论文部分内容阅读
摘要：复杂网络是指呈现出高度复杂性的网络，利用复杂网络理论，可以有效将各种杂乱无章的孤立的信息建立起关联性，并对模糊世界进行精准量化和预测分析，从而得出较为准确的结论和具有价值的信息。在复杂网络环境背景下，对于突发性群体事件网络舆情的预测、分析及处置都面临着严峻的挑战。因此，在复杂网络环境下，如何有效利用网络资源，构建网络舆情预警机制，对突发性群体事件做出及时的预警并有效处置，是十分重要和紧迫的。为此，本文以复杂网络环境下的新闻舆论网站为研究对象，提出构建网络舆情预警机制的对策措施，为分析研判和预防突发性群体事件提供有益的借鉴和参考。
关键词：复杂网络；网络舆情；预警机制；研究
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）11-0052-03
当前，随着科学技术的发展和时代的进步，网络信息技术也由单纯的互联网络实现了向复杂网络的转变。所谓复杂网络（Complex Network），指呈现出高度复杂性的网络，利用复杂网络理论，能够将纷繁冗长杂乱无章的各种数据信息建立起关联性，对模糊的世界和海量数据信息进行精准的亮化处理和预测分析研判，进而判断出重要信息节点和边缘信息节点。基于复杂网络的网络舆情预警机制，就是对复杂网络环境下的各种网络舆情进行分析研判，从海量的舆情信息中抽丝剥茧，发现突发性群体事件及各种危害公共安全事件的蛛丝马迹，并发出预警信号，制定积极地处置预案，将事后处理向事前预警转移，提前介入，防患于未然。
1 基于复杂网络的网络舆情预警机制概述
1.1 网络舆情预警机制的内涵
网络舆情是指在各种网络信息平台上传播各种社会问题发表的不同意见和观点，并通过互联网进行传播的社会公众对某些热点、焦点以及共同关心的公共问题所发表的具较大影响力和倾向性的观点和言论。在复杂网络环境下，网络舆情预警机制通过对各种网络平台舆情信息的监测、搜集、分析和研判，根据舆情内容和等级划分，发出不同等级的舆情预测警报[1]。
1.2 网络舆情预警机制的原则
第一，明确预警的分级指标。基于复杂网络的网络舆情预警体系，要建立在对舆情事件的定性分析研判和对预警指标定量分级的基础上。复杂网络条件下的舆情信息错综复杂，具有很大的不确定性、模糊性和多重性，因此在预警分级指标的制定过程中，应注重指标分级的量化和可操作性。
第二，具有较高的灵敏反应。面对日趋复杂的各种网络平台所发布和传播的舆情信息中的风险因素做出快速识别分析、研判报送，并根据指标分级管理体系发出预警，实现快速反应和积极有效应对处理，将风险因素控制在萌芽状态或降至最低限度。因此要求预警系统必须具有高效灵敏的反应速度和快速报送的功能，应注意防止漏报、错报、误报及延迟报送的现象发生[2]。
第三，保持舆情預测的前瞻性。网络舆情预警机制的构建是一项复杂的系统工程，基于复杂网络的网络舆情预警机制的构建应具有较强的前瞻性，既要对已经发生的舆情做出分析研判，同时要对重大公共事件发生后可能发生的舆情信息做出预测性分析，制定积极的处置预案，同时具有较强的可扩展性能。
1.3 网络舆情预警机制的作用
第一，扁平化管理。由于受管理体制因素影响，传统状态下的舆情报送及命令传达需要按照层级管理逐级进行，通常会丧失处置的最佳时间。在信息技术条件下网络舆情预警机制的建立，实现了扁平化管理，通过互联网技术，能够及时、快速、准确的预测和直接传递舆情信息，接收命令和发布舆情通报，减少了中间环节，主动性明显增强。
第二，科学决策及快速应对。预警机制的建立和发展，在公共安全事件的预测、快速反应和决策处置中发挥了重要作用。基于复杂网络的网络舆情预警，是传统预警机制的时代升级，由于网络舆情预警机制的建立，能够及时准确了解社会公众对热点、焦点问题的反应，发布预警信息，为有关部门的科学决策提供信息机数据支持，增强应急反应和处置突发公共安全事件的应对能力。
第三，强化协同与合作。社会公共安全时间具有群体性、突发性、高危性和扩散性的特点，涉及人们日常生活的方方面面，因此在处置过程中需要各部门之间的协同与合作。因此，构建基于复杂网络的网络预警机制，必须实现资源共享，实现舆情信息的实时传递与发布，实现快速反应、快速处置、协同作战，共同维护社会的安定。
1.4基于复杂网络的网络舆情预警机制的分级及相应
第一，网络舆情预警机制的等级划分。目前我国尚没有统一的公共安全突发事件网络预警分级管理体系，在2007年颁布实施的《中华人民共和国突发事件应对法》中，将突发事件按照危害程度与影响范围划分为四级，分别用不同颜色予以标示。参照国家法律规定，给予复杂网络的网络舆情预警等级可同样划分为四个等级：Ⅰ级，特重预警，极度危险（红色）；Ⅱ级，较重预警，比较危险（橙色）；Ⅲ级，中度预警，一般性危险；Ⅳ级，轻度预警，有危险症状（蓝色）[3]，实施用过程中，可根据突发事件的危害程度及影响范围的大小发布预警等级，提示人们注意公共安全和可能引发的突发性事件。对网络舆情预警等级的确定和发布，主要应依据对网络舆情的定性分析以及利用复杂网络技术手段对网络海量数据定量分析，实现网络舆情预警工作的智能化，提升网络舆情预警的效率和准确率。
第二，网络舆情预警机制的响应机制。
红色预警（Ⅰ级）。极度危险预警，舆情预警信息即刻上下传达和通报，不容耽搁，各部门立即响应并启动连动应急响应机制和紧急处置预案，并在第一时间赶赴现场进行处置，辖区第一责任人可越级直接指挥并在最短时间内到达现场。有效控制和降低事件的影响范围和危害程度。
橙色预警（Ⅱ级）。比较危险预警，舆情监测管理部门迅速分析汇总并进行通报，各关联单位立即启动应急响应机制并赶赴现场处置，全面控制事件的进一步发展，将突发事件的影响和损失降至最低。 黄色预警（Ⅲ级）。一般性危险，当黄色网络舆情警报发出时，预示着发生突发性安全事件的可能性比较大，有关部门应根据网络舆情预警信息，对可能发生公共事件和突发事件的时间、地点和相关人员进行认真分析、排查和控制，严防事件的发生。
蓝色预警（Ⅳ级）。有发生危险性的征兆，属于一般性舆情，有关机构合部门要做好分析预测，及时向社会发布官方权威信息，解答公众的质疑，消除公众的疑虑。
2 基于复杂网络的网络舆情预警机制的构建
在网络技术快速发展的条件下，网络充斥着现实生活的各个环节。构建基于复杂网络的网络舆情预警机制，要充分利用网络爬虫技术，对各种网络平台、社交网站以及交友聊天软件发布传播的信息进行采集识别以及分析研判，进而发布各级别的预警信息。基于复杂网络的网络舆情预警机制的构建，应包括舆情跟踪监测、预测分析、预警及处理系统。如图1所示。
2.1 构建网络舆情跟踪监测子系统
跟踪监控系统是基于复杂网络的网络舆情预警系统的基础，通过复杂网络系统，可以将分散于各部门、各机构、各网络平台以及公共场所的监控资源联系在一起，共同构成一个全方位、全天候、立体交叉的实时跟踪监控网络，利用网络爬虫技术，对海量舆情数据数字信息及音频视频信息进行自动、实时和动态的跟踪监控。跟踪监控过程中，要注意对信息的真实性进行甄别，提高监测效率。
2.2 构建网络舆情预测分析子系统
舆情预测分析系统是预警系统的关键和核心，分析系统对跟踪监控系统所获取的信息进行分析预测，从中发现和识别海量信息数据源中的热点问題和敏感话题，对其真实性和发生的可能性进行研判，是报警系统的基础。由于系统所采集的数据时海量的，而且非结构化数据占据大多数，因此应使用Hadoop分布式网络数据平台，用HDFS进行存储。对于所采集的海量数据信息的预处理包括：中文分词使用IKAnalyzer分析器；向量空间模型建模使用TF-IDF向量表示方法表示特征向量；使用K-means算法实现文本聚类，舆情信息分析统计应具有可视化功能，运用Map/Reduce编程模型编程（其计算模型如图2），可实现多层次、多范围、多角度、立体交叉式的数据挖掘与分析。Hadoop分布式网络数据平台的核心构成是HDFS分布式数据文件处理系统和MapReduce编程模型，MapReduce计算模型的核心部分是Map和Reduce两个函数。Map的输入指令是in___key和in___value，从海量数据信息中标示出需要Map处理的原始数据文件。其输出的分析计算结果一组对，并由系统对Map的输出的计算结果进行归类并处理。Reduce的输入指令是（key，[value1………value m]）。Reduce功能是将key和value进行分析并归类处理，最后形成的最终结果用（key，final__value）表示，最后将全部Reduce分析识别的结果合并，所得出的最终结果即是复杂网络条件下的网络舆情预警等级信息。
2.3 构建网络舆情预警子系统
网络舆情预警子系统是建立在预测分析系统之上的，是整个预警系统的重点。是基于预测分析的基础上，依据特定的预警指标管理体系，识别判定信息警报等级的信息预报系统。主要是通过对预测分析的结果对网络舆情进行定性评估和定量分析，做出舆情等级分析报告，并与整个复杂网络系统实行联动，积极引导网络舆情的正想发展，预警等级分为Ⅰ级，特重预警，极度危险（红色）；Ⅱ级，较重预警，比较危险（橙色）；Ⅲ级，中度预警，一般性危险；Ⅳ级，轻度预警，有危险症状（蓝色），根据预警等级的不同采取不同的应对措施。
2.4 构建网络舆情处理子系统
舆情预警处理子系统是整个预警系统的最后阶段，即响应阶段，对于系统发出的预警信息，能够快速准确地将预警信息传递至有关部门并启动应急响应机制，以便做出快速应急反应，使应急事件能够得到妥善处理。
3 结语
构建基于复杂网络的网络舆情预警机制，既是社会经济发展的需要，也是构建和谐社会和实现社会主义法制等恶必然要求。通过建立网络舆情预警机制，能够及时捕捉到可能引发群体事件的蛛丝马迹。通过采取积极有效措施，将可能发生的群体事件控制在萌芽状态，迅速处置已经发生或正在发生的群体事件，降低事件所造成的影响和损失，为经济发展创造和谐的社会环境。
参考文献：
[1] 郑红，李桂凤.大数据视野下地方政府网络舆情预警与响应机制研究[J].新闻传播，2018（2）：21-23.
[2] 周小情，张梅贞.新媒体时代网络舆情预警机制研究[J].新闻知识，2014（01）：58-60.
[3] 吴绍忠，李淑华.互联网络舆情预警机制研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2008（3）：38-42.
[4] 王一帆.网络舆情检测预警机制研究[J].情报探索，2016（3）：129-134.
【通联编辑：光文玲】
关键词：复杂网络；网络舆情；预警机制；研究
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）11-0052-03
当前，随着科学技术的发展和时代的进步，网络信息技术也由单纯的互联网络实现了向复杂网络的转变。所谓复杂网络（Complex Network），指呈现出高度复杂性的网络，利用复杂网络理论，能够将纷繁冗长杂乱无章的各种数据信息建立起关联性，对模糊的世界和海量数据信息进行精准的亮化处理和预测分析研判，进而判断出重要信息节点和边缘信息节点。基于复杂网络的网络舆情预警机制，就是对复杂网络环境下的各种网络舆情进行分析研判，从海量的舆情信息中抽丝剥茧，发现突发性群体事件及各种危害公共安全事件的蛛丝马迹，并发出预警信号，制定积极地处置预案，将事后处理向事前预警转移，提前介入，防患于未然。
1 基于复杂网络的网络舆情预警机制概述
1.1 网络舆情预警机制的内涵
网络舆情是指在各种网络信息平台上传播各种社会问题发表的不同意见和观点，并通过互联网进行传播的社会公众对某些热点、焦点以及共同关心的公共问题所发表的具较大影响力和倾向性的观点和言论。在复杂网络环境下，网络舆情预警机制通过对各种网络平台舆情信息的监测、搜集、分析和研判，根据舆情内容和等级划分，发出不同等级的舆情预测警报[1]。
1.2 网络舆情预警机制的原则
第一，明确预警的分级指标。基于复杂网络的网络舆情预警体系，要建立在对舆情事件的定性分析研判和对预警指标定量分级的基础上。复杂网络条件下的舆情信息错综复杂，具有很大的不确定性、模糊性和多重性，因此在预警分级指标的制定过程中，应注重指标分级的量化和可操作性。
第二，具有较高的灵敏反应。面对日趋复杂的各种网络平台所发布和传播的舆情信息中的风险因素做出快速识别分析、研判报送，并根据指标分级管理体系发出预警，实现快速反应和积极有效应对处理，将风险因素控制在萌芽状态或降至最低限度。因此要求预警系统必须具有高效灵敏的反应速度和快速报送的功能，应注意防止漏报、错报、误报及延迟报送的现象发生[2]。
第三，保持舆情預测的前瞻性。网络舆情预警机制的构建是一项复杂的系统工程，基于复杂网络的网络舆情预警机制的构建应具有较强的前瞻性，既要对已经发生的舆情做出分析研判，同时要对重大公共事件发生后可能发生的舆情信息做出预测性分析，制定积极的处置预案，同时具有较强的可扩展性能。
1.3 网络舆情预警机制的作用
第一，扁平化管理。由于受管理体制因素影响，传统状态下的舆情报送及命令传达需要按照层级管理逐级进行，通常会丧失处置的最佳时间。在信息技术条件下网络舆情预警机制的建立，实现了扁平化管理，通过互联网技术，能够及时、快速、准确的预测和直接传递舆情信息，接收命令和发布舆情通报，减少了中间环节，主动性明显增强。
第二，科学决策及快速应对。预警机制的建立和发展，在公共安全事件的预测、快速反应和决策处置中发挥了重要作用。基于复杂网络的网络舆情预警，是传统预警机制的时代升级，由于网络舆情预警机制的建立，能够及时准确了解社会公众对热点、焦点问题的反应，发布预警信息，为有关部门的科学决策提供信息机数据支持，增强应急反应和处置突发公共安全事件的应对能力。
第三，强化协同与合作。社会公共安全时间具有群体性、突发性、高危性和扩散性的特点，涉及人们日常生活的方方面面，因此在处置过程中需要各部门之间的协同与合作。因此，构建基于复杂网络的网络预警机制，必须实现资源共享，实现舆情信息的实时传递与发布，实现快速反应、快速处置、协同作战，共同维护社会的安定。
1.4基于复杂网络的网络舆情预警机制的分级及相应
第一，网络舆情预警机制的等级划分。目前我国尚没有统一的公共安全突发事件网络预警分级管理体系，在2007年颁布实施的《中华人民共和国突发事件应对法》中，将突发事件按照危害程度与影响范围划分为四级，分别用不同颜色予以标示。参照国家法律规定，给予复杂网络的网络舆情预警等级可同样划分为四个等级：Ⅰ级，特重预警，极度危险（红色）；Ⅱ级，较重预警，比较危险（橙色）；Ⅲ级，中度预警，一般性危险；Ⅳ级，轻度预警，有危险症状（蓝色）[3]，实施用过程中，可根据突发事件的危害程度及影响范围的大小发布预警等级，提示人们注意公共安全和可能引发的突发性事件。对网络舆情预警等级的确定和发布，主要应依据对网络舆情的定性分析以及利用复杂网络技术手段对网络海量数据定量分析，实现网络舆情预警工作的智能化，提升网络舆情预警的效率和准确率。
第二，网络舆情预警机制的响应机制。
红色预警（Ⅰ级）。极度危险预警，舆情预警信息即刻上下传达和通报，不容耽搁，各部门立即响应并启动连动应急响应机制和紧急处置预案，并在第一时间赶赴现场进行处置，辖区第一责任人可越级直接指挥并在最短时间内到达现场。有效控制和降低事件的影响范围和危害程度。
橙色预警（Ⅱ级）。比较危险预警，舆情监测管理部门迅速分析汇总并进行通报，各关联单位立即启动应急响应机制并赶赴现场处置，全面控制事件的进一步发展，将突发事件的影响和损失降至最低。 黄色预警（Ⅲ级）。一般性危险，当黄色网络舆情警报发出时，预示着发生突发性安全事件的可能性比较大，有关部门应根据网络舆情预警信息，对可能发生公共事件和突发事件的时间、地点和相关人员进行认真分析、排查和控制，严防事件的发生。
蓝色预警（Ⅳ级）。有发生危险性的征兆，属于一般性舆情，有关机构合部门要做好分析预测，及时向社会发布官方权威信息，解答公众的质疑，消除公众的疑虑。
2 基于复杂网络的网络舆情预警机制的构建
在网络技术快速发展的条件下，网络充斥着现实生活的各个环节。构建基于复杂网络的网络舆情预警机制，要充分利用网络爬虫技术，对各种网络平台、社交网站以及交友聊天软件发布传播的信息进行采集识别以及分析研判，进而发布各级别的预警信息。基于复杂网络的网络舆情预警机制的构建，应包括舆情跟踪监测、预测分析、预警及处理系统。如图1所示。
2.1 构建网络舆情跟踪监测子系统
跟踪监控系统是基于复杂网络的网络舆情预警系统的基础，通过复杂网络系统，可以将分散于各部门、各机构、各网络平台以及公共场所的监控资源联系在一起，共同构成一个全方位、全天候、立体交叉的实时跟踪监控网络，利用网络爬虫技术，对海量舆情数据数字信息及音频视频信息进行自动、实时和动态的跟踪监控。跟踪监控过程中，要注意对信息的真实性进行甄别，提高监测效率。
2.2 构建网络舆情预测分析子系统
舆情预测分析系统是预警系统的关键和核心，分析系统对跟踪监控系统所获取的信息进行分析预测，从中发现和识别海量信息数据源中的热点问題和敏感话题，对其真实性和发生的可能性进行研判，是报警系统的基础。由于系统所采集的数据时海量的，而且非结构化数据占据大多数，因此应使用Hadoop分布式网络数据平台，用HDFS进行存储。对于所采集的海量数据信息的预处理包括：中文分词使用IKAnalyzer分析器；向量空间模型建模使用TF-IDF向量表示方法表示特征向量；使用K-means算法实现文本聚类，舆情信息分析统计应具有可视化功能，运用Map/Reduce编程模型编程（其计算模型如图2），可实现多层次、多范围、多角度、立体交叉式的数据挖掘与分析。Hadoop分布式网络数据平台的核心构成是HDFS分布式数据文件处理系统和MapReduce编程模型，MapReduce计算模型的核心部分是Map和Reduce两个函数。Map的输入指令是in___key和in___value，从海量数据信息中标示出需要Map处理的原始数据文件。其输出的分析计算结果一组对，并由系统对Map的输出的计算结果进行归类并处理。Reduce的输入指令是（key，[value1………value m]）。Reduce功能是将key和value进行分析并归类处理，最后形成的最终结果用（key，final__value）表示，最后将全部Reduce分析识别的结果合并，所得出的最终结果即是复杂网络条件下的网络舆情预警等级信息。
2.3 构建网络舆情预警子系统
网络舆情预警子系统是建立在预测分析系统之上的，是整个预警系统的重点。是基于预测分析的基础上，依据特定的预警指标管理体系，识别判定信息警报等级的信息预报系统。主要是通过对预测分析的结果对网络舆情进行定性评估和定量分析，做出舆情等级分析报告，并与整个复杂网络系统实行联动，积极引导网络舆情的正想发展，预警等级分为Ⅰ级，特重预警，极度危险（红色）；Ⅱ级，较重预警，比较危险（橙色）；Ⅲ级，中度预警，一般性危险；Ⅳ级，轻度预警，有危险症状（蓝色），根据预警等级的不同采取不同的应对措施。
2.4 构建网络舆情处理子系统
舆情预警处理子系统是整个预警系统的最后阶段，即响应阶段，对于系统发出的预警信息，能够快速准确地将预警信息传递至有关部门并启动应急响应机制，以便做出快速应急反应，使应急事件能够得到妥善处理。
3 结语
构建基于复杂网络的网络舆情预警机制，既是社会经济发展的需要，也是构建和谐社会和实现社会主义法制等恶必然要求。通过建立网络舆情预警机制，能够及时捕捉到可能引发群体事件的蛛丝马迹。通过采取积极有效措施，将可能发生的群体事件控制在萌芽状态，迅速处置已经发生或正在发生的群体事件，降低事件所造成的影响和损失，为经济发展创造和谐的社会环境。
参考文献：
[1] 郑红，李桂凤.大数据视野下地方政府网络舆情预警与响应机制研究[J].新闻传播，2018（2）：21-23.
[2] 周小情，张梅贞.新媒体时代网络舆情预警机制研究[J].新闻知识，2014（01）：58-60.
[3] 吴绍忠，李淑华.互联网络舆情预警机制研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2008（3）：38-42.
[4] 王一帆.网络舆情检测预警机制研究[J].情报探索，2016（3）：129-134.
【通联编辑：光文玲】