（管理科学与工程专业论文）基于BP神经网络的网络舆情危机预警研究.pdf

小 c k l 目录 1 绪论1 1 1 研究的背景及意义_ l 1 2 国内外研究现状综述2 1 2 1国外研究现状综述。2 1 2 2国内研究现状综述3 1 3 研究思路与方法5 1 3 1研究思路5 1 3 2研究框架6 1 3 3研究方法7 1 4 本章d 、结。7 2 相关知识的概述。8 2 1舆情及相关概念。8 2 1 1 舆情的概念8 2 1 2舆情、舆论及民意的辨析。8 2 2 网络舆情1 0 2 2 1 网络舆情的概念。l0 2 2 2 网络舆情的特点1 0 2 2 3网络舆情中的意见领袖o 1 2 2 2 4网络舆情与现实舆情的异同1 3 2 3 网络舆情危机预警。1 4 2 3 1网络舆情危机1 4 2 3 2网络舆情危机预警及基本方法1 4 2 3 3 警度界定1 4 2 3 4预警流程15 2 4 本章小结1 5 3 网络舆情危机预謦指标体系1 6 3 1 影响网络舆情危机的主要因素分析。1 6 3 1 1 流通量。1 6 3 1 2 观点倾向性1 7 3 2 预警指标体系的设计。1 8 3 2 1指标体系构建原则1 8 3 2 2指标体系的建立。l9 3 2 3指标的含义及分析2 0 本章小结2 4 印神经网络的网络舆情危机预警模型2 5 b p 神经网络。2 5 4 1 1b p 神经网络介绍2 5 4 1 2b p 神经网络算法及步骤2 5 b p 神经网络应用于网络舆情危机预警的可行性分析。2 8 基于b p 神经网络的网络舆情危机预警模型的建立2 8 4 3 1输入数据的归一化处理。2 9 4 3 2输出节点及隐含节点的选择2 9 4 3 3训练参数的设置3 0 m a t l a b 简介3 0 本章小结3 0 分析：；l 上海钓鱼执法事件概述及分析3l 样本选取与数据处理。3 3 实证检验。3 8 5 3 1b p 神经网络模型的结构设计3 8 5 3 2面向m a n a b 的b p 神经网络模型的训练3 8 5 3 3检验与结果分析4 l 本章小结4 2 6网络舆情危机预警管理对策建议4 3 6 1网络舆情危机管理策略。4 3 6 2网络舆情危机预警状态对策4 5- 7 总结4 7j 7 1全文总结。4 7 。 7 2不足与展望4 7 参考文献4 9 附录1 ( 源程序) 5 2 附录2 ( 读研期间发表论文与参与课题) 5 4 j 1 5 【谢! ；! ； c o n t e n t 1 i n t r o d u c t i o n 1 1 1 b a c h g r o u n da n dt h es i g n i f i c a n c e - 1 1 2r e s e a r c hs u m m a r y 2 1 2 1r e s e a r c hs u m m a r yo ff o r e i g nc o u n t r i e s 2 1 2 2r e s e a r c hs u m m a r yo fc h i n a 3 一 知 1 3r e s e a r c hi d e a sa n dm e t h o d s 5 1 3 1r e s e a r c hi d e a s 5 1 3 2r e s e a r c hs t r u c t u r e 5 1 3 3r e s e a r c hm e t h o d s 6 1 4 c h a p t e rs u m m a r y ”7 2 s u m m a r yo fr e l a t e dk n o w l e d g e 8 2 1 p u b l i co p i n i o na n dr e l a t e dc o n c e p t s 8 2 1 1 c o n c e p t o fp u b l i co p i n i o n ”8 2 1 2 d i s c r i m i n a t i o no fr e l a t e dc o n c e p t s 8 2 2i n t e m e tp u b l i co p i n i o n 1 0 2 2 1 c o n c e p to fh 她m e tp u b l i co p i n i o n 10 2 2 2f e a t u r e so fi n t e m e tp u b l i co p i n i o n 1 1 2 2 3 o p i n i o n l e a d e ro fi n t e m e tp u b l i co p i n i o n ”12 2 2 4 d i f f e r e n t i a t i n gh l t e m e tp u b l i co p 洫o n a n da c t u a lp u b l i co p i n i o n 13 2 3 c r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e m e tp u b l i co p i n i o n 1 4 2 3 1 c r i s i so fi n t e m e tp u b l i co p i n i o n 。”1 4 2 3 2 b a s i cm e t h o d so fe a r l y - w a r n i n g 1 4 ； 2 3 3 d e f m eo f w a r n i n gd e g r e e 1 4 ：j f r2 3 4 p r o c e d u r eo f e a r l y - w a r n i n g 1 5 2 4 c h a p t e rs u m m a r y 1 5 3 c r i s i se a r l y r - w a r n i n gi n d e xs y s t e mo fi n t e r n e tp u b h eo p i n i o n 1 6 3 1 a n a l y z i n gc r i t i c a lf a c t o r so f c r i s i so f i n t e m e tp u b l i co p i n i o n 1 6 3 1 1w e bp a g e sn u m b e r s 1 6 3 1 2 o p i i l i o no r i e n t a t i o n 。1 7 3 2 d e s i g n i n gi n d e xs y s t e m 1 8 3 2 1 p r i n c i p l e so f e s t a b l i s h i n gi n d e xs y s t e m 1 8 3 2 2 e s t a b l i s h i n gi n d e xs y s t e m 1 9 i i i 3 2 3 e x p l a n a t i o na n da n a l y s i so f e a c hi n d e x 2 0 3 3 c h a p t e rs u m m a r y 2 4 4m o d e lo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e r n e tp u b f i co p i n i o nb a s e do nb pn e u r a l n e t w o r k 2 5 4 1 】i ；pn e u f a ln e t w o r k 2 5 4 1 1i n t r o d u c t i o no fb pn e u r a ln e t w o r k 2 5 4 1 2 a l g o r i t h ma n gs t e po fb pn e u r a ln e t w o r k 2 5 4 2 f e a s i b i l i t ya n a l y s i so fa p p l y i n gb pn e u r a ln e t w o r k i nc r i s i se a r l y - w a r n i n go f i n t c m c tp u b l i co p i n i o n 2 8 4 3 e s t a b l i s h i n gt h em o d e lo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e r a c tp u b l i co p i n i o n b a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k 2 8 4 3 1 h a n d l i n gs t a n d a r do fi n p u td a t a 2 8 4 3 2c h o i c eo f o u t p u tn o d e sa n dm i d d l en o d e s 2 9 4 3 3 s e t t i n gu pt r a i n i n gp a r a m e t e r 2 9 4 4 s i m p l ei n t r o d u c t i o no f m a t l a b 3 0 4 5 c h a p t e rs u m m a r y 3 0 5 a n a l y s i so fr e a lc a s e 3 1 5 1o v e r v i e wa n da n a l y s i sa b o u tt h ee v e n to f e n t r a p m e n ti ns h a n g h a i 。31 5 2 s e l e c t i n gs a m p l e sa n dh a n d l i n gd a t a 3 3 5 3 e x a m i n i n g t h er e s u l t 3 8 5 3 1 d e s i g n i n gs t r u c t u r eo f t h em o d e lo f b pn e u r a ln e t w o r k 3 8 5 3 2 t r a i n i n gt h em o d e lo fb p n e u r a ln e t w o r kf a c i n gm a 廿a b 3 8 5 3 3 e x a m i n i n ga n da n a l y z i n gt h er e s u l t j 4 l 5 4 c h a p t e rs u m m a r y 4 2 6 s u g g e s t i o n so fm a n a g e m e n tc o u n t e r m e a s u r eo n c r i s i se a r l y - w a r n i n go f i n t e r n e tp u b l i co p i n i o n 4 3 6 1 m a n a g e m e ms t r a t e g yo f c r i s i so fi n t m a c tp u b l i co p i n i o n 4 3 6 2s t a t u sc o u n t e r m e a s u r eo fc r i s i sp r e - w a r n i n go fi n t e r a c tp u b l i co p i n i o n 4 5 7 s u m m a r y j 。? 4 7 7 1c o n c l u s i o n 4 7 7 2 s h o r t a g ea n dp r o s p e c t 4 7 r e f e r e n c e s z 1 9 a p p e n d i x 5 2 a c k n o w l e d g m e n t 5 5 t v 越。 “ 摘要 随着互联网在全球范围的飞速发展，网络已成为继报纸、广播、电视之后的 “第四媒体一，成为反映社会舆情的主要载体之一。网络的自由化与多元化是一 把搿双刃剑一，它是下情上达的一个理想窗口，是政府快速、直接了解民意的一 个有效途径，但是，它也给一些人利用网络制造虚假信息、散布谣言的机会，给 社会稳定、国家安全带来了一定的威胁。近两三年网络舆情引发的危机事件激增， 引起了政府的高度重视，面向网络舆情的预警需求是迫在眉睫的，构建一个面向 网络舆情的危机预警体系，帮助相关部门及时发现社会热点、负面信息或潜在问 题的征兆，并做出预警，保障社会的安全与稳定，促进国家和谐发展。 本文在网络舆情和危机预警的理论知识上展开，核心内容是基于b p 神经网络 的网络舆情危机预警模型的建立，包括两大部分：第一部分建立了模型的指标体 系，从3 个层次、4 个方面、1 1 个具体的指标构建了网络舆情危机预警指标体系 的递阶层次结构，并将1 1 个具体指标进行量化表示，使得网络舆情信息判断更加 科学、客观，网络舆情危机预警指标体系是网络舆情的监管、危机分析、预警的 一道重要防线；第二部分是模型的建立，构建了基于m a u a b 7 0 人工神经网络工具 箱的b p 神经网络的网络舆情危机预警模型，由于网络舆情危机预警过程的复杂 性、非确定性和非线性，所以本文将b p 神经网络运用到网络舆情的预警工作当中， 并通过“上海钓鱼执法”事件验证了模型的有效性。最后针对网络舆情危机提出 了一些应对策略和管理建议。本文的主要成果如下： ( 1 ) 建立一个新的网络舆情危机预警指标体系，丰富了对网络舆情危机预 警的指标的探索。 ( 2 ) 对网络舆情危机预警指标在定性描述的基础上提出了切实可行的量化 方法，使得本文提出的指标体系更具有科学性。 ( 3 ) 建立了基于b p 神经网络的网络舆情危机预警模型，并通过对具体实例 的研究验证了此模型的可行性和有效性。 网络舆情已经成为反映社会舆情的“实时晴雨表力，受到社会各层面的关注 和重视。本文为网络舆情危机预警的指标研究、预警方法提供了参考，为应对网 络舆情危机提供了一些对策建议。 关键词- 网络舆情；危机预警；指标体系；b p 神经网络 p u b l i co p i n i o n 骶g r e a t l yi n c r e a s i n gv i ai n t e m e ti nc h i n a i ta r o u s e so u rc o u n t r y sh i g h a t t e n t i o n 田1 cd e m a n do fe a r l y - w a r n i n ga b o u ti n t e m e tp u b l i co p i n i o ni s u r g e n t e s t a b l i s h i n gac r i s i se a r l y - w a r n i n gs y s t e mo fi n t e r n e tp u b l i co p i n i o nc a l lh e l i , t h e r e l e v a n td e p a r t m e n t sd e t e c tc e n t r a li s s u e so fs o c i e t y , t h en e g a t i v ei n f o r m a t i o no rs i g n s o fp o t e n t i a lp r o b l e m st i m e l ya n dm a k ee a r l yw a r n i n g , e n s u r i n gt h es o c i a ls a f e t ya n d s t a b i l i t ya n dp r o m o t i n gn a t i o n a lh a r m o n y t h i sp a p e rd e v e l o p so nt h et h e o r e t i c a lk n o w l e d g ea b o u t1 n t e m e tp u b l i co p i n i o na n d c r i s i se a r l y - w a r n i n g n ec o l ec o n t e n ti st oe s t a b l i s ht h em o d e lo fc r i s i se a r l y - w a r n i n g o fi n t e m e tp u b l i co p i n i o nb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k , i n c l u d i n gt w op a r t s ：t h ef i r s tp a r t o ft h em o d e li st oe s t a b l i s ht h ei n d e xs y s t e mo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e m e tp u b l i c o p i n i o nf r o m3l e v e l s ，4a s p e c t s ，11s p e c i f i ci n d i c a t o r s ，a n di td e s c r i b e st h e11s p e c i f i c i n d i c a t o r sq u a l i t a t i v e l yt om a k et h ej u d g m e n ta ti n t e m e tp u b l i co p i n i o nm o r es c i e n t i f i c a n do b j e c t i v e n 坞i n d e xs y s t e mo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e m e tp u b l i co p i n i o ni sa n i m p o r t a n td e f e n s el i n eo fs u p e r v i s i o n ；c l i s i n n a b 裔e a r l yw a r n i n go fi n t e r n e t p u b l i co p i n i o n 刀砖s e c o n dp a r ti st oe s t a b l i s ht h em o d e l 乃昭p a p e re s t a b l i s h e st h e m o d e lo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e m e tp u b l i co p i n i o nb a s e do i lb pn e u r a ln e t w o r k u s i n g t h e n e u r a ln e t w o r kt o o l b o xo fm a t l a b 7 0 b e c a u s eo ft h e c o m p l e x i t y , n o n - - d e t e r m i n i s t i ca n dn o n l i n e a ri nt h ep r o c e s so fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e m e tp u b l i c o p i n i o n , t h ep a p e ra p p l i e sb p n e u r a ln e t w o r ki nc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t c m e tp u b l i c o p i n i o n a n di td e m o n s t r a t e st h ee f f e c t i v e n e s so ft h i sm o d e lb yt h ee v e n to fe n t r a p m e n t i ns h a n g h a i f i n a l l y , t h ep a p e rp r o v i d e ss o i i i cs t r a t e g i e sa n dm a n a g e m e n ts u g g e s t i o n s f o rd e a l i n gw i t ht h ec r i s i so fi n t e r n e tp u b l i co p i n i o n n em a i nr e s u l t sa 陀雒f o l l o w s ： ( 1 ) e s t a b l i s h i n ga f l e wc r i s i se a r l y - w a r n i n gi n d e xs y s t e mo fi n t e m e tp u b l i co p i n i o n , e n r i c h i n gt h ed i s c o v e r y o i lt h ei n d e xo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e r n e tp u b l i co p i n i o n ( 2 ) p r e s e n t i n gp r a c t i c a lq u a n t i t a t i v e m e t h o d so nt h eb a s i so ft h e q u a l i t a t i v e 2 气 i j 曲 1 0 - j 、 ，p 一 d e s c r i p t i o na b o u tt h ei n d e xo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e r n e tp u b l i co p i n i o n , t oi i h a k e t h ei n d e xs y s t e mp r o p o s e di nt h et e x tm o r cs c i e n t i f i c ( 3 ) e s t a b l i s h i n gt h em o d e lo fc r i s i se a r l y - w a r n i n go f i n t e r n e tp u b l i co p i n i o nb a s e d o nb pn e u r a ln e t w o r k , a n dd e m o n s t r a t i n gt h ef e a s i b i l i t ya n de f f e c t i v e n e s so ft h i sm o d e l b yt h er e s e a r c ho n t h es p e c i f i cc 缴 e t p u b l i co p i n i o nc a s t sl i g h to np u b l i co p i n i o nt i m e l y , c o n c e r n e da n dv a l u e d b ya l ll e v e l so fs o c i e t y t h i sp a p e rp r o v i d e sr e f e r e n c e sf o rt h ei n d e xr e s e a r c ha n dt h e e a r l y - w a r n i n gm e t h o do fc r i s i se a r l y - w a r n i n go fi n t e n e ! tp u b l i co p i n i o n , a n dp r o v i d e s s o m es u g g e s t i o n sf o rd e a l i n gw i t ht h ec r i s i so fi n t c m e tp u b l i co p i n i o m k e yw o r d s ：i n t e m e t p u b l i c o p i n i o n ；c r i s i se a r l y - w a r n i n g ；i n d e x s y s t e m ； b a c k - p r o p a g a t i o n n e u r a ln e t w o r k 3 “1 o i 1 绪论 1 绪论 1 1 研究的背景及意义 随着互联网在全球范围的飞速发展，网络已成为继报纸、广播、电视之后的 “第四媒体一，成为反映社会舆情的主要载体之一。由于网络这样一个自由、开 放、快捷的平台，民众可以在第一时间得到诸多社会现象、问题的各种信息，进 而关注、参与、甚至推动着事件的发展，b b s 、博客、新闻组、电子邮件和即时通 讯等这些网络通道成为民意表达和相互交流的场所，网络舆情已经成为反映社会 舆情的“实时晴雨表 ，受到社会各层面的关注和重视。 根据中国互联网信息中心( c 讯c ) 最新发布的我国互联网现状调查报告显 示【l l ：截至2 0 0 9 年1 2 月3 1 日，中国网民规模达到3 8 4 亿人，普及率达到2 8 9 2 0 0 8 年网民平均每周上网时长是1 6 6 小时，2 0 0 9 年增长为1 8 7 小时，平均每个 网民每周增加了2 1 小时。互联网已经成为人们日常生活的一部分，越来越多的人 参与到网络这一盛宴当中，网络已经成为大家获取信息、传播信息、发布信息的 重要通道，并且有逐渐发展成为主导地位的势头。 随着互联网的发展，互联网已经成为舆论的主流媒介，网民的意见越来越能 代表全体社会公众的意见，互联网已经成为形成舆论的主要阵地。社会矛盾、个 人意见的扩展、偶发事件的激发等等诱发了网络舆情的形成。由中国传媒大学网 络舆情( 口碑) 研究所艾利艾咨询机构( 简称u ) 撰写的( 2 0 0 9 中国网络舆情 指数年度报告于2 0 1 0 年3 月1 8 日发布，报告披露，中国网民最关注的8 大热 点问题依次是：反腐倡廉、房价问题、就业问题、户籍制度、养老保险、食品安 全、医疗保险和交通安全问题i z 】。 网络的自由化与多元化是一把“双刃剑 ，它是下情上达的一个理想的窗口， 是政府快速、直接了解和掌握民意动向的一个有效途径，但是它也给一些人利用 网络制造虚假信息、散布谣言的机会，加上社会面临的诸多问题和偶发性因素， 在不受控情况下，少数谣言、谩骂与攻击将逐步弥漫，通过网络的快速影响和大 面积传播，极易引发网络舆情的激化，给国家安全带来了一定的威胁。像3 1 4 拉 萨打砸枪杀、抵制家乐福、山西黑砖窑等等事件都是由网络引起的，对于这些突 发事件、社会重大事件，相关部门往往响应滞后。对于面向网络环境下的舆情信 息浪潮如何及时地发现敏感信息，如何引导及控制其发展，是我国网络舆情安全 建设迫在眉睫的事情，这使得面向网络舆情危机的预警需求成为当务之急。因此， 基于b p 神经网络的网络舆情危机预警研究 网络舆情危机成为各级党委和政府极为重视的社会政治问题，也成为国家自然科 学基金和社会科学基金项目近年来特别关注和支持的重点研究领域。 避免危机的发生或者将危机消灭在萌芽状态是成本最小、最经济也是最成功 的危机管理方法唧。网络舆情预警指标体系是网络舆情的监管、危机分析、预警的 一道重要防线。预警指标体系的设立，可以帮助相关部门及时发现社会热点、负 面信息或潜在问题的征兆，根据预警指标体系评判出目前舆情的警情等级，从而 决策是否启动应急预案，对舆情的发展进行引导和控制，及时防止和消除不良信 息传播的影响，如此为采取危机响应措施和制定决策方案提供了有力的依据。定 性与定量方法相结合，科学揭示影响因素，客观评估网络舆情态势，把握社会舆 情动向，如此直观地展现了复杂问题。建立和完善网络舆情危机预警机制，使得 对网络舆情信息的判断更加科学、客观，是保障社会的安全与稳定，促进国家发 展的重要举措。 1 2 国内外研究现状综述 1 2 1国外研究现状综述 在国外( 以美国为主) ，舆情研究基本上是围绕选举发展起来的，国外围绕 竞选的舆情研究也从党派竞选的民意调查到竞选预测，像a r c h i b a l dc r o s s l e y 在1 9 3 6 年预测当时的美国总统大选的结果【3 5 l 。国外热衷于个案的研究，相关的研究机构 在国外也纷纷建立，一些西方国家的政府部门把民意调查的结果作为施政的参考。 据 介绍，“p u b l i co p i n i o n 一( 公众意见) 一词在英语系国 家最早出现在1 7 8 1 年。早在1 9 3 7 年，f l o y dm l p 0 护6 】就详细地展开论述了p u b l i c o p i n i o n 的内涵，特别强调其中的“p u b l i c 一( 公众) 指的是全体个人的集合体，一 部分人、一定比例的人或某些团体都代表不了公众公众是区别于大众( m a s s ) 的p r i c e 将西方p u b l i co p i n i o n ( 将其理解为舆论) 研究集中归纳为七点：l 、舆论 是什么，其核心又是什么? 2 、什么促成或限制了公众相关的回应? 3 、这种回应 被如何关注? 4 、舆论与观点是如何被组织的? 5 、公众持有的强度如何? 具有何 种程度的确定性? 6 、这种舆论导致政治上的行为的概率是多少? 7 、这种舆论形 成和表达式时所谓的社会语境如何? p 7 j 西方舆论研究侧重于民意测验，那么其中的意见测量研究是必不可少的，也 是西方舆论研究的重点。西方的意见测量研究侧重于具体个案的操作性的问题， 如虚假测试问题、问卷中的问题序位问题、问卷话语问题、测量中的非态度问题、 2 1 绪论 测量分析中的模糊指数问题等，具有细致、微观、实证的特点【4 】。而调查及样本的 有效性又是意见测量的重中之重，当然，随着现代抽样调查技术的日趋成熟，测 验的有效性问题已得到了较好的解决【3 研。 目前，国外已将网络舆情的理论与技术的相关研究运用到舆情情报挖掘、网 络反恐和分析民众意愿1 5 】三个方面，但由于其保密性，难于获取和借鉴其分析指标、 方法和手段。 1 2 2 国内研究现状综述 我国在古代就有了舆情的思想，但在理论意义上对舆情的研究真正始于2 0 0 3 年，对网络舆情的研究始于2 0 0 5 年1 6 ，之后舆情在我国的相关研究就如雨后春笋， 成为研究的一个大热点。网络舆情是集传播学、计算机科学、社会学、舆论学及 新闻学等学科于一身的新事物，是一个跨学科的研究领域。我国最早以“舆情 为特色的专业舆情机构是1 9 9 9 年成立的天津社会科学院舆情研究所，而社会各界 广泛使用“舆情一这一词汇则是在党的十六届四中全会之后【7 】。相关的研究机构在 我国相继成立：创立于2 0 0 5 年1 2 月的中国传媒大学公关舆情研究所，就是一个对 舆论信息进行分析研究的学术研究机构，主要的研究领域包括社会舆论、危机预 警、品牌声望、公关活动等；艾利艾咨询机构( uc o n s u l t i n gg r o u p ，简称i r i ) 是 专于网络舆情、口碑研究咨询的第三方机构，于2 0 1 0 年3 月1 8 日由它和中国传媒大 学网络舆情( 口碑) 研究所共同撰写的报告一( 2 0 0 9 中国网络舆情指数年度报告 是国内首份权威的网络舆情指数报告；前身为1 9 9 8 年成立的中科院计算所软件研 究室的中科天玑g o l a x y 开发出了其专门的天玑舆情检测系统产品；中国人民大学 和方正集团联合建立口人大一方正舆情监测研究基地 ，还有其它一些高校成立的 相关研究中心。网络舆情的研究在我国是一片欣欣向荣的景象，这与国家对其的 重视和支持有很大关联。 1 国家级舆情相关课题调查 通过对近几年的国家课题对网络舆情相关研究的资助情况的考察发现，获批 的课题主要在最近这三年。通过对国家社会科学基金项目进行检索1 8 j 发现，主要资 助集中在2 0 0 9 年，0 8 年有l 项，0 7 年及其之前没有相关领域针对性的资助，并且发 现主要分布在图书情报学、新闻传播学及政治学学科类别之下，获批的项目有： 2 0 0 9 年，江西财经大学勒中坚教授主持的“面向网络舆情危机预警的观点柔性挖 掘方法研究 、中国人民大学夏天老师主持的“w e b 2 0 环境下的网络舆情采集与 分析 、华东政法大学人文学院林凌老师的“网络舆论引导规律研究 ；2 0 0 9 年 国家社科重大招标项目资助了上海交通大学谢耘耕教授的“突发事件网络舆情预 3 “面向公共安全的网络舆情预警方法研究 这些课题都会涉及到网络舆情指标的 相关成果。 采用传统文献计量学的研究方法来探讨网络舆情指标的研究现状，以搿网络+ 舆情+ 指标 为关键词来检索c = n ，得到结果7 条，其中包含一篇硕士论文：2 0 0 8 年3 篇，2 0 0 9 年2 篇，至2 0 1 0 年5 月有2 篇，2 0 0 7 年及之前没有相关的研究 目前，对于网络舆情指标的相关研究主要有：曾润掣1 哪 1 l 】等人在发放调查问 卷的基础上，利用层次分析法构建了警源、警兆、警情三类因素和现象的网络舆 情突发事件预警指标体系，并对影响这一指标体系的因素和现象进行排序，确定 了影响权重；吴绍忠【1 2 等从舆情、舆情传播、舆情受众三个方面、1 1 个具体指标 设计了舆情预警指标体系，提出可以运用d e l p h i 法确定各指标的权重，设立了网 络舆情预警等级；许鑫【1 3 】等将网络舆情的工作分为信息采集、分析及预警三个主 要流程，并将整个网络舆情指标体系架构在这三个具体工作流程上，分析了各流 程阶段涉及到的指标，并提出指标采用过程中的问题，对网络舆情进行横向与纵 4 1 绪论 向的监控和研判；姚飞【1 4 】等从舆情流通量、舆情要素、舆情状态趋势三个维度，8 个具体指标构建了面向网络舆情安全的评估指标体系，对各指标的含义进行了具 体说明并量化了部分指标，提出可以用系统动力学模型和投票模型来得出网络舆 情安全的综合指数。另外，学位论文也开始涉猎网络舆情指标这一块，北京化工 大学的戴媛硕士学位论文 我国网络舆情安全评估指标体系研究【5 】及其期刊论文 我国网络舆情安全评估指标体系的构建研究【1 5 j 从四个方面( 传播扩散、民众关 注、内容敏感性、态度倾向性) 、八个二级指标、二十九个三级指标构建了面向网 络舆情安全的评估指标体系，利用层次分析法确定各层次下各指标的权重，采用 模糊综合评价法进行安全等级评判，并利用搿三鹿奶粉事件 这一实例验证了模 型的有效性。 当期，网络舆情指标的相关研究并不多，系统全面的预警指标体系设立的问 题正被热烈关注和探讨，是目前研究的一个热点。分析上述文献，可以看出目前 网络舆情指标研究中存在的不足主要有： 1 ) 缺乏对指标的定量化描述：对于指标的描述大多数都是采用定性描述，较 少采用定量描述，而定量的指标使得对网络舆情信息的判断更加客观、科学。 2 ) 缺乏实证：无论是定性还是定量分析网络舆情指标的文献，进行了实证来 验证其指标的有效性和科学性的微乎其微，以至提出的指标体系缺乏说服力。 3 ) 缺乏可行性：有些文献在对指标的量化研究中，量化公式或方法更多地在 于理论上的可行，实际操作起来很困难，缺乏实际应用的推广。 所以，对于网络舆情指标的相关研究有待进一步探讨和完善。网络舆情预警 指标体系的建立，可以帮助政府的相关部门或舆情分析部门及时发现社会热点和 从一些征兆及时挖掘出负面信息或潜在问题，所以建立科学、系统的网络舆情预 警指标体系是必需的，也是迫在眉睫的 1 3 研