大數(shù)據(jù)環(huán)境下的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警研究

申 臻

（湘潭大學(xué)公共管理學(xué)院 湖南湘潭 411105）

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心在京發(fā)布的第44次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[1]截至2019年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.54億，較2018年底增長(zhǎng)了2598萬，而我國大學(xué)生網(wǎng)民數(shù)量占比20.2%，同比增加了1.6%。大學(xué)生網(wǎng)民群體的性質(zhì)較一般網(wǎng)民群體更加特殊，并且相比于其他學(xué)生群體，大學(xué)生思想活躍，關(guān)心時(shí)事，擅長(zhǎng)發(fā)表自己的意見，也樂于做網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播者。然而，大學(xué)生的人生價(jià)值觀并未完全形成，在互聯(lián)網(wǎng)的浪潮下容易受到?jīng)_擊，從而造成不可逆轉(zhuǎn)的傷害。所以，關(guān)注大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情，建立高效率的預(yù)警機(jī)制，是大學(xué)與相關(guān)部門工作的重中之重。大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情是指一定時(shí)期內(nèi)，大學(xué)生通過互聯(lián)網(wǎng)對(duì)某些社會(huì)事件、言論所表達(dá)的態(tài)度意見和情緒的總稱，也是從自身出發(fā)對(duì)輿情事件再加工之后的反饋。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)信息更加爆炸，更是對(duì)大學(xué)以及相關(guān)部門提出了更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

研究現(xiàn)狀分析

以CNKI全文數(shù)據(jù)來源，檢索式設(shè)置為“大學(xué)生+網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警”與“高校+網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警”進(jìn)行檢索，時(shí)間設(shè)定為CNKI起始時(shí)間至2019年10月14日（檢索日），共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)420篇。此研究方向取得了一定的進(jìn)展。如，鄧上民和劉亞倩基于AHP和調(diào)查法，篩選出指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，從而構(gòu)建出了高校網(wǎng)絡(luò)輿情安全評(píng)估體系[2]。向志強(qiáng)和龍雅麗認(rèn)為，大學(xué)生群體性事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)由五個(gè)子系統(tǒng)組成，并在此基礎(chǔ)上提出建立完備的預(yù)警運(yùn)行機(jī)制[3]。聶峰英根據(jù)高校網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)，以3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、6個(gè) 二級(jí)指標(biāo)、21個(gè)三級(jí)指標(biāo)構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系。李中原認(rèn)為，利用人工研判和技術(shù)手段結(jié)合的方法可以提升對(duì)高校學(xué)生的監(jiān)測(cè)效率，從而更好的進(jìn)行預(yù)警[4]。然而，縱觀這些文獻(xiàn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情研究還比較少。本文基于前人的研究成果，試圖構(gòu)建一個(gè)適應(yīng)于大數(shù)據(jù)環(huán)境的更完備的預(yù)警體系。

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情的特性

輿情主體的特殊性。顯而易見的是，大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情的主體就是大學(xué)生。區(qū)別于社會(huì)上的其他成員，因?yàn)槠鋵W(xué)歷文化程度較高的緣故，大學(xué)生更樂于在網(wǎng)上發(fā)表與傳播意見。同時(shí)，大學(xué)生也更加愿意傳播“意見領(lǐng)袖”的觀點(diǎn)。但是，大學(xué)生往往還處于人生階段的一個(gè)重要轉(zhuǎn)型期，價(jià)值觀還未完全形成，容易被虛假惡意信息蠱惑，從而產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。

信息傳播媒介的多樣性。對(duì)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)與移動(dòng)終端的熟練掌握使得大學(xué)生有多種多樣的方式表達(dá)自己的意見。比如qq,微信，微博，貼吧，論壇。同時(shí)，正因?yàn)閭鞑ッ浇榈亩鄻有?，使得輿情在開始階段發(fā)展較快，可以在非常短的時(shí)間內(nèi)迅速形成大量的意見，尤其是在如今大數(shù)據(jù)環(huán)境信息爆炸的時(shí)代，讓輿情監(jiān)測(cè)變得更加的艱難。

表達(dá)內(nèi)容的多元性。不同于單一的文字內(nèi)容，大學(xué)生更喜歡使用圖片，表情包，視頻以及音頻等數(shù)字內(nèi)容傳達(dá)自己的想法。最有名的便是“Facebook表情包大戰(zhàn)”，大陸網(wǎng)友使用表情包與臺(tái)灣網(wǎng)友在Facebook上對(duì)峙，最終大陸網(wǎng)友大獲全勝。有時(shí)候，大學(xué)生們僅僅就用一張圖片表達(dá)自己的態(tài)度，這也給輿情預(yù)警的信息獲取環(huán)節(jié)加大了難度。

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情的內(nèi)容

大學(xué)生關(guān)注的輿情內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

娛樂體育事件。大多數(shù)大學(xué)生都對(duì)娛樂明星，體育比賽有興趣。當(dāng)出現(xiàn)吸引到他們的輿情事件時(shí)，他們喜歡在微博或者虎撲等新興社交媒體上發(fā)表自己的觀點(diǎn)和意見。這類話題的特征是傳播速度快，但也很容易被新的話題取代，且大多數(shù)事件都是中性事件，因此輿情造成的后果危害會(huì)比較小。

國內(nèi)外政治以及社會(huì)事件。當(dāng)代大學(xué)生聚焦政治與社會(huì)事件，普遍會(huì)有一種正義感。他們會(huì)怒斥“假疫苗”的生廠商，對(duì)“臺(tái)獨(dú)”“港獨(dú)”分子不屑一顧，對(duì)“NBA聯(lián)盟”嚴(yán)厲抵制。同時(shí)，也有一種悲天憫人的情懷。他們對(duì)地震災(zāi)民深表同情，對(duì)救火英雄們心存感激，也為他們的國家自豪。當(dāng)談?wù)撨@些話題時(shí)，存在一個(gè)很明顯的特征，就是“理性與非理性共存”。大學(xué)生們可以很容易分清善惡與是非，但是，在表達(dá)意見時(shí)，他們很容易控制不住自己的情緒。這個(gè)話題是出現(xiàn)惡劣后果的重災(zāi)區(qū)，也是輿情預(yù)警應(yīng)該重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的話題。

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建

我們將預(yù)警系統(tǒng)規(guī)劃為五個(gè)子系統(tǒng)，分別為輿情信息規(guī)劃系統(tǒng)，輿情信息采集系統(tǒng)，輿情信息分析系統(tǒng)，輿情信息警報(bào)系統(tǒng)和輿情信息匯總可視化系統(tǒng)。

輿情信息規(guī)劃系統(tǒng)。規(guī)劃是采集的前提，也是所有系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。信息規(guī)劃是指大學(xué)以及政府網(wǎng)絡(luò)相關(guān)部門根據(jù)需要，確定要跟蹤的對(duì)象，構(gòu)建關(guān)鍵詞庫。并且及時(shí)調(diào)整采集內(nèi)容。關(guān)鍵詞庫可以構(gòu)建兩套，一套是日常關(guān)鍵詞庫，一套是敏感事件關(guān)鍵詞庫。日常關(guān)鍵詞庫中，可以添加需要監(jiān)測(cè)的常用的主題詞，來作為日常信息收集的源文件。而敏感事件關(guān)鍵詞庫則需要根據(jù)特定的事件添加特定的主題詞。關(guān)鍵詞庫是動(dòng)態(tài)的，會(huì)根據(jù)相關(guān)研究成果以及不同的網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行調(diào)整。

輿情信息采集系統(tǒng)。信息采集系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具與人工同時(shí)進(jìn)行工作的信息收集機(jī)制。這里，我們使用python爬蟲工具來構(gòu)建。首先，我們引用一個(gè)requests請(qǐng)求庫，它能模擬瀏覽器訪問網(wǎng)頁的操作。我們使用requests庫提取到了一系列的信息，接著我們使用正則表達(dá)式進(jìn)行解析，（這里也可以使用Beautiful Soup和Xpath等頁解析庫進(jìn)行操作），將解析好的信息與規(guī)劃好的關(guān)鍵詞進(jìn)行對(duì)照，接著把相關(guān)信息傳入MySQL數(shù)據(jù)庫中保存起來。因?yàn)榕老x工具是全自動(dòng)化的，因此我們可以不斷循環(huán)這一流程，提取出海量的信息供接下來的輿情信息分析系統(tǒng)使用。我們可以制作多個(gè)爬蟲工具放在大學(xué)生常去的貼吧，論壇，知乎等網(wǎng)站上。同時(shí)，在使用爬蟲工具之外，在敏感事件期間，還需要大學(xué)以及相關(guān)部門專業(yè)的輿情信息人員進(jìn)行專門搜集。

輿情信息分析系統(tǒng)。輿情信息分析系統(tǒng)是整個(gè)預(yù)警系統(tǒng)中最核心的系統(tǒng)，它分為兩個(gè)步驟。如下所示：

數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)的預(yù)處理首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理就是清除數(shù)據(jù)噪聲和與挖掘主題明顯無關(guān)及不一致的數(shù)據(jù)，包括與要分析的信息不相關(guān)的廣告，圖片和文字等。數(shù)據(jù)清理的主要環(huán)節(jié)有填補(bǔ)數(shù)據(jù)空缺值、平滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別并刪除孤立點(diǎn)、糾正數(shù)據(jù)的不一致等。然后，我們?yōu)榱烁玫倪M(jìn)行數(shù)據(jù)分析，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中文分詞、關(guān)鍵字提取、規(guī)則匹配以及命名實(shí)體分析，這也是情感詞語分析的基礎(chǔ)。經(jīng)過數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)之后，我們就可以把信息傳給下一個(gè)環(huán)節(jié)了。

數(shù)據(jù)的分析與建模環(huán)節(jié)：經(jīng)過數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)之后，我們得到了一系列有規(guī)律的數(shù)據(jù)。此時(shí)，采用情感詞語分析的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。我們將輿情演化時(shí)期表達(dá)大學(xué)生態(tài)度與情感的一些“情感詞”在情感詞庫中進(jìn)行檢索，計(jì)算詞語的相似性，得到不同情感詞之間的相似度。接著，與基準(zhǔn)詞進(jìn)行比較判斷出“情感傾向度”。最后，使用文本聚類的方法，將相似的傾向度放一起，不相似的傾向度分開，構(gòu)建出輿情演化階段情感變化的模型，這個(gè)模型也可以起到預(yù)測(cè)的效果。至此，我們的數(shù)據(jù)分析與建模環(huán)節(jié)也完成了。

輿情信息警報(bào)系統(tǒng)。輿情信息警報(bào)系統(tǒng)的具體操作流程是將經(jīng)過數(shù)據(jù)分析與建模系統(tǒng)的處理得到的情感模型與我們構(gòu)建好的預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行對(duì)照，預(yù)警指標(biāo)體系可以使用德爾菲法，根據(jù)大學(xué)生的特性，從情感角度出發(fā)進(jìn)行構(gòu)建。我們依據(jù)指標(biāo)不同的權(quán)重，計(jì)算出警報(bào)的等級(jí)。警報(bào)等級(jí)分為微度警情、輕度警情、中度警情、中高度警情、重度警情以及特重警情。輕度警情及以下的可以進(jìn)行模型備份并且冷處理，輕度警情以上的將輿情匯總交給大學(xué)以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)部門進(jìn)行處理并預(yù)案。

輿情信息匯總可視化系統(tǒng)。輿情信息匯總可視化系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)時(shí)代下必須且必要的系統(tǒng)。它不同于一般的輿情報(bào)表或者輿情報(bào)告，它著重于人與信息交互的一個(gè)過程。在這里我們可以借鑒英國《衛(wèi)報(bào)》的做法，英國《衛(wèi)報(bào)》可以說是數(shù)據(jù)新聞的先驅(qū)者，2010年10月23日，《衛(wèi)報(bào)》刊登了一篇伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)日志，它使用維基解密的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Googlefushion制作了一副點(diǎn)圖，將伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)中所有人員的傷亡情況標(biāo)注于地圖之上，地圖可以縮放大小，數(shù)據(jù)多達(dá)39.1萬條左右。在地圖上一個(gè)紅點(diǎn)便代表一次死傷事件，鼠標(biāo)點(diǎn)擊紅點(diǎn)后便會(huì)彈出詳細(xì)的說明：傷亡人數(shù)、時(shí)間、造成死亡的原因等[5]。這里既沒有使用夸張的修辭，也沒有使用冗長(zhǎng)的話語，地圖上密布的紅點(diǎn)就顯得觸目驚心。大學(xué)生是理性與非理性共存的群體，使用簡(jiǎn)單的勸誘方法作用不大，但是，如果我們將輿情事件的整個(gè)面貌全部平鋪直敘在大學(xué)生的面前，讓大學(xué)生自己去思考，作用可能會(huì)好的多。在一個(gè)輿情事件發(fā)生后，大學(xué)與相關(guān)網(wǎng)絡(luò)部門已經(jīng)對(duì)情況進(jìn)行了初步的控制，接下來需要從理性角度進(jìn)行引導(dǎo)。輿情匯總可視化系統(tǒng)的具體流程如下：大學(xué)以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)部門使用Dipity、Timetoast等工具制作出輿情事件的時(shí)間流程圖，上面標(biāo)有事件發(fā)生的時(shí)間、原因、主要傳播者、傳播熱力圖以及不同時(shí)間事件的進(jìn)展等內(nèi)容，并將時(shí)間流程圖放在大學(xué)官網(wǎng)以及大學(xué)生喜歡逛的論壇、微博等社交媒體上。大學(xué)生可以使用鼠標(biāo)點(diǎn)擊點(diǎn)擊任意時(shí)間點(diǎn)看到不同的內(nèi)容，這樣做的好處是不僅使大學(xué)生們可以輕松了解事件的全貌，還能從整個(gè)事件中迎來理性的回歸。

一套成熟的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)對(duì)輿情信息部門具有重要意義。本文借鑒了前人研究成果之精華，并且進(jìn)行了一定程度的創(chuàng)新，對(duì)于大學(xué)以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)信息部門具有一定理論價(jià)值。然而，本篇論文仍然存在許多不足之處。比如，預(yù)警指標(biāo)體系并沒有很好的表述出來，整個(gè)系統(tǒng)缺少了實(shí)例佐證，需要更好的表述清楚。這也是本人下一步研究的重點(diǎn)內(nèi)容。