蘭月新 王芳 張秋波 劉冰月 張鵬
摘 要:分析大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡輿情主體交互機制,提取影響網(wǎng)絡輿情傳播的關鍵變量,構建微分方程模型研究不同網(wǎng)絡輿情主體交互作用問題,通過MATLAB進行數(shù)值仿真研究模型特性,根據(jù)靜態(tài)仿真和動態(tài)仿真結果,得出網(wǎng)絡輿情主體交互效果和變動規(guī)律,在此基礎上提出了大數(shù)據(jù)背景下政府應對突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的事前、事后對策。
關鍵詞:大數(shù)據(jù);網(wǎng)絡輿情;交互機理;數(shù)學模型;對策
中圖分類號: G250.7;G252 文獻標識碼: A DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2016040
Research on the Governance Model of Network Public Opinion and Countermeasures in Emergency under the Big Data Background
Abstract Analyzes governance mechanism of network public opinion under the background of big data, and extracts key variables that affect the network public opinion governance. And constructs a multi-agents model of network public opinion governance from differential equations, and simulates the numbers by MATLAB and researches on model characteristics. And then obtains multi-agents network effects of public opinion and the degree of their interaction according to the static and dynamic simulation results. Finally, puts forward countermeasures for government-led and multi-agents collaborative governance mechanism to provide a theoretical model for network public opinion governance and suggestions for public opinion governance effect assessments.
Key words big data; network public opinion; multi-agents governance; mathematical models; countermeasures
1 現(xiàn)狀分析
截至2015年12月,中國手機網(wǎng)民規(guī)模達6.20億,較2014年底增加6303萬人,網(wǎng)民中使用手機上網(wǎng)人群所占比例由2014年的85.8%提升至90.1%[1]。隨著移動寬帶互聯(lián)網(wǎng)的普及,任意突發(fā)事件發(fā)生后都會形成規(guī)?;虼蠡蛐〉木W(wǎng)絡輿情。一般而言,突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情信息類型各異、來源眾多、體量巨大,這些都是典型的大數(shù)據(jù)特征,其間包含大量普通網(wǎng)民對突發(fā)事件的態(tài)度、意見、情緒、訴求等信息,也包括政府、社會力量、網(wǎng)絡媒體等發(fā)布的信息,研究多個網(wǎng)絡輿情主體交互機理可為政府應對網(wǎng)絡輿情提供參考依據(jù)。
網(wǎng)絡輿情是極具現(xiàn)階段中國政治與社會特色的研究領域。針對網(wǎng)絡輿情這一研究熱點,國內(nèi)學者的研究日趨增多,主要集中在:第一,基于傳播學理論研究網(wǎng)絡輿情問題。如通過研究演化機理、輿情特征、傳播規(guī)律、仿真實驗等研究網(wǎng)絡輿情問題[2-6];第二,大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡社會治理中的網(wǎng)絡輿情問題。如從云治理、電子政務、網(wǎng)絡生態(tài)或者智慧城市視角研究網(wǎng)絡輿情問題[7-10];第三,面向政府決策的網(wǎng)絡輿情研究,其中涉及治理路徑、政府決策、體制建設、制度保障及政府邏輯等內(nèi)容[11-15];第四,專項輿情研究,按事件分類研究了教育事件、暴恐事件、食品安全事件、群體性事件等突發(fā)事件的網(wǎng)絡輿情研究[16-19],按輿情性質(zhì)分類則研究負面輿情的應對問題,尤其是重點研究了網(wǎng)絡謠言的治理問題[20];第五,基于情報學計量分析的網(wǎng)絡輿情研究。如基于CSSCI數(shù)據(jù)庫的學術論文計量分析及基于政府政策文件的內(nèi)容分析等研究網(wǎng)絡輿情的主題、范式及走向等問題[21-22](見圖1)。
除了學術論文外,國家社科基金非常重視網(wǎng)絡輿情相關領域的科學研究。近兩年,國家社科基金連續(xù)支持了四項重大基金項目(見表1),隨著這些項目的開展,也必將產(chǎn)生一大批重要的網(wǎng)絡輿情研究相關學術成果。
注:根據(jù)2014-2015年國家社科基金立項數(shù)據(jù)整理
雖然學界已有較多網(wǎng)絡輿情相關的研究,但目前仍存在許多不足之處,主要體現(xiàn)在: (1)目前大部分學術成果多以定性視角研究網(wǎng)絡輿情主體的引導模式和路徑、對策、機制等問題,缺乏面向大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡輿情主體交互的定量化描述,尤其缺少多主體共同作用效果的研究;(2)缺乏多主體作用網(wǎng)絡輿情過程中相互影響程度的研究;(3)以往研究中多有提到政府應及時監(jiān)測負面輿情,但并未深入研究發(fā)布負面輿情的主體對輿情傳播的影響程度。基于此,本文在定性研究突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情主體交互機制的基礎上,通過建立微分方程模型,從定量研究的視角探討大數(shù)據(jù)背景下突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情主體交互問題,以期為政府應對網(wǎng)絡輿情提供理論參考。
2 大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡輿情主體交互機制研究
2.1 大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡輿情
維基百科對大數(shù)據(jù)的定義是“所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工在合理的時間內(nèi)達到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息”,且具備規(guī)模性(volume)、多樣性(variety)、高速性(velocity)和價值性(value)等特點[23]。
突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的形成一般要經(jīng)過突發(fā)事件發(fā)生、政府或網(wǎng)民發(fā)布信息、媒體傳播信息等環(huán)節(jié),所以,除政府外,網(wǎng)絡輿情主客體還包括事件、媒體和網(wǎng)民等。隨著移動寬帶互聯(lián)網(wǎng)的普及以及各類事件的頻繁發(fā)生,網(wǎng)民對某一突發(fā)事件熱議產(chǎn)生的網(wǎng)絡輿情形成一個非常典型的大數(shù)據(jù)場景(見圖2)。首先,互聯(lián)網(wǎng)的普及使得每天都會產(chǎn)生大量網(wǎng)民關注的熱點事件,網(wǎng)民對這些熱點事件發(fā)表個人觀點時產(chǎn)生海量數(shù)據(jù);其次,網(wǎng)絡輿情信息數(shù)據(jù)的種類繁多,包括文字、圖片、數(shù)字、音頻、視頻等;第三,網(wǎng)絡輿情信息數(shù)據(jù)的價值密度低,需要網(wǎng)絡輿情分析人員在海量信息中去除噪聲,找出有用的信息。
4 大數(shù)據(jù)背景下政府應對突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的對策
前文通過模型分析及數(shù)值仿真,研究了主體數(shù)量、交互系數(shù)、發(fā)文潛力、信息增長率等模型參數(shù)在輿情引導過程中發(fā)揮的作用,容易得出政府應對網(wǎng)絡輿情的目標(見表3)?;诖?,本文將重點研究政府應對突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的事前對策和事后對策。事前對策即在突發(fā)事件沒有發(fā)生的時候,政府應對網(wǎng)絡輿情的防御性策略;事后對策即在某個突發(fā)事件發(fā)生后,政府應對網(wǎng)絡輿情的應急對策。
4.1 事前對策
(1)多主體協(xié)同應對網(wǎng)絡輿情:增加正面作用主體數(shù)量n+1
大數(shù)據(jù)環(huán)境下,政府應實現(xiàn)從單一主體管理向政府主導、社會多方力量共同參與的多主體協(xié)同應對的轉變(見圖11)。構建以政府為主導的多主體協(xié)同應對機制,讓互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會、各行業(yè)學會、各類守法的網(wǎng)絡意見領袖(網(wǎng)絡大V)等民間組織發(fā)揮其應有作用。如,2013年8月,國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室主辦了網(wǎng)絡名人社會責任論壇,國信辦主任領導與網(wǎng)絡名人交流座談。此外,還應構建各地方政府之間的聯(lián)動機制,事前經(jīng)常開展跨區(qū)域輿情應對模擬演練、舉辦實踐經(jīng)驗交流研討會等活動,事后才可形成“一方有難、八方支援”的效果。
(2)完善內(nèi)部聯(lián)動機制:提升初值yi(0),爭取先動優(yōu)勢
目前,我國政府應對網(wǎng)絡輿情的職能分散在不同的部門,概括起來主要可以分為四類:接入監(jiān)管部門(工信部門與工商部門)、安全管制部門(公安部門與國家安全部門)、內(nèi)容管制部門(中央和地方的新聞辦公室和對外宣傳辦公室)、其他有關部門(文化部門、新聞出版部門和廣電部門)及中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心(CNNIC)等[28]?;诖?,本文將軍事領域的C4ISR建模思想融入政府應對網(wǎng)絡輿情,構建以情報為中心的政府內(nèi)部聯(lián)動機制(見圖12),可實現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下輿情引導一體化,是政府各部門間的“粘合劑”。
(3)提升主體交互積極性,轉化更多高級作用主體:提升增長率r及發(fā)文潛力 Mi
單位時間發(fā)布或轉發(fā)的信息數(shù)量直接決定信息增長率的大小,所以提升增長率r的關鍵包括兩個方面:第一,作用主體及時、持續(xù)發(fā)布突發(fā)事件進展信息;第二,提升粉絲數(shù)量,使作用主體發(fā)布的信息能夠快速被轉發(fā),前者是“基數(shù)”,后者則是“加速器”?;诖朔N考慮,以政務微博為例(見圖13),一方面提升政務微博的公信力,可增加直接粉絲數(shù)量,保證應對輿情的“基數(shù)”快速增長;另一方面,與網(wǎng)絡大V互粉并激發(fā)其應對輿情的積極性,則可提升間接粉絲數(shù)量,政府發(fā)布的信息會加速增長。許多地方政府和宣傳部門邀請網(wǎng)絡大V、知名博主考察、采風,很好地提升了網(wǎng)絡大V參與輿情應對的積極性,如陜西網(wǎng)絡大V一行走進綏德;四川廣安邀請大V參加“小平故里行”等。
(4)提升自身專業(yè)水平,發(fā)揮智庫作用,保證有效交互模式:防止ai<0
大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡輿情涉及新聞學、傳播學、管理學、統(tǒng)計學、心理學、情報學、信息科學等學科,這就需要大力培養(yǎng)網(wǎng)絡輿情人才隊伍,提升網(wǎng)絡輿情工作人員的專業(yè)水平,以保證發(fā)布信息科學、有效。此外,據(jù)中國知網(wǎng)文獻搜集結果(見圖14),目前網(wǎng)絡輿情研究多集中在高等院校,如華中科技大學、電子科技大學、中國人民武裝警察部隊學院、北京郵電大學等高校,政府應積極聯(lián)系各大高校網(wǎng)絡輿情科研團隊組建協(xié)同創(chuàng)新中心,使之在應對網(wǎng)絡輿情時發(fā)揮智庫作用。
5 結語
黨的十八屆三中全會指出要“推動國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化”,政府應對網(wǎng)絡輿情則是其中的重要組成部分,隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,必將為政府應對網(wǎng)絡輿情帶來清新空氣和嶄新氣象。本文通過研究大數(shù)據(jù)背景下突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情主體交互機制,構建了大數(shù)據(jù)背景下多主體交互模型,通過數(shù)值仿真研究了作用主體間的相互影響程度、新增作用主體對引導效果的影響等問題,并在此基礎上得出相應對策,為政府應對突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情提供參考依據(jù)。此外,根據(jù)文中構建的數(shù)學模型并結合突發(fā)事件案例,可以估算各個作用主體在某個突發(fā)事件中的交互效果,進而為開展交互效果評估提供參考。
參考文獻:
[1] 中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心.第37次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[R/OL].[2016-04-30].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201601/t20160122_53271.htm.
[2] 相麗玲,王晴.信息公開背景下網(wǎng)絡輿情危機演化特征及治理機制研究[J].情報科學,2014,32(4):26-31.
[3] 王芳,王晴.微博輿情的演化機理、價值特征與治理機制[J].情報雜志,2014,33(1):120-124.
[4] 杜建華.風險傳播視域下輿論安全及其治理[J].西南民族大學學報(人文社會科學版),2012(7):143-149.
[5] 蔣明敏.自媒體時代網(wǎng)絡輿論風險的特點、成因及其治理[J].西南民族大學學報(人文社會科學版)2015(3):173-177.
[6] 李鵬.公共危機事件的網(wǎng)絡傳播與輿情治理[J].東岳論叢,2012,33(9):140-143.
[7] 張健華,李娜.智慧城市理念下的政府網(wǎng)絡輿情治理研究[J].理論與現(xiàn)代化,2014(6):79-84.
[8] 張勤.網(wǎng)絡輿情的生態(tài)治理與政府信任重塑[J].中國行政管理,2014(4):40-41.
[9] 梅松.基于電子政務的網(wǎng)絡輿情危機治理[J].湖北行政學院學報,2011(4):41-46.
[10] 謝金林.網(wǎng)絡輿論生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)在機理及其治理研究[J].上海行政學院學報,2013,14(4):90-101.
[11] 李鳴.突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情治理中的政府決策:過程與機制[J].青海社會科學,2014(2):94-99.
[12] 張小明.論突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情的綜合治理:體制建設與制度保障[J].上海行政學院學報,2013,14(5):81-87.
[13] 馬荔.新媒體視域下網(wǎng)絡輿情與國家治理現(xiàn)代化關系及治理路徑[J].江淮論壇,2015(3):106-109.
[14] 李陽.危機管理模式下新媒體網(wǎng)絡輿情治理路徑研究[J].社會科學輯刊,2015(4):49-54.
[15] 韓舒立,張晨.網(wǎng)絡輿情治理中的政府邏輯:困境與重塑[J].電子政務,2013(5):15-22.
[16] 舒剛.風險社會視域下高校網(wǎng)絡輿情的治理機制創(chuàng)新[J].國家教育行政學院學報,2015(9):33-39.
[17] 常銳.群體性事件的網(wǎng)絡輿情及其治理模式與機制研究[D].長春:吉林大學,2012.
[18] 張杰,張文勝.食品安全智庫參與食品安全網(wǎng)絡輿情治理研究[J].食品研究與開發(fā),2015,36(15):143-147.
[19] 王向文,圖登克珠.輿論場+:一種探索性思考——兼談對涉藏輿情治理的啟示[J].西藏大學學報(社會科學版),2015,30(3):28-32.
[20] 劉涇.網(wǎng)絡輿論生態(tài)視域中的謠言治理研究[J].情報科學,2014,32(5):42-46.
[21] 張佳慧.中國政府網(wǎng)絡輿情治理政策研究:態(tài)勢與走向[J].情報雜志,2015,34(5):123-129.
[22] 盛明科,邵夢潔,徐厭平.國內(nèi)網(wǎng)絡輿情治理研究:主題、范式及展望——基于CSSCI數(shù)據(jù)庫2005-2013年的數(shù)據(jù)分析[J].情報雜志,2014,33(8):190-195.
[23] 維基百科:大數(shù)據(jù)[EB/OL].[2014-08-28].http://zh.m.wikipedia.org/ch-cn/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A.
[24] 劉毅.網(wǎng)絡輿情研究概論[M].天津:天津人民出版社,2007:53.
[25] 曾潤喜,徐曉林.網(wǎng)絡輿情突發(fā)事件預警系統(tǒng)、指標與機制[J].情報雜志,2009,28(11):52-54.
[26] 蘭月新,曾潤喜.突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情傳播規(guī)律與預警階段研究[J].情報雜志,2013,32(5):16-19.
[27] 蔣啟源,謝金星,葉俊.數(shù)學模型[M].北京:高等教育出版社,2011:243-245.
[28] 突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情監(jiān)管分散在四類政府部門[EB/OL].[2016-04-01].http://news.ifeng.com/shendu/xxsb/detail_2013_0
7/22/27739989_0.shtml?_from_ral-ted.
[29] 蘭月新,董希琳,曾潤喜,等.信息異化視角下網(wǎng)絡輿情衍生效應模型研究[J].情報雜志,2015,34(1):139-144.
作者簡介:蘭月新(1981-),男,中國人民武裝警察部隊學院基礎部講師,碩士生導師,研究方向:網(wǎng)絡輿情;王芳(1971-),女,南開大學商學院教授,博士生導師,研究方向:網(wǎng)絡社會治理;張秋波(1965-),女,中國人民武裝警察部隊學院邊防系教授,碩士生導師,研究方向:公安情報;劉冰月(1989-),女,河北工業(yè)大學城市學院講師,研究方向:數(shù)學建模;張鵬(1981-),男,中國人民武裝警察部隊學院消防指揮系講師,研究方向:網(wǎng)絡謠言。