網絡輿情監(jiān)管模式與方法研究

網絡輿情監(jiān)管模式與方法研究

黨的十七大報告明確提出，要“加強網絡文化建設和管理，營造良好網絡環(huán)境”。復雜的網絡意識形態(tài)斗爭現(xiàn)狀，要求我們必須高度重視網絡陣地，化被動應對為主動引導，掌握話語權，運用正確方法，注重形成合力，切實提高網絡輿情熱點的輿論引導能力，牢牢把握引導網絡輿情的主動權。否則，一旦把握不好，就容易造成輿論失控，影響社會穩(wěn)定。（1）完善互聯(lián)網管理條例實現(xiàn)政府的有效控制

從201*年到201*年國務院、國務院****、信息產業(yè)部等機構相繼制定并頒布了《互聯(lián)網信息服務管理辦法》（國務院第292號令）、《互聯(lián)網站從事登載新聞業(yè)務管理暫行規(guī)定》（201*年11月7日國務院****、信息產業(yè)部）、《新聞網站電子公告服務管理暫行辦法》（201*年6月13日國務院****）。但目前在實際管理過程中出現(xiàn)脫節(jié)的現(xiàn)象很多，比如：多頭管理、處罰缺乏剛性、對網絡運營商缺乏有效的管理機制等等，因此，完善現(xiàn)有的互聯(lián)網管理條例，強化政府的有效管理是當前很值得研究的一個課題（2）發(fā)揮政府網絡媒體的作用，加強對網絡輿論的引導

從理論上來說，網絡傳播的特點使任何人在網絡上都有傳播信息的可能。但實踐證明并不是所有的人都會去接受網上已發(fā)布的所有的信息。因此，發(fā)揮主流媒體的傳播優(yōu)勢來引導輿論更顯其重要性。在重大事件發(fā)生時快速、準確、透明的發(fā)布相關信息，占領網絡輿論高地，使小道消息無法在BBS、QQ群里蔓延傳播。

首先，在內容選擇和報道方式上要高度重視網站的信譽度和影響力，利用權威性引領網絡輿論的有序發(fā)展，在強調網站權威性的同時，也要注重親民性和大眾化，從而更加貼近民眾，吸引更多受眾，既是更好的實現(xiàn)權威性的有效途徑，也是順利開展網絡輿論引導工作的先決條件。

其次，要堅持信息充分公開，提高黨政機關行政決策的透明度和公開度，以正確的信息占據公眾有限的閱聽時間，使虛假新聞和無效信息在傳播通道中所占據的百分比盡可能降低。在今天多元化的大眾傳播環(huán)境里，信息不透明、不公開在網民心目中就極易被認為“有貓膩”，產生不良的心理影響。可見，公開、快速、暢通的信息渠道是引導網絡輿論的必要法寶，據以往的工作經驗，社會上的突發(fā)事件一經發(fā)生，一般2至3小時后就可在網上出現(xiàn)，6小時后就可被多家網站轉載，24小時后在網上的跟貼和討論就可達到高潮。先發(fā)制人，后發(fā)制于人，正面的聲音如果跟不上，負面信息就會乘虛而入。因此，政府網絡媒體要利用網絡傳播快捷性特點，發(fā)揮自身優(yōu)勢，在重大突發(fā)事件發(fā)生時，力爭第一時間發(fā)布權威信息，及時發(fā)出正面聲音，做到關鍵時候不“失語”，使“謠言止于事實”，穩(wěn)定民眾情緒，避免社會恐慌。同時，針對網民最為關心、質疑最多的問題，請專家學者解答，或請相關部門直接與網民對話交流。及時進行后續(xù)報道，利用網絡的海量性推出專題，通過準確、客觀、全面的報道，向社會提供全方位信息，滿足不同社會群體不同層次的信息需求，消除可能產生負面輿論熱點的信息盲點。

再次，要積極培養(yǎng)網絡中的意見領袖，引導網民自我教育

我們在網上輿論引導和斗爭中，要把培養(yǎng)和爭奪“網上意見領袖”作為一項長期工作。一方面，更多地關注現(xiàn)有網上“意見領袖”，爭取一些網上“意見領袖”為我所用。另一方面抓緊培育我們自己的網上“意見領袖”，通過“意見領袖”來引導網絡輿論，強化主流輿論，爭取中性輿論，孤立反動言論；要注意發(fā)現(xiàn)和團結那些關心黨和國家大事、觀點立場正確、發(fā)貼量大、有一定號召力和影響力的“高級網民”為我所用，充分發(fā)揮其積極作用。通過網民引導網民，用網民自己的聲音引導、感染網民，實現(xiàn)網民自我教育、自我引導，能夠達到事半功倍的效果。

（3）加強制度創(chuàng)新,提高政府網絡輿論應對能力。

第一，網絡新聞發(fā)言人制度。網絡新聞發(fā)言人如同在網絡空間里的政府新聞發(fā)言人,但網絡新聞發(fā)言人不是一個人,而是一個工作團隊,是一個工作系統(tǒng)。它可以就本地區(qū)百姓所關心的問題、事件等進行定期或不定期的發(fā)布。不同于單向面對媒體的傳統(tǒng)新聞發(fā)布會,網絡新聞發(fā)布可以直接對話和實時交流。政府可以通過網絡即時、主動、準確地發(fā)布權威信息,盡快澄清虛假信息,消除誤解、化解矛盾,正確引導網絡輿論。

第二，網絡人才資源整合制度。地方各級政府應注重吸納、培養(yǎng)三種優(yōu)秀的網絡人才:高水平的理論和管理人才,高素質的一線網絡評論人才,掌握尖端信息技術的專業(yè)人才。利用這些人才,可以創(chuàng)建網絡輿情監(jiān)測和預警機制,搭建政府與公民溝通互動的平臺。例如,通過網絡評論員可利用理性的言論再加入些感性色彩,來引導和啟發(fā)網民思考和判斷是非,從而使網民與政府產生共鳴;通過專業(yè)技術人員可對網民關注的本地區(qū)公共問題實行信息收集和趨勢分析及后果研判,從而把握網絡輿論引導的主動權

。

互聯(lián)網已成為網上民意的集散地，是社情民意的顯示器，網絡輿論作為社會輿論的重要組成部分，值得我們引起關注，探索研究，“從根本意義上來說，網絡輿論的現(xiàn)實價值在于對話語權的解放，它重新定義了話語權的歸屬，并將其延伸到大眾。正因為這樣，它的影響力日益擴大，而對于它的引導就相應地具有守望價值�！盵22]但目前國內研究網絡輿情的文章大多數(shù)都停留在表面上,很多都是對以往研究過的內容作輕微的變動，不少文章一稿多投,還存在抄襲、剽竊等行為,這可能與網絡輿情研究剛剛興起,深入研究尚有難度有關,但筆者相信在學界、業(yè)界、網民的多方努力下，網絡輿論最終將成為構建和諧社會的精神家園、思想寶庫、先鋒力量，必將朝著規(guī)范、健康、理性、有序的方向穩(wěn)步發(fā)展。

擴展閱讀：網絡輿情安全檢測方法研究12

網絡輿情的安全監(jiān)測指標體系與監(jiān)

測方法研究

李佼瑞李浩

西安財經學院統(tǒng)計學院西安710100

內容提要：隨著網絡的迅速發(fā)展，網絡視頻引發(fā)的重大輿情事件激增，對網絡輿情安全監(jiān)管和預警提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。為此，本文設計了網絡輿情的安全監(jiān)測指標體系，提出了網絡輿情的安全監(jiān)測方法。通過優(yōu)酷網用戶的視頻統(tǒng)計對該方法進行了驗證。該安全監(jiān)測方法能夠為政府和國家輿情安全監(jiān)管等部門準確把握社情民意，防范負面網絡輿情危害社會于未然。該安全監(jiān)測方法也可以檢驗政府制定政策或媒體引導產生的效果。

關鍵詞：網絡輿情；指標體系；安全監(jiān)測；監(jiān)測方法中圖分類號：C81文獻標識碼：A

NetworkSafetyMonitoringIndexSystemofPublicOpinionand

SafetyMonitoringMethodResearch

LIJiaorui&LIHao

(SchoolofStatistics,Xi’anUniversityofFinanceandEconomics,Xi’an710100,china)

AbstractWiththerapiddevelopmentoftheinternet,thereisasignificantsurgeinpublicopinioncausedbythenetworkvideos,thustheeventposesaseverechallengetothesecuritymonitoringandearlywarninginnetworkopinions.Forthis,thispaperdesignsanetworksafetyindexsystemmonitoringpublicopinions,andputsforwardsomemethodsofnetworkopinionmonitoring.ThesemethodswerevalidatedbyvideostatisticsofYoukuusers.Theyenablethegovernmentandthenationalsafetysupervisiondepartmentstoaccuratelygraspthetrendofpublicopinionandtopreventthenegativenetworkpublicopinionfromharmingthesociety.Theycanalsocheckuptheeffectsofthegovernmentindecision-makingorMediaguidance.

Keywords:NetworkOpinion;IndexSystem;SafetyMonitoring;MonitoringMethod

本文為：201*年全國統(tǒng)計科研計劃項目《網絡輿情的統(tǒng)計測度與模型分析》（項目編號：201*LY033）

一、引言

隨著信息時代的蓬勃發(fā)展，越來越多的社會民眾通過網絡來表達自己的態(tài)度、觀點、

意見、要求等，從而它能更快速、更直接、更真實地反應出社情民意�；ヂ�(lián)網已經形成了一個全新的輿情傳播機制。網絡信息的正確性及傳播范圍如果得不到有效控制，很容易影響社會安定或引起一系列政治問題。如：西安商報[1]曾報道，網絡助推敘反動派行動，民眾“翻墻”與外界溝通。反動派力量的壯大，除了草根組織的發(fā)動外，還有得益于互聯(lián)網的“助推”。201*年4月18日，在社交網站“推特”上，一個名為“@SyRevoSlogans”的賬號開始向外界提供示威游行口號，吸引了眾多的粉絲。還有一個賬號開始跟蹤播報大馬士革的學生示威者以及政府”鎮(zhèn)壓示威”的情況。在“facebook”上，一個名為“敘利亞革命201*”團體創(chuàng)辦了自己的網頁，吸引了超過12萬名粉絲。他們號召敘利亞反對者走上街頭，由于敘利亞幾乎不準許外國記者進入，該網頁呼吁民眾將照片和視頻上傳到一個郵箱，用以向外傳播發(fā)生在敘利亞的真實情況。再如：201*年我國發(fā)生的“3.14西藏拉薩打砸搶殺”事件，CNN等西方媒體網站對其進行了大量失實的扭曲性報道，造成了極其惡劣的輿論影響、重慶“打黑風暴”、杭州“闊少飆車”、上海市交通行政執(zhí)法部門“釣魚執(zhí)法”等，都不同程度地掀起了網絡輿情浪潮，使得網絡輿情安全監(jiān)管和預警形勢極其嚴峻和迫切，國家提出要高度重視網絡輿情對社會的重大影響，因此，研究網絡輿情的安全監(jiān)測方法具有重要的意義。

目前，對網絡輿情的安全的研究主要有兩個方面，一方面是指標體系的設計與構建，如戴媛等人[2，3]對我國網絡輿情的安全評估指標體系進行了構建，文章主要構建了輿情數(shù)據源、輿情要素、輿情指標集和輿情綜合指數(shù)，并對一些指標進行了定義；張小明[4]將公共危機預警機制分為預警信息搜集子系統(tǒng)、預警信息分析和評估子系統(tǒng)、危機預測子系統(tǒng)、危機預警指標子系統(tǒng)、危機警報子系統(tǒng)、危機預控對策子系統(tǒng)等六個子系統(tǒng)構成；曾潤喜[5]研究了警源、警兆、警情和現(xiàn)象的網絡輿情突發(fā)事件預警指標體系。另一方面是統(tǒng)計模型的研究，如陽德青等人[6]對網絡輿情的群體關注度的特點進行了分析研究；WuF等人[8]用在線論壇的統(tǒng)計數(shù)據證實了社會網絡用戶的群體關注度具有隨時間推移呈現(xiàn)指數(shù)律下降的趨勢；HoggT等人[9]通過實證分析建立了模型來反映網絡用戶對于新生事件的行為特點和興趣的變化；KempeD等人[10]按照概率的原則從起初的“活躍”節(jié)點出發(fā)通過節(jié)點集的級聯(lián)來尋找最具網絡傳播影響力的有效算法；CrandallD等人[11]建立了模型來研究用戶間的相互影響并在用戶的未來行為的建模中考慮用戶間的相似度和社會影響的相關價值。

從現(xiàn)有的文獻來看，盡管對網絡輿情安全監(jiān)測的統(tǒng)計指標體系和模型的研究有所涉及，但是其指標體系的設置還不夠完善，沒有提出合理的網絡輿情安全監(jiān)測的統(tǒng)計模型與方法。鑒于此，本文在已有的研究基礎上，對統(tǒng)計指標體系進行了完善。建立了一套安全檢測指標體系并根據我們建立的指標體系分別提出了網絡輿情的安全檢測的統(tǒng)計模型并

進行了實證分析。最后提出了對實踐的指導意義。

二、網絡輿情安全監(jiān)測的指標體系

網絡輿情的導向不僅會引起一系列的社會問題、經濟問題，更重要的是還有可能引起政治問題，甚至危及到國家政權和安全等問題。為此，預防危機的發(fā)生是當務之急，我們可以通過指標建立模型來預測危機的發(fā)生。

我們將安全監(jiān)測指標體系分為四個級別：

一級指標分為：擴散度、關注度、態(tài)度導向度。擴散度可以讓我們了解到該視頻被擴散到各個網站的速度情況、該視頻被民眾所觀看的數(shù)量的多少。關注度指標可以讓我們了解到群眾對該事件的關注程度、敏感程度。態(tài)度導向度能夠讓我們知道民眾的輿情態(tài)勢走向、情緒變化情況。

擴散度的二級指標分為：擴散增長率和累計引用量和累計播放量。擴散增長率是反映視頻處于增長狀態(tài)還是降速狀態(tài)；累計引用量是反映視頻被擴散到別的網站后被累計收看的數(shù)量；累計播放量是反映該視頻已經被網民累計收看的數(shù)量。

關注度的二級指標為活躍指數(shù)，該指標是反映網民觀看視頻獲得的信息與網民的心靈產生共鳴的程度；活躍指數(shù)可以通過三級指標投票率、評論率、轉載率、播放率來綜合體現(xiàn)。

態(tài)度導向度的二級指標分為：導向指數(shù)和情緒波動指數(shù)。導向指數(shù)是反映支持力量與反對力量的懸殊大小，該指標可以通過三級指標支持率與反對率來綜合體現(xiàn)。而情緒波動指數(shù)是反映支持力量與反對力量斗爭的激烈程度，民眾持有支持或反對的立場的堅定程度；情緒波動指數(shù)越大說明支持力量和反對力量斗爭的越激烈；情緒波動指數(shù)越小說明支持力量與反對力量斗爭的程度越小。該指標可以通過三級指標反對均值和反對標準差來綜合體現(xiàn)。反對均值是反映反對系數(shù)的平均值，反對標準差是反映反對系數(shù)偏離反對均值的程度。反對均值和反對標準差可用四級指標反對系數(shù)來體現(xiàn)。反對系數(shù)是反映反對力量在反對力量和支持力量總和中所占的比重的大小。

這樣劃分指標，我們可以從總體上判斷事件造成的危害程度、發(fā)展情況和緊迫性，然后按照《國家突發(fā)公共事件總體應急預案》、《國家突發(fā)社會性安全事件應急預案》采取相應的措施。

安全監(jiān)測的指標體系如表一所示：

表一網絡輿情安全監(jiān)測指標體系（單位時間：半小時）

一級指標二級指標擴散增長率三級指標四級指標擴散度累計引用量累計播放量投票率評論率關注度活躍指數(shù)轉載率播放率支持率導向指數(shù)反對率態(tài)度導向度情緒波動指數(shù)反對標準差反對均值反對系數(shù)1.擴散增長率：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，報告期的轉載視頻量與基期的轉載

視頻量之差除以基期的轉載視頻量

2.累計轉載總量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，網民對其進行轉載總量。一般網

民對某視頻感興趣，往往就會對其進行轉載。該指標的計算是通過累計轉載數(shù)量來定量采取獲得的。

3.累計播放量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，用戶對其視頻點擊收看的數(shù)量。一

般網民通過視頻標題對該視頻的內容預期會感興趣，就會對該視頻點擊收看。4.累計引用量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，該視頻被轉載到其它的網站空間，

被其它網站的網民看到的次數(shù)。

5.播放變化量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，相鄰兩個統(tǒng)計時點的點擊某視頻的

數(shù)量之差

6.累計評論總量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，用戶對其進行評論的總量。用戶

觀看了視頻之后，若視頻的內容與用戶產生了共鳴或產生了反感，用戶往往會對其進行評論。

7.評論變化量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，相鄰兩個統(tǒng)計時點的評論某視頻的

數(shù)量之差。

8.累計反對總量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，網民對其進行投票表示反對的總

量。

9.反對變化量：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，相鄰兩個統(tǒng)計時點的投反對票的數(shù)

量之差。

10.反對率：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，單位時間的反對變化量。

11.投票率：支持率與反對率之和。12.反對系數(shù)=反對率/（反對率+支持率）。

13.活躍指數(shù)：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，視頻的信息對網民激發(fā)的活躍程度。14.導向指數(shù)：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，網民對該視頻的輿情態(tài)勢狀況。15.情緒波動指數(shù)：在一定的統(tǒng)計時期內就某一視頻，反對力量與支持力量的斗爭的激

烈程度。

同理可定義：累計支持總量、支持變化量、評論率、支持率、播放率、轉載率我們分別用201*年7月18日（周三）的優(yōu)酷主頁的視頻1收集到的從早上8:00點到21:45的數(shù)據和201*年7月19日（周四）的優(yōu)酷主頁的視頻2收集到的從8:15到17:30的數(shù)據分別對活躍指數(shù)的四個指標即投票率、評論率、轉載率、播放率進行因子分析

《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》（視頻1）《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》（視頻2）用視頻1的數(shù)據進行因子分析的結果為：表二視頻1解釋的總方差初始特征值成份1234合計2.911.785.232.073方差的%72.76319.6135.8031.821累積%72.76392.37698.179100.000合計2.911.785提取平方和載入方差的%72.76319.613累積%72.76392.376旋轉平方和載入合計2.6181.077方差的%累積%65.45965.45926.91792.376提取方法：主成份分析。表三視頻1旋轉成份矩陣成份1播放率投票率評論率轉載率.939.934.199.9082.188.248.980.142提取方法:主成份。旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法。a.旋轉在3次迭代后收斂。用視頻2的數(shù)據進行因子分析的結果為：

表四視頻2解釋的總方差初始特征值成份1234合計2.800.966.173.060方差的%70.00524.1584.3351.502累積%70.00594.16398.498100.000提取平方和載入合計2.800.966方差的%累積%70.00570.00524.15894.163合計2.7511.016旋轉平方和載入方差的%68.77525.388累積%68.77594.163提取方法：主成份分析。表五視頻2旋轉成份矩陣成份1播放率投票率評論率轉載率提取方法:主成份。旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法。a.旋轉在3次迭代后收斂。.949.978.078.9422.130.038.997.061從對這兩個視頻的數(shù)據進行因子分析的結果可以看出：第一個公共因子在指標播放率、投票率、轉載率上有較大的載荷，說明這3個指標有較強的相關性，可以歸為一類，命名為：外在因子。第二個公共因子在評論率指標上有較大的載荷，從現(xiàn)實情況來看只有在優(yōu)酷網注冊的網民才可以發(fā)表評論，因此命名為：內在因子。

這個規(guī)律并經過大量不同視頻的數(shù)據進行了證實，而且提取兩個公因子的累積貢獻率都很高。

因此網絡輿情的安全監(jiān)測指標可以進一步細化為表六：

表六網絡輿情安全監(jiān)測指標體系（單位時間：半小時）一級指標

二級指標三級指標四級指標

擴散增長率擴散度累計引用量累計播放量投票率外在因子關注度活躍指數(shù)播放率內在因子支持率導向指數(shù)反對率態(tài)度導向度情緒波動指數(shù)反對均值轉載率反對標準差反對系數(shù)(注：評論率、轉載率等等用的定義都是單位時間的變化量，因為只有這樣定義進行的因子分析才符合本論文中講的規(guī)律，而且提取兩個公因子的累計貢獻率都是很高的。若評論率、轉載率等等的定義用某某變化量除以播放視頻變化量，則個別視頻的數(shù)據用因子分析的結果不符合這個規(guī)律，而且即使符合規(guī)律的提取兩個公因子的累計貢獻率也比較低。所以本論文評論率、轉載率等等用的定義都是單位時間的變化量）

三、網絡輿情安全監(jiān)測的統(tǒng)計模型

（一）擴散度模型

1．擴散增長率

首先：根據我們收集到的數(shù)據計算出各個時間段的擴散增長率

其次：每相鄰的m個統(tǒng)計時間段為一期。若增長率為正，則該序列在該期時間段為“擴張”，用1表示；若增長率為負，則為“收縮”，用-1表示，若增長率為零，則該序列在該期不予統(tǒng)計。并依同樣的方法確定該指標在各個時期的特征。

擴散度的計算公式：

DItt期序列出現(xiàn)擴張的個數(shù)/屬于該期該類指標的序列總數(shù)（1）

例如，在t期有k個處于擴張狀態(tài)，則：DItK/m。擴散度的變化范圍在0到1之間，一般設定0、0.5、1三個標志，這三個標志分別表示組內沒有一個時間段的擴散增長率處于上升狀態(tài)、有一半的時間段的擴散增長率處于上升狀態(tài)和該期所有時間段都處于上升狀態(tài)。

根據擴散度來判斷擴散情況及走向：（1）當0DIt0.5時，上升擴散增長率小于下降擴散增長率，在此階段擴張因素不斷生長，收縮因素漸漸消失，視頻擴散向擴張方向運動，此時視頻處于緩慢傳播的后期（2）當0.5DIt1是，上升擴散增長率大于下降擴散

增長率，視頻傳播處于快速傳播時期，視頻傳播發(fā)生了重大轉折，隨著DIt向峰值的增加，視頻傳播越來越快（3）當1DIt0.5時，上升擴散增長率仍大于下降擴散增長率，視頻傳播處于快速傳播的后期，視頻傳播正在走下坡路，視頻傳播正處于降溫階段。（4）當0.5DIt0時，視頻傳播又發(fā)生重大轉折，上升擴散增長率低于下降擴散增長率，視頻傳播處于收縮階段，視頻傳播進入一個新的慢速傳播時期。擴散度始終圍繞DIt=0.5的直線上下運動，這條直線即稱之為快速傳播轉折線

2．累計引用量

累計引用量的擴散度的定量計算方法是：用累計引用量的數(shù)字位數(shù)；累計引用量的數(shù)字位數(shù)為1時,擴散度為1；累計引用量的數(shù)字位數(shù)為2時，擴散度為2；依次類推

3．累計播放量

累計引用量的擴散度的定量計算方法是：用累計播放量的數(shù)字位數(shù)；累計播放量的數(shù)字位數(shù)為1時,擴散度為1；累計播放量的數(shù)字位數(shù)為2時，擴散度為2；依次類推

（二）關注度模型

1．不同視頻事件的關注度進行比較的關注度模型如下：活躍指數(shù)的定量計算方法是：

活躍指數(shù)=（投票率+轉載率）*1+評論率*2（公式2）這里的1

、2是進行主成分分析的第一主成分和第二主成分的特征根。把1

、2

分別作為權重。當活躍指數(shù)位于[0,500]時，說明人們對此事件關注不活躍；活力度位于(500,1500]時，說明人們對此事件關注一般；活躍指數(shù)位于(1500,2500]時，說明人們對此事件關注較活躍；當活躍指數(shù)位于(2500,3500]時，說明人們對此事件關注活躍；當活躍指數(shù)3500時，說明人們對此事件關注特別活躍。

我們把特別活躍、活躍、較活躍、一般、不活躍定義為關注度的五個度。2．同一個視頻在不同時刻的關注度進行比較的關注度模型

上一步的關注度模型雖然也可以對同一個視頻事件的不同時刻的活躍情況進行比較，但利用主成分分析進行綜合評價的模型更科學，更能準確的描述同一個視頻事件在各個時間的人們的活躍情況，但此模型的缺點是：此模型不能對不同視頻事件的關注度進行比較。此模型的理論依據：利用主成分分析進行綜合評價。

活躍指數(shù)的定量計算方法是：活躍指數(shù)=(1/i)*外在因子+(2/

i)*內在因子（公式3）

其中外在因子和內在因子的系數(shù)分別是我們根據因子分析中的分差貢獻率給各因子確定的權重�；钴S指數(shù)0時，說明人們此時間對此事件不敏感；活躍指數(shù)位于[0,0.5]時，說明此時間人們對此事件關注一般；活躍指數(shù)位于(0.5,1]時，說明此時間人們對此事件關注較敏感；當活躍指數(shù)位于(1,1.5]時，說明此時間人們對此事件關注敏感；當活

躍指數(shù)大于1.5時，說明此時間人們對此事件關注特別敏感。

我們把特別敏感、敏感、較敏感、一般、不敏感定義為關注度的五個度。

（注：經過大量的實踐證實這兩種計算活躍指數(shù)的方法得出的數(shù)據具有很強的相關性，因此這兩種計算活躍指數(shù)的方法得出的數(shù)據繪制出的走勢圖總體上是基本一致的。說明：這兩種計算活躍指數(shù)的方法只是研究問題的角度不同而已。）

（三）態(tài)度導向度模型

1．導向指數(shù)

導向指數(shù)的定量計算方法是：

（1）若是負面視頻：導向指數(shù)=（反對率-支持率）/（反對率+支持率）（公式4）（2）若是正面視頻：導向指數(shù)=（支持率-反對率）/（反對率+支持率）（公式5）顯然該導向指數(shù)位于[-1,1]之間。當導向指數(shù)為零時，說明支持率和反對率相等。網絡輿情監(jiān)控的任務是防止輿情的負面信息對社會造成危害而引起社會動蕩，所以當導向指數(shù)位于(-1,0]時，說明態(tài)度導向特別嚴重；當導向指數(shù)位于(0,0.6]時，說明態(tài)度導向嚴重；導向指數(shù)位于(0.6,0.8]時，說明態(tài)度導向較嚴重；導向指數(shù)位于(0.8,0.9]時，說明態(tài)度導向一般，導向指數(shù)位于(0.9,1]時，說明態(tài)度導向不嚴重。

我們把特別嚴重、嚴重、較嚴重、一般,不嚴重定義為態(tài)度導向度的五個度。2．情緒波動指數(shù)

我們分別以每m個連續(xù)的統(tǒng)計時間段的反對系數(shù)為一組，分別求出各組的均值X和標準差。將每一組的標準差分別除以該組的均值X就是該組的情緒波動指數(shù)值。

即情緒波動指數(shù)的定量計算方法是：情緒波動指數(shù)=

/X（6）

情緒波動指數(shù)位于[0,0.01]時，說明情緒波動��；情緒波動指數(shù)位于(0.01,0.02]時，說明情緒波動一般；情緒波動指數(shù)位于(0.02,0.04]時，說明情緒波動較大；情緒波動指數(shù)位于(0.04,0.06]時，說明情緒波動大；情緒波動指數(shù)位于0.06以上時，說明情緒波動特別大。

我們把情緒波動小、情緒波動一般、情緒波動較大、情緒波動大、情緒波動特別大，為態(tài)度導向度的五個度。

利用情緒波動指數(shù)和反對均值聯(lián)合起來進行分析如下：

（1）當情緒波動指數(shù)顯著上升時，說明支持力量和反對力量斗爭的激烈程度在加強；若此時反對均值顯著在上升，說明反對的力量在上升（即支持的力量在下降）并且上升的后勁有力，預示著下一個階段反對的力量上升的可能性很大；若此時反對均值顯著在下降，說明反對的力量在下降（即支持的力量在上升）并且下降的后勁有力，預示著下一個階段反對的力量下降的可能性很大；若此時反對均值沒有顯著的上升或下降，預示著下一個階

段反對的力量是上升或下降不確定。

（2）當情緒波動指數(shù)顯著下降時，說明支持力量和反對力量斗爭的激烈程度在減弱；若此時反對均值顯著在上升，說明反對的力量在上升（即支持的力量在下降），但上升的后勁不足，預示著下一個階段反對力量上升的勢頭減弱或反對力量下降；若此時反對均值在下降，說明反對的力量在下降（即支持的力量在上升），但下降的后勁不足，預示著下一個階段反對力量下降的勢頭減弱或反對力量上升；若此時反對均值沒有顯著的上升或下降，預示著下一個階段反對的力量是上升或下降不確定。

四、實證分析

根據本論文中我們建立的網絡輿情安全監(jiān)測指標體系和我們收集到的《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》和《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》視頻的數(shù)據，應用我們提出的安全監(jiān)測方法進行實證分析的結果如下：

（一）擴散度分析

1.擴散增長率

下圖是用公式（1）利用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件的數(shù)據繪制的擴散增長率圖：

圖1視頻1擴散增長率

擴散增長率分析0.70.60.50.40.30.20.10擴散增長率視頻110:1512:1514:1516:1518:1520:15時間

從圖形來看，從10:15到14:15擴散度持續(xù)下降，在14:15擴散度達到最低點。從10:15到12:15視頻傳播處于快速傳播的后期，視頻傳播正在走下坡路，視頻傳播正處于降溫階段，從12:15到14:15視頻傳播發(fā)生重大轉折，視頻傳播處于收縮階段，視頻傳播進入一個慢速傳播時期。從14:15到18:15擴散度持續(xù)上升，在18:15達到最高點。從14:15到大約17:00點，在此階段擴張因素不斷生長，收縮因素漸漸消失，視頻擴散向擴張方向運動，此時視頻處于緩慢傳播的后期.，從大約17:00到18:15，視頻傳播處于快

21:

速傳播時期，視頻傳播發(fā)生了重大轉折，視頻傳播越來越快。同理可分析后面的幾個階

2.累計引用量

下面的圖是用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件的數(shù)據繪制的累計引用量圖（該圖是對原始數(shù)據經過了移動平均法處理）

圖2視頻1的累計引用量擴散圖

視頻1累計引用量圖5000累計引用量40003000201*10000視頻18:459:3010:1511:0011:4512:3013:1514:0014:4515:3016:1517:0017:4518:3019:1520:00時間20:45

從累計引用量圖形看：從8:45到大約9:45，累積引用量保持在三位數(shù)，即在這段時間內擴散度為3；從大約9:45到20:45，累計引用量位數(shù)始終保持在四位數(shù)，即在這段時間內擴散度為4。

3.累計播放量

下面的圖是用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件的數(shù)據繪制的累計播放量圖

圖3視頻1的累計播放量情況分析圖

視頻1累計播放量1201*001000000800000600000400000201*0008:008:459:3010:1511:0011:4512:3013:1514:0014:4515:3016:1517:0017:4518:3019:1520:0020:4521:30累計播放量視頻1時間

從累計播放量圖形看：從8:00到大約9:20，累積引用量保持在五位數(shù)，即在這段時間內擴散度為5；從大約9:20到大約20:55，累計引用量位數(shù)始終保持在六位數(shù)，即在這段時間內擴散度為6；從大約20:55到21:30，累計引用量位數(shù)始終保持在七位數(shù)，即在這段時間內擴散度為7

（二）關注度分析

1.不同視頻事件的關注度進行比較的關注度模型分析如下：

下面是用公式2利用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》和《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》的數(shù)據繪制的活躍指數(shù)圖分別如下：圖4視頻1的活躍指數(shù)情況分析圖

視頻1活躍指數(shù)圖2500201*活躍指數(shù)150010005000視頻18:3010:0011:3013:0014:3016:0017:3019:00時間20:30

圖5視頻2的活躍指數(shù)情況分析圖

視頻2活躍指數(shù)圖1201*10000活躍指數(shù)800060004000201*0視頻29:009:3010:0010:3011:0011:3012:0012:3013:0013:3014:0014:3015:0015:3016:0016:3017:00時間17:30

從圖形看，對《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件，從8:30到9:00，活躍指數(shù)位于活力度的(500,1500]之間，說明人們對此事件的關注度為：一般；從9:00到13:30，活躍指數(shù)位于活力度的(1500,2500]之間，說明人們對此事件的關注度為：比較活躍；從13:30之后，活躍指數(shù)位于活力度的(500,1500]之間，說明人們對此事件的關注度為：一般。對《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》事件，從9:00到18:00，活躍指數(shù)位于活力度的大于3500的范圍，說明人們對此事件的關注度為：特別活躍。

2.同一個視頻在不同時刻的活躍情況進行比較的關注度模型如下：

用公式3利用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》和《菲總統(tǒng)感謝中國

貸款上億美元援建水利》的數(shù)據利用主成分綜合評價法繪制的同一個視頻不同時刻的活躍指數(shù)圖如下：

圖6同一視頻不同時刻活躍指數(shù)情況分析圖

同一視頻不同時刻活躍指數(shù)圖21.5活躍指數(shù)10.508:309:3010:3011:3012:3013:3014:3015:3016:3017:3018:3019:3020:30視頻1視頻221:30-0.5-1-1.5時間

從圖形看，對《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件，在10:00活躍指數(shù)達到最高點，對《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》事件，在11:30活躍指數(shù)達到最高點�；钴S指數(shù)達到最高的點是盲點，必須高度關注，人們可能受到敵對勢力的誤導促使人們活躍起來。兩個事件都在大約14:00之后，活躍指數(shù)都位于0之下，說明在此時間之后，人們對此事件不在敏感

3.從圖形直觀來看，以上兩種方法計算活躍指數(shù)的結果數(shù)據繪制出來的走勢圖總體上基本一致。再用兩種方法計算活躍指數(shù)的結果數(shù)據進行客觀的相關性分析：兩種計算活躍指數(shù)的方法計算出的結果的相關系數(shù)都是0.977，即：都具有很強的相關性，因此，用兩種方法計算活躍指數(shù)的結果數(shù)據繪制出的走勢圖總體上基本一致。說明：這兩種計算活躍指數(shù)的方法只不過是研究問題的角度不一樣而已。

（三）態(tài)度導向度：

1.導向指數(shù)

分別利用公式4用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》視頻的數(shù)據和利用公式5《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》視頻的的數(shù)據繪制的導向指數(shù)情況分析圖如下：

圖7視頻1和視頻2導向指數(shù)情況分析圖

導向指數(shù)圖10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2導向指數(shù)10:0011:0012:0013:0014:0015:0016:00時間17:009:00視頻1視頻2

從圖形看，對《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件，從9:00到14:40，導向指數(shù)位于態(tài)度導向度的(0.6,0.8]之間，說明人們對此事件的態(tài)度為：較嚴重。從大約14:40到18:00，導向指數(shù)基本上位于態(tài)度導向度的(0,0.6]之間，說明人們對此事件的態(tài)度為：嚴重。從分析中，我們得出：隨著時間的推移，人們的態(tài)度導向從較嚴重轉換為嚴重，人們對此時間的反對在減少。對《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》事件，從9:00到18:00，導向指數(shù)位于態(tài)度導向度的[-1,0]之間，說明人們對此事件的態(tài)度為：特別嚴重

2.情緒波動指數(shù)

用公式6利用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》和《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》的數(shù)據繪制的情緒波動指數(shù)圖如下：圖8視頻1和視頻2情緒波動指數(shù)情況分析圖

情緒波動指數(shù)圖0.05情緒波動指數(shù)0.040.030.020.01010:3012:3014:3016:30時間18:3020:30視頻2視頻1

從圖看：對《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》事件的情緒波動指數(shù)位于[0,0.01]之間，屬于態(tài)度導向度的情緒波動小。說明隨著時間的推移，反對力量與支持力量的對比大體上保持不變。

對《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件，在10:30情緒波動指數(shù)位

于(0.01,0.02]之間，屬于態(tài)度導向度的情緒波動一般；在12:30達到情緒波動指數(shù)的最低點，情緒波動指數(shù)位于[0,0.01]之間，屬于態(tài)度導向度的情緒波動��；在18:30情緒波動指數(shù)達到最高點，位于(0.04,0.06]之間，屬于態(tài)度導向度的情緒波動大。同理可分析其余各點的情況。

用《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》的數(shù)據繪制的反對均值指數(shù)圖如下：

圖9視頻1反對均值指數(shù)情況分析圖

反對均值指數(shù)圖0.860.840.820.80.780.760.740.7210:3012:3014:30時間16:3018:3020:30反對均值視頻1

我們把《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件的情緒波動指數(shù)和反對均值指數(shù)結合起來進行分析如下：

從10:30到12:30，反對均值在上升但上升的幅度不顯著，預示下一階段反對力量可能上升也可能下降；從12:30到14:30，反對均值在顯著下降而情緒波動指數(shù)在顯著上升，預示在原來雙方力量的基礎上，下一階段反對力量下降的可能性很大，從圖可以證實：下一階段反對力量的確下降；從14:30到16:30，反對均值在顯著下降而情緒波動指數(shù)在顯著上升，預示在原來雙方力量的基礎上，下一階段反對力量下降的可能性很大，從圖再一次證實：下一階段反對力量的確下降盡管下降的不顯著；從16:30到18:30，反對均值在下降但下降的幅度不顯著，預示在原來雙方力量的基礎上，下一階段反對力量是上升或下降不確定。

五、結論與對策

從擴散度的發(fā)展情況分析中，我們可以了解到某個視頻事件的各個時間的擴張活躍時期情況、視頻已經被人們直接知曉的情況。

《菲總統(tǒng)感謝中國貸款上億美元援建水利》此事件發(fā)生的背景是：中國和菲律賓就中國的黃巖島事件搞得沸沸揚揚，例如利用《美菲安全條約》拉攏美國介入黃巖島事件、在東盟會議上做文章、把黃巖島事件鬧上國際法庭等等。中國給菲律賓貸款上億美元援建水利是處于政治上的考慮，然而這并不為中國人民所理解，從我們對該事件的關注度分析中

可以看出：中國人民對該事件表現(xiàn)的特別敏感；對該事件的態(tài)度導向度的分析中可以得出：中國人民對中國政府的這種做法是強烈的不滿。因此應該高度警惕，利用各種媒體等引導人民樹立正確的世界觀。不然，中國一旦有風吹草動，敵對勢力很可能會利用諸如此類的事件煽風點火，以至于引起中國動亂�；钴S指數(shù)達到最高點，是疑點，必須高度關注。從情緒波動指數(shù)來看：情緒波動小，即：反對力量與支持力量的對比大體保持在那個很高的水平上，隨著時間的推移兩方力量的對比基本上保持不變。

對《俄在遠東扣押兩山東漁船，炮擊漁船扣36人》事件的關注度的分析中，我們可以發(fā)現(xiàn)：民眾對此事件的關注度為開始一般、隨后活躍、再后又關注一般；對此事件的活躍指數(shù)的分析中我們可以得出：開始時，態(tài)度導向度較高，民眾對此事件的態(tài)度是較嚴重，不是很反對；隨著時間的推移，態(tài)度導向度下降，即：中國人民的反對程度在下降。從情緒波動指數(shù)來看：情緒波動不穩(wěn)定，說明反對力量和支持力量的對比不斷發(fā)生著較明顯變化。因此我們要提高警惕，對人民的態(tài)度進行必要的引導。

六、對實踐的指導意義

通過擴散度的擴散增長率，我們可以歸納出網民對什么樣的事件好奇、感興趣。通過累計引用量和累計播放量，我們可以了解到該事件已經被民眾直接知道的人的數(shù)量。若是正面視頻，我們可以大體知道該視頻到統(tǒng)計時刻為止已經對社會產生的積極影響；若是危害社會的負面視頻，我們可以知道該視頻到統(tǒng)計時刻為止已經對社會造成的危害程度。

通過一定不同類視頻關注度的分析，就可以在大量甚至于海量的網絡信息數(shù)據中歸納出網絡熱點，包括能對社會穩(wěn)定、國家安全產生巨大影響的新聞話題、熱點事件。從而我們可以對各類事件的關注度情況進行排序。在以后的網絡輿情的監(jiān)控中，我們就可以針對不同事件采用不同級別的監(jiān)控，這樣既可以節(jié)省人力又可以節(jié)省財力。

通過大量視頻態(tài)度導向度的導向指數(shù)的分析，我們可以歸納出網民對各類事件的態(tài)度、是支持還是反對、以及不滿程度達到什么樣的危險程度。情緒波動指數(shù)可以看出反對力量和支持力量斗爭的激烈程度，他們持有支持或反對的立場的堅定程度。情緒波動指數(shù)越大，他們持有支持或反對的立場越不堅定。情緒波動越大的越容易通過媒體引導他們站到正確的立場上。該指標即可以檢驗政府制定政策的效果，也可以檢驗各種媒體引導網民的世界觀產生的效果。如果政府制定的政策或媒體引導產生的效果越大，則導向指數(shù)向上升的越大，若是正面視頻，情緒波動指數(shù)變化的越��；若是負面視頻，情緒波動指數(shù)變化的越小。反之，則情況相反。

總之：通過我們的安全監(jiān)測指標體系和安全監(jiān)測方法，能將網絡輿情相關理論與技術研究有機地契合起來，為網絡輿情分析及預警應用系統(tǒng)的實現(xiàn)和應用提供一個系統(tǒng)化、整體性、宏觀性的基礎性平臺，從而為政府和國家輿情安全監(jiān)管等業(yè)務部門提供一個把握民眾之民意的平臺：通過捕捉和識別出苗頭性、敏感性、傾向性的網絡輿情信息，并及時做

出警示性反應，實現(xiàn)對網絡輿情安全態(tài)勢的把握，將其牢牢控制在安全警戒的基線之下，防范負面網絡輿情危害社會于未然。這些安全監(jiān)測指標體系也能從理論和實操層面指導網絡輿情監(jiān)控預警一體化的應用架構形成整體性效果，從而形成高效暢通的網上輿情發(fā)現(xiàn)、分析、監(jiān)管、預警、處置和反饋機制。

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communities//Procofthe14ndACMSIGKDDConfonKnowledgeDiscoveryandDataMining.NewYork;ACM,201*作者簡介

李佼瑞，男，陜西華縣人，教授，研究方向：非線性計量模型；李浩，男，山東棗莊人，碩士生，研究方向：統(tǒng)計模型與應用；注明：

1.在擴散度的二級指標中，我又添加了累計播放量。因為我認為視頻不斷被越來越多

的人知道，這也是一種擴散。

2.在原來論文的基礎上，我又添加了安全監(jiān)測方法對實踐的指導意義。

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