重大突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情分析及優(yōu)化研究

王寶森 廉書源

摘 要：綜合搜索引擎數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D分析，研究重大突發(fā)事件中各網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)輿情形成及演化特征，并探究未來基于區(qū)塊鏈技術(shù)的輿情平臺(tái)建設(shè)方案。通過分析發(fā)現(xiàn)，官方平臺(tái)在輿情傳播中有著重要影響力，而非官方媒體影響力相對較小。未來，一方面應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)官方平臺(tái)建設(shè)，從而對輿情進(jìn)行有效引導(dǎo);另一方面對非官方平臺(tái)影響力不足的問題也不能忽視，可以借助區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而不斷提高輿情傳播引導(dǎo)力和真?zhèn)舞b別能力。

關(guān)鍵詞：重大集體性突發(fā)事件;SNA;輿情傳播;區(qū)塊鏈

中圖分類號：C913 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2020）20-0175-04

引言

近些年來，重大突發(fā)事件給國家?guī)砹司薮鬀_擊，在這些事件中，謠言和虛假信息層出不窮，負(fù)面新聞如火上澆油。過去的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)說明，如果輿情傳播工作做不好，將極有可能演化為“次生災(zāi)害”[1]。

本文以新冠疫情在引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播為例，綜合運(yùn)用百度指數(shù)平臺(tái)、Gephi等工具，研究輿情演化規(guī)律，力圖回答目前亟待解答的幾個(gè)問題：（1）重大突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播特點(diǎn)及階段規(guī)律;（2）重大突發(fā)事件中輿情傳播的主導(dǎo)力量及意見領(lǐng)袖;（3）未來如何利用新興技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)輿情傳播進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

一、重大突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播分析

（一）搜索引擎數(shù)據(jù)分析

1.“新冠肺炎”輿情傳播案例概述

新型冠狀病毒肺炎（Novel Coronavirus Pneumonia），簡稱NCP，中文簡稱“新冠肺炎”。2019年12月份以來，在湖北省部分醫(yī)院陸續(xù)發(fā)現(xiàn)一些不明原因的肺炎病例，現(xiàn)被證實(shí)是由新冠肺炎病毒感染引起的急性呼吸道傳染病。疫情發(fā)生后，相關(guān)輿情信息傳播迅速，新浪平臺(tái)發(fā)布相關(guān)報(bào)道40余萬篇，微博平臺(tái)閱讀次數(shù)4.7億次，討論次數(shù)10.9萬次。

2.“新冠肺炎”網(wǎng)絡(luò)輿情傳播階段及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析

針對目前許多研究將目光聚焦于某單一平臺(tái)而不能代表全網(wǎng)輿情傳播情況，本文將聚焦于搜索引擎數(shù)據(jù)，借助搜索指數(shù)、媒體指數(shù)和資訊指數(shù)三個(gè)指數(shù)進(jìn)行分析，刻畫出突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的階段情況。

搜索指數(shù)將以搜索引擎搜索量為基礎(chǔ)，選取關(guān)鍵詞作為統(tǒng)計(jì)對象，計(jì)算關(guān)鍵詞的搜索頻次。資訊指數(shù)以搜索引擎分發(fā)內(nèi)容為基礎(chǔ)，將閱讀、評論、點(diǎn)贊等行為的次數(shù)進(jìn)行求和。媒體指數(shù)以互聯(lián)網(wǎng)媒體報(bào)道中的關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。本文選取疫情常用的“肺炎”、“武漢肺炎”、“新冠肺炎”作為關(guān)鍵詞，做出了基于百度搜索的三個(gè)指數(shù)，如圖1、圖2、圖3。

結(jié)合該事件發(fā)展，可以清晰地理清此次網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的三個(gè)階段。

（1）輿情初始形成階段（2019年12月31日—2020年1月20日）

2019年12月30日，8名網(wǎng)民在微信中傳播“確診7例SARS”等消息，使得網(wǎng)絡(luò)輿情開始第一次聚焦，該日三大指數(shù)都出現(xiàn)了小波峰。但2020年1月1日，中央電視臺(tái)以“武漢八人造謠”為題對該事件進(jìn)行報(bào)道，在官媒的介入下，輿情未進(jìn)一步爆發(fā)，后來近20天內(nèi)一直維持在平穩(wěn)的初始形成階段。

（2）輿情大規(guī)模爆發(fā)階段（2020年1月20日—2020年2月15日）

1月20日，中央電視臺(tái)連線鐘南山院士，并在節(jié)目中確認(rèn)“新冠肺炎一定存在人傳人現(xiàn)象”，引發(fā)巨大反響。從這日起，輿情出現(xiàn)爆發(fā)，進(jìn)入輿情大規(guī)模爆發(fā)階段，三個(gè)指數(shù)都出現(xiàn)了快速上升。

（3）輿情逐漸衰退階段（2020年2月15日至今）

2月15日，中央電視臺(tái)播發(fā)習(xí)近平總書記重要文章《在中共中央政治局常委會(huì)會(huì)議研究應(yīng)對新型冠狀肺炎疫情工作時(shí)的講話》。習(xí)總書記強(qiáng)調(diào)，“總的來看，黨中央對疫情形勢的判斷是準(zhǔn)確的，各項(xiàng)工作部署是及時(shí)的，采取的舉措也是有效的?！比齻€(gè)結(jié)論性判斷對社會(huì)輿情產(chǎn)生積極影響，平復(fù)了近一個(gè)月以來的恐慌和焦慮。三大指數(shù)也反映了該現(xiàn)象，資訊指數(shù)開始下滑，搜索指數(shù)也下滑至平均值之下?？倳浀闹v話如同輿情傳播過程中的“定海神針”，使輿情傳播逐漸進(jìn)入消減衰退階段，廣大人民群眾的焦慮與恐慌逐漸得到了平息。

（二）“新冠肺炎”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

1.數(shù)據(jù)來源

同樣以“新冠肺炎”事件為例，數(shù)據(jù)來自于5個(gè)新聞平臺(tái)——新浪新聞、搜狐新聞、中國新聞網(wǎng)、鳳凰新聞和阿里健康新聞，5個(gè)新聞平臺(tái)累計(jì)日均活躍用戶近4億人次，是重要的新聞輿情傳播平臺(tái)。

本文將爬取的數(shù)據(jù)清洗篩選后，最終保留1 367條數(shù)據(jù)作為最終正式數(shù)據(jù)集，其中，搜狐新聞417條，鳳凰網(wǎng)新聞181條，新浪新聞56條，中國新聞網(wǎng)613條，阿里健康新聞100條。

2.“新冠肺炎”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)的性質(zhì)

（1）“新冠肺炎”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)的性質(zhì)

在衡量輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體性質(zhì)時(shí)，常采用幾個(gè)重要的拓?fù)鋮?shù)作為指標(biāo)。我們使用gephi軟件，計(jì)算圖密度和平均度兩個(gè)指標(biāo)來描述此次疫情的輿情傳播。

圖密度（Graphdensity）作為判斷圖中節(jié)點(diǎn)連接情況的指標(biāo)，圖密度的結(jié)果越大，說明圖中節(jié)點(diǎn)的連接越緊密。在包含n個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)的有向拓?fù)鋱D中，以L表示有向圖中的連接邊數(shù)，則輿情傳播網(wǎng)絡(luò)整體圖密度的計(jì)算公式如公式（1）

平均度（Average Degree）是計(jì)算節(jié)點(diǎn)連接邊數(shù)的指標(biāo)，該指標(biāo)越大，說明該傳播網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接邊數(shù)越多。在包含n個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)的有向圖中，以∑D表示圖中所有點(diǎn)的度數(shù)之和，則輿情傳播網(wǎng)絡(luò)整體平均度的計(jì)算公式如公式（2）

表1是運(yùn)用Gephi軟件對“新冠肺炎”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)的圖密度和平均度的測量結(jié)果。

由表1可知，“新冠肺炎”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)平均度為1.159，圖密度為0.004。本研究采取以點(diǎn)窺面的思路，對此次輿情傳播進(jìn)行分析，反映整體實(shí)際傳播網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)獨(dú)立性較強(qiáng)、交互引用并不多的特點(diǎn)。

（2）節(jié)點(diǎn)度數(shù)

在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，度反映節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的情況，值越高，表示聯(lián)系越密切，分析輿情傳播時(shí)可以理解為該節(jié)點(diǎn)對整個(gè)輿情傳播中的地位和影響力越大。

表2是各節(jié)點(diǎn)度的測量結(jié)果，為分析節(jié)點(diǎn)性質(zhì)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的所屬關(guān)系將節(jié)點(diǎn)分為官方媒體和非官方媒體兩類。官方媒體根據(jù)是否由中央管理分為中央媒體（中央管理）和地方媒體（地方管理），非官方媒體根據(jù)是否由網(wǎng)絡(luò)公司管理分為網(wǎng)絡(luò)媒體（公司管理）和自媒體（個(gè)人管理）。

從表2可以看出，在此次網(wǎng)絡(luò)輿情傳播中，中央媒體和地方媒體是主要的傳播節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)媒體和自媒體在輿情傳播中的地位和影響力不足。

（三）網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的特點(diǎn)

綜合對“新冠疫情”事件的分析，可以發(fā)現(xiàn)重大集體性突發(fā)事件輿情傳播的三個(gè)特點(diǎn)。

首先，以中央電視臺(tái)為代表的官方媒體有著重要影響力。辟謠報(bào)道使輿情沒有爆發(fā)而是進(jìn)入初始形成階段;連線專家又引起關(guān)注，輿情進(jìn)入爆發(fā)階段;新聞播報(bào)又平復(fù)了社會(huì)恐慌，輿情進(jìn)入平穩(wěn)衰退階段。

其次，起意見領(lǐng)袖作用的是國家領(lǐng)導(dǎo)人和權(quán)威專家學(xué)者。普通事件的意見領(lǐng)袖常常為一些自媒體和明星用戶[2]，但是在重大事件中可發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)生重要影響的是以習(xí)近平總書記為代表的黨和國家領(lǐng)導(dǎo)人以及以鐘南山院士為代表的權(quán)威專家學(xué)者。

最后，非官方媒體則由于實(shí)力的不足和真?zhèn)伪孀R(shí)難度較大，在輿情傳播體系中影響力較低。

二、區(qū)塊鏈技術(shù)對輿情傳播的優(yōu)化

（一）區(qū)塊鏈信息平臺(tái)建設(shè)的原因

依據(jù)上文研究，本文認(rèn)為，因?yàn)槟壳皣覍Α疤摷傩畔ⅰ钡呐袆e尚有缺陷，導(dǎo)致非官方媒體信任程度較低，進(jìn)而影響了整體輿情傳播網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。對此，可以利用區(qū)塊鏈等技術(shù)建立信息平臺(tái)，在提高信息可信度的情況下激發(fā)信息傳播者的熱情。

（二）區(qū)塊鏈信息平臺(tái)建設(shè)方案

參考國內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)，本文對下一步區(qū)塊鏈信息平臺(tái)的建設(shè)提出建設(shè)方案。

1.進(jìn)行信息平臺(tái)的代幣設(shè)計(jì)和規(guī)則制定

發(fā)行專屬區(qū)塊鏈代幣如圖5所示，分為激勵(lì)池和推廣池兩個(gè)代幣池，進(jìn)行文章創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)和推廣獎(jiǎng)勵(lì)。

2.進(jìn)行信息平臺(tái)的信息溯源模型設(shè)計(jì)

基于傳統(tǒng)的PROV數(shù)據(jù)模型建立區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)溯源模型，并設(shè)計(jì)溯源管理合約，通過智能合約將信息存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈上。每一個(gè)信息對象M可設(shè)為實(shí)體，使用哈希函數(shù)（hash function）得出哈希值H（M），創(chuàng)建其“數(shù)字指紋”。發(fā)布者A作為信息的創(chuàng)建者，對信息M進(jìn)行數(shù)字簽名操作。除A之外，其他參與者B對該信息的操作也記錄在鏈中，從而使得每條信息記錄都包含前一版本的哈希值H（M）、時(shí)間戳和帶有創(chuàng)建者A數(shù)字簽名的哈希值[3]。

未來，代幣設(shè)計(jì)可以使平臺(tái)保持活力，而溯源模型設(shè)計(jì)可以快速鎖定信息創(chuàng)建人A，并結(jié)合公安等系統(tǒng)數(shù)據(jù)對信息的可信性進(jìn)行研判。

三、結(jié)論

一方面，目前重大突發(fā)事件中，官方媒體有著重要影響，國家領(lǐng)導(dǎo)人和權(quán)威專家發(fā)揮著意見領(lǐng)袖的作用;非官方媒體在輿情傳播中由于權(quán)威性不足等原因處于弱勢地位，未來要不斷推動(dòng)各類輿情節(jié)點(diǎn)在輿情傳播中都發(fā)揮重要作用。

另一方面，我國網(wǎng)絡(luò)輿情傳播復(fù)雜，除了主流意識(shí)形態(tài)傳播平臺(tái)的發(fā)展，還需要早日建成具有一定影響力的區(qū)塊鏈?zhǔn)叫畔⑵脚_(tái)、進(jìn)一步激發(fā)廣大輿情個(gè)體的積極性主動(dòng)性，并增強(qiáng)對虛假信息的判別能力，推動(dòng)我國輿情傳播的不斷優(yōu)化。

參考文獻(xiàn)：

[1] ?趙金樓，成俊會(huì).基于SNA的突發(fā)事件微博輿情傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析——以“4.20四川雅安地震”為例[J].管理評論，2015，27（1）：148-157.

[2] ?王平，謝耘耕.突發(fā)公共事件中微博意見領(lǐng)袖的實(shí)證研究——以“溫州動(dòng)車事故”為例[J].現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)），2012，34（3）：82-88.

[3] ?張國英，毛燕琴.一種基于區(qū)塊鏈的去中心化數(shù)據(jù)溯源方法[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2019，39（2）：91-98.