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    基于Gompertz模型的網絡新聞輿情擴散規(guī)律及對策研究

    2015-10-20 10:33:15曹維芳付文達蘭月新張鵬
    現(xiàn)代情報 2015年5期
    關鍵詞:網絡新聞突發(fā)事件輿情

    曹維芳++付文達++蘭月新++張鵬

    [摘要]以網絡輿情傳播的基本規(guī)律為基礎,基于新聞報道研究突發(fā)事件網絡輿情的擴散規(guī)律,建立交發(fā)事件網絡新聞輿情演進規(guī)律的Gompertz曲線模型,通過確定輿情擴散過程中的3個時間特征點和4個發(fā)展時段進行分析研究,以具體事件為例確定不同時段的應對對策,進而為相關部門實現(xiàn)對突發(fā)事件網絡新聞輿情管理提供決策參考。

    [關鍵詞]網絡新聞輿情;Compertz曲線模型;擴散規(guī)律;突發(fā)事件

    [中圖分類號] C912.63 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-0821(2015)05-0020-05

    1 現(xiàn)狀分析

    據(jù)CNNIC最新發(fā)布的《第34次中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》,截至2014年6月,我國網民規(guī)模達6.32億,互聯(lián)網普及率為46.9%,其中尤其以手機端的發(fā)展更為迅速,手機網民數(shù)達5.27億,網民規(guī)模的增長率和使用率均超過整體水平。某個突發(fā)事件在網上剛一曝光,就能夠迅速引爆網民輿論,把地區(qū)問題變成社會公共話題,甚至變成需要政府出手干預的公共事件。作為輿論的承載者、激發(fā)者和引導者,新聞媒體對社會輿論的形成與走向具有深刻的影響力,新聞報道在很大程度上左右了網民的輿情態(tài)勢。截至2014年6月,網絡新聞的網民規(guī)模為5.03億,網民對網絡新聞的使用率達到79.6%,網絡新聞已經成為網民獲悉新聞的一個主要渠道。網絡新聞一方面可以展現(xiàn)給受眾更加多元、及時的新聞面貌,為提高新聞真實性提供了可能;另一方面,虛擬的網絡傳播環(huán)境給網絡新聞內容的真實性帶來了較大的不可控因素,有時甚至極大地削弱了新聞內容的可信度。因此,各種新聞對于同一突發(fā)事件常常會有不同的聲音,引發(fā)輿情的產生。

    有關學者已對網絡新聞輿情及其相關內容進行了研究,但關于突發(fā)事件網絡新聞輿情傳播規(guī)律的研究目前尚不充分,基于Gompertz曲線模型研究網絡模型尚屬研究空白。嚴小芳等(2011)大膽提出了“新聞輿情化”報道的概念,分析了新聞輿情化報道的特征和作用;唐文婷等(2013)通過對具體案例的比較分析,探討網絡新聞專題在突發(fā)性事件報道中的表現(xiàn),系統(tǒng)地研究了我國網絡新聞專題對突發(fā)性事件報道研究的現(xiàn)有成果及理論和現(xiàn)實意義等問題;蘭月新等(2011)通過研究突發(fā)事件網絡輿情形成過程及其影響因素,建立突發(fā)事件網絡輿情演進規(guī)律的微分方程模型; -余品銳等(2012)利用GARCH模型分析網絡新聞與輿情的波動性,通過典型事件的輿情果集,分析數(shù)據(jù)的特征。本文通過對突發(fā)事件網絡新聞輿情進行定性分析,得出基于新聞報道的突發(fā)事件網絡輿情的一般規(guī)律,并創(chuàng)造性地建立突發(fā)事件網絡輿情演進規(guī)律的Gompertz曲線模型,為政府控制預測網絡新聞輿情走向和主動應對提供數(shù)量模型方面的支持。

    2 突發(fā)事件網絡新聞輿情擴散規(guī)律定性分析

    基于新聞報道的突發(fā)事件網絡輿情具有自身的獨特的特點。首先,新聞媒體第一時間追蹤、報道熱點事件的本質使得突發(fā)事件發(fā)生后會迅速產生大量網絡新聞輿情;其次,我國網民數(shù)量基數(shù)大,手機網民數(shù)量增長速度快,所占網民數(shù)量比例高,容易受到網絡新聞報道的影響;最后,新聞報道的傳播范圍廣,容易使人產生官方、權威的印象,對受眾的影響力大。這些特點決定了網絡新聞輿情在突發(fā)事件發(fā)生后會在短時間內大量激增,并迅速達到輿情高潮,而有別于一般的、比較對稱的網絡輿情增長規(guī)律生命曲線,下面通過兩個事例(圖l和圖2)對突發(fā)事件網絡新聞輿情的擴散規(guī)律進行直觀地認識。

    根據(jù)上述兩個事例,可以得出,突發(fā)事件網絡新聞輿情傳播可分為4個階段(圖3)。第一階段,隨著突發(fā)事件的發(fā)生網絡新聞輿情隨之產生,媒體對事件的新聞報道已經初步形成,在相關媒體的報道下,事件熱度迅速提升,輿情數(shù)量有激增的趨勢;第二階段,隨著借助網絡對突發(fā)事件進行追蹤和報道的媒體越來越多,突發(fā)事件的新聞關注度迅速升溫,短時間內產生大量相關新聞報道并伴隨有不同的媒體聲音,這個階段輿情增長速率達到最大;第三階段,隨著時間的推移,政府和權威媒體對突發(fā)事件進行解讀和報道,事件可挖掘和跟進的內容逐漸減少,媒體對事件報道量的增長率降低;第四階段,隨著事件相關責任予以明確,突發(fā)事件得到妥善處理,媒體對事件沒有更多

    3 突發(fā)事件網絡新聞輿情擴散規(guī)律建模

    本文以新聞報道的突發(fā)事件網絡輿情特點為研究基礎,根據(jù)其增長規(guī)律,建立Gompertz曲線模型,實現(xiàn)對網絡新聞輿情的趨勢預測和引導,并應用該模型對網絡新聞輿情話題進行多角度、深層次的挖掘分析。

    3.1 模型建立

    首先,假設網絡新聞詞出現(xiàn)量y是時間t的函數(shù),新聞詞數(shù)量的最終飽和量為K,新聞輿情的增長系數(shù)為T(>0),輿情的初始大小為Yo。GompeItz曲線模型為

    求解方程得

    當Y0

    其中 ,并且 。在已知新聞輿情數(shù)據(jù)的前提下,可以通過曲線擬合確定K、a、6等系數(shù)。

    3.2 新聞輿情擴散規(guī)律模型研究

    其中,

    稱t0,t1,t2為Gompertz曲線的特征點,3個特征點把(0,+*)分為4個子區(qū)間,即網絡新聞輿情發(fā)生期(工),網絡新聞輿情增長前期(Ⅱ),網絡新聞輿情增長后期(Ⅲ)和網絡新聞輿情平穩(wěn)期(Ⅳ),如圖4所示。

    G曲線在各區(qū)間上的增量方面

    由增量可知,[t1,t2]為函數(shù)的主增長區(qū)間,增量占到總量的60.85%。

    4 實例論證

    4.1 案例的背景材料

    2012年8月26日2時31分許,包茂高速公路陜西省延安市境內發(fā)生一起特別重大道路交通事故,造成36人死亡、3人受傷,直接經濟損失3160.6萬元。事故發(fā)生后,黨中央、國務院高度重視,要求全力搶救傷員,盡快查明事故原因,妥善做好善后工作,維護社會穩(wěn)定。事故引起了社會的高度關注,其中網絡媒體對該事件進行了全程報道,相關新聞向網民呈現(xiàn)了事故動態(tài),提高了事故在社會中的關注度,督促了有關部門對于事故的處理,也刺激國人思考當前交通安全存在的諸多問題。

    本文以網絡媒體為平臺通過公開途徑收集到的新聞為樣本,對2012年8月26日到9月9日公開發(fā)布的以“延安特大交通事故”為主題的新聞進行整理組織。如表l所示。

    4.2 案例的模型應用

    新聞詞頻的累加量和時間的關系,如圖5所示。

    上述圖形在前半階段增長比較快,在后半階段增長比較慢,符合Gompertz曲線標準方程 。為了求解未知變量K、a、b,可以對標準方程進行變化,對方程兩邊取對數(shù)可得(10)。

    令 ,這是一個關于時間t的一元線性方程,以Y為縱坐標,t為橫坐標,如圖6所示。

    取K的值為12300時,R2=0.8657具有較高的擬合度,且當K=12300時,擬合直線的公式可以表示為Y=0.3412t+1.0369。所以 ,可得a=0.0596; Inb=-0.3412,可得b=0.7109。該事件的新聞詞頻累加量與時間的關系式可以表示為:

    該事件各個特征點的時間

    4.3 案例的時間分析

    根據(jù)Gompeltz曲線模型,可以得知該事件網絡新聞輿情的時間特征點及輿情發(fā)展階段對應情況,如表3所示 通過對模型分析可以得知,“延安特大交通事故”事件新聞詞出現(xiàn)量在8月28日達到最大,8月28日前發(fā)帖量增長最快,8月28日后發(fā)帖量的增長速度明顯趨于平緩。

    8月26日是網絡新聞輿情的初始階段,有關“延安特大交通事故”的新聞報道已經初步形成。在相關媒體的報道下,該事件的熱度迅速提升,成為網絡熱點事件。在一些意見領袖的帶動下,部分網民開始參與微博、論壇的討論,發(fā)表意見。但由于該階段新聞媒體對事件內容概況還不完全了解,沒有形成核心意見,多為描述性的報道,評論較少,因此該階段是遏制網絡輿情形成的最佳時機。由于網絡新聞具有傳播快、時效性強和波及范圍廣的特點,可以發(fā)現(xiàn)在“延安特大交通事故”事件中,新聞詞出現(xiàn)量在仍處于網絡輿情發(fā)生期的26日便出現(xiàn)了激增,這也是由網絡新聞自身特點決定的。

    8月26日至8月27日是網絡新聞輿情的激增階段,事件的新聞關注度迅速升溫,“圍觀”網民激增,短時間內產生大量相關新聞報道和評論并快速傳播,甚至有一些不符合實際的虛假新聞在這一階段產生,如果不采取有效措施,網絡輿論壓力便會驟增,這將會造成不良的影響,別有用心的媒體甚至會煽動起網民的一些負面情緒。

    8月29日至8月30日是網絡新聞輿情的高潮階段。國務院安委會28日召開全國交通安全緊急電視電話會議,會議指出,國務院事故調查組將對“8-26”延安特大道路交通事故進行嚴肅的調查與處理,明確責任追究,絕不姑息;29日陜西“微笑”局長引發(fā)熱議;截至29日上午,36名遇難者已有35人的身份得到了認定。以上事件又促使新聞媒體對于此事故進行全面報道,促使網絡新聞詞數(shù)量增長趨勢最大化,之后新聞關注度增長率開始衰退。該階段的新聞觀點高度集中,新聞的傳播范圍和獲知人數(shù)已形成相當規(guī)模。

    隨著政府相關部門和權威媒體對事件的解讀和報道,以及相關責任的明確,“延安特大交通事故”新聞熱度逐步降低,8月31日至9月9日進入網絡新聞輿情的衰退階段,網絡能量逐漸衰退,輿情動態(tài)已經趨于緩和,不會再有大的波動。在9月9日“8.26”特大交通事故8名責任人被刑事拘留后,新聞關注度已經接近飽和,隨即進入網絡新聞輿情衰退階段。但衰退階段同樣不容忽視,應注意平穩(wěn)過渡,防止衍生輿情的產生。

    5 應對策略

    “公眾輿情是一種自發(fā)行為,而新聞輿情是一種自覺行為?!毙侣勢浨橥鶗纬梢还蓮姶蟮摹拜浨閳觥保偈构娸浨橄蛟摗拜浨閳觥钡姆较蜣D移,這就是新聞輿情引導作用的具體體現(xiàn)。媒體在網絡上發(fā)布的新聞不都是理性和客觀的,一些故意誤導民眾的報道屢見不鮮,因此相關部門要把握輿論導向,主導即時而準確的新聞走向。本文通過對網絡新聞媒體對“延安特大交通事故”事件的報道進行分析,針對突發(fā)事件網絡新聞輿情的不同階段提出了建議及對策。

    5.1 網絡新聞輿情發(fā)生期

    樹立“第一時間”的處置法則?;诰W絡輿情的特點,將以傳統(tǒng)平面媒體報道事件處置的“黃金24小時”的第一時間,縮短至4小時。突發(fā)事件發(fā)生后,要在第一時間對權威信息進行公開,確保信息發(fā)布客觀公正、真實準確,并對網民提出的問題及時回應、準確回答,及時通報事件最新動態(tài),公布處理進程和結果,從而及時有力地搶占信息流動的制高點,不給虛假報道和評論以傳播空間。

    5.2 網絡新聞輿情增長前期

    有關職能部門要密切協(xié)作,及時采取有效措施,將引發(fā)網絡輿情危機的不穩(wěn)定因素于第一時間加以化解。在該階段要明確輿論責任主體,迅速聯(lián)系涉事單位或個人,通報網上輿情,了解事件真相,對于虛假報道及時予以回應,統(tǒng)籌指導輿論應對。另外,有關職能部門要敦促涉事單位和當事人盡快開展網下處置,消除炒作輿論源,并及時在網上做出回應。

    5.3 網絡新聞輿情增長后期

    發(fā)揮主流媒體引導輿論的作用,及時報道事件真相,不給某些媒體惡意炒作的機會。由于本階段輿論觀點高度集中,新聞傳播范圍和獲知人群已經形成相當規(guī)模,主流媒體應當通過正面引導,使民眾多從政府的角度和促進社會和諧的角度出發(fā)思考問題,強化主流報道,孤立非主流報道。

    5.4 網絡新聞輿情平穩(wěn)期

    加強對網絡輿情的監(jiān)控,實現(xiàn)輿情的平穩(wěn)過渡。隨著事件處理結果的公布,在相關部門的指引下,民眾對事件開始逐漸淡忘,關注人數(shù)逐漸減少,輿情趨向平穩(wěn)。相關部門在這一階段仍要加強輿情監(jiān)控,防止出現(xiàn)新的負面信息,重新激起網民情緒,導致衍生輿情的興起,造成更大的危害。

    6 結束語

    本文在分析突發(fā)事件網絡新聞輿情形成背景的基礎上,通過對網絡新聞輿情擴散規(guī)律的定性分析,得出了網絡新聞輿情傳播的一般規(guī)律,進而建立了突發(fā)事件網絡新聞輿情的Compertz曲線模型,通過計算突發(fā)事件網絡新聞輿情演進規(guī)律模型的3個特征時間點,將網絡新聞輿情的發(fā)展分為4個時間段。最后以“延安特大交通事故”事件為例,實例驗證了網絡新聞輿情的Gompertz曲線模型,對每個時間段輿情發(fā)展趨勢、變化原因進行了分析,并針對不同階段提出建議及對策,為相關部門更好應對網絡時代下突發(fā)事件的網絡輿情提供決策參考和理論依據(jù)。endprint

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