网络舆情的传播特征精选(九篇)

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第1篇：网络舆情的传播特征范文

[关键词]高校突发性事件;网络舆情;引导因素

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.11.203

1 引 言

当今社会，随着互联网的高速发展，3G、4G数字通信技术掀起了新一波的网上信息传播速度。在这样的网络环境下衍生了许多新兴媒介，例如微博、微信等信息分享平台。它们在最大化地影响着我们的社会生活，也更受广大高校大学生的青睐，迅速成为他们、获得、分享以及传播舆情信息的使用平台。这种具有实时交互性、广泛传播性以及个性化的媒体特点，也促使其成为高校网络舆情的起源与舆论场，为高校突发性事件网络舆情的发生提供了平台。因此，分析高校突发性事件网络舆情引导的影响因素具有一定的理论意义和现实意义，已成为各高校亟须解决的新课题。

2 高校突发性事件网络舆情的内涵及特征

2.1 高校突发性事件网络舆情的内涵

由舆情的广义内涵，本文类推出高校突发性事件网络舆情的内涵，其指存在于高等院校内的这一特定的社会空间内，出于人为原因、自然原因、抑或是社会政治原因而引发的突然发生的事件，而且此类事件并不以高校管理者的意志为转移，伴随而来的结果同时会波及高校正常的教学工作、学生生活秩序以及校园稳定性，引发学生对校园或社会的突发性事件的心理反应和情绪反应，表达自身看法或态度，并在网络平台上加以扩散，形成一定强度的网络舆情。

2.2 高校突发性事件网络舆情的特征

2.2.1 传播速度迅速

根据官方的数据报告显示：我国互联网中心统计的微博用户规模在2012年年底达到 3.09亿。其中手机微博用户占65%，学生群体占比为25.1%。在如今人人都能发表自己观点和态度的微博时代，任何信息都能依托人的网络人际关系网，在短时间内迅速加以传播，高校突发性事件在传播中尤为凸显。

2.2.2 传播内容易产生偏差

微博不同于博客，可以在无限的网络空间任意挥洒，淋漓尽致地表达自我观点，而微博相对来说受限很多，只能在短短的140个字数之间用言简意赅的言语表达丰富的内涵，这对于很多人来说是一件很难的事情，因此在微博上大多数的信息带有明显的不完整性，也容易使本来事件在传播过程中掺杂各种情绪而产生偏差。

2.2.3 传播内容的突发性

网络的开放性和自由性促使网络舆论的形成非常快捷。一个热点事件、焦点问题的存在伴随一种情绪化的意见，可以成为点燃社会热点舆论的导火线。一方面，出现突发性事件时，学生可以通过网络即时发表意见;另一方面，学生在对某一问题或事件发表意见、评论的过程中，常常伴随众多响应者、共鸣者参与讨论，学生之间可以多向交流、相互声援，从而形成强大而迅速的舆论声势。

3 高校突发性事件舆情引导的影响因素

3.1 智力因素

3.1.1 高校领导的重视

当今时代，互联网已经成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。网络逐渐成为高校学生获取信息知识、进行思想交流、发表意见的重要渠道和平台。高校突发性事件舆情，往往都是学生身边发生的关于学生自身生活、学习的热点问题、焦点问题，倘若学生关心的话题不能及时得到学校的解决，将可能在网上形成炒作，学校问题将演变成社会问题，从而激化矛盾。为了避免此类事件带来的恶性影响，高校领导应给予突发性事件网络舆情高度重视，从多方面进行努力，尽量避免此类事情的发生。

3.1.2 高校辅导员的教育引导

高校辅导员的职责主要管理在校大学生的日常生活，同时对其思想动态进行掌握并对出现的负面的以及不良的情绪、态度进行监督与思想政治教育。大学生的世界观、人生观、价值观正在逐步建立，与此同时，也存在缺乏一定理性认识和判断能力。高校辅导员的工作重点应集中体现在引导大学生用理论来分析问题、解决问题，从而树立正确的网络舆情观点和端正社会政治态度。

3.1.3 高校领导与辅导员的协作

正确把握和引导高校校园突发性事件网络舆情，需要形成一套完整的管理体制，而作为平时与学生接触最密切的辅导员，是高校突发性事件的重要采集者。专业信息分析人员结合辅导员在线上、线下收集到的有用信息进行研究和判断，形成结论性报告并向学校主观部门领导汇报，形成“收集―汇报―再收集―再汇报”的信息研判流程。根据收集信息的集中性问题，由校领导作出重要指示，制定解决的策略，辅导员积极实施，将网络舆情及时控制在最初阶段。

3.2 非智力因素

3.2.1 网络管理平台的建立

校园的BBS为广大师生提供了一个畅所欲言的平台，是学生各种思想、意见，以及观点集合的主阵地，很多高校突发性事件就是从校园BBS平台上初露端倪的矛盾激化演变而来。因此，高校应引进专门的设备、指定专管的校领导聘请专门管理维护人员，对社交网站、微博、论坛等网络互交平台应进行联动监督管理大学生网络舆情，建立积极、正确、客观、严谨的学生网络舆情管理体系，充分显示高校对学生网络舆情的高度重视和积极正确引导的态度和决心。

3.2.2 网络舆情监控工作的加强

高校负责网络管理的相关职能部门应做好舆情信息的监控工作，通过网络舆情监测系统，相关部门可以及时了解网络舆情动态，关注到学生在网络舆情中的状态和对舆情的理解，从而产生网络舆情预警，及时纠正和应对网络上关于突发性事件产生的负面影响。

3.2.3 做好网络舆情应急预警机制

网络舆情信息的收集、监控是全面做好高校突发性事件网络舆情预警工作的重要前提。尽早发现、收集反映当下大学生思想动态、对某件事情关注度颇高的舆情信息，做到及时发现、及时收集、及时报告，着重注意收集到的舆情信息的准确性，促使其能真实地反映高校师生的主流意见以及思想动态。

4 高校突发性事件网络舆情正确引导对策与建议

4.1 加强高校突发性事件网络舆情监测

从目前的网络平台发展趋势来看，网络的舆论功能显得尤为突出，且越来越强大，已经成为关键的舆论场所。因此，高校应注重通过校园网络系统，对网络舆情进行收集，为确保收集信息的准确性和实时性，高校应在网络信息中心建立校园网络舆情监测系统，通过设置个人专属IP地址，对作为高校突发性事件网络舆情晴雨表的微博、微信等网络平台的观点和态度进行时刻关注。

4.2 重视高校突发性事件网络舆情研判

高校应重视突发性事件网络舆情的研判，根据通过网络舆情监测收集到的信息，对高校突发性事件的性质与程度作出准确判断，明确引起突发性事件的责任主体。找到源头，能够更好地使突发性事件得到及时控制。高校应在尽可能短的时间内清楚了解学生网民的真实愿望及诉求，了解突发性事件网络舆情产生的特点、原因、表现形态以及发展趋势，为进一步做好引导突发事件网络舆情工作做好准备。

4.3 强化高校突发性事件网络舆情引导机制

随着互联网的高速发展，网络平台范围的不断扩大，互联网更容易被高校大学生所青睐，成为大学生网民了解社会新闻、获取社会信息、洞察社会舆论的重要途径。当高校突发性事件发生后，一些不真实的信息或谣言就会在网络上传播开来，容易引起学生的猜测和好奇而引发网络舆论，为此重视高校突发性事件网络舆情的正确引导显得尤为重要。抵御网络舆论的负面影响，核心力量仍然是大学生的自身素质。学校领导和辅导员应加大力度强化网络舆情的引导机制来引导大学生自觉提高自身的思想素质，培养大学生理论素养和辨别是非的能力，成为具备理性分析问题、表达正向观点，树立正确的世界观、人生观、价值观，具备社会责任感的优秀大学生。

5 结 论

总之，对高校突发性事件网络舆情的引导影响因素的分析研究，使高校能够重视网络舆情在当今社会中扮演的角色，文章通过对高校突发性事件网络舆情内涵的阐述，总结高校突发性事件网络舆情的特征，并从智力因素和非智力因素两方面厘清高校突发性事件网络舆情引导因素，从而提出正确引导高校突发性事件网络舆情的对策和建议，为高校能够从容应对突发性事件网络舆情提供一定的参考价值。

第2篇：网络舆情的传播特征范文

【关键词】 独立学院；校园文化建设；网络舆情；融合路径

独立学院是我国高等教育趋于大众化和社会化发展的办学模式探索与尝试，其更好的扩大和提升高等教育资源的有效利用。独立学院成立时间普遍较短，校园文化建设虽具特色但不成体系，而互联网的发展所带来的网络虚拟文化对其校园文化的发展带来了巨大冲击，加之独立学院学生普遍存在着个体主导性弱而可塑性强的明显特点，在这一特殊群体中，传统的校园文化教育成果的被吸收程度已被网络舆情的影响力远远超越。因此，将校园文化建设与网络舆情进行有效融合，发挥网络舆情在独立学院校园文化建设中的正能量作用显得尤为迫切和重要。

一、独立学院校园网络舆情的特点及现状

网络舆情作为社会舆情的一种，在本质上具有社会舆情的一般特征，只不过其是借助网络传播。而高校网络舆情，是指以高校贴吧、微博、微信、QQ群等新媒体社交工具为平台，作为主体的大学生网民对国内国际热点问题或校园内有关学习、生活及某项政策规定等问题所产生和持有的具有一定影响力的态度、情绪和意见的总和，它具有自由性与可控性、互动性与即时性、丰富性与多元性、隐匿性与外显性、情绪性与非理性等特征。[1]但并不是所有的校园网络话题都会演变成网络舆情，其必要的条件是参与讨论的大学生达到一定的数量，且引起强烈反响才能成为校园网络舆情。网络舆情对于高校校园文化建设方面是一把“双刃剑”，需要有效引导和防控，否则将对校园内的主流文化价值产生消解乃至阻碍作用。

独立学院因其校园文化底蕴还不够深厚，加之学生特有的个性特点，校园网络舆情也呈现出明显的特色性。

1、舆情内容涉及广泛但“事事关己”

独立学院的大学生群体，从总体上看，有思维活跃、精力充沛、朝气蓬勃、自我展示愿望强烈的一面；更有喜怒无常、盲动冲动、自我控制能力和辨别能力相对较弱的一面。这种个性特征在网络虚拟世界的体现也明显的表现出舆情信息的活跃性，舆情内容涉及的范围广泛，但更多的体现出以“自我”为中心，议论的话题涉及各个方面但却事事关己，而对于国际国内热点问题及所谓的“国家大事”关注度较低，大多舆情信息与于学生情感、兴趣爱好、吃穿用及学校某项政策有关。

2、舆情情绪化突出但可控性强

大学生仍处在特殊的心理成长阶段，思想尚未成熟，缺乏社会阅历，情绪波动较大，容易受外界因素影响。“易受舆情环境和个人情绪变化的影响，对网络舆情信息内容把握不准，观点也有相当程度的随意性、主观性。”[2]在独立学院网络舆情的情绪化特征更加明显，这就给校园文化建设造成一定的影响。但同时，独立学院学生的网络舆情往往诉求单一，对某一问题的探讨不够深入，话题转换较为频繁，缺乏持久的影响力，一旦发生突发事件的苗头，作为学校的管理者可以迅速采取措施对舆情实施干预，效果往往较好。

3、舆情活跃但监管的措施和经验欠缺

大多独立学院对于网络舆情监控和引导缺乏经验，也未建立起一套有效的监控及引导机制，学校对于一些不理性的舆情时常所采取的对策往往是一些强制手段，例如，“删除”、“堵截”和“掩盖”等等，这样更会使学生们在好奇心的驱使下发出更多不健康不合理的言论。不理性的舆情对校园文化建设会造成不良影响，阻碍校园文化正能量的传播。

二、独立学院校园网络舆情与校园文化的内在关联

独立学院校园文化是在不断建设和发展过程中能为全体师生普遍认可的价值观念、行为准则和思想作风的总和，涵盖了学校的科研设备、教学内容、校容校貌、规章制度、价值观念和精神氛围等。是社会主义先进文化的重要组成部分，是积极的、健康的、向上的，集中体现了全体师生共同的价值理念。[3]通过比较分析，我们可以看出校园网络舆情没有先进与落后之分，但有理性与非理性之分，但它们均属于校园亚文化范畴，两者之间相互渗透，相互影响。理性的校园舆情会促进校园文化的发展，相反，非理性的校园舆情会阻碍校园文化的健康发展。

1、丰富的网络舆情内容，为校园文化建设注入了新活力

在网络新媒体环境下，上网几乎充斥了绝大多数独立院校学生的课余生活，他们可以在网上随意浏览、、传播各类信息，且具有随意性，后果和影响考虑较少。久而久之，造成了当下高校网络舆情广泛性和复杂性，大可以是师生普遍关注的国内外时政热点，小可以是超市、食堂的商品和饭菜价格以及后勤服务人员的服务态度等等，范围涵盖广泛，其中，那些积极向上的认知、态度，为校园文化建设提供新内容。

2、互动的网络舆情有利于校园文化建设的科学民主决策

互联网思维下，每个人都是信息的来源，每个人都能表达自己的观点。而且自由的观点在亲友圈内更容易被接受和传播。网络舆情在这种情况下，容易受到情感的诱使不停发酵，在交互式的传播中不断强化民主的心声。这种交互传播下的校园文化，带着学生的期待和情感，以真情的方式传递给高校管理人员。而管理者也能以最快最有效的方式给予回馈，积极诚恳的态度同时增强了民主决策的支持率、传播率和执行效力。在这样的交互式反馈中，高校管理者能及时掌握学生思想动态，积极引导舆论导向，体现师生共建和谐校园文化的局面。

3、情绪化的舆情信息冲击着传统主流校园文化安全

在独立学院，学生相对而言物质条件较好，网络工具普及性高，学生在学习等方面的自觉性相对较差，对新事物和敏感问题的自我理性把控能力较弱，尤其是高校贴吧、微博、微信、QQ群等社交媒体的大量出现，一件“鸡毛蒜皮”的小事只要事关热点或自身利益都可能被在网络平台上无限放大，成为急剧升温的校园网络舆情。由于高校网络舆情因其主体参与意识强、好奇心理重、个性化特征明显，所以与其他网络舆情相比具有较强的特殊性。这种特殊性导致了高校网络舆情的情绪化和分散化突出。不良的网络舆情很容易对大学生产生冲击，使他们在人生观、价值观、世界观取向上产生迷惑和冲突，理想信念产生动摇和倾斜，对我们的校园主流文化安全构成威胁。

4、隐匿性的舆情信息增加了校园文化的管理难度

在新媒体构建的虚拟空间里，年龄、性别、身份都被掩盖，基于“熟人社会”的传统道德效力因为“没人认识我”，丧失了约束力，极易造成主体道德意识的弱化乃至丧失。[4]尤其是鉴别力和自控力较差的大学生，当他们沉溺于虚拟世界，就可能会漫无边际的发表负面舆情信息，给校园文化建设带来严峻挑战。

有难度的负面舆情出现，更需要管理层在顺应主流价值和顺势引导舆论两个方面达到平衡和统一。这种管理难度不只需要管理者从上而下的梳理，更需要自下而上的同理心，诚恳踏实的态度。因此校园文化的管理需要自上而下的宏观调控，也需要自下而上的细节引导。

三、网络舆情与校园文化建设融合的路径选择

互联网络信息中心的报告显示，全国网民人数在2016年初已达6.88亿人，其中大学生的比例高达46.7%。除了大学生的人数比例高，大学生群体的传播力更强但判断力弱，这都表明虚拟文化的建设和发展已成为高校的主要目标之一。

在此背景下，党的十报告也不断强调要在网络环境下，要“掌握意识形态工作的领导权和主导权，壮大主流思想舆论。”因此，构建网络舆情引导机制是坚持正确导向，引导学生形成统一的价值观，壮大主流思想舆论，促进校园文化建设的重要举措。

1、建机制，正确引导校园网络舆情

独立学院网络舆情大多与学生利益密切相关，某一网络舆情的背后往往体现的是舆情主体的私人利益诉求而非集体荣誉的维护。市场经济的发展促使大众更多关注和个人密切相关的时尚八卦，吃喝玩乐等消费文化，网络的舆情更多体现出以个人为中心的主观评价或以利益为中心的水军阵营。在个人的利益面前，大学的精英文化被冲淡，而自身利益的诉求被强化。特别在独立学院的学生群体，更多体现了自我的要求，舆情的表现形式多为不停吐槽而围观，或者出于好奇去围观的状况。不论是理性还是非理性的利益诉求或观点表达都应该加以正确引导。否则将在校园内造成一定的思想混乱，并严重影响校园文化正能量的传播。

因此，构建网络舆情引导机制变得十分必要。首先，文化引导要以学生荣誉感为切入点，构建分层次、分模块的文化舆情体系，正确引导网络文化。其次在行动上，要通过净化校园网站、校园论坛等网络文化系统，始终以积极健康的网络文化氛围抵制不良资讯的传播。其次，在实现校园网络文化环境规范化的基础上，更要注意确保师生多元的利益诉求。对多元利益的承认和满足，不仅是推动校园文化建设多元化的基础，同时也是对“以人为本”，以学生为本的办学理念的彰显。再次，要成立校园舆情监管和引导专门队伍，对网络舆情进行及时筛选、甄别、回应和解决，将非理性舆情解决在萌芽状态。

2、搭平台，拓展网络舆情与校园文化连接的有效载体

一方面，伴随着网络的普及化和新信息技术传播的多元化，大学生对网络舆情的关注已远远超过对传统校园文化的关注，刷微信、刷微博等已占据了独立学院学生大部分课余时间。因此，独立学院要高度重视开辟校园文化建设的新战场、新阵地，积极搭建新平台，将先进的校园文化内容搬至网络，与校园舆情同台竞技，使得高校师生在关注各类校园舆情信息的同时也能关注到校园中的各类文化活动，亲身去体验和感受校园文化的魅力，潜移默化的感染和引导学生。用先进的校园文化引导网络舆情的发展。

另一方面，对于校园舆情要将分散的信息整合，利用校园广播、宣传栏等传播载体予以及时回应，借助具有优势的传统平台积极引导和化解非理性的校园舆情。

3、畅渠道，促进网络舆情与校园文化的有效融合

高校管理者与学生在网络新媒体阵地的互动交流十分便捷，促进了网络舆情与校园文化的互动交流。由于网络新媒体阵地的平等性和隐匿性，使得学生非常乐于通过网络新媒体对于高校的教学科研和管理服务中的一些问题和不足发表自己的观点和意见。同样，高校管理者也可以通过该阵地及时了解掌握学生的思想动态，尤其是那些带有情绪化的舆情。学生所提出的中肯意见对于学校的发展及校园文化建设具有借鉴意义，而学生在主动参与学校建设发展的过程中，不断增强其对学校的归属感和荣誉感，从而增强了校园文化的互动功能。

因此，独立学院要积极适应这一新形势，切实转变观念，将传统的视网络舆情为洪水猛兽的观念彻底革除，畅通网络舆情反馈渠道，在校园文化建设中有效汲取理性舆情声音，回应学生心声与关切，进而促进网络舆情与校园文化建设的有效融合，促进学校各项事业的顺利推进。

【参考文献】

[1] 任永梅，刘秀伦.思想政治教育在高校网络舆情中的引导功能[J].重庆邮电大学学报，2010（1）.

[2] 刘敏姬，李伟东.论高校校园网络舆情的特点、监测及管理应对[J].湖北社会科学，2011（7）.

[3] 史洁，冀伦文，朱先奇.校园文化的内涵及其结构[J].中国高教研究，2005（5）.

[4] 骆玉安.网络环境下大学校园文化建设刍议[J].郑州大学学报：哲学社会科学版，2002.35（6）64-67.

【作者简介】

第3篇：网络舆情的传播特征范文

（2.重庆大学新闻学院 重庆 401331）

摘 要：文章从主客体两个方面分析全媒

>> 全媒体视角下高校突发事件舆情应对机制研究* 基于UML方法的突发事件网络舆情信息流风险评价指标体系构建 建立应对群体性突发事件的舆情信息管理制度 舆情信息分析中事件—行为模式图研究 面向舆情预测的突发事件首发信息风险评估研究 高校网络舆情突发事件管理框架研究 网络语境下高校突发事件的舆情传播与控制 突发事件的舆情引导研究 高校学生公寓突发事件危机管理模式研究 舆情信息增值开发模式研究 信息化背景下的高校网络舆情突发事件应急处置对策研究 新媒体依赖背景下突发事件中大学生的传播模式研究 突发事件中媒体信息传播研究 新媒体环境下高校突发事件的舆情传播与舆论引导 论新媒体下突发事件舆情态势发展趋势 新媒体环境下高校突发事件网络舆情应对策略初探 网络舆情突发事件源信息特征：一个实证研究 基于信息交换均衡的突发事件网络舆情演变分期研究 突发事件网络舆情预警模式探索 高校突发事件下不良舆情消解模式探析 常见问题解答 当前所在位置：.

[19] 郭其云，董希琳，岳清春，等.基于利益相关者分析模型的危机管理研究[J].消防科学与技术，2014（4）：438-440.

[20] 余秀才，李青青.突发事件媒介仪式：一种舆论构建的新解读[J].华中科技大学学报（社会科学版），2012（6）：116-120.

[21] 兰德尔・柯林斯.林聚任，王鹏，宋丽君，译互动仪式链[M]..北京：商务印书馆，2009：174-175.

[22] 陈平原.媒介融合与突发事件信息传播[J].社会科学家，2014（7）：54-56.

[23] 易艳刚.塘沽大爆炸，天津依然是“一座没有新闻的城市” [EB/OL].[2016-03-16]http：//.cn/zl/zatan/2015-08-13/10364281.shtml.

[24] 魏永征，代雅静.融合媒体时代突发事件的信息传播模式嬗变――以天津港8・12爆炸事故为例的分析[J].新闻界，2015（18）：19-25.

第4篇：网络舆情的传播特征范文

关键词：互联网；网络舆论；舆情

中图分类号：G203 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）07-0195-01

1 引言

当前，互联网已成为汇集舆情、畅通民意的重要平台和渠道。政府可以通过对网络舆情的搜集与分析来判定民众的意愿，从而来帮助自己更好地决策，也可以更好地应对一些社会突发危机事件；企事业单位可以通过对网络舆情的分析来有效保护和提升公司品牌形象，消减负面信息对公司的影响。

2 网络舆情监测技术重要性及必要性

网络舆论的影响是巨大的，其中大部分是正面的影响，但是如果不对网络舆情加以监控与引导，一旦被错误利用，就可能产生严重的负面影响，以致危害个人安全，甚至是危害国家安全，如近年来娱乐圈频发的抑郁症自杀事件；互联网是完全开放的虚拟的公共空间，每个网民都可以成为网络信息的者，每个网民都有选择网络信息的自由，网络舆情是网络与一般社会舆情结合的产物，网络舆情除具有社会舆情的一般特征外，还具有其它的特点：如网民在网上信息是匿名的，网民会直接表达自己的观点，反映真实的情绪；网络舆论的形成往往非常迅速；网络舆情的主题是宽泛的、自发的、随意的；网民普遍表现出强烈的参与意识，网络舆情经常是互动的；网民由于各种因素影响，网络舆论可能是感性的、情绪化的甚至是非理性的。[1]因此，如何因势利导，及时掌握社会舆情动态，积极引导社会舆论，是各级政府部门及企事业单位所面临的严肃课题与严峻挑战。

3 网络舆情监测技术应用研究

网络舆情监测的方式主要有人工方式和自动方式。人工方式主要是利用搜索引擎对网站进行人工监测，有信息量大、搜索不全面、不能实时监测的局限性，因此研究网络舆情自动监测是非常必要的。从技术角度来看，网络舆情监测系统是众多技术结合的成果，基于内容挖掘的网络舆情信息分析，涉及较多与自然语言处理相关的研究子领域。刘毅提出了内容分析法在网络舆情分析中的应用，开拓了内容分析在网络舆情监测中的先河。[2]在网络舆情监测系统处理信息过程中，一般包含网络舆情信息采集与提取、话题发现与追踪、网络舆情倾向性分析等步骤。

3.1 舆情信息采集与提取

网络舆情主要通过新闻、论坛/BBS、博客等渠道形成和传播，特别是近年的QQ群、微信以及Twitter等微博客，这些主要为动态网页，以松散的非结构化信息为主体，实现准确的舆情采集和抽取存在难度。

在信息采集中，主要采用网络爬虫和网页清洗等技术。网络爬虫是一个按照一定规则自动抓取网络信息的程序，又称网络蜘蛛。网络爬虫分为三类：通用爬虫、面向主题爬虫和面向DeepWeb爬虫。考虑到网络舆情监测一般是面向行业监测，倾向于使用面向主题爬虫。主题网络爬虫主要有两种技术：基于Web链接分析的搜索、基于Web内容分析的搜索。网页清洗就是从网页中过滤掉“噪”数据，提取出网页中有价值的信息内容。网页清洗分析方法主要分为三类：基于树结构分析方法，基于Web挖掘方法，基于正则表达式方法。

3.2 话题发现与追踪

无论是热点、敏感话题，还是需要重点关注的话题，如何从海量信息中找到这些话题？

话题发现与追踪是对网络舆情聚类分析后，利用关键词过滤、语义分析、数值统计等方式识别被关注话题，以及热点和敏感话题，并对其趋势变化进行追踪，是网络舆情监测中的核心技术。目前国内外的实现技术是基于文本聚类，即文本的关键词作为文本的特征。话题发现与追踪研究始于1996年美国DARPA提出一种能自动确定新闻信息流中话题结构的技术。目前，主题检测与跟踪研究集中于五个子任务展开，各个子任务的解决将有助于最终研究目标的实现。这五个子任务包括：对新闻报道的切分子任务、新事件的识别子任务、报道关系识别子任务、话题识别子任务、话题跟踪子任务。[3]其中话题识别和话题追踪是核心问题。

3.3 网络舆情倾向性分析

舆情倾向性分析是对带有感彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。倾向性分析是自然语言处理技术中新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值，一般来说，它分为三个主要研究任务：情感信息抽取、情感信息分类、情感信息的检索与归纳。[4]

通过倾向性分析可以明确网络传播者所蕴涵的感情、态度、观点、立场、意图等主观反映。目前主要采用文本聚类和倾向性分析技术，对论坛帖子等网民评论聚类分析和倾向性分析，归纳网民观点。一方面能够主题趋势跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。另一方面对突发事件跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测发展趋势。同时，通过倾向性分析预警功能，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。

4 网络舆情监测技术问题与发展

通过网络传播的信息包含了网民对当前社会各种现象以及诸多热点问题的立场和观点，话题涉及与日常生活相关的各个领域。因此，网络舆论能够最直接、快速地反映各个层面的社会舆情状况与发展态势。把握好网络舆情监测技术，及时了解并正确引导舆情发展方向，对政府和企业发挥职能和生产经营至关重要。

然而，网络舆情监测技术还存在许多亟需完善的地方，如监测源的获取、复杂舆情倾向判断、高质量舆情自动监测、如何及时关注及应对由社会突发公共事件引起的网络舆情问题、虚假信息和不良信息引发错误舆论导向问题等，这些关键问题的研究不仅需要我们充分利用已有的理论知识和先进的技术手段，还需要我们能够创新性地提出更贴切网络舆情实际的解决方案，来及时应对网络舆情带来的一系列影响。同时要继续深化对网络舆情的理论挖掘，加强数据挖掘技术的研究，在原有数据挖掘算法的基础上改进或者提出新的算法，提高网络舆情监测技术水平，在此基础上构建实时智能化的网络舆情监测以及应急处理机制。

参考文献

[1]谢海光.互联网内容及舆情深度分析模式.中国青年政治学院学报[J]，2006，（3）：95-100.

[2]刘毅.内容分析法在网络舆情信息分析中的应用.天津大学学报（社会科学版）[J]，2006（4）：308-310.

第5篇：网络舆情的传播特征范文

关键词：能源；舆情；传播

本文通过对2015年以来监测到的网络舆情数据进行了系统分析，发现其中的传播规律和传播路径与之前发生了变化。笔者总结了2015年至2016年能源行业的网络舆情，从中选出5个具有代表性的事件进行分析，总结出其中的变化规律。

一、网络舆情变化趋势分析

根据历史网络舆情监测资料，本文选取“大唐计提减值准备预计减立31亿元”“内蒙古煤化工企业偷排污水”“重庆金佛山水利工程山体坍塌”“西安南郊变电站爆炸”和“河北一农业改造项目未用指定高价设备，电力公司拒供电”5个事件进行分析。事件舆情量的统计来自于网络媒体、贴吧、博客及微博数据。其中，论坛、贴吧评论和微博评论未计算在内。网络舆情总量分析结果如下：（一）微博是网络舆情传播的重要阵地网络舆情总量包含微博、媒体、贴吧、博客等舆情量，不包含评论数据。根据舆情量统计发现，微博是网络舆情传播的重要阵地。在5个事件中，微博舆情量平均占比为48.32%，其中，“西安变电站爆炸事件”的微博舆情量比重最高，达64.51%，其次是“煤化工企业偷排污水事件”，微博舆情量也在50%以上（如表1）。（二）微信加快了信息传播的速度利用有序聚类方法，结合实际情况，划分5个事件的舆情传播阶段。除“煤化工企业偷排污水事件”的传播时间较长外，其他4个事件的舆情传播在一个周内就进入缓解期，传播时间较短。网络舆情传播阶段分为潜伏期、发生期、爆发期、喧嚣期、缓解期、反复期和长尾期。对比历史数据，网络舆情的各传播阶段之间界线越来越模糊，时间间隔逐渐缩短（如表2）。“煤化工企业偷排污水事件”和“西安变电站爆炸事件”的总舆情量比较大，网民关注度比较高。突发性、污染环境、波及面积大等的事件容易引起网民的关注。（三）潜伏期大幅缩短，呈现消失倾向5个事件中，4个事件的舆情传播潜伏期均在1天以内，尤其是“西安变电站爆炸事件”，事件刚一发生，网民随即就将事件在新浪微博上，说明网民对网络传播媒介越来越重视。网民比较关注的民生问题、环境问题、安全问题、金融等在网络上的曝光率相对较高、也比较迅速（如表3）（四）网络舆情传播24小时内进入爆发期5个事件中，有4个事件的网络舆情传播在24小时内就进入爆发期，“大唐计提减值事件”“金佛山水利工程坍塌事件”和“西安变电站爆炸事件”在网络上曝光后，舆情量迅速（发生期仅有1小时左右）进入爆发期。事件目击者或受影响对象的特征是影响舆情事件传播范围的关键因素。对于“西安变电站爆炸事件”，事件发生不久，舆情量就迅速上升，远高于其他事件的舆情量，并于第2个小时进入爆发期，该事件在第1天舆情总量就高达1337条（不含转发量和评论），若考虑转发量，舆情量则上万条。“西安变电站爆炸事件”之所以有这么多的关注人数，一方面是因为事件本身影响大，另一方面事发地点在几所大学附近，相比其他群体，大学生更擅长运用网络进行舆情传播。通过对比发现，事件影响程度相近的“金佛水利工程坍塌事件”的舆情量却远低于该事件。媒体是影响网络舆情速度的重要因素。5个事件中，仅有“煤化工企业偷排污水事件”的舆情第2天才进入爆发期。其他4个事件，媒体介入时间均比较早，微博等其他媒介介入时间比较同步，舆情量很快达到高峰；而对于“煤化工企业偷排污水事件”，媒体在第40个小时开始报道此事，在此之前舆情量很少，报道5个小时之后达到舆情量高峰，且微博舆情量也迅速激增。通过建立舆情量与媒体（哑变量）的动态时间序列模型，观察媒体对舆情的关系。首先对舆情量的平稳性进行检验发现，舆情量是平稳非白噪声序列，不存在周期性、季节性或趋势性因素。根据舆情量与媒体的回归结果，舆情与媒体之间存在长期的协整关系，媒体的回归系数值为27.93，然后采用BIC值选择p和q的取值，不同p和q的取值对应的BIC值如图1：通过图1可以看到，p为1，q为12时，BIC值最小，此时模型为ARMA（1，12），残差的白噪声检验P值为0.9963（LB），模型效果比较显著。舆情量与媒体（哑变量）的动态时间序列模型如下：percep1t=-1.26+27.93*mediat+0.45*percep1（t-1）+εt-0.044ε（t-1）+0.063ε（t-2）-0.17ε（t-3）+0.17*ε（t-4）+0.14*ε（t-5）+0.0823*ε（t-6）-0.019*ε（t-7）+0.018*ε（t-8）-0.094*ε（t-9）+0.054*ε（t-10）-0.41*ε（t-11）-0.59*ε（t-12）其中，percep1t表示舆情量，mediat表示媒体，媒体对舆情量影响的检验P值为8.43e-06。（五）涉事企业的表现是舆情传播进程的决定性因素在“金佛山水利工程坍塌事件”和“西安变电站爆炸事件”中，涉事企业在第一时间积极采取措施缩小事件的波及范围，减少损失，所以负面舆情量比较少，舆情量下降速度较快。“金佛山水利工程坍塌事件”舆情传播在第3天就进入衰退期；“西安变电站爆炸事件”发生后，变电站经过抢修，在第13小时99%的区域已恢复供电，相比第一天（1377条），第2天的舆情量（209条）大幅下降。由于又有消息披露，变电站爆炸对附近三星生产厂造成较大的损失，因此舆情传播的过渡期持续了4天，于第5天进入衰退期。在“煤化工企业偷排污水事件”中，自该事件在网上曝光后，第2天多伦县公安局以污水是否对土地造成影响为由介入调查，舆情量迅速上升；第3天，多伦县政府公布调查结果并控制相关责任人，同日，舆情量达到最高；第4天之后，舆情量开始下降；第7天，有媒体披露，环保部门巡视煤化工企业12次，而该企业一直采取无视态度，再次被推向了舆论高点，且负面舆论越来越多；直至第11天，企业才采取措施，大唐国际责令煤化工企业停产整改。据了解，煤化工企业亏损比较严重，且在此时间段，大唐国际正在与其他企业商谈并购煤化工企业事件，结果失败，最后，于次月1日，以1元的价格出售给了母公司。

二、网络舆情演化机制

以“西安变电站爆炸事件”在微博中的传播情况作为研究对象。（一）典型网络传播机制模型ER模型是随机网络模型，给定N个节点，没有边，以概率p连接任意一对节点，节点的度数服从均值为λ的泊松分布。小世界模型是为了描述一个局部有序系统到一个随机网络的转移过程而提出的，是始于一个具有N个节点的一维网络，网络节点与最近的邻接点和次邻接点相连接，然后每条边以概率P重新连接。无标度网络模型具有稳健性、脆弱性，存在中枢节点，以及度呈幂律分布。（二）舆情传播遵循无标度网络模型因数据采集比较困难，所以选取了“西安变电站爆炸事件”部分时间点的微博转发数据，转发量数据共1147条，涉及1174个用户，即传播节点1174个，边1147条。采用Gephi软件，将“西安变电站爆炸事件”在微博中的传播途径以可视化方式展现出来，如图2。

三、微博V认证用户、微博达人等对舆情传播发挥了很大作用

第6篇：网络舆情的传播特征范文

当今，网络以其独特的方式影响着高职院校学生网民的生活方式。文章结合高职院校网络舆情特征，提出要从“关注学生的利益诉求”、“提升网络舆论引导的亲和力”、“提升大学生网络信息辨别能力”和“引导大学生遵守网络道德礼仪”等方面开展网络舆情引导工作。

关键词：高校网络舆情；网络舆情引导策略

最新的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2015年6月，我国互联网普及率为48.8%，网民规模达6.68亿。对于高职院校学生而言，网络是获取信息的最主要渠道。他们把社区论坛、QQ群、微信朋友圈作为发表言论、获取信息、交流情感的最主要阵地。当前，网络以其独特的方式影响着学生的生活、学习方式，网络舆情对其人生观、价值观有着深刻的影响，营造高职院校良好的网络舆情环境日益重要。

高职院校学生网络舆情是高职院校的学生对有关国际重大问题、社会焦点难点问题、时政问题以及有关校园社会和校园管理等与自己利益切实相关的问题的情绪、看法、意见和态度的集合[1]。高校教育工作者要营造良好的网络舆情环境，需从高职校园网络舆情特征出发，思考舆情引导策略。

一、高职院校网络舆情主体特征

因高职院校学生自身基础及学校培养目的特点，高职学生作为校园网络舆情主体，有着与普通本科院校学生不同的特点，主要体现在以下两个方面。

1.高职学生更关注与自身发展密切相关的舆论内容

高职教育的目的是培养实用型的技术人才，教育过程强调技术学习的实用性，因此，大部分高职学在学习和生活中均持务实的态度，对政治、社会、文化等意识形态问题敏感度较低，而对与个人的生活 、就业等切身相关的问题保持较高敏感度。

2.对信息分析和判断能力较弱

高职学生在校期间处于人生观、价值观逐步成型的阶段，各方面认识尚不稳定，可塑性强。加之学生缺乏生活阅历、综合认知能力不够，面对网络带来的海量信息，容易出现大众心理，人云亦云，无从辨认信息真实性和可靠性。今年6月份发生的重庆工程职业技术学院“学校安全”网络舆情事件就是一个典型实例。女生宿舍一女生弄丢钥匙，钥匙拾得者根据钥匙标签到该宿舍盗走一部千元手机及80元现金。失主报警，警车来调查案件。因时值晚上，又是发生在女生宿舍，学生听到警笛声后认为是发生事件，并在百度贴吧和QQ空间撒播信息。消息迅速传播，最终演绎成了学校教学楼被偷了几十台电脑，女生被人，学生在校人身财产安全得不到保障，甚至有人在年级群里凭借想象描绘了一个女生被的场景，并强调事件的真实性。事件发生后，学校网络舆情工作部联合学生处、保卫处及区公安局立即展开调查。经查，学生所传播的网络言论非事实。此事件影响十分恶劣，学校对造谣的三名学生进行了教育和留校察看的处分，并在全校范围内开展网络信息相关的法律法规教育、网络道德教育，提高学生对信息的分析判断能力，教育学生不造谣、不信谣、不传谣。

二、高职院校网络舆情具备普通网络舆情的特征

1.表达意愿直接

学生可以通过论坛、QQ群、微博、微信朋友圈直接发表意见，民意表达畅通无阻，并且有无限次即时快速传播的可能。这一特征使得高校网络舆情监管工作面临极大挑战。

2.媒介平台多样

学生可以通过台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等多种工具链接网络，获取各类信息，随时随地发表个人想法。原来学生热衷于借助各大新闻网站的新闻评论、mail、社区论坛、QQ等来表达自己意愿，而随着各种新媒体的出现，微博、微信朋友圈正成为影响力更大、更受高校生欢迎的舆论平台，言论媒介平台趋多样化。

3.舆论内容显多元化和随意性

因“网络社会”具有虚拟性、匿名性、无边界即时交互等特点，网上舆情在价值传递、利益诉求等方面呈现多元化。在自由的自媒体时代，网民在网络世界里隐匿身份，却缺乏网络信息“把关人”，学生可以自由地纵谈各事，关注与之密切相关的学校管理制度，嘻怒笑骂，随意发表或积极健康或庸俗灰色的舆论。

4.网络舆情事件突发性

由于智能手机的普及，手机上网极其方便，现实中突发的重大事件会第一时间在网络曝光，成为焦点的同时也会迅速成为舆论热点并以最快的速度传播。这种突发性的特点极大地挑战高职院校网络舆情工作相关部门的信息捕获能力和事件处理能力。

5.容易产生非理

高校舆情的主体是在校学生。由于其自身阅历不够，遇事时对客观事实认识不全面、易紧张冲动，还夹带着一丝迷茫和不满情绪。他们的各种情绪、态度和意见通过网络媒介， 以原生态形式展现，容易做出非理。

三、高职院校网络舆论引导策略

校园网络舆论环境代表师生相对一致的态度与观点，对高校具有监督作用，甚至直接关系到学校的稳定和发展。当前形势下，面对舆论环境的挑战，学校必须积极应对，采取切实措施对舆论进行调控和引导，努力营造良好的校园舆论环境。

1.关注学生的利益诉求，将网络舆论引导目的性与学生切身利益相结合

高校网络思想政治教育工作者应该始终坚持思想政治教育工作的政治性与学生的实际利益相结合，同时将网络舆论引导的目的性与大学生的现实性相结合[2]。只有关注学生实际利益需求，维护其合法权益，才能加深他们价值观的认同感，使其个人追求等价值倾向与社会倡导相一致，进而网络空间能够自觉坚守信仰阵地，并通过舆论场扩大正能量影响力。

2.提升网络舆论引导的亲和力

网络虽是有虚拟世界，却渗透着人的主体意识，网络舆情引导应立足平等，倾注情感，提升亲和力 ，从而使舆论引导更具有效性。

（1）平等交流沟通。 平等的协商式沟通互动最容易产生亲和力。尊重和平等是在舆论引导中争取信任的基本前提。网络舆论引导中应使符合学生特点的网络语言，并尽量说得生活化、平民化，忌讳以官腔打压学生诉求。

（2）注重心理交融。以人本理念指导高校网络舆情的开展，尊重学生实际需要，重视学生心理感受，实现心理交融。使用真诚的话语，能使交流和沟通变得更加亲切，效果更加显著。

3.提升大学生网络信息辨别能力

学生很少会用时间和精力去对每一个网民群体中每一个成员的每一条信息进行辨别，容易被错误信息误导；不少大学生网民不求甚解，一旦阅读到某信息与自己的部分已有认知相符，容易片面地得出该信息全部正确的结论。因此，高职院校要重视培养学生独立认知能力，帮助他们建立判断信息正误和价值大小的知识结构 ，提高自身对是非、美丑的思辨能力，形成自觉抵制不良信息的“屏障”，使其脱离信息认知的混沌状态。

4.引导学生遵守网络道德礼仪

个人网络礼仪是网络文明礼貌的基本体现，良好的网络礼仪能使网络舆情更加和谐有序。引导学生遵守网络道德礼仪，需要从提升大学生网民主体性出发，培养其在虚拟世界中人与人、人与物之间信息、能量的有序传递与沟通能力，做一个知荣辱、懂道德的理性网民。使其在虚拟世界相互礼尚往来、关照沟通，同时保持良好的网络信息传递秩序，不随便传递不知名的电子邮件和信息，对不良信息不跟帖、回帖、转帖，不编造谣言、不相信谣言、不传播谣言。

[参考文献]

[1]桑华.高校舆情研究探析 [J].兵团教育学院学报，2007 （4 ）

第7篇：网络舆情的传播特征范文

【关键词】网络舆情 文本聚类

1 引言

网络舆情分析和预警系统通过对互联网中的各类信息，包括各大论坛、百度贴吧、微博等进行24小时监控，实时采集话题性强、时效性新的各类内容和消息。系统架构主要包括舆情信息采集、信息预处理、信息分析、舆情信息上报四个模块。舆情分析模块主要对处理后的网络文本数据进行分析、挖掘，以实现热点话题和敏感信息的识别和跟踪。文本聚类作为一种无监督的机器学习方法，由于不需要进行训练，并且不需要预先对网络文本手工标注类别，因此具有较高的灵活性和自动化处理能力，成为网络舆情分析系统中组织文本信息、挖掘热点话题的主要技术手段。

2 关键技术和算法

进行文本聚类之前，首要问题是对文本内容建立文本信息特征，即使用特定形式的特征向量（T1， V1， T2， V2， …， Tm， Vm）来表示文档，其中Ti表示特征词，由分词后获取，Vi表示第i个词在文档中的权重，m表示特征词的个数。确定信息特征的常用技术是：先对文本信息进行词性标注、语义标注等预处理，构建统计词典，然后对文本进行分词处理和特征词权重的确定。计算权重的方法包括布尔权重、词频权重和TFI-DF权重三种。布尔权重是最简单的表示方法，若第i个特征词在本篇文档中出现，则其权重为1，否则为0；词频权重将第i个特征词在本篇文档中的出现概率作为对应的权值；TFI-DF权值由两部分组成，一部分是TF，表示一个词在本篇文本中出现的次数，即词频。另一部分IDF表示所有文本中有多少篇包含了这个词，即逆向文档频率，通常由公式IDFi=log（（1+|D|）/|Di|）计算得到，其中|D|表示文本总数，|Di|表示包含第i个关键词的文本数量。TFI-DF的权值就是由TF和IDF相乘得到，被证明是最有效的确定特征词权重的方法。

由于在建立文本信息特征的过程中，许多关键词构成了海量特征词集合，因此导致了文档特征向量维数的增加，在影响计算效率的同时，也为稀疏文本向量的区分和比较带来困难。因此，在对文本进行聚类处理之前，应对文本信息特征向量进行缩减。通常的方法是对所有特征词的权重排序，选取预定数目的最佳特征词作为结果的特征子集。特征词的个数以及权值评价标准需要根据具体问题来分析决定。第二种常用方法是由网络信息的特点决定的，网络信息一般带有标题，并且在标题中总结概括了正文的主要内容，因此也可将标题内容表示为文本信息特征。此外，在对正文统计特征词时，可以只针对具有实际意义的名词和动词，这既减少了特征词数量，也保留了关键信息。将标题向量的相似度和正文向量的相似度进行加权求和就得到了两篇文本的相似度。

完成以上步骤后，就将文档表示成向量空间中的一个点，然后通过计算点之间的距离来对文本进行聚类。相似度是定义聚类算法的基础，它主要用来比较衡量两个对象的相似程度。在网络舆情分析中，两个文本特征对象的相似度量标准对大多数聚类算法都是必不可少的。计算相似度的方法有多种，在文本向量计算中一般使用余弦相似度公式，而在几何中常用欧几里得距离。余弦相似度不会放大数据对象重要部分的作用，而欧几里得距离的度量方法则在一定程度上放大了较大元素误差在距离测度中的作用。目前，文本聚类的方法大致可以分为两种类型：层次聚类法和平面划分法。

层次聚类法将所有文本的特征向量组织成一棵聚类的树，有自底向上的凝聚型和自顶向下的分裂型两种。凝聚型开始将所有文本向量作为一个单独的对象，然后不断相继合并相似的对象和类簇，直到到达终止条件或者合并为一个类簇。分裂型的聚类方法过程与之相反，开始将所有文本向量置于同一个类簇中，然后通过不断迭代将类簇分解为更小的类簇，直到到达终止条件或者每个向量在单独的一个类簇中。常用的层次凝聚法包括Single-link和group-average方法。

平面划分法中有两个经典算法：k平均值算法和k中心点算法。K平均值算法首先把所有文本特征随机地分配到k个非空的类中，然后根据类中所有的文本特征计算每个类的平均值，并用该平均值表示相应的类，根据每个对象到各个类中心的距离，将其重新分配到与它最接近的类中。重复执行计算和分配步骤，直到不再有新的分配发生。K中心点算法随机选择k个文本特征对象作为初始的类中心点，然后对每一组非中心对象j和中心对象i，计算i被j替代的总代价，若代价

针对网络舆情分析中用到的聚类算法，有很多研究者提出了改进和优化方案。为了更好地发现热点话题，提出了两层聚类算法，其设计思路是先确定每日热点簇，然后再利用增量聚类算法发现热点事件。也有研究结合K-means聚类算法和基于密度的聚类算法的优点，改进了K-means算法中随机选取初始聚类中心的问题。此外，基于主题的聚类方法是检测热点新闻的一个研究思路，有研究提出对新闻主题或新闻事件等具有较强表达能力的文本域进行加权处理以突出该主题或事件，然后再对无序的网络舆情信息进行聚类处理，达到热点话题探测的目的。应用LDA、LSI等主题模型进行新闻聚类是当前发现新闻主题的重要研究方向。

3 总结

在互联网舆情的监控和预警系统中，经常用到文本聚类算法作为话题发现、热点检测、内容导航等应用的关键步骤，国内外学者对其开展了大量研究，提出了很多有用的技术和算法。本文简单介绍了文本聚类中的关键技术、算法，和目前的研究现状。

参考文献：

[1]刘星星，何婷婷.热点事件发现及事件内容特征自动抽取研究. 华中师范大学. 2009.

[2]王伟，徐鑫.基于聚类的网络舆情热点发现及分析.现代图书情报技术，2009（3）.

[3]张云，冯博琴.利用标签的层次化搜索结果聚类方法.西安交通大学学报，2009，43（4）：18-21.

[4]陈荣雷.文本聚类算法综述， 计算机光盘软件与应用，2011.

第8篇：网络舆情的传播特征范文

[关键词]互联网 网络舆情 应对策略

中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）24-0300-01

互联网的高速发展，在给我们提供了诸多工作生活学习上便利之门的同时，也给我们了解民情民意开了一扇窗。广大网民越来越习惯于藉着网络的自由、开放和隐匿的特性，利用博客、微博、微信或其他传播载体诉说他们的需求和表达他们的意见。网络虽说是虚拟的世界，但已经成为现实社会的组成部分，也俨然是一个大社会。现在的网络舆情经常出现小问题扩大化，局部问题全局化，简单问题复杂化，个体问题公众化，一般问题热点化。面对如此复杂多样的网络舆情，我们如果不处理、处理不及时或处理不妥当，就会引起网民的不满，甚至引发恶性。因此，我们究竟该如何应对和处理好网络舆情，尤其是其中的负面舆情？又该如何引导网络舆情的正确走向？这是我们在实际工作中所要思考的。

一、信息时代网络舆情特征

1、自由与可控。从管控角度来讲，网络舆情即是自由的。我们要让网民说话，让他们畅所欲言，充分诉说各自的诉求和意见。同时，网络舆情是可控的。由于互联网的联通性，只要是在网络中活动过，都可以进行定位和追踪。

2、即时与互动。网络舆情的存在是即时的又是互动的。这样的特性大大增加了我们在管控上的难度。

3、隐匿与外显。由于网络的隐匿性，网民能任意表达各自真实的情绪和意见。在隐匿的同时又是外显的。当你在表达时，你所表达出来情绪和意见又完全暴露在互联网上。这是因为互联网的隐匿性所带来的外显性。

二、应对网络舆情存在的问题

“任何消息，如果官方出来否定，那就是真的了。”这话虽是网民的调侃，但背后折射的则是政府相关部门对网络舆情应对的得与失。我们在应对网络舆情的时候，往往会出现一些偏差和错误，造成不良的影响。

1、理念错误。经过前些年的网络反腐，许多人对网络产生恐惧，认为网民是不非理性的，不愿、不敢与网民对话，担心表错态说错话，往往以低调为理由，刻意回避网络。

2、方法不当。我们常常觉得报纸好，又很有权威性，所以什么都发表在报纸上。但现在看报纸的人是越来越少，其影响力越来越少。所以在使用方法的时候要有一定的策略，在配置上要有策划，在应对上也是要策划的。对网络媒体的影响力要有足够的理解重视。

3、应对无力。一出现问题，就推诿含糊，动不动就伪造像“临时工”这样一些借口来搪塞网民，毫无真诚、真实而言。有的则采取封堵删等粗暴恶劣手法，应对网络舆情，促使网民情绪更加激化。

三、如何应对网络舆情

网络舆情往往是零散的、不成系统的、还处于酝酿当中的。是网民围绕某一具体的现实事件所表达出来的一种认识和态度，但它还没有形成真正的舆论。网络舆情如果处理得好，就会变成良性的舆论，能够促进我们工作的展开。如果处理不当，就会将社会引向负面状况。因此，要通过我们的努力，使网络舆情变成良性的舆论。面对网络舆情，我们可以采取一些行之有效的方法，使网络舆情向着良性方向发展。

1、信息的收集与归类。1）热点的识别。在信息收集的时候，要把敏感的、热门的话题进行收集整理。2）关注信息的倾向。特别要注意那些别有用心的挑拨的意见，找出它的倾向。3）寻找主题。要关注近期国家和本地的有些主题。使用关健词对舆情进行收集分析。4）建立舆情追踪机制。专人负责舆情的摘录分类分析整理。

2、信息的研判。收集到网络舆情以后，要加以监控、研判。推测它的趋势和走向，做到心里有数。进行检测研判需要做好：1）去伪存真。要做好负面信息的真伪核实工作。有些负面信息，有可能说的是真的，也有可能是谣言。如果是谣言，就一定要及时地辟谣予以回应，不然的话它会形成不良的社会影响。同时还要对网络舆情的性质进行评估，如他说的这些内容，是因为他真的是异己分子，还是只是一时的冲动，我们要对这些网络舆情的性质进行评估。2）趋势研判。当一个网络舆情收集到了以后，就要它的影响和发展趋势进行研判，确定其是向好的方面发展，还是走向坏的方面发展。

3、回应与沟通。在掌握舆情信息的基础上对网络民意及时回应、主动沟通。1）不要怕事。说实在的，谁都怕事，尤其在中国，“多一事不如少一事”是普遍心理。但是我们做这个工作，是躲不过去的，也许你主动一点，发展就会更好一些。2）及时回应。及时回应要注意抢在第一时间，及时回应，你的及时回应有可能把一个恶性事件扼杀在萌芽中。另外，有很多老百姓只不过发发牢骚，你的及时回应会让他感觉到很温暖，可以拉近彼此之间的距离。3）主动。要主动，不要总是被动，不要你拨我一下，我就动一下。4）有效途径。在传播时要通过有效途径，要想好选择什么途径达到传播的目的，节省时间。

4、引导说明。对于舆情一定要避免它向负面的方向转换，要积极一些、主动一点，把事情做在前头，抢得先机。1）以人为本。在引导说明的时候，一定要注意以人为本。所有事情的背后都是人，所以，尊重人、尊重生命是我们的最高原则。你尊重别人的时候，也是尊重我们自己。2）换位思考。还要注意换位思考。老百姓跟我们还是不一样，虽然我们的待遇低一点，但衣食无忧，有些问题我们还是能解决的。但是老百姓解决一些事情还是挺难的。3）坦诚相待。还要坦诚相待。有的时候老百姓只是想要一句话，要你的那颗真心。我们把这些给了他，没有什么事解决不了。4）准备充分。在引导说明当中要真的说明白了。老说这个不知道，那个不清楚，只会引起更大的麻烦。

5、危机管理。我们知道，社会危机还是蛮多的，既有天灾，也有人祸。这么多的事情，该怎么处理，是需要思考的。1）危机的分类分层管理。也就是说，要注意危机的分类、分层。危机是联动式的，是多种社会力量参与的，所以危机管理单独靠自己是不行，而是要有一种完整的体系和机制。工作上要有体系意识、机制意识、环节意识，做事不要只看“树木”，而是要看“森林”。在森林中，把所有的树贯穿成一个整体，这样才能做好。2）应急响应。新闻发言人机制还要建立的，在媒体这么充裕的时代，宣传干部应该成为新闻发言人，能够代表一级机构，能够向公众宣布，做到谨慎说话，对事情负责，对国家负责，对民众负责，这是我们要做的。3）追踪效果。绝对不能一件事做完了就结束了，虽然做完很高兴，但过去就过去了。没有追踪的话，你的经验就没有真正成长起来。所以，事情做完之后，做一个追踪和评估，这是需要的。

第9篇：网络舆情的传播特征范文

〔关键词〕网络热点；网络舆情；伽马分布；泊松分布；热点发现；话题热度

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.01.014

〔中图分类号〕G203〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）01-0077-04

〔Abstract〕A method was proposed in the paper to identify online hot topics based on Poisson distribution and Gamma distribution，which combined the popularity and time interval characteristics of hot topics.It was found that the number of people participating in a topic discussion per unit time（e.g.one hour）follows a Poisson distribution，and the time interval between two replies follows a Gamma distribution.Historical data was used to test the effectiveness of the method.

〔Key words〕online hot topics；online public opinion；gamma distribution；Poisson distribution；hot topic identification；topic hotness

中互联网信息中心第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，中国网民规模达7.10亿[1]。互联网已成为民众接收和消息的主要渠道，网络舆情已具备较大规模。网络舆情传播由于具有传播速度快、覆盖范围广、互动性强等特点，已引起政府管理的高度重视，也成为学术界研究的流行内容。其中，对于网络舆情的实时监测和分析是舆情研究的重点内容之一。

当前国内关于网络舆情的监测主要可以分为两大技术路线。一种是基于内容的分析，即对网络信息文本进行关键内容的提取，再通过关键词识别、支持向量机、K均值等分类或聚类的方法发现舆情热点[2]。这方面的研究已经较多。另一种是基于舆情发展模式的分析，这条路线主要是从数量关系和时间特征上发现舆情热点与普通网络话题的区别[3-5]，从而进行热点的发现。目前这条路线的研究还相对较少。已有的研究主要存在两种思路：一种是将单位时间内的回帖量与回帖人数是作为识别网络舆情热点的主要指标。另一种是利用回帖的时间间隔特征来反映话题帖的活跃度。从已有的文献看，两种思路都存在需要进一步解决的问题。对于第一种思路，以单位时间进行统计（比如1小时统计1次）可能出现遗漏潜在舆情热点的情况，即在统计时段中后期才启动的舆情话题，由于在数量上可能还达不到设定的阈值而在统计时未被识别出来。而舆情热点的识别越早越好，能越早识别出潜在的热点，就能够进行很好的控制和引导。因此，需要对话题的发展趋势做一个概率的判断。此外，回帖量和回帖人数可能不在同一个数量级，如果简单地将两者结合起来使用，可能会弱化数量级相对较低的回帖人数的作用。为避免出现这种情况，需要对回帖量或者回帖人数进行一定的数学转换，使二者处于同一数量级。对于第二种思路，回帖的时间间隔到底具备什么样的特征，已有的研究也只是提出了一个抽象的函数f（t），而对于f（t）的具体内容没有进一步分析。针对以上问题，本文提出一种将回帖人数和回帖时间间隔结合起来的网络舆情热点发现的方法。该方法基于两个重要的统计分布：泊松分布和伽马分布。

1网络舆情热点特征

网络舆情热点与普通网络话题的区别主要体现在两个方面。一是单位时间内参与热点话题讨论的人数众多；二是回帖的时间间隔短。讨论人数多，回帖的时间间隔短，则使得单位时间内回帖的数量大，从而形成舆情热点。因此，人气（回帖人数）和时间间隔这两个变量可以用作发现网络舆情热点的指标。笔者以一个高校网络论坛2008年4月和5月的历史数据为例，探索运用这两个指标实时发现网络舆情热点的方法。首先从2008年4月的数据中找出30个热点话题帖作为素材，分析热点话题在人气和时间间隔上的特征。

1.1舆情热点的人气特征

其中A表示由每小时讨论人数组成的向量，alpha为置信率。如果运行结果H=0，则表示A服从泊松分布。对热点话题样本运行的结果显示H=0，因此每小时参与讨论的人数服从泊松分布。

1.2舆情热点的时间间隔特征

在单位时间内，舆情热点的热度与回帖的时间间隔是紧密相关的，回帖的时间间隔短，则回帖数量多，相应的舆情规模就大。伽马分布是一种重要的统计分布，经常用于描述时间间隔的特征[8]。如果连续型随机变量X的概率密度函数如公式（2）所示，则称X服从伽玛分布。

回帖时间间隔指的是相邻的两个回帖之间的时间间隔，用秒作为单位。计算公式为：ΔTi=Ti-Ti-1，i≥1。其中T0表示话题帖，Ti表示第i个回帖的发表时间。为检验回帖时间间隔是否服从伽马分布，笔者计算出每个样本帖的所有回帖之间的时间间隔，并使用matlab软件进行K-S检验。经过运行检测程序，发现H值为0，所以回帖时间间隔服从伽马分布。

2舆情热点识别方法设计

2.1舆情热点人气值

从上一节的分析得到每小时的回帖人数服从泊松分布。从公式（1）中可以看出，λ是一个重要参数，它决定了泊松分布的图像形状。热点话题和普通话题在每小时参与讨论的人数是不一样的。热点话题的回复人数要远大于普通话题帖，这造成了每小时回帖人数的平均值的不同。而这一区别可以通过λ反映出来。因此，可以利用λ来计算一个话题帖的人气值。

λ的值一般是通过历史数据获得的。对于每一个热点样本帖计算出其每小时讨论人数的平均值，由此可以获得30个平均值。再对这30个平均值求平均数，进而获得λ的值。通过计算，λ约为25.36，取整数，将λ的初始值λ（0）设定为25，即对于热点帖来讲，平均每小时约有25个人参与讨论。而对该论坛4月的所有话题帖平均每小时参与讨论人数进行计算得到的值约为4.42，即不超过5个人，远小于热点帖。

对于一个待识别的新话题帖，以小时为单位进行统计，计算出该小时内参与讨论的人数n（t），t=1，2，3…，并用n（t）对λ（t）进行修正：λ（t）=（n（t）+λ（t-1））/2，t=1，2，3…。进行修正的过程也就是判断话题发展趋势的过程。如图1和图2所示，图1和图2分别是一个热点帖和一个普通帖前4个小时的泊松分布的图像。两个图中“+”显示的图像是初始时刻（即λ=25）时的图像。可以从图1中看出，一个热点帖每小时讨论人数的泊松分布图像始终在初始图像的附近移动，说明在一个小时内出现回帖人数超过25人的概率仍然很大；而一个普通帖的图像（图2）则是完全往左移动，在1个小时内出现回帖人数超过25人的概率变得越来越小。因此，可以用这个帖在1小时内获得大于25人回帖的概率来衡量这个帖的人气值。

2.2舆情热点规模

在单位时间内（如1小时），回帖的时间间隔分布的情况决定了舆情的规模。图3是2个热点帖和1个普通帖回帖时间间隔伽马分布的图像。从图3中可以看到，两个热点帖（a=0.42和a=0.37）的图像大致相同，而普通帖（a=1.71）的图像在形态上与另两个图像有明显区别。这种区别主要是由形状参数a和尺度参数b决定的，所以可以利用这两个参数来代表舆情规模。

以30个热点帖第1小时的数据为例，首先计算出第一小时内所有回帖的时间间隔。利用最大似然估计法（MLE）对伽马分布的两个参数a和b进行估计，从而得到a和b的一个样本数据。这样总共可以获得30个样本数据。随后，用这30个样本数据与第1小时的回帖量（n）进行相关分析，结果如表1所示。

从表1中可以看出，第1小r的回帖量与伽马分布两个的两个参数a和b呈显著的负相关关系，即a和b的值越小，n越大。因此，可以用a和b来代表回帖的规模。

2.3舆情话题热度计算

这种方法对于在统计时段中后期才启动的话题也能起到识别作用。一个话题帖即便是在中后期启动，在获得回帖人数或回帖量上还达不到设定的阈值。一方面，由于回帖的时间间隔短，使得用最大似然法估计得到的a或b的值比较小，从而使其倒数的值比较大；另一方面，话题讨论虽未形成较大规模，但已有一定数量的人参加，对λ（t）没有进行过度的负修正（即没有使λ（t）变得很小），从而使得R的值不至于过低，甚至可能存在正修正的情况，从而获得一个较大的R值。根据公式（4），两部分求和之后得到的H值也可能较大，从而识别出可能在下一个小时爆发的舆情热点。

3热点识别方法的效果检验

从表2中可以看出，热点帖的实时热度都在1以上，而普通帖的热度除第1小时外，基本都小于1。这说明热点帖被持续讨论的时间和热度都强于普通帖。普通帖一般只有在第1小时可能引起较多的关注和讨论，随着时间的推移，讨论热度逐渐减弱，整个讨论持续的时间不超过5小时。因此，公式（4）能够有效地实时识别热点帖和普通帖。

4结语

本文发现单位时间内的回帖人数服从泊松分布，回帖时间间隔服从伽马分布，并在此基础上提出了一种网络舆情热点实时识别的方法，并用历史数据证明了该方法的有效性。在实际使用时，可首先进行初步筛选，去除无回帖或只有几个回帖的话题帖，对剩余的话题帖再使用本方法进行识别，从而提高效率。

本文使用的数据是一个高校网络论坛2008年的历史数据。鉴于当时的通信技术条件（如尚无移动互联网），加之高校网络论坛具有封闭性，即便是版面中最热门的话题的规模从现在看来在绝对数量上仍显得不是很大。但从相对值来看，文中所选的话题帖的规模已是普通话题的几十倍，已经具备了舆情热点的特征。未来的研究可以利用开放的网络论坛或者微博中的素材来进一步检验文中所提方法的健壮性。

参考文献

[1]中国互联网信息中心.第38次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].http：∥.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/，2016.8.

[2]王玉珍.网络舆情热点发现综述[J].内蒙古科技与经济，2015，（8）：66-67.

[3]王丽英.高校BBS教育舆情的时空特征模型构建和热点发现[J].现代情报，2016，（1）：84-89.

[4]李文杰，化存才，何伟全.网络舆情热点事件的可控性和筛选数学模型分析[J].情报科学，2016，（6）：37-42.

[5]曹树金，郑凌，陈忆金.网络舆情突发异常识别及关键算法研究[J].图书情报知识，2012，（1）：43-51.

[6]徐国祥.统计学[M].上海：上海人民出版社，2007.