高慧

摘要：由于網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)實(shí)際分類中，分類結(jié)果與實(shí)際情況存在一定誤差，比值比（odds ratio，OR值）較小，為此提出基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類研究。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情概念、網(wǎng)絡(luò)輿情特點(diǎn)等進(jìn)行分析，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類指標(biāo)體系、基于大數(shù)據(jù)的事件類型多維度指標(biāo)聚類分析、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分類判別，提出一種全新的分類方法。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，該分類方法OR值明顯增加，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類結(jié)果與實(shí)際情況更接近，分類更加精確。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)輿情;多維;動(dòng)態(tài)分類

中圖分類號(hào)：D523? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）14-0015-03

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，使得網(wǎng)絡(luò)環(huán)境逐漸開(kāi)放，隨著網(wǎng)民數(shù)量的快速增加，產(chǎn)生了一系列由于網(wǎng)民廣泛參與和傳播造成的重大社會(huì)影響事件發(fā)生[1]。一旦突發(fā)事件上傳到網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，極易引發(fā)網(wǎng)民的輿論熱潮。網(wǎng)絡(luò)媒體是自報(bào)紙、廣播、電視之后出現(xiàn)的第四媒體。網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為反映人類社會(huì)輿情的主要載體[2]。只有在充分把握好事件發(fā)生時(shí)的本體特性和引發(fā)輿論特征之間的關(guān)系，才能夠在輿論發(fā)生及其后續(xù)產(chǎn)生的輿情波動(dòng)方向進(jìn)行更精準(zhǔn)的分析。因此，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情的準(zhǔn)確識(shí)別和分類，可以有助于為網(wǎng)絡(luò)恐怖主義的預(yù)防和控制提供實(shí)踐指導(dǎo)?；诖?，本文結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，開(kāi)展對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類研究。

1 網(wǎng)絡(luò)輿情分析

1.1 網(wǎng)絡(luò)輿情概念

網(wǎng)絡(luò)輿情可以看作是，在各類事件發(fā)生后，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)形式的傳播，使得群眾對(duì)此次事件的所有認(rèn)知、態(tài)度等言論的集合[3]。在網(wǎng)絡(luò)輿情爆發(fā)的初級(jí)階段，由于發(fā)布言論者的身份在網(wǎng)絡(luò)中是隱蔽的，因此網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在發(fā)帖的過(guò)程中缺乏對(duì)內(nèi)容的合理監(jiān)督，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)成為網(wǎng)民發(fā)泄情緒、溝通交流的空間環(huán)境[4]。在現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中，人們可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與他人進(jìn)行溝通和交流，因此在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，極易出現(xiàn)各類不同的言論內(nèi)容。這些信息會(huì)在網(wǎng)民集聚的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中得到迅速地傳播，從而使新的網(wǎng)民在群體效應(yīng)下，加入傳播輿情的隊(duì)伍當(dāng)中，從而使輿情的影響范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，不僅在極大程度上影響著社會(huì)平穩(wěn)發(fā)展的秩序，同時(shí)還會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)管理部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情處理難度。

1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情特點(diǎn)

結(jié)合可視化分析軟件，將網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行傳播的關(guān)鍵詞匯，屏蔽詞頻為10以下的內(nèi)容，得到如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)輿論關(guān)鍵詞可視化圖譜示意圖。

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)可從圖1中六個(gè)角度分析。圖中A區(qū)域主要從信息學(xué)的角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情當(dāng)前發(fā)展過(guò)程中的潛伏期、擴(kuò)散期和消退期進(jìn)行分析;圖中B區(qū)域從新聞傳播學(xué)角度，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的特征度進(jìn)行打分并分析;C區(qū)域是從心理學(xué)角度出發(fā);D區(qū)域是從政治學(xué)角度分析;E區(qū)域是從社會(huì)學(xué)角度出發(fā);F區(qū)域是從計(jì)算機(jī)角度出發(fā)。通過(guò)六種不同角度，得出網(wǎng)絡(luò)輿論具備多元性、自由性、交互性、偏差性和突發(fā)性等特點(diǎn)[5-6]。

2 基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類方法

2.1 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類指標(biāo)體系

本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情的自身特點(diǎn)以及具體變化規(guī)律，遵循公正性的原則，從事件發(fā)生類型和輿情特征兩個(gè)維度上，確定網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類指標(biāo)[7]。結(jié)合k-means聚類分析軟件，將事件發(fā)生類型分為以下三種：常態(tài)特征指標(biāo)中包含的不同主體其行為準(zhǔn)則與社會(huì)容忍度均不相同;事件客體是具有一定知名度或一定社會(huì)地位的人群，在社會(huì)當(dāng)中具備更高的關(guān)注度;異常特征是在常態(tài)特征的基礎(chǔ)上，與同類型事件相比具備的特征點(diǎn);網(wǎng)絡(luò)信息特征主要用于描述網(wǎng)絡(luò)輿情在爆發(fā)時(shí)所處的環(huán)境特征。

將輿情特征分為以下兩種：信息敘述形式特征主要用于描述網(wǎng)絡(luò)輿情的質(zhì)量指標(biāo);信息傳播方式特征主要用于衡量網(wǎng)絡(luò)輿情在傳播過(guò)程中的具體規(guī)模和爆發(fā)速度。

2.2 基于大數(shù)據(jù)的事件類型多維度指標(biāo)聚類分析

將上述各項(xiàng)指標(biāo)量化作為觀測(cè)值，并進(jìn)行聚類分析得到聚類統(tǒng)計(jì)量。假設(shè)當(dāng)前共有x個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情案例，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，采用SPSS2.0版進(jìn)行聚類計(jì)算。首先，將所有涉及的x個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情案例分析出其對(duì)應(yīng)的特征值[8]。其次，每項(xiàng)特征值分別進(jìn)行量化，利用k-means對(duì)所有網(wǎng)絡(luò)輿情案例進(jìn)程列表進(jìn)行合并，最終以譜系圖形式輸出。將各個(gè)指標(biāo)按照不同的特征值進(jìn)行分類，對(duì)事件類型多維度指標(biāo)聚類可利用如下公式表達(dá)：

[δ（l）=p（l）p（m+χn）/p（a）]? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

公式（1）中，[δ（l）]為多維度指標(biāo)相度，l的取值范圍為l=1，2，3，...，x ;[p（a）]為多維度指標(biāo)的聚類系數(shù);[p（l）]為網(wǎng)絡(luò)輿情中待分類的多維度指標(biāo)個(gè)數(shù);[p（m+χn）]為相關(guān)指標(biāo)個(gè)數(shù)。解讀輸出結(jié)果，合并相關(guān)性大的屬性，根據(jù)特征值確定譜系圖的分類距離，得到最終的分類方案[9]。

2.3 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分類判別

在完成對(duì)事件類型多維度指標(biāo)聚類分析后，還需要將所有網(wǎng)絡(luò)輿情案例的事件類型特征進(jìn)行量化處理，并以每個(gè)案例具備的不同屬性作為觀測(cè)數(shù)值判別分析的統(tǒng)計(jì)量。具體操作步驟為：首先，對(duì)特征值進(jìn)行量化處理，并將量化結(jié)果存儲(chǔ)在案例庫(kù)當(dāng)中。其次，將案例庫(kù)當(dāng)中的案例按照上述聚類方式進(jìn)行分類，對(duì)分類結(jié)果依次按照A、B、C、D等命名，將實(shí)施案例的組別設(shè)置為“3”，即3組為空白變量組，采用分析—計(jì)算—判別的方式，將其他分組變量的組別分別送入相應(yīng)位置，并點(diǎn)擊定義范圍，填入從1到最大的分組數(shù)[10]。再次，將變量全部放入到獨(dú)立分組框當(dāng)中，將實(shí)施案例的特征值選入選擇變量，并單擊分類。利用網(wǎng)絡(luò)輿情案例及數(shù)據(jù)處理摘要表，查看有效處理的案例內(nèi)容;利用特征值表，查看描述分類方案中具體指標(biāo)的判別力;利用判別系數(shù)表，查看用于分析的判別系數(shù);利用分類圖，查看描述聚類結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析

3.1 實(shí)驗(yàn)條件

實(shí)驗(yàn)隨機(jī)選取中華網(wǎng)輿情案例庫(kù)中的10個(gè)輿情案例為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，利用此次設(shè)計(jì)方法與傳統(tǒng)方法對(duì)該10個(gè)輿情案例進(jìn)行多維動(dòng)態(tài)分類。首先根據(jù)表一對(duì)各個(gè)輿情的主體、客體、時(shí)間類型進(jìn)行劃分;然后對(duì)輿情的多項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，設(shè)置輿情案例特征值，將特征值輸入到spss，并利用公式（1）計(jì)算多維指標(biāo)相度，表1為輿情案例特征值及多維指標(biāo)相度值。

根據(jù)表1內(nèi)容為各個(gè)輿情案例數(shù)據(jù)判別分析，得到最終的分析結(jié)果。比較分析結(jié)果與實(shí)際值，利用GJIF軟件計(jì)算出OR值，OR值大于1，則說(shuō)明分析結(jié)果與實(shí)際情況相符，OR值小于1，則說(shuō)明分析結(jié)果與實(shí)際情況不符。將OR值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)兩種分析方法對(duì)比。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果解讀

實(shí)驗(yàn)根據(jù)OR值結(jié)算結(jié)果，對(duì)兩種方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從上表可以看出，此次設(shè)計(jì)方法OR值均大于1，平均值為1.624，而傳統(tǒng)方法OR值平均值為0.681，十個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分析，僅有兩個(gè)案例分析結(jié)果與實(shí)際相符，因此實(shí)驗(yàn)證明了此次設(shè)計(jì)的基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分析在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，設(shè)計(jì)了一套新的網(wǎng)絡(luò)輿情多維動(dòng)態(tài)分類方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該分類方法具有良好的可行性和適用性，有助于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情問(wèn)題數(shù)字化，為網(wǎng)絡(luò)輿情分析提供有利數(shù)據(jù)依據(jù)。但是此次研究尚且存在一些不足之處，從網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的潛伏規(guī)律來(lái)看，建立的指標(biāo)體系不夠全面，在該方面還有待完善。

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【通聯(lián)編輯：張薇】