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[摘 要] 突发公共事件的日益频发往往是网络舆情生成的重要原因，而突发公共事件网络舆情对社会的和谐稳定会造成巨大威胁，因此舆情风险评估研究具有重要的现实意义。基于信息生态理论，从信息、信息人、信息技术、信息环境4个维度构建了突发公共事件网络舆情风险评估指标体系，运用网络层次分析法、灰色模糊评价法对风险指标进行权重计算及风险评估，并结合“3·21”响水化工企业爆炸事件进行实证分析。结果表明，该事件的风险状态为高危级，评估结果与实际情况基本吻合，从而较好地说明了此方法在突发公共事件网络舆情風险评估方面的适用性和有效性。
[关键词] 突发公共事件;网络舆情风险;网络层次分析法;灰色模糊评价;风险评估
[中图分类号] G206.3;D63 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2019）12-0049-07
据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，中国网民规模已高达8.29亿人，全年新增网民5 653万人，互联网普及率达到59.6%，较2017年底提升3.8个百分点[1]。随着大数据、移动互联网等新兴技术的蓬勃发展，互联网正与公众社会生活的各个领域进行着深度融合。而互联网存在着两面性，一方面它使微博、微信、微视频等网络平台成为社会公众获取和传播信息的主要阵地，促进了人与人之间的沟通与交流。另一方面在便捷、开放的互联网环境中，具有突发性、易爆性、复杂性的突发公共事件极易引发网民以及媒体的广泛热议。与此同时，民众情绪化的表达、不实信息以及网络谣言在互联网中不断交织，进而引发突发公共事件网络舆情并随即迅速传播与演化，这给国家和社会以及人们日常生活的和谐稳定带来了前所未有的挑战。
目前对突发公共事件网络舆情的研究主要集中于以下几类：第一类，从新闻传播学视角出发，主要围绕网络舆情的整个生命周期来探讨突发公共事件网络舆情传播特点与演化规律。如王晰巍等[2]在新媒体环境下，根据突发公共事件网络舆情在各个阶段的变化特征建立舆情传播模型，并爬取“南海仲裁案”相关数据进行实证分析，最终得出移动端的突发公共事件网络舆情传播特点;王旭等[3]以“魏则西事件”为研究对象，将社会网络分析法与生命周期理论相结合阐述该事件的舆情演化过程，绘制了舆情传播网络社群图并对此进行分析，进而得出突发公共事件网络舆情各个阶段的传播规律。第二类，从公共管理学视角出发，针对突发公共事件网络舆情治理意义与政府应对策略进行分析研究。如林振[4]以政府应对突发公共事件网络舆情的业务流程为出发点，对现有网络舆情存在的问题与协同治理中的难点进行深入剖析，提出了各参与主体的利益协同与价值协同机制;肖文涛[5]等认为现阶段我国突发公共事件政务舆情回应面临着一些困境，严重影响了社会的和谐与稳定，因此，亟需从信息公开、机制建构、法制建设、能力提升、社会协同等五个维度破解困局。第三类，从社会心理学视角出发，针对突发公共事件网络舆情中个体心理层面和群体引导层面进行分析研究。如洪巍[6]等通过问卷调查并结合Logistic模型对突发公共事件网络舆情中网民对网络意见领袖信任的影响因素进行研究，最终得出不诚实的损失、平台把关审查制度以及权威性是影响网民对网络意见领袖信任的重要因素;舒曼[7]对弱势群体信息表达的流动与变化的影响因素进行了分析，并据此有针对性地提出弱势群体信息表达的引导策略，这对于降低舆情风险具有重要的借鉴意义。
总的来说，当前对突发公共事件网络舆情已取得了较为丰硕的研究成果，但现有成果多基于传统视角的定性研究或基于某个单因素的定量研究，而鲜有基于新的视角、从多维影响因素角度针对突发公共事件网络舆情风险评估进行的定量研究。为了丰富以上研究，本文以信息生态视角为切入点，在剖析突发公共事件的特点及网络舆情风险影响因素的基础上，构建了突发公共事件网络舆情风险评估指标体系，并综合运用网络层次分析法与模糊综合评价法构建了突发公共事件网络舆情风险评估模型，最后通过“3·21”响水化工企业爆炸事件例证了该模型的科学性与有效性，以期为突发公共事件网络舆情的风险管理决策提供依据。
一、突发公共事件网络舆情风险评估指标体系构建
（一）突发公共事件与网络舆情风险
根据中国2007年11月1日起施行的《中华人民共和国突发事件应对法》中的规定：突发公共事件是指突然发生、对于社会可能造成严重损害，需要及时采取措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件[8]。而本文对突发公共事件的概念可以从以下3点来理解：第一，从发生时间上来看，其往往具有突发性与偶然性，对能否发生、什么时间发生都是难以准确把握的，必须要采取紧急措施进行处理;第二，从发生空间上来看，其发生会影响到社会稳定和国家长治久安，如突然发生的自然灾害、事故灾难、公共安全事件等;第三，从事件的破坏度来看，其后果是严重的，有可能对人民群众的生命和财产安全造成巨大威胁，不利于社会的发展与进步。互联网宽松、快速、隐蔽的环境，为突发公共事件的传播和扩散提供了高效、便捷的信息服务和交流平台。突发公共事件所带来的危害不仅局限于造成人员伤亡、财产损失，而更加突出的表现为对社会心理和社会舆论的破坏性冲击。
网络舆情风险是指民众在某些特定事件的刺激下，通过微博、论坛等网络平台就某个事件表达与传播多种情绪、意愿、态度与意见，从而引发舆情应急处置效率低下、政府公信力下降和社会动荡不安等风险。网络舆情风险存在的原因是由于在社会上出现了能够刺激公众获取与传播信息、表达个人意见的负面舆情事件。突发公共事件是属于高频化的敏感性事件，能够对公众产生较大的刺激，因而突发公共事件网络舆情能在网络平台中快速地生成与传播，进而引发网络舆情风险。
（二）突发公共事件网络舆情风险要素分析
突发公共事件网络舆情风险的生成与演化是一个复杂的生态系统[9]。近年来，微博、抖音、快手等社交平台相继涌现，给突发公共事件网络舆情信息生态系统带来新发展的同时，舆情风险也随之产生[10]。突发公共事件网络舆情生态系统强调“信息、信息人、信息环境、信息技术”协调发展，其所对应的风险要素则可分为信息风险、信息人风险、信息技术风险和信息环境风险4个维度。 第一，信息风险要素。信息是突发公共事件网络舆情的本体，是公众在舆情空间内针对突发公共事件表达出的各种情绪、意愿与态度。信息风险一般受到两个因素的影响：一是受信息关注度的影响。由于突发公共事件与一般事件相比具有更强的刺激性，因而极易引发民众热议，导致舆情危机的爆发。二是受信息扩散度的影响。信息技术的迅速发展促进了信息的广泛传播，进一步增加了舆情风险的出现。
第二，信息人风险要素。信息人是突发公共事件网络舆情的主体，具体可划分为信息生产者、信息传播者以及信息导控者3个角色。信息生产者是指舆情信息的发布者，如普通网民、网络大V、意见领袖等。信息传递者是指舆情信息的传播者，由于网上信息良莠不齐、真假难辨，因而舆情风险充斥其中。信息导控者是指对负面舆情信息进行控制与引导的政府部门，其有责任和义务维护社会的和谐与稳定。
第三，信息技术风险要素。信息技术是突发公共事件网络舆情的媒介，是对舆情信息进行发布、传递、分解、消费的各种技术之和。一般来说，信息技术可以分为两种类型：传统媒体技术和网络媒体技术。传统媒体技术指的是依托传统互联网技术、计算机技术的电脑工具端等信息媒体技术的总称，如邮件系统、网站平台等。网络媒体技术指的是依托移动互联网技术、大数据技术等新兴的信息媒体技术的总称，如手机、IPAD等移动终端。
第四，信息环境风險要素。信息环境是指突发公共事件网络舆情传播的场所和空间。它由外部环境和内部环境两个方面构成，外部环境强调为实现某种目的而对舆情的传播和发展进行外在干预，是舆情演进与发展的外源动力，如信息制度、信息文化等;而内部环境强调舆情的内在机理和演化规律，是舆情演进与发展的内驱动力，如普通网民情感态度、风险网民参与度等。总的来说，只有平衡好外部环境和内部环境之间的关系，才可以保障网络空间的健康清朗。
（三）突发公共事件网络舆情风险评估指标体系的建立
本研究坚持科学性、合理性、可操作性等原则，首先基于信息生态理论将突发公共事件网络舆情风险评估划分为信息、信息人、信息技术及信息环境4个维度，即确定了4个一级指标。然后在仔细研读突发公共事件网络舆情风险评估研究文献的基础上[11-15]，结合突发公共事件的特点及网络舆情的影响因素确定二级指标与三级指标，最后运用德尔菲法对指标进行保留、删除和修改，并进行打分，最终形成了包含4个一级指标、9个二级指标和22个三级指标的突发公共事件网络舆情风险评估指标体系（如表1）。
二、基于网络层次分析法和灰色模糊的风险评估方法
（一）运用网络层次分析法确定指标权重
网络层次分析法（Analytic Network Process，ANP）是由层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）进一步扩展与改进所形成的一种科学有效的新型实用决策方法[16]。该方法认为各风险指标之间及指标内部并非相互独立，而是存在着相互关联和反馈的关系，且ANP建立的网络结构比AHP的层次结构更具灵活性，更符合突发公共事件网络舆情风险的特点，因此，选用ANP 用于权重系数的计算更加适合，也更科学。
第一，建立网络结构。根据突发公共事件网络舆情风险评估指标体系以及突发公共事件的实际情况，构建了突发公共事件网络舆情风险评估网络层次结构，如图1所示。
第四，计算极限超矩阵。在ANP模型中，为了更加合理地诠释元素间的关联性，需要对超矩阵w做稳定处理，计算极限超矩阵W∞=limk→∞Wk，倘若极限收敛且唯一，则极限超矩阵W∞的列向量就是网络层中各风险评估指标的稳定权重W。
（二）灰色模糊评价矩阵计算
在突发公共事件网络舆情风险评估中，由于网络舆情风险的模糊性和不确定性等特点，部分指标难以定量，因此，选用灰色系统理论来对定量和定性指标的风险程度进行统一评估。本研究参考国际惯例及国内相关学者研究，将突发公共事件网络舆情风险评估模糊集设定为：V={v1，v2，v3，v4}={高危级，严重级，警示级，轻微级}，对应分值分别为{9，7，5，3}，具体风险评估等级如表2所示。
第一，确定样本矩阵。假设邀请U（U=1，2，…，k）位专家，根据评估等级标准对风险指标Cij进行打分，设第k位专家对风险指标Cij的评价记为vijk，归纳全部专家给出的突发公共事件网络舆情风险评估数据，得到评估样本矩阵V。
（五）舆情风险综合评价
通过式（9）和式（10）得出该突发公共事件网络舆情风险评估的综合评价结果为Y=7.304，该值处于7—9之间，说明该事件舆情风险状态为高危级，评估结果与实际情况基本吻合，因此，为了防止舆情危机的出现，舆情管理部门应及时采取相关措施将网络舆情风险控制在一个可控的范围内。
四、结 语
本文以信息生态理论为视角，在研究突发公共事件及网络舆情风险影响因素的基础上，基于ANP-灰色模糊评价法提出了一种有效的突发公共事件网络舆情风险评估方法。首先，根据所建立的风险指标，运用网络层次分析法确定各指标的权重。其次，采集对实际舆情风险的评价数据，运用灰色系统理论构建模糊评价矩阵。再次，将所求得的各指标的权重与灰色模糊评价矩阵相结合对网络舆情风险进行综合评价，确定舆情风险等级。最后，以“3·21”响水化工企业爆炸事件为例进行验证与分析，证明了将该方法用于突发公共事件网络舆情风险评估方面具有良好的科学性和准确性，这为突发公共事件网络舆情的风险评估提供了有效的科学依据。突发公共事件网络舆情风险的影响因素具有复杂性，本文基于信息生态理论构建的风险评估体系在指标选取上仍不够详尽，且带有一定的主观性与视野偏差性。因此，下一步研究应继续优化舆情风险评估指标体系的构建方法，进一步提高指标体系的科学性及有效性。 [参考文献]
[1]中国互联网络信息中心.第43次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].（2019-02-28）.http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201902/P020190228510533388308.
[2]王晰巍，邢云菲，王楠阿雪，等.新媒体环境下突发事件网络舆情信息传播及实证研究——以新浪微博“南海仲裁案”话题为例[J].情报理论与实践，2017，40（9）：1-7.
[3]王旭，孙瑞英.基于SNA的突发事件网络舆情传播研究——以“魏则西事件”为例[J].情报科学，2017，35（3）：87-92.
[4]林振.突发公共事件网络舆情协同治理机制建构研究[J].华中科技大学学报（社会科学版），2019，33（2）：38-44.
[5]肖文涛，曾煌林.突发事件政务舆情回应：面临态势、困局与对策思路[J].中国行政管理，2017（12）：111-116.
[6]洪巍，吴林海，吴祐昕.食品安全网络舆情中的网络意见领袖[J].华南农业大学学报（社会科学版），2014，13（4）：101-110.
[7]舒曼.信息表达之流变——从社会心理学视野看弱势群体的信息表达与引导[J].新闻界，2016（17）：31-35，69.
[8]中华人民共和国国务院.中华人民共和国突发事件应对法[EB/OL].（2018-03-27）.https：//www.mem.gov.cn/fw/flfgbz/201803/t20180327_231775.shtml.
[9]黄微，李瑞，孟佳林.大数据环境下多媒体网络舆情传播要素及运行机理研究[J].图书情报工作，2015，59（21）：38-44，62.
[10]柯健，胡杨林啸.我国信息生态研究综述[J].情报科学，2016，34（10）：163-168.
[11]杨兰蓉，邓如梦，郜颍颍.基于信息生态理论的政法事件突发公共事件舆情传播规律研究[J].现代情报，2018，38（8）：51-60.
[12]孙振良，宋绍成.突发事件舆情信息生态链系统的协同演化机理研究[J].情报科学，2017，35（5）：30-33.
[13]王晰巍，赵丹，李嘉兴，等.新媒体环境下网络舆情演化模型及仿真研究——基于信息生态视角[J].情报学报，2016，35（10）：1011-1021.
[14]赵丹，王晰巍，相甍甍，等.新媒体环境下的突发公共事件舆情传播态势模型构建研究——基于信息生态视角[J].情报杂志，2016，35（10）：173-180.
[15]瞿志凯，张秋波，兰月新，等.暴恐事件网络舆情风险预警研究[J].情报杂志，2016，35（6）：40-46.
[16]SAATY T L.Decision making with dependence and feedback： the analytic network process[M].Pittsburgh： RWS Publications，1996：63-107.
Abstract： The increasing frequency of public emergencies is often an important cause of network public opinions， and public network opinions may threaten the harmony and stability of society. Therefore， the research on the risk assessment of public opinions has extraordinary practical significance. Based on the information ecology theory， the public opinion risk assessment index system of public events is constructed from the four dimensions of information itself， information subject， information technology and information environment. The network level analysis method and grey fuzzy evaluation method are used to calculate the risk index and risk assessment of risk indicators. An empirical analysis of the“3.21”Xiangshui chemical industry explosion incident is conducted. The results show that the risk status of the event is high， and the evaluation results are basically consistent with the actual situation， which illustrates the applicability and effectiveness of this method in the public opinion risk assessment of public events.
Key words： public emergencies; network public opinion risk; network analytic hierarchy process; grayfuzzy evaluation; risk assessment
（責任编辑：张丽阳）
[关键词] 突发公共事件;网络舆情风险;网络层次分析法;灰色模糊评价;风险评估
[中图分类号] G206.3;D63 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2019）12-0049-07
据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，中国网民规模已高达8.29亿人，全年新增网民5 653万人，互联网普及率达到59.6%，较2017年底提升3.8个百分点[1]。随着大数据、移动互联网等新兴技术的蓬勃发展，互联网正与公众社会生活的各个领域进行着深度融合。而互联网存在着两面性，一方面它使微博、微信、微视频等网络平台成为社会公众获取和传播信息的主要阵地，促进了人与人之间的沟通与交流。另一方面在便捷、开放的互联网环境中，具有突发性、易爆性、复杂性的突发公共事件极易引发网民以及媒体的广泛热议。与此同时，民众情绪化的表达、不实信息以及网络谣言在互联网中不断交织，进而引发突发公共事件网络舆情并随即迅速传播与演化，这给国家和社会以及人们日常生活的和谐稳定带来了前所未有的挑战。
目前对突发公共事件网络舆情的研究主要集中于以下几类：第一类，从新闻传播学视角出发，主要围绕网络舆情的整个生命周期来探讨突发公共事件网络舆情传播特点与演化规律。如王晰巍等[2]在新媒体环境下，根据突发公共事件网络舆情在各个阶段的变化特征建立舆情传播模型，并爬取“南海仲裁案”相关数据进行实证分析，最终得出移动端的突发公共事件网络舆情传播特点;王旭等[3]以“魏则西事件”为研究对象，将社会网络分析法与生命周期理论相结合阐述该事件的舆情演化过程，绘制了舆情传播网络社群图并对此进行分析，进而得出突发公共事件网络舆情各个阶段的传播规律。第二类，从公共管理学视角出发，针对突发公共事件网络舆情治理意义与政府应对策略进行分析研究。如林振[4]以政府应对突发公共事件网络舆情的业务流程为出发点，对现有网络舆情存在的问题与协同治理中的难点进行深入剖析，提出了各参与主体的利益协同与价值协同机制;肖文涛[5]等认为现阶段我国突发公共事件政务舆情回应面临着一些困境，严重影响了社会的和谐与稳定，因此，亟需从信息公开、机制建构、法制建设、能力提升、社会协同等五个维度破解困局。第三类，从社会心理学视角出发，针对突发公共事件网络舆情中个体心理层面和群体引导层面进行分析研究。如洪巍[6]等通过问卷调查并结合Logistic模型对突发公共事件网络舆情中网民对网络意见领袖信任的影响因素进行研究，最终得出不诚实的损失、平台把关审查制度以及权威性是影响网民对网络意见领袖信任的重要因素;舒曼[7]对弱势群体信息表达的流动与变化的影响因素进行了分析，并据此有针对性地提出弱势群体信息表达的引导策略，这对于降低舆情风险具有重要的借鉴意义。
总的来说，当前对突发公共事件网络舆情已取得了较为丰硕的研究成果，但现有成果多基于传统视角的定性研究或基于某个单因素的定量研究，而鲜有基于新的视角、从多维影响因素角度针对突发公共事件网络舆情风险评估进行的定量研究。为了丰富以上研究，本文以信息生态视角为切入点，在剖析突发公共事件的特点及网络舆情风险影响因素的基础上，构建了突发公共事件网络舆情风险评估指标体系，并综合运用网络层次分析法与模糊综合评价法构建了突发公共事件网络舆情风险评估模型，最后通过“3·21”响水化工企业爆炸事件例证了该模型的科学性与有效性，以期为突发公共事件网络舆情的风险管理决策提供依据。
一、突发公共事件网络舆情风险评估指标体系构建
（一）突发公共事件与网络舆情风险
根据中国2007年11月1日起施行的《中华人民共和国突发事件应对法》中的规定：突发公共事件是指突然发生、对于社会可能造成严重损害，需要及时采取措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件[8]。而本文对突发公共事件的概念可以从以下3点来理解：第一，从发生时间上来看，其往往具有突发性与偶然性，对能否发生、什么时间发生都是难以准确把握的，必须要采取紧急措施进行处理;第二，从发生空间上来看，其发生会影响到社会稳定和国家长治久安，如突然发生的自然灾害、事故灾难、公共安全事件等;第三，从事件的破坏度来看，其后果是严重的，有可能对人民群众的生命和财产安全造成巨大威胁，不利于社会的发展与进步。互联网宽松、快速、隐蔽的环境，为突发公共事件的传播和扩散提供了高效、便捷的信息服务和交流平台。突发公共事件所带来的危害不仅局限于造成人员伤亡、财产损失，而更加突出的表现为对社会心理和社会舆论的破坏性冲击。
网络舆情风险是指民众在某些特定事件的刺激下，通过微博、论坛等网络平台就某个事件表达与传播多种情绪、意愿、态度与意见，从而引发舆情应急处置效率低下、政府公信力下降和社会动荡不安等风险。网络舆情风险存在的原因是由于在社会上出现了能够刺激公众获取与传播信息、表达个人意见的负面舆情事件。突发公共事件是属于高频化的敏感性事件，能够对公众产生较大的刺激，因而突发公共事件网络舆情能在网络平台中快速地生成与传播，进而引发网络舆情风险。
（二）突发公共事件网络舆情风险要素分析
突发公共事件网络舆情风险的生成与演化是一个复杂的生态系统[9]。近年来，微博、抖音、快手等社交平台相继涌现，给突发公共事件网络舆情信息生态系统带来新发展的同时，舆情风险也随之产生[10]。突发公共事件网络舆情生态系统强调“信息、信息人、信息环境、信息技术”协调发展，其所对应的风险要素则可分为信息风险、信息人风险、信息技术风险和信息环境风险4个维度。 第一，信息风险要素。信息是突发公共事件网络舆情的本体，是公众在舆情空间内针对突发公共事件表达出的各种情绪、意愿与态度。信息风险一般受到两个因素的影响：一是受信息关注度的影响。由于突发公共事件与一般事件相比具有更强的刺激性，因而极易引发民众热议，导致舆情危机的爆发。二是受信息扩散度的影响。信息技术的迅速发展促进了信息的广泛传播，进一步增加了舆情风险的出现。
第二，信息人风险要素。信息人是突发公共事件网络舆情的主体，具体可划分为信息生产者、信息传播者以及信息导控者3个角色。信息生产者是指舆情信息的发布者，如普通网民、网络大V、意见领袖等。信息传递者是指舆情信息的传播者，由于网上信息良莠不齐、真假难辨，因而舆情风险充斥其中。信息导控者是指对负面舆情信息进行控制与引导的政府部门，其有责任和义务维护社会的和谐与稳定。
第三，信息技术风险要素。信息技术是突发公共事件网络舆情的媒介，是对舆情信息进行发布、传递、分解、消费的各种技术之和。一般来说，信息技术可以分为两种类型：传统媒体技术和网络媒体技术。传统媒体技术指的是依托传统互联网技术、计算机技术的电脑工具端等信息媒体技术的总称，如邮件系统、网站平台等。网络媒体技术指的是依托移动互联网技术、大数据技术等新兴的信息媒体技术的总称，如手机、IPAD等移动终端。
第四，信息环境风險要素。信息环境是指突发公共事件网络舆情传播的场所和空间。它由外部环境和内部环境两个方面构成，外部环境强调为实现某种目的而对舆情的传播和发展进行外在干预，是舆情演进与发展的外源动力，如信息制度、信息文化等;而内部环境强调舆情的内在机理和演化规律，是舆情演进与发展的内驱动力，如普通网民情感态度、风险网民参与度等。总的来说，只有平衡好外部环境和内部环境之间的关系，才可以保障网络空间的健康清朗。
（三）突发公共事件网络舆情风险评估指标体系的建立
本研究坚持科学性、合理性、可操作性等原则，首先基于信息生态理论将突发公共事件网络舆情风险评估划分为信息、信息人、信息技术及信息环境4个维度，即确定了4个一级指标。然后在仔细研读突发公共事件网络舆情风险评估研究文献的基础上[11-15]，结合突发公共事件的特点及网络舆情的影响因素确定二级指标与三级指标，最后运用德尔菲法对指标进行保留、删除和修改，并进行打分，最终形成了包含4个一级指标、9个二级指标和22个三级指标的突发公共事件网络舆情风险评估指标体系（如表1）。
二、基于网络层次分析法和灰色模糊的风险评估方法
（一）运用网络层次分析法确定指标权重
网络层次分析法（Analytic Network Process，ANP）是由层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）进一步扩展与改进所形成的一种科学有效的新型实用决策方法[16]。该方法认为各风险指标之间及指标内部并非相互独立，而是存在着相互关联和反馈的关系，且ANP建立的网络结构比AHP的层次结构更具灵活性，更符合突发公共事件网络舆情风险的特点，因此，选用ANP 用于权重系数的计算更加适合，也更科学。
第一，建立网络结构。根据突发公共事件网络舆情风险评估指标体系以及突发公共事件的实际情况，构建了突发公共事件网络舆情风险评估网络层次结构，如图1所示。
第四，计算极限超矩阵。在ANP模型中，为了更加合理地诠释元素间的关联性，需要对超矩阵w做稳定处理，计算极限超矩阵W∞=limk→∞Wk，倘若极限收敛且唯一，则极限超矩阵W∞的列向量就是网络层中各风险评估指标的稳定权重W。
（二）灰色模糊评价矩阵计算
在突发公共事件网络舆情风险评估中，由于网络舆情风险的模糊性和不确定性等特点，部分指标难以定量，因此，选用灰色系统理论来对定量和定性指标的风险程度进行统一评估。本研究参考国际惯例及国内相关学者研究，将突发公共事件网络舆情风险评估模糊集设定为：V={v1，v2，v3，v4}={高危级，严重级，警示级，轻微级}，对应分值分别为{9，7，5，3}，具体风险评估等级如表2所示。
第一，确定样本矩阵。假设邀请U（U=1，2，…，k）位专家，根据评估等级标准对风险指标Cij进行打分，设第k位专家对风险指标Cij的评价记为vijk，归纳全部专家给出的突发公共事件网络舆情风险评估数据，得到评估样本矩阵V。
（五）舆情风险综合评价
通过式（9）和式（10）得出该突发公共事件网络舆情风险评估的综合评价结果为Y=7.304，该值处于7—9之间，说明该事件舆情风险状态为高危级，评估结果与实际情况基本吻合，因此，为了防止舆情危机的出现，舆情管理部门应及时采取相关措施将网络舆情风险控制在一个可控的范围内。
四、结 语
本文以信息生态理论为视角，在研究突发公共事件及网络舆情风险影响因素的基础上，基于ANP-灰色模糊评价法提出了一种有效的突发公共事件网络舆情风险评估方法。首先，根据所建立的风险指标，运用网络层次分析法确定各指标的权重。其次，采集对实际舆情风险的评价数据，运用灰色系统理论构建模糊评价矩阵。再次，将所求得的各指标的权重与灰色模糊评价矩阵相结合对网络舆情风险进行综合评价，确定舆情风险等级。最后，以“3·21”响水化工企业爆炸事件为例进行验证与分析，证明了将该方法用于突发公共事件网络舆情风险评估方面具有良好的科学性和准确性，这为突发公共事件网络舆情的风险评估提供了有效的科学依据。突发公共事件网络舆情风险的影响因素具有复杂性，本文基于信息生态理论构建的风险评估体系在指标选取上仍不够详尽，且带有一定的主观性与视野偏差性。因此，下一步研究应继续优化舆情风险评估指标体系的构建方法，进一步提高指标体系的科学性及有效性。 [参考文献]
[1]中国互联网络信息中心.第43次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].（2019-02-28）.http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201902/P020190228510533388308.
[2]王晰巍，邢云菲，王楠阿雪，等.新媒体环境下突发事件网络舆情信息传播及实证研究——以新浪微博“南海仲裁案”话题为例[J].情报理论与实践，2017，40（9）：1-7.
[3]王旭，孙瑞英.基于SNA的突发事件网络舆情传播研究——以“魏则西事件”为例[J].情报科学，2017，35（3）：87-92.
[4]林振.突发公共事件网络舆情协同治理机制建构研究[J].华中科技大学学报（社会科学版），2019，33（2）：38-44.
[5]肖文涛，曾煌林.突发事件政务舆情回应：面临态势、困局与对策思路[J].中国行政管理，2017（12）：111-116.
[6]洪巍，吴林海，吴祐昕.食品安全网络舆情中的网络意见领袖[J].华南农业大学学报（社会科学版），2014，13（4）：101-110.
[7]舒曼.信息表达之流变——从社会心理学视野看弱势群体的信息表达与引导[J].新闻界，2016（17）：31-35，69.
[8]中华人民共和国国务院.中华人民共和国突发事件应对法[EB/OL].（2018-03-27）.https：//www.mem.gov.cn/fw/flfgbz/201803/t20180327_231775.shtml.
[9]黄微，李瑞，孟佳林.大数据环境下多媒体网络舆情传播要素及运行机理研究[J].图书情报工作，2015，59（21）：38-44，62.
[10]柯健，胡杨林啸.我国信息生态研究综述[J].情报科学，2016，34（10）：163-168.
[11]杨兰蓉，邓如梦，郜颍颍.基于信息生态理论的政法事件突发公共事件舆情传播规律研究[J].现代情报，2018，38（8）：51-60.
[12]孙振良，宋绍成.突发事件舆情信息生态链系统的协同演化机理研究[J].情报科学，2017，35（5）：30-33.
[13]王晰巍，赵丹，李嘉兴，等.新媒体环境下网络舆情演化模型及仿真研究——基于信息生态视角[J].情报学报，2016，35（10）：1011-1021.
[14]赵丹，王晰巍，相甍甍，等.新媒体环境下的突发公共事件舆情传播态势模型构建研究——基于信息生态视角[J].情报杂志，2016，35（10）：173-180.
[15]瞿志凯，张秋波，兰月新，等.暴恐事件网络舆情风险预警研究[J].情报杂志，2016，35（6）：40-46.
[16]SAATY T L.Decision making with dependence and feedback： the analytic network process[M].Pittsburgh： RWS Publications，1996：63-107.
Abstract： The increasing frequency of public emergencies is often an important cause of network public opinions， and public network opinions may threaten the harmony and stability of society. Therefore， the research on the risk assessment of public opinions has extraordinary practical significance. Based on the information ecology theory， the public opinion risk assessment index system of public events is constructed from the four dimensions of information itself， information subject， information technology and information environment. The network level analysis method and grey fuzzy evaluation method are used to calculate the risk index and risk assessment of risk indicators. An empirical analysis of the“3.21”Xiangshui chemical industry explosion incident is conducted. The results show that the risk status of the event is high， and the evaluation results are basically consistent with the actual situation， which illustrates the applicability and effectiveness of this method in the public opinion risk assessment of public events.
Key words： public emergencies; network public opinion risk; network analytic hierarchy process; grayfuzzy evaluation; risk assessment
（責任编辑：张丽阳）