崔新宇 陳乾

摘要：大數據時代的到來使高校網絡輿情的成因呈現多樣性，從而產生更加深遠的影響，導致治理更加復雜。高校從危機管理的角度研究制定網絡輿情應對策略顯得十分必要和迫切。本文從危機傳播視角探討了高校網絡輿情的特征，闡述了高校網絡輿情危機的發(fā)展階段，通過文本分析法從情感分析、詞頻分析、社會網絡語義分析的角度對 “知乎治?！本唧w案例分析，研究了 “知乎治?！爆F象不同危機傳播階段的情感傾向、詞頻特征與語義網絡差異。

關鍵詞：危機傳播理論；輿情；高校；文本分析；知乎治校

中國互聯(lián)網絡信息中心2022年8月發(fā)布的第五十次 《中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，網絡媒體仍舊是大學生獲取新聞信息的主要渠道，也是大學生信息傳播的主要媒介。[1]隨著互聯(lián)網的快速發(fā)展，網絡媒體已經成為高校師生輿論接收與傳播的主要載體之一。大學生群體的特殊性凸顯了大學生網絡輿論的活躍性、快速性、非理性和不安全性的特點。負面的高校網絡輿情如果處理不當，可能會演變成高校輿情危機。隨著知乎被越來越多的知識分子所關注，“知乎治?！睆木W友的調侃用語變成如今的網絡熱詞。平臺的特性使知乎成為不少學生的聚集地，被其視為發(fā)聲的重要平臺，已經成為一個不可忽視的網絡輿情場。[2]目前，一些高校在網絡輿情管理方面還比較薄弱，明顯表現為缺乏處理網絡輿情的危機管理能力。因此，從危機傳播理論角度研究 “知乎治校”現象，對高校網絡輿情的管理策略研究有著重要的啟示，具有理論和現實的意義。

一、知乎治?，F象的成因分析

當前，隨著傳統(tǒng)媒體的深刻變革和新興媒體的迅猛發(fā)展，新聞和信息發(fā)布變得愈加便捷和普及，尤其是網絡媒體憑借其實時、快捷、廉價、有效等獨特優(yōu)勢受到眾多網民的青睞和社會各界的關注，日益顯示出強大的威力。與此同時，高校的社會地位和性質，使其極易成為社會矚目的熱點和媒體關注的焦點。近年來，全國已發(fā)生多起因社會輿論應對不力而導致的嚴重群體性事件，[3]知乎、微博等社交平臺熱榜上頻頻出現各大高校的身影，不少學生聚集于此，討論校園內發(fā)生的各種問題。在大量的圍觀和討論之下，學生的批評和訴求才有可能使校方迫于壓力予以重視。于是，有人將此現象調侃為 “知乎治?！薄?/p>

由此看出，“知乎治校”也好，“微博上訴”也好，都是依靠互聯(lián)網平臺發(fā)布個人觀點，從而形成群體性意見，利用媒體快速傳播，吸引大批網民關注，形成輿論，從而對高校施壓。對于正向事件，媒體的關注可以樹立學校的良好形象，為?！鐪贤ń⒘己玫姆諊?，提高群眾對學校的認知度；對于負面的事件，如果輿論導向偏離，也可能混淆是非，誤導群眾，損壞學校聲譽與形象，影響正常工作。

大學生處于心理發(fā)展與個性發(fā)展的成熟期，自我意愿與社會要求時常會出現沖突，是選擇個性還是同化？在現實中，可能大多數人都會在某一特定情境下 “委屈”自己的意愿，那么到了匿名式的網絡世界，便可以肆無忌憚地表達自己的情感與觀點，這也是在網絡評論中會有一部分極端言論的原因。最重要的是，高校內意見反饋機制的缺失，使學生的某些訴求難以在短期內達成，學生群體急需解決的問題得不到解決，從而將視線轉移至網絡平臺。因此，高校工作者應主動分析和判斷高校網絡輿情的產生原理，關注大學生的網絡輿情的動態(tài)，要把思想政治教育工作放在網絡輿論引導中，同時要引導高校的網絡輿論與主流意識形態(tài)相一致。

輿情爆發(fā)看似具有偶然性和突發(fā)性，實際上是多重因素共同作用的結果。高校思想認識不足，一些學校沒有把輿情管理放在重要位置，聽之任之，認為當輿情產生負面影響后，通過刪除或者追責方式，控制信息的傳播。忽視了在輿論的潛伏期，通過正確的引導可以將輿論消除在 “搖籃里”。當輿論傳播進入了發(fā)作期，如果學校權威力量 “失蹤”或缺位，會直接導致輿情傳播進入高危險期。[4]學校是否會在事件發(fā)生時及時處理應對并通報，反映高校對網絡輿論的治理水平。在回應上也要擺脫不敢說、說套話、回應慢、回應不全面等問題，比如，有的高校發(fā)生了校園死亡事件，因沒做好回應，網民批評質疑呈現 “一邊倒”的趨勢，認為高?；貞幌滩坏窃?“息事寧人”。

二、研究過程

研究選取2020年發(fā)生的浙江大學努某刑事犯罪事件，作為典型的 “知乎治?！卑咐齺磉M行相關的研究。根據斯蒂文·芬克的危機階段理論，將該事件從危機潛伏期、突發(fā)期、蔓延期、恢復期四個階段概述整個事件的始末。

危機潛伏期：2020年4月17日，杭州市西湖區(qū)人民法院判決浙江大學努某犯了強奸罪，判處有期徒刑一年六個月，緩刑一年六個月。2020年5月25日，浙江大學召開會議討論處分意見，提請學校酌情從輕對該生的違紀處分，沒有開除該學生。而隨著努某某的事件被曝光，在浙江大學校友交流小程序里，有女生匿名牽頭，提出希望被努某某猥褻或強奸未遂的女生來找她，不想讓事情就這樣過去。[5]

危機突發(fā)期：2020年7月17日，浙江大學發(fā)布了 《浙江大學關于努××留校察看處分的決定》文件。在20日于網絡上引爆，引發(fā)社會各界的廣泛關注。20日起，知乎上就涌現了許多如 “如何看待浙江大學學生強奸案，當事人僅予以留校察看處分？是否合理？”等的問題和文章。危機成爆發(fā)式裂變。7月21日，浙江大學回應：正在緊急召開會議，商討相關事情。

危機蔓延期：在浙江大學召開會議商討事情期間，危機事件在各大社交平臺傳播得更廣，并且危機事件已經不僅局限于強奸案本身，而是牽連起了其他事件。許多關于努某某的其他黑料、浙大領導等的負面信息也在網上廣泛傳播。

危機恢復期：2020年7月31日，“浙大發(fā)布”官方微信號發(fā)布通報稱：“今天，浙大校務會議決定，給予2016級本科學生努某某開除學籍處分?！盵6]但是輿情危機仍有不斷的反復，關于努某某的深挖朋友圈、帖子等至今仍在流傳。

（一）危機傳播階段情感差異分析

1.情感分析過程

本文所使用的情感分析方法主要是機器學習法。數據來源于知乎上的相關提問及回答。以 “浙江大學強奸案”為關鍵詞在知乎上檢索，共有184條相關回答、文章、視頻顯示。利用Python首先將爬取到的相關問題的所有回答進行預處理，刪除殘缺的數據和空白列表，使用Jieba模塊實現對正文內容的分詞，刪除垃圾的無用詞。最終，收集到的有效回答數量為1 355條。按照回答日期篩選，以危機突發(fā)期 （2020年7月20日—7月22日）、危機蔓延期 （2020年7月23日—7月30日）、危機恢復期 （2020年7月31日至今）三個時間段分別儲存在三個Excel表格中。其中危機突發(fā)期的數據有553條，危機蔓延期的數據有142條，危機恢復期的數據有660條。

使用python與Model Sail 提供的接口鏈接，將三個時期的知乎回答數據導入并分別進行情感分析。使用Mode Sail提供的情感分析模型，通過將文本情感標注標簽化為正面、中性、負面三類情感極性后，經過適當的輪數訓練，以F1值為評估指標，就可輕松得到精確的情感模型。該模型的準確率F1值高達86.18%。

2.情感分析結果

基于1 355條三個不同時期的回答數據，統(tǒng)計出危機突發(fā)期、危機蔓延期、危機恢復期的情感傾向?？梢钥闯?，危機突發(fā)期553條回答當中，正面情感傾向的文本為2篇 （0.36%），中性情感傾向的回答為160篇 （28.93%），負面情感傾向的回答為391篇 （70.71%）；危機蔓延期142條回答中，正面情感傾向的文本為1篇 （0.71%），中性情感傾向的回答為48篇 （33.80%），負面情感傾向的回答為93篇 （65.49%）；危機恢復期660條回答中，正面情感傾向的回答為5篇 （0.76%），中性情感傾向的回答為257篇 （38.94%），負面情感傾向的回答為398篇 （60.30%）。

從每個時期情感傾向百分比來看，對于浙大強奸案的輿論一直呈負面，隨著時間的推移，正面情感傾向的回答、中性情感傾向的回答百分比在增加，而負面情感傾向回答的百分比在減少。

做出假設：隨著三個危機時期的推進，人們更加傾向于理智的討論和思考，而減少感情的宣泄。

在99%的可能性下，中性情感傾向百分比與時期呈現正相關，也就是說隨著時期的推進，中性情感傾向的回答占比會更多；負面情感傾向百分比與時期呈現負相關，也就是說隨著時期的推進，負面情感傾向的回答占比會更少；正面情感傾向回答占比與時期無關。所以假設成立，隨著三個危機時期的推進，人們更加傾向于理智的討論和思考，而減少感情的宣泄。

（二）知乎回答的詞頻分析與社會網絡語義分析

1.不同時期知乎回答的詞頻分析

利用DataFrame庫對知乎回答進行高頻詞的提取，為了更直觀、更清晰地展現每個時期知乎用戶關注浙大強奸案的不同話題重點，使用Wordcloud模塊繪制每個時期的詞云圖，將每個時期排名前50的高頻詞繪制成云圖，每個詞的大小反映的是這個詞出現的頻率，結果詳見圖1。

我們可以看出，在突發(fā)期的時候，知乎用戶更多關注的是危機事件的本身，也就是說還原事件真相；在蔓延期的時候，知乎用戶討論的更多是對于事件主體的處罰，也就是對于努某某的刑罰討論；在恢復期的時候，知乎用戶討論與關注的則偏向于危機事件帶來的社會影響。

2.不同時期知乎回答的社會網絡語義分析

詞頻分析在研究詞匯間的相關關系方面具有一定的局限性，為進一步分析知乎用戶在各個時期對浙江大學強奸案的話題重點與對話題的態(tài)度，本文使用python對文本進行PMI詞語相似度分析[7]來建立社會語義網絡。如公式 （1）所示：

式中：P（ω1）=詞語出現的文檔數/總文檔數，P（ω1，ω2）=兩個詞語共現的文檔數/總文檔數。通過這種方法可以計算出兩個詞語間共同出現概率的加權系數，用以對高頻詞組在文本組成前后邏輯關系的共現次數進行權重。通過PMI詞語相似度分析來建立社會語義網絡就能更加精準。

突發(fā)期討論的重點話題有：對話題主體的懲罰探究、少數民族的優(yōu)待爭議、對事件的梳理、對話題相關方的輿論影響、對問題成因結果的追究、對話題主體的其他負面事件的牽連。到蔓延期的時候，對話題主體的懲罰探究討論量增大；減少了對少數民族的優(yōu)待爭議、對事件的梳理、對話題主體的其他負面事件牽連的討論；對話題相關方的輿論影響、對問題成因結果的追究則直接轉成并新增了對學校處理辦法的追究。再到恢復期的時候，討論的話題聚焦于學校處理的結果、對社會的影響、對話題相關方輿論的影響、對事件的反思、對少數民族優(yōu)待的反思。

三、結束語

在一個危機傳播的過程當中，最開始的危機潛伏期讓人難以察覺，大眾的視角也沒有關注到這個地方。而在危機突發(fā)期的時候，危機以裂變式的形式在網絡上快速傳播，爭奪大眾的目光，并產生大量的討論。此時的討論更多的是危機事件的本身，盡快把危機事件的始末呈現給大眾，避免謠言與非理性情緒的傳播，減少后期危機修補的成本；及時安撫大眾的非理性情緒，并盡快將危機事件的處理結果發(fā)出來；打造高校學生層面的意見領袖，發(fā)揮意見領袖的作用，主導話題走向。

在危機蔓延期的時候，此時大眾已經對事件有了一個基本的了解，人們在這個階段追求的是整個事件的結果。

在危機恢復期的時候，大眾已經得知了事件的處理結果，這個時期人們開始對整個事件開始反思，對危機事件涉及的所有主體進行反思，也會反思事件對宏觀層面的影響。但是危機事件的影響還未結束，這個時期危機時刻都有可能會反復。要對整個危機事件進行反思，填補危機事件所暴露出的高校管理漏洞；時刻防備著危機事件的再次爆發(fā)；警惕危機事件的次生災害，做好對危機事件涉及的次級群體的次生災害。

隨著三個危機時期的推進，人們更加傾向于理智的討論和思考，而減少感情的宣泄。在這三個時期當中公共議程的變化，是從了解事件到追究結果，再到反思事件的一個過程。

參考文獻：

[1] 中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[EB/OL].[2022-9-01].http：//www.gov.cn/xinwen/2022-09/01/content_5707695.html.

[2] 傅益南.基于 “知乎治?！爆F象的網絡輿論研究[J].新聞研究導刊，2019，10（06）：38-39.

[3] 伍曉陽.面對突發(fā)事件的輿論引導與媒體應對[J].新聞與傳媒，2011，7（02）：75-76.

[4] 白月.高校網絡輿情的類型、特點及應對研究[J].河南社會科學，2020，28（07）：120-124.

[5] 艱難更需要拼搏[EB/OL].[2023-2-6].https：//zhuanlan.zhihu.com/p/164657359.

[6] 澎湃新聞[EB/OL].[2020-08-01].https：//view.inews.qq.com/a/20200731A0YDFW00.

[7] 郭順利，張向先.面向中文圖書評論的情感詞典構建方法研究[J].現代圖書情報技術，2016，267（02）：67-74.