研判，從而為管理體系提供決策支持。研判體系所涵蓋的具體工作有以下3個方面：①輿情分析。建立網(wǎng)絡輿情評估指標體系，對相關輿情信息，進行量化分析處理，包括屬性識別、信息分類、數(shù)量統(tǒng)計、重要性分級，同時結合人工分析，通過與之前信息分析結果相比較，研判相關輿情的觀點極性和變化趨勢。②輿情預警。實現(xiàn)危機輿情預警通報，按照評估指標體系中相關指標的計算原則，得到特定輿情的綜合量化評估值，將該值與預先設定的預警信息等級相比較，超過預警閾值則自動報警，繼而引入人工干預，啟動政府應急方案。③輿情評估。主要是總結網(wǎng)絡輿情應對的經(jīng)驗教訓，評估研判模型的準確性和政府應對策略的實效性，為輿情應對體系功能改進及應急預案評估和修訂提供參考依據(jù)。為保證輿情研判的科學化和標準化，必須建立完備精準的網(wǎng)絡輿情評估指標，增強網(wǎng)絡輿情信息甄別的客觀性，并及時通過預警等級指標的判斷，對危機網(wǎng)絡輿情進行實時響應，同時有助于加強對熱點事件網(wǎng)絡輿情發(fā)展趨勢的預測，輔助政府干預性措施的制定，加強網(wǎng)絡輿情治理的實效性。網(wǎng)絡輿情評估指標包含輿情公共指數(shù)、輿情預警指數(shù)、演化周期指數(shù)、輿情趨勢指數(shù)4個評估指標集（如圖3）。公共指數(shù)是描述輿情信息本身屬性的參數(shù)集合，是輿情預警指數(shù)、演化周期指數(shù)、趨勢預測指數(shù)的計算分析中都需要用到的基礎參數(shù)集。預警指數(shù)用于判別輿情的信息敏感度及情感傾向度，并通過定義輿情等級指數(shù)，實現(xiàn)危機網(wǎng)絡輿情的識別及預警。演化周期指數(shù)主要用于定義和描述輿情演化周期中各個階段的特征，分析輿情演變規(guī)律的參數(shù)集。輿情趨勢指數(shù)主要用于追蹤輿情發(fā)展態(tài)勢，預測輿情未來的發(fā)展態(tài)勢。將上述4個評估指標集進行細化，共選取17個指數(shù)作為二級評估指標，包含33個基礎評估指標。評估指標主要有數(shù)量統(tǒng)計、程度分析、趨勢比較、描述性判斷4種類型。同時對33個基礎評估參數(shù)進行權重分析，并根據(jù)權重大小設置相應的分值。權重的確定是否合理，直接影響突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情風險評價指標體系的有效性[4]。目前，用以確定評價指標權重的方法有多種，如專家排序法、專家決策咨詢法、模糊方程求解法、多元統(tǒng)計分析法、層次分析法，等等[5]。我們采用基于層次分析法的模糊綜合評判模型與專家咨詢法作為評價指標權重的確定方法，通過建立層次結構模型、構造成對比矩陣、計算權向量并做一致性檢驗、計算組合權向量并做組合一致性檢驗等一系列步驟，得到評價指標的權重。相較于其他權重確定方法來說，該方法簡單明了，同時能夠充分考慮和比較評價指標間的相對重要性，增加權重設計的科學性和合理性。
3.1 輿情公共指數(shù)輿情公共指數(shù)包含3個二級指標，分別是信息屬性、信息基源、輿情類型。信息屬性指標是反映輿情信息的基本屬性。信息基源指標是說明輿情信息的來源是否基于現(xiàn)實事件或熱點問題，并根據(jù)事件影響程度予以不同分值進行標示。輿情類型指標用于定義相關輿情所涉及事件的類型，用不同的分值標識不同類型事件性質(zhì)的重要程度。各指標所屬參數(shù)定義如下：信息屬性：人、時間、IP地址、信息格式、來源網(wǎng)站、網(wǎng)站影響。信息基源：現(xiàn)實、現(xiàn)實熱點事件/問題、非現(xiàn)實事件。輿情類型：輿情信息的內(nèi)容或基于的現(xiàn)實熱點事件所屬的類型。網(wǎng)絡輿情公共指數(shù)的計分項是依照各指標參數(shù)對于輿情重要性評估的影響權重來進行選取，按照上述原則，息屬性指標中選取了“信息格式”和“網(wǎng)站影響”作為計分項，事件的圖片和音頻信息能體現(xiàn)事件的真實性，而視頻信息的感染力更強。信息來源網(wǎng)站的權威性和人氣量會直接影響信息的可信性及其傳播范圍，新聞網(wǎng)站具有采訪權，的信息更具說服力，而熱點論壇社區(qū)和微博的傳播力強。信息基源指標根據(jù)網(wǎng)絡輿情信息與現(xiàn)實事件的關聯(lián)性強度進行分值的設置。輿情類型指標參照中國科學院計算技術研究所戴媛等人所遴選出的14大類輿情主題指標[6]，同時根據(jù)政府相關輿情應對的緊迫程度，將輿情事件類型歸納為7大類，分別設置相應的分值。
3.2 輿情預警指數(shù)輿情預警指數(shù)包含3個二級指標，分別是話題敏感度、情感傾向度和預警等級指數(shù)。話題敏感度指標是標示輿情信息的敏感程度，將輿情監(jiān)測系統(tǒng)采集到的信息文本進行分詞處理，提取主題關鍵字，與預先設定的敏感目標詞庫中的關鍵詞相比較，匹配一致則認為該信息為敏感信息。敏感目標詞庫中的關鍵詞可設定為發(fā)帖地域、人名、機構名稱以及政治傾向性詞匯等，從而作為敏感信息的評判標準。情感傾向度是反映信息內(nèi)容中的觀點或情感傾向程度的指標，從而辨別發(fā)帖內(nèi)容觀點的情感傾向，并劃分其傾向程度的級別。預警等級指標用于定義網(wǎng)絡輿情的預警等級，等級越高表明輿情的影響范圍越大，所導致的危機發(fā)生幾率越高。各指標所屬參數(shù)定義如下：話題敏感度：評判信息敏感程度，分為敏感和非敏感兩項。情感傾向度：正面褒獎（最好、很好、一般），中性，負面批評（惡劣、很差、差、中性）。在綜合考慮國際標準、我國相關機構管理規(guī)定及網(wǎng)絡輿情演變特性的前提下，將網(wǎng)絡輿情的預警等級劃分為：輕警情（Ⅳ級，非常態(tài)）、中度警情（Ⅲ級，警示級）、重警情（Ⅱ級，危險級）和特重警情（Ⅰ級，極度危險級）4個等級，并依次采用藍色、黃色、橙色和紅色來加以表示[7]。網(wǎng)絡輿情智能化預警的實現(xiàn)過程是：首先抽取那些能夠突出反映輿情主要特征的因素，包括前述輿情公共指數(shù)中的信息屬性、信息基源、輿情類型指標，以及后面要介紹的演化周期指數(shù)中表征信息熱度及話題影響力的指標參數(shù)，還有預警指數(shù)中關于信息內(nèi)容的話題敏感度、情感傾向度2個指標，分別進行量化處理。然后對上述3個指標集中各指數(shù)賦予一定的權重，并按照一定的關聯(lián)關系進行計算，從而計算某一特定網(wǎng)絡輿情的總指標值。最后通過比較預先定義的輿情預警指數(shù)中的預警等級指標，對總指標值所屬的預警值范圍作出預警等級判斷，進行相應級別的警情提示。鑒于上述實現(xiàn)過程的分析，輿情預警指數(shù)主要用于實現(xiàn)危機網(wǎng)絡輿情智能化預警功能的，其所包含的話題敏感度、情感傾向度2個指標參與輿情總指標值的計算過程，而所包含的預警等級指標是用于輿情總指標值范圍的判斷過程。
3.3 演化周期指數(shù)網(wǎng)絡輿情的演化周期可分為4個階段：萌芽階段、發(fā)展階段、階段、隱退階段。各階段的特點對比見表1所示：
表1 網(wǎng)絡輿情演化階段特點對比表
階段事件致因熱度網(wǎng)絡觀點
集中性影響力輿情態(tài)勢萌芽階段模糊很低個體分數(shù)極小出現(xiàn)端倪發(fā)展階段逐漸清晰迅速增加群體分散擴大波動發(fā)展階段完全清晰穩(wěn)定增高群體集中最大積聚頂點隱退階段逐步淡化迅速收斂逐漸穩(wěn)固降低逐漸消退了解了輿情演變周期的各階段特點后，進而需要分析各個階段的輿情要素構成以及它們的屬性、之間的關系，并通過各階段相同要素不同值的比較分析，獲取輿情的變化趨勢，最終歸納出網(wǎng)絡輿情演化規(guī)律，建立相關網(wǎng)絡輿情的演化模型。
3.3.1 萌芽階段分析指標網(wǎng)站影響：用來評估網(wǎng)站的權威性。第一時間話題網(wǎng)絡發(fā)帖的來源網(wǎng)站是否是國內(nèi)外權威網(wǎng)站，可預測話題的影響范圍及關注度。原帖屬性：人、時間、IP地域、信息格式、來源網(wǎng)站、鏈接網(wǎng)址。信息基源：分析事件來源。發(fā)帖內(nèi)容是否基于現(xiàn)實突發(fā)熱點事件，現(xiàn)實事件的性質(zhì)。話題敏感度：評判輿情信息的性質(zhì)。事件的主題或內(nèi)容是否和預先設定的敏感目標詞庫中的某個關鍵詞相吻合。通過關鍵詞所標識的特征性來判斷發(fā)帖所涉及的地域、敏感人名、機構名、政治傾向等。情感傾向度：辨別發(fā)帖內(nèi)容觀點的情感傾向，并劃分其傾向程度級別。正面褒獎（最好、很好、一般），中性，負面批評（惡劣、很差、差）。
3.3.2 發(fā)展階段分析指標發(fā)帖數(shù)量：相關主題發(fā)帖數(shù)量周期統(tǒng)計。利用監(jiān)測系統(tǒng)以日為周期，自動對主題所涉及的相同關鍵詞發(fā)帖進行當天發(fā)帖總數(shù)統(tǒng)計，并觀察隔日發(fā)帖數(shù)量變化趨勢。互動量：統(tǒng)計各發(fā)帖的每日回復貼數(shù)，正反觀點所占比例分布，隔日回帖數(shù)量變化趨勢。影響擴散度：原帖被哪些主流網(wǎng)絡媒體轉載，主流網(wǎng)絡媒體是否有此項主題的新聞評論貼出現(xiàn)，主題在網(wǎng)上出現(xiàn)的發(fā)帖地域是否擴大化，傳統(tǒng)媒體是否報道相關主題。權威影響力：相同或相關主題的網(wǎng)絡者及傳統(tǒng)媒體的權威影響力如何，有否官方信息的權威。意見集中性：主題相關的網(wǎng)絡言論中，意見是否集中，各種意見的重點及傾向是什么，之間有否關聯(lián)，是否出現(xiàn)意見群體性趨勢。話題變化度：每天的新發(fā)帖中主題的變化情況分析，是否有新觀點出現(xiàn)，基于現(xiàn)實事件的話題，是否與現(xiàn)實事件變化同步，網(wǎng)絡觀點與現(xiàn)實觀點是否一致。
3.3.3 階段分析指標輿情透明度：輿情事件來龍去脈或基于的現(xiàn)實事件過程清晰程度及疑點聚焦。意見群體極性：各種群體意見是否綜合匯集成一種或幾種觀點，觀點的正面性或負面性。政府互動性：政府官方輿論的數(shù)量。輿情處置維度：網(wǎng)絡輿情發(fā)展的整個過程中，政府每次應對輿情的觀點、舉措、效果評價。二次輿論形成度：事件解決后，對整個事件過程的回顧及評價的言論在網(wǎng)上所引發(fā)的再次熱點討論貼數(shù)及出現(xiàn)的新觀點。
3.3.4 隱退階段分析指標相關主題末段貼數(shù)：跟蹤輿情解決后一定時段內(nèi)網(wǎng)絡發(fā)帖數(shù)，統(tǒng)計其熱度變化情況。三次輿論形成度：相關主題討論逐漸消退后，最終處理是否徹底，事件是否出現(xiàn)反彈，從而引發(fā)原始話題輿情終結后的后續(xù)相關輿情出現(xiàn)。上述各階段輿情要素所包含的分析內(nèi)容主要有數(shù)量統(tǒng)計、程度分析、趨勢比較、描述性判斷4種類型，需要計算機和人工共同完成分析工作。計算機系統(tǒng)完成信息數(shù)量統(tǒng)計和趨勢比較工作，人工完成描述性判斷和評論及對程度分析結果進行驗證的工作。最后，輿情規(guī)律演化框架的研究需要綜合以上各階段的輿情要素，可通過歷史網(wǎng)絡輿情為案例，進行各要素分析，從而整理出普適性的輿情演化規(guī)律，進而分類總結不同性質(zhì)輿情演變的特殊規(guī)律。
3.4 輿情趨勢指數(shù)發(fā)帖數(shù)量：相關主題發(fā)帖數(shù)量周期統(tǒng)計。利用監(jiān)測系統(tǒng)以日為周期，自動對主題所涉及的相同關鍵詞發(fā)帖進行當天發(fā)帖總數(shù)統(tǒng)計。互動量：統(tǒng)計各發(fā)帖的每日回復貼數(shù)，正反觀點所占比例分布，隔日回帖數(shù)量變化趨勢。影響擴散度：原帖被哪些主流網(wǎng)絡媒體轉載，主流網(wǎng)絡媒體是否有此項主題的新聞評論貼出現(xiàn)，主題在網(wǎng)上出現(xiàn)的發(fā)帖地域是否擴大化，傳統(tǒng)媒體是否報道相關主題。權威影響力：相同或相關主題的網(wǎng)絡者及傳統(tǒng)媒體的權威影響力如何，有否官方信息的權威。意見集中性：主題相關的網(wǎng)絡言論中，意見是否集中，各種意見的重點及傾向是什么，之間有否關聯(lián)，是否出現(xiàn)意見群體性趨勢。熱度變化度：每日發(fā)帖數(shù)、回復數(shù)、瀏覽數(shù)的變化比較分析。話題變化度：每天的新發(fā)帖中主題的變化情況分析，是否有新觀點出現(xiàn)。輿情趨勢指數(shù)通過輿情信息數(shù)量變化、話題集中性、影響擴散度以及觀點變化等方面的統(tǒng)計分析對網(wǎng)絡輿情發(fā)展趨勢進行展現(xiàn)，同時對照網(wǎng)絡輿情演化周期模型，估算當前趨勢所處的輿情發(fā)展階段，從而有針對性地調(diào)整政府應對措施并為將來輿情可能的發(fā)展狀況擬定好應對預案，促進政府網(wǎng)絡輿情工作的前瞻性和主動性。
4 結 語本文提出了網(wǎng)絡輿情應對體系的基本框架，構建了政府網(wǎng)絡輿情動態(tài)調(diào)適的應對體系，基于網(wǎng)絡輿情評估指標的建立，詳盡分析了應對體系的輿情研判機理，為解決當前政府網(wǎng)絡輿情應對中存在的主要問題提出了新的理論方案和實踐參考。
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據(jù)有關資料表明，我國在2003就開始對網(wǎng)絡語境進行研究，2005年，國內(nèi)第一個網(wǎng)絡輿情研究中心在中國傳媒大學建立，主要研究的范圍主要包括社會輿論、品牌聲譽以及危機警告等；艾利艾咨詢中心輿情檢測是國內(nèi)專業(yè)的輿情檢測和咨詢第三方機構；中國人民大學和方正集團聯(lián)合建立了網(wǎng)絡輿情監(jiān)測和研究中心。這些研究和監(jiān)測機構的成立，使人們對網(wǎng)絡輿情得到了認識。隨著網(wǎng)絡輿情在高校的頻發(fā)，直到2003年，高校才開始對網(wǎng)絡輿情進行關注和研究，其中，紀寶成提出網(wǎng)絡輿論管理應該成為高校管理的主要組成部分；郭正賢提出需要建立專門的高校網(wǎng)絡輿情危機管理機構；徐鑫提出需要建立以信號分析為基礎的網(wǎng)絡輿情預警機制。此外，國內(nèi)的知名高校對于網(wǎng)絡輿情的著作影響也是很大的。例如，清華大學劉建明教授著作的《當代輿論學》；中國人民大學喻國明和劉夏教授共同制作的《中國民意研究》；劉毅著作的《網(wǎng)絡輿情研究概述》，是國內(nèi)第一本專門對于網(wǎng)絡輿情進行研究的書籍，準確的介紹了國內(nèi)網(wǎng)絡輿情的發(fā)展和延伸，講述了網(wǎng)絡輿情的基本概念、特點以及網(wǎng)絡輿情的傳播途徑等，而且還介紹了網(wǎng)絡輿情的形成因素和變化規(guī)律。
二、高校網(wǎng)絡輿情預警現(xiàn)狀
（一）高校網(wǎng)絡輿情預警的基本原則
高校網(wǎng)絡輿情預警的基本原則主要包括：第一，堅持預防為主的原則。第二，堅持信息公開的原則。第三，建立長期有效的溝通機制。第四，堅持適時跟蹤及時處理的原則。第五，堅持以人為本的原則。
（二）高校網(wǎng)絡輿情預警機制的構成
高校網(wǎng)絡輿情預警機制主要由六大系統(tǒng)共同組成，彼此之間相互作用，從而構成了完整的高校網(wǎng)絡輿情預警機制。第一，高校網(wǎng)絡輿情監(jiān)控機制，主要負責高校內(nèi)部網(wǎng)絡輿情的在線監(jiān)控。第二，高校網(wǎng)絡輿情信息收集機制。第三，高校網(wǎng)絡輿情分析機制，對于收集到的信息利用信息分析法進行分析和評價。第四，高校網(wǎng)絡輿情警報機制，分析處理后的信息主要分為一般、較大、重大以及特重大輿情，當輿情到達一定等級就會自動啟動報警系統(tǒng)。第五，高校輿情控制演練機制，對于收集的信息及時進行研究，并且能夠定期進行輿情控制演習。第六，高校輿情處理和跟蹤機制，對于處理完成的輿情事件進行反饋意見收集，以及跟蹤調(diào)查，避免輿情再次發(fā)生。
（三）高校網(wǎng)絡輿情預警的技術手段
現(xiàn)階段高校主要采用以下三種技術手段進行網(wǎng)絡輿情控制和處理：第一，內(nèi)容分析法，對于輿情的具體內(nèi)容進行客觀和系統(tǒng)分析，就是對輿情的信息量和信息變化情況進行分析。第二，數(shù)據(jù)挖掘法，主要從收集的大量、模糊信息數(shù)據(jù)中，查找隱藏在其中有用的信息，然后進行預防處理。第三，Wed挖掘法，主要利用信息統(tǒng)計、信息關聯(lián)分析以及分類分析等技術手段進行輿情信息挖掘和處理。（四）目前高校網(wǎng)絡輿情預警效果現(xiàn)階段高校網(wǎng)絡輿情的預警效果不足，主要是由以下幾點原因造成：第一，高校內(nèi)部的輿情預警機制不正確，輿情的預防和處理超前或者滯后，導致控制時間錯誤，以及超出預防范圍。第二，對于預警后的輿情處理不當，主要是由于高校對于網(wǎng)絡輿情不重視造成的，可能導致網(wǎng)絡輿情的范圍擴大，出現(xiàn)不必要的經(jīng)濟損失。
三、民辦高校網(wǎng)絡輿情預警機制存在的問題
（一）民辦高校自身特殊性
民辦高校貼近社會發(fā)展對各種專業(yè)、專門人才和實用型職業(yè)人才的需求，培養(yǎng)立體型、復合型的“社會職業(yè)人”，是辦學有特色的民辦高校在人才培養(yǎng)目標方面的共同特征。堅持特色辦學的民辦高校在人才培養(yǎng)過程中，從專業(yè)設置、課程開發(fā)、教材設計、教學過程等方面注重與社會相關職業(yè)或職業(yè)群的緊密結合，保持動態(tài)的銜接，圍繞所需的綜合素質(zhì)來培養(yǎng)人才。對于網(wǎng)絡輿情不夠重視，導致輿情事件擴展；由于沒有國家財政部門的支持，導致預警機制的建立不完善，對于輿情不能夠及時進行預防和處理。
（二）民辦高校網(wǎng)絡輿情預警的主要類型
高校內(nèi)部的網(wǎng)絡輿情預警類型主要分為三大類：第一，短信預警，當校內(nèi)內(nèi)部網(wǎng)站出現(xiàn)網(wǎng)絡輿情時，網(wǎng)絡系統(tǒng)能夠以發(fā)送信息短信的形式及時通知高校網(wǎng)絡輿情的管理人員，不受時間和空間的限制。第二，郵箱預警，高校網(wǎng)絡輿情管理人員通過將自己的郵箱注冊到網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中，當出現(xiàn)網(wǎng)絡輿情事件時，就會通過發(fā)送郵件的預警形式進行輿情報告，有利于輿情的控制、處理和善后的反饋意見的接收。第三，彈窗預警，高校網(wǎng)絡輿情管理人員不需要經(jīng)常性的查看輿情的發(fā)生情況，當出現(xiàn)輿情時間時，能夠以網(wǎng)頁自動彈出的形式，及時通知相關管理人員，避免網(wǎng)絡輿情的蔓延。
（三）民辦高校網(wǎng)絡輿情預警機制的主要問題
由于網(wǎng)絡屬于一個虛擬自由的世界，網(wǎng)絡中不需要網(wǎng)民用真實的姓名進行登記注冊。因此，就不需要網(wǎng)民承擔相應的責任和義務，導致責任和權利不對等，許多網(wǎng)民胡亂在網(wǎng)上發(fā)表自己的觀點。網(wǎng)絡世界里人人都有發(fā)表自由言論的權利，導致許多非理性的輿情事件發(fā)生；參與輿情評論一般是校園內(nèi)一些比較活躍的群體。因此，只代表少數(shù)人的言論觀點。
四、民辦高校網(wǎng)絡輿情預警機制問題的形成原因
（一）網(wǎng)絡輿情危機預警意識不強
現(xiàn)階段國內(nèi)的好多民辦高校主要的任務就是為社會培養(yǎng)新一代具有高素質(zhì)、高技術水平的技術型人才，對于網(wǎng)絡輿情的危機不夠重視，此類高校普遍認為網(wǎng)絡預警發(fā)生的概率較小，對于網(wǎng)絡輿情的相關信息不夠重視，導致網(wǎng)絡輿情的發(fā)生，從而造成巨大的損失。還有一些高校在遇到網(wǎng)絡輿情危機時，沒有及時采取正確的應對措施，或者胡亂編造假信息搪塞網(wǎng)友，給高校的聲譽造成影響。由于網(wǎng)絡技術具有信息數(shù)據(jù)傳遞速度快的特點，如果不能夠及時的預防網(wǎng)絡輿情的發(fā)生，當網(wǎng)絡輿情危機發(fā)生時，將會在學校和社會上引起較大的影響。由于高校的網(wǎng)絡輿情危機意識較差，不能夠及時利用網(wǎng)絡技術過濾或者清除不良的輿情信息，導致一些不法分子為了取得更大的利益，更加大力度地在網(wǎng)上散布謠言，為了避免此類事件的發(fā)生，必須對高校網(wǎng)絡管理人員進行專業(yè)培訓，提升相關人員的責任心和危機意識。
（二）網(wǎng)絡輿情載體失范
在網(wǎng)絡技術不斷發(fā)展的今天，網(wǎng)民可以隨時隨地的在網(wǎng)絡上發(fā)表自己的對相關事件的看法，有些新聞媒體為了提升自己新聞的點擊率，增加自身的經(jīng)濟收入，大力度地宣傳炒作相關觀點，嚴重時還會出現(xiàn)胡亂編造事實的情況。例如，中新網(wǎng)了一個新聞報道，發(fā)生在美國某大學的槍擊案件可能是中國留學生所為，并且確切的告知相關學生年齡和所學專業(yè)，以及祖籍等。當中央新聞頻道在進行該事件直播報到時，兇手確實一名來自韓國的留學生，年齡為23歲。當有關部門對該新聞媒體進行調(diào)查時，該媒體稱該新聞事件是從其他網(wǎng)站轉載的。媒體為了提升自身點點擊率和經(jīng)濟收入，在沒有證實新聞是否真實情況下，大量地宣傳信息，給國家的聲譽帶來了巨大影響。
（三）現(xiàn)階段大學生思想品德意識較弱
目前，大多數(shù)的大學生都是獨生子女，從小嬌生慣養(yǎng)，導致人生觀和價值觀模糊，辨別是非能力較差，對于網(wǎng)絡上的新鮮新聞事件好奇心較強，在沒有分清好壞對錯的情況下，盲目的隨大流，導致輿情事件進一步擴張。由于學生時代大家都比較單純，很容易相信別人的謠言；也可能是由于學生學習壓力較大無處釋放，容易出現(xiàn)情緒激動，不能夠冷靜的面對現(xiàn)實，因而極容易被不法分子利用，在校內(nèi)大量的宣傳相關事件，導致高校輿情事件的進一步擴展。
（四）高校輿情管理不當
由于高校聚集的人數(shù)較多，且范圍較廣，所以，出現(xiàn)高校輿情事件的概率也較大，如果高校網(wǎng)絡輿情管理人員不能夠及時地進行輿情控制和處理就會帶來極大影響。現(xiàn)階段高校內(nèi)部網(wǎng)絡輿情管理起步較晚，相關的設施和人員不齊全，且輿情的判斷能力、決策能力和處理能力較低，對于發(fā)生的輿情事件不能夠正確判斷和處理，導致輿情的蔓延。
五、民辦高校現(xiàn)有網(wǎng)絡輿情預警機制的完善對策
（一）完善預警機制的原則與核心目的
（1）完善預警機制的原則。完善預警機制的原則主要可以從以下幾個方面進行完成：首先，要建立健全輿情管理體制，明確輿情的導向，堅持正確思想政治原則，對于輿情進行及時監(jiān)控，對于相關的輿情事件要為媒體提供具有權威性的信息數(shù)據(jù)，使輿情事件得到及時的控制。其次，由于輿情涉及的學科和范圍較廣。因此，高校內(nèi)部相關部門要做到積極配合，確保輿情的管理工作科學有序進行。最后，對于輿情的發(fā)展情況也得及時跟蹤，且將權威的信息公布給在校學生，促使學生全體產(chǎn)生互動，減小輿論事件的擴展。（2）善預警機制的核心目的。由于網(wǎng)絡具有信息傳遞快，且覆蓋面廣的特點，一旦發(fā)生輿情事件就會給高校的聲譽，以及社會帶來巨大影響。因此，高校要不斷完善輿情管理機制，能夠及時發(fā)現(xiàn)輿情，第一時間讓輿情得到控制，從而加強輿情的控制、預防和處理工作。
（二）完善預警機制的具體措施
首先，提升高校管理者的輿情危機意識，可以通過相關的專業(yè)培訓和其他高校進行參觀學習來完成；高校要加大對先進網(wǎng)絡技術的應用，構造健全網(wǎng)絡信息共享機制，使輿情能夠得到及時的處理和控制；健全管理機構和流程，高校輿情管理人員要做好輿情的監(jiān)測和信息收集，對于相關的信息能夠做出準確的分析和評價，且對于可能造成嚴重影響的輿情事件進行預警，并且及時預防；提升預警人員的綜合素質(zhì)，在平時工作中，預警人員要積累相關的經(jīng)驗和知識，并且要不斷通過書籍和網(wǎng)絡進行自我學習，從而提升自己的專業(yè)能力和綜合素質(zhì)。
六、小結
關鍵詞：監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情；應對機制；監(jiān)獄突發(fā)事件
1選題背景
關于司法以及監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情領域的研究，在在黨的十八屆四中全會上曾明確指出，會議上做出了以下決策：要推進獄務公開，依法及時公開執(zhí)法依據(jù)、程序、流程、結果，并生效法律文書，嚴厲杜絕暗箱操作等違法亂紀行為。該會議文件的提出與下發(fā)，是對提高執(zhí)法司法公信力、深化執(zhí)法司法公開、增強執(zhí)法司法通明度的新司法機制的總體建設要求。此外，在隨著（2014年2月27日）的中央網(wǎng)絡安全領導小組會議上，再一次提到了該領域的建設內(nèi)容，明確指出要做好一切網(wǎng)絡輿論工作，這并不是短期的建設內(nèi)容，而是一項長期的發(fā)展規(guī)劃活動，要堅定創(chuàng)新網(wǎng)絡宣傳，充分發(fā)揮出互聯(lián)網(wǎng)絡的正面力量，堅定不移的弘揚社會主義主流價值觀。2010年以后，隨著國內(nèi)新聞傳播媒體的進一步發(fā)展，新聞、網(wǎng)絡成為了社會公眾充分表述自己對社會意見看法的重要平臺，也是主流平臺。近幾年監(jiān)獄接連發(fā)生了一些類似的突發(fā)事件，再加上監(jiān)獄作為一個特殊性的政府執(zhí)行機關，因而將其再一次推向了社會輿論的焦點。基于此本次課題研究，著重探討監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情危機應對機制的創(chuàng)建，在研究結構上，主要從三個層面來切入。第一，分析司法監(jiān)獄系統(tǒng)在應對監(jiān)獄與網(wǎng)絡輿情突發(fā)問題過程中遭遇的困境；第二，結合著陜西省女子監(jiān)獄和未成年人管教所的實際情況，提出監(jiān)獄與網(wǎng)絡輿情緊急/危機問題的應對策略；第三，基于監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情危機應對機制創(chuàng)新完善，探討與之相對應的健全機制，例如，司法監(jiān)獄系統(tǒng)行業(yè)信息化建設，專業(yè)人才的培養(yǎng)與建設等。
2網(wǎng)絡輿情概念解讀
2.1網(wǎng)絡輿情的內(nèi)涵
關于“輿情”一詞，最早可見《舊唐書》一書，發(fā)展到現(xiàn)代，輿情的真正意義及其相關理論的研究，開始于20003年。在（王來華）《輿情研究概論》一書中，這樣提到，“一定的社會空間內(nèi)，圍繞中介性社會事項的發(fā)生、發(fā)展和變化，作為主體的民眾對作為客體的國家管理者生產(chǎn)和持有的社會政治態(tài)度。”這是國內(nèi)研究領域最初給予的相應定義，簡單一點講，也可以理解為，社會各個階層的民眾，對社會現(xiàn)存的問題擁有一種絕對的觀點表述權利，同時也表現(xiàn)出了不同的態(tài)度、情緒、意見，它們之間相互交錯。在當前互聯(lián)網(wǎng)信息化時代，網(wǎng)絡輿情則是其中的一項重要組成部分，社會民眾通過互聯(lián)網(wǎng)絡這一平臺，針對社會某一焦點事件，來表達并傳播出自己的一種情緒和認知。換言之，本課題著重探討法網(wǎng)絡輿情，實則是社會輿情在互聯(lián)網(wǎng)絡上的一種特殊反映形式。
2.2網(wǎng)絡輿情的表現(xiàn)特征
關于網(wǎng)絡輿情的表現(xiàn)特征，主要體現(xiàn)在五個方面，分別是自由性、交互性、多元性、偏差性和突發(fā)性，也可以將其看作是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種社會輿情價值觀展現(xiàn)。首先來看網(wǎng)絡輿情的自由性，輿情的對象是新聞，而新聞的主體則是問題的焦點，也就是公眾關注的焦點，新聞評論本身就具有自由性。互聯(lián)網(wǎng)是一個空間相對開放的大平臺，在這個大平臺上，民眾在不違法法律的前提下，可自由發(fā)表意見，具備了參議政事的便利，例如，BBS、博客、新聞點評等。從側面來看，網(wǎng)絡輿情的這種自由性，恰恰可以較為真實的反映出現(xiàn)實社會的矛盾。其次是交互性，互聯(lián)網(wǎng)絡平臺上，社會各階層的民眾可以實現(xiàn)互動性實時交流，相互交換意見，使得討論更深入，這樣可以更加集中、深度的反映出問題的根源。此外，網(wǎng)絡輿情的多元性，主要體現(xiàn)在新聞話題上，因為在互聯(lián)網(wǎng)上，每一個新聞點，其話題的關注項都不盡相同，話題的確定往往是自發(fā)的、隨意的。以監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情這一層面來看，其話題涉及范圍也比較廣泛，有經(jīng)濟層面、文化層面、軍事層面、政治層面等。最后是網(wǎng)絡輿情的偏差性和突發(fā)性。以最近出現(xiàn)的幾起監(jiān)獄罪犯非正常死亡為例，在互聯(lián)網(wǎng)這一公共平臺上，由于受到各種主客觀因素的影響，網(wǎng)絡民眾經(jīng)常會看到一些缺失理性的言論，這些言論常常過于偏激，摻雜著過重的不良情緒，甚至包含一些的有害輿論，之后便在眾人的響應下，最終發(fā)展成為有害的輿論。同樣的道理，突發(fā)性也是網(wǎng)絡民眾情緒化的一種集中體現(xiàn)，當監(jiān)獄服刑罪犯非正常死亡的消息傳播出去以后，網(wǎng)絡輿情的形成非常迅速，成為了點燃一片輿論的導火索。
3當前監(jiān)獄在網(wǎng)絡輿情危機應對工作中面臨的問題
3.1存在的問題
陜西省現(xiàn)有19座監(jiān)獄和1座未成年人管教所，押犯人數(shù)近4萬人。以女子監(jiān)獄和未成年人管教所為例，陜西監(jiān)獄系統(tǒng)針對服刑人員開展了“日行一善，以善養(yǎng)德”的主題教育活動，與前兩年相比較，大幅度提高了罪犯改造的質(zhì)量，法律常識、道德常識教育合格率超過了95%，頑危犯轉化率達到了75%，監(jiān)獄內(nèi)違法違紀率得到控制。雖然整體上得到了很好的控制，然而，一旦出現(xiàn)一些突發(fā)性質(zhì)的行為，在很短的時間內(nèi)，會被傳播出去，加上監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情應對方式單一，很難將第一手真實的情況傳遞給社會公眾，公開的新興得不到民眾的足夠反饋，因而導致監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情應對工作常處在一個被動的狀態(tài)。
3.2深度分析、提出對策、創(chuàng)建機制
上述著重闡述的幾點問題、矛盾，是一個大的層面，結合著實際情況細細分析，可以將這些問題歸納為以下四個小方面，這也是陜西省乃至全國范圍內(nèi)監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情危機應對機制缺陷的共性問題和限制性困境，分別包括：①決策層不重視，沒有從發(fā)展的視角看問題，沒有適時建立相對應的長效機制；②人員編制緊張，特別是監(jiān)獄事務管理領域信息化人才的建設，從而使得涉警輿情在第一時間錯過了處理和應對；③財政經(jīng)費比較緊張，技術人員對網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)分析水準不高，缺乏類似的培訓；④監(jiān)獄系統(tǒng)信息化建設水平低。前文關于網(wǎng)絡輿情特征探討的內(nèi)容中，可以了解到，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，互動性、多元性、突發(fā)性是其主要表現(xiàn)特征，因此，本文認為，在應對機制搭建的過程中，應當充分做好以下幾點：首先是第一點，把握時間，第一時間介入整個事件，以便轉被動于主動，并面對網(wǎng)絡上社會民眾的質(zhì)疑和不良情緒的宣泄，盡早的做出積極回應。因為，對于網(wǎng)絡民眾而言，第一時間獲悉的信息，在腦海內(nèi)的印象會更深刻，這也是最近幾年監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情危機發(fā)生后，不利的、危害的言論迅速占領大半個互聯(lián)網(wǎng)絡的主要原因。所以，爭取時間、掌控主動，這是第一原則。簡單一定將，話語權非常重要，搶占了話語權就意味成功了一半，如此一來，便可最大程度去爭取廣大網(wǎng)民和媒體的支持。其次是第二點，當網(wǎng)絡輿情危機發(fā)生后，監(jiān)所一定要敢于正視矛盾，注意用語。同時，也要遵循“統(tǒng)一口徑、不說假話”的基本原則。通俗點將，就是要求監(jiān)所要在確保實事求是的基礎上，將有利于還原實際情況，以及恢復監(jiān)獄聲譽的信息多傳遞給公眾媒體，將不利于監(jiān)所的信息盡量避免透露給公眾媒體。第三，監(jiān)所領導要以身作則，比如，在新聞會上，適時向媒體作出解釋，包括承諾和道歉，盡最大努力挽救監(jiān)獄的聲譽。第四，妥善處理好善后事宜。比如，認真受理公眾/媒體的投訴，并且采取必要的方案來安撫受害家屬，善后工作一定要細致周到。
4結束語
由于監(jiān)獄工作實行封閉管理的特殊性，加上監(jiān)獄對外宣傳局限性大、力度不夠，一旦囚犯越獄、警囚沖突等突發(fā)事件發(fā)生曝光，會迅速成為各種媒體和公眾關注的焦點，把司法監(jiān)獄系統(tǒng)推在風口浪尖上。根據(jù)中國警察網(wǎng)的2013年涉警輿情報告顯示，榜單上的二十大事件，都直接或間接與警方或警方工作有關，這給監(jiān)獄機關應對網(wǎng)絡輿情帶了了巨大的壓力和挑戰(zhàn)。基于此，本課題專門就監(jiān)獄網(wǎng)絡輿情危機應對機制的創(chuàng)新建設，提出了幾點原則性的建議。
參考文獻：
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The Development Strategy of Library Competitive Information Service in Big Data Times
Abstract Library faces both development opportunity and challenge in competitive information service in big data times. Although the National Library and Shanghai Library have gained experiences in this area， the overall service is not satisfactory in data types， the use of tools platforms， and added values of products. The strategy of development is to pay more attention to integrated applications of data， the analysis of new data resources， and utilization of new tools platforms.
Key words big data； library； data mining； SMEs； competitive information； information service
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，通過挖掘和分析大量用戶、供應商、經(jīng)銷商等企業(yè)經(jīng)營鏈條中上下游利益相關者的信息行為數(shù)據(jù)和競爭對手、競爭環(huán)境的數(shù)據(jù)信息，進而掌握隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、洞悉可能存在的商機與研判未來市場發(fā)展的態(tài)勢，已成為大數(shù)據(jù)時代一個成功企業(yè)所必須具有的競爭情報意識，越來越多的企業(yè)紛紛建立了自己的大數(shù)據(jù)研究中心、數(shù)據(jù)計算中心等情報中心，以為企業(yè)發(fā)展提供基于數(shù)據(jù)的決策參考和信息情報。但對占有市場數(shù)量比例達99%、提供了80%城鎮(zhèn)就業(yè)崗位的中小企業(yè)[1]來說，盡管明知基于大數(shù)據(jù)應用的競爭情報能為企業(yè)帶來多方巨大的效益，但受限于規(guī)模、財力、人員等因素，并不是每家中小企業(yè)都有能力或條件建立企業(yè)自己的情報機構，于是，通過市場行為去購買、定制企業(yè)的競爭情報服務便成為一種常態(tài)與主流趨勢。圖書館作為始終以為用戶提供信息、知識為己任的社會、機構信息中心，也一直是企業(yè)競爭情報服務的實踐者和探索者，大數(shù)據(jù)時代的到來和企業(yè)用戶出現(xiàn)的多種變化，為圖書館開展競爭情報服務既提供了發(fā)展機遇，又面臨著嚴峻挑戰(zhàn)。
1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的圖書館競爭情報服務
1.1 大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)更需要競爭情報服務
據(jù)《中國企業(yè)競爭情報實施現(xiàn)狀調(diào)查分析》[2]分析，國內(nèi)競爭情報較活躍的企業(yè)主要集中在鋼鐵、汽車、醫(yī)藥、金融、消費品等領域，競爭情報多以咨詢研究、消費者市場調(diào)查等淺層次態(tài)勢出現(xiàn)，方興未艾的文化產(chǎn)業(yè)幾乎與競爭情報絕緣，而IT企業(yè)的競爭情報界則主要以工具提供商的身份推介其軟件產(chǎn)品，很少提及自身的競爭情報，中小企業(yè)的競爭情報活動和基礎更是可以忽略不計[3]。這種現(xiàn)狀導致了我國中小企業(yè)決策不當和經(jīng)營不善，生存能力不強，容易走向滅亡。如在2008年的金融危機中，僅上半年就有約7萬家中小企業(yè)倒閉[4]。與之形成對比的是，在全球500強企業(yè)中，95%以上已建立了較為完善的競爭情報系統(tǒng)，如微軟、IBM、P&G、通用電氣、可口可樂、海爾等。這些國內(nèi)外知名企業(yè)的成功都離不開其完善的競爭情報系統(tǒng)及其周密的運作。大數(shù)據(jù)時代的到來，更是突顯了企業(yè)競爭情報工作的重要性，企業(yè)的競爭不再局限于勞動生產(chǎn)率、專利技術、生產(chǎn)規(guī)模等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素之間的競爭，知識生產(chǎn)率、知識轉變能力、產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢研判能力等成為了新興的競爭指標，而產(chǎn)生這些知識并決定未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律的則無疑是存在于企業(yè)內(nèi)外部的那些龐大數(shù)據(jù)集，如競爭對手的產(chǎn)品更新周期、企業(yè)自身的員工生產(chǎn)率競爭水平等。而實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的收集、存儲、分析和處理對中小企業(yè)來說是不可能獨立完成的，在這種情況下，尋求與第三方情報服務機構的購買、外包合作就成為中小企業(yè)獲取競爭情報最佳乃至唯一的選擇。
在眾多第三方情報服務機構中，圖書館無疑是企業(yè)特別是那些迫切需要競爭情報服務的中小企業(yè)的最佳競爭情報服務合作者。一方面，隨著近年來我國圖書情報事業(yè)的發(fā)展，越來越多的競爭情報人才進入到圖書館工作，圖書館也已在信息咨詢、專題定制、知識服務等方面具有了一定的經(jīng)驗優(yōu)勢；另一方面，圖書館還具有其他機構無法比擬的資源、信息獲取優(yōu)勢，這使得圖書館具有其它機構無法相比的開展中小企業(yè)競爭情報服務的人才、經(jīng)驗與資源優(yōu)勢。
1.2 競爭情報服務是大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館服務的增長點
目前，盡管我國圖書館開展的企業(yè)競爭情報服務還存在地區(qū)發(fā)展不均、服務內(nèi)容單一、高校圖書館發(fā)展滯后等問題，但也已經(jīng)積累了一定的經(jīng)驗，如國家圖書館、上海圖書館、天津泰達圖書館、昆山圖書館等圖書館的競爭情報服務開展得如火如荼，其運行過程中積累的大量經(jīng)驗成為了大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館競爭情報服務的增長點。
（1）國家圖書館。國家圖書館企業(yè)信息服務中心依托豐富的館藏文獻信息幫助企業(yè)建立對競爭對手的市場營銷、企業(yè)運營、產(chǎn)品服務、資本市場等各方面全方位的信息監(jiān)測和分析服務。通過信息和數(shù)據(jù)監(jiān)測體系進行長期的數(shù)據(jù)積累，并將監(jiān)測到的信息進行系統(tǒng)化管理，最后在此基礎上進行階段性的總結和趨勢分析，提供有競爭能力的比較分析報告，其中包括公共傳播評估報告和品牌競爭性分析報告。同時，還提供敏感信息預警服務，即時向用戶提示行業(yè)重要信息和企業(yè)負面信息，將監(jiān)測到任何可能會對客戶利益造成潛在危害的負面報道，及時通知用戶，以便用戶做出迅速反應，從而掌握公關宣傳時效、啟動危機監(jiān)控機制[5]。國家圖書館除了提供競爭情報服務外，還提供輿情分析服務。輿情分析服務是幫助政府部門、企業(yè)公司了解輿論動向，制定正確的應對策略引導輿論發(fā)展，其中包括熱點輿情分析、專題輿情分析和突發(fā)事件分析[6]。國家圖書館專門設立了企業(yè)信息服務中心，由一批具有較高學歷層次、訓練有素的專業(yè)咨詢?nèi)藛T從事專業(yè)性信息咨詢。
（2）上海圖書館。由上海圖書館上海科學技術情報研究所承建的行業(yè)創(chuàng)新信息情報服務平臺，承擔著上海公共研發(fā)服務平臺中重點行業(yè)創(chuàng)新信息延伸服務的部分職能。這一平臺現(xiàn)有先進制造、生命科學、資源環(huán)境三個行業(yè)領域的情報導航與信息服務，以及“美國政府研究報告”的推薦服務[7]。
（3）天津泰達圖書館。天津泰達圖書館是國內(nèi)唯一一家實行圖書、檔案、情報一體化管理的區(qū)域性文化機構。為了更好地服務于區(qū)內(nèi)高科技企業(yè)，泰達圖書館檔案館和泰達科技發(fā)展集團合作建設的“濱海科技信息服務平臺”主動為區(qū)內(nèi)科技企業(yè)提供信息支持，主要包括科技查新、專利知識產(chǎn)權服務、個人學術博客服務、網(wǎng)上咨詢服務、信息定制（代檢代查）服務等，還為參加培訓的各個企業(yè)提供VIP遠程檢索卡，使企業(yè)用戶足不出戶即可享受泰達圖書館檔案館便捷的知識服務。在這些服務過程中，泰達圖書館積累了豐富的經(jīng)驗，并形成了自己的特色服務品牌[8]。
（4）昆山圖書館。昆山競爭情報服務平臺是由昆山圖書館和湖南省競爭情報中心共同創(chuàng)建，該平臺采用最新無縫隙嵌入式本地化技術，為昆山政府、產(chǎn)業(yè)集群及高新技術、中小企業(yè)服務。昆山競爭情報網(wǎng)絡協(xié)作平臺由雷達采集、信息分析、資源管理、網(wǎng)絡協(xié)作及內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)構成，是目前國內(nèi)最先進的產(chǎn)業(yè)、企業(yè)競爭情報系統(tǒng)，它以快速、便捷的檢索，節(jié)省信息搜索時間，為用戶搶占市場先機；拓寬信息資源渠道，實現(xiàn)差異化的情報服務戰(zhàn)略[9]。該平臺集資源整理、信息查詢、情報分析為一體，能夠按照用戶需求定制相關競爭情報資源，進行情報源的分類與維護，是昆山產(chǎn)業(yè)競爭情報戰(zhàn)略分析的基礎數(shù)據(jù)庫。同時，它還能為昆山境內(nèi)企業(yè)提供專業(yè)文獻，降低企業(yè)在研發(fā)設計中的成本。
2 大數(shù)據(jù)時代的圖書館競爭情報服務發(fā)展對策
盡管大數(shù)據(jù)時代的圖書館特別是一些公共圖書館利用自身的資源優(yōu)勢，已在競爭情報服務方面做出了長足的嘗試與探索，但其自身還存在著較大問題，如所利用的信息資源主要依賴于圖書館館藏書籍與免費的網(wǎng)絡資源、對競爭對手等相關數(shù)據(jù)的獲取主要以網(wǎng)絡獲取為主、對情報研究工具的應用還不廣泛和深入、所利用數(shù)據(jù)主要以存儲于圖書館數(shù)據(jù)庫的結構化數(shù)據(jù)為主，等等。這使得圖書館的競爭情報服務還跟不上時代的發(fā)展步伐，工具平臺應用、數(shù)據(jù)來源類型、綜合價值判斷等方面都有著巨大的發(fā)展和提升空間，因而不易從數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)集中挖掘和發(fā)現(xiàn)有價值的情報，并形成高附加價值的產(chǎn)品。因此，圖書館需要在大數(shù)據(jù)環(huán)境下正確評價和認識自己競爭情報服務方面的不足，進而制定合理、科學的發(fā)展路徑去尋求更大的發(fā)展。
2.1 加強數(shù)據(jù)的集成化運用
大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)無疑是社會發(fā)展的主要動力，也是各方利益相關者關注的對象，對圖書館來說，如果能夠將來自各個方面異構、零碎、多源的龐大數(shù)據(jù)融合在一起，無疑將對其在競爭情報工作中洞察到競爭環(huán)境和競爭對手的細微變化，從而快速響應，制定有效競爭策略產(chǎn)生積極幫助。越來越多的案例也表明，海量、多源、異構的數(shù)據(jù)不但具有巨大的統(tǒng)計意義，也能為各種預測模型、對手分析等提供數(shù)據(jù)支持，不但能對競爭情報工作產(chǎn)品提供源數(shù)據(jù)支持與論證，也能通過對其分析實現(xiàn)預知未來發(fā)展趨勢、提高生產(chǎn)率、降低經(jīng)營成本。如沃爾瑪就建立了一個超大的數(shù)據(jù)中心，其存儲能力高達4PB以上，通過大數(shù)據(jù)分析，沃爾瑪掌握了顧客的購買習慣，不同商品一起購買的概率，購買者在商店所穿行的路線、購買時間和地點，從而確定商品的上架布局及分類優(yōu)化；決定對各個分店不同商品進行增減，以保持最優(yōu)庫存，降低成本；洞察銷售全局，瞬間捕獲到各種細微的變化，從而快速響應，制定營銷策略；利用大數(shù)據(jù)工具對供應鏈進行分析以選擇供應商、優(yōu)化物流配送方案和進行價格談判等；利用大數(shù)據(jù)分析工具對商品品種和庫存的趨勢進行分析，以選定需要補充的商品，分析顧客購買趨勢和季節(jié)性購買模式，以確定降價商品，并對其數(shù)量和運作做出反應[10]。
需要注意的是，上述案例中，沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)分析應用盡管占據(jù)了數(shù)據(jù)企業(yè)擁有且為企業(yè)用戶所創(chuàng)造、所應用和數(shù)據(jù)量巨大、具有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析平臺和專業(yè)技術人員等優(yōu)勢，但其中不容忽視的一點是，其在數(shù)據(jù)分析中注重對集成化、多源和異構數(shù)據(jù)的應用，如對客戶信息行為非結構化數(shù)據(jù)、產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)與客戶購買數(shù)據(jù)等均按照一定的邏輯關系進行統(tǒng)一的規(guī)劃和組織，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源的有效共享，為情報分析的集成化運用提供了基礎。這就促使圖書館的競爭情報服務需注重和加強數(shù)據(jù)特別是集成化數(shù)據(jù)的運用，也要求圖書館資源建設者需建立一個公共的集成環(huán)境，將分布于圖書館、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、智能終端、聯(lián)盟、省市科技共享平臺等各方面組織機構的資源通過一定的映射與關聯(lián)規(guī)則建立成為一個集成數(shù)據(jù)平臺，并為用戶提供一個統(tǒng)一、透明的訪問界面，從而構建競爭情報工作者對數(shù)據(jù)集成化運用的基礎。情報工作者在具體的數(shù)據(jù)收集、挖掘和分析中，也需注重對分布在各個孤立信息島上的自媒體資源數(shù)據(jù)的收集與運用，通過集成分析系統(tǒng)進行處理操作，以為企業(yè)用戶提供一個具有高附加值的服務產(chǎn)品。
2.2 關注新型數(shù)據(jù)資源的分析
在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)無論是日常運營，還是重大戰(zhàn)略決策，都會在各個信息系統(tǒng)中留下各種數(shù)據(jù)記錄，通過技術將這些數(shù)據(jù)整合起來，即可再現(xiàn)一個企業(yè)的運行軌跡和發(fā)展全景。競爭情報研究就是發(fā)現(xiàn)有價值的知識和模式，洞察企業(yè)競爭環(huán)境，預測未來，從而獲得競爭優(yōu)勢[11]。
（1）社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。社會網(wǎng)絡的興起和發(fā)展以及多種智能社交終端的應用，使得置身于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的每一個信息行為主體都會產(chǎn)生大量的社會活動數(shù)據(jù)，并組成一個分布在社會各個角落的社會數(shù)據(jù)網(wǎng)絡。圖書館競爭情報工作者通過網(wǎng)絡中競爭對手、領域內(nèi)合作伙伴等群體數(shù)據(jù)的結構、屬性、關聯(lián)分析，如基于鏈接的節(jié)點排序、基于鏈接的節(jié)點的分類、節(jié)點聚類、鏈接預測、子圖發(fā)現(xiàn)等[12]，可找到大量數(shù)據(jù)間的關聯(lián)關系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的轉化和實現(xiàn)。如從人際關系的網(wǎng)絡節(jié)點中心度來分析競爭對手，可以發(fā)現(xiàn)其某一時間段內(nèi)的信息活動相關者，而對這些可能影響到競爭對手相關活動（如發(fā)展決策、企業(yè)信貸等）的信息行為相關者的行為數(shù)據(jù)進行分析，又可以推斷出競爭對手正在進行的活動，甚至可以預判出其即將進行的活動，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的相互支撐解釋和驗證，為圖書館為企業(yè)用戶制定相關的競爭策略提供支撐。
（2）實時動態(tài)數(shù)據(jù)。網(wǎng)站、微博、微信、論壇、新聞報道等大量的動態(tài)實時數(shù)據(jù)，也是一種圖書館需要注重利用的競爭情報數(shù)據(jù)源。圖書館可以通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡爬蟲等技術對競爭對手隨時產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)站訪問日志等實時數(shù)據(jù)流進行掃描抓取，將抓取到的數(shù)據(jù)按照特定的需求分配到不同窗口進行挖掘處理，在掌握競爭對手實時活動的同時，既保證了圖書館為企業(yè)用戶制定的競爭策略具有足夠的敏捷性，也可能從其中發(fā)現(xiàn)蘊含在數(shù)據(jù)背后的行業(yè)發(fā)展規(guī)律，如競爭產(chǎn)品的銷售規(guī)律等。
（3）非結構化、半結構化數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)運用字段等方式進行排列組合相比，大數(shù)據(jù)最為典型的特征就是以非結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)主要組成部分，圖書館的競爭情報工作需要注意這些能夠挖掘出巨大信息的非結構化、半結構化數(shù)據(jù)，如競爭對手的多媒體信息數(shù)據(jù)等，通過對數(shù)據(jù)的采集、關聯(lián)和相關工具運用，如對數(shù)據(jù)的可視化展示等去分析隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，完善自身提供給用戶的競爭策略。
2.3 注重新的工具平臺的應用
由于大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館情報工作處理對象即數(shù)據(jù)的數(shù)量巨大、類型多樣、來源復雜，因此需借助大數(shù)據(jù)存儲中心和處理平臺才能完成數(shù)據(jù)的存儲和應用分析，這也就要求圖書館需注重新的分析方法和工具平臺的應用，如針對大數(shù)據(jù)分析處理的預測性分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理、可視化分析、語義引擎和數(shù)據(jù)挖掘算法等五個方面，圖書館可以根據(jù)所分析處理數(shù)據(jù)的內(nèi)容和要求而選擇采用哪些工具和平臺，如對數(shù)據(jù)的采集，圖書館可能有別于采用存儲每一筆事務數(shù)據(jù)方式的MySQL和Oracle而使用Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫；對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計/分析在一些實時性需求時選擇使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而對一些大批量處理者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop；數(shù)據(jù)的導入/預處理可以使用來自Twitter的Storm進行流式計算；比較典型的數(shù)據(jù)挖掘算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等[13]。
[關鍵詞]輿情信息 增值 模式 研究
一、當前信息工作的主要難點
1.技術系統(tǒng)閾限。
新媒體時代，海量信息突破人腦篩選研判的極限，而諸多偶發(fā)性因素使社會輿情更加復雜多變，這就需要通過技術創(chuàng)新，完善相關信息的收集渠道和方法，提高輿情信息監(jiān)測分析的工作效率。目前，信息技術已被廣泛應用在輿情監(jiān)測和研究領域。專業(yè)的輿情監(jiān)測系統(tǒng)，能通過對網(wǎng)絡各類信息匯集、分類、整合、篩選等技術處理，形成對網(wǎng)絡熱點、動態(tài)、網(wǎng)民意見等方面的實時跟蹤統(tǒng)計。輿情分析師在此基礎上對事件進行傾向性統(tǒng)計與關注度趨勢分析，可以為決策者提供科學化的信息服務。
人工智能的輿情系統(tǒng)，能夠對突發(fā)事件、涉及內(nèi)容安全的敏感話題進行跨時空分析和預警，但由此也衍生出“技術萬能”的工作惰性。實際上，輿情系統(tǒng)的智能化水平，在語義識別、情感辨析方面存在較大的“瓶頸”閾限，在應對各類輿情事件的場域變量和約束條件方面，難以適應市場環(huán)境和用戶需求無界等因素。只有將專業(yè)人士的寶貴經(jīng)驗、邏輯推理規(guī)則與系統(tǒng)結合，才能更好的實現(xiàn)人機結合，建立一條從事實認定到價值判斷直至應對處置的“全程高速公路”。
2.采集信源失真。
是否能夠有效進行輿情研判，關鍵在于輿情信息的收集和監(jiān)測。面對復雜嚴峻的輿情態(tài)勢， 各級政府部門開始組建自己的輿情信息隊伍，建立專門的抓取渠道，并設計出科學的搜集流程，形成通暢的、可靠的輿情匯集系統(tǒng)。但是，這類由政府部門自身成立的信息機構，主要收集匯編群眾對本地區(qū)、本部門工作的反饋，側重于“聽民意”而不是“問民意”，甚至會“報喜不報憂”，僵化為對本部門、單位、系統(tǒng)的決策印證。
在信息采集的過程中，信源受采集主體主觀因素的影響和客觀條件的限制，會造成采集到的信息失真、過時、失效。主觀因素有：決策者長官意志制約，信息采集者取舍不當或定向采集，查證信源不規(guī)范、文本核對不嚴謹?shù)取？陀^條件主要指采集信息的方法誤差，比如：抽樣的偏差，計量的誤差，調(diào)查問卷的設計不當，數(shù)據(jù)匯總失誤等。凡此種種，都會制約輿情工作的分析深度和實用程度。
3.研判能力薄弱。
網(wǎng)絡時代，媒體格局以及輿論生態(tài)的變化，顯著改變著各級決策者對信息的需求。信息數(shù)據(jù)無限性和決策者關注能力有限性之間的矛盾，為輿情信息及衍生服務提供了很大的發(fā)展空間。在“一切皆可量化”的數(shù)據(jù)時代，決策者要想準確把握民意、避免誤判，就必須通過第三方對輿情信息進行立體化、全局化、動態(tài)化研究，通過挖掘、分析輿情關聯(lián)數(shù)據(jù)，對各種信息加以對照比較，從中提煉出與決策信息，為管理職能的正常履行提供必要的條件。
對輿情信息的把握和研判，對于輿情管理至關重要。因其專業(yè)化的要求越來越高，研判難度也越來越大。目前輿情報告主要不足在于：輿情信息研判一般化、同質(zhì)化傾向較為嚴重，對輿情信息缺乏深度分析，對網(wǎng)絡輿情的發(fā)展態(tài)勢缺乏預見性，能影響領導決策的信息分析欠缺，服務地方黨政部門的功能不足。在運用多種形式進行輿情分析等方面，我們的輿情服務淺嘗輒止，不僅缺乏連續(xù)性、系統(tǒng)性，還缺乏針對性和實效性，與政府和社會的需求都有較大的差距。
4.工作機制滯后。
合理運行、高速運轉的工作機制，是推動輿情信息工作科學合理運行的重要前提。面臨輿情攻防新形勢，需要相關職能部門根據(jù)決策機構的工作部署和形勢發(fā)展需要，通報輿情信息需求要點，對輿情信息進行科學篩選、深度提煉、量化統(tǒng)計，共同探求規(guī)律性的東西，進一步理順管理體制和工作機制，使輿情信息工作沿著為決策服務的方向有效運轉。
輿情信息工作是一種群體勞動，這種勞動的組織形式又與工作機制的運行緊密連在一起。目前，輿情的引爆點和傳播渠道正在從互聯(lián)網(wǎng)轉向移動互聯(lián)網(wǎng)，輿情信息在新舊媒體之間出現(xiàn)了快速的跨界傳播和強烈互動。輿情傳播渠道之間的互動效應又導致本地輿情外溢、境外輿情倒灌，傳統(tǒng)的內(nèi)宣和外宣之間的界限逐漸模糊。輿情信息工作被輿情發(fā)展推著走，工作機制滯后導致對輿情信息雙向互動、多頻共振估計不足，給信息研判和利用帶來相當難度。
二、信息增值開發(fā)的主要模式
1.廣譜監(jiān)測與重點篩選結合。
正確決策的出臺，離不開信息工作的高度組織化與科學化，合理的信息構架將極大的豐富決策內(nèi)容。由于傳播技術的進步以及傳播環(huán)境的日漸放開，信息呈現(xiàn)“爆炸”態(tài)勢，但真正有價值的信息被大量垃圾信息所淹沒，受眾往往面對龐雜的信息茫然無措。信息環(huán)境的污染和信息垃圾的產(chǎn)生，不僅妨礙了決策效率，還會導致決策失誤或是難以作出最佳決策。毫無疑問，不合理的信息架構會嚴重影響決策的時效性和科學性。
鑒于輿情信息工作有較強的目的性和指向性，從堅持廣度和深度兩方面，不斷進行更大范圍和更深層次的開發(fā)，可以使信息不斷增值。具體到某項工作或事件中，應遵循“廣譜監(jiān)測，重點篩選”的點面結合原則。廣譜監(jiān)測，是指信息搜集部門要多渠道、全方位地搜集原始材料，在輿情信源上進行廣譜覆蓋，保證服務對象對信息的量的需求；重點篩選，是指信息部門搜集到原始信息后，在領會決策意圖的基礎上，通過更加靈敏高效的監(jiān)測方式、工作機制對垃圾信息和冗余信息進行去重處理，確保信息精準高效。
2.靜態(tài)反映與動態(tài)變化結合。
信息工作為決策服務。準確、全面、及時的信息報送，既是進行科W決策的基本前提，也是檢驗既定政策方案有效性的重要依據(jù)。“靜態(tài)反映”是指輿情信息在事件演繹過程中留下的“痕跡”，其最基本的特征是具有“記憶性”；“動態(tài)變化”是信息不斷發(fā)生改變的過程，其最大特點是前后狀態(tài)不同。如果說“靜態(tài)反映”特指信息狀態(tài)具有“記憶性質(zhì)”的話，那“動態(tài)變化”就指的是對信息狀態(tài)的“加工”過程。信息狀態(tài)所發(fā)生的各種改變，都是通過“動態(tài)變化”來實現(xiàn)的。
輿情信息利用效率的標志是信息利用后引發(fā)的決策效益，這決定了輿情信息工作是貫穿于用戶解決問題過程的信息服務，是動態(tài)的全程服務，是面向增值的服務。具體到輿情信息增值開發(fā)的方向，從靜態(tài)反映的層面看，要注重信息的整體分析，客觀反映事物的本來面目，在篩選取樣、研判分析環(huán)節(jié)要實事求是，尤其注意辨析輿論場里的“小眾聲音”，為決策者提供真實情況；從動態(tài)變化的層面看，要注重信息的系統(tǒng)綜合，對信息的處理要注意反映事件作為過程而存在的動態(tài)變化，反映出不同時期不同條件下事件的不同變化，使之具有普遍意義和代表性，這樣才能準確反映事件的基本情況。
3.一般分析與專業(yè)研判結合。
輿情信息是向決策者提供的具有一定研判深度的信息，它是輿情分析師對相關問題進行綜合分析后得出的具有規(guī)律性的認識。一般分析與專業(yè)研判的區(qū)別在于，一般分析是確立服務對象和決策方向后，獲取的具有專門指向性和一定深度的信息，但對輿情事態(tài)的呈現(xiàn)及演繹缺少深入挖掘和研究；專業(yè)研判通過分析問題產(chǎn)生的深層次原因及其未來的發(fā)展趨勢，對當前存在問題或發(fā)展趨勢提出的合理化建議。相比一般分析，專業(yè)研判重在整理、研究，需要付出更大的成本，因為這需要智力、時間和精力的綜合付出，是加倍的腦力勞動。
輿情信息增值不要局限于信息本身，應在一般分析基礎上，遵循“研究深入透徹，方案切實可行”的縱橫交錯原則進行二次乃至多次提煉。研究深入透徹，是指要認真研究決策動因，研究與之相對應的方方面面，然后進行綜合分析，明了問題的實質(zhì)，找尋問題解決的方案；方案切實可行，是指擬定的應對方案要與實際結合，既能促使原有問題的解決，又能不產(chǎn)生新的問題。有些輿情信息通過不斷提煉加工，會出現(xiàn)多次增值，這就要求對各類輿情信息進行系列開發(fā)和連續(xù)開發(fā)，抓住對全局有較大影響的重要問題，在正負反饋的往復信息環(huán)流中服務領導決策。
4.均衡對等與有效反饋結合。
信息的不完善存在于決策設計、制定、執(zhí)行、評估和反饋的各個階段，由此導致的決策偏差主要體現(xiàn)在兩個方面：一是在決策設計還不完善的時候，許多信息還沒有收集和得以確認的時候，就需要立即決策，并付諸執(zhí)行；二是決策者在決策過程中不能面面俱到，使決策在執(zhí)行中出現(xiàn)偏差，難以達到?jīng)Q策初衷。“果斷地拍正確的板”，這是決策的理想狀態(tài)，但由于不可預知的因素的影響，這些決策在執(zhí)行層面難以貫徹始終。這就要求決策者不僅要科學決策、慎重決策，還要研究決策執(zhí)行過程中的影響因素，進行細致的比較分析，找出解決辦法。
考慮到輿情信息對各類決策的“糾偏”意義，其升值開發(fā)應該遵循“均衡對等、有效反饋”的原則。各類信息中，總是已知因素多，未知因素少，即使是已知因素，也往往是簡單的現(xiàn)象外現(xiàn)，并不反映事物的本質(zhì)。決策者要想為準確預測未來發(fā)展趨勢尋找信息依據(jù)，就必須保持輿情信息均衡，在政策設計中完善信息鏈，在政策執(zhí)行中進行跟蹤優(yōu)化研究，通過有效反饋確保決策能夠發(fā)揮更大的效用，取得最大的社會效益。
三、輿情信息服務的發(fā)展趨勢
1.行業(yè)調(diào)研，預測趨勢。
隨著中國進入經(jīng)濟新常態(tài)，企業(yè)將面臨更多嚴峻挑戰(zhàn)，市場信息顯得尤為重要。信息服務可以在輿情和商情之間靈活切換，結合行業(yè)現(xiàn)狀，為企業(yè)引進和提供最前沿的行業(yè)市場商情和企業(yè)管理資訊。一般而言，多數(shù)市場信息只是碎片化的反映微觀活動。如果對同類信息進行篩選提煉，就能發(fā)現(xiàn)對行業(yè)趨勢、宏觀信息有一定影響的共性問題，從而使原有的信息大幅度增值。
行業(yè)調(diào)研屬于類智庫的信息服務，可以結合輿情服務的渠道優(yōu)勢，將政府統(tǒng)計部門、工商部門、行業(yè)協(xié)會、海關及其他合作機構作為重要信息渠道，通過定性調(diào)查、定量調(diào)查等相結合的方式，以政策、細分行業(yè)與市場、渠道、對標企業(yè)、用戶等維度為研究對象，最終推導出更接近于市場真實情況的信息數(shù)據(jù)和研究成果，從而全面準確地評估行業(yè)動態(tài)和發(fā)展趨勢，提出相應的決策建議和解決方案，直接服務于企業(yè)的細分市場戰(zhàn)略。
2.輿情研判，服務決策。
科學決策需要適量、適時的信息支持。信息結構失衡會對決策公正性造成影響，不利于公共決策發(fā)揮最大成效。在海量的網(wǎng)絡信息環(huán)境下，決策者面臨的問題不是信息匱乏，而是信息過載和信息噪音。光怪陸離的輿論生態(tài)信息龐雜，往往會令決策者陷入茫然D挫的“無力感”。決策者一旦錯判真實的公眾意愿，極有可能作出偏離科學軌道的盲目決策，導致公共決策的非代表性。
網(wǎng)絡輿情作為社情民意的集中反映，是各級政府平衡社會各方利益時的重要考量要素。在重大決策中，高質(zhì)量的輿情信息服務可以幫助決策者辨識“微時代”網(wǎng)絡空間的思維方式、社交方式、情緒色彩，避免輿論場產(chǎn)生理解偏差或是價值誤判。輿情信息服務的質(zhì)量貴在研判，在主動發(fā)現(xiàn)和捕捉初發(fā)性、苗頭性信息的基礎上，進行更大范圍的類比分析和深入研究，分析得越深入?yún)⒖純r值越大，盡量多開發(fā)對超前決策有參考價值的傾向性信息，以更好地發(fā)揮參謀助手作用。
3.數(shù)據(jù)整合，推動變革。
在具體的輿情信息服務中，用戶需求的“無界”與智能技術的“低能”經(jīng)常構成沖突，用戶對輿情數(shù)據(jù)的挖掘、整合有更高的期望和要求。信息的效用取決于信息的有用性，體現(xiàn)于信息的有效性。數(shù)據(jù)整合，不是技術與信息的物理結合，不是把智能技術僅僅作為輿情服務的工具，而是強調(diào)要利用智能技術完善豐富信息架構，優(yōu)化服務模式，推動當前以輿情監(jiān)測系統(tǒng)為中心的服務結構發(fā)生根本性變革，從而使輿情信息服務的智庫作用真正落到實處。
輿情大數(shù)據(jù)的整合，在未來是整個輿情生態(tài)系統(tǒng)的變化，而不僅僅是技術的變革。信息有用，只是說明信息的潛在價值；信息效用，是指信息發(fā)揮作用，其價值得以實現(xiàn)的情況。作為政府和企業(yè)的資訊挖掘者和提供者，輿情服務機構需把握未來幾年大數(shù)據(jù)在公共及企業(yè)管理領域發(fā)展的重要方向，充分整合政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過搭建關聯(lián)領域的數(shù)據(jù)庫、輿情基礎數(shù)據(jù)庫等，完善服務單位的決策流程和參考體系，構建并優(yōu)化輿情信息增值開發(fā)的新模式。
4.戰(zhàn)略規(guī)劃，創(chuàng)新管理。
研究輿情信息的開發(fā)模式，不僅是社交媒體時代創(chuàng)新輿情管理的現(xiàn)實需要，也是構建輿情引導新格局的必然選擇。在智庫階段，輿情大數(shù)據(jù)的搜集、分析和挖掘，不僅是以輿情服務為主體的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，還要把輿情信息工作放在整體中去考慮，放在戰(zhàn)略層面加以考量研判，充分發(fā)揮信息的利用程度和利用效益，通過領導者決策轉化為現(xiàn)實效能，如此才能體現(xiàn)信息服務的價值。
信息大爆炸正深刻改變?nèi)藗兊纳睢⒐ぷ骱退季S方式，也深刻影響社會輿情管理。站在規(guī)劃的高度，需要社會管理者做好輿情信息增值開發(fā)的頂層設計，通過信息的析取、重組與研究來形成針對用戶問題需要的價值信息開發(fā)；站在方法論的角度，需要輿情信息工作者注意到被反映事件、事物的綜合因素，加強管理目標、管理模式、數(shù)據(jù)平臺、支撐技術等方面的協(xié)同創(chuàng)新。
【關鍵詞】電視新聞 微博 新聞生產(chǎn)
“媒介是社會發(fā)展的基本動力，也是區(qū)分不同社會形態(tài)的標志，每一種新媒介的產(chǎn)生與運用，宣告我們進入了一個新時代。”①微博的誕生和井噴式的發(fā)展正在改變著傳播產(chǎn)業(yè)結構和媒介競爭格局。微博，作為一種自媒體和社交媒體的代表，不僅融入了人們的日常生活，也越來越多的運用于電視生產(chǎn)中。
BBC將社交媒體視為一個拓展內(nèi)容的平臺、一種新聞采編工具和一種聚合受眾的新方法。據(jù)路透新聞研究所7月公布的2012年數(shù)字報告顯示，在英國，社交媒體已占新聞入口市場的20%，在美國和英國，28%的新聞讀者每周通過手機獲取新聞，年輕人收看傳統(tǒng)電視新聞的比例正在下降。
一、微博成為消息來源
消息來源，也稱新聞源或信息源，是一則新聞中所涉及的事實和觀點材料的出處。②傳統(tǒng)媒體的消息來源一般包括記者采訪、通訊社發(fā)稿、通訊員或線人提供線索、讀者來信或群眾爆料、內(nèi)部文件等。新技術的使用使得記者與潛在采訪對象的聯(lián)系變得更加容易。如使用電子郵件、即時通訊軟件、社交網(wǎng)站、搜索引擎、網(wǎng)絡視頻等等。微博以其低門檻的特征吸引了大量“草根用戶”，這些人都成為潛在的“公民記者”，他們隨時隨地記錄生活中發(fā)生的新鮮事，其中蘊含著不少有價值的信息。歐美國家的媒體已經(jīng)將Twitter視為重要的消息來源，他們設有專門的編輯監(jiān)看Twitter資訊。
微博具有首發(fā)效應。微博傳播的時效性、來源的多樣化使得微博逐漸成為網(wǎng)民爆料的首選方式。特別是在突發(fā)性事件報道中，微博在信源提供和信息收集上的優(yōu)勢已顯現(xiàn)出來。2011年7月23日，新浪網(wǎng)友“袁小芫”發(fā)出微博：“D301在溫州出事了”，比國內(nèi)媒體在互聯(lián)網(wǎng)上的第一條報道動車事故早了兩個多小時，這條微博截圖后來多次在電視媒體報道中被引用。2010年輿情熱度靠前的50起重大輿情案例中，微博首發(fā)的有11起。如央視大樓著火、石首事件等眾多熱門新聞第一手信源均來自于微博。上海交通大學輿情研究實驗室的《2011中國微博年度報告》顯示：2009、2010、2011年微博首次曝光的事件比例依次為0%、16%、22%，呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢。微博率先披露，傳統(tǒng)媒體而后跟進、關注成為全媒體時代突發(fā)性事件的報道模式。微博用戶正在成為電視內(nèi)容生產(chǎn)的貢獻者。
除了首發(fā)效應外，微博在“議程設置”方面也嶄露頭角。2011年6月下旬，新浪微博上一個被認證為“紅十字會商業(yè)總經(jīng)理”的年輕女孩“郭美美baby”引起了眾人的關注，她的炫富引發(fā)了一場中國紅十字會的信任危機。中央電視臺調(diào)查欄目《新聞調(diào)查》和《東方時空》都播出此事。武漢大學信息管理學院出版科學系博導沈陽教授負責的武漢大學ROST虛擬學習團隊的《2011年2 季度網(wǎng)絡輿情報告和微博問政報告》顯示，在2011年4—6月發(fā)生的25件熱點事件中，“郭美美事件”位列榜首，而“局長微博開房”、發(fā)于論壇而止于微博的“會理縣懸浮照”也躋身前十。③
不可忽視的是，在微博傳播中，由于網(wǎng)絡“把關人”角色被弱化，信息的真實性大打折扣。從“金庸被去世”到“張國榮被復活”，一系列虛假信息不經(jīng)核實的傳播給受眾帶來了諸多困擾，增加了傳播風險。因此，面對微博上的海量信息，記者們在尋找線索的同時還要學會核實信息、辨別真?zhèn)巍?/p>
二、微博成為互動平臺
隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳播媒介的變化，大眾傳播媒介與受眾之間的“遠距離交互式溝通”正在成為現(xiàn)實，電視正向受眾自主選擇節(jié)目、甚至參與修改節(jié)目的方向發(fā)展。④微博就為這種“遠距離交互式溝通”提供了平臺。
交互性是微博最主要的特性之一。微博打破傳統(tǒng)傳播的時空限制，多樣、便捷的終端使得微博能夠“隨時隨地”，縮短了反饋時間，受眾與電視臺、電視記者能夠在溝通過程中實現(xiàn)實時互動。另外，微博點對點、點對群、群對群的傳播特點，讓媒體與受眾間的互動更加容易開展，針對性更強。借助微博與受眾間的互動，可以培養(yǎng)受眾的忠誠度，提升節(jié)目在受眾間的影響力。⑤
微博與電視的互動能以“微博墻”的形式嵌入電視節(jié)目中，節(jié)目現(xiàn)場同步顯示網(wǎng)友的微博內(nèi)容，使場內(nèi)外觀眾能夠第一時間獲取和交流現(xiàn)場信息。《非常靜距離》節(jié)目中，李靜采訪嘉賓時，現(xiàn)場的大屏幕會切出一面微博墻，摘錄出網(wǎng)友們在微博上對嘉賓的提問，由嘉賓現(xiàn)場作答。這種互動形式拉近了與觀眾的距離，豐富了節(jié)目內(nèi)容。現(xiàn)在很多綜藝節(jié)目甚至新聞節(jié)目都引進了微博墻，與觀眾實時互動。
在電視節(jié)目播出后，微博互動也能對電視內(nèi)容起到補充作用。2012年7月，浙江衛(wèi)視音樂節(jié)目《中國好聲音》熱播，第二期節(jié)目結束后，7月24日，新浪微博組織當期的學員做客微訪談，暢聊自己的音樂之旅。一個小時的訪談互動不僅加深了粉絲對“好聲音”學員們的了解，也宣傳了《中國好聲音》這個節(jié)目。學員們和節(jié)目組的粉絲量顯著增長，提升了《中國好聲音》的網(wǎng)絡影響力。
三、微博提供信息反饋
受眾反饋越來越被視為網(wǎng)絡新聞生產(chǎn)的重要一環(huán)。網(wǎng)絡媒體最具特色的特征是可以接觸到很多受眾，并將他們的反饋整合進新聞采集的環(huán)節(jié)中，這些是傳統(tǒng)新聞媒體所不具備的。⑥微博能夠在極短的時間內(nèi)匯集大量網(wǎng)友的反饋意見，即時、直觀地反映觀眾對電視節(jié)目的看法，節(jié)目的優(yōu)點或缺點能夠得到展現(xiàn)，引發(fā)討論和互動的。
目前，國內(nèi)許多衛(wèi)視、電視節(jié)目組都在各大微博網(wǎng)站開設微博并獲得認證，他們通常以節(jié)目預告、節(jié)目看點等形式來吸引粉絲，塑造品牌。有的甚至在微博上對電視熱播的節(jié)目進行“圖文直播”。觀眾可以邊看電視邊在微博上發(fā)表自己的觀點，也可以瀏覽其他用戶的評論，展開交流，節(jié)目組可以根據(jù)用戶的意見設置話題或發(fā)起投票，引導觀眾參與，進行良性互動。江蘇衛(wèi)視婚戀節(jié)目《非誠勿擾》在微博上利用節(jié)目內(nèi)容經(jīng)常制造話題，如“你認為年齡差距和地域距離是愛情的屏障嗎？”這種現(xiàn)實生活中經(jīng)常遇見的情感問題容易引起觀眾的共鳴，引發(fā)大家的討論。從討論中可以看出受眾的婚戀觀，從而完善節(jié)目策劃，使節(jié)目內(nèi)容與受眾關注點保持一致。
四、 微博聚合UGC之力
“自媒體”時代，用戶可以主動參與到新聞的生產(chǎn)中，“人人都可成為記者”。這種模式又被稱為參與式新聞（participatory journalism）或公民新聞（citizen journalism）。參與式新聞依賴用戶對其周圍發(fā)生的事物主動報道和傳送，即“用戶生產(chǎn)內(nèi)容”（User Generated Content，簡稱UGC）。
UGC是Web2.0時代的核心特征之一。從傳播者和傳播對象上看，用戶不再只是被動接受信息的“受者”，而是可以自己信息、主動生產(chǎn)內(nèi)容，成為“傳者”。隨著博客、微博等社交媒體的出現(xiàn)，個人互聯(lián)網(wǎng)時代到來，草根階層開始發(fā)出自己的聲音。微博讓“沉默的大多數(shù)”找到了展示自己的舞臺，這導致大量原創(chuàng)內(nèi)容被爆發(fā)性地生產(chǎn)出來。⑦用戶自己上傳的視頻和照片等等都可以成為“內(nèi)容”。
微博充分體現(xiàn)了UGC的聚合力量。2011年1月，中國社會科學院學者于建嶸在微博上發(fā)起了“隨手拍照解救乞討兒童”活動引起全國網(wǎng)友、各地公安部門的關注。“隨手拍”官方微博開通5天就有1萬余人關注，300多條乞討兒童信息其上。網(wǎng)友們紛紛將乞討兒童照片上傳至微博，希望家中有孩子失蹤的父母能借此信息找到自己被拐的孩子。從中央電視臺新聞頻道到各地方電視臺都對此事予以報道。
不過，學術界不乏有對UGC的批評聲音。首先，它可能會導致網(wǎng)絡上虛假信息的泛濫。其次，一些用戶沒經(jīng)過專業(yè)訓練，對消息的處理比較粗糙，觀點難以深入，會造成新聞質(zhì)量的降低。
結語
本文以微博為分析對象，嘗試在繁多混雜的信息中找到微博是如何改變傳統(tǒng)電視的內(nèi)容生產(chǎn)的。借助新聞生產(chǎn)社會學的視角，初步探討了微博在電視內(nèi)容生產(chǎn)中的運用。
研究結果顯示，微博作為一個開放的交互式平臺，提供讓人們展示、分享和交流信息的空間。它的出現(xiàn)改變了媒體的傳播方式和內(nèi)容：從傳播者上看，從專業(yè)班底制作到“人人皆為報道者”；從傳播對象上看，用戶從被動接收信息到主動分享信息；從傳播內(nèi)容上看，從系統(tǒng)的專題內(nèi)容到碎片化的填充；從傳播模式上看，受眾成為渠道，終端更加多樣，這些都影響了內(nèi)容生產(chǎn)和消費方式的變化。
微博上處于社會各個階層的人們進行信息的傳播和觀點的交流“鏈接了整個社會的神經(jīng)末梢”。電視作為主流傳統(tǒng)媒體也受到微博的影響并作出改變，以電視臺、電視欄目的名義進駐微博平臺，獲取最新資訊、尋找新聞線索、加強粉絲互動、監(jiān)測輿情反饋、樹立品牌形象。
在媒介融合的大背景下，未來電視和微博的聯(lián)系將更加緊密。微博與電視的互動將拓寬傳播渠道，重新設置內(nèi)容。為了更好地抓住機會，電視媒體必須找到與觀眾互動的切入點，打造吸引觀眾的電視內(nèi)容，在新一輪的媒介融合中發(fā)展壯大。
參考文獻
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⑥曹洵，劉兢，《“采制分離”與“記者角色轉型”：當代西方網(wǎng)絡新聞生產(chǎn)的新變化》[J].《新聞界》，2011（1）：99
⑦李淮芝、蔡元：《新媒體的數(shù)字化生存與發(fā)展》[M].北京：中國測繪出版社，2011（5）：19
2013年2月20日，主持召開國務院常務會議，研究部署繼續(xù)做好房地產(chǎn)市場調(diào)控工作。會議確定了五項加強房地產(chǎn)市場調(diào)控的政策措施（稱為“國五條”）。其中最有威力的一條是，對出售白有住房按規(guī)定應征收的個人所得稅，通過稅收征管、房屋登記等歷史信息能核實房屋原值的，應依法嚴格按轉讓所得的20%計征。
數(shù)字解讀：殺敵一千，自損八百。“國五條”在抑制投機類成交方面是正面的效果，但不可避免給抑制改善性需求帶來誤傷效應。被稱為10年來最犀利調(diào)控的“國五條”細則出臺后，業(yè)界紛紛評論認為，賣房征收的20%個稅這筆費用很可能以通過提高房價的方式轉嫁至消費者身上。對于消費者來說將會是個沉重的負擔，甚至將越來越多的年輕“剛需”綁架在房子上。
1/3
國家發(fā)改委相關調(diào)研報告顯示，公車使用有三個1/3：辦公事占1/3、領導干部及其親屬私用占1/3、司機私用占1/3。據(jù)長期研究并關注公車改革的湖北省政協(xié)常委、湖北省統(tǒng)計局副局長葉青初步分析，全國的公車至少在400萬輛以上，平均一輛公車一年公用的費用在10萬元左右，加上私用的費用，一輛車總的費用在15～20萬元之間。以15萬來算，400萬輛車一年的費用就是6000億。如果一輛公車一年節(jié)約1/3的費用，全國最少也會省下2000多億。
數(shù)字解讀：在公車配備等制度中，規(guī)定只有省部級以上干部才配備專車，但各地嚴重違反這個規(guī)定，導致公車數(shù)量驚人。“舌尖上的浪費”遏制起來比較容易，因為應酬傷神又傷身，很，多官員也不樂意。“車輪上的鋪張”管理起來不容易，因為公車帶來的享受和好處太多，取消難度之大超乎想象。輕車簡從、低調(diào)務實，公務車標準理當逐步推行。公車不應是廉政的“絆腳石”，而應促成正能量的新公車時代。
47%
2012年我國外貿(mào)依存度在前一年基礎上再度回落3.1個百分點，為47%，其中出口依存度為24.9%，進口依存度為22.1%，都有所回落。
數(shù)字解讀：我國外貿(mào)依存度在經(jīng)歷了入世初期的快速增加后，從2006年67%的高點開始回落。這一態(tài)勢表明，盡管外貿(mào)在我國經(jīng)濟活動中的地位仍舉足輕重，但國內(nèi)經(jīng)濟增長正由外需拉動向內(nèi)需驅動轉變。不過，目前美國、日本和巴西三國的外貿(mào)依存度在30%左右，相比之下，我國47%的外貿(mào)依存度仍處于較高水平。業(yè)內(nèi)認為，這與我國在全球產(chǎn)業(yè)鏈中“世界工廠”的地位和外貿(mào)大進大出的格局相一致，也說明我國轉變經(jīng)濟發(fā)展方式依然有較大的潛力空間。隨著我國加快調(diào)整經(jīng)濟結構，更多地依靠內(nèi)需拉動經(jīng)濟增長，未來外貿(mào)依存度或將進一步降低。
十幾批
今年是“向雷鋒同志學習”題詞發(fā)表50周年，據(jù)《濟南時報》3月3日報道，近日不少學校的師生白發(fā)組織去濟南各大養(yǎng)老機構獻愛心，記者走訪濟南多家老年公寓發(fā)現(xiàn)，不少養(yǎng)老機構遇到突如其來的獻愛心大軍，有點吃不消，有的一天要接待十幾批，而不少遠郊的老年公寓則依舊冷清，翹首期盼愛心能分給他們一點。
數(shù)字解讀：按理說，“扎堆”學雷鋒，無須苛責，任何一個節(jié)日、紀念活動，其實都是一種“扎堆”。不“扎堆”不熱鬧，利用節(jié)日的機會“扎堆”行善，有其必然性。然而，學雷鋒活動，最不該是一場“戲”，每一個學雷鋒的人士，最不該成為“臨時演員”。當行善成為一種社會普遍心理，當?shù)赖鲁蔀橐环N時代自覺，學雷鋒就絕不會是“演戲”，每一個學雷鋒者才不是“臨時演員”，也就不會再出現(xiàn)“雷鋒三月來四月走”的尷尬。
六成
據(jù)統(tǒng)計，亞洲規(guī)模最大的影視拍攝基地橫店影視城2012年共接待劇組150個，其中有三成以上涉及抗戰(zhàn)題材。而去年該影視城使用的30萬人次群眾演員中，有六成在抗戰(zhàn)題材中演過“鬼子”，橫店影視城也因此被網(wǎng)友們戲稱為“橫店抗日根據(jù)地”。26歲的橫店影視城群眾演員史中鵬最近突然成了網(wǎng)絡紅人，原因是他扮演日本兵，一天竟然在不同劇組“死”了8次，他一年里演了200多次日本兵，參演30多部抗戰(zhàn)戲。
數(shù)字解讀：“抗日烈火”近年一直在熒屏上熊熊燃燒。在剛過去的2012年，全國上星頻道黃金檔播出電視劇200多部，其中抗戰(zhàn)劇及諜戰(zhàn)劇超過70部，遙遙領先于其他類型劇。狂轟濫炸之下，“抗日”這個原本題材豐富的電視劇“富礦”，在如此輪番過度挖掘下幾近枯竭。為了出新出奇，制片方挖空心思地胡編亂造，不惜把嚴肅的歷史變成鬧劇，戰(zhàn)爭游戲化，我軍偶像化，友軍懦夫化，日軍化。不僅缺乏藝術格調(diào)，更缺乏精神品質(zhì)。更可怕的是這種既不尊重歷史也不尊重現(xiàn)實的抗日劇，正在消費公眾的記憶，消磨我們的愛國熱情。
7種病
“城市病”是指人口過度向大城市集中而引起的一系列社會問題。在中國所表現(xiàn)出的特征有：交通擁堵、環(huán)境污染、貧困失業(yè)、住房緊張、健康危害、城市災害、安全弱化等。中國不同規(guī)模城市，尤其是大城市在這些方面都有程度不同的表現(xiàn)。
數(shù)字解讀：推進中國城市化健康發(fā)展，關鍵就在于針對性預防和治理城市病，為所有城市居民創(chuàng)造一種可以幸福工作、生活于其中的氛圍。預防和治理城市病總體上需要從兩個基本方向入手，第一個方向是人口和產(chǎn)業(yè)空間分布均衡化調(diào)整，建構一個適度傾斜而平坦的城市中國。第二個方向是提高城市配套建設與管理服務水平，在資源約束條件不變的情況下擴大人口承載能力，緩解城市病。
4%
4%，是《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010～2020）》明確提出要在2012年實現(xiàn)國家財政性教育經(jīng)費支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重目標。來自國家統(tǒng)計局和財政部的數(shù)據(jù)顯示，4%這個目標已經(jīng)如期實現(xiàn)。實際上，2012年的全國財政收入為117210億元，教育支出是21165億元，也就是說，國家拿出了1/6的財政收入用在了教育事業(yè)上。
數(shù)字解讀：自1993年國務院首次提出4%的目標到今天，經(jīng)過近20年的馬拉松長跑，多年的夢想終于成為現(xiàn)實。即便教育經(jīng)費已經(jīng)有了大幅增長，但很，多問題還仍然存在。4%只是一個階段性目標，今后還要繼續(xù)保持財政性教育經(jīng)費的穩(wěn)定增長。對于越來越多的教育經(jīng)費，在用好的同時，還必須管好。
三大問題
關鍵詞：微博輿情數(shù)據(jù)；災情判定；有感范圍提取
中圖分類號：P315941文獻標識碼：A文章編號：1000-0666（2017）02-0303-08
0引言
地震發(fā)生后，災情信息的快速獲取、處理、分析和研判是各級黨委政府、各級抗震救災指揮部成員單位部署抗震救災工作，派遣救援力量、調(diào)配救災物資的關鍵環(huán)節(jié)，尤其是震后2 h的黑箱期內(nèi)，如何快速判定災區(qū)影響范圍災情時空分布、震害規(guī)模、強度等是地震應急災情快速獲取及服務的關鍵（聶高眾等，2012）。目前，在震后有感范圍確定方面，主要有以下幾個途徑：一是通過“三網(wǎng)一員”、政府、地震部門應急人員電話、傳真，網(wǎng)站災情填報等方式獲取災情，繪制有感范圍圖；二是根據(jù)烈度衰減模型快速計算生成地震影響場來預估災區(qū)范圍和強度（汪素云等，2000；王景來，宋志峰，2001；張方浩等，2016a）；三是基于智能手持采集終端（PDA、12322、IOS/Andrio手機端APP等）獲取地震信息，生成有感范圍分布圖（鄭黎輝等，2012；陳維鋒，2014；章熙海等，2014）；四是通過網(wǎng)絡爬蟲在網(wǎng)站上獲取災情信息，通過地址匹配、空間定位解析后插值生成有感范圍分布圖（帥向華等，2009，2013；胡素平，帥向華，2012；楊天青等，2016）。在實際地震應急中，上述幾種途徑在信息獲取的時效性、獲取效率、信息量、空間范圍上存在一定的局限性，短時間內(nèi)都難以全面客觀地反應災區(qū)有感范圍的強度和分布，“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的來臨為我們在震后災情快速獲取方面提供了一種新的解決思路。
根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）的《第38次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2016年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達710億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為488%，手機網(wǎng)民規(guī)模達656億，微博客用戶242億。從統(tǒng)計數(shù)字可以看出，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，數(shù)量眾多的個人成為信息傳播的重要載體。相對于手機信令、浮動車、微信等數(shù)據(jù)，以新浪微博為代表的新興社交平臺具有實時性、互動性、強擴散、空間分布廣泛性等特點，微博數(shù)據(jù)可以在互聯(lián)網(wǎng)上被免費、公開地獲取（廉捷等，2011；劉經(jīng)南等，2014；仇培元等，2016）。尤其是在破壞性地震發(fā)生后數(shù)小時內(nèi)，大量與地震相關的信息并廣泛傳播，匯集形成海量數(shù)據(jù)，包括用戶賬號、時間、經(jīng)緯度坐標、博文、圖片、微視頻、關注熱點等，這些數(shù)據(jù)中包含有地震災情信息，如震感、人員傷亡、房屋破壞、生命線工程破壞、地震地質(zhì)災害等（王松等，2014；何宗宜等，2015；徐敬海等，2015）。通過對這些微博“大數(shù)據(jù)”進行充分挖掘、分析、表達和應用，能客觀地反映災情時空演變規(guī)律，輔助地震災情快速研判，服務政府應急救援決策。[HJ]
本文根據(jù)微博輿情數(shù)據(jù)特點和傳播特性，研究如何利用微博輿情數(shù)據(jù)分時段提取地震有感范圍，并以2014年景谷66級地震為例進行應用檢驗。
1研究技術框架
當破壞性地震發(fā)生后，首先根據(jù)地震三要素信息，通過微博API調(diào)用、關鍵字檢索、網(wǎng)絡爬蟲、專業(yè)地理抓取等技術手段，實時獲取微博用戶的信息，信息主要來源于新浪、騰訊、網(wǎng)易、人民網(wǎng)等主流網(wǎng)站微博用戶，對這些信息進行存儲管理，形成結構化的數(shù)據(jù)庫。其次，對微博數(shù)據(jù)進行解析、去重，提取有效信息，包括微博時間、博文內(nèi)容、圖片、空間經(jīng)緯度坐標等，并對核心博文內(nèi)容進行中文分詞、清洗等挖掘處理，提取與地震災情相關的特征詞，根據(jù)相關標準和規(guī)則對微博數(shù)據(jù)與地震烈度判定的描述性信息進行關聯(lián)匹配，建立微博地震災情信息分類表。最后，以微博災情節(jié)點為基礎進行空間插值，將離散分布的災情點轉化為連續(xù)分布的災情有感范圍圖，描述災情時空演變規(guī)律，輔助災情研判。具體研究技術框架如圖1所示。
2微博數(shù)據(jù)獲取
微博數(shù)據(jù)獲取方式有網(wǎng)絡爬蟲技術和調(diào)用微博官方API接口兩種途徑，基于網(wǎng)絡爬蟲技術獲取信息的基本流程是通過設定入口URL地址，按照一定的爬行策略將網(wǎng)頁內(nèi)容保存，并提取網(wǎng)頁中有效地址作為下一次爬行的入口URL地址，直到爬行完畢。由于地震災情信息抽取和空間定位要求，該方式信息獲取效率不高，空間地理位置還需通過地名規(guī)則、地址匹配技術進行解析獲取，另外，多次訪問有賬號屏蔽風險（廉捷等，2011）。因此，本文以當前用戶基數(shù)較大的新浪微博為例，注冊認證后獲取調(diào)用新浪微博的API權限，通過調(diào)用相關API，解析服務器返回的JSON數(shù)據(jù)文檔獲取微博信息，該方式微博信息獲取時效性高，數(shù)據(jù)格式清晰，便于數(shù)據(jù)的存儲和解析。微博數(shù)據(jù)獲取技術流程如圖2所示。
[BT（12]3微博數(shù)據(jù)分析表達
31微博數(shù)據(jù)分析處理[BT）]
面對海量的微博信息“大數(shù)據(jù)”，為提高數(shù)據(jù)挖掘效率和準確率，需對原始數(shù)據(jù)進行解析、去重，提取微博的時間、內(nèi)容、圖片、經(jīng)緯度坐標等有效信息，并對核心博文內(nèi)容進行中文分詞、清洗等挖掘處理，濾掉一些頻繁出現(xiàn)而意義又不大的詞，比如“的”“就”“是”“和”等語氣助詞、副詞、介詞和連詞，提取與地震災情相關的特征詞、熱詞，對微博災情信息進行分類和編碼，具體流程如圖3所示。
對微博信息進行數(shù)據(jù)挖掘完成后，建立微博c地震災情信息分類映射是微博災情可視化表達的關鍵環(huán)節(jié)。通過對2014年云南地區(qū)70余次地震新浪微博博文內(nèi)容進行解析，提取主體特征詞，從結果分析看，震后與地震相關的內(nèi)容，主體集中于人的反應、器物反應方面，約占統(tǒng)計的70%以上，房屋破壞、人員傷亡、生命線工程破壞的信息以及地震地質(zhì)破壞方面的較少。依據(jù)《中國地震烈度表》《地震現(xiàn)場工作第3部分――調(diào)查規(guī)范》等相關標準，將微博信息與地震災情描述性信息進行關聯(lián)匹配，建立了微博災情分類表（表1）（曹彥波等，2010；張方浩等，2016b）。
32微博數(shù)據(jù)可視化表達
微博數(shù)據(jù)的空間可視化表達是實現(xiàn)分析災情時空演變規(guī)律的基礎，震后獲取到的微博災情數(shù)據(jù)往往是在地理上分布不規(guī)則的離散數(shù)據(jù)，為了能夠更直觀地了解地震災情時空分布特征，需以這些微博數(shù)據(jù)點為基礎進行空間插值。常用的空間插值算法有反距離加權插值法（Inverse Distance to a Power）、克里金插值法（Kriging）、最小曲率插值法（Minimum Curvature）、樣條函數(shù)插值法、Shepard插值法和自然鄰點插值方法（Natural Neighbor Interpolation）等（高洋，張健，2005）。本文將采用自然鄰點插值方法來處理高度離散化分布的不規(guī)則微博災情節(jié)點，通過插值擬合來描述災情空間尺度上的變化特征。
由于震區(qū)絕大部分微博用戶群體是一般公眾，個人震感不一，對災情的描述也有差別，為方便對微博災情節(jié)點進行空間插值，使擬合出來的有感范圍更接近實際，基于中國地震局工程力學研究所提出的“等震線長短軸半徑與烈度對應經(jīng)驗關系”，計算微博災情位置距震中的距離，根據(jù)距離震中遠近對微博數(shù)據(jù)進行分級賦值，共分7級：1代表有感區(qū)，對應烈度表的Ⅳ度區(qū)；2代表輕微區(qū)，對應Ⅴ度區(qū)；3代表輕度區(qū)，對應Ⅵ度區(qū)；4代表中度區(qū)，對應Ⅶ度區(qū)；5代表重災區(qū)，對應Ⅷ度區(qū)；6代表極重災區(qū)，對應Ⅸ度區(qū)；7代表巨災區(qū)，對應Ⅹ度及以上（表2）。
4微博數(shù)據(jù)應用實踐
[KG（0.2mm]2014年10月7日21時49分39秒，云南省普洱市景谷傣族彝族自治縣發(fā)生66級地震，震中位于（234°N，1005°E），震源深度50 km。這是進入新世紀以來云南省發(fā)生的震級最大的一次地震，影響范圍廣，引起較多的微博用戶關注。筆者通過調(diào)用新浪API，以本次地震震中位置為中心，150 km為搜索半徑，數(shù)據(jù)采集時段為震后24 h。共獲取到1 231條微博信息，經(jīng)過清洗篩選后剩余281條與本次地震相關的災情信息，包括人的反應信息178條，器物反應信息56條，房屋破壞信息15條，其他信息26條。這些信息的微博用戶地理位置上主要分布在普洱市、臨滄市、西雙版納州3個州（市）的16縣（區(qū)），震中附近區(qū)域震感強烈，微博活躍用戶群體主要集中在永平鎮(zhèn)、距離震中較近的景谷縣城威遠鎮(zhèn)以及人口密集的普洱市主城區(qū)（圖4）。[KG）]
從災情數(shù)據(jù)分類結果來看，在震后24 h內(nèi)，災情描述信息以人的反應和器物反應為主，占總信息條數(shù)的83%，而房屋破壞、地震地質(zhì)、生命線破壞等情況描述較少，不到20%，主要因為微博用戶群體以一般公眾為主，博文的內(nèi)容主體集中在微博用戶自身所處環(huán)境的感覺、表情、心情和身邊器物反應的描述，對于其他如房屋破壞、地震地質(zhì)，生命線破壞等比較專業(yè)的災情描述不是很多（圖5）。
從震后24 h內(nèi)的微博災情數(shù)據(jù)分時段統(tǒng)計結果看，大量的信息集中在震后2 h，共145條，占總條數(shù)的50%左右，第一條微博信息于2014年10月7日21時56分32秒，也就是震后3 min，的內(nèi)容為“就在1分鐘前，地震了，好恐怖[淚]，這個美麗的地方又地震了”，地理位置是（101043 5°N，230588 8°E），距離本次震中64 km（圖6）。對獲取到的數(shù)據(jù)進行分析挖掘，提取特征詞庫，擬合形成了震后10 h災情演變時空特征分布圖（表3，圖7）。
來自Ⅵ度區(qū)以外的臨翔區(qū)和思茅區(qū)，景谷縣城附近震感強烈，周邊的景東、墨江、景洪、勐海、孟連、滄源有感，根據(jù)該圖，可幫助決策部門在較短時間內(nèi)把握宏觀災情的空間分布和重點救助區(qū)域的初步判斷。震后1～4 h，隨著救援力量、救災物資的投人，災區(qū)社會秩序逐步恢復，災民得到救助和轉移安置，通信恢復正常，微博粉絲活躍度逐漸增加，信息量增多，有感范圍增大，但震感較強烈的區(qū)域還是在震中附近。震后8 h，隨著救援行動的進一步深入，震中永平鎮(zhèn)附近也有10多條相關的微博災情信息，災情進一步明朗，空間分布上主要集中在永平鎮(zhèn)和威遠鎮(zhèn)一帶，強有感區(qū)邊界也較清晰明顯。震后10 h，微博災情有感范圍基本與實際地震烈度范圍一致。
5結語
“互聯(lián)網(wǎng)+”時代背景下，微博等新興社交平臺產(chǎn)生的“大數(shù)據(jù)”信息豐富、多變、復雜，充分挖掘利用這些數(shù)據(jù)，對震后有感范圍提取，災情快速判定提供了新的研究方法和技術實現(xiàn)途徑。本文提出了基于微博輿情數(shù)據(jù)的震后有感范圍快速判定的技術框架，詳細論述了微博輿情數(shù)據(jù)的獲取方法和技術流程，根據(jù)《中國地震烈度表》和《地震現(xiàn)場工作第3部分――調(diào)查規(guī)范》等規(guī)范，將微博主體特征詞與地震烈度判定的描述性信息進行關聯(lián)匹配，建立了微博地震災情信息分類表，采用自然鄰點方法將微博災情節(jié)點通過插值擬合來描述地震有感范圍時空變化特征。最后以景谷66級地震為例獲取了震后微博災情數(shù)據(jù)，對災情數(shù)據(jù)進行了分析處理，生成有感范圍時空演變圖，對于決策部門震后快速把握災情提供了一種可行和有效的途徑。但在實際地震應用中，應將微博擬合結果與衰減模型烈度、儀器烈度、震源機制、破裂過程等信息進行對比分析和綜合判定，提供更科學、合理的決策建議。
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