互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用研究

杜洪濤，孟慶國(guó)，王君澤

(1. 清華大學(xué)　公共管理學(xué)院，北京　100084； 2. 華中科技大學(xué)　公共管理學(xué)院，湖北　武漢　430074)

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互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用研究

杜洪濤1，孟慶國(guó)1，王君澤2

(1. 清華大學(xué)公共管理學(xué)院，北京100084； 2. 華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北武漢430074)

摘要：雖然互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)于輿情研判工作具有重大價(jià)值，但由于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的海量、多源、異構(gòu)等特性，以及數(shù)據(jù)噪聲的存在，使目前的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)表現(xiàn)出了一定的局限性，影響了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的發(fā)揮。大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算實(shí)驗(yàn)技術(shù)能夠提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用，在實(shí)際操作中應(yīng)注重人的主導(dǎo)作用與技術(shù)輔助功能的互動(dòng)耦合。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情；輿情研判；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)；Web數(shù)據(jù)挖掘；效用分析

一、引言

輿情是指在一定的社會(huì)空間內(nèi)，圍繞中介性社會(huì)事項(xiàng)的發(fā)生、發(fā)展和變化，作為輿情主體的民眾對(duì)國(guó)家管理者產(chǎn)生和持有的社會(huì)政治態(tài)度[1]。及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行輿情研判，是順利開展輿情引導(dǎo)和管控工作的重要前提條件。

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)媒體特別是微博、微信等自媒體的出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)空間開始成為日益重要的輿論場(chǎng)，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)也日益受到輿情研判工作者的重視。傳統(tǒng)上依靠社會(huì)訪談、民意調(diào)查等來(lái)獲取社會(huì)輿情的方式，不僅成本高，而且獲取到的數(shù)據(jù)規(guī)模也相對(duì)有限。與此不同，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以通過(guò)Web爬蟲等技術(shù)手段來(lái)相對(duì)全面和廉價(jià)地加以獲取，這就為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判工作中的大量使用提供了可能。

網(wǎng)絡(luò)輿情研究領(lǐng)域的諸多問(wèn)題已經(jīng)吸引了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，研究人員圍繞網(wǎng)絡(luò)輿情的形成[2]、演化[3]、管控[4]、評(píng)價(jià)指標(biāo)[5]、引導(dǎo)策略[6]等問(wèn)題，開展了大量的研究工作。數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)義分析等領(lǐng)域中的不少模型和算法也被應(yīng)用于輿情信息處理領(lǐng)域，以描述網(wǎng)絡(luò)中傳播的輿情信息，推論網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播主體的意圖以及態(tài)度和情緒的傾向性，或分析網(wǎng)絡(luò)輿情信息的產(chǎn)生和演化趨勢(shì)[7]，進(jìn)而更科學(xué)地利用互聯(lián)網(wǎng)中的海量信息進(jìn)行輿情研判[8]。其中，涉及到多種應(yīng)用場(chǎng)景，包括網(wǎng)民的情感傾向分析[9]、網(wǎng)頁(yè)轉(zhuǎn)載關(guān)系識(shí)別[10]、論壇和微博等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中意見領(lǐng)袖和網(wǎng)絡(luò)推手的識(shí)別[11-12]、輿情傳播網(wǎng)絡(luò)分析[13]等。

與已有工作不同的是，本文主要關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用問(wèn)題。首先，介紹輿情研判工作中使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的目標(biāo)；其次，論述輿情研判工作中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特征選取，以及應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的常見技術(shù)及其處理的具體對(duì)象；繼而分析在發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用過(guò)程中所面臨的困難；最后給出可能提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用發(fā)揮的策略。

二、輿情研判中的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)使用

目前，針對(duì)在輿情研判工作中如何使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的問(wèn)題已開展了大量的研究工作，并取得了一些成果。本文從使用目標(biāo)、特征選取、分析技術(shù)和處理對(duì)象等方面對(duì)這些成果的研究要素進(jìn)行初步劃分，結(jié)果見表1。

(一)輿情研判中使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的目標(biāo)

鑒于網(wǎng)絡(luò)空間已經(jīng)成為重要的輿論場(chǎng)，而互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)又可以通過(guò)Web爬蟲等技術(shù)手段快速、大量地獲取，因此互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判工作中得到了廣泛的使用，以輔助輿情分析人員更好地開展輿情研判工作。基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，輿情研判人員可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行描述；對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析；對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的真實(shí)性進(jìn)行判別，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播主體的意圖及態(tài)度傾向進(jìn)行推論；對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的產(chǎn)生原因進(jìn)行分析；預(yù)測(cè)和推論網(wǎng)絡(luò)輿情信息的產(chǎn)生和變化趨勢(shì)等[14]。更具體的，基于新聞或者網(wǎng)帖中的用戶評(píng)論信息，可以分析網(wǎng)民對(duì)于目標(biāo)輿情事件的觀點(diǎn)態(tài)度和情感傾向[15]；基于各種社交媒體中用戶之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以及用戶之間的交流和互動(dòng)特征，可以評(píng)估用戶的影響力[16]和社群之間的互動(dòng)模式[17]；互聯(lián)網(wǎng)中的海量數(shù)據(jù)，也為輿情研判人員分辨不同時(shí)期、不同環(huán)境中的輿情特征提供了依據(jù)，有助于獲取個(gè)人與群體的態(tài)度和興趣，揭示網(wǎng)民關(guān)注的熱點(diǎn)話題等[18]；同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的各類統(tǒng)計(jì)信息，如有關(guān)特定目標(biāo)事件的總發(fā)文數(shù)、單位時(shí)間發(fā)文數(shù)、參與討論總?cè)藬?shù)等統(tǒng)計(jì)信息，也是輔助輿情研判的重要指標(biāo)。

表1　輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)使用的研究分類

(二)輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特征選取

目前，圍繞Web爬蟲技術(shù)，已經(jīng)有大量的改進(jìn)策略用于獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)[19-20]。但是，對(duì)于獲取到的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，需要有針對(duì)性地抽取其中的特征，并基于這些特征，結(jié)合相應(yīng)的模型算法或者處置流程，才能獲得對(duì)于輿情研判工作有價(jià)值的信息。

對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征的選取，主要包括以下幾個(gè)方面：

第一，語(yǔ)義特征。如文本信息的情感傾向(即正負(fù)面情感極性的標(biāo)識(shí))、數(shù)據(jù)內(nèi)容中所涉及的命名實(shí)體或者事件、數(shù)據(jù)內(nèi)容中包含的敏感詞或關(guān)鍵詞等。

第二，結(jié)構(gòu)特征。如網(wǎng)絡(luò)社區(qū)用戶之間互相“加關(guān)注”成為“粉絲”，服務(wù)器端記錄的人際關(guān)系等數(shù)據(jù)，能夠描述用戶構(gòu)成的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)等。

第三，各類元數(shù)據(jù)。如信息的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、評(píng)論數(shù)量，以及信息發(fā)布者的資料等。在很多輿情指標(biāo)體系中，對(duì)各類元數(shù)據(jù)都進(jìn)行了明確的規(guī)定。如談國(guó)新等人設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包含了輿情發(fā)布者影響力、輿情發(fā)布者活躍度、輿情受眾負(fù)面指數(shù)、輿情受眾參與頻度等多個(gè)指標(biāo)。而這些指標(biāo)中涵蓋了瀏覽次數(shù)、發(fā)帖數(shù)、回復(fù)數(shù)、轉(zhuǎn)載率、回帖總數(shù)、負(fù)面回帖總數(shù)、中性回帖總數(shù)，以及點(diǎn)擊、評(píng)論、回復(fù)某一輿情的總次數(shù)等多個(gè)末級(jí)指標(biāo)[21]。

(三)輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析技術(shù)

對(duì)于獲取到的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可以從兩個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行分析：一是對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳播的信息內(nèi)容進(jìn)行研究，利用內(nèi)容分析法發(fā)現(xiàn)重要輿情內(nèi)容；二是構(gòu)建網(wǎng)民間的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征[22]。基于以上兩個(gè)方面，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行描述，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)聯(lián)性和網(wǎng)絡(luò)輿情信息的真實(shí)性進(jìn)行分析，對(duì)傳播主體的意圖及態(tài)度傾向進(jìn)行推論，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的演化趨勢(shì)加以預(yù)測(cè)。

1.內(nèi)容分析法

內(nèi)容分析法是輿情研判工作中分析互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的常用方法，能對(duì)具有明確特性的傳播內(nèi)容進(jìn)行客觀、系統(tǒng)和定量的描述。內(nèi)容分析法在網(wǎng)絡(luò)信息處理方面的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的內(nèi)容挖掘、對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)挖掘和對(duì)網(wǎng)絡(luò)的使用記錄挖掘上[23]。研究者們很早就注意到內(nèi)容分析法在輿情信息分析中的作用，情感分析、話題檢測(cè)與追蹤、文本摘要、熱點(diǎn)識(shí)別等多種技術(shù)都被嘗試用于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析環(huán)節(jié)。如利用文本特征提取技術(shù)發(fā)現(xiàn)輿情信息涉及的目標(biāo)事件、識(shí)別并追蹤社會(huì)熱點(diǎn)和焦點(diǎn)內(nèi)容；利用文本分類技術(shù)判斷目標(biāo)事件所屬社會(huì)問(wèn)題的類別；利用網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容的主題檢測(cè)和追蹤技術(shù)發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件的輿情信息流主題；利用多維分析對(duì)輿情信息進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間的綜合分析，描述起因事件發(fā)生的全貌及產(chǎn)生的影響等。

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理及表示技術(shù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理及表示技術(shù)是計(jì)算機(jī)分析互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)容的基礎(chǔ)，其中涉及表示模型、特征表示和特征提取等。

在輿情研判工作中，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用在很大程度上依賴于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義分析能力。其中，涉及到中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、新詞識(shí)別和人名消歧等技術(shù)，同時(shí)配合關(guān)鍵詞抽取、自動(dòng)摘要生成等技術(shù)，以完成互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理及表示。

(2)情感分析及觀點(diǎn)識(shí)別技術(shù)

情感分析技術(shù)可以對(duì)各種新聞資源、社會(huì)化媒體評(píng)論和其他用戶生成的內(nèi)容進(jìn)行提取、分析、處理、歸納和推理，并可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播主體的意圖以及態(tài)度和情緒的傾向性進(jìn)行推論。針對(duì)目標(biāo)輿情信息的相應(yīng)評(píng)論文本進(jìn)行情感傾向性分析，有助于輿情研判人員明確網(wǎng)民關(guān)于目標(biāo)輿情信息所持的觀點(diǎn)和態(tài)度。

(3)分類和聚類

文本分類和聚類技術(shù)也是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的主要手段。對(duì)于文本主題的分類，有助于從宏觀角度開展輿情研判的研究。如談國(guó)新等人將輿情信息主題分為六類，即生存危機(jī)、分配差距、腐敗現(xiàn)象、公共安全、時(shí)事政治和公共治理?；诖朔诸愺w系，利用文本分類技術(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，有助于有針對(duì)性地進(jìn)行輿情研判和應(yīng)對(duì)。

聚類是將一組未標(biāo)定或未做出任何分類的信息按照某種相近程度的度量分成互不相同的類別。作為一種探索性的分析，聚類分析能夠從信息本身出發(fā)自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析的結(jié)果是一系列相近信息組成的集合，同一組中的信息相近，不同組的信息相差較大，據(jù)此可以判別當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輿情的共性話題和熱點(diǎn)話題。

(4)話題檢測(cè)與跟蹤

話題檢測(cè)與跟蹤可以針對(duì)目標(biāo)事件完成報(bào)道邊界自動(dòng)識(shí)別、鎖定和收集突發(fā)性新聞話題、跟蹤話題發(fā)展以及跨語(yǔ)言檢測(cè)與跟蹤等相關(guān)任務(wù)。針對(duì)輿情事件的突發(fā)性，也可以利用話題檢測(cè)與跟蹤技術(shù)來(lái)探測(cè)互聯(lián)網(wǎng)中的突發(fā)熱點(diǎn)事件。

(5)趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析

通過(guò)跟蹤目標(biāo)事件輿情在不同時(shí)間段內(nèi)被關(guān)注的程度，可以獲取輿情隨時(shí)間的發(fā)展變化趨勢(shì)或規(guī)律，以實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情環(huán)境的監(jiān)控和預(yù)警，進(jìn)行適時(shí)控制和疏導(dǎo)[24]。

2.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是適應(yīng)研究社會(huì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)關(guān)系的需要而發(fā)展起來(lái)的一種分析方法。在輿情研判中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指的是由多個(gè)結(jié)點(diǎn)(輿情參與者)和各結(jié)點(diǎn)之間的連線(輿情參與者之間的關(guān)系)組成的集合，通常被用于描述和測(cè)量輿情參與者之間的關(guān)系，或通過(guò)這些關(guān)系流動(dòng)的各種信息資源等[25]。使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，可以在輿情研判工作中基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的文本內(nèi)容開展輿情分析工作，也可以通過(guò)分析輿情參與者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)來(lái)探尋網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展規(guī)律[26]。

基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析所開展的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)研究主要包括三個(gè)方面：

(1)動(dòng)態(tài)分級(jí)

研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化，并根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的等級(jí)劃分。康偉以2011年重大突發(fā)事件“7·23”動(dòng)車事故為實(shí)證研究對(duì)象，基于鄰接矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)密度可達(dá)性聚類系數(shù)和中心性測(cè)度，依據(jù)測(cè)度結(jié)果和位置角色分析，通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分為中心核心、普通核心和邊緣三種類型，完成了對(duì)輿情參與者的等級(jí)劃分[13]。

(2)角色評(píng)價(jià)

依據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論，網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)都扮演著不同的角色。角色評(píng)價(jià)的研究目標(biāo)就是確定網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化等所起到的不同作用。有研究者以突發(fā)事件“11·16”校車事故為實(shí)證研究對(duì)象，基于鄰接矩陣數(shù)據(jù)對(duì)信息傳播網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部子結(jié)構(gòu)和個(gè)體位置結(jié)構(gòu)測(cè)度，并借助結(jié)構(gòu)對(duì)等性測(cè)度和結(jié)構(gòu)洞測(cè)量等手段，研究了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)輿情網(wǎng)絡(luò)中其他成員之間的交流及信息傳播和共享的控制力[25]。

(3)“意見領(lǐng)袖”和社群的發(fā)現(xiàn)

通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)其中潛在的“意見領(lǐng)袖”和社群?！耙庖婎I(lǐng)袖”是在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中占有核心位置的結(jié)點(diǎn)，它能夠影響網(wǎng)絡(luò)中的其它結(jié)點(diǎn)對(duì)事件的看法，社群則是由相互聯(lián)系緊密的結(jié)點(diǎn)組成。有研究者結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的現(xiàn)有應(yīng)用，通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)輿情的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)輿論領(lǐng)袖[25]。

綜上所述，通過(guò)運(yùn)用內(nèi)容分析法或者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法等自動(dòng)或半自動(dòng)的技術(shù)，能夠從海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中快速分析和發(fā)現(xiàn)輿情信息，并有助于重組和優(yōu)化輿情信息處理和輿情研判的業(yè)務(wù)流程。

然而，目前各類分析技術(shù)大都并非針對(duì)輿情分析領(lǐng)域開發(fā)的，研究人員往往是將其它領(lǐng)域的成果直接應(yīng)用到輿情分析領(lǐng)域。在此背景下，如何充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用，就成為一個(gè)待解決的問(wèn)題，需要對(duì)其進(jìn)行深入的研究和創(chuàng)新。

(四)輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的具體對(duì)象

就目前對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的研究工作來(lái)看，內(nèi)容分析法所研究的對(duì)象涵蓋了新聞?wù)募霸u(píng)論、論壇主帖及回帖、博客文章及評(píng)論，以及微博信息及相應(yīng)的轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容和評(píng)論內(nèi)容。

在現(xiàn)階段，由于受技術(shù)的限制，內(nèi)容分析法主要的處理對(duì)象還停留于文本數(shù)據(jù)。對(duì)于語(yǔ)音數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)等，可以采用的策略相對(duì)較少，主要還是對(duì)瀏覽量、轉(zhuǎn)發(fā)量，以及針對(duì)語(yǔ)音、視頻、圖片的網(wǎng)民評(píng)論文本進(jìn)行處理。但恰恰是這類多媒體數(shù)據(jù)，可能包含了對(duì)于輿情研判具有重要價(jià)值的信息。為提升輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用，應(yīng)該進(jìn)一步關(guān)注光學(xué)字符識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、圖像語(yǔ)義分析[27]、視頻語(yǔ)義分析[28]等技術(shù)的發(fā)展。

對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析，還可以從數(shù)據(jù)發(fā)布者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)入手。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法通過(guò)對(duì)各種關(guān)系進(jìn)行量化分析，從而揭示群體關(guān)系結(jié)構(gòu)，研究關(guān)系結(jié)構(gòu)對(duì)群體功能或群體內(nèi)部個(gè)體的影響。較之內(nèi)容分析法，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析側(cè)重于研究輿情事件之間或者輿情參與者之間的聯(lián)系，以及不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)下所引發(fā)的網(wǎng)民行為發(fā)展變化情況。如可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)論壇中的主題帖和回帖，在用戶間建立明顯的連接，并通過(guò)積累的有關(guān)網(wǎng)絡(luò)論壇的數(shù)據(jù)，挖掘用戶間的復(fù)雜關(guān)系，以及最終形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在此關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上開展輿情分析研究[29]。

三、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用發(fā)揮面臨的挑戰(zhàn)

雖然互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判領(lǐng)域得到廣泛重視，也有諸多技術(shù)策略被應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐工作，但依然存在諸多因素制約著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的發(fā)揮。網(wǎng)絡(luò)輿情分析流程大致可以劃分為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理、輿情關(guān)鍵信息抽取、網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)容分析，以及輿情研判平臺(tái)構(gòu)建與服務(wù)等環(huán)節(jié)。下面結(jié)合上述部分環(huán)節(jié)，對(duì)制約互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用發(fā)揮的因素進(jìn)行分析。

(一)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集方面

從Web1.0到Web2.0，網(wǎng)民從內(nèi)容的消費(fèi)者轉(zhuǎn)變成為內(nèi)容的制造者，使互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度得到極大提升，同時(shí)也使對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、實(shí)時(shí)的獲取和利用面臨著更多挑戰(zhàn)。目前，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情匯集分析的研究還不夠深入，尤其是實(shí)證研究很少，經(jīng)過(guò)實(shí)踐檢驗(yàn)的輿情匯集方案和指標(biāo)體系等還沒(méi)有出現(xiàn)[30]。例如：不少研究者嘗試?yán)每偘l(fā)文數(shù)、單位時(shí)間發(fā)文數(shù)、參與討論總?cè)藬?shù)和單位時(shí)間參與討論人數(shù)等指標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情熱度進(jìn)行評(píng)估。但針對(duì)目標(biāo)輿情事件，其相關(guān)報(bào)道可能被發(fā)布在多個(gè)數(shù)據(jù)源，而這些報(bào)道又可能被諸多網(wǎng)站轉(zhuǎn)載，而且各個(gè)網(wǎng)站上的報(bào)道又引發(fā)大量的網(wǎng)民評(píng)論。從理論上講，如果需要統(tǒng)計(jì)針對(duì)目標(biāo)輿情事件的總發(fā)文數(shù)和參與討論人數(shù)等指標(biāo)，則必須要完整地獲取目標(biāo)輿情事件相關(guān)信息在互聯(lián)網(wǎng)上的分布狀況，而這意味著需要在全網(wǎng)范圍內(nèi)檢索信息。該任務(wù)勢(shì)必會(huì)帶來(lái)極大的計(jì)算和存儲(chǔ)壓力，以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗，并且很難保證數(shù)據(jù)獲取的實(shí)時(shí)性。而在輿情研判過(guò)程中，為了保證對(duì)敏感輿情的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和快速處置，對(duì)數(shù)據(jù)獲取和分析的實(shí)時(shí)性要求較高，這無(wú)疑又對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的快速獲取和處理能力提出了更高的要求。

可以看出，對(duì)于輿情研判而言，不但在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的獲取上面臨著數(shù)據(jù)過(guò)載的挑戰(zhàn)，而且還需滿足數(shù)據(jù)獲取及分析的時(shí)效性要求。在此狀況下，合理的策略是放棄獲取全網(wǎng)數(shù)據(jù)，而是選擇互聯(lián)網(wǎng)中影響力較大的網(wǎng)站作為數(shù)據(jù)源，有針對(duì)性地完成數(shù)據(jù)獲取任務(wù)。這樣既可以緩解信息過(guò)載的壓力，又能保證獲取到的數(shù)據(jù)可以大致準(zhǔn)確地反映目標(biāo)輿情事件的狀況。

事實(shí)上，互聯(lián)網(wǎng)中各數(shù)據(jù)源的質(zhì)量良莠不齊，在網(wǎng)絡(luò)輿情分析時(shí)，如果可以對(duì)權(quán)威性較高的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源所發(fā)布的信息加以重點(diǎn)關(guān)注，則可能提升輿情信息處理的效果。然而，目前雖然已有不少對(duì)網(wǎng)站影響力進(jìn)行評(píng)價(jià)的工作，如借助入鏈接數(shù)、出鏈接數(shù)、網(wǎng)絡(luò)影響因子和網(wǎng)站訪問(wèn)量等一些可量化的指標(biāo)來(lái)對(duì)網(wǎng)站影響力進(jìn)行評(píng)價(jià)分析[31]，但是幾乎還沒(méi)有專門對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息源影響力進(jìn)行評(píng)價(jià)的研究工作。有研究者構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情信息源影響力的評(píng)估體系，但僅能得出定性分析的結(jié)果，且評(píng)估結(jié)果的客觀性和合理性仍有提升空間，距離實(shí)際應(yīng)用仍有距離[32]。考慮到互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)源的規(guī)模，以及各數(shù)據(jù)源的影響力和可信度等方面的差異，亟需對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)的各數(shù)據(jù)源進(jìn)行信度和權(quán)重設(shè)置，以供后續(xù)的輿情研判工作參考。

此外，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)還存在著采集標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題。先前已經(jīng)有研究人員嘗試構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以明確互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的來(lái)源、范圍和方向，進(jìn)而全面了解網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展?fàn)顩r和動(dòng)態(tài)，將網(wǎng)絡(luò)輿情信息定量化，以保證輿情研判的客觀性。如談國(guó)新等人構(gòu)建了突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，其中包括輿情發(fā)布者、輿情受眾和輿情傳播等二級(jí)指標(biāo)，利用綜合回帖數(shù)、回復(fù)數(shù)和轉(zhuǎn)載率等統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行輿情態(tài)勢(shì)評(píng)估。但目前輿情監(jiān)測(cè)指標(biāo)的設(shè)計(jì)仍具有一定程度的主觀性，缺少相應(yīng)的論證過(guò)程，也缺少對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源指標(biāo)的權(quán)威度、準(zhǔn)確度和公眾參與度等要素的考量。這也暴露出對(duì)于這類要素?cái)?shù)據(jù)所存在的量化研究不足，缺少實(shí)證研究和數(shù)據(jù)分析等問(wèn)題。

(二)數(shù)據(jù)噪聲處理方面

噪聲數(shù)據(jù)的存在使得互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用受到制約。一方面，并非所有的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容都蘊(yùn)含著網(wǎng)民的信念、態(tài)度、意見和情緒等輿情相關(guān)信息，與目標(biāo)事件輿情分析無(wú)關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)信息應(yīng)視為輿情分析過(guò)程中的噪聲數(shù)據(jù)；另一方面，即使對(duì)于輿情研判具有實(shí)際意義的新聞或者網(wǎng)帖頁(yè)面，在頁(yè)面中也會(huì)混雜著導(dǎo)航欄、相關(guān)鏈接、友情站點(diǎn)、廣告和推薦等內(nèi)容，這些內(nèi)容同樣屬于噪聲數(shù)據(jù)。

除了新聞和網(wǎng)帖等之外，網(wǎng)民評(píng)論中也會(huì)混雜著垃圾評(píng)論及廣告信息，如果不對(duì)其加以消除，同樣會(huì)對(duì)分析結(jié)果造成影響。Wang等人對(duì)網(wǎng)民評(píng)論的有用性進(jìn)行評(píng)級(jí)，試圖找到與目標(biāo)事件最相關(guān)的評(píng)論，以避免垃圾評(píng)論對(duì)于網(wǎng)民觀點(diǎn)分析的影響，提升信息匯聚的質(zhì)量[33]。但總體而言，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)輿情分析領(lǐng)域較少有關(guān)注該問(wèn)題的工作。

同時(shí)，由于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的來(lái)源問(wèn)題，數(shù)據(jù)本身存在著真實(shí)性難以確定的狀況[34]。各類原始公開數(shù)據(jù)雖然在形式上是客觀的，但是在內(nèi)容上則未必可靠，需要對(duì)其進(jìn)行信息甄別[35]。

此外，目前的推手研究和水軍研究等，也都蘊(yùn)含了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行真?zhèn)握鐒e的思想。但總體而言，噪聲因素對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用發(fā)揮的影響問(wèn)題尚未得到足夠的重視。

(三)數(shù)據(jù)分析方面

在獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并剔除數(shù)據(jù)噪聲之后，可以利用各種數(shù)據(jù)挖掘或者自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這其中涉及到兩個(gè)方面的要素，即分析技術(shù)和對(duì)分析結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。如前文所述，對(duì)于獲取到的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可以從內(nèi)容分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析兩個(gè)方面著手。

1.內(nèi)容分析技術(shù)方面

內(nèi)容分析方面的常用技術(shù)包括情感分析、話題探測(cè)與追蹤、分類與聚類、觀點(diǎn)抽取等。其中，情感分析是指對(duì)包含用戶表示的觀點(diǎn)、喜好和情感等的主觀性文本進(jìn)行檢測(cè)分析以及挖掘。情感分析最初被廣泛應(yīng)用于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行挖掘與分析，主要目的是能夠比較精確地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)[36]。針對(duì)商品等實(shí)體應(yīng)用，其中的情感指向的客體基本上是明確的，或者是可以預(yù)先定義的。但在輿情分析領(lǐng)域，需要對(duì)關(guān)于目標(biāo)事件的新聞和博客后的評(píng)論或者網(wǎng)帖后的回帖進(jìn)行處理。然而，目標(biāo)事件中可能涉及到多個(gè)不同的機(jī)構(gòu)、組織和特定人物，或者是其它事件，且這些評(píng)論或回帖可能是針對(duì)該事件本身發(fā)表意見，也可能是針對(duì)這些機(jī)構(gòu)、組織和人物，又或者是針對(duì)其它事件發(fā)表意見或做出評(píng)價(jià)。因此，需要在輿情分析環(huán)節(jié)中對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象加以抽取，以確定網(wǎng)民是針對(duì)何客體發(fā)表意見和評(píng)論。這相較于針對(duì)特定商品的評(píng)論處理，其難度更大。同時(shí)，在商品評(píng)論中，由于不需要顧忌網(wǎng)絡(luò)審查問(wèn)題，消費(fèi)者可以非常直接和明確地表達(dá)自己的觀點(diǎn)和態(tài)度。而在輿情分析領(lǐng)域，由于網(wǎng)絡(luò)審查機(jī)制的存在，網(wǎng)民或是選擇反諷的方式表達(dá)態(tài)度，或是利用各種策略規(guī)避敏感詞監(jiān)控，進(jìn)一步增加了抽取評(píng)價(jià)對(duì)象和分析情感傾向性的難度。此外，情感分析的最大挑戰(zhàn)在于精確識(shí)別包括評(píng)價(jià)者和被評(píng)價(jià)者、情感類別和情感極性在內(nèi)的完整的情感表達(dá)式[37]，這也是目前情感分析技術(shù)研究所亟待解決的問(wèn)題。

還需要強(qiáng)調(diào)的是，輿情研判領(lǐng)域所存在的一些特殊情況，也對(duì)目前的觀點(diǎn)識(shí)別技術(shù)提出更高的要求。如對(duì)文本中蘊(yùn)含的思想傾向進(jìn)行分析(左派/右派)，以識(shí)別網(wǎng)民的政治態(tài)度等。雖然在政治事件分析方面，先前有研究者通過(guò)分析大量美國(guó)大選時(shí)的網(wǎng)絡(luò)新聞評(píng)論，來(lái)推斷大部分選民是支持共和黨還是民主黨[38]，且Lin等人也構(gòu)造過(guò)一個(gè)“巴以戰(zhàn)爭(zhēng)”評(píng)論分析系統(tǒng)，來(lái)區(qū)分某一評(píng)論是支持巴方還是支持以方[39]，但在如何判斷政治傾向性方面，仍未見到有相應(yīng)的研究工作。

2.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)方面

在輿情研判中，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)所開展的研究工作，主要集中在輿情參與者動(dòng)態(tài)分級(jí)、輿情參與者角色評(píng)價(jià)、“意見領(lǐng)袖”和社群的發(fā)現(xiàn)等方面。不僅能夠考察行動(dòng)者個(gè)體，還能夠考察行動(dòng)者之間的關(guān)系以及網(wǎng)絡(luò)對(duì)個(gè)體的影響[40]。但是，在對(duì)于負(fù)面信息、敏感信息的分析識(shí)別和預(yù)警方面較為欠缺，需要同時(shí)應(yīng)用內(nèi)容分析技術(shù)，才能更好地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用。比如在“意見領(lǐng)袖”識(shí)別方面，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)可以通過(guò)分析行動(dòng)者之間在網(wǎng)絡(luò)中的互動(dòng)關(guān)系來(lái)挖掘社區(qū)中的活躍分子，而“意見領(lǐng)袖”不僅需要在互動(dòng)關(guān)系上享有主動(dòng)權(quán)，還應(yīng)該在其他成員中享有較高的聲望。因此，挖掘網(wǎng)絡(luò)“意見領(lǐng)袖”時(shí)，還應(yīng)輔以內(nèi)容分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)其所表達(dá)觀點(diǎn)中涉及的情緒和態(tài)度進(jìn)行分析，以確保網(wǎng)絡(luò)“意見領(lǐng)袖”識(shí)別的準(zhǔn)確性。

應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的基礎(chǔ)是構(gòu)建基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。但由于網(wǎng)絡(luò)水軍、用戶“馬甲”等形式的存在，使得相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中存在噪聲，影響了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。甚至在很多網(wǎng)站中，由于網(wǎng)站本身的設(shè)置，在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)并不能獲得足夠的數(shù)據(jù)，也就無(wú)法完成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

可見，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法不僅需要關(guān)注輿情行動(dòng)者，還需要關(guān)注輿情行動(dòng)者之間的互動(dòng)關(guān)系。但受限于客觀情況，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取環(huán)節(jié)無(wú)法滿足這些要求，進(jìn)而影響了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用發(fā)揮。

還需要強(qiáng)調(diào)的是，隨著Twitter和新浪微博等應(yīng)用的興起，其中的轉(zhuǎn)發(fā)和推薦機(jī)制也會(huì)影響到互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制決定了信息多級(jí)流動(dòng)的可能性與擴(kuò)散的速度，而推薦機(jī)制決定了信息超越人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)鏈條的約束進(jìn)行傳播的能力，重點(diǎn)信息推薦、熱門信息聚合、最新信息推薦以及標(biāo)簽等方式，都可以帶來(lái)信息傳播速度和幅度的提升[41]。面對(duì)此種情況，單純使用內(nèi)容分析技術(shù)或者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，都無(wú)法充分發(fā)揮微博客數(shù)據(jù)的效用，必須將兩者充分結(jié)合使用，才能收到更好的效果。

3.效果評(píng)價(jià)方面

對(duì)各種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的效果進(jìn)行評(píng)估，是在輿情研判中發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的重要步驟。

比如情感語(yǔ)料庫(kù)就是情感分析的重要前提和基礎(chǔ)。目前，情感語(yǔ)料庫(kù)研究多以英語(yǔ)情感語(yǔ)料庫(kù)為主，且多致力于觀點(diǎn)持有者和被評(píng)價(jià)對(duì)象的抽取。國(guó)外的情感語(yǔ)料庫(kù)主要有Hu&Liu的產(chǎn)品評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)、Wiebe的新聞評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)、TREC2006-2009博客數(shù)據(jù)庫(kù)、NTCIR2006新聞報(bào)道評(píng)測(cè)系統(tǒng)和Whissell語(yǔ)料庫(kù)等[42]。而國(guó)內(nèi)漢語(yǔ)情感語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)方面主要有：清華大學(xué)標(biāo)注的有關(guān)旅游景點(diǎn)描述的情感語(yǔ)料庫(kù)、大連理工大學(xué)建立的記敘文體情感語(yǔ)料庫(kù)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)構(gòu)造的含有20000個(gè)情感句的無(wú)人工標(biāo)注大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)等。

就目前狀況看，一方面，漢語(yǔ)情感語(yǔ)料庫(kù)標(biāo)注方面的資源較少；另一方面，在輿情分析領(lǐng)域，還未形成專門的情感語(yǔ)料庫(kù)。這對(duì)情感分析技術(shù)在輿情分析領(lǐng)域的應(yīng)用構(gòu)成了障礙。事實(shí)上，對(duì)于特定領(lǐng)域的情感傾向性研究成果，尤以運(yùn)用監(jiān)督分類方法所得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為理想。但若將此類方法直接運(yùn)用于不同領(lǐng)域的文本，其效果卻不能令人滿意。在這種情況下，利用已標(biāo)注情感傾向性的源領(lǐng)域文本去判斷未知情感傾向性的目標(biāo)領(lǐng)域文本的傾向性，即跨領(lǐng)域的情感傾向性分析，或許可以成為一種可行的解決方案[43]。

再比如輿情主題分類方面，前文已述及，談國(guó)新等將輿情信息主題分為生存危機(jī)、分配差距、腐敗現(xiàn)象、公共安全、時(shí)事政治和公共治理等，但并未涉及客觀分類標(biāo)準(zhǔn)，且主題之間也存在相互重疊的現(xiàn)象。

總體而言，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)在輿情研判領(lǐng)域的效果進(jìn)行評(píng)測(cè)，缺少得到廣泛認(rèn)同的數(shù)據(jù)集合。雖然這些技術(shù)最終的效用還需要在輿情研判實(shí)際工作中加以檢驗(yàn)，但依據(jù)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可以有助于學(xué)術(shù)界不斷提升相應(yīng)算法的性能和效果。

(四)指標(biāo)體系方面

科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系有助于形成網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)、評(píng)估和預(yù)警的量化系統(tǒng)，最大可能地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用，可以推進(jìn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的管控和治理工作。但是，在目前網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系的構(gòu)建中，還存在著諸多影響互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用發(fā)揮的因素。

首先，網(wǎng)絡(luò)輿情權(quán)重確定方法和模型無(wú)法完全排除主觀因素的干擾。在網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)量化研究中，只能將主觀因素最小化，尚且沒(méi)有方法可以將其完全排除，這就對(duì)輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用發(fā)揮造成了影響。

其次，尚未形成完整系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系。網(wǎng)絡(luò)輿情研判工作過(guò)程涉及從網(wǎng)絡(luò)輿情信息匯集到網(wǎng)絡(luò)輿情信息分析等環(huán)節(jié)，涵蓋了從網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)到網(wǎng)絡(luò)輿情安全評(píng)估，并進(jìn)行預(yù)警的完整科學(xué)流程。但是，目前還未有指標(biāo)體系可以全面涵蓋此流程，多數(shù)研究集中在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警及監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系和網(wǎng)絡(luò)輿情安全評(píng)估指標(biāo)體系方面，而對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情匯集和分析機(jī)制的具體量化指標(biāo)的相關(guān)研究較少，致使網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系未能形成一個(gè)完整的系統(tǒng)研究。缺乏系統(tǒng)化、全生命周期的網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系，同樣影響了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用[44]。

四、提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中效用的策略

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)分析技術(shù)隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的更新?lián)Q代而不斷推陳出新。以網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)源為例，最早的數(shù)據(jù)僅有網(wǎng)絡(luò)新聞、網(wǎng)絡(luò)論壇等傳統(tǒng)應(yīng)用，之后又出現(xiàn)了博客、維基、聚合新聞等新形態(tài)的信息交互模式，信息獲取技術(shù)也從早期的靜態(tài)頁(yè)面信息獲取過(guò)渡到動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)獲取[45]。與此同時(shí)，信息分析技術(shù)也在不斷改進(jìn)，數(shù)據(jù)挖掘、模擬仿真和文本挖掘等技術(shù)的不斷革新，使網(wǎng)絡(luò)輿情研究呈現(xiàn)細(xì)粒度和語(yǔ)義化發(fā)展趨勢(shì)[46]。

然而，從現(xiàn)有的實(shí)踐來(lái)看，一方面，基于內(nèi)容挖掘的輿情監(jiān)測(cè)分析方法受限于當(dāng)前語(yǔ)義分析技術(shù)的精確度和速率，語(yǔ)義支持的缺失仍然是普遍存在的問(wèn)題?，F(xiàn)有技術(shù)難以有效地處理復(fù)雜的人類語(yǔ)言和不斷變化的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言，而且對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的支持也較弱[47]，這些因素都影響了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判任務(wù)中的效用發(fā)揮。而通過(guò)分析輿情參與者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)來(lái)探尋網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展規(guī)律，如果僅依賴于公開的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，又會(huì)受制于數(shù)據(jù)完整性等方面的影響，這些因素都會(huì)影響互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的提升。另一方面，輿情研判的困境根本上還是由于復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)建模的困難性導(dǎo)致的。為了有效地解決復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)的建模問(wèn)題，學(xué)術(shù)界引入了人工社會(huì)的概念[48]，并在理論和應(yīng)用上都取得了一定研究成果。但目前還存在著許多難點(diǎn)，使其限于特定領(lǐng)域的小規(guī)模模擬，無(wú)法滿足對(duì)復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)的全方位模擬需求。

此外，在當(dāng)前輿情監(jiān)控系統(tǒng)中，輿情應(yīng)對(duì)的策略最終是由人制定的，缺少智能化的決策機(jī)制。雖然可以從數(shù)據(jù)采集和清洗模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和決策支持三大模塊來(lái)構(gòu)建輿情分析和決策支持系統(tǒng)，且也有研究者提出在輿情監(jiān)測(cè)模型中整合決策支持模塊作為決策輔助工具[49-50]，但這些工作并不能自主生成決策策略，無(wú)法在更深層次上將人的主導(dǎo)作用與技術(shù)的輔助功能進(jìn)行互動(dòng)耦合，也就無(wú)法通過(guò)不斷優(yōu)化來(lái)提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用發(fā)揮。

基于以上原因，可以認(rèn)為無(wú)論是單純地提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用還是提升輿情研判能力，都需要在現(xiàn)有方法之外，尋求各領(lǐng)域研究成果的有效結(jié)合。而大數(shù)據(jù)和計(jì)算實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域的研究成果能夠提升輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用發(fā)揮，并能夠提升輿情研判能力。

(一)基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在體量、復(fù)雜性和產(chǎn)生速度等方面發(fā)生了巨大變化。互聯(lián)網(wǎng)的開放性使得網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)規(guī)模急速增長(zhǎng)，多媒體的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)形態(tài)包括了文本、圖片、音頻和視頻等，呈現(xiàn)出多樣性特征。此外，各種觀點(diǎn)互動(dòng)頻繁，輿論多元且多樣，網(wǎng)絡(luò)輿情變化快速。各種因素共同作用，使得網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)越來(lái)越呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)特征[51]。

Science雜志在2011年推出關(guān)于數(shù)據(jù)處理的專刊“Dealing with Data”[52]，其中特別指出，大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著海量信息、知識(shí)和智慧，借助有效組織和使用大數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)，將會(huì)極大提升人類的決策能力[53]。毋庸置疑，輿情研判工作也需要在大數(shù)據(jù)分析的思路下有所創(chuàng)新。需要注意的是，這里的大數(shù)據(jù)，并不僅僅局限于傳統(tǒng)輿情研判工作所直接關(guān)注的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，而是包含了人類社會(huì)中各領(lǐng)域、各來(lái)源和各模式的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的提升，關(guān)鍵在于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行識(shí)別。為了對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行研判，需要匯集海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涉及到人類社會(huì)生活的各個(gè)方面，是對(duì)人類現(xiàn)實(shí)社會(huì)的一個(gè)投影。在輿情研判工作中，需要處理的是由人類社會(huì)這個(gè)開放復(fù)雜的巨系統(tǒng)所產(chǎn)生的超大規(guī)模數(shù)據(jù)。但是，面對(duì)極大量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的因果分析往往難以奏效。因?yàn)檎麄€(gè)系統(tǒng)中各個(gè)組成部分之間相互有影響，甚至可能互為因果，因果關(guān)系隱藏在整個(gè)系統(tǒng)之中。而與傳統(tǒng)的邏輯推理研究有所不同，大數(shù)據(jù)研究主要側(cè)重于對(duì)數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)性的搜索、比較、聚類和分類等分析歸納，更多的是關(guān)注數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性或稱關(guān)聯(lián)性，大數(shù)據(jù)研究的目的即為尋找數(shù)據(jù)集合里隱藏的相關(guān)關(guān)系。比如將用戶職業(yè)數(shù)據(jù)、地域數(shù)據(jù)、年齡數(shù)據(jù)、專注領(lǐng)域等和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)加以結(jié)合，把搜索數(shù)據(jù)、點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、人際關(guān)系數(shù)據(jù)、網(wǎng)民個(gè)人特征數(shù)據(jù)、相關(guān)社會(huì)數(shù)據(jù)等進(jìn)行關(guān)聯(lián)，不僅可以分析出不同的輿情熱點(diǎn)在哪些職業(yè)、哪些地域、哪些年領(lǐng)段、哪些團(tuán)體中傳播廣泛，深度挖掘出有價(jià)值的輿情，還有助于對(duì)復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)進(jìn)行更細(xì)致的描述和建模。

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中記錄的網(wǎng)民言論信息直接呈現(xiàn)出網(wǎng)民的態(tài)度和意見；搜索引擎服務(wù)器端的日志數(shù)據(jù)，可以反映網(wǎng)民的搜索熱點(diǎn)；網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的人際關(guān)系數(shù)據(jù)能夠描述用戶構(gòu)成的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)；用戶之間互相轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論帖文所形成的轉(zhuǎn)發(fā)量和評(píng)論量數(shù)據(jù)，可以反映帖文的重要程度等。這些數(shù)據(jù)雖然不是直接的網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)容，卻也從側(cè)面客觀反映了網(wǎng)民的關(guān)注熱點(diǎn)、輿情主體之間的關(guān)系等，對(duì)這些數(shù)據(jù)加以整合，可以提升數(shù)據(jù)效用的發(fā)揮。

目前，基于大數(shù)據(jù)輿情研究還處于探索階段，諸多相關(guān)處理技術(shù)還未形成統(tǒng)一模式。有研究者通過(guò)對(duì)已有輿情預(yù)警系統(tǒng)模型的歸納并結(jié)合大數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)和決策支持系統(tǒng)相關(guān)理論，提出將大數(shù)據(jù)輿情分析與決策支持流程劃分為數(shù)據(jù)搜集與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和決策支持三個(gè)模塊，其中數(shù)據(jù)搜集與存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析模塊在原有的輿情分析系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加了大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析技術(shù)，在決策支持模塊增加了專家知識(shí)庫(kù)[54]。利用該模型，不僅可以從數(shù)據(jù)挖掘和分析的視角來(lái)使用大數(shù)據(jù)，以助力輿情研判工作，還可以在輿情處理中整合專家知識(shí)庫(kù)，將大數(shù)據(jù)分析與輿情研判人員的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)輿情研判人員的主導(dǎo)作用與技術(shù)輔助功能的互動(dòng)耦合，即實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的良性互動(dòng)機(jī)制，從而提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用。當(dāng)然，在實(shí)踐中還需要不斷對(duì)人與機(jī)器的互動(dòng)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化和創(chuàng)新，以更好地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用。

從現(xiàn)有的實(shí)踐來(lái)看，由于受限于當(dāng)前語(yǔ)義分析技術(shù)的精確度和速率，語(yǔ)義支持的缺失仍然是普遍存在的問(wèn)題，同時(shí)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的支持也較弱。因此，要不斷創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析思路，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)使輿情研究的視角更加多元化[55]。一是繞開語(yǔ)義分析的技術(shù)瓶頸，以大數(shù)據(jù)分析的視角，增強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)信息和其他元數(shù)據(jù)的使用；二是突破抽樣分析的思維，用大數(shù)據(jù)方法分析收集到的全體數(shù)據(jù)；三是將搜索數(shù)據(jù)、點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、人際關(guān)系數(shù)據(jù)、網(wǎng)民個(gè)人特征數(shù)據(jù)、相關(guān)社會(huì)數(shù)據(jù)等關(guān)聯(lián)起來(lái)進(jìn)行分析，深度挖掘出有價(jià)值的輿情。只有這樣，才能從單向度的內(nèi)容研究轉(zhuǎn)向“內(nèi)容+關(guān)系”的多維度研究，改變僅注意網(wǎng)民話語(yǔ)表達(dá)的單向度研究視角，在話語(yǔ)這類外在社會(huì)表達(dá)的淺表層面以外，進(jìn)一步分析網(wǎng)民群體的社會(huì)行為、社會(huì)心理和社會(huì)訴求。

(二)基于計(jì)算實(shí)驗(yàn)技術(shù)

計(jì)算實(shí)驗(yàn)是計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)一步發(fā)展的必然結(jié)果，但卻是由代理計(jì)算人工社會(huì)方法的出現(xiàn)和復(fù)雜系統(tǒng)研究的需要而引發(fā)和催生的。計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法不僅僅是把計(jì)算機(jī)簡(jiǎn)單地作為一種仿真工具，而是把它作為“生長(zhǎng)培育”自然實(shí)際系統(tǒng)的替代版本的“實(shí)驗(yàn)室”，并進(jìn)行各類有關(guān)系統(tǒng)行為和決策分析的“試驗(yàn)”[56]。從宏觀角度看，基于多源多維的大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法來(lái)構(gòu)建輿情事件發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)化和演變的“情景”，仍然是解決輿情研判任務(wù)中各種困難的重要途徑。對(duì)以仿真為核心的、以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)源的計(jì)算實(shí)驗(yàn)展開研究，并通過(guò)信息網(wǎng)絡(luò)獲取實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用建模仿真工具和其它分析工具進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，以輔助輿情研判工作，無(wú)疑是一條提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的科學(xué)路徑。在此過(guò)程中還可以利用海量的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)計(jì)算實(shí)驗(yàn)中的具體參與實(shí)體和仿真機(jī)制本身進(jìn)行模擬和驗(yàn)證。

在大數(shù)據(jù)的支撐下，可以構(gòu)建開放式、可擴(kuò)展的模擬仿真環(huán)境，提供基礎(chǔ)的自然、社會(huì)與人文環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)化建模支持，以實(shí)現(xiàn)輿情事件全過(guò)程的動(dòng)態(tài)建模；可以自動(dòng)獲取社交媒體等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與其它多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)人工社會(huì)與真實(shí)事件系統(tǒng)的交互與協(xié)同演化[57]；能夠提供基于模擬仿真平臺(tái)的綜合集成研討支持，實(shí)現(xiàn)通過(guò)對(duì)多種涌現(xiàn)過(guò)程與結(jié)果的研判。這些都將為輿情研判提供更有力的輔助，也更有利于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的發(fā)揮。

此外，網(wǎng)絡(luò)輿情研究主要由社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者和計(jì)算機(jī)以及信息管理系統(tǒng)領(lǐng)域的學(xué)者所主導(dǎo)，這些研究人員分別根據(jù)自己的理論基礎(chǔ)和研究背景開展研究?？傮w上看，長(zhǎng)期跟蹤研究和實(shí)證研究較少。如果能夠加強(qiáng)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者和計(jì)算機(jī)以及信息管理系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)W者的交流與合作，也將有助于促進(jìn)理論研究和應(yīng)用研究的融合。

五、結(jié)束語(yǔ)

互聯(lián)網(wǎng)上日益增多的數(shù)據(jù)為輿情研判工作提供了更多參考。然而，受限于數(shù)據(jù)處理技術(shù)和輿情研判思路等方面的因素，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判工作中尚未充分發(fā)揮其效用，且目前專注于解決此問(wèn)題的研究工作仍很缺乏。本文從輿情研判角度出發(fā)，研究互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用發(fā)揮問(wèn)題，對(duì)輿情研判中互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的使用情況進(jìn)行了介紹與分析，從互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)噪聲處理、數(shù)據(jù)分析和指標(biāo)體系等方面對(duì)影響互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用發(fā)揮的制約因素進(jìn)行了論述。提出了使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和計(jì)算試驗(yàn)技術(shù)提升互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中效用的策略，強(qiáng)調(diào)在實(shí)際操作中應(yīng)注重輿情研判人員的主導(dǎo)作用與技術(shù)輔助功能的互動(dòng)耦合，即實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的良性互動(dòng)機(jī)制，并通過(guò)不斷對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和創(chuàng)新來(lái)促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)效用的提升，為輿情研判工作中充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效用提供了可借鑒的理論和方法。

利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開展輿情研判工作已成為現(xiàn)階段國(guó)家治理、政府治理和社會(huì)治理的重要工作，也是網(wǎng)絡(luò)空間治理的基礎(chǔ)性工作，且是其中的重要環(huán)節(jié)。在我國(guó)主張并致力于構(gòu)建公正合理的全球互聯(lián)網(wǎng)治理體系之際，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在輿情研判中的效用進(jìn)行研究，對(duì)于建立一個(gè)安全、和諧的網(wǎng)絡(luò)秩序具有重要的理論和實(shí)踐意義。本文的研究有益于推進(jìn)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間治理新體系的構(gòu)建，有益于推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的實(shí)施，可以為構(gòu)建公正合理的全球互聯(lián)網(wǎng)治理體系做出積極的貢獻(xiàn)。

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(本文責(zé)編：王延芳)

Effectiveness of Internet Data in the Public Opinion Analysis Task

DU Hong-tao1, MENG Qing-guo1, WANG Jun-ze2

(1.SchoolofPublicPolicyandManagement,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China;2.SchoolofPublicAdministration,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)

Abstract：The data on Internet is very useful for the public opinion analysis task. However, due to the massive amounts and the multi-source heterogeneous characteristics, and the noise data on the Internet, current Internet data processing techniques didn’t perform well. This situation has severely hampered the data on the Internet to play its effect. Big data analysis and computational experiments technologies can enhance the effectiveness of Internet data in the public opinion analysis task. In practice, we should pay more attention to the interaction between the leading role of human and assistive technologies.

Key words:online public opinion; public opinion analysis; Internet data; Web data mining; effectiveness analysis

中圖分類號(hào)：G353.12

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-9753(2016)04-0034-11

作者簡(jiǎn)介：杜洪濤(1979-)，男，山東高密人，清華大學(xué)公共管理學(xué)院助理研究員，博士，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)治理、網(wǎng)絡(luò)輿情與公共政策。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“意識(shí)形態(tài)視域下的網(wǎng)絡(luò)文化安全治理研究”(批準(zhǔn)號(hào)：15ZDA039)；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金特別委托項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)治國(guó)戰(zhàn)略研究”(批準(zhǔn)號(hào)：15@ZH012)；中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目“面向輿情預(yù)警的微博社區(qū)潛在熱點(diǎn)信息識(shí)別研究”(資助編號(hào)：2015M570123)。

收稿日期：2015-11-08修回日期：2016-03-16