网络舆情分析精选(九篇)

第1篇：网络舆情分析范文

1研究基础

近年来，学者们尝试对网络舆情的文本进行情感倾向性分析，揭示网民对舆情事件的整体态度，方便政府机关和媒体机构应对突发事件能够及时采取有效措施。情感倾向性分析的研究大体可被分为三个层次:词语级情感倾向性研究、句子级情感倾向性研究、篇章级情感倾向性研究。词语级情感倾向性分析是研究文本情感倾向性的前提和基础，一是通过建立同义词网络(WordNet)、基于语义相关法与语义相似度的方法扩展已有的词典生成系统的情感词典;二是基于机器自学习方法，如PMI计算方法、多语言模型、朴素贝叶斯和最大熵模型构建给出特定词语的情感极性与强度。句子级情感倾向性则是通过上下文关联和机器学习方法、具有多重冗余标记CRF的分级模型、依存语法距离的影响因子模型等提取与情感倾向性判断相关的论述的持有者、评价对象、论述本身的倾向极性、强度以及论述本身的重要性等。篇章级情感倾向性分析则综合使用朴素贝叶斯、最大熵和支持向量机分类方法、情感密度函数、依存句法关系判断文本的情感倾向。

篇章级情感倾向性分析默认文本是针对同一个对象进行评论，忽视不同评论对象观点的差异性，在涉及牵涉多方利益的社会舆情时，无法全面、真实反映民众的关注焦点及其态度，因此，基于话题的网络舆情情感分析成为近期研究热点。国外学者提出的ASUM、JST及TSM模型以获取网络文本的主题及对应的情感信息。国内学者提出无监督的主题情感混合模型(UTSU)、主题－对立情感挖掘模型(TOSM)、多粒度话题情感联合模型(MG－TSJ)，对话题及其子话题的情感进行正负向判断，而本研究团队曾于2014年提出基于概率潜在语义分析(PLSA)的网络舆情话题情感分析方法，挖掘话题情感随时间演变的过程。综观网络舆情情感分析，普遍以整个事件情感的正向或负向程度作为研究目标，没有明确其具体指向的是事件的当事人、监管部门或事件本身，也没有展示情感指向的具体内容。比如对食品安全危机网民一般是愤怒，那么愤怒的是制造者造假、销售者售假、监管部门监管不力不作为还是医疗机构抢救不力呢?前期曾出现了南京城管和摆摊瓜农之间的争端，网民普遍表示愤怒，根据以往事件的经验，网民的愤怒一般指向的是城管的野蛮执法，相关舆论的引导方向就应该是进一步规范城管执法程序。但此次纠纷网民的愤怒指向瓜农不配合执法、甚至用西瓜砸执法人员的行为，那么舆论引导的方向就转变为民众要遵守城市管理相关规定，并积极配合城管执法行为。所以，如果单纯从网络舆情事件整体分析，是没有办法准确把握网民的情绪指向，容易导致言论引导的不当。充分挖掘民众对于话题所涉及人物、事件的情感内容及情感变化，为政府监管部门或涉事主体采取积极、主动、有效的言论引导提供科学参考是我们致力解决的问题。

2模型建立

2．1研究框架本文使用分词软件对纯文本进行分词、去停用词和无用词处理，构建文档———词共现矩阵来表达文本;利用PLSA模型建立网络舆情话题空间，去除话题中代表情感倾向的特征词，并通过TF－IDF对特征词进行修正，形成不带有情感倾向的子话题———特征词空间;将每个子话题征词对应的文本资料以句子为单位重新整理，形成以各特征词为核心的具有一定交叉性的文本集合，使用分词软件处理文本，提取其中情感词，利用TF－IDF函数构建出特征词———情感词空间;应用HowNet相似度算法计算每个情感词对应的正负情感倾向值，并综合考虑特征词对应的所有情感词，计算得出特征词的情感值，对舆情参与者的情感指向及变化进行准确定位。

2．2话题提取话题一般由数组特征词表达的子话题构成。ThomasHofmann在1999年提出了概率潜在语义分析(PLSA)模型在海量文本的潜在语义识别方面表现良好，且其概率统计模型能够准确表达潜在语义并描述语义特征，因此，本文将PLSA应用到网络舆情话题的识别中来，引入一个潜在话题，对应着PLSA中的一个潜在语义层，通过识别海量文本的潜在语义来确定网络舆情中的话题，并利用其概率统计特性，从而为进一步研究网络舆情话题特征词，以及为舆情参与者情感演化的研究提供数据支撑。

2．3情感分析情感词指具有情感倾向性的任何名词、动词、形容词等，话题文本的情感倾向主要通过情感词来传递，同样，话题特征词的情感倾向值也是通过指向特征词的情感词来测算。在话题提取的基础上，本文根据特征词对应的文本资料进行筛选，以句子为单位重新整理;然后将整理后的句子根据句中不同的特征词保存到不同的特征词文档中;利用TF－IDF函数在每个特征词文档整理出与特征词关系密切的情感词空间。词的语义倾向性是指这个词与它根本义项的偏离度，用偏离方向(direction)和偏离强度(strength)来衡量。偏离方向是指该词的意义是正面的还是负面的，在情感分类中这个词语是赞成的还是反对的，偏离强度指该词所表达的正面或负面倾向的强度。对于情感词倾向性分析，本文首先采用知网情感分析所用词语集中的一个子集:“中文情感分析用词语集”，利用正面的情感词语和正面的评价词语建成褒义词词典，将负面的情感词语和负面的评价词语建成贬义词词典，由于单个字或词在上下文环境中会表现出不同的褒贬性，所以在操作过程中人工去除这些难以确定情感倾向值的词，具体的词典规模如表1所示。

3实证分析

由于网络的复杂性和传播的日趋碎片化，在保障基本的公众表达与社会监督等积极功能之外，网络舆论潜在的负面效应对舆情的监测和预警提出了更高的要求。微博上，由于“大V”效应、明星效应、公众人物效应等所引起的热点事件总能在一段时间内占据热搜榜榜首，所以对微博热点事件进行监测与跟踪，研究分析突发事件的舆论导向，防止对社会产生不良的负面效应。本文利用火车头脚本编辑器实现了海量舆情文本的提取技术;通过ICTCLAS汉语分词系统对提取的文本信息进行分词;然后结合TF－IDF和PLSA模型提取子话题特征词，丰富实验文本，提高研究准确性;基于HowNet的语义倾向性分析技术，通过相似度的计算对话题特征词进行情感倾向性分析，间接得到舆情参与者的情感倾向性;最后得到一段时间内舆情参与者对于舆情事件情感的具体指向。由于微博文本短、信息量少、文本特征矩阵稀疏，本文利用PLSA模型得到的潜在语义结构保留了文本语义。在PLSA模型中，与话题密切关系的词语会以较大的条件概率出现在该话题上，可以认为就是这些关键词语定义了该话题，从而得到文本子话题。另一方面虽然PLSA模型使用EM算法避免过拟合现象，但PLSA模型的训练参数的值会随着文档的数目线性递增，只能生成其所在数据集的文档模型，但无法生成新的文档模型。所以本文实证主要是对已经产生的话题文本通过时间分割确定文本集进行话题提取和情感分析。

3．1话题空间本文采集2015年4月7日的热点事件“刘翔退役”的新浪微博建立文本集，作为本文网络舆情话题特征词提取的研究对象，建立话题空间。根据百度指数和微指数的统计数据表明:“刘翔退役”事件的生命周期为4月6号到4月12号，数据量达到顶峰的时间段位于4月7日———刘翔发表退役声明。此突发事件的生命周期如图2～图3所示。本文对2015年4月6日至4月12日关于刘翔退役时间的微博进行24小时的跟踪提取，得到表2所示的数据图表。表2中列出采到的原始数据以及实验数据量。在使用全机器采集，缺少一定的准确性，且计算机硬件条件不足等情况下，采集到的文本有限，对于采集到的文本还需要人工处理。人工处理包括:删去重复性文本;去除文本中不可识别的符号;采集到的文本按一定的比重作为实验文本等。

3．2话题提取利用PLSA模型对采集到的刘翔退役事件进行话题提取，以“天”为节点，提取每个时间节点的微博话题。根据百度指数，4月7日是刘翔退役事件的最热时期，所以本文以4月7日微博文本建立的话题空间，进行文本分词，构建PLSA模型。

3．3基于特征词的情感词提取以4月7日刘翔宣布退役当天所产生的一个子话题为例(见表4)，首先将与“刘翔退役”有关文本资料进行筛选，以句子为单位重新整理;然后将整理后的句子根据句中不同的特征词保存到不同的特征词文档中;最后在每个特征词文档中整理与之相对应的情感词。利用Google搜索引擎对这些词汇进行搜索，按照返回的Hits数进行排序，选取出现频率最高的词汇作为基准词。本文选取20对基准词进行测试，基准词如表5所示。以特征词刘翔的情感关键词为例，通过基于How-Net的词汇倾向性计算方法得到部分词汇的倾向值，如表6所示。最后计算可得到4月7号“刘翔退役”子话题征词刘翔的情感倾向值。从计算结果可以看出，虽然两次因伤病奥运退赛的表现让大家颇为惋惜，但广大网民与各路媒体对刘翔本人的评价是非常积极的，认为他是一个伟大的运动员、在世界田径赛场上创造了中国奇迹，对于“刘翔退役”事件的主角更多的是对其所过往取得成绩的肯定。

3．4基于特征词的情感演化参考所有子话题文本中的话题特征词，根据实验模型和实验数据，选取最具有代表性和研究意义的几个特征词:刘翔、孙海平、退役、退赛、冠军、运动员、广告、耐克，利用上文所示公式和方法得到4月6号到12号期间舆情参与者关于话题特征词的情感演化趋势。为了方便之后的分析与比较，我们将特征词按照自己的属性分为四组分别制图(见图4～图7)，第一组为:刘翔、孙海平;第二组为:退役、退赛;第三组为:冠军、运动员;第四组为:广告、耐克。通过研究舆情参与者对话题特征词的情感演化，得到上述图表。我们可以直观得观察到从4月6号到4月12号这一段时间内，网民对“刘翔退役”这一话题及其子话题中的特征词的情绪演变趋势。每一组图表的含义相似，但表中的特征词与突发事件的主体有着不同类型的联系，便于我们从各个角度有效分析舆情参与者对公众人物及其相关名词的情感演化趋势。第一组在人物情感上，对于刘翔基于其所取得的突破更多的是正向情绪，对于其教练孙海平则颇有微词;第二组在退役和退赛表现上，广大网民接受刘翔因为长期伤病离开赛场退役的决定，肯定其取得的成绩，但对于两次退赛的表现广大网民的情绪指向较低，在理解的基础上参杂着些许失望;第三组在身份定位上，广大网民更多是对冠军荣誉的追崇，对于运动员身份的情绪值则较低，这也体现了对运动员为国赢得荣誉的尊崇;第四组涉及商业行为的，明显情绪值低的多，正向情绪没有超过50的，而对广告则负面情绪值接近－150，这也体现了广大网民对于体育赛事更多的是对运动员表现的关注，而广告的植入和代言还是比较受抵制的。

4结语

第2篇：网络舆情分析范文

〔关键词〕网络舆情；舆情分析；系统框架

〔摘要〕网络舆情分析领域已经吸引了研究人员的关注并产生了诸多成果。本文对于近年来网络舆情分析领域的相关研究进行梳理，同时对现有网络舆情分析系统的架构进行剖析，对其中的数据采集、数据预处理、数据分析以及舆情展示等部分的支撑技术进行分析，并对网络舆情分析系统的发展方向进行探讨。

〔关键词〕网络舆情；舆情分析；系统框架

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.08.011

〔中图分类号〕G2062；TP391〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2015）08-0051-06

随着网络媒体的日益发达和网民数量的不断增加，互联网已经成为民意表达的重要空间。为了有效利用互联网，将其作为政府治国理政、了解社情民意的新平台，需要及时发现、分析、管理网络舆情。而网络舆情分析技术正是解决该问题的关键之一。本文对于近年来的网络舆情分析领域的相关研究进行梳理，同时对现有网络舆情分析系统的架构（图1）进行剖析，分析其中的支撑技术，并对网络舆情分析系统的发展方向进行探讨。

1数据采集与数据预处理

11数据采集

数据采集是网络舆情分析的基础。该部分的主要功能

是借助Web爬虫，从互联网上获取网页数据。传统的通用型Web爬虫、分布式爬虫和主题爬虫等是网络舆情数据采集的主要技术力量。分布式爬虫和主题爬虫技术的应用是网络信息膨胀的结果。目前网络信息膨胀，具体表现为信息源激增、信息量快速增长、信息内容种类多样化等。膨胀的网络信息对网络数据的采集提出更高的要求。分布式爬虫可以对数据采集任务进行高效的任务分割，并且可以通过系统规模的动态扩展，保证网页信息的实时获取。主题爬虫[3]能够选择性地采集主题相关页面，以降低带宽的消耗以及计算和存储的资源。主题爬虫的难点在于如何对主题建模、如何判定页面与主题的相关性以及如何在一个爬虫系统中容纳不同的主题爬虫等[4]。

12数据预处理

数据预处理是指从网页文本中抽取对网络舆情分析有价值的信息，其中主要使用到的技术包括Web数据抽取、网页相似性识别等。

Web数据抽取（Web Data Extraction）通过识别网页文本的html结构抽取出新闻或网帖的标题、正文、时间、回复信息等不同的部分。当前在Web数据抽取领域广泛采用的技术是网页包装（Wrapping）[5]，其中抽取方法[6]和Wrapper的自动或半自动化生成工具是网页包装研究的重点对象。抽取方法主要包括直接解析[7]、HTML结构分析[8-9]和数据建模[10-11]等。此外，新的Web数据抽取数据策略也不断涌现，如微软亚洲研究院的Cai等人提出VIPS算法，利用网页的视觉特征来抽取信息[12]。需要指出的是，Web数据抽取方法的可操作性和实用性受到不同网站排版方式的差异程度和变动频次等因素的影响。

相似网页识别也是数据预处理阶段的重要技术。相似网页识别最初应用在网页消重领域[13-16]，即对内容重复的网页进行识别、处理和合并。在搜索引擎等应用中，网页消重可以节省网页数据库的存储空间和在网页数据库上进行操作的时间的过程。而在网络舆情分析系统中，该技术主要用于判断某条新闻或网帖被转载的次数，同时建立信息的转载轨迹，进而识别热点信息，实现对信息的溯源。

舆情数据分析

数据分析是网络舆情分析系统的核心部分。数据分析的目的是通过跟踪特定时期内集中反应特定社会热点问题的网络舆情信息，掌握舆情产生、变化和衰落的趋势或规律，深度分析网络舆情随时间的发展趋势情况，进而实现对舆情环境的监测与预警[17]。高质量的数据分析组件需广泛借鉴自然语言处理领域以及数据挖掘方面的成果，包括情感分析、话题检测与追踪、多文本摘要、热点识别等，以完成舆情的语义识别和知识发现。如网络舆情的总体概括的描述性信息可以借助情感分析技术在网络舆情信息文本挖掘的优势中得到，而网络舆情热点、焦点信息的自动发现则有赖于网络信息的主题检测和追踪技术。总的来看，学界对网络舆情数据分析组件的研究主要集中在以下几个方面：

21语义分析及数据挖掘

舆情分析的效果在很大程度上依赖于对原始网页的文本的语义理解能力，其中又涉及中文分词、词性标注、指代消解、新词识别、人名消歧等技术。在中文分词领域，经过多年的发展，尤其是2003年首届国际中文分词评测[18]开展以来，已经取得诸多成果。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出汉语词法分析系统ICTCLAS（Institute of Computing Technology，Chinese Lexical Analysis System），主要功能包括中文分词、词性标注等[19]。为提升语义分析的效果，命名实体识别[20]、指代消解[21]、人名消歧[22]等诸多技术往往被综合使用。

22情感分析及观点识别

情感分析是数据挖掘和计算机语言学的分支，能够对各种新闻资源、社会媒体评论和其他用户生成内容进行提取、分析、处理、归纳和推理[23]。针对网络文本进行情感分析，有助于舆情分析人员明确网络传播者的意图和倾向。文本情感分析研究早期的工作主要集中在词语级别的语义倾向计算和文档级别的文本情感分类方面。如Kim通过分析大量美国大选时的网络新闻评论，来推断大部分选民是支持共和党还是[24]；Lin等人构造“巴以战争”评论分析系统来区分某一评论是支持巴方还是支持以方[25]。该领域的快速发展是2006年以来美国标准与技术研究院组织的多次国际性观点检索（Opinion Retrieval）评测比赛推动的结果[26-27]。近年来该领域的研究者开始将精力放到获得更细粒度结果的研究方向上如细粒度的观点挖掘、情感分类器的领域移植和情感摘要等[28-29]。部分研究人员尝试对用户的观点进行分解或摘要[30-31]，并提出Opinosis等基于图的观点摘要技术[32]和OPINIONCLOUD等观点摘要和可视化技术[33]。全局序列模型（Global Sequence Model）、条件随机场（Conditional Random Fields）等技术也被用于识别用户情感[34-36]。

情感分析技术功能的实现和优化依赖于情感词语料库的完备性。情感词是指带有情感倾向性的词语。Turney提出从大规模语料中，利用一个词与具有强烈正面倾向的种子词集合中词语的互信息，减去这个词与具有强烈负面倾向的种子词集合中词语的互信息，计算这个词语的情感倾向性[37]。通过类似上述的词语情感倾向性识别策略，可以构建情感词语料库。目前文本情感语料库的建设方面，已有的语料库包括Pang语料库[38]、Whissell语料库[39]、Berardinelli电影评论语料库[40]等。而有关中文情感词汇方面的资源较少，基本采用人工的方法获取。陈建美等人借助现有的词典和语义网络构建的将情感分为7大类20小类情感词汇本体，共收录17 156个情感词汇[41]；台湾大学的研究人员的工作主要在于简体中文情感极性词典NTUSD的构建[42]，知网（Hownet）则“情感分析用词语集”[43]。此外，网络舆情分析领域的特定需求对情感分析提出更高的要求，如对文本中蕴含的思想倾向进行分析（左派/），以掌握网民的思想流派等，其作为全新的课题，目前尚未看到公开的成果。

23话题探测与追踪

话题检测与跟踪（Topic Detection and Tracking，TDT）是面向多语言文本和语音形式的新闻报道，完成报道边界自动识别、锁定和收集突发性新闻话题、跟踪话题发展以及跨语言检测与跟踪等相关任务[44]。与EDT不同，TDT检测与跟踪的对象从特定时间和地点发生的事件扩展为具备更多相关性外延的话题，相应的理论与应用研究也同时从传统对于事件的识别跨越到包含突发事件及其后续相关报道的话题检测与跟踪[45]。TDT的任务以及评测体系是由美国国防高级研究计划局（DARPA）、马萨诸塞大学（University of Massachusetts）、卡耐基-梅隆大学（Carnegie Mellon University）和Dragon Systems公司联合制定和设计完成的。话题检测与跟踪技术有助于舆情分析人员把握舆情的源头和演化脉络，为研究如何完成新闻报道中自动收集、识别和锁定特定话题、跟踪话题发展等相关任务，美国国防高级研究计划局等组织举办多次TDT评测比赛并取得一定的成果[46]。而针对网络舆情事件的突发性，研究人员还利用话题检测与跟踪技术来探测新闻中的突发热点事件[47]。

24热点话题识别

网络舆情热点话题是网络舆情深度分析模式和判据中的重要因素，也是社情民意的重要体现[48]。正确识别热点话题对话题识别和趋势预测具有重大影响。目前对热点话题的识别方法可以分为词频分析方法、基于词网络关系的共词分析方法、基于词频变化率的突发监测方法、基于短语差异的分析方法等[49-50]。Kleinberg提出突发监测算法[51]，以重点关注那些相对增长率突然增长的词，并认为话题的报道数量不是平滑增长，而是在不同水平之间跃迁，这种在一段时间内突然增长的词即可能为热点话题的表征词；Zheng等人利用Aging Theory对BBS中的热点话题进行识别，可以快速挖掘任意时间段内的热点话题[52]。

25分类和聚类

文本分类和主题聚类技术也是网络舆情分析中的主要手段。文本自动分类是在预定义的分类体系下，根据文本的特征（词条或短语），将给定文本分配到一个或多个特定类别的过程。文本自动分类技术在信息过滤情报处理数字图书馆等领域已经有着广泛应用。然而，互联网文本数据以指数级增长并呈现出各种新特点，这给文本自动分类技术带来了巨大挑战，如短文本分类、多语言文本分类管理、数据集偏斜、多层分类、标注瓶颈等问题[53]。主题聚类主要通过对文本、查询式等聚类对象进行基于机器学习的主题分析。将聚类对象转换为基于主题的表示形式，以达到降低特征空间维度的目的，然后以主题表示为基础进行对象的聚类分析，最后得到基于主题的聚类结果描述[54]。主题聚类可以对聚类特征进行主题或语义控制，对聚类对象进行维度约简并对聚类的结果进行基于主题的描述。利用主题聚类技术，还可以对属于同一个话题的所有信息进行聚类，以完成新话题的监测，为TDT算法提供支持。

3舆情信息展示及研判平台

31舆情信息展示

信息可视化是指非空间数据的可视化。Card等将信息可视化定义为：“使用计算机支持、交互性的视觉表示法，对抽象数据进行表示，以增强认知”[55]。信息可视化是使用直观的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息以及发展趋势。其目的是为更好地利用信息资源[56]。当前，舆情信息展示的常用形式主要有标签云和关键词关联网络模型。

标签云是一套相关的标签以及与此相应的权重，用以表示特定内容的标签，并按照内容中的涉及的信息的重要性，确定标签字体的醒目程度，以凸显内容中的重要信息。下面以对“中国政府工作报告”的分析为例介绍，从图2中可以看出，政府工作报告的重点在“社会主义”、“改革开放”、“市场”、“经济”、“人民”、“教育”、“生产”等方面。利用标签云这类信息可视化手段，可以直观的掌握相应信息内容的重点。关键词关联网络模型（图3）也是舆情信息展示的重要手段。通过利用文本信息可视化模型，构建基于新闻文本内容构建专题新闻文本集的关键词关联网络模型，能够直观展示事件动态发展变化过程、各主体的主要行为及其之间的关系以及人们关注点的变化，有利于分析人员快速了解事件动态。

图2基于“中国政府工作报告”分析结果的标签云图3基于“朝鲜”相关信息的关键词关联网络

第3篇：网络舆情分析范文

关键词 网络舆情；信息工作；分析应用

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）172-0103-02

网络舆情是指网民以网络为平台，对公共事物、社会现实、舆论焦点等方面的问题发表自己的意见和看法。网络舆情信息是编辑记者在网络上进行采集和汇编而得到的信息，网络舆情信息是可以共享的，众多用户分享同一信源，对信息本身并没有影响。编辑记者应做到将信息资源进行分类和有机结合，在符合信息传播规律的基础上，适应社会和社会群体的需求，不断完善信息服务的机制，提高信息资源的利用率。

1 网络舆情信息的特点分析

网络舆情是指网民对现实社会各种现象所持有的看法、态度和意见，并通过各种网络媒介进行传播和表现，是实现社会管理和调控的重要途径。舆情信息是反应公民思想状况的一种方式，是公民所发表的具有一定影响力的共同意见[ 1 ]。舆情具有一般信息的普遍性，在以网络为传播媒介的特殊环境下，网络舆情表现出以下特点。

1.1 广泛性与匿名性

互联网是一个隐蔽、随意、虚拟的社交平台，现如今，网络舆情的主题比较广泛，有社会热点、个人观点、大众焦点。由于网络信息交流的广泛性和匿名性的特点，越来越多的人通过网络发表自己的意见，网民意见的完全是自由的，表达的往往是网民的本意，有的网民思考问题比较理性，有较高的参考价值；但也存在一部分网民发表意见时缺乏理性的分析，言语偏激刻薄，不易引起共鸣。

1.2 自由性与可控性

改革开放以来，我国的传媒事业得到快速的发展，为人们了解社会、发表意见、自由互动提供了机会。人们可以利用各种网络软件自由的发表个人见解，与其他的网民分享和交流，由于网络制度不尽完善，网络舆情信息缺乏检查与过滤的环节，真假不易辨别。网络平台虽然是独立的空间，但是没有必要绝对自由，需要一定的控制和管理，过滤有害的信息，并且要求网民遵守一定的规则。

1.3 互动性与即时性

网络媒体是一条交互式的、双向的信息传播通道，网络舆情的互动性主要体现在3个方面：网民与网民之间的互动、网民与媒体之间的互动以及网民与政府之间的互动。舆情的时间是影响舆情价值的主要原因之一，网络舆情的传播具有较高的时效性；一般来说，刚的、较为敏感的信息能够吸引大量关注的目光，增强人们的参与意识，激发人们的好奇心[ 2 ]。

1.4 丰富性与多元性

丰富性是指网络舆情信息所涉及的问题比较广泛，同时也表达舆情信息具有多条传播途径。多元性指网络舆情表达中不同意识形态的言论随处可见，不同的人对不同的社会问题可以发表不同的意见，网民之间也存在需求和价值观的多样性，这对网络舆论的管理和调控带来了巨大的困难。

1.5 高效性与冲击性

网络传播的高效性体现在舆情信息可以随时随地的，此外，社会焦点往往不寻常，交叉型的网络传播模式能使各种意见从多条途径迅速汇集，形成舆论浪潮，引发公众讨论，在较短的时间内增大公共事件的冲击力。网络舆情信息的传播容易造成群体倾向性，形成极大的感染力和影响力，虚假信息的传播会影响人们的判断能力，对民众的心理造成极大的干扰，进而影响社会的发展和进步。

2 网络舆情信息工作的对策

舆情分析是将来自多个网站的信息进行归纳和整理，变无序为有序；使不同类型和不同层面的信息进行浓缩和总结，变间断为连续。一种优化的处理模式，能简明扼要的将信息系统化，使编辑记者掌握特定时期特定主题的舆情现状。加强网络舆情信息工作的管理关系到社会的稳定和发展，若网络舆情信息工作处理不当，则会引发的舆情危机，科学的把握网络舆情信息的发展规律，根据形势化解矛盾，提出应对舆情信息危机的处理对策成为了当前的迫切任务。

2.1 构建网络信息的来源渠道

现如今，网络媒体发展迅速，编辑记者应当改变传统模式，以预防为主，并且积极进攻，占据网络舆情宣传的主人公地位，在各个信息管理系统主动截获舆情信息。此外，编辑记者只有充分掌握社会舆情的现状，有针对性的进行分析，才能做出正确的抉择，才能高效的进行调控。在经过仔细分析和抉择之后，尽量在最短时间内将有价值的信息输送给相关部门，从而将有隐患的舆情扼杀在摇篮里，防止其急速爆发；同时，开设绿色网站，构建以文化传播为主的数据库，带领网民积极开展网络活动，充分净化网络环境，科学的引导人们进行互动和交流[3]。这一行为不仅可以在第一时间掌握舆论导向，主动筛选有价值信息，了解舆情内部信息，尽早化解矛盾，还可以团结网民的力量，增强凝结力，促使社会和谐稳定的发展。

2.2 加强对网络舆情的引导

在面对民众的群体性意见以及舆论监督时，舆情信息编辑记者要端正自身的态度，虚心接受人民群众的建议，“有则改之，无则加勉”。面对舆情信息时，应当做到只负责舆情的控制和管理，而不理睬舆情信息的源头，如果以舆情源头作为处置出发点，很容易使社会各界人士的意见高度集中，难以化解舆情危机。

此外，编辑记者当积极引导群众关注社会现象，整理建设性的言论，对于不满和投诉信息，应当及时处理，以免造成更大范围的舆论压力，使互联网形象受损；对于情绪化的言论，以毁害他人人格和名誉为目的的言论，编辑记者应当及时批评和关注，以免造成大众的负面评价，导致被害人形象受损。

2.3 强化网络舆情信息工作技术

面对网络的海量信息，应当开发高科技软件，利用软件来采集、分析、处理舆情信息，进而更有效的做好舆情信息服务工作。开发一套搜索引擎以实现网络舆情信息工作的程序化，使工作更加高效快速；制定缜密的网络舆情处置备案，主动探索网络舆情信息的应急机制，以保证发生重大网络舆情事故时掌握主动权，做到井井有条、稳而不乱；培养一批热爱网站建设的专业人士引导网络舆论，掌握话语权。另外，编辑记者应当加强与媒体之间的沟通与交流，得到理解和支持，高效的实现舆情信息的反馈，以保持社会的和谐发展。

2.4 大力推进TRS网络舆情监控系统的应用

目前，广西日报传媒集团使用的是TRS网络舆情监控系统（TRS OM），它是一款基于中文信息采集和处理的平台软件，融合了最新的全文检索、文本挖掘、内容管理等技术，自动地搜集来自互联网各类信息，并可以完全智能地对海量信息进行智能处理和分析，为用户提供热点舆情监控、自动分析和统计、精确全文检索等服务。TRS网络舆情监控系统可根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参与和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务；综合运用大规模文本智能挖掘技术，实现对海量舆情信息的准确、高效分析和管理；舆情简报、趋势图表、聚类图等可视化表达方法，以及舆情数据库全文检索和信息服务门户；有极大的扩展性。我们信息服务部通过该系统建立了符合本单位实情的舆情监控知识库，建立舆情事件特征库、舆情网站库、及行业知识库等，实现对行业和部门关注的问题进行24小时的监控，构建了一套高效稳定的舆情监控系统，及时、准确地捕捉各类舆情信息，实现对舆情分析提出的目标。

3 结论

当前我国很多部门缺乏对网络舆情信息的管理和利用，文章分析了互联网时代下网络舆情的特点，对网络舆情信息工作中存在的问题提出了对策。通过对舆情现状的研究，结合公众舆论事件的信息特点，为网络舆情信息工作提供了技术支持以及理论指导，以化解社会舆论矛盾，推进我国网络舆情信息工作的长远发展。

参考文献

[1]张宁熙.大数据在突发公共事件网络舆情信息工作中的应用[J].现代情报，2015（6）：38-42.

第4篇：网络舆情分析范文

关键词：政府；网络舆情；知识需求；政府公信力

中图分类号：D63-3 文献标志码：A 文章编号：1002-7408（2013）010-0037-03

据中国互联网络信息中心（CNNIC）的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2012年12月底，我国网民规模达到5.64亿，互联网普及率为42.1%。网民数量的急剧上升使得网民成为公民社会中一支不可忽视的重要力量，近些年，网民的活跃程度不断上升，无论是国内还是国外的突发事件一旦爆发，就会在互联网上引起高度关注和激烈讨论，由此而生的网络舆情因网络传播的快速性、广泛性和强互动性成为社会舆情的新生力量和重要组成部分。网络舆情的自由发展容易演变升级，甚至诱发。这不仅会影响社会的和谐稳定发展，而且会妨碍公民话语权的实现。当前，虽然政府对网络舆情日益重视，但还不能对其进行有效的监管和及时正确的引导。当网络舆情突发事件爆发时，网民的质疑声往往铺天盖地，此时，政府应针对网民的争论焦点，及时科学地予以官方回应。而在政府的回应过程中，需要大量专业和可靠的知识作为决策依据。因此，本文将从政府产生网络舆情知识需求的内在驱动、政府网络舆情知识需求的特点和内容等方面来探讨面向网络舆情的政府知识需求，并对政府知识需求进行建模。

一、政府产生网络舆情知识需求的内在驱动

目前，我国政府在应对网络舆情突发事件时，存在诸多问题。以7.23动车事件为例，政府在应对该舆情事件时，回应速度迟缓、回应内容空洞且回应的可信度不高，导致网民对动车追尾事件的负面评论在网上占压倒性优势，舆论狂潮冲击着铁道部的舆情应对能力和承受能力，全民微博拷问铁路举国体制。在这起重大网络舆情事件中，网民的谴责声、质疑声，考验着党和政府的执政能力与政府公信力。[1]政府应对网络舆情而产生的知识需求主要源自于网民对事件的质疑，下面就其知识需求产生的内在驱动进行深入分析。

1.及时回应民众诉求。据调查，超过66%的中国网民经常在网上发表言论并就各种话题进行讨论，充分表达思想观点和利益诉求，网络已经成为我国公民参与政治生活的重要途径。[2]对于网络舆情突发事件，民众迫切想知道事件的真相，包括其发生的时间、地点、原因及政府的应对措施等。与此同时，政府相关部门在短时间内难以收集和掌握足够的信息。于是，就出现了民众信息需求与政府信息服务不能同步的矛盾，这便是政府产生网络舆情知识需求的直接动因所在。网民参与到网络舆情中，并不是第二社会中“虚拟人”借助互联网技术的“喧哗”，而是来源于在现实社会中真实需求的行为反应。[3]政府对网络舆情中民众的回应机制应包含两层含义：其一是政府要对公众的需求和问题具有敏感性，及时作出反应；其二是政府在敏感性的基础上，要作出积极有效的回复，并及时地解决公众提出的问题。[4]

由于网络舆情具有突发性、复杂性、传播容易出现群体极化倾向的特点，导致政府在面对网络舆情事件时，难以在第一时间迅速作出回应。在现实生活中，一些网络舆情事件迅速升温，转化为舆情危机，多半是因为公众想要知道的信息无从获知，于是就猜测、非理性地发泄情绪。如果存在及时有效的政府知识供应体系，实现决策知识的按需供应，那么决策者就能在复杂的网络环境中从容不迫、有理有据地应对公众的信息需求，从根本上提升决策环节的效率和效果。[5]

2.跨越“塔西佗陷阱”，提高政府公信力。2012年中国互联网舆情分析报告指出，政府公信力面临“塔西佗陷阱”的挑战。当前“塔西佗陷阱”普遍被认为是当政府失去公信力时，不论说真话还是假话，做好事还是坏事，都会被认为是说假话、做坏事而引起人们的厌恶。“塔西佗陷阱”产生的原因在于微博的特性及其传播的特点。[6]微博的即时性和低门槛使得人人皆可成为信息源，未经验证信息的自由，为谣言的滋生提供了土壤。同时，微博的链式传播引起了信息爆炸，使得信息的失真度加剧，受众沉浸在真假难辨的信息海洋中，也加深了公众对政府的误解。

现在，微博日益成为民众宣泄情绪和表达民意的工具。在网络舆情事件发生之初，往往是人们信息需求最强烈的时候，公众对信息如饥似渴，在这种情况下，谁率先信息，公众便会蜂拥而至。此时，若政府不能通过网络媒体及时事件信息，并作出相关解释，就会因为“首因效应”而削弱公众对政府信息的接受程度，从而导致政府的回应被公众信服的可能性降低。在应对网络舆情时，政府不能仅仅通过简单的删帖和辟谣来予以应对，而应该针对舆情事件中网民最关心的问题，通过召开记者会等方式让民众了解事件的真相、政府对事件的态度及相关责任追究等信息，从而提高政府信息透明度，增强政府公信力。

二、政府网络舆情知识需求的特点

由于网络舆情的广泛性、复杂性、爆发性等特点，政府的网络舆情知识需求呈现出多样化、时效性、动态性等特点。

1.知识需求的多样化。网络舆情渗透到了我们生活的各个方面，任何领域都可能成为舆情的敏感领域。网络舆情的话题不仅关乎我国的国内政策、外交政策、现实社会中发生的事件和涉及自身利益的问题，而且还涉及到国外的政治、经济、军事等领域。[7]政府在面对各种不同类型的网络舆情事件时，所需要的知识来源、知识范围、知识内容各异，由此产生的知识需求也是丰富多样的。

2.知识需求的时效性。美国心理学家G·W·奥尔波特认为：在一个社会中，谣言的流通量（R）与问题的重要性（I）和涉及问题的证据的暧昧性（A）之乘积成正比例，即R=IA。网络舆情事件发生时，若政府不能在第一时间有效回应，状况的暧昧性就会增加，从而推动人们通过流言这一渠道来满足其信息渴求。同时，有研究结果表明，要想有效清除受众第一时间接收的信息，至少需要数倍于该信息的信息量。[8]由此可见，第一时间接收的信息会对受众产生深刻的影响。因此，在面对舆情事件时，政府若能抢占先机，就能有效遏制谣言的传播，使舆情态势趋于平稳。

3.知识需求的动态性。依据时间轴线分析，在网络舆情态势演变的过程中，会经历“散播—集聚—热议—流行”四个阶段和“爆发、升华、延续”三个关口。[9]伴随网络舆情演变的不同阶段，政府为了回应公众，所需要的知识也是不同的。同时，某个网络舆情热点事件只是在一定的时间范围内成为网民激烈讨论的话题，随着时间的推移和舆情态势的降低，该舆情话题便会沉寂，公众随之将注意力转向新的舆情话题。因此，政府在应对网络舆情事件时，其知识需求不是一成不变的，而是随着网络舆情的演变过程和环境的变化不断进行动态调整的。

三、政府网络舆情知识需求的内容

我国的公共危机处理机制尚不完善，在面对频频发生的网络舆情突发事件时，政府由于缺乏相关的丰富经验和有效的研判机制，导致其在应对网络舆情危机时往往处于被动的地位。[10]因此，为了提高政府的舆情应对能力，迫切需要以下几个方面的知识予以支撑：

1.与历史舆情事件相关的知识。我国正处于社会转型期，各种社会矛盾积压，导致网络舆情持续升温，舆情突发事件的爆发频率也呈递增趋势。在政府应对网络舆情过程中，可以参考曾经发生过的类似的舆情事件，从而提高应对效率和效果。因此，可以对已发生的有重大影响的网络舆情事件进行归纳总结，围绕事件类型、事件主体、事件起因、事件过程、政府处置策略、事件结果等与网络舆情相关的属性，以统一的模板整理出舆情案例库。[11]当新一轮的舆情事件发生时，政府部门相关人员可以参考舆情案例库，厘清事件间的区别和联系，从而迅速作出有效回应。

2.与特定领域专家信息相关的知识。在应对突发网络舆情事件时，政府决策者有时需要面对一些与特定专业领域相关的知识，此时专家就成为了重要的决策支持工具。虽然网络舆情事件源源不断，但其重复性较高，都可以归属于某个领域。因此，可以建立领域内专家信息库，存储该领域内有影响的和具有突出成就的专家的相关信息，以便在突发事件分析和处置过程中能快速取得与相关专家的联系，得到专家的技术和服务支持。专家信息库主要保存专家的姓名、工作、所属领域、单位、地址、联系电话等信息。[12]

3.与当前舆情事件相关的知识。当前爆发的舆情事件可能与曾经发生过的舆情事件相似度极高，但绝不可能完全相同，它有着其自身特定的舆情当事人、受众及其演变态势。对于当前发生的舆情事件，政府应获取该事件发生的时间、地点、原因、舆情参与者地域分布、舆情传播途径及舆情事件的关注度、热度等相关知识。

四、面向网络舆情的政府知识需求建模

已有研究表明，有45%受热点关注的网络舆情事件与政府直接相关，间接相关的数量比也高达25%，可以说，主流的社会网络舆情体现了政府决策对公众舆论的影响力，尤其针对大范围的突发公共事件的网络舆情，政府决策往往伴随着网络舆情事件整个生命周期的发展，并在其每个阶段都起到了不同程度的影响和作用。因此，有必要对如何回应公众对网络舆情事件的质疑以及政府决策者如何根据自身职能角色的不同，科学应对网络舆情，使其良性发展进行探讨。面向网络舆情的政府决策知识需求研究的关键在于对上述两个实时知识需求的动态建模，即对公众质疑问题的剖析和延伸基础上的知识需求挖掘，以及以政府职能角色层次与网络舆情决策主题关联的知识需求建模。为了保证有足够的信息去支持上述动态的知识需求挖掘，必须先进行政府决策知识需求的静态建模。

1.静态建模。静态知识需求模型描述的知识需求是静态的，即不能动态更新。它是事先由人为规定好的，是研究动态知识模型的前提基础。通过分析大量网络舆情实例发现，虽然网络舆情形式多样、内容丰富、发展迅速，但还是可以根据事件特性归纳为若干类，类中事件的属性、发展过程、处理方式大同小异，例如食品安全网络舆情、交通事故网络舆情等，因此，可以构建基于网络舆情类库的本体知识需求模型。本文将基于网络舆情实例类库的知识需求模型（KDC，Case Knowledge Demand）定义为KDc=（ci，V），其中，ci代表一类网络舆情问题；V代表对某类网络舆情的知识需求描述，它是一个二元组集合：V={（di，wi）|di∈D，wi∈W}，其中，D是事先定义好的领域本体集合，W是评价领域的权重值集合，某领域di对应的权重wi越高，代表该领域对于这类网络舆情问题越重要。同时，网络舆情虽然是广域网下的公众意见和态度的集合，但是与网络舆情密相关的部门数量遵循帕累托原则，即20%政府部门覆盖80%以上的网络舆情事件。因此，尽管现有政府部门体系庞大，但是可以事先定义针对网络舆情决策的政府领域本体。与常见网络舆情密切相关的政府部门职能角色知识需求模型（KDR，Role Knowledge Demand），可以定义为，KDR=（ri，V），ri代表一个职能角色，其他符号意义同上。

2.动态建模。网络舆情事件层出不穷，政府职能角色的担当者也时常交替，且决策者自身对知识需求的描述也存在不清晰、不准确的情况，这就需要在静态模型的基础上，对知识需求进行动态挖掘。

（1）基于网络舆情内容的政府知识需求挖掘。基于网络舆情内容的政府知识需求挖掘的主要思想为：KDc=（ci，V），V={（di，wi）|di∈D，wi∈W}。其目的是确立当前网络舆情事件的KWi（T）与领域cj的相关系数及其权重wi。基于一些网络舆情训练文档，专家指定其领域，将文档中的关键词自动抽取出来，并统计关键词的词频，建立关键词和领域的关系，如表1所示。

其中，cj为事先定义好的领域名，num为事先定义好的领域数量，KWi（T）为从训练文档中抽取的关键词，Ri，j 为第i个关键词和第j个领域之间的相关系数。

本挖掘算法假设前提是，当前需要决策的网络舆情问题至少能与静态模型中网络舆情的类库中的某一类ci 匹配，即KWl（T），l=1，2∧n是通过词频技术从目标决策的网络舆情训练文档中抽取的关键词，KWs（o），s=1，2∧m是网络舆情类库中某一类网络舆情ci（o）中事先定义好的关键词，KWs（T）经过相似度匹配，至少有一对KWl（T）和KWs（o）∈ci的Sim（KWl（T），KWs（o））？莛α，其中，α为专家定义好的相似度阀值。可以考虑将当前网络舆情中KWl（T）词频统计结果与Sim（KWl（T），KWs（o））进行融合，修正类ci中事先定义好的领域权重wi，从而获得更为准确知识需求信息KDca（T）=（cai（T），V）。

（2）基于决策者角色的面向网络舆情的政府知识需求挖掘。应对网络舆情的政府决策组织是一个涉及多部门多层级多角色的决策体系，几乎不存在一个政府决策者解决网络舆情事件中的所有问题，也不存在所有政府决策者解决某个网络舆情具体问题的情况。政府决策者应该根据自身的角色职能，将某一网络舆情决策问题分解成子问题，进行科学合理的决策分工。不同角色的政府决策者根据所分配的决策子问题，将角色的知识需求KDR=（ri，V）与上述模型得出的知识需求KDca（T）=（cai（T），V）进行融合，准确描述出针对某一网络舆情的知识需求。这里的挖掘算法首先需要对领域ci的相似度进行计算，目的是在关键词匹配之前进行粗略匹配， ，当大于阀值δ时，

说明该网络舆情事件与本角色有关，进一步进行关键词匹配，获得相关知识领域，通过关键词匹配结果修正权重Wi，从而获得更为准确的知识需求信息KDR∧ca（T）=（ri∧caj（T），V）。

五、结语

网络舆情已成为不容忽视的强大社会力量，对政府管理方式产生着一系列冲击和深刻影响。互联网上突发公共事件和热点话题此起彼伏，在这种情形下，各地政府要实现对网络舆情的有效管理，妥善处置各种网络热点事件，则需要大量专业和科学的知识予以供应，从而有效维护政府形象、提升政府公信力。而对政府网络舆情知识需求进行建模，可实现对政府舆情知识需求的动态挖掘。

参考文献：

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[5]陈福集，郑小雪.面向网络舆情的政府知识模型研究[J].图书情报工作，2012，56（8）.

[6]杨妍.自媒体时代政府如何应对微博传播中的“塔西佗陷阱”[J].中国行政管理，2012， （5）.

[7]肖文涛，范达超.网络舆情事件的引导策略探究[J].中国行政管理，2011，（12）.

[8]张春明.政府在突发公共事件中的信息传递与媒体应对[J].管理观察，2009，（10）.

[9]陈晨.从突发公共危机事件看地方政府应对网络舆情能力建设[J].经济研究导刊，2011，（4）.

[10]曹劲松.网络舆情的发展规律[J].新闻与写作，2010，（5）.

第5篇：网络舆情分析范文

【关键词】网络舆情；概念；特征

舆情就是对“舆论情况”做出的简称，指的是在特定的社会空间内，针对中介性社会事件的产生和后续发展，作为事件主体的民众对作为事件客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。舆情是很大一部分普通民众针对社会上发生的各种社会现象、发现的不同问题，所产生的不同看法、理念、情绪和观点等表现的总和。

从传统的社会学理论上来看待舆情，不难发现，其实舆情本身就是民意理论中的一部分，它就是民意利用公共信息平台所产生的综合反映形式。

简单的来说，舆情是在某公共突发事件的产生、发展和演变的过程中，普通民众所表达的社会态度总和。在实际发生的社会事件中，对于舆情概念的掌握，必须理解以下四层含义。

1.舆情是民意集合的反映。简单来说，人民的思想意愿是形成舆情的基石，没有人民，没有人民的思想意愿，就没有舆情。

2.舆情所要表达的民意，不是空洞而虚假的民意，而是那些对政治领导的决策能够起作用甚至达到震慑作用的“民意”。

3.舆情的起因是爆发的公共事件加上民众的反应，这是产生舆情的基础，对舆情进行分析，首先要深入研究这些引发舆情的公共事件的产生、发展和演变的因素；

4.舆情传播的有效空间会对舆情的传播及舆情对政治领导做出决策行为所起的作用有很大的影响。舆情传播的有效空间很大程度上影响这舆情的传播范围、影响人数、影响时间，掌握并控制舆情传播的有效范围，更利于掌握及引导舆情的后续发展变化。

网络舆情则是利用网络平台，通过某一突发公共事件，传达广大网民针对这一事件所产生的观点、情绪、理念、行为态度的表达，传播与互动，以及后续发展演变所产生的影响力的集合。网络舆情一般带有网民的主观判断，不需要经过传统媒体或者政府网络政务部门的检验和修改，直接通过不同的网络舆论发表形式公开到互联网上。随着信息社会的快速发展和互联网特别是移动互联网设备使用的普及，社会各阶层人民与网络的接触更加紧密，各类突发公共事件的信息表现出传播影响范围广、传播渠道多样、传播速度迅速等特点。网络舆情作为目前较为热门的研究方向，主要有以下几个特点。

一、网络舆情的自由性

互联网是完全开放的，给了所有公民个人看法主见及参于讨论政治时事的途径，将网民的想法从局限于私有空间拓展到了一个自由的公共空间，每个网民都可以想发的网络信息，每个网民也都有、选择、传播各种公开网络信息的权利，通过各种移动互联终端和网络站点，网民可以立即发表自己对各类公共舆情的看法及意见，基层民意可以直接向参政者传达，民意表达更加自由，相对的，参政者接收民意的渠道也变得多样。鉴于互联网可以做到匿名这一特点，大部分网民更加倾向在互联网上表达自己的真实立场、看法、意见、态度，不会压抑自己的真实情绪。因此，网络舆情不仅可以比较真实地体现出不同群体的价值，还能比较客观地反映现实社会的矛盾。

二、网络舆情的交互性

在网络舆情的产生及传播过程中，网民通常会自觉表现出非常迫切的参与意愿。在对某一公共突发事件发表看法、观点的过程中，大量网民参与讨论，发表不同的看法意见，常常形成网民之间的交流互动情况，积极方的态度和消极方的态度一同产生，相互交流。这种网民间的对某一事件的实时互动探讨，能使各种不同看法和理念迅速地表现出来，同时还会出现对立面，使得网络舆情能够更快的形成并得到重视。

三、网络舆情的多元性

网络舆情的内容、形式及主题非常多，讨论的中心话题往往是随机、带有主观特性的。从传播网络舆情的主体来研究，发现社会的各个不同阶层和不同领域都会有参加网络舆情讨论的网民；从已产生的网络舆情的主题来看，涉及政治、经济、文化、体育、娱乐以及社会生活的方方面面；从舆情的传播方式看，网民可以随时利用各种网络终端进行言论发表，也可随时对已有言论进行拥护、批判和转发。

四、网络舆情的偏差性

在互联网这样的开放平台中，受到各种主观及客观因素的影响，部分网络评论往往会不具理性，没有客观评判，带有强烈的主观色彩和情绪化内容，更甚的是一些人或极端团体会把网络平台作为发泄不良情绪挑起事端的一个平台，通过恶意的相互传播影响，这些不良极端意见很可能在随波逐流下，演化成为恶意的不良舆论。

五、W络舆情的突发性

网络舆情往往在短时间内就能迅速形成，只需某个突发公共事件，加上一些极端渲染，就可以成为一个导火索，使得网络舆情形成一个爆发的态势。

任何事物都具有双面性，在这种情况下，我们必须清醒的意识到，网络给我们的交际和言论发表带来便利的同时也会带来一些消极的影响：比如一些极端网民或团体可以轻易通过互联网散播虚假谣言、披露他人隐私、带有强烈主观色彩的恶意人身攻击。

中国互联网舆论环境复杂，网络谣言、非理性声音极易引发公众对立情绪，成为激化社会矛盾、酿成重大社会事件的导火索。因此，社会各界呼吁网上出现更多正能量信息，构建和谐的网络言论环境；另一方面，各级党政机关要及时了解信息，加强舆情监控，提高舆情应对能力和在新舆论环境中的执政能力，及时化解矛盾，处理好政府和民众的关系。

参考文献：

[1]姜胜洪.中国网络舆情的现状及引导对策研究[J].理论与现代化，2010，01：109-113

[2]谈国新，方一.突发公共事件网络舆情监测指标体系研究[J].华中师范大学学报（人文社会科学版），2010，03：66-70

[3]江耘.网络公共事件及政府治理对策研究[M].江西人民出版社，2013

第6篇：网络舆情分析范文

〔关键词〕网络舆情；政府决策；情报服务；危机管理

1 开展网络舆情分析的必要性

1.1 网络舆情的含义

网络舆情是由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。

网络舆情的载体包括门户网站、新闻网站、贴吧、论坛、博客、微博等。通过门户网站、新闻网站传播的网络舆情主要是新闻媒体对社会管理者的政治取向产生和持有的政治态度，是经过媒体验证和包装过的舆论；通过贴吧、论坛、博客、微博传播的网络舆情主要是公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点。

1.2 网络舆情的特点

由于互联网具有虚拟、隐蔽、使用广泛等特点，在传播方式和效果方面不同于传统媒体，除具有社会舆情的一般特征外，网络舆情还具备以下几大特征：

1.2.1 突发性

网络舆论的形成往往非常迅速，事先没有征兆。国内外发生的某个事件，经网络披露后，数小时内就可能发酵成为有重大舆论影响的事件。如“7・23”甬温线特大铁路交通事故发生后，相关消息在微博中疯狂转发，迅速形成了强大的舆论压力，一定程度上影响了政府的决策。

网络舆情的突发性，需要政府时刻监控，才能快速作出反应。传统观点认为，官方处置突发事件有“黄金24小时”之说，即在事发24小时内权威消息主导舆论是平息事件的关键。然而，对于网络舆情，传统的“黄金24小时”法则渐显无力，人民网舆情监测室提出了“黄金4小时”法则，即在突发事件出现后，政府要在4小时内理清事实真相，完成各部门协调工作和信息披露文书。

1.2.2 广泛性

随着网络舆论对公权的审判泛化，任何领域都可能成为舆情敏感领域，如政府官员违法乱纪行为、食品安全、征地拆迁等。据统计，2010年的舆情关涉主体中，中央、地方政府机构及官员占了77%。这表明，政府及官员的行为时刻被社会公众“围观”，其行为或言论很容易引起整个网络空间共同反应。

由于政府管理的范围、领域较广，需要定期监测，才能及时发现苗头，制定应对策略，以避免在公开回应时考虑不周，在网络舆情中陷入被动境地。

1.2.3 难辨性

网络技术web2.0的发展，使得网民既是信息的接收者，也是信息的者，而网络信息的自由，导致信息鱼龙混杂，泥沙俱下，既有反映真实情况和民意的消息，也夹带着许多虚假信息、不良信息和非法内容，如造谣诽谤、恶意炒作等。同时，相关主体操控网络舆情向职业化、产业化方向发展，在许多网络舆情事件中，有组织地推进舆情传播的行为隐约可见。

舆情分析需要从海量庞杂信息中采撷精粹，帮政府相关部门读网，还原社会真实的矛盾构成。

2 网络舆情对政府决策的重要性

2.1 政府对网络舆情的重视

随着互联网的普及和网民数量的急剧增加，我国的公共舆论格局已经发生了很大变化，网络正以前所未有的速度影响着党和政府的治国理政。2008年6月1日，同志在视察人民日报社时强调：“互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器，我们要充分认识以互联网为代表的新兴媒体的社会影响力”。2009年中共十七届四中全会明确提出要“注重分析网络舆情”，网络舆情分析逐渐成为了解民意的重要手段。

据《2010中国危机管理年度报告》披露，2010年影响较大的危机舆情事件，网络首发比例为67%，其中33%在事发当天曝光。随着网络事件的不断出现和网络民意的啸聚，传统的“捂”、“拖”、“删”、“压”等舆论管控模式和手段，在新的舆论格局面前失去了原有的效力。党委宣传部和地方政府应急办等部门纷纷建立网络舆情监测和定期报告制度，制定舆情研判机制和磋商制度，将舆情工作和政府决策紧密结合。

基于对网络舆情的重视，政府部门纷纷开通微博，与网民积极互动，制度化办理网民留言。2010年底，新浪微博上的政府微博有630个，而截至2011年7月，新浪微博上的政府微博共计5 467个，官员微博共计3 127个。

2.2 网络舆情分析应纳入决策情报服务

目前国内网络舆情监测与研究机构在2008年开始大量出现，主要有4类：第一类由软件公司和传统的市场调查公司成立，技术实力较为雄厚，抓取网络舆情数据能力较强；第二类依托主流媒体，如人民网舆情监测室、新华网，对时事热点和受众心理变化的敏感度较高；第三类背靠高校或学术机构，如中国人民大学舆论研究所等，这类机构善于归纳、梳理网络舆情的变化和特点，总结一般规律；第四类则由政府部门自身成立，主要监测群众对本地区、本部门工作的反馈，主要设在新闻办、宣传办等部门。

根据中国科学技术情报学会2008年起对全国200多家部级、省级、市级科技情报机构的调查显示，95.8%被调查机构的主要服务对象是政府。情报机构是为政府提供支撑服务的重要信息服务机构，为领导决策服务是其服务功能之一。针对政府部门舆情监测任务繁重、人手不足的现状，情报机构应把网络舆情分析作为决策情报服务工作的重要新方向，纳入政府内参工作系列，充分利用服务的渠道优势、人才优势和技术优势，开展网络舆情分析工作，为领导提供及时、客观、准确的舆情信息，帮助政府部门加强对网络舆论的及时监测，以积极化解网络舆论危机。

3 网络舆情分析的决策服务流程

3.1 准确分析需求

网络舆情需求分析是网络舆情监测的起点。开展网络舆情服务，需要准确把握政府的舆情需求，这是最基础、最重要的工作，需求分析不准确，虽然不至于“失之毫厘，谬以千里”，但在很大程度上决定、影响着网络舆情服务的质量、价值和意义。

从操作层面看，了解舆情需求的途径主要有两个：一是政府部门有明确需求，可以直接告知情报机构；二是全方位了解政府职能范围和工作重点，通过向政府部门提建议等方式进行沟通确定。由于网络舆情需求是动态变化的，需求分析工作不能一劳永逸，需要在服务工作中通过这两种途径的相互交叉不断调整。

（1）要根据政府部门的管辖范围和基本职能，梳理出网络舆情监测的基本框架，如地区范围、行业领域、舆情集中点等，用以指导网络舆情的收集和筛选，包括搜索关键词的设置、监测网站的选择等。

（2）要站在领导的角度、全局的高度，认真揣摩领导的决策需求。这要了解全党全国工作的全局，了解地区和部门工作的全局，了解当前工作的重点和思路，了解政府的“痛点”和“痒处”，才能更好地理解和把准政府的脉搏。

（3）情报人员还要有较强的新闻敏感和信息意识，能及时捕捉可能对社会稳定带来影响的各种倾向性问题，善于见微知著，以小见大，在表面的“平静”之中看到隐藏的“波动”。

3.2 全面抓取数据

面对繁杂的信息源，情报人员要充分认识信息源特征，熟悉各类信息源的价值所在，建立专门的抓取渠道,并设计出科学的搜集流程，形成通畅的、可靠的舆情汇集系统。

舆情信息的抓取目前有两种实现手段：自动抓取和人工搜集。自动抓取是借助计算机技术建立实时、自动的舆情监测系统，应用网络智能搜索引擎、文本挖掘、主题抽取和人际社会网络等信息技术进行海量信息搜索。人工搜集是多种方式相结合：一是反复设置不同的关键词，利用百度、谷歌搜索并筛选；二是建立专门的队伍浏览舆情主要来源网站，进行人工定期排查；三是聘用“网络调研助管”，密切关注舆情比较集中的论坛。

舆情信息的抓取是网络舆情分析的重要环节，如果是单纯的人工搜集，需要花费很多时间和精力，但另一方面，网络舆情监测软件／平台只能实现有限的人工智能，最科学有效的舆情监测模式是系统和人工的紧密结合。

3.3 认真分析舆情

提供网络舆情服务，信息的抓取和搜集固然重要，但更重要的是对网络舆情进行科学筛选、深度提炼、量化统计和分析研判，为政府提供针对性强、有重要参考价值的舆情，以推动实际问题的解决，这是网络舆情服务的核心价值所在。

从操作层面看，网络舆情热点的识别，可以根据新闻出处的权威度、评论数量、发言时间、密集程度等，识别出给定时间段内的热门话题。例如，反映某一议题的舆论在不同时间节点上的变化情况，反映某一议题的帖子的多少，反映某一议题的帖子在论坛总帖子中的比例，等等。

在识别出网络舆情热点后，可以对相关数据进行多维度的分析，例如，对信息的观点、主旨进行倾向性分析，如正面、中性、负面，各方不同观点等；对网络舆情在网络中的传播情况进行统计分析，如信息来源、转载量、转载地址等。

尽管以上统计分析功能大部分都能通过计算机实现，但计算机不能完全替代人脑，从某种程度上讲，舆情的分析很大程度上依靠人工分析。

3.4 及时反映舆情

搜集和反映网络舆情要迅速、及时，要早发现、早收集、早分析、早传递，注重时效性，任何一个环节都不能延误。及时的舆情监测和反馈，可以提高决策的针对性，有效解决苗头性问题；迟到的分析则会失去其应有的价值。特别是对于重大的网络舆情突发事件，更是要尽早发出危机预警。

危机预警能力的高低，主要体现在能否从每天海量的网络言论中敏锐地发现潜在危机的苗头，并依据相关性原理、相似性原理、可能性原理、延续性原理等，进行科学预测。越早预测出舆情危机可能爆发的时间，政府部门就有越充裕的时间来应对危机。

4 面向政府决策的网络舆情服务

为更好地面向政府提供网络舆情分析服务，需要根据政府部门的需求特点规划舆情周期，制定科学合理的舆情程序，设计网络舆情分析产品，如表1所示。

4.1 按周期分

舆情分析产品的提供周期需要根据具体政府部门的舆情压力而定。

舆情日报：每个工作日一期。每天定时对舆情热点进行筛选，对相关话题进行梳理和深度加工，凝练成“标题+摘要”的形式，内容包括当日舆情热点、媒体关注度、网民主要观点等，以短信或电子邮件的形式发送，有利于用户及时掌握每天舆情。

舆情周报／月报：每周／每月一期。定期提供每周／每月舆情综述、媒体关注度、舆论主要关注点、网友观点以及处置建议等，有利于用户准确、全面了解网络舆情，并能为决策者提供切实有效的应对建议。

舆情专报：不定期出版。采用“专事专报”的形式，针对某一重大突发事件提供阶段性或全过程舆情监测与分析研判，包括舆情概要、事件描述、媒体关注度、舆论主要关注点、网友观点以及处置建议等。

4.2 按功能分

日常监测：将网络舆情监测作为一项日常工作不间断进行，随时掌握网络舆论的导向、特点和趋势，一旦发现有不利于社会稳定的重大网络舆情，可以及时反馈到有关部门。

突发事件监测：突发事件社会影响大、给决策者思考的时间短，如果不及时准确获得最新信息并加以判断处理，产生的后果非常严重。对于突发事件，需要迅速对相关网络舆情进行监测，及时有效地汇集和分析舆情信息。

4.3 按服务范围分

普适类产品：为多个政府部门提供的舆情报告，一次形成、多用户使用，目前最具代表性的是人民网公开发行的舆情刊物《网络舆情》。这种产品的优点是可以充分发挥舆情报告的使用价值，降低监测成本。

定制类产品：为某政府部门定制的舆情报告，这种产品的优点是非常有针对性，能提供密切相关的舆情，但投入的资源较多。

4.4 按服务手段分

根据网络舆情分析机构和舆情需求部门的实际情况和技术条件，可以选择以下几种服务手段之一：

PC客户端服务系统：以技术平台为基础，为用户提供PC定制监测系统，用户不需单独部署舆情采集服务器，只需通过账号、密码登录客户端服务系统的定制平台，自主设置关键词，即可全面监测相关舆情。

手机舆情服务系统：实现舆情监测PC用户端和手机浏览端的无缝链接，弥补了舆情监测在空间和时间上的死角。用户可以自助设置监测关键词，自助设定发送时间，自助设定发送手机号。

电子邮件：通过电子邮件主动、快速发送word文档或PDF文档的舆情分析报告。

纸质报告：对文字进行整理、排版，形成内部刊物并打印装订成册，通过专人送阅。

5 结束语

随着互联网的迅猛发展，网络舆情的日益重要，政府需要建立常态的舆情监测和应对机制，以防微杜渐。网络舆情分析工作充分体现了情报工作的本质：为决策服务。网络舆情分析将成为情报机构决策服务工作的重要组成部分。从长远来看，舆情分析有很大的发展空间，监测的媒体类型可以从网络拓展到电视、平面媒体等；业务链可以从网络舆情分析延伸到舆情软件开发、舆情监测平台定制、舆情相关课题研究、舆情培训、危机公关策略研究等。

参考文献

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［3］崔薇,曾润喜,王国华.中国网络舆情研究文献计量分析［J］.情报科学,2011，(1):131-135．

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［10］罗婷,李成.如何开发舆情监测产品？――人民网舆情监测室的运作模式［J］.中国记者,2010，(6):52-54．

第7篇：网络舆情分析范文

舆情的特征

1.政治影响性。舆情是社会公众关于某一中立客观事件发表的政治倾向、社会态度、观点、意见和情绪的集合，舆情包含了社会群体的利益诉求，这些利益诉求或者以显性的直接利益为基础，或以隐性的间接利益为基础。因此，舆情是民意的反映，且民众通过舆情的表达能够影响决策者的决策行为。

2.社会价值性。舆情的表达体现了社会公众的利益诉求，通过分析其利益诉求，有利于推动事件的解决，进行社会监督，也能够在一定程度上推动公平、公正社会环境的形成。

3.网络关注性。随着信息技术的不断发展以及网络交流平台的不断丰富和完善，社会舆情事件受到网络用户的广泛关注，并极大影响了舆情的传播。例如，“马航客机MH370失联”事件中，94%的网民通过互联网持续关注，且通过智能手机等移动终端跟踪事件发展。

4.生命周期性。舆情发生的过程大致可以概括为爆发期、蔓延期、反复期、缓解期、长尾期，在爆发期、蔓延期，真实信息和虚假信息呈井喷状爆发，民众诉求充分表达；在反复期，各种观点相互碰撞；在缓解期、长尾期，随着舆情事件应对措施的完善、民意需求的满足，民众对舆情事件的关注度会不断降低。

新媒体时代网络舆情的特点

网络舆情是指在网络空间内，围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，网民对执政者及其政治取向所持有的社会政治态度。近几年来，新媒体的发展丰富了信息传播的形式、拓展了信息的传播主体，使参与主体符号化，改变了信息的传递范式，增强了舆论的互动。

1.网络舆情主体的丰富性。网络舆情主体可以分为公益类主题和私益类主题，私益类主题的受众范围和利益相关主体的范围较小，较公益类主题的受众范围和影响力小。近年来，社会舆情由政治、经济等领域逐渐向军事、外交、文化等领域拓展，在社会舆情的具体问题上，反腐倡廉、社会公平、食品安全、教育公平、收入差距等成为社会舆情的重点关注领域，表现出网络舆情主题的丰富性。

2.网络舆情表达的自由性。网络本身提供了主体间自由交流的平台，任何网络接入主体都可以通过网络分享和评论其他网络主体针对某一舆情事件的观点，也可以将自己对某一事件的观点和态度通过网络与其他主体进行分享和交流。网络环境中参与主体身份信息的符号化导致了主体身份的匿名性，这种网络舆情表达的匿名性特征，一方面促进网络主体真实表达其观点和态度；另一方而也可能导致主体发表缺乏社会责任感和理性的言论，产生破坏性。

3.网络舆情事件的突发性。网络环境下由于信息传递的瞬时性特征导致事件从发生到传播之问的时问大幅缩短，网络舆情在极短的时间内迅速扩散和蔓延，各种网络意见迅速交织，网络舆情不断升温，网络舆情事件呈现出明显的突发性特征。

4.网络舆情渠道的广域性。传统意义的舆情事件的发生具有地域邻近性，即对事件的关注随着地理距离的增加而衰减。网络上的信息传播突破了空间范围的约束，也使舆情事件能够在更广的地域范围内引起关注和讨论。

新媒体时代网络舆情管理的难点

1.数据收集工作的难度加大。有效的网络舆情管理要建立在舆情数据收集的基础上，网络信息环境中，网页、博客、社交互动平台等形式以及智能手机、电脑、智能电视等各种终端都可能成为舆情传播的介质，数据源的多样性为舆情管理的数据收集工作增加了难度。

2.信息分析工作的难度加大。网络舆情的突发性特征和广域性特征，一方面导致网络舆情事件的发生难以有效预测，预警工作的难度加大；另一方面网络舆情数据的大量积累，增加了信息分析的工作量，进而导致信息分析工作的难度增加。

3.加大了信息处理工作的难度。网络舆情事件突发性的特征导致舆情从发生到广泛传播的时间缩短，压缩了舆情分析、舆情预警和舆情处置时间，增加了舆情信息处理工作的难度。

新媒体时代网络舆情的引导策略

1.建立网络舆情的收集与分析平台。建立具有公信力的网络舆情分析平台，该平台应涵盖网络舆情宣传、网络舆情评价、网络舆情报告和网络舆情处置等功能。依托网络舆情分析平台，可以通过网络舆情报告功能实现网络热点问题的及时收集与跟踪，第一时间形成对重要舆情事件的研判；可以通过多样的形式开展网络舆情引导工作，在收集、分析、挖掘信息的基础上科学合理地进行信息的处置和传播；可以通过网络舆情评价和网络舆情处置等功能定期主动舆情报告，及时反馈舆情处置情况。通过网络舆情收集与分析平台的运行，管理者能够有效掌握舆情处置的主动权和有效性。

2.形成网络舆情主动引导机制。网络舆情事件的发生和发展在很大程度是由于信息的滞后，这就要求网络舆情事件的利益主体能够建立舆情的主动引导机制。通过建立舆情的主动引导机制，一方面可以通过真实信息的攻破网络上的大量谣言和虚假信息，还原事实真相，引导网民在事实真相的的基础上进行评论；另-方面管理者在网络舆情的发端阶段掌握舆情处置的土动权，消除网民的对抗情绪和成见。

第8篇：网络舆情分析范文

论文摘要：通过对危机沟通相关研究的梳理．指出网络舆情已成为当前危机沟通研究领域的一个新主题，归纳了危机沟通视角下网络舆情演变的差异性、时段性、随机性特征。总结了网络舆情演变研究现有的两种主要模式，一是利用抽样统计方法对网络舆情形态变化进行实证研究，二是利用舆论动力学及相关仿真方法分析舆情的形成规则及演变的影响因素，最后对研究进行了评价和展望。

当各种公共危机事件、企业危机事件出现时，由于互联网具有信息传播快捷、参与主体互动等特性，危机信息的网络传播及网络舆情表达对组织危机响应的影响力被极大提升。网络舆情在预测危机事件发展趋势、沟通和调整危机利益相关者关系、制定危机响应方案等方面起着重要作用。研究危机沟通视角下的网络舆情演变不仅仅是政府组织、商业机构管理者关注的焦点，也是学术研究的重要课题。通过对相关文献资料的查阅分析，发现不同学科背景的学者在现有研究中对网络舆情研究都有所关注，本文通过对网络舆情演变问题相关文献进行梳理，以期能为危机沟通及网络舆情研究的理论与实践提出一些有益思路。

1网络舆情研究:危机沟通的新课题

在危机管理的视角下，公共关系专业人员需要在危机爆发前期、中期和后期及时与公众进行沟通和对话，以降低组织包括形象和声誉等方面的损失，从改善公共关系角度提出的一系列措施、策略以及其整个管理过程，被称为危机沟通(crisis communication)。有效的危机沟通致力于促进组织和目标公众之间建立良好的互动关系。实际上，评价危机沟通效能的最终落脚点是人们对危机事件的出现以及对危机响应措施的感知(perception)，这从危机沟通的文献中可以得到印证。有关实证研究主要聚焦于危机响应策略对利益相关者(stakehoder)的感知的影响上(e. g: dean, 2004; arpan&roskos一ewoldsen, 2005}2};coombs& holladay, 2009 , jeong, 2009 )。鉴于危机事件社会影响的广域性，如果将组织的沟通对象从单纯的利益相关者扩展到更广泛的公众群体上，则可以将危机沟通过程中产生的舆情(public opinion)看做公众对危机响应感知的一种体现。舆情的主体为公众，公众的态度、意见、情绪则构成了舆情内容，其客体为各种危机事件以及其引发的相关危机信息。国外研究者在突发灾害事件的舆情调查、企业危机事件的舆情研究等方面已经产生了相当数量的研究成果。近年来，国内也有多位学者从舆情的视角对危机管理理论进行了研究(刘毅，2005;王来华等，2006}6};陈月生等，2006)。通过对国内外大量危机事件案例的分析研究可以看到，管理者在危机预防、危机处理、危机恢复等各个危机管理阶段能否及时有效地掌握舆情信息并根据舆情信息准确及时地采取响应措施，对于危机管理的效能提升至关重要。

在互联网媒体深度介人危机事件发展的背景下，在危机沟通中利用互联网工具及相应技术已经引起了学者的注意，有研究已经从理论上探讨了互联网在危机沟通中的所起着作用(e. g. esrock &leichty,1999 ;kent, taylor& white, 2003)，互联网可以在多方面改善危机沟通的效果。“在危机中，网络在线群体为利益相关者提供的争论、表达各种情感的机会，也使得组织有机会更好地了解他们的需求”( macleod, 2000)。涉及基于互联网的危机沟通主题的研究多是从危机处理者与危机事件利益相关者的互动角度出发的，实践操作关注了组织如何将互联网整合于危机沟通之中(taylor&kent , 2007 ) ，以及如何利用各种网络工具进行修复形象、改善危机事件利益相关者态度等问题(e. g. taylor et al, 2001; jefferson,2006。网络工具可以提供给任何类型的组织以单向及双向的沟通平台，网络这种快速的反应方式，有助于和公众及媒体的沟通。在有关美国“9·11”事件的危机传播研究中，greer&moreland(2003 )通过对美国联合航空及美国航空两家公司在恐怖事件中的危机传播案例分析，指出了互联网在危机传播中的重要作用:网络使公司有能力对突发事件进行快速反应，并且可以同时将组织的危机响应与不同的受众进行沟通。sifra & huertas( 2008 )指出了博客(blog)在事件发生时发挥了劝诱和提供信息的功能，并且可以在危机沟通中获取对舆情有重要影响力的意见领袖的支持。

从上述文献中可以看到，危机沟通研究主要是从危机处置者向受众传递信息的角度展开，但也不乏对网络舆情的关注。在互联网应用日趋普及的背景下，危机沟通中公众的网络舆情表达对危机管理决策影响越来越大，危机事件本身以及组织危机沟通过程中产生的诸如危机相关事件被媒体挖掘、曝光、沟通措施及新方案实施等刺激性信息，都会激发公众对危机信息的情绪、态度和意见的改变，而由此形成的网络舆情又会对危机事态的发展构成影响。网络媒体可以同传统媒体互动，推动和促成舆论的扩大，网民可以选择在自己感兴趣和关注的网络论坛、博客发表意见，交流看法，进行点评和交谈，这也是网络舆情得以形成、传播的重要基础。“网络媒体环境下，公共关系强调与危机沟通中在线个体进行双向、对称的交流”( kirat,2007) 。在互联网应用普及的今天，受众的意见反馈及这种反馈对危机管理者之间形成的互动关系已经在危机沟通过程中被提升到了一个举足轻重的地位，新的局面要求研究者从新的视角审视危机沟通问题。

网络舆论是社会舆情的一种表现形式，是公众在互联网上公开表达的对某种社会现象或社会问题的具有一定影响力和倾向性的共同意见(徐晓日，2007)。现实生活中民众的观点和情绪在网络上反映而形成的网络舆情，已经成为危机管理者了解利益相关者对危机响应感知的重要渠道。网络舆情演变过程可以理解为公众显现于网络媒体且随危机事件发展、危机响应事态变化的危机感知动态变化过程。在本质上，网络舆情则是民众与管理机构之间利益关系的一种复杂体现，其演变有其自身的特征。

综合相关文献内容，危机沟通中的网络舆情演变行为具有以下几个特点:a差异性:从个体角度看，由于社会公众的文化背景、认识水平和利益立场不同，人们对危机事件的观点和态度会存在差异。从群体角度看，公众针对危机事件释放的刺激性信息形成的多元的情绪、态度，随着危机事态发展，这些观点在整个网络舆情系统中保持着此消彼长的变化状态，而且往往会在“群体极化”的作用下发生分化，形成极具差异甚至对立的观点;b.时段性:在危机发展不同阶段网络舆情具有不同的特征。对危机的研究一般认为，危机可以划分为突发期、扩散期、爆发期及衰退期，一定时间区间内，公众对危机事件的关注程度反映在相应的网络舆情上表现出从平静状态到爆发的升级，随着时间的推移及事态的发展，形成的网络舆情状态在逐渐平息和消逝，同时也可能存在某种震荡、反复的状态。随机性:网络舆情演变由于危机管理者、媒体、受众等多因素参与，其状态变化带有很大的随机性。在危机事件发生后，由于危机事件本身的受关注度，会引发公众在网络空间的激烈讨论，使得网络舆情可能朝着任何一个方向演变，网络舆情随危机事件的发生、发展而不断变化，这会表现为网络舆情演变的随机性。

“互联网已经成为争议性事件爆发时公众表达舆情的重要场所，网民不再是无形的实体(invisible entities)，而已成为了危机管理专家需要认真对待的公众群体。在研究危机沟通的传播机制、响应策略以及效果评价时，不能忽视网络舆情演变过程中公众多元化的意见表达对危机沟通各环节的作用机制。网络舆情演变的行为是危机沟通中政府、媒介和公众为代表的危机利益相关者之间相互博弈的一种动态表征，利用网络舆情的演变行为对危机沟通进行考察是一个新研究思路。

2网络舆情演变相关问题的研究模式

在借鉴国内外危机管理、危机信息传播理论的基础上，对网络危机沟通的规律及舆情演变的相关问题进行分析，现有文献中的研究主要可归为以下两类模式:

2. 1利用抽样统计方法对观测到的网络舆情数据形态变化进行实证研究已有一些文献对社会中出现的热门话题、危机事件的网络舆情演变进行的量化或质化分析，此类研究模式通过获取网络论坛、新闻门户网站的实际数据，以例证的形式分析网络舆情的演变行为，利用统计方法对舆情演变的具体问题进行实证检验。秦州(2005)利用新闻事件在搜索引擎中的页面数的查询、搜索与统计结果来刻画有关某个新闻事件的网络舆情。谢海光、陈中润(2006)通过对某大学一次校园公共安全危机事件在校园网论坛上传播过程的实证研究，提出互联网内容与舆情的热点(热度)、重点(重度)、焦点(焦度)、敏点(敏度)、频点(频度)等十个分析模式。rowe et al. ( 2008 )针对禽流感事件对来自bbc网站的一定时间范围内相关主题帖子的回复信息内容进行分析，以获取公众对政府危机响应的评价意见。针对危机信息传播的网络舆情演变，魏玖长((2006 )通过对sina网站有关危机事件的新闻专题进行统计分析，归纳总结出危机事件的时间演变模型分为4类:指数型、正态型、泊松型、波动型。吕莎莎(2008 ) 基于网络媒体的角度，选取inve，逆曲线增长模式和s曲线增长模式作为新闻报道统计模型以预测危机事件爆发后信息数量的发展趋势，对某大型门户网站的危机信息新闻报道的原始数据进行了实证研究。

2.2利用舆论动力学(opinion dynamics)及相关仿真方法分析舆情的形成规则及演变的影响因素舆论动力学学者将物理学等自然科学与社会学相结合，并采用计算机仿真模拟，来探讨舆论形成(public opinion formation)的机制。舆论动力学学者认为舆情演变行为是人和环境相互作用的函数，无数个体在特定时间对具体事件的意见，总是在环境与他人的互动中改变的。基于这种研究思路，由于个体在发表意见中的相互影响，可以用协同学分析舆论形成的场，hacken等人根据协同学理论建立舆论形成的随机模型。近年来有多位物理学家将统计物理学的思想、方法和研究的成果应用到舆论研究中，sznajd在2000提出了sznajd舆论模型，其模型演化规则中考虑到了发表言论的个体态度受到临域个体态度的影响，后续的研究者不断对sznajd模型进行调整，并提出了改进的模型和演化规则。以deffuant为代表的一批学者针对舆论观点离散间题进行改进，提出了连续观点有界信任( continuous bounded confidence)模型，关于舆情演变问题，舆论动力学领域已经出现了大量研究成果，值得注意的是，网络舆情作为在特定传播渠道上表现的一类舆情，也有针对其进行的动力学仿真的研究，曾祥平等(2007 )建立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型，用情感倾向度和情感倾向度门限来确定元胞发表言论的状态，用情感激励描述元胞的移动规则。网络舆情系统中各主体复杂的相互作用表现出单个主体所不具备的特征，这种涌现机制很适合运用多主体系统的建模方法(mufti一agent based modeling)，刘常星等(2009)建立了基于mufti - agent的网络舆论传播仿真模型，分析了网络舆论传播中新闻跟帖与bbs传播。

从相关文献可以看到，不同学科背景的学者在目前的一些研究都涉及到了危机沟通与舆情演变的主题，各学者研究侧重点不一，这些成果为我们研究网络舆情演化提供了丰富的素材和独特的视角，也为进一步深人探讨危机沟通实践问题和管理理论开启了思路。

3对进一步研究空间的展望

对于网络舆情演变规律的分析和探讨有利于进一步把握互联网危机信息传播的本质，提升危机管理的水平。现有相关研究取得了一定进展，但还存在着很大的探索空间。

a.国内外公共关系学(public relation)、大众传播学(mass communication)、情报学(infomatics)等领域近年来有多位研究者从各自学科角度出发对危机沟通相关舆情问题进行了专门研究，从目前的研究情况看，多数成果以实验设计及反思的形式对个案进行分材 .较少涉及对网络舆情演变机理的模型研究。危机沟通的网络舆情演变问题由于研究跨越的学科较多，属于交叉学科领域，应开展学科间的融合、借鉴，这有助于丰富危机沟通的研究视角、方法。

b.舆情演变是个体之间局部交互的复杂过程，舆论动力学的研究思路是针对个体的行为转变及舆情传播环境的特征，提出了不同的舆情演化规则，建立了相应的舆论演化模型。从现有文献可以看到，舆论动力学的研究侧重舆论演化规则的研究，所选取的现实问题大多是常态情形中舆情变化，已有的复杂网络、多主体仿真实验较少涉及到基于现实危机情形下的舆情演变规律的研究，在未来的研究中还可以关注基于危机沟通的网线舆情演变规律，根据网络信息传播的特点将演变规则更加丰富化，将仿真应用在诸如危机事件热点生成机制、网络危机信息议程设置等现实危机管理问题中。

c.现有的危机管理研究中，对网络舆情演变研究尚未得到应有的关注。由于网络舆情是一种群体意见的自然状态，在危机情形中不可避免地带有较强的自发性和盲目性，有时甚至会产生非常极端的情绪性舆论。网络空间出现的特有的“极化效应”、“从众效应”等传播特征对危机沟通提出新的要求。下一步研究可从舆情演变的角度研究危机管理中的网络信息传播问题，找到网络舆情演变与危机管理的结合点，围绕危机事件产生、发展及危机沟通各因素对网络舆情演变的影响进行深人研究。

d.随着互联网应用技术的发展，网络舆情研判方式日益丰富，目前包括舆情危机话题捕捉、舆情热点跟踪、舆情趋势分析、舆情预警等技术手段已经在危机沟通中发挥着重要作用，这也会为危机沟通中网络舆情演变的规范化研究提供信息支持。已有研究文献对网络舆情观测对象并没有统一的界定，主要集中在论坛、新闻组、博客、门户网站的新闻报道及留言评论等几种形式上，在下一步中可逐步确立网络舆情信息的观测指标体系，结合信息技术，提高网络舆情研究的系统性、科学性。

第9篇：网络舆情分析范文

国内舆论研究发端于上世纪80年代中后期，网络舆情的研究则晚十年左右，大致经历了三个阶段:1999年至2002年，主要是探讨网络舆情的形成、特征和功能，是对网络舆情发生初始时期简单现象的梳理和判定；2003年至2006年，分析重点转移到网络舆情的监督作用，其价值在于突出了网络舆情“重新赋权”后的正面影响；2007年至今，研究开始强调网络舆情的导向，试图解决网络舆情与构建和谐社会之间存在的矛盾，但多从宣传的角度看问题，雷同现象严重，研究成果以论文居多，多以介绍和描述性文字为主，而著作明显数量不足。

总的来说，网络舆情的研究处在尚未成熟的阶段，上面罗列的成果大都是一些零散的思考，侧重于探讨网络舆情产生的表象因素和网络舆情管理的初级方式，视野不够开阔，缺乏宏观、深度的分析。2007年以来（特别是2009年这一年），传播私渠道的博客和微博客等自媒体迅速成长，同原有的新闻与论坛板块一起形成网络公共空间，它们相互作用产生强烈的网络舆情共振效果，但对于这一公共舆论场迅速着陆的研究却没有跟上。在此宏观背景下，笔者对相关领域研究的框架有一些新的思考：

对网络舆情共振动力的研究。这部分是求证舆情产生的缘由及其之间的关系和相互作用。网络舆情的载体是互联网上公共空间新闻、论坛、博客和微博板块，分析博客群体中公共知识分子的微言论、微观点如何促动了社会知觉的苏醒；论坛、微博的随机现象和浮动意识怎样由于舆情因变事项的发生、发展、变化，进而影响了公众所持有的社会政治态度；而新闻栏目作为传统媒体在网络上的化身，如何激活了网络舆情的发散；它们之间究竟怎样反射、积累、叠加、互动、渗透最终达到舆情的扩大化。另外，网民由利益需求、心理驱使等自身因素在政治体制和经济发展的宏观语境中对网络舆情影响到底有多大也是研究中不可缺的内容。舆情共振动力模型如图一所示①。

对网络舆情共振特质（如图二所示②）的研究：这部分的着眼点在于评论解析网络舆情共振各价值维度内部的弹性关系。比如形式维度中从隐匿性到外显性的释放、个性化与群体极化性之间的反转；内容维度中理智性与情绪化性的波动；时间维度中即时性与连续性的比照。能肯定的一点是，共振造成了网络舆情边际效益递增，而其他预测尚有些不清晰之处。

对网络舆情共振负向引发因子的研究。这部分内容包括分析网络信息病毒式传播的几何递增效果；验证网络虚拟性所带来的对虚假信息无限放任的观点（实名制社区与匿名制社区对照）；观测局部事件的放大效应、制造所谓内幕消息的“眼球”效应、少数人操控效应、集体煽情效应等如何造成舆情因变事项的恶性发展，当然也应看到网络舆情共振中存在偶然引发因素的不可预见性。

对网络舆情共振干预手段适用性的研究。舆情疏导的介入方式与其成熟度、政治影响度、网站类型有很大关系。研究的目标是想探索舆情事态分极标准，进而确定舆情的具体化解手段。其中手段的“针对性”、“脱敏化”、“灵活性”、“示范性”和“参照性”是重要指标。

对网络舆情的生命周期（如图三所示③）的研究。这部分内容的某些片段涉及工科中的网络信息科学，目的是想通过技术来解决网络舆情信息的汇集、分析、报送与反馈（比如舆情信息主观屏蔽数与客观存在数对比、舆情载体分布对比、舆情关键词增量对比、舆情传播路径对比、置顶新闻跟帖数及变化、舆情载体共振点出现与消失等），让数据说话，进而确定对网络舆情共振的预警规划。通过对多主题舆情共振生命周期的确定和评鉴，建立起一套回应网络舆情共振的系统。

在上述研究内容圈定之后，大致可以确认研究框架是以网络舆情传播本体、价值体系和作用影响为对象，以揭示网络舆情共振现象背后的各种原因为目标，描述十年来，尤其是近三年在社会矛盾凸显、网络快速普及的情况下，作为主体的民众对作为客体的执政者所持有的社会政治态度的变化过程和发展趋势，从而展现对其进行系统化管理的社会意义和历史意义。

接下来是研究方法的选取。依据本研究的特点采用质化研究为主，量化研究为辅的方式。其中包括文献研究法：从已有文献出发，对近十年来网络舆情的论文和著作按内涵、类别进行解读，归纳和概括出一些基本结论，将这些结论融入本课题的研究框架（时间上的纵断研究）；实地观察法：从网络舆情的现实出发，既遵从政府的权威导向，也承认研究中的逻辑、直觉和科学的重要性，选取多个标本性网络舆情个案进行剖析，完成从感性材料到理性认识的上升（时间上的横断持续研究）；一定的实证研究：数据一方面来自CNNIC/iResearch季度报告、中国社科院《社会蓝皮书》年度报告、人大IRI网络舆情指数周报等；另一方面来自网络观测调查。

在研究进行的过程中，有几个值得注意的问题。一是对中央关于网络传播政策的把握和领会；二是在中国国情的大背景下，对于网络上不同舆情的定位、定性以及舆情因变事项观测点的选择；三是量化研究中某些网络后台数据的获取。

从本研究前期所占有的资料出发，不难发现：一、网络舆情载体主要分布在新闻、论坛、博客和微博客板块。微博客填平了互联网与通信网之间的界限，有效突破了信息屏障，变为爆料平台；而博客则成为公共知识分子默默地、渐进地传播思想的阵地。它们与以前的新闻、论坛一起构成网络公共空间，其中人民意见的无穷组合和人民智力的相互借力造就了网络舆情的共振，“民间舆论的独立源头由此显现”④。二、网络舆情显示出强烈的社会关怀，“是一个可以让亿万人同时围观，让亿万人同时参与，让亿万人默默作出判断和选择的空间”⑤，这无疑提示我们民气可用、民怨可畏。三、在群体性事件、突发性事件、个人极端事件的网络传播中，网民非理性情绪和极端言论容易抬头和蔓延，所形成的负面舆情共振可能造成对社会的极大破坏。

这是一个研究的假设也是希望求证的结论:在防止网络舆情的共振中，像过滤、删帖、封堵等强力手段，可有针对性地使用，但不能成为最普遍的方式；学会即时回应一定时间一定地点的民意，快速启动危机公关预案应该成为应对网络舆情共振不可缺少的部分，然而它也并非百分之百可靠；只有进一步提高政务信息透明度，修复政府公信力，承担对人民整体和长远福祉的责任，才是维护稳定的根本途径。

注释：

①②③54yuqing.com:军犬网络舆情监控

④⑤中国社科院2010年社会蓝皮书：《2010年中国社会形势分析与预测》。

参考文献

1．陈力丹：《舆论学：舆论导向研究》，北京：中国广播电视出版社，1999年版。

2．展江、张金玺：《新闻舆论监督与全球政治文明：一种公民社会的进路》，北京：社会科学文献出版社，2007年版。

3．王强华、王荣泰、徐华西：《新闻舆论监督理论与实践》，上海：复旦大学出版社，　2007年版。