我国网络舆情研究的回顾与展望

我国网络舆情研究的回顾与展望

作者：王高飞 李明

来源：《现代情报》2016年第05期

〔摘要〕运用计量统计的方法，首先对网络舆情近十年的相关研究进行文献统计，得出近些年网络舆情研究的总体概况。其次对近些年的网络舆情在研究内容上进行分类分析，主要通过对相关理论研究、网络舆情分析技术研究、网络舆情的应用及实践研究方面进行分析梳理，以从整体上把握近些年我国网络舆情的研究状况，最后，总结分析目前网络舆情研究中尚且存在的问题，并对未来的研究趋势进行展望，以期为网络舆情后续的相关研究提供借鉴和参考。 〔关键词〕网络舆情；舆情理论；舆情分析；舆情应用；计量统计

“舆情”一词最早出现在《旧唐书》中，据考证公元897年唐昭宗在一封诏书中称：“朕采于群议，询彼舆情，有冀小康，遂登大用”[1]。但我国真正意义上对于舆情的研究开始于2003年，而从2005年开始，我国才有网络舆情研究的文献出现。因此我国关于网络舆情的相关研究历史较短，又由于网络舆情研究是一个跨学科、多学科交叉的研究领域，因而我国在网络舆情的研究上深度还不够。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第36次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2015年6月底，我国互联网用户总数达到668亿，互联网普及率为488%，手机网民为594亿。网民每周平均上网时间为256小时[2]。网络事实上已然成为信息传播最为重要的载体和工具。与此同时，各种网络自媒体迅速崛起和普及，如微博、微信、QQ等等，这使得信息的传播更为方便和快捷。中国已经进入了网络舆情空前活跃的“大众麦克风时代”。网络舆情反映了社会对于突发事件的态度和反应，是社会动态的晴雨表和温度计、是社会矛盾的展示台、是意见反馈的主渠道、是维护稳定的安全门，它成为国家管理者了解社会状态维护社会稳定的一个重要途径。因此，对于社会来讲，重视、研究、开发、利用网络信息，对于公众对一些公共突发事件的情绪（尤其是负面情绪）及时地进行分析、对公众的负面情绪进行正确的引导，关系到社会的和谐与稳定。对于政府来讲，若不对网络舆情引起重视，任由负面信息的肆意传播，就会影响到政府的公信力和权威性。因此近些年网络舆情的相关研究在蓬勃展开。笔者认为，近些年国内学者对网络舆情的研究主要集中在3个方面，且研究的层次由理论基础向开发应用逐步深入（如图1所示）。（1）网络舆情的相关理论研究。（2）网络舆情分析技术研究。（3）网络舆情的应用及实践。此外，网络舆情的研究还呈现出明显的跨学科特征：

从图3和图4可以看出，不论是按篇名搜索还是按关键词搜索得出的数据图走势都是一致的，由图能够看出自2006年始，截止到2015年12月，在网络舆情的研究文献中，绝大部分都是以期刊的形式，而硕博论文数量较少。文献数量总体上呈上升趋势，尤其是2009年后增长较快，也就是说在那之后我国学者对于舆情预警的关注度增加，而曲线图在2014年达到顶峰后呈现微微下降趋势，笔者认为这主要是2015年的统计数据接近一年却不到一年所以数据较实际的数据略微偏低，因此可以预见2015年的相关文献基本与2014年持平。由此可见，学

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术界对于网络舆情的研究热度仍然不减。并进一步统计出10年中被核心期刊、中文社会科学引文索引（CSSCI）期刊、EI期刊、SCI期刊收录的数量如图5： 图5各类权威期刊收录情况统计图

统计结果如图5所示，截止到2015年12月23日止，CNKI近10年收录的有关网络舆情的期刊中，核心期刊数量为886篇，中文社会科学引文索引（CSSCI）文献294篇，EI文献3篇，SCI文献1篇。由此可以看出尽管近些年我国对于网络舆情的相关研究蓬勃发展，但从整体上看论文质量还有待提升，特别是高质量的文献数量偏少，这是我国研究者需要提升的一个方向。

2网络舆情的相关理论研究 2网络舆情的涵义及特点研究 2 1网络舆情基本概念界定

对于网络舆情的定义，在近些年的舆情基础理论的研究中已经形成了多种观点。王来华认为：网络舆情是指在一定的社会空间内，针对某个社会事件的整个过程，通过互联网普通民众表达出的对于国家管理者所持的社会政治态度。简单地来讲，王将网络舆情看作是一种社会政治态度，而这种观点具有一定的狭隘性，因此学术界称之为“狭义舆情”。刘毅则认为：网络舆情是指通过互联网，社会个人或公众基于一定的时间和空间，对与自身密切相关的公共事务所持的各种意愿、态度、意见的总和[3]。曾润喜将网络舆情定义为：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。该定义在前两种定义的基础上，使网络舆情的范围更为宽泛其涵义也更准确。 2网络舆情的特点

网络舆情的特点与网络传播方式的特征息息相关，许多学者对于网络舆情的特点进行分析总结，通过归纳主要体现出以下几个特点：

①直接性。互联网是一个完全开放的平台，不具有排他性，每个人都可以在网络平台上发布信息、表达自己的观点。尤其是自媒体平台的发展和移动网络的普及使得网民可以随时随地发表个人观点，而由于网络匿名的特征，网民一般都会大胆地表达自己的真实观点。因此网络舆情直接客观地反映了社会存在的问题和矛盾。

②突发性。网络舆情的产生往往是不可预料的，尤其是突发性公共事件容易成为舆情的导火索。一方面，网民对于公共事件的评论可能会迅速形成一种共同的观点，从而最终形成舆情；另一方面，网上的言论可能会促成网下的行为，进一步形成强大的意见声势。

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③丰富性。从表达形式看，网络舆情具有丰富性的特点。一方面，舆情所涉及的事件和问题的类型各种各样，其涉及的主题非常广泛，涉及经济、政治、文化、军事等方方面面。另一方面，舆情的传播途径也非常多样，可以通过各种自媒体平台进行传播，也可以通过市场化媒体和体制内媒体进行传播。从舆情的主体来看，网民来自社会的各个阶层和不同的岗位。 ④互动性。网民通过网络能够针对某一共同的事件或现象进行讨论，发表不同的意见，他们表现出较强的参与意识，能够形成很好的互动。而往往会有针锋相对的两种观点出现，并且每种观点都有一批赞同者和反对者。比如，2015年8月12日，天津港发生了大爆炸，针对这一突发的公共事件的原因和责任问题，网民持两种不同而对立的观点并就此展开了较为激烈的争论。

⑤偏差性。网络舆情往往会存在一定的偏差。网民由于受各种因素的影响，如教育水平、性格因素、年龄层次等不同导致他们对某一事件的认知不同，比如有些人比较感性，有些人比较理性，还有些人可能把网络看作是自己宣泄的场所。很多人看待问题比较片面和消极，比如，金融危机向实体经济蔓延，我国一些沿海企业出现倒闭潮、楼市比较低迷，而这种情绪会相互感染，使网民的言论和客观事实产生一些偏差。 2网络舆情的传播及演化研究

关于网络舆情传播的研究，学者们主要从传播的相关理论以及传播的周期与模型等方面进行研究。而国外在这些方面开展的研究较早，国内学者结合我国的具体国情将这些相关理论及模型进行优化与完善。在理论方面，学者比较常用的有“沉默的螺旋”理论、“六度分割”理论、“社会网络”理论等等，而近些年在研究中常用到的模型主要有Deffuant模型、Sznajd模型、Hegselman-Krase模型等等。而针对网络传播的元胞自动机传播模型、“传染病模型”、基于小世界网络和无标度网络的传播模型等则是近年国内取得的较为典型的研究成果。元胞自动机主要透过中心元胞来研究其领域权重及鉴定度对于传播的作用。传染病模型能清晰地观察随着时间变化网络舆情演变过程，并考虑了舆情信息“裂变式”传播特性及舆情话题的衍生性。小世界网络和无标度网络的传播模型是建立在社会网络的基础上的，具备真实性和联系性。网络舆情的传播模式大多集中在以表征传播过程及结构的模式，如刘继等将微博舆情信息传播模式分为单关键点型、链式型、多关键点型[4]在传播效应研究方面，主要有聚合效应、关联效应、从众效应、传染效应、蝴蝶效应等，这些效用对于网络舆情的传播过程和演化方向都会有影响。此外，长尾理论、羊群理论、自组织理论、突变理论等也被广泛地运用于舆情传播规律特征的研究中，这些理论不断地丰富舆情传播的理论体系。

关于网络舆情演化的研究，由于演变的错综复杂性，不同学者基于自身的学科知识，从不同的学科领域和视角对网络舆情的演变规律进行研究。目前，国内的部分学者通过构建模型来研究舆情的演变。此外许多学者的研究主要集中于舆情的阶段划分，如方付建则将突发事件网络舆情演变分为孕育、扩散、变换和衰减4个阶段[5]。这类研究主要从网络舆情演化周期的角度来分析网络舆情从产生到消解的全过程（如图6）。

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图6网络舆情从产生到消解过程图

随着网络舆情演变研究的不断深入，一些学者开始更深层次地探讨影响舆情演变的因素，挖掘其内在的机制，更好地洞察舆情背后的本质问题，如谢耘耕等从舆情的五要素及舆情的过程的角度提出了影响舆情演变的关键因素，并描述了影响网络舆情演变的内在机制[6]。 3网络舆情监测与预警的研究

在国内，在2003年“非典”在全国爆发以后，学者开始了对网络舆论危机预警这一研究课题的关注。而实际上国内对网络舆论危机的研究可以追溯到2000年，学术界一般把2003年作为中国网络舆论危机的元年。而国内目前舆情监测主要是通过对一些突发性、群体性事件的舆情动态进行监测。国内外网络舆情监测分析的途径主要可归纳为4种：基于调查访问数据的监测分析、基于文本数据的监测分析、基于网络数据的监测分析和基于社会网络分析方法的监测分析[7]。网络舆情监测系统研究是舆情研究的一大热点，研究人员不断尝试采用各种新技术和新方法以及时全面地进行舆情的收集和监测，如赵永升为解决集中式舆情监测系统中的误报率较高、响应不及时等问题，提出了一种基于微格式的分布式舆情监测系统等[8]舆情预警研究成为舆情研究的重点。国内学者主要从以下几个方面进行网络舆情预警研究：通过构建预警指标体系进行舆情预警的研究，即按一定的维度和层次建立量化指标，然后利用评价模型确定预警级别；基于情感分析的网络舆情预警研究，即通过情感倾向性分析，从网络评论中对于负面评价进行提取和研究，当负面评价值超过一定的阈值时则进行危机预警；此外，信号分析理论、模糊综合评价法也是较为常用和有效的舆情预警研究方法。 3网络舆情分析技术研究

网络舆情分析技术主要包括系统化分析技术以及相关的支撑技术。分析技术主要包括内容分析法和文本数据挖掘法，支撑技术主要包括网络舆情采集与提取技术、网络舆情话题发现与追踪技术、多文档自动文摘技术以及网络文本倾向性分析技术。 3内容分析法

内容分析法是一种较为常见的科学研究方法，因其具有客观性、系统性与定量的特征，因此常用于对网络内容、网络使用记录等进行挖掘和分析。网络舆情分析中主要在3个方面应用内容分析法：一是描述网络中传播的舆情信息；二是推论网络舆情信息的产生和变化趋势。刘毅对内容分析法在网络舆情分析中的作用做了详细研究。 2文本数据挖掘法

指从大量文本集合中发现隐含的规则，其主要的技术包括特征提取、聚类分析、关联分析、趋势预测等等[9]。文本数据挖掘法对于网络舆情的分析研究具有举足轻重的作用。特别在网络舆情的描述、关联性分析、网络舆情信息真实性、信息传播者的意图及倾向、网络舆情产生的原因、网络舆情趋势预测等方面有着较为理想的分析效果。

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3网络舆情采集与提取技术

网络舆情大多通过一些自媒体平台进行传播。如，论坛、微博、微信等，这些信息载体主要为动态网页，其中的文本信息是在页面加载时从数据库中动态抽取的。另外，页面中的结构化信息比较松散，其中无用信息比较多，这使得获得有效信息的难度较大。国内学者梅雪等人提出用自动信息抽取Wrapper的方法，一定程度上提高了信息抽取的效率与准确性。 4网络舆情话题发现与追踪技术

由于互联网上信息量庞杂，并且包含各种不同的主题。因此如何从海量的信息中找到较为敏感的、负面评价较大的、有可能对社会稳定造成威胁的话题是该技术的主要研究任务和目标。传统的研究思路是文本聚类，即把文本的关键词作为文本的特征，许多学者通过匹配特征词来完成自动聚类，该方法虽能大致地将话题进行归类，但准确率却不高。国内学者又对传统方法进行了改进，将文本聚类细化为话题特征聚类，并根据事件对语言文本信息进行分析，从而实现话题的发现与追踪，且准确度和可读性大为提高。 5多文档自动文摘技术

通过网络爬虫自动采集的新闻、论坛发帖、博客文章等页面都包含着大量的无用信息，多文档自动摘要技术主要通过对庞杂的页面信息进行过滤，简要概括信息，以便于查询与检索。传统的多文档文摘技术是一种静态文摘，即对某个封闭的静态文档集提取概括成简要信息，而忽略了对外联系。而动态文摘是传统静态文摘的延伸和扩展，它一方面要保证形成的文摘与主题相关又要保证信息的简要性。另一方面又要能针对内容的更新而更新。张瑾等人提出三种动态文摘模型：一是文档过滤模型（DFM），即通过文档内容过滤提取动态信息以生成文摘；二是文摘过滤模型（SFM），即首先利用静态文摘方法对当前信息生成候选文摘，然后再从候选文摘中过滤掉与历史信息的重叠部分，得到所需的动态文摘；三是合并过滤模型

（UFM），它对前两种过滤模型做出了改进，突出了当前信息与历史信息具备着较强的关联性[10]。首先对历史信息和当前信息合并的全文档生成文摘，再从中进行历史信息的过滤，从而生成动态文摘。

6网络文本倾向性分析技术

网络文本一般能够真实表达网民的态度和看法，因此通过对网络文本的倾向性进行分析，就能够从总体上把握大部分网民对于某个事件的情感倾向，进而很好的对网络舆情进行分析研究。因此网络文本倾向性分析技术是网络舆情分析中的一项非常重要的支撑技术。徐琳宏等利用构建情感词典的方法，通过SVM分类器获取感情词的相似度进而计算整个句子的语义褒贬性，最终达到识别网络文本倾向性的目的。 4网络舆情的应用及实践

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国内应用实践研究，主要涉及学者提出的一些舆情的应对机制及预警方法和舆情机构的舆情报告和网络舆情管理等。一方面，汤力峰、赵昕丽提出了高校应对网络舆情的方法。李金满通过研究网络舆情对于警察的影响，针对性地提出在公安内部建立网络舆情预警网络。张巧云等研究了法院工作应对网络舆情的必要性和方法，提出了法院应对网络舆情的应对机制和方法，有针对地制定突发事件紧急预案，做好舆情预警工作。另一方面，我国政府相关部门及科研院所近些年建立的网络舆情预警系统或平台，能够自动对数据进行监测，并生成报表，定期发布研究报告，如人民网舆情监测室的中国互联网舆情分析报告、上海交通大学的舆情蓝皮书、中国人民大学中国社会舆情研究中心的社会舆情蓝皮书等，对舆情发生、发展、演变的总体态势进行定性定量分析[11]。国内相关的网络舆情管理方面的应用研究，主要针对热点问题“突发事件”群体性事件等开展，以舆情对政府决策的影响和基于舆情分析的对策研究居多。曾润喜等认为网络舆情适应服务型政府建设的需要，具有积极影响，体现在公民对于“网络参政”积极性的提高，在实施政府制定的政策方面积极传播并遵守，促进政府信息公开等方面[12]。此外，有不少研究者将高校管理工作与高校网络舆情研究联系在一起，主要从群体性突发事件应对、高校管理改革、高校思想宣传工作和文化安全这几个角度进行研究。 5研究不足及展望 1存在的问题与不足 1理论研究不够深入

虽然蝴蝶效应、长尾理论、羊群理论、自组织理论、突变理论等被学者们广泛应用于舆情的基础理论研究中，丰富了网络舆情研究的理论视野和方法论指导，但是目前的研究侧重舆情事件的分析和事后报告，缺少对理论的内在机理进行深入研究；网络舆情在新闻传播学、管理学、计算机科学等学科也经常被研究，研究主题或对象领域的交叉或重合并不是重复研究，不同学科以其独特的视角分析舆情信息呈现出不同的特点并有其侧重点，然而多学科的交叉融合与合作研究仍存在不足。 12舆情管理研究应用薄弱

目前，国内舆情管理往往在应急决策支持方面表现不佳，即便能够对于公共事件的事前、事后能够成功预测，而预测后及时正确的应对措施尚且不够，也就是说对于网络舆情的引导与管理还存在着不足。目前很多舆情方面的研究无法真正适用到现实状况中，究其原因，此方面的研究缺乏符合中国不同地区文化与经济特色的舆情累积研究，即使是以往比较有效的管理措施也不能促使知识、智慧得到再次利用，无法形成切实有效的管理体系。 13舆情技术研究与对策研究断裂

现今舆情研究相关的技术与方法已经比较成熟，然而舆情监测系统和应急管理决策支持系统的构建研究并没有将技术研究与对策研究实现有效的整合，研究较为零散，难以形成舆情应

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对的全系统体系。良好的舆情应对体系应包含获取、组织、关联与挖掘舆情信息并对所获取的信息进行建模仿真及风险评估，进而研究舆情的倾向性“传播规律”路径与演化特征，研究群体激化的行为特征与演化模式，构建舆情事件的引导机制与不同事件的针对性应对策略等。 4总结及展望

随着大数据、移动互联网的发展，尤其是不久前“互联网+”的提出，使我们认识到互联网本身还蕴藏着无限的潜力。这些新技术的发展使得一批自媒体平台如微博、微信等的普及，而自媒体平台改变了不同舆情力量间的结构关系，给舆情的传播带来了便利而给舆情的正确引导则带来了全新的挑战与机遇。处于更加浩瀚而非结构化的数据海洋中，政府决策管理所面对的诉求、反馈、监督等舆情信息更加混乱。但是，大数据技术为深入挖掘社会舆情中所蕴含的公众态度、观点和情绪等信息，为政府公共管理舆情处理机制与辅助决策管理体系的建立提供了前所未有的时机。此外，多学科知识的融合也将成为社会舆情研究的基石，比如新闻传播领域的传播学理论，图书情报领域的信息流理论，计算机科学领域的大数据采集和存储、舆情内容分析、关联语义挖掘和可视化等关键技术，管理科学领域的决策支持理论和技术，等等，这些理论的利用和融合将不断深入和丰富社会舆情研究的理论体系，社会舆情的相关研究也将迎来新的高峰。 参考文献

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