国内网络舆情研究的回顾与展望_许鑫
社交媒体中的网络舆情分析与事件演化预测研究
社交媒体中的网络舆情分析与事件演化预测研究社交媒体的迅猛发展和普及为人们的信息交流和传播提供了全新的渠道。
然而，社交媒体上的信息量庞大，呈现出高速、分散、碎片化的特点，给舆情分析和事件演化预测带来了巨大的挑战。
本文将在此背景下，探讨社交媒体中的网络舆情分析方法和事件演化预测研究。
一、社交媒体中的舆情分析社交媒体上涌现的大量用户生成内容提供了丰富的舆情信息，使得研究者和决策者能够更好地了解公众的声音和情感。
舆情分析旨在从社交媒体数据中挖掘和分析用户对于特定话题的态度、情感和评论。
它可以帮助公司了解他们的品牌声誉、政府机构了解公众对政策的反馈、新闻媒体了解公众对新闻事件的看法等。
社交媒体中的舆情分析主要包括以下几个方面的内容：情感分析、话题识别、用户影响力分析和舆情演化分析。
1. 情感分析情感分析是对社交媒体中的用户情感、态度和情绪进行分析和归纳的过程。
通过文本分析技术，可以判断一篇文章或一条评论中所包含的情感是积极、消极还是中性。
情感分析常用的方法包括基于词典的情感识别、基于机器学习的情感分类等。
2. 话题识别话题识别旨在从大规模的社交媒体数据中识别出具有时效性和热度的话题。
常见的方法包括基于关键词的话题检测、基于主题模型的话题挖掘等。
通过话题识别，我们可以了解到公众对于不同话题的关注程度和讨论热度，进而对舆情进行精准分析。
3. 用户影响力分析用户影响力分析旨在识别社交媒体上有影响力的个体或机构。
通过分析用户的网络结构、社交关系和行为模式，可以判断一个用户在社交媒体平台上的影响力大小。
这对于政府、企业等决策者来说，能够更好地了解舆情中的关键人物和影响力渠道，从而进行相关的决策和干预。
4. 舆情演化分析舆情演化分析旨在研究舆情的变化趋势和演化规律。
通过分析社交媒体上的实时数据和历史数据，可以发现舆情事件的起因、爆发和衰退过程。
舆情演化分析可以帮助决策者提前预测和应对舆情的可能变化，从而更好地掌握舆情形势。
大数据时代的网络舆情监测与预警研究
大数据时代的网络舆情监测与预警研究第一章：绪论随着互联网技术的不断发展，网络舆情的影响力越来越大。
网络舆情，是指社交媒体、新闻网站等互联网平台上人们对某一事件或议题的评论、态度、表达等，它不仅影响了公众对事件的认知，还可以引发社会群体的情绪波动甚至带来其他一系列影响。
因此，网络舆情的监测与预警显得尤为重要。
大数据技术的出现为网络舆情的监测与预警提供了新的解决方案。
大数据技术可以通过对海量数据的分析，揭示潜在的事件、趋势以及人们的心理变化，提供可操作的预警策略。
因此，大数据时代的网络舆情监测与预警研究也成为当前热门的话题之一。
第二章：大数据时代的网络舆情监测技术大数据时代的网络舆情监测技术主要分为两类：基于文本挖掘技术的监测和基于自然语言处理技术的监测。
基于文本挖掘技术的监测主要是通过对网络上的文本、语音、图像等内容进行采集、标注、分类等操作，提取出有关事件的相关信息，进而分析事件的发展趋势、事件的热度等情况。
而基于自然语言处理技术的监测则主要是通过对网络上的文本进行语义分析、情感分析、主题分析等操作，提取出网络舆情中隐含的积极或消极情感，挖掘出事件的真实情况，从而对事件进行预警分析。
第三章：大数据时代的网络舆情预警方法大数据时代的网络舆情预警方法主要可以分为三类：基于时间序列的预测模型、基于机器学习的预警模型和基于深度学习的预警模型。
时间序列模型主要是通过对历史数据进行分析，预测未来的事件走势。
机器学习模型则是通过对大量数据进行学习，建立出舆情预警模型，提高预警的准确性。
而基于深度学习的预警模型，则是基于深度学习框架，通过大量的海量数据进行模型训练，从而提高模型对舆情的预测准确性。
第四章：大数据时代的网络舆情监测与预警应用案例分析大数据时代的网络舆情监测与预警已经被广泛应用于各个领域。
例如，政治领域的网络舆情分析可以帮助政府及时发现群众关注的话题和事件趋势，及时采取措施应对。
商业领域的网络舆情分析则可以帮助企业了解消费者的心理需求、改进产品设计等，提高产品市场竞争力。
突发公共事件网络舆情数据空间模型构建及治理研究
突发公共事件网络舆情数据空间模型构建及治理研究一、绪论随着互联网的普及和发展，网络舆情已经成为社会治理的重要组成部分。
突发事件作为网络舆情的重要来源之一，其网络舆情数据空间模型的构建及治理对于提高政府应对突发事件的能力具有重要意义。
本文旨在探讨突发公共事件网络舆情数据空间模型的构建方法以及如何有效地进行治理。
本文对突发公共事件网络舆情的概念进行了界定和梳理，明确了其在社会治理中的重要性。
突发公共事件是指突然发生并可能造成较大影响的公共安全事件，如自然灾害、交通事故等。
网络舆情是指通过互联网传播的信息，包括正面、负面和中性观点。
突发事件作为网络舆情的重要来源之一，其网络舆情数据空间模型的构建及治理对于提高政府应对突发事件的能力具有重要意义。
本文从理论层面分析了突发公共事件网络舆情数据空间模型的构建方法。
主要包括以下几个方面：一是通过对突发公共事件网络舆情数据的收集、整理和分析。
揭示突发公共事件网络舆情的空间结构；三是通过对突发公共事件网络舆情数据的时间演变规律的研究，揭示突发公共事件网络舆情的时间演变特征；四是通过对突发公共事件网络舆情数据的多源异构性研究，揭示突发公共事件网络舆情的多源异构特征。
本文从实践层面探讨了突发公共事件网络舆情数据空间模型的治理策略。
主要包括以下几个方面：一是建立健全突发公共事件网络舆情数据采集和管理制度，确保数据的准确性和时效性；二是加强对突发公共事件网络舆情数据的分析和研判能力，为政府决策提供科学依据；三是建立健全突发公共事件网络舆情数据空间模型的应用机制，实现信息资源的有效整合和共享；四是加强突发公共事件网络舆情数据的监管和管理，防止虚假信息和有害信息的传播。
本文从理论和实践两个方面对突发公共事件网络舆情数据空间模型的构建及治理进行了深入研究，旨在为政府应对突发事件提供有益的参考和借鉴。
1. 研究背景和意义随着互联网技术的飞速发展，网络舆情已经成为社会治理的重要组成部分。
近年来国内政策网络研究的述评与展望
作为公共政策研究领域的重要工具，政策网络在欧美发达国家已成为现代公共政策研究领域的主流话语与分析范式。
处于深化改革的中国，学者们也逐步注意并重视政策网络在理论与实践中的运用。
本文立足于政策网络既有研究的基础上，尝试对政策网络近年来相关研究进行系统梳理与客观述评，全面回顾政策网络的科学内涵与相关类型，深度阐释政策网络主要特征及核心功能，进一步厘清政策网络与政策过程、政策变迁及政策工具的关联，深化对于政策网络的理性认知建构，并从多个维度详细论述了政策网络在中国的勃兴、实践运用及相关影响，通过对既有研究的讨论有利于凝练政策网络理论与实践的价值要义，以期推动政策网络在国内学界研究与实践水平的进一步提升。
一、政策网络的内涵、类型及主要特征（一）科学内涵充分理解政策网络的科学内涵是有效运用政策网络的重要前提。
概括来看，目前国内学界就政策网络的科学内涵并未达成较为一致的定义。
但主要可以概括为以下几种具有代表性的观点。
1.分析工具说。
坚持该观点的学者主要是将政策网络视为一种公共政策分析工具，是当前政策科学领域颇受认可的一种观点。
在学者谭羚雁、娄成武认为政策网络作为政策分析的一种具有强大生命力的分析与治理工具，提供一种兼有解释性与建构性的框架①。
冯贵霞则在其基础上给出了较为具体的观点，他认为政策网络是政策过程中用以解释与分析，进而获得对于政策过程更深层次认知的一种工具，并进一步指出具体的分析策略可以有效借助社会资本、非正式制度、文化网络、价值理念等相关理论来增强对政策过程的解释力②。
2.主体互动说。
主体互动说观点主要从政策网络中各相关主体相互之间互动视角出发，分析系统内部各主体互动对政策网络产生的影响。
学者胡伟等认为政策网络是政策过程中互相依存的国家与社会行动者之间互动关系模式的统称，并进一步强调政策网络理论中的非正式关系在政策过程中具有更加突出摘要：作为一种新型理论与方法工具，政策网络逐步演变为政策科学领域中备受关注的重要议题。
面向群体极化的网络舆情演化研究
面向群体极化的网络舆情演化研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，互联网已经成为公众表达观点、传播信息的重要平台。
然而，网络空间的匿名性、开放性等特点也使得网络舆情演化呈现出复杂多变的态势，群体极化现象便是其中之一。
群体极化，指的是在群体决策或讨论中，个体意见趋向于群体内更极端的立场，从而导致群体决策偏离理性、客观的状态。
这一现象不仅可能影响公众对事件的正确认知，还可能对社会稳定产生不良影响。
因此，本文旨在深入研究面向群体极化的网络舆情演化过程，探讨其产生机制、影响因素及应对策略，以期为网络舆情的有效引导和管理提供理论支持和实践指导。
本文将首先对网络舆情演化的相关理论进行梳理，明确群体极化现象在网络舆情演化中的具体表现。
在此基础上，结合具体案例，分析群体极化现象的产生原因及其对网络舆情演化的影响。
本文还将从信息传播、用户心理、社会环境等多角度探讨影响网络舆情群体极化的因素，并构建相应的理论模型。
针对群体极化现象，本文将提出有效的应对策略和建议，以期为政府、企业等相关机构在网络舆情管理和引导方面提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够更深入地理解网络舆情演化的内在规律，为网络空间的健康发展提供理论支持和实践指导。
我们也期待通过本文的研究，能够促进相关学科领域的交流和合作，共同推动网络舆情研究的深入发展。
二、文献综述随着互联网的普及和社交媒体的迅猛发展，网络舆情已成为影响公众意见、塑造社会价值观的重要力量。
网络舆情的演化过程中，群体极化现象尤为引人注目，它描述了群体决策过程中个体意见向群体内极端立场靠拢的趋势。
因此，对于群体极化的网络舆情演化研究具有重要的理论和实践价值。
在已有的研究中，学者们从不同角度对群体极化现象进行了深入探索。
社会学领域的研究主要关注群体极化对社会共识形成和群体行为的影响，例如法国社会学家勒庞在《乌合之众》一书中提出，群体决策往往倾向于极端立场，导致群体极化现象。
心理学领域的研究则侧重于探讨群体极化产生的心理机制，如从众心理、权威效应等。
我国网络舆情识别的研究脉络、核心主题与发展趋势分析
用的主要思路方法通常为文本聚类和主题模型
两类。
文本聚类作为一种无监督的机器学习方法 ，主
要采用k-means,SVM,贝叶斯网络等算法将文本特
征数据进行聚类，从而对舆情热点主题或观点进行
划分,具有较好的灵活性和自动处理能力「15+。如王
旭仁等*16+提出了基于向量空间模SVM的文本聚类 算法，其按照层次聚类自下而上得到获取初始簇信
情矗感识亂别风叫险 舆情监 知识测 图谱
a 分类
主题识别
耐
主题模型一!社交媒体区块链
风叽 识别
社交网络
社会网络分析
微博
灰色关联分析
大数据 主题模型
可视化
识别特征
情感分析櫻情分析
卷积神经网络
突发事件意见领袖
网络水军
舆情
图3 “舆情识别”CSSCI期刊研究主题的演化
・91・
2网络舆情识别的核心主题与方法
★基金项目：本文系河北省社会科学基金项目“雄安新区发展视域下网络舆情风险评估与治理研究"（HB18TQ005）的研究成 果之一 %
・90・
（单位篇）
40
38 x]
图1 “舆情识别%CSSCI期刊载文趋势（篇） 1.2 研究的所属学科
对所属学科进行统计发现，舆情识别核心研究 成果较多见于新闻传播学、计算机科学、图书情报 与档案管理、社会学、公共管理、控制工程等学科领 域，具体如图2所示。考虑到舆情识别贯穿整个舆 情分析与治理过程，并涉及多学科的核心研究问 题,所属学科的研究者们基于不同视角 、理论、方法 和技术等对舆情识别展开基于实践需求的多维度 探究与规律揭示。
突发舆情的意见领袖。
2. 3 基于观点主题的网络舆情识别
从涉军热点舆论应对看我军舆论引导能力建设
从涉军热点舆论应对看我军舆论引导能力建设随着媒体融合的不断演进和发展，涉军网络舆情形势更加错综复杂，涉军热点舆论更是频发。
各类涉军舆论通过漫画的、段子的载体，或是煽情的、分析的形式，在军地的传统媒体和新兴媒体间大肆传播、持续发酵、影响恶化，对此亟需发展我军舆论引导能力。
一、涉军网络舆论面临的主要形势（一）涉军网络舆论发展呈现基层化、普遍化、常态化以往对军队的舆论攻击，出于“分化”、“西化”的目的，更多是集中力量对整个部队集体的攻击，蓄意攻击抹黑诋毁军队、制造军事话题破坏和平之师的形象、引发改革反腐作风等问题热议涣散军心，网络涉军舆情话题多元，从历史问题到现实问题；手段多变，从军内“曝光”到军外“吐槽”；载体丰富，从传统媒体带新兴媒体，舆情错综复杂。
（二）涉军网络舆论应对关系到部队管理正规化建设部队的舆论相对于其他舆论总能更大激发网民的兴趣，一些事故案件通过网民和媒体在网络上大肆传播，涉军负面信息容易聚焦放大、交织传播，反作用于部队的建设。
一方面，容易误导受众、欺骗受众，严重损害我军的正面形象；另一方面，处于部队改革的关键时期，诸多负面解读、造谣中伤、负面倾向性跟帖评论，都对部队安全稳定影响较大。
涉军网络舆论应对关乎军队形象和舆论阵地主动权西方敌对势力参与或支持的网络水军、网络推手、“网络大V”在兴风作浪，推动涉军事件热度上升。
一般性的涉军事件容易被政治化、复杂化，在加上军队改革转型期间部队新老矛盾叠加交织，给敌对势力创造更大的话题来源，网下问题引发网上热议，诸多网民的“围观”“吐槽”，甚至是非议、攻击，极大损坏了我军的形象，势必动摇党的执政根基、危害国家政治安全、影响军政军民团结、干扰部队改革发展。
（三）网络涉军舆论关注强度递增，军事舆情压力保持高位涉军舆情热点事件热度呈上升趋势。
我中心借鉴中国人民大学舆论研究所构建的网络热点事件指标体系，按照时间、意见、数量、显著、集中5个维度，对2014年55起、2015年83起涉军舆情热点事件进行热度值统计分析。
高校网络舆情引导现状调查报告
高校网络舆情引导现状调查报告1. 引言1.1 研究背景在当今社会，随着互联网技术的快速发展和普及，高校网络舆情引起了广泛关注。
高校作为培养人才的重要阵地，其网络舆情引导的工作不仅关乎学校的声誉和形象，还直接影响到师生的学习生活和社会形象。
对高校网络舆情引导的现状进行调查和研究，具有十分重要的意义。
在当前社会，网络平台成为了师生获取信息、表达意见和交流观点的重要渠道。
由于信息传播的便捷性和匿名性，网络舆情往往存在着虚假信息、不良言论等问题，给高校带来了不小的挑战。
如何引导和管理高校网络舆情，成为了当前高校管理工作的一个重要课题。
通过对高校网络舆情引导现状进行调查和分析，可以发现存在一些问题和挑战，比如信息传播的速度快、舆情危机处理不及时等。
有必要对高校网络舆情引导的现状进行深入研究，探讨解决的方法和对策，为高校网络舆情引导工作提供有力的参考和指导。
1.2 研究目的本文旨在通过对高校网络舆情引导现状的调查研究，探究当前高校网络舆情引导存在的问题，并提出相关建议，旨在为高校网络舆情引导工作的改进和完善提供参考。
具体研究目的包括：一、分析高校网络舆情的概念及特点，深入了解其形成与传播规律；二、调查当前高校网络舆情引导的现状，探讨其实施情况及效果；三、分析高校网络舆情引导存在的问题，找出导致问题的原因；四、针对问题提出具体建议，以期提高高校网络舆情引导的针对性和效果；五、展望高校网络舆情引导的未来发展方向，探讨未来可能出现的新趋势和挑战。
通过本研究，旨在为高校及相关管理部门提供对高校网络舆情引导工作进行优化和提升的参考依据。
2. 正文2.1 高校网络舆情的概念高校网络舆情是指在高校内部或外部产生的关于高校的信息传播和舆论议论。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，高校网络舆情已成为高校管理和发展中的重要问题。
高校网络舆情包括高校在网络上的形象、声誉、事件传播以及社会公众对高校的看法和评论。
高校网络舆情的概念涵盖了高校在网络空间中所处的形象和声誉，以及网络舆情对高校发展的影响。
热点网络舆情分析与预测
热点网络舆情分析与预测随着互联网的普及，人们已经越来越依赖网络获取信息。
然而随着信息的爆炸性增长，我们也面临了舆情的集中爆发。
对于一些涉及到政治、社会问题的话题，一旦引发争议，就会迅速扩散到社会各个角落，甚至引起一些社会动荡事件。
为了解决这些问题，我们需要对网络舆情进行深入的分析和预测，以帮助政府和企业更好地应对和处理突发事件。
一、网络舆情分析的方法网络舆情分析是指分析互联网上的文本信息，以发现其中的规律和趋势，为进一步的决策提供参考。
网络舆情分析的主要方法有以下几种：1、文本挖掘文本挖掘是指从非结构化文本中自动提取出有用的信息。
通过文本挖掘，我们可以了解用户对某些话题的态度和看法，以及这些话题在社会上的影响力。
2、情感分析情感分析是指分析和识别文本中表述情感的程度和类别。
通过情感分析，我们可以了解用户对某些话题的情感倾向，以及这些话题在社会上的影响力。
3、社会网络分析社会网络分析是指通过分析社会网络中的节点、边和群体等信息，从而揭示社会交往网络的结构、特点和演化规律。
通过社会网络分析，我们可以了解用户之间的联系，以及他们参与话题的方式和程度。
二、网络舆情预测的方法网络舆情预测是对互联网上的话题和事件，利用各种方法预测其发展趋势和可能出现的危机，为政府和企业提供决策依据。
网络舆情预测的主要方法有以下几种：1、时序分析时序分析是指利用历史数据和统计方法，分析互联网上的话题和事件的趋势和周期性，预测其未来的走向和可能出现的风险。
时序分析需要考察多个相关因素，例如时间、地域、用户特征等，以发现可能的规律和趋势。
2、机器学习机器学习是指让计算机透过分析大量的数据，找到隐藏的模式和规律，并用此模型预测未来的走向。
机器学习所建立的模型具有高度的自动化和预测性能，可以为政府和企业提供高效、准确的决策支持。
3、社交网络分析社交网络分析是指利用社交网络中的各种信息，借助图论、统计学等方法进行网络拓扑结构分析、特征分析、传播规律分析等，预测互联网话题和事件的发展趋势和可能出现的风险。
我国政府网络舆情研究文献综述--以2004～2014年CNKI高被引论文为研究视角
一、引言政府网络舆情是指大众通过网络形成的与政府本身及其工作有关的看法和观点。
由于网络成为社会信息的重要传播方式，当出现突发敏感事件时，舆论会迅速集聚在网上，政府网络舆情事件也就随之形成。
因此，政府舆情的应对和解决成为近几年舆情研究中的热点话题。
我国国内网络舆情研究从2003开始，政府网络舆情作为网络舆情研究的细分领域也获得了长足的发展。
政府网络舆情从2010年开始文献发表数量开始爆发式增加，一方面源于网络舆情基础性研究取得较大的发展；另一方面也是政府越来越重视网络舆情在完善政府治理、维护政府形象的巨大作用。
本文通过采用引证分析法对近十年的政府网络舆情文章进行梳理和研究，并且进一步对其研究热点分布、学科分布方面做出分析，以此了解我国政府网络舆情研究的发展方向和整体情况。
二、研究对象与数据来源本文的研究对象是在CNKI数据库公开发表的有关政府网络舆情研究领域的学术论文，采用主题与关键词检索的方式，而衡量文献影响力的指标采用的是CNKI数据库被引用次数高的数据。
三、政府网络舆情研究分类分析（1）政府网络舆情的学科分布。
政府网络舆情研究的学科分布主要来自新闻传播学科、行政管理和公共管理学科、计算机软件和应用学科三个主要方面：第一类为新闻和传播学领域。
网络的发展使得传播方式和工具出现了新的变化，使得原有的传播学研究者开始关注到网络舆情和政府网络舆情的热点话题。
他们主要围绕网络和新媒体背景下政府网络舆情传播与传统舆情传播的异同，如《新媒体时代政府“舆情危机”治理探究》（刘宗让，2009）、《试论新媒体环境下地方政府舆情处置》（闫利平，2012）；政府网络舆情传播的影响和作用机制，如《网络舆情分析：面向政府的决策情报服务》（黄小燕，2012）；政府对于网络舆情有效反映和引导能力，如《我国政府应对网络舆情的现状及对策研究》（吴芸，2011）等方面展开论述和研究。
第二类是行政管理和公共管理学科领域。
行政管理和公共事务管理也是政府舆情研究的主要贡献者，他们主要是基于行政学和管理学的基本理论框架分析在网络时代政府作为管理主体如何去理解和面对网络舆情变化和发展，为政府应对突发舆情事件提供解决机制。
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ITA 综述与述评 ○许 鑫1,章成志2,3,李雯静1(1.华东师范大学信息学系,上海200241;2.南京理工大学 信息管理系,江苏 南京 210094;3.中国科学技术信息研究所,北京 100038)
国内网络舆情研究的回顾与展望＊
摘 要:舆情研究是新兴的社会科学与自然科学交叉的研究领域,网络舆情研究作为舆情研究的热点问题之一更是备受重视。网络舆情研究是舆情基础理论的重要组成部分,对其进行深入研究是对舆情基础理论的深化和扩展。本文通过分析我国网络舆情的研究现状,利用文献计量方法进行内容概括和分析,给出当前网络舆情研究的基本框架;然后对网络舆情研究内容进行分类研究,同时结合应用系统进行比较分析,从整体上把握我国的网络舆情研究和实践;最后探讨网络舆情研究存在的问题,并展望网络舆情的研究趋势。关键词:网络舆情;信息收集;信息分析;信息抽取;中国
Abstract:Publicopinionresearchisanewinterdisciplineofsocialscienceandnaturalscience.Asahotspotofpublicopinionresearch,theresearchonthepublicopinionontheInternethasattractedmuchattention.It'snotonlyanessentialpartofthebasictheoryofpublicopinion,butalsodeepensandwidensthebasictheory.Byanaly-zingthestatusquooftheresearchonthepublicopinionontheInternetinChina,thispapersummarizestheresearchcontentbytheuseofthebibliometricalmethodandestablishesthebasicframeworkoftheresearchonthepublico-pinionontheInternet.Then,thepaperclassifiestheresearchcontentandconductsacomparativeanalysisincom-binationwiththeapplicationsystemsoastoconsidertheresearchandpracticeasawhole.Finally,thepaperprobesintotheproblemsintheresearchonthepublicopinionontheInternet,andpredictsitsdevelopmenttrend.Keywords:publicopinionontheInternet;informationacquisition;informationanalysis;informationextrac-tion;China
＊本文为教育部人文社会科学研究项目“互联网舆情信息分析与管理机制研究”的研究成果之一,项目编号:08JC870003。
中国共产党十六届四中全会在《中共中央关于加强党的执政能力建设的决定》中提出:“建立舆情汇集和分析机制,畅通社情民意反映渠道”,把建立和完善舆情信息汇集和分析机制作为一种制度性的设计和安排,标志着党对舆情研究重要性的进一步认识。我国舆情的思想和制度的建设有着悠久的历史,但是在理论上真正对舆情的研究始于2003年,对网络舆情的研究始于2005年。因为舆情研究是一个新的社会科学与自然科学交叉的研究领域,在国内对此进行研究的人员和机构相对较少,研究深度也尚待加强。但近年来出现的一些有价值的研究成果,对理解和研究网络舆情很有启发意义。近年来我国网络舆情活跃,网民数目猛增,中国互联网络信息中心(CNNIC)的第21次互联网发展状况调查报告指出,截至2007年12月,网民数已达到2.1亿人。众所周知,网络信息内容庞杂多样,既有大量进步、健康、有益的信息,也有不少反动、迷信、黄色的内容,加之互联网应用的虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点,越来越多的人们愿意通过这类渠道表达自己的个人想法,因此网络舆情的爆发将是一个不可逆转的趋势。尤其是Web2.0网站用户自产生内容(UserGeneratedContent,UGC)的便利,更有助于形成大规模、强力度的网络舆情,对社会突发事件的解决起到了积极的推动作用。另外,政府要求加强网络文化建设和管理,重视网络社情民意,对网络舆情的引导工作也趋于稳健有序。作为一个新兴的研究领域,网络舆情研究在理论与实践的紧密结合中不断拓展和创新,引起了社会的广泛关注和重视。国外对于网络舆情的关注有其历史和文化的沿袭因素,也有大量机构和大量专业分析人员的关注因素。在美国,对于互联网舆情的研究,特别是与政治生活密切相关的总统选举和国会中期选举的选情分析和研究已经达到了
—115— ·情报理论与实践· 综述与述评 ITA相当高的水平。此外对如何控制、规范互联网信息,也有不少国家在法律约束和行政制度层面提出和采取了一些措施,如美国参议院于1995年6月通过《传播净化法案》,新加坡政府也规定其国内的3家网络服务供应商(ISP)和拥有网址的政党、宗教团体和个人都必须在新加坡广播局注册并接受其管理。不过本文关注的主要还是国内的网络舆情研究和具体应用,一方面是因为中文信息处理有其特殊性,另一方面是互联网监管体制和管理模式上存在中外差异。1 网络舆情研究现状1.1 网络舆情研究文献综述在研究文献调研,尤其是期刊论文检索分析前我们首先考察最近几年国家级课题对于网络舆情及其相关领域研究课题的资助情况,因为网络舆情研究是新兴的社会科学与自然科学交叉的研究领域,故国家自然科学基金和国家社会科学基金对此领域的研究均有资助。通过对国家自然科学基金项目进行检索[1],发现获批的网络舆情研究领域的申请课题集中在2007年,有清华大学疏学明的“面向公共安全的网络舆情预警方法研究”、上海交通大学李生红的“基于特征概念网的网上离散文本信息舆情分析研究”。进一步关注相关领域,还有一些针对网络信息领域的研究与网络舆情密切相关,如北京大学谢新洲主持的“网络信息传播的管理机制研究”等。国家社科基金对于网络舆情及相关领域研究的资助同样是集中在最近两年,分布在新闻传播学和图书情报学等学科类别下[2],如2008年资助的一般项目“网络关键信息的筛选与影响力评估”(电子科技大学党委宣传部申小蓉),2007年资助的一般项目“新形势下舆论引导新格局、新机制研究”(中国传媒大学雷跃捷),2007年资助的青年项目“网络信息资源内容安全主动监控体系研究与实现”(解放军南京政治学院上海分院李留英)和“Web2.0对社会舆论的影响研究”(复旦大学新闻学院周葆华),而2006年及其之前则没有发现此领域针对性资助。从上述两个国家级基金项目资助的调研中可以看到国家对网络舆情领域的关注,而且多项研究工作的开展也集中在最近一两年之内。研究采用传统文献计量学的方法来分析网络舆情的研究现状,主要考察以下特征:题名、作者、期刊、期次、关键词、文献分类导航类别、基金资助状况。以“网络+舆情”、“网+舆情”、“互联网+舆情”为关键词搜索CNKI、维普中文期刊全文数据库,得到结果共40条,有效结果(去除非规范文献)共36条,其中含1篇硕士学位论文,对这36篇文献进行计量分析。1)从文献发表的时间分析,得到表1。表1网络舆情类文献时间—数量表发表时间(年)2005200620072008.5合计文献数(篇)3421836占总数百分比(%)9115822100
从数量上可以看出,网络舆情文献整体较少,理论上开始涉入网络舆情的研究起步于2005年,2007年形成了一个高峰,本统计截至2008年5月,由此可以预计2008年文献量还将处在上升水平中。2)从所资助的基金项目发表的论文来看,相关的研究课题包括:天津市哲学社会科学研究课题、公安理论及软科学研究计划项目、公安大学校级科研项目等不同层次的课题。由此可以看出,网络舆情相关的研究成果数量少,但研究人员相对比较集中。3)关键词词频分析,统计得到关键词共64个,出现93次。经分析,词与词之间存在关联,由于表达方式不同,理解后有意思相同的取词。有些从词面上是包含关系,如舆情、舆情传播、舆情分析、舆情搜集、舆情引导等。不考虑网络舆情(出现20次)、舆情(出现3次)这两个主题关键词,可以从词频统计中发现目前的主要研究内容有:网络舆情的基本理论及方法研究、作者相关领域中网络舆情研究。有代表性的几个关键词类别从多到少排列为:文化传播类(传播理论、传播途径、网络文化、文化、文化安全、舆论);思想政治教育类(和谐社会、伦理问题、社会心态、思想政治工作、思想政治教育、思想政治教育方法、思想政治教育功能);政府管理类(政府治理、政治参与、舆情引导、预警、预警机制、应急处理、突发事件、完善机制、公安机关、公安应对);技术分析类(安全、电子治理、监控分析系统、密网技术、网脉工程、文本挖掘)等。4)文献分类导航类目分析,同篇文章归入多个类别则多次计入类,有16篇文章归入信息与知识传播-信息与传播理论-传播理论中,8篇文章归入教育-思想政治教育德育类,5篇文章归入政治法律-国家行政管理类,3篇文章归入计算机技术类,另外还有几篇分到哲学、社会学等类别下。总的来说,通过对我国网络舆情研究的相关文献进行统计分析可以发现,我国网络舆情研究尚处于起步阶段,有一批学者加入该领域进行研究,但仍然存在一些问题:①从文献总量及变化看,网络舆情的研究刚刚开始并且有增多趋势,这一领域的研究水平还有待提高。②从作者看,有梯队的形成,但真正致力于该领域的高水平研究作
—116—·第32卷2009年第3期·