基于Logistic的高校教育輿情預警模型與案例研究

[摘 要] 高校輿情事件發(fā)展有著階段性的特點，利用Logistic曲線分析高校輿情的發(fā)展趨勢對于提升高校網(wǎng)絡輿情預警能力有著一定的意義。通過Logistic曲線模型，將高校輿情事件發(fā)展階段分為特定的幾個階段。基于階段劃分的結(jié)果，提出并闡述高校輿情事件的輿情預警模型，并進行案例分析研究。結(jié)果表明，Logistic曲線模型能夠有效預測高校輿情事件的網(wǎng)絡輿情傳播趨勢和發(fā)展階段。同時高校輿情事件的網(wǎng)絡輿情預警機制可為相關(guān)部門的輿情分析和處理提供參考。

[關(guān)鍵詞] 高校輿情;Logistic曲線;輿情預警;機理

[基金項目] 江西省教育科學“十三五”規(guī)劃2018年度課題“互聯(lián)網(wǎng)背景下教育輿情分析與處理能力提升研究——以江西省高校為例” ? ? ?（18YB012）

[作者簡介] 朱益平（1989—），男，江西南昌人，博士，南昌大學管理學院副教授，主要從事高校輿情研究。

[中圖分類號] G640 ? ?[文獻標識碼] A ? ?[文章編號] 1674-9324（2020）34-0003-04? ?[收稿日期] 2020-03-02

一、引言

教育輿情是指在一定的社會空間內(nèi)，作為主體的民眾針對有關(guān)教育的中介性社會事項所產(chǎn)生和持有的社會政治態(tài)度。隨著互聯(lián)網(wǎng)工具的興起和大面積普及，網(wǎng)絡教育輿情越來越受到人們的關(guān)注。人們借助于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)表自己對教育事業(yè)的看法，包括互聯(lián)網(wǎng)上曝光和呈現(xiàn)的教育事件、教育現(xiàn)象和教育問題等方面，同時也反映了人們對這些教育問題或現(xiàn)象的觀點和態(tài)度。高校網(wǎng)絡教育輿情涉及面廣，參與人數(shù)眾多，影響力大，是教育輿情的重要一環(huán)。因此，高校網(wǎng)絡教育輿事件的預警變得極為關(guān)鍵，其研究也成為網(wǎng)絡輿情研究學者關(guān)注的熱點。近年來，學者在高校事件的輿情管理的研究取得了一些成效，例如儲節(jié)旺、朱玲玲結(jié)合學者的研究經(jīng)驗，以文獻研究和理論研究為主，采用定性研究方法，從事前、事中、善后處理三個階段入手，強調(diào)情報支撐作用，最后提出解決當前高校網(wǎng)絡事件應急管理困境的基本舉措;李綱也曾指出當前公共事件網(wǎng)絡輿情面臨以下問題和挑戰(zhàn)：理論與實踐有待進一步融合，缺乏量化分析的體系與框架，微觀層面分析有待深入，缺少網(wǎng)民社會結(jié)構(gòu)和群體行為研究。

階段劃分是輿情研究的一項重要內(nèi)容。高校輿情事件網(wǎng)絡輿情熱度和關(guān)注度的變化有一定的規(guī)律。目前學術(shù)界針對網(wǎng)絡輿情發(fā)展趨勢階段的研究，依據(jù)不同的劃分標準，可以劃分為三至六階段等，具體內(nèi)容和代表性成果如表1所示。雖然學術(shù)界對網(wǎng)絡輿情演化階段的劃分標準和命名各有見解，但網(wǎng)絡輿情遵循了事物發(fā)生、發(fā)展和消亡的發(fā)展規(guī)律是學術(shù)界的普遍共識。整體而言，網(wǎng)絡輿情發(fā)展階段的研究很豐富，但大部分研究主要集中于定性研究，缺乏網(wǎng)絡輿情發(fā)展規(guī)律的定量化描述和分析。筆者認為，網(wǎng)絡輿情發(fā)展受各種隨機因素影響，但有其自身的發(fā)展規(guī)律，而Logistic生長曲線能較好的捕捉和預測高校輿情事件的網(wǎng)絡輿情發(fā)展趨勢。為此，本文基于Logistic生長曲線，構(gòu)建高校輿情事件的網(wǎng)絡輿情發(fā)展階段預測模型，對模型通過實證進行擬合驗證，劃分輿情傳播的階段，進而針對輿情傳播每個階段的特點進行輿情預警，提出預警模型，為應對高校輿情事件網(wǎng)絡輿情危機提供新視角。

二、理論和方法模型

（一）Logistic生長曲線

比利時數(shù)學家發(fā)現(xiàn)社會人口增長速度一開始隨時間的增加而逐漸加快，高速增長之后，增長速度逐漸減緩，最后趨于穩(wěn)定。之后美國人口統(tǒng)計學家通過對生物繁殖和各國人口增長的大量研究分析，發(fā)現(xiàn)了相同的規(guī)律，并把這個規(guī)律命名為Logistic曲線，曲線見圖1。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡教育輿情在來源、主題、主體、民意傳播方式以及影響態(tài)勢方面表現(xiàn)出一些不同于傳統(tǒng)輿情的特點，網(wǎng)絡輿情變得越來越復雜，輿情分析面臨挑戰(zhàn)。但高校教育輿情事件發(fā)生后網(wǎng)絡輿情的發(fā)展態(tài)勢有其自身的規(guī)律。綜合上述學者對網(wǎng)絡輿情不同發(fā)展階段的研究，雖然階段劃分、命名有所不同，但本質(zhì)上都認同前期的網(wǎng)絡輿情規(guī)模是按照“產(chǎn)生—爆發(fā)—平穩(wěn)”的模式發(fā)展，形成了“S”形的發(fā)展形態(tài)。因此，可以利用Logistic曲線來模擬網(wǎng)絡輿情的發(fā)展變化過程。

（二）基于Logistic曲線的高校輿情事件網(wǎng)絡輿情預測模型

高校輿情事件發(fā)生后，在前期一段時間內(nèi)，相關(guān)網(wǎng)絡輿情的數(shù)量開始增加;隨著時間推移，增速在逐漸變大;到達頂峰后，輿情規(guī)模不斷放緩，并趨于穩(wěn)定?；谝陨献邉萏卣鳎肔ogistic曲線來模擬高校輿情事件網(wǎng)絡輿情發(fā)展過程，Logistic曲線的數(shù)學模型為：

三、基于Logistic曲線的高校輿情事件網(wǎng)絡輿情傳播預測與階段劃分

（一）案例基本情況

在2019年初“翟某某學術(shù)門”的影響下，引發(fā)了公眾對學術(shù)不端行為的強烈關(guān)注，并促使部分高校加大了對論文查重的力度。部分學校的畢業(yè)論文“查重率”從原來的30%以內(nèi)降低到20%，更嚴格的甚至降到了8%以下。此外，還有學校增加了重審環(huán)節(jié)，即對已畢業(yè)學生的畢業(yè)論文進行質(zhì)量跟蹤監(jiān)控，一旦被查出高于查重率，將直接取消學位證書與畢業(yè)證書。此消息引發(fā)網(wǎng)友熱議，大量網(wǎng)友參與轉(zhuǎn)發(fā)跟評，截至6月11日，原PO互動近3.7W。圖2為2019年6月10—11日“畢業(yè)論文查重”事件所引發(fā)的搜索指數(shù)（搜索指數(shù)為互聯(lián)網(wǎng)用戶對鍵詞搜索關(guān)注程度及持續(xù)變化情況）。

從圖表中可以看出，搜索指數(shù)在6月10日急速上升，11日以后逐漸下降，其生長規(guī)律符合Logistic曲線的“S”型特征，選用Logistic曲線進行網(wǎng)絡輿情的預測具有合理性。

“畢業(yè)論文查重”事件搜索量頂點發(fā)生在6月10日14∶00，將10日6∶00至14∶00每一個小時的搜索量數(shù)據(jù)進行編號，6時編為1，7時編為2，依次編號后對其進行累加處理得到表3。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)畫出折線圖（見圖3）。

應用三段和值法確定“畢業(yè)論文查重”事件網(wǎng)絡輿情Logistic曲線系數(shù)：K=853755.954，m=161.706，a=1.827。Logistic曲線表達式為：

（二）Logistic曲線模型擬合檢驗

根據(jù)上文計算出的“畢業(yè)論文查重”事件網(wǎng)絡輿情Logistic曲線系數(shù)，分別計算出“畢業(yè)論文查重”事件每個時段搜索指數(shù)累加數(shù)的預測值，并將預測值和實際值進行比較（如圖4）。

四、基于Logistic模型的高校輿情

事件的網(wǎng)絡輿情預警機制?；贚ogistic模型對高校教育事件網(wǎng)絡輿情傳播的階段劃分結(jié)果，根據(jù)高校教育事件網(wǎng)絡輿情各個發(fā)展階段的特征，本文提出了高校教育事件網(wǎng)絡輿情的預警機制（見圖5）。高校教育事件網(wǎng)絡輿情的預警機制將輿情傳播劃分三個基本階段，即隱蔽潛伏期、爆發(fā)擴散期和平穩(wěn)消退期，雖然有些學者將階段劃分為三個或三個以上更加復雜的階段，但是筆者認為，無論如何劃分，高校教育事件輿情傳播都有潛伏—爆發(fā)—消退的特性，二者是不沖突的，因此本文提出的預警機制具有一定的普遍適用性。

高校輿情事件的網(wǎng)絡輿情預警機制包括兩個方面，一是網(wǎng)絡輿情的監(jiān)測，通過網(wǎng)絡安全管理和網(wǎng)絡安全技術(shù)等手段，盡可能對網(wǎng)絡輿情發(fā)展進行異常監(jiān)測;二是在網(wǎng)絡輿情高校教育事件必然發(fā)生的前提下，政府、高校等相關(guān)部門通過預先決策采取預防措施，以降低或減緩網(wǎng)絡輿情的影響。

五、結(jié)語

隨著社交媒體的發(fā)展，高校輿情事件發(fā)生后，其網(wǎng)絡輿情信息發(fā)展和傳播迅速。高校輿情事件網(wǎng)絡輿情的前期發(fā)展規(guī)律符合Logistic生長曲線的特點?；贚ogistic曲線可以將網(wǎng)絡輿情發(fā)展預測并劃分為特定的幾個不同的階段，并且需要針對每個階段的不同特征進行預警。本文的主要工作和結(jié)論如下。

1.本文基于Logistic曲線的理論基礎(chǔ)，結(jié)合實例進行驗證分析和模型擬合，將高校輿情事件的網(wǎng)絡輿情發(fā)展趨勢預測劃分為特定的三個階段。本文提出的高校教育事件網(wǎng)絡輿情預警機制可以為政府、高校和社會公眾根據(jù)不同階段的特點來有效應對網(wǎng)絡輿情危機。

2.本文研究主要集中于高校網(wǎng)絡輿情的文本內(nèi)容進行分析，但從網(wǎng)絡事件的演化過程看，網(wǎng)絡輿情的評論、轉(zhuǎn)發(fā)、瀏覽量能更好的體現(xiàn)高校教育事件網(wǎng)絡輿情的關(guān)注度和熱度。所以，以后的研究階段有必要在文本信息的基礎(chǔ)上結(jié)合實際的高校教育事件熱點演化數(shù)據(jù)量，進而完善各階段的模型構(gòu)建。

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