面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類實證分析

李淑平

（中央民族大學 少數(shù)民族語言文學系，北京 100081）

面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類實證分析

李淑平

（中央民族大學 少數(shù)民族語言文學系，北京 100081）

本文采用由面到點、逐步聚焦的方法探討了面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類、網(wǎng)民的關注焦點和網(wǎng)民對事件的情感傾向問題，對這些問題的研究對網(wǎng)絡輿情管理將產(chǎn)生積極作用。

網(wǎng)絡輿情；主題分類；關注焦點；情感傾向

隨著信息化時代的到來，網(wǎng)絡上出現(xiàn)了海量的信息，各種重大新聞、熱點事件等在網(wǎng)絡上迅速傳播，而由新聞事件所引發(fā)的網(wǎng)絡輿情也隨之大量涌現(xiàn)，網(wǎng)絡輿情已經(jīng)成為國家了解社會輿情的重要渠道。網(wǎng)絡輿情多數(shù)情況下是在某一新聞事件的觸發(fā)下產(chǎn)生的，對網(wǎng)絡輿情進行分析研判，首先需要對引發(fā)輿情的新聞事件構建科學的分類體系。

一、網(wǎng)絡輿情主題分類概述

目前，關于網(wǎng)絡輿情主題分類的研究成果并不多，按分類的領域可將其分為兩類。一是面向通用領域的網(wǎng)絡輿情主題分類。這類成果是面向整體網(wǎng)絡輿情的主題分類，如丁兆云［1］在其文中將輿情主題分為了三級指標，其中，一級指標有五類，分別是公共安全、自然災害、公共衛(wèi)生、重大事故、重大活動。在一級指標下又進一步細分為二級、三級指標，如公共安全又分為社會安全和經(jīng)濟安全兩類；在社會安全下又細分為恐怖襲擊、軍事斗爭、民族宗教事件三類。再如，楊永軍［2］在其文中將輿情主題分為國際和國內(nèi)兩大類。國際又分為政經(jīng)、文化、軍事、反恐、公共、自然和其他領域幾個方面；國內(nèi)又分為公權力、政治與社會問題、公共領域、私權利幾個方面，且每個類別下又有更具體的分類。還有，李雯靜等［3］在其文中提到了兩個參考體系，分別是美國“聯(lián)邦政府組織架構”中的業(yè)務參考模型BRM（Business Reference Model）和我國TRS政府信息公開目錄服務平臺中參考分類體系中的主題分類。此外，戴媛等［4］在文中將輿情信息分為了14大類，分別是社會經(jīng)濟、政府管理、自然災害、公共衛(wèi)生、重大事故災害、社會公共安全、教育、醫(yī)療、三農(nóng)、交通、和諧社會、重大活動、勞動就業(yè)、社會保障類，并下設有更詳細的二級類目。二是面向特定領域的網(wǎng)絡輿情主題分類。有些學者根據(jù)某一領域網(wǎng)絡輿情研究的需要，針對特定領域對網(wǎng)絡輿情進行主題分類。如鄧尚民等［5］在其文中將高校網(wǎng)絡輿情分為7類，分別是時事政治、社會民生、高校內(nèi)部管理、高校安全、大學生權益、高校聲譽和學生心理健康。再如，陸瑞［6］在其文中將水利工程領域分為工程論證與規(guī)劃、工程建設與管理、工程效益、工程評價、工程文化五個方面。此外，談國新等［7］在其文中將突發(fā)公共事件輿情信息分為生存危機、公共安全、分配差距、腐敗現(xiàn)象、時政、法治6大類。

二、網(wǎng)絡輿情主題分類研究存在的問題

目前關于網(wǎng)絡輿情主題分類的研究主要存在以下兩個問題：一是參考標準少。研究成果大多數(shù)是根據(jù)作者的主觀經(jīng)驗對網(wǎng)絡輿情進行主題分類，而較少參考相應的國家標準等，各家自成一言、差別較大，帶來了主題分類的主觀性。二是缺少實證方法。在構建網(wǎng)絡輿情主題分類體系的過程中，缺少依據(jù)客觀語料和客觀數(shù)據(jù)的實證方法，影響了網(wǎng)絡輿情主題分類的實用性和針對性。

三、主題分類的原則和方法

（一）主題分類的原則

針對目前網(wǎng)絡輿情主題分類研究中的不足，本文認為面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類需要遵循以下原則：

1.科學性和權威性。面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類體系是對新聞事件科學分類的依據(jù)，因此，分類體系必須具有科學性和權威性。

2.針對性和實用性。面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類是為網(wǎng)絡輿情監(jiān)測服務的，因此，構建的分類體系不需要過于全面和翔實，關鍵是要能夠反映網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的重點領域和網(wǎng)民關注的焦點問題，主題分類體系要具有針對性和實用性。

（二）主題分類的方法

依據(jù)以上提出的分類原則，本文參考了我國的政務信息資源目錄體系［8］和中文新聞信息分類的國家標準，［9］將這兩個分類體系進行綜合比較發(fā)現(xiàn)，這兩個分類體系大的類目基本一致，但中文新聞信息分類的類目更為全面。因此，本文的一級類目主要參考了中文新聞信息分類的一級類目，共24類，分別是政治、法律、司法、對外關系、國際關系、軍事、社會、勞動、災難、事故、經(jīng)濟、財政、金融、基本建設、建筑業(yè)、房地產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、礦業(yè)、工業(yè)、能源、水務、水利、電子信息產(chǎn)業(yè)、通運輸、郵政、物流、商業(yè)、外貿(mào)、海關、服務業(yè)、旅游業(yè)、環(huán)境、氣象、教育、科學技術、文化、休閑娛樂、文學、藝術、傳媒、醫(yī)藥、衛(wèi)生、體育。但由于中文新聞信息分類的二級、三級類目，過于全面和詳細，且針對性不強，因此，其并不適合面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的新聞主題分類。新聞主題分類在進一步構建下級類目的過程中，需要遵循針對性和實用性的原則，體現(xiàn)網(wǎng)民重點關注的領域和焦點問題，通過由面到點、逐步聚焦的方法構建分類體系。

四、基于實證方法的新聞主題分類

由以上分析可知，要進一步構建主題分類的下級類目，首先需要挖掘網(wǎng)民重點關注的領域和焦點問題。本文采用實證的方法以實際的語料和客觀數(shù)據(jù)對這一問題進行了深入分析。

（一）語料來源

本文所用語料為從數(shù)據(jù)堂網(wǎng)站下載的49000篇新聞語料，其中每一篇語料都有網(wǎng)民對該事件的情感反應投票數(shù)據(jù)，包括投票總數(shù)和8類情緒的投票比例。如新聞事件“如此惡警！省道時速破百撞死夜大生”，網(wǎng)民投票數(shù)為15956。其中，網(wǎng)民認為實用的投票數(shù)為1%；感人的投票數(shù)為0%；開心的投票數(shù)為1%；超扯的投票數(shù)為5%；無聊的投票數(shù)為0%；害怕的投票數(shù)為0%；難過的投票數(shù)為5%；火大的投票數(shù)為88%。

（二）語料處理

本文首先使用python語言編寫程序，將49000篇新聞語料的新聞標題、投票數(shù)和8類情緒的投票比例數(shù)據(jù)從文本中抽取出來，然后將抽取的信息、數(shù)據(jù)在excel表格中根據(jù)投票數(shù)由高到低的順序進行排序，并將排名前50位的新聞，根據(jù)中文新聞信息分類的一級類目進行了類別標注。

（三）新聞語料類別的統(tǒng)計分析

通過對語料類別的統(tǒng)計分析，我們發(fā)現(xiàn)新聞事件的類別主要集中在政治，法律、司法，社會、勞動和災難事故四個類目中。政治類新聞有10個，法律、司法類新聞有11個，社會、勞動類新聞有12個，災難事故類新聞有7個。按類別數(shù)由多到少的順序是社會、勞動〉法律、司法〉政治〉災難事故。因此，從網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的角度來說，這些領域應該是重點關注的領域。

（四）網(wǎng)民關注焦點分析

為了進一步聚焦網(wǎng)民的關注點，我們通過對新聞內(nèi)容的分析，對以上新聞事件數(shù)量最多的四個領域進行了更深入的分析。

1.政治領域。在政治領域，網(wǎng)民關注的焦點有： （1）關于政府、領導人等的負面新聞，如政府無能、官員腐敗等問題。（2）關于政府、領導人等的正面新聞，如領導人廉潔自律，政績卓著等事跡。（3）和民眾切身利益相關的問題，如社會保障、社會分配不公等問題。

2.法律、司法領域。在法律、司法領域網(wǎng)民關注的焦點有：（1）違背倫理道德的犯罪問題。（2）貪污、腐敗類犯罪問題。（3）犯罪手段特別殘忍的問題，如傷害未成年人的犯罪等。（4）存在爭議的問題，如是否廢除死刑的問題等。

3.社會、勞動領域。在社會、勞動領域網(wǎng)民關注的焦點有：（1）正面社會行為，如保護弱勢群體、救助行為、勵志事跡等。（2）反面社會行為，如以貌取人、不孝、婚外情等社會不良行為。（3）勞動者權益問題，如損害員工利益等行為。（4）離奇事件，生活中一些不合常理的事件往往可以滿足民眾的獵奇心理，因此也常常引起民眾的極大關注，如“雞報恩”等離奇事件。

4.災難事故類。在災難事故類中網(wǎng)民關注的焦點有：

（1）災難事故中的正面行為，如“市長車禍現(xiàn)場搬車救人”“白衣天使車禍現(xiàn)場救人”等。（2）災難事故中的反面行為，如“警察超速撞死夜大生”“撞女童還踹人”等。（3）世界末日危機，這類特殊的災難因關系著全人類的安危，容易引起民眾的極大恐慌而成為關注的焦點。如“世界末日將于本世紀降臨，人類將遭毀滅”等新聞。（4）災難后果嚴重的事件。災難后果嚴重的事件容易引起民眾的憐憫、同情與恐慌，因此，災難事故的后果越嚴重，網(wǎng)民的關注度往往就會越高。

（五）新聞事件性質和網(wǎng)民情感傾向分析

為了進一步分析網(wǎng)民的行為和情感傾向特征，本文對新聞事件的性質進行了統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)負面的事件有26個，正面的事件有11個，中性的事件有13個，網(wǎng)民關注的負面事件數(shù)量最多，占了52%的比例，這說明負面事件更容易引起網(wǎng)民的關注。因此，在網(wǎng)絡輿情監(jiān)測中相關人員應更加重視各領域的負面事件。而通過對網(wǎng)民情感投票的分析，我們發(fā)現(xiàn)，對于正面的新聞事件，網(wǎng)民的投票大多數(shù)是“感動”或“開心”；對于負面的新聞事件，網(wǎng)民的投票大多數(shù)是“火大”；而對于比較離奇的事件，網(wǎng)民的投票大多數(shù)是“超扯”，其情感傾向和事件的性質呈正相關關系，一般情況下網(wǎng)民支持、欽佩正義的行為而痛恨、鄙視違法犯罪或社會不良行為；而對于離奇的事件，大多數(shù)網(wǎng)民也抱著理性的態(tài)度，沒有表現(xiàn)出明顯的情感傾向；從感情強度和危害程度上來說，負面事件和負面情緒應是網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的重點。

五、結語

本文通過對49000篇標注新聞語料的處理分析，通過由面到點、逐步聚焦的方法總結了網(wǎng)民關注的四大領域。并且，本文分析了各領域內(nèi)網(wǎng)民關注的焦點問題和網(wǎng)民的情感傾向問題，初步總結出一些規(guī)律性的特點和認識，對于構建面向網(wǎng)絡輿情監(jiān)測的主題分類，把握網(wǎng)絡輿情中的重點、關鍵點，及時了解輿情動向都會產(chǎn)生積極的作用。但本文分析的數(shù)據(jù)規(guī)模較小，研究結論還需進一步完善和驗證，筆者今后將在更大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上總結更一般、全面的結論。

［1］ 丁兆云.互聯(lián)網(wǎng)多維層次式輿情指數(shù)若干計算方法的研究與實現(xiàn)［D］.國防科學技術大學，2008.

［2］ 楊永軍.社會輿情監(jiān)測與預警的指標體系研究［J］.現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學學報），2014（09）：63-71.

［3］ 李雯靜，許鑫，陳正權.網(wǎng)絡輿情指標體系設計與分析［J］.情報科學，2009（07）：986-991.

［4］ 戴媛，郝曉偉，郭巖，余智華.我國網(wǎng)絡輿情安全評估指標體系的構建研究［J］.信息網(wǎng)絡安全，2010（04）：12-15.

［5］ 鄧尚民，董亞倩.基于AHP的高校網(wǎng)絡輿情安全評估指標體系構建研究［J］.情報雜志，2012（08）：31-36.

［6］ 陸瑞.水利工程輿情分析模型及指標體系設計［D］.華中科技大學，2011.

［7］ 談國新，方一.突發(fā)公共事件網(wǎng)絡輿情監(jiān)測指標體系研究［J］.華中師范大學學報（人文社會科學版），2010（03）：66-70.

［8］ GB/T 21063.4-2007，政務信息資源目錄體系（第4部分，政務信息資源分類）［S］.北京：中國標準出版社，2008：7-27.

［9］ GB/T 20093-2013，中文新聞信息分類與代碼［S］.北京：中國標準出版社，2014：7.

G206

A

1674-8883（2016）23-0026-02

本論文為中央民族大學一流大學一流學科經(jīng)費資助

李淑平（1980—），中央民族大學博士在讀，研究方向：計算語言學。