文/林育曼 黃佳丹 饒 浩
通過以“輿情”“導(dǎo)控”“引導(dǎo)”“控制”“BBS”“微博”“微信”等多個關(guān)鍵詞組為檢索主題詞,設(shè)定時間區(qū)間為2000-2017年,數(shù)據(jù)來源為CSSCI核心數(shù)據(jù)庫,得到文獻(xiàn)9264篇,經(jīng)過人工閱讀文獻(xiàn)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行篩選,剔除新聞報道、人物訪談、會議講話、廣告等無關(guān)文獻(xiàn)和重復(fù)文章,最終得到用于分析的有效文章1849篇。
運(yùn)用文獻(xiàn)計量分析和內(nèi)容分析兩種方法相結(jié)合展開研究,并借助CiteSpace、Excel等工具對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計及科學(xué)知識圖譜繪制。首先根據(jù)文獻(xiàn)時間分布整理揭示輿情應(yīng)對策略研究的發(fā)展階段特征,然后通過關(guān)鍵詞的聚類分析進(jìn)一步探究研究主題的變化及其趨勢。
1.發(fā)文量年度分布。文獻(xiàn)的時間分布狀況研究是了解輿情應(yīng)對策略領(lǐng)域受關(guān)注程度變化的有效方法,為了解輿情應(yīng)對研究的增長規(guī)律,筆者以2000-2017年所得到的1849篇文獻(xiàn)為樣本數(shù)據(jù),對各年份文獻(xiàn)總量進(jìn)行統(tǒng)計(如圖1),從文獻(xiàn)數(shù)量變化情況可知,研究文獻(xiàn)的數(shù)量雖有波動,但總體呈現(xiàn)上升趨勢。
分析圖1可發(fā)現(xiàn),2004年前研究文獻(xiàn)量每年僅1或3篇,相對較少,且增長速度緩慢。2004年開始文獻(xiàn)量開始逐年增長,至2007年達(dá)到了11篇。結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,可發(fā)現(xiàn)2004年“Web2.0”首次被明確提出,互聯(lián)網(wǎng)用戶的角色定位從原先的讀者身份轉(zhuǎn)變成為允許制造網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的作者,成為網(wǎng)絡(luò)輿論的強(qiáng)大主體,推動了網(wǎng)絡(luò)輿情的迅速發(fā)展,輿情應(yīng)對策略也隨之受到關(guān)注。2008年開始,文獻(xiàn)量上升趨勢明顯,增長速度加快。分析其社會背景可發(fā)現(xiàn),2008年中國網(wǎng)民數(shù)量躍居世界第一,2009年新浪微博在中國實(shí)現(xiàn)普及,再加上該階段北京奧運(yùn)會、四川汶川大地震等諸多重大事件接連發(fā)生的推動,使得網(wǎng)民密切關(guān)注新聞時事,網(wǎng)絡(luò)新聞使用率猛增,僅次于網(wǎng)絡(luò)音樂,位居第二,推動輿情傳播進(jìn)入高速發(fā)展階段。輿情的社會影響力不斷擴(kuò)大,受到各級政府的重視。自2015年開始,策略研究進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展階段,增長趨勢放緩,研究文章年增長率在10%以內(nèi)。
2.關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析。關(guān)鍵詞是概括表示文獻(xiàn)主要內(nèi)容的詞語,了解文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞能夠協(xié)助認(rèn)識文獻(xiàn)的主題內(nèi)容,科學(xué)地觀察我國輿情應(yīng)對研究的發(fā)展?fàn)顟B(tài)及機(jī)制。研究利用CiteSpace工具對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類及共詞分析,并生成聚類時間線圖譜以展示各聚類之間的關(guān)系及聚類中的文獻(xiàn)歷史跨度,如圖2所示。
在時間線視圖中,橫軸表示時間,時間從左到右逐漸遞增;縱軸表示聚類,聚類按照大小從上往下依次排列。同一聚類的節(jié)點(diǎn)會依照時間前后順序分布在同一水平線上。通過各聚類節(jié)點(diǎn)數(shù)量的比較可以了解到該聚類在研究領(lǐng)域的重要性,同時,利用聚類間連線的情況可以反映出聚類的共現(xiàn)程度。
從圖2可見,前6個聚類為主要研究方向。聚類0的標(biāo)簽詞為“網(wǎng)絡(luò)問政”,初現(xiàn)時間在2005年,從2008年開始,該領(lǐng)域每年都會受到學(xué)者的研究關(guān)注,研究較為持續(xù),節(jié)點(diǎn)間的連線較為密集,連線顏色深淺皆有,反映出節(jié)點(diǎn)的共現(xiàn)度高,繼承性高。該標(biāo)簽的研究方向主要針對突發(fā)事件,新媒體輿論爆發(fā)及網(wǎng)絡(luò)問政的應(yīng)對。
聚類1的標(biāo)簽詞為“全媒體”,其初現(xiàn)時間在2005年,2005-2012年關(guān)注度持續(xù),2012年之后關(guān)注度有所下降,但在近兩年又重新受到研究人員的重視。該標(biāo)簽的研究主要結(jié)合全媒體時代信息傳播特點(diǎn),對輿情引導(dǎo)途徑進(jìn)行探究。
聚類2的標(biāo)簽詞為“網(wǎng)絡(luò)新聞評論”,初現(xiàn)時間為2003年,該研究內(nèi)容在2007-2011年期間具有較高的關(guān)注度,2011年之后逐漸有所下降,2015年之后關(guān)注度有所回升,主要研究方向為意見領(lǐng)袖的作用發(fā)揮、網(wǎng)絡(luò)新聞和危機(jī)事件的處理。
例如:假設(shè)電動汽車持續(xù)行駛時間不超過15小時,則在圖3所示模型圖中,虛線段AC以及虛線段AF的預(yù)期時間為18小時,便對其進(jìn)行刪除。
聚類3的標(biāo)簽詞為“媒體微博”,初現(xiàn)時間為2000年,該研究內(nèi)容時間跨度較大,2006-2009年處于高峰期。
聚類4的標(biāo)簽詞為“信息社會”,初現(xiàn)時間在2007年,從2008-2012年,該聚類的節(jié)點(diǎn)密集度高,可見,該研究內(nèi)容在此階段的輝煌。該聚類的主要研究方向為電子政務(wù)的輿情引導(dǎo)、企業(yè)危機(jī)事件的應(yīng)對、群體事件的監(jiān)控預(yù)警機(jī)制的探究。
聚類5的標(biāo)簽詞為“群體性突發(fā)事件”,初現(xiàn)時間在2005年,節(jié)點(diǎn)分布較為分散,但關(guān)注度并沒有消失。該聚類的主要研究方向為群體事件相關(guān)因素的研究。
3.關(guān)鍵詞突現(xiàn)性分析。關(guān)鍵詞突現(xiàn)性是指某一段時間內(nèi),節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)頻次突然發(fā)生巨大的變化,表示關(guān)鍵詞在該時間段受到研究人員高度的重視,綜合分析突現(xiàn)性關(guān)鍵詞及其所在聚類,可揭示研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)、前沿及趨勢。
利用突現(xiàn)性檢測,筆者得到突現(xiàn)強(qiáng)度排名前15的關(guān)鍵詞,按照突現(xiàn)起始時間進(jìn)行排序,如圖3所示,Strength表示突現(xiàn)強(qiáng)度,Begin表示突現(xiàn)性開始年份,End表示突現(xiàn)性終止年份。
分析圖3可知,突現(xiàn)性最高的關(guān)鍵詞是“大數(shù)據(jù)”,突現(xiàn)強(qiáng)度為12.0365,起始突現(xiàn)時間在2015年。大數(shù)據(jù)時代的來臨,使得傳播信息大幅度增加,輿情影響力也不斷增大,信息爆棚的時代,要求輿情應(yīng)對技術(shù)必須相應(yīng)地有所改進(jìn)。因此,研究人員對此重視程度加劇,關(guān)鍵詞頻次趨多。如劉繼等利用統(tǒng)計抽樣理論,探究輿情云統(tǒng)計平臺構(gòu)建,在大數(shù)據(jù)背景下,為輿情應(yīng)對嘗試新方法。張志安等指出,大數(shù)據(jù)給輿情監(jiān)測和研究帶來了變革,驅(qū)動革新網(wǎng)絡(luò)輿論研究的方法。
其次,“BBS”和“微博”都在一定時間內(nèi)倍受研究人員關(guān)注,但隨著微信的出現(xiàn)及影響力的擴(kuò)大,關(guān)注度有所下降,而從社交媒體一詞的突現(xiàn)可以看出,各類社交媒體依然是研究的重點(diǎn)內(nèi)容,但關(guān)于社交媒體的研究方式有所改變,出現(xiàn)了媒體融合的研究思想,人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室的劉鵬飛指出,2016年以來,輿情事件不再是單一的媒介傳播,而是多媒體的交織傳播。
再次,突現(xiàn)關(guān)鍵詞“演化博弈”,表明仿真、模擬的建模研究方法逐漸成為輿情應(yīng)對策略研究的熱點(diǎn)。如宋彪等基于博弈論對輿情聚集過程展開分析,通過對輿情疏導(dǎo)進(jìn)行建模,提出了輿情疏導(dǎo)建議。陳婷等從博弈論視角對輿情事件中政府介入事件時間、力度等因素對事件處理的效果進(jìn)行探究,并依據(jù)仿真實(shí)驗結(jié)果提出了政府輿情應(yīng)對建議。
表1 輿情應(yīng)對策略研究高突現(xiàn)關(guān)鍵詞聚類分布情況
最后,進(jìn)一步結(jié)合突現(xiàn)性關(guān)鍵詞的所在聚類綜合分析,結(jié)果顯示(如表1),聚類4“關(guān)于電子政務(wù)的輿情引導(dǎo)、企業(yè)危機(jī)事件的應(yīng)對、群體事件的監(jiān)控預(yù)警機(jī)制的探究”和聚類9“通過實(shí)證分析、演化博弈對輿情分析、傳播進(jìn)行探究”包含的突現(xiàn)詞居多,且包含的突現(xiàn)詞分布時間在近三年內(nèi)。
1.研究成果豐碩,邁入平穩(wěn)發(fā)展階段。通過2000-2017年文獻(xiàn)量年度分布情況分析可知,國內(nèi)輿情應(yīng)對對策研究經(jīng)歷了萌芽期(2001-2003年),起步階段期(2004-2007年),高速增長期(2008-2014年),平穩(wěn)發(fā)展期(2015年至今)四個階段。從2015年開始,研究文章增長速度有所減緩,研究進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展階段。目前我國輿情應(yīng)對策略研究依然不斷受到學(xué)者關(guān)注,研究成果不斷累積。隨著研究成果的累積,輿情應(yīng)對取得一定成效,熱點(diǎn)事件得到有效疏導(dǎo),據(jù)統(tǒng)計,輿情爆發(fā)后,近七成輿情事件有政府機(jī)關(guān)及時對此作出回應(yīng),近六成事件在政府回應(yīng)后得以平息。
2.研究主題多樣,輿情應(yīng)對策略研究具有多學(xué)科交叉的特點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn),輿情應(yīng)對策略的研究主要集中在突發(fā)事件、群體性事件、公共危機(jī)的輿情應(yīng)對、輿情傳播模式和預(yù)測研究。研究領(lǐng)域的學(xué)科包含圖書情報與數(shù)字圖書館、新聞與傳媒、高等教育、行政學(xué)與國家行政管理、管理學(xué)等多個學(xué)科,具有多學(xué)科交叉的特點(diǎn)。圖書情報與數(shù)字圖書館、新聞與傳媒占據(jù)比例較大,由于這兩個學(xué)科都與信息的傳播相關(guān),因而占比偏高是正常的。至于行政類和管理類,是由于輿情大部分會涉及突發(fā)事件及群體事件,因此,從行政和管理學(xué)科角度展開研究自然不必多言。教育類和經(jīng)濟(jì)管理類的學(xué)科分析角度主要與輿情的影響主體有關(guān),涉及校園和企業(yè)。
3.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)輿情應(yīng)對策略研究進(jìn)入新階段。從突現(xiàn)關(guān)鍵詞的分析和研究趨勢的探究可知,現(xiàn)階段我國輿情應(yīng)對策略的研究熱點(diǎn)為突發(fā)群體性事件、電子政務(wù)的引導(dǎo)應(yīng)對,同時大數(shù)據(jù)的高突現(xiàn)性指明了研究的新興發(fā)展趨勢。截至2018年8月,CSSCI期刊有關(guān)大數(shù)據(jù)在輿情方面的應(yīng)用研究已有20余篇,研究內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)的采集、輿情信息的分析、輿情信息的控制與預(yù)測模型以及在電子政務(wù)及思政方面的引導(dǎo)。
本研究基于CiteSpace可視化工具和Excel統(tǒng)計軟件對2000-2017年我國輿情應(yīng)對策略研究狀況展開分析,運(yùn)用文獻(xiàn)計量分析法和內(nèi)容分析法結(jié)合,梳理了輿情應(yīng)對策略研究的發(fā)展過程和研究現(xiàn)狀,為今后學(xué)者關(guān)于輿情的進(jìn)一步深入研究提供參考價值。