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    基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配模型

    2019-11-07 09:28:42楊靜朱莉薩朱鎮(zhèn)遠(yuǎn)
    現(xiàn)代情報(bào) 2019年10期
    關(guān)鍵詞:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)輿情模型

    楊靜 朱莉薩 朱鎮(zhèn)遠(yuǎn)

    摘 要:[目的]通過研究當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的具體情境,利用概率分析的方式判斷具體輿情所屬的案例類型,從而為網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)響應(yīng)決策提供依據(jù)。[方法]使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作為分析方法,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配的指標(biāo)體系和案例匹配模型。[結(jié)果]通過48個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)中的隨機(jī)43個(gè)事件作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,使用剩余5個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件作為測(cè)試組,經(jīng)檢驗(yàn)測(cè)試樣本案例匹配結(jié)果與事實(shí)相符。[結(jié)論]本文通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配的相關(guān)指標(biāo)體系和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,為對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行分型,從而為輿情危機(jī)響應(yīng)提供了決策依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)輿情;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);案例匹配;模型

    Abstract:[Purpose/Significance]According to the concurrent Internet circumstance,the paper proposed a method to classify certain internet public sentiment instance based on probability analysis.Therefore it provided knowledge which was need for decision making in Internet public sentiment crisis-response.[Method/Process]Using belief network,it constructed the Internet public sentiment index system and Internet public sentiment case matching model.[Result/Conclusion]Using 43 out of 48 Internet public sentiment crises as training data,trained the belief network.The remaining 5 crises were then used as test set.All 5 crises were labeled correct according to the belief network.[Conclusion]The Internet public sentiment index system and belief network could classify Internet public sentiment crisis correctly,therefore providing solid basis for decision making in public sentiment crisis-response.

    Key words:Internet public sentiment;belief network;case matching;model

    互聯(lián)網(wǎng)使得信息的采集、傳播、規(guī)模達(dá)到了空前的水平,全球的信息共享交互使得思想與意識(shí)形態(tài)的交匯碰撞更為頻繁,網(wǎng)絡(luò)空間中信息獲取和發(fā)布的低門檻也對(duì)輿論的監(jiān)管與響應(yīng)提出了新的挑戰(zhàn)。根據(jù)近期結(jié)束的中央黨校開班演講中習(xí)近平總書記提出的重要指導(dǎo)思想,“鞏固壯大主流輿論強(qiáng)勢(shì)”“加大輿論引導(dǎo)力度”“加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)綜合治理體系”“推動(dòng)依法治網(wǎng)”是我國(guó)現(xiàn)階段針對(duì)政治、意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域所必須持續(xù)落實(shí)和貫徹的幾項(xiàng)重要措施。而在對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的具體引導(dǎo)和響應(yīng)過程中,針對(duì)具體輿情,各級(jí)輿情監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)如何通過其外在表征,推斷其與歷史輿情案例的相似度,從而有針對(duì)性、有目的性地展開實(shí)時(shí)監(jiān)控響應(yīng),尋找與其相匹配的應(yīng)對(duì)機(jī)制,是現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)輿情研究的一大重要課題。

    目前,針對(duì)具體網(wǎng)絡(luò)輿情響應(yīng)策略的研究多以案例分析為主,通過對(duì)某一具體輿情事件中監(jiān)管部門的應(yīng)對(duì)策略的分析,討論針對(duì)具體輿情事件的正確響應(yīng)策略??紤]到單一案例分析并不能滿足輿情響應(yīng)策略的共性需求,近年來(lái),國(guó)內(nèi)學(xué)者開始聚焦于網(wǎng)絡(luò)輿情響應(yīng)策略的定量分析,并取得了相應(yīng)的成果。運(yùn)用平均場(chǎng)方法,王治瑩等給出了系統(tǒng)的微分方程組模型。通過研究模型的平衡點(diǎn)和穩(wěn)定性,得到了政府所應(yīng)選擇的管控方向[1]。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情時(shí)間關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)的仿真學(xué)習(xí),張一文等通過建立網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢(shì)評(píng)估模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢(shì)進(jìn)行了評(píng)估和預(yù)測(cè)[2]。基于2003年以來(lái)110起地方政府重大輿情危機(jī)的比對(duì),劉銳的研究對(duì)影響我國(guó)地方政府重大輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)效果的關(guān)鍵因素進(jìn)行了研究[3]。通過梳理2001-2016年之間發(fā)生的136個(gè)典型的涉官網(wǎng)絡(luò)輿情案例,原光等提出8個(gè)可能造成政府回應(yīng)速度差異的因素并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)[4]。徐建以網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)案例庫(kù)為基礎(chǔ),構(gòu)建包括知識(shí)表示、案例檢索、推理模型等方面的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警的案例推理模型[5]。李北偉等分析網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)的內(nèi)涵與特征,從意識(shí)形態(tài)的角度深入探討網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的形成因素,在此基礎(chǔ)上提出網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)的素養(yǎng)提升機(jī)制、危機(jī)監(jiān)管機(jī)制、輿情引導(dǎo)機(jī)制、媒體融合機(jī)制以及技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制[6]。王高飛等構(gòu)建了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情演化的動(dòng)力學(xué)模型,并結(jié)合案例對(duì)模型進(jìn)行仿真分析,以探索出有效的輿情應(yīng)對(duì)策略[7]。現(xiàn)有研究中雖然對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情事件的響應(yīng)策略和輿情事件分型做出了定量研究,然而在構(gòu)建影響管控策略的指標(biāo)體系,對(duì)輿情事件進(jìn)行案例匹配這一方面的研究尚存空白。

    本文針對(duì)新時(shí)代下對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情響應(yīng)的新要求,將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論和網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配相結(jié)合,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的不定性因果關(guān)聯(lián)、不確定性問題處理能力、多源信息表達(dá)融合能力,提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模的網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配模型。在通過對(duì)歷史網(wǎng)絡(luò)輿情案例的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之上,訓(xùn)練而得網(wǎng)絡(luò)輿情要素和各節(jié)點(diǎn)變量之間的條件概率。從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)新的網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行案例分型,快速匹配應(yīng)對(duì)策略,為網(wǎng)絡(luò)輿情的危機(jī)響應(yīng)提供決策依據(jù)。

    1 網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建

    在使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為底層數(shù)理模型的研究中,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是其研究的核心內(nèi)容。而針對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建,必須首先確定包含層級(jí)、各節(jié)點(diǎn)內(nèi)容,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并最終繪制表示節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系的有向無(wú)環(huán)圖[8]。以往的研究中,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情信息的傳播要素及運(yùn)行機(jī)理已經(jīng)進(jìn)行了較為詳盡的討論[9-10]。本文研究過程中,將結(jié)合前人研究中的節(jié)點(diǎn)選擇和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和現(xiàn)有輿情分型理論相結(jié)合,針對(duì)變量間的因果關(guān)系進(jìn)行測(cè)度,從而最終構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

    1.1 網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯節(jié)點(diǎn)選取

    網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配的具體評(píng)價(jià)要素與輿情本身的傳播要素關(guān)系密切,因此,在網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配的貝葉斯節(jié)點(diǎn)選取中,本文以輿情的傳播要素作為基礎(chǔ),構(gòu)建了以網(wǎng)絡(luò)輿情客體屬性、網(wǎng)絡(luò)輿情媒體傳播、網(wǎng)絡(luò)輿情主體結(jié)構(gòu)3個(gè)變量為準(zhǔn)則層的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu),如圖1所示。

    1)網(wǎng)絡(luò)輿情案例客體屬性

    網(wǎng)絡(luò)輿情案例的客體是引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情的刺激物,網(wǎng)絡(luò)輿情的指向物,具體而言即是網(wǎng)絡(luò)輿情所包含的事件本身。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)輿情客體主要有新聞事件、熱點(diǎn)現(xiàn)象、公共話題3類[9]。在確定網(wǎng)絡(luò)輿情客體對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情案例所匹配的等級(jí)的影響時(shí),主要考慮網(wǎng)絡(luò)輿情客體的屬性,具體而言則包括網(wǎng)絡(luò)輿情事件的級(jí)別、網(wǎng)絡(luò)輿情事件的時(shí)間跨度以及網(wǎng)絡(luò)輿情事件本身性質(zhì)3點(diǎn)。輿情事件的級(jí)別在這里專指輿情事件空間上的覆蓋度,一般而言空間覆蓋度越廣泛的輿情事件,其所匹配到的案例等級(jí)越高。輿情的時(shí)間跨度決定了其在時(shí)間上的覆蓋度,時(shí)間跨度越長(zhǎng)的輿情事件,其前后所關(guān)聯(lián)到的輿情主體就越廣泛,整體事件等級(jí)也越高。事件的性質(zhì)決定了其在輿情空間中的討論熱度和主體的關(guān)注程度,事件性質(zhì)越嚴(yán)重的輿情事件,其所最終匹配到的事件等級(jí)也越高。

    2)網(wǎng)絡(luò)輿情案例媒體傳播

    網(wǎng)絡(luò)輿情的媒體,即是傳播的渠道、手段,是從傳播者到接受者之間的各種傳播方式的總稱。在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,涉及媒體對(duì)于具體網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配等級(jí)的影響,主要考慮媒體的總體傳播效力,具體而言則包括了網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播量和網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播廣度兩點(diǎn)。輿情信息的傳播量指網(wǎng)絡(luò)空間中所有該輿情相關(guān)的原創(chuàng)信息、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊及評(píng)論信息之和,總體而言,傳播信息量越大,同時(shí)在輿情持續(xù)期間內(nèi)單位時(shí)間信息量越大,代表輿情事件所受關(guān)注度越高,輿情事件所最終匹配到的等級(jí)也越高。輿情的傳播廣度在此主要指輿情在多種媒體平臺(tái),尤其是傳統(tǒng)媒體和官方自媒體中所受到的關(guān)注度,其跨平臺(tái)的關(guān)注度越高,代表輿情事件被媒體的關(guān)注度更高,最終匹配到的事件等級(jí)也越高。

    3)網(wǎng)絡(luò)輿情案例主體結(jié)構(gòu)

    網(wǎng)絡(luò)輿情的主體,是指能夠在網(wǎng)絡(luò)空間中表達(dá)自身情緒、態(tài)度、意見等言論的主體。根據(jù)其身份性質(zhì),可將其分為普通網(wǎng)民、意見領(lǐng)袖和監(jiān)控主體3類。在考慮網(wǎng)絡(luò)輿情主題對(duì)于其最終案例匹配的影響時(shí),主要考慮的是主題內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度對(duì)于輿情事件的影響,具體而言則可分為輿情主體的觀點(diǎn)極化程度、輿情主體本身的情感傾向和監(jiān)控主體的響應(yīng)3個(gè)方面。主體觀點(diǎn)的極化,指的是輿情主體內(nèi)部所持觀點(diǎn)數(shù)量的多少,以及多個(gè)觀點(diǎn)中主流觀點(diǎn)的占比的高低程度,輿情主體所持的觀點(diǎn)數(shù)量越多,主流觀點(diǎn)的占比越少,則說(shuō)明輿情主體內(nèi)部觀點(diǎn)分化嚴(yán)重,難以達(dá)成統(tǒng)一觀點(diǎn),其產(chǎn)生輿情危機(jī)的可能性也越高,輿情事件所匹配到的等級(jí)也相應(yīng)提高。主體觀點(diǎn)情感傾向則指總體而言輿情主體的情感是偏向于正向或負(fù)向,輿情主體的情感越偏向于負(fù)面情感,則說(shuō)明輿情主體對(duì)于輿情事件本身或相關(guān)輿情責(zé)任主體抱有更偏激、非理性的情緒,其醞釀?shì)浨槲C(jī)的可能性也越高,從而輿情事件匹配到更高的輿情案例等級(jí)。監(jiān)控主體響應(yīng)指輿情監(jiān)控主體對(duì)于輿情事件是否存在響應(yīng)行為以及響應(yīng)的速率,輿情事件如果能夠得到及時(shí)的響應(yīng),其最終產(chǎn)生的后續(xù)影響則更小,匹配到的輿情案例等級(jí)則越低。

    1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    通過上述對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分析,以前后因果關(guān)系作為依據(jù),構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一個(gè)有向無(wú)環(huán)的概率圖[11],其中玩過網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配等級(jí)是頂層父節(jié)點(diǎn),其非空概率事件集包括E1、E2、E3,皆為其子節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)E1客體屬性的非空概率事件集包括子節(jié)點(diǎn)I1、I2、I3,節(jié)點(diǎn)E2媒體傳播的非空概率事件集包括子節(jié)點(diǎn)I1、I2、I3,節(jié)點(diǎn)E2客體屬性的非空概率事件集包括子節(jié)點(diǎn)I4、I5,節(jié)點(diǎn)E3客體屬性的非空概率事件集包括子節(jié)點(diǎn)I6、I7、I8。

    在參考了以往網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配指標(biāo)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了如表1所示的指標(biāo)體系:

    各二級(jí)指標(biāo)具體含義如下所示:

    1)事件級(jí)別:該二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于專家評(píng)價(jià)。根據(jù)專家閱讀輿情分析報(bào)告后的判別,將某一特定輿情事件標(biāo)注為地方性輿情事件、省級(jí)別輿情事件或國(guó)家級(jí)別輿情事件。針對(duì)同一事件,不同專家所得出的定性可能存在不同,按照該事件專家意見比例將其可能性分為“低”“中”“高”3類,其對(duì)應(yīng)閾分別為[0,0.33]、[0.33,0.66]、[0.66,1]。

    2)事件時(shí)間跨度:該二級(jí)指標(biāo)來(lái)源于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。輿情事件跨度指的是輿情從爆發(fā)期至進(jìn)入消散期的時(shí)間間隔,這一部分的數(shù)據(jù)處理采用和S1、S2、S3這3項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)同樣的處理方法,以專家意見比例將其分為低中高3類。

    3)事件性質(zhì):該二級(jí)指標(biāo)的前4項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)同樣來(lái)源于專家評(píng)價(jià),最后一項(xiàng)事件傷亡人數(shù)來(lái)源于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。不同于事件級(jí)別這一二級(jí)指標(biāo),當(dāng)同一輿情事件中不同專家給出不同定性時(shí),采取專家意見最為集中的一項(xiàng)作為事件性質(zhì)定性,記為“是”,其余3類事件類型均記為“否”。針對(duì)傷亡人數(shù),在20人以上的記為“大量”,5~20人記為“中”,5人以下記為“低”。

    4)傳播信息量:該二級(jí)指標(biāo)前3項(xiàng)來(lái)源于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),而第4項(xiàng)中“單位時(shí)間內(nèi)信息量”為總體輿情信息量除以事件時(shí)間跨度。每日輿情信息量超過3 000條以上記為“高”,1 000~3 000條記為“中”,1 000條以下記為“低”。事件轉(zhuǎn)發(fā)總數(shù)和事件評(píng)論總數(shù)的高低則由專家打分得出。

    5)傳播廣度:該指標(biāo)下前兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)來(lái)源于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),針對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的傳統(tǒng)媒體和官方自媒體(如地方及以上級(jí)別電視臺(tái)、紫光閣、共青團(tuán)微博等),對(duì)該輿情事件有所報(bào)道的則記為“是”,反之記為“否”。

    6)主體觀點(diǎn)極化:該二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),總體觀點(diǎn)數(shù)超過6個(gè)以上的記為“多”,3~6的記為“中”,3個(gè)以下的記為“少”。而總體觀點(diǎn)中,數(shù)量最多的前兩類被視為該輿情時(shí)間中輿情信息的主流觀點(diǎn),主流觀點(diǎn)占比超過70%的記為“高”,40%~70%記為“中”,40%以下記為“低”。

    7)主體觀點(diǎn)情感:觀點(diǎn)情感指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),無(wú)論正面或負(fù)面情感,總體輿情信息量超過總量60%以上的記為“高”,40%~60%的記為“中”,40%以下記為“低”。

    8)監(jiān)控主體響應(yīng):不同于S19官方自媒體的報(bào)道,監(jiān)控主體主要針對(duì)的是輿情事件發(fā)生所在地的相關(guān)責(zé)任機(jī)構(gòu)是否有對(duì)該事件在社交媒體中予以正面回應(yīng)。有所回應(yīng)的記為“是”,反之則記為“否”。輿情監(jiān)控響應(yīng)速率,則根據(jù)首次正面回應(yīng)發(fā)生在輿情事件發(fā)生后多久來(lái)決定。8小時(shí)以內(nèi)的記為“迅速”,8~24小時(shí)以內(nèi)的記為“中等”,24小時(shí)以上的記為“緩慢”。

    同時(shí),將輿情案例根據(jù)所需引導(dǎo)管控的程度,分為以下4種類型,針對(duì)后續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的輿情案例等級(jí),也采用專家評(píng)分的方式進(jìn)行:

    1)強(qiáng)制干預(yù)類輿情,該類輿情危害極大,輿情監(jiān)控主體必須進(jìn)行強(qiáng)制管控才能解決輿情事件的類型。此類案例的管控方式與結(jié)果在輿情案例庫(kù)中具有極高的參考價(jià)值。

    2)軟控制類輿情,該類輿情危害適中,但需要政府采取正面發(fā)聲進(jìn)行引導(dǎo),結(jié)合多種手段對(duì)事件進(jìn)行干預(yù),才能夠解決輿情事件的類型。該類輿情案例的管控方式與管控結(jié)果在輿情案例庫(kù)中具有較高的參考價(jià)值。

    3)媒體干預(yù)類輿情,該類型輿情危害較弱,不需要政府對(duì)其直接發(fā)聲進(jìn)行引導(dǎo),但是需要多種媒體提供輔助性干預(yù),并適當(dāng)選擇意見領(lǐng)袖對(duì)輿情事件進(jìn)行正確引導(dǎo)。該類輿情案例的管控方式與管控結(jié)果在輿情案例庫(kù)中具有一定的參考價(jià)值。

    4)無(wú)需干預(yù)類輿情,該類輿情不需要進(jìn)行監(jiān)控主體對(duì)其進(jìn)行干預(yù)。該類輿情的具體信息和管控方式在輿情案例庫(kù)中的參考價(jià)值較低。

    2 網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配模型實(shí)證

    2.1 數(shù)據(jù)采集

    針對(duì)先驗(yàn)概率的訓(xùn)練,是網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)。本文采用Netica軟件對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過針對(duì)現(xiàn)有輿情案例的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),獲得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的各節(jié)點(diǎn)的條件概率。樣本數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)則通過以下兩種方式進(jìn)行采集:1)八爪魚網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件和人工采集,從微博、微信公眾號(hào)、今日頭條和部分新聞網(wǎng)站上對(duì)輿情事件進(jìn)行采集;2)專業(yè)輿情分析網(wǎng)站“蟻坊軟件”上的輿情事件報(bào)告。最終共采集到48起輿情事件。其中43起輿情事件作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并將“沈陽(yáng)醫(yī)院騙保事件”“重慶公交車墜江事故”“北大醫(yī)院醫(yī)生被打事件”“范冰冰逃稅門事件”“浙江溫州未成年人女德班”這5起輿情事件作為測(cè)試集進(jìn)行模型驗(yàn)證。

    同時(shí),為了對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中需要專家評(píng)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,本研究邀請(qǐng)了9位對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情響應(yīng)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論十分熟悉的專家構(gòu)成了專家組,通過小組討論的方式進(jìn)行了專項(xiàng)問卷調(diào)查。專家組亦負(fù)責(zé)對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的測(cè)評(píng)和優(yōu)化。

    2.2 數(shù)據(jù)處理與分析

    在Netica中構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將手工采集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、專家打分的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)作為邊緣概率集錄入軟件中,網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配模型的邊緣概率表如表2所示。使用Netica軟件學(xué)習(xí)邊緣概率后,得到條件概率集,其最終訓(xùn)練出的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)果如圖3、圖4所示。

    網(wǎng)絡(luò)輿情案例的復(fù)雜關(guān)聯(lián)度通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件概率集得以凸顯,由于各層級(jí)、各節(jié)點(diǎn)之間處于動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián),當(dāng)出現(xiàn)新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí),可以根據(jù)概率進(jìn)行重新學(xué)習(xí)計(jì)算。

    2.3 模型驗(yàn)證

    訓(xùn)練完成后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),以“沈陽(yáng)醫(yī)院騙保事件”“重慶公交車墜江事故”“北大醫(yī)院醫(yī)生被打事件”“范冰冰逃稅門事件”“浙江溫州未成年人女德班”這5起輿情事件作為測(cè)試集進(jìn)行模型驗(yàn)證。以沈陽(yáng)醫(yī)院騙保事件為例,其具體各項(xiàng)邊

    緣概率如下所述:1)事件級(jí)別:9位專家中的7位將該事件定義為地方性事件,2位將其定義為省級(jí)別輿情事件,因此對(duì)應(yīng)的S1~S3項(xiàng)邊緣概率為高、低、低。2)事件時(shí)間跨度:該事件自2018年11月14日起爆發(fā)輿情,至11月21日國(guó)家醫(yī)療保障局召開打擊欺詐片區(qū)醫(yī)療保障基金專項(xiàng)行動(dòng)發(fā)布

    圖4 網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)E1的條件概率表

    會(huì),公布了專項(xiàng)行動(dòng)舉報(bào)電話,輿情隨之平息。根據(jù)專家評(píng)分法,9名專家中的9人將其認(rèn)定為短期輿情事件,因此S4~S6邊緣概率分別為高、低、低。3)事件性質(zhì):9名專家中的9人將其認(rèn)定為公共衛(wèi)生類輿情事件,且該事件中并未出現(xiàn)人員傷亡,因此S7~S11邊緣概率分別為否、否、是、否、低。4)信息傳播量:根據(jù)蟻坊軟件提供的輿情報(bào)告,該事件輿情信息量達(dá)到十萬(wàn)級(jí)別,每日輿情信息量為3 000條以上,與之相關(guān)的事件評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)綜述根據(jù)專家評(píng)分記為高和中。因此S12~S17的邊緣概率分別為否、是、否、高、高、中。5)針對(duì)該輿情事件,各地方電視臺(tái)和官方自媒體均有所報(bào)道,因此S18~S19的邊緣概率為是、是。6)該輿情事件中,網(wǎng)民共形成6類主要觀點(diǎn),其中最主要的前兩項(xiàng)觀點(diǎn)分別為“對(duì)騙保行為表示憤怒”和“反應(yīng)其他地區(qū)騙?,F(xiàn)象”,分別占比35%和22%,因此觀點(diǎn)總數(shù)記為“中”,主流觀點(diǎn)占比記為“中”。7)該事件中,網(wǎng)民的正面觀點(diǎn)占比為27%,負(fù)面情感觀點(diǎn)占比為47%,因此分別記為“低”“中”。8)針對(duì)該事件,沈陽(yáng)市政府與2018年12月15日凌晨迅速回應(yīng),涉事醫(yī)院也接連被停業(yè),因此監(jiān)控主體回應(yīng)記為“有”“迅速”。

    最終,根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)條件概率,得出了該輿情事件的客體屬性有85.1%的概率屬于“嚴(yán)重”,媒體傳播效力有50.6%的概率屬于“廣泛”,主體結(jié)構(gòu)則有45.7%的概率屬于“復(fù)雜”的結(jié)論。同時(shí)最終匹配案例類型結(jié)果顯示,該輿情時(shí)間有64.3%的概率屬于Case2軟控制類輿情案例,該類輿情事件危害適中,需要政府在正面發(fā)聲的同時(shí)結(jié)合多渠道多重手段進(jìn)行干預(yù),才能較好地平息輿情危機(jī)。該分類結(jié)果與9名專家的分類結(jié)果一致。該事件通過網(wǎng)絡(luò)輿情案例匹配貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的具體分類結(jié)果如圖5所示。

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