高校網(wǎng)絡輿情監(jiān)測機制研究

陳蒙　李學志

摘? 要：隨著當今時代網(wǎng)絡的高速發(fā)展與廣泛應用，大量的互聯(lián)網(wǎng)信息也隨之而來，如何對互聯(lián)網(wǎng)進行監(jiān)測與分析便成了一項重大的命題，識別網(wǎng)絡輿情在公眾情緒中的變化趨勢具有重要意義?；诖?，對高校的網(wǎng)絡輿情監(jiān)測機制進行分析研究，提出一個基于互聯(lián)網(wǎng)話題定時的新詞結構發(fā)掘方法。通過監(jiān)測校園中的公共事件，實現(xiàn)對校園中網(wǎng)絡信息的有效監(jiān)控。

關鍵詞：高校輿情;輿情監(jiān)測;數(shù)據(jù)挖掘;情感分析

中圖分類號：TP391.1 ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）17-0145-04

Abstract： With the rapid development and wide application of the network in today's era， a large amount of internet information also appears. How to monitor and analyze the internet has become a major proposition， it is of great significance to identify the change trend of network public opinion in public sentiment. Based on this， this paper analyzes and studies the network public opinion monitoring mechanism of universities， and puts forward a new word structure mining method based on internet topic timing. By monitoring the public events in the campus， we can effectively monitor the network information in the campus.

Keywords： university public opinion; public opinion monitoring; data mining; sentiment analysis

0? 引? 言

現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)的時代同時也處于人人都是自媒體的時代，社交網(wǎng)絡成為現(xiàn)下大家進行溝通、交流和獲取信息的主要且重要媒介和平臺。由于網(wǎng)絡信息傳播的特點一級網(wǎng)絡自身的自由性與包容性，使得我們傳輸?shù)男畔⒉还芎门c不好，積極與消極，都能在網(wǎng)絡中快速傳播。再加上網(wǎng)民自身對于訊息具有較強的好奇心和獵奇心理，導致其對于消極和負面的信息表現(xiàn)出更大的興趣，這也無形中刺激了信息的二次迭代傳播，甚至會形成一股不可控的影響力。高校也是一個重要的信息傳播場所，學校的主要成員是學生，學生是年輕和活力的代表，這個人群對于新生事物會表現(xiàn)出更強大的關注度，而且作為年輕的一代往往不具備甄別是非好壞的能力，缺少較強的信息識別和判斷意識。而且，現(xiàn)在的趨勢是，社會大眾和媒體對高校校園越來越關注，其所處的輿論環(huán)境也是越發(fā)復雜，故其對于高校網(wǎng)絡輿情的研究具有現(xiàn)實意義。

針對高校校園網(wǎng)絡輿情的監(jiān)測和群體網(wǎng)絡的演化研究的需求，對高校網(wǎng)絡輿情監(jiān)測機制進行研究和分析[1]。校園網(wǎng)絡輿情監(jiān)測平臺，其目的在于能夠及時、準確、高效地對以大學生為群體的網(wǎng)絡輿情進行監(jiān)控，提供科學合理的技術方法對網(wǎng)絡輿情態(tài)勢進行分析和研判，并將評判結果反饋給高校學生管理部門，以便制定相應的對策，維護高校校園的穩(wěn)定。學生作為校園網(wǎng)絡輿情的重要載體，交互的對象往往也是學生，而其相互之間的互動以及交互也是導致校園網(wǎng)絡輿情的主因。針對這一基本特點，本文網(wǎng)絡輿情信息獲取的來源主要包括針對大學生的各類論壇、貼吧、微博等。根據(jù)以上需求，該機制的研究主要從以下幾個方面開展：輿情信息采集（文本挖掘）、輿情信息預處理（文本挖掘）、輿情分析（情感分析）。在文本挖掘方面，我們采用“Scrapy-Redis-Bloomfilter”分布式爬蟲框架對語料庫進行抓取，并以微博評論為實驗對象。在文本處理方面，系統(tǒng)將自動裝配數(shù)據(jù)庫中的語料庫，完成相應的處理工作。在情感分析方面，我們嘗試用一種新的思路構建漢語分詞詞典。為了彌補情感詞典在識別“形容詞不定式句”時的有效性不足，我們準備一套情感映射的預備方案，并且考慮到句子中狀語副詞對于情感表達可能會產(chǎn)生的影響[2]。

1? 高校網(wǎng)絡輿情監(jiān)測

1.1? 數(shù)據(jù)挖掘

如何從互聯(lián)網(wǎng)上去獲取有效的數(shù)據(jù)使我們進行數(shù)據(jù)分析的一個非常重要的組成部分。

Pais等人[Pais，Cordeiro，Martins等人（2019）]開發(fā)了一種基于API的特定社交網(wǎng)絡爬蟲技術。該技術可以通過社交網(wǎng)絡提供的API輕松方便地去獲取結構化數(shù)據(jù)。但是對于類似于微博的社交網(wǎng)絡，有限的訪問令牌日期、API數(shù)據(jù)內(nèi)容和訪問時間會嚴重阻礙到數(shù)據(jù)收集。若是使用網(wǎng)絡爬蟲技術的話，則是沒有如上的要求和限制的。在此，我們選擇使用selenium工具去啟動瀏覽器，進而去模擬出登錄的動作，在此基礎之上去分析網(wǎng)頁，最后得到我們想要的數(shù)據(jù)。在此，介紹一下selenium，它是一個用于進行Web應用程序測試的工具插件，可以拿來處理涉及復雜環(huán)節(jié)的登錄。但是有一個我們無法忽視的細節(jié)問題，它對于抓取數(shù)據(jù)量大的海量數(shù)據(jù)效果不是很理想，基于此，提出了一個新的改進方案：可以去利用爬蟲框架Scrapy，把Scrapy-Redis的分布式組件中的Redis數(shù)據(jù)庫導入到該框架中，進去達到一種更加高效的分布式爬蟲系統(tǒng)，該系統(tǒng)的提出也能用來解決數(shù)據(jù)率低的問題?；谶@樣的研究前提，我們的輿情監(jiān)測平臺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集部分采用Scrapy-Redis分布式框架，使用基于二進制向量和哈希函數(shù)的重復數(shù)據(jù)刪除算法Bloom Filter對抓取前后的url進行過濾和處理。

1.2? 情感分析

對于前面采集到的數(shù)據(jù)，我們準備采用文本情感分析的方法對獲取的數(shù)據(jù)進行處理。現(xiàn)在來講，對文本情感進行分析主要是采用兩種方法進行分析研究，分別是基于機器學習的方法和基于詞典的方法[3]。前者主要是從文本中提取一些積極和消極的情感文本作為訓練集，并根據(jù)情感分類器對所有的文本進行積極和消極方向的分類。該方法已應用到許多領域，但是仍然有其不足之處：需要人為的標注訓練模型;當遇到的文本數(shù)據(jù)規(guī)模比較大的時候，無法保證一個較高的準確度;由于語言本身句子結構和用法的靈活性，在特征選擇方面存在著許多干擾因素。于是針對上述的研究分析結果，我們選擇用基于詞典的方法對數(shù)據(jù)進行分析和處理。我們往往會選擇一個比較龐大的，質(zhì)量稍微比較高一些的情感詞典，結合相應的語義規(guī)則，去評判相關的輿情熱度和情感傾向性，為我們提供一個感知輿情，掌控輿情和引導輿情的方法。

2? 相關技術

2.1? 文本挖掘及數(shù)據(jù)分析

大家都很清楚，基于Scrapy-Redis的分布式爬蟲框架主要是用于協(xié)助我們捕獲評論信息的。但是有一個情況需要考慮，當用于爬行的數(shù)據(jù)超過一定量的時候，Redis會占用大量內(nèi)存空間。同時爬蟲框架自身也是需要占用內(nèi)存，故在此使用Scrapy同時進行爬蟲變得有些困難。在這里，我們可以使用一個可以刪除重復數(shù)據(jù)的算法Bloom Filter，該算法通過使用數(shù)組表示要進行檢測的集合，通過概率算法快速去判斷出該集合中是否存在重復元素，通過研判，若是集合中存在有重復的數(shù)據(jù)，可以進行刪除操作。這個算法在空間和時間上都占用優(yōu)勢。我們準備了一些解決方案用于對抗微博上的反爬蟲行為的檢測，用來確保獲取數(shù)據(jù)的任務。具體做法為：

（1）重新編寫代理IP池的維護腳本。國內(nèi)的幾家主要代理IP供應商的網(wǎng)站，采用的都是“雙進程+多線程+多協(xié)程”的維護模式，可以異步操作“代理IP池驗證”和“代理IP池旋轉(zhuǎn)”，確?？捎玫腎P存活率為90%。以上保證了主爬蟲框架能夠?qū)崟r使用100多個http類型的代理ip。代理IP的使用頻率控制在1/5分鐘。

（2）基于STAFF對國內(nèi)24家網(wǎng)絡服務商主頁進行監(jiān)控框架，采集中繼服務器IP;分布式爬蟲攜帶Socks5來偽裝HTTPS流量以實現(xiàn)全局訪問。

（3）準備200個微博免驗證賬號，定期模擬登錄破解驗證，確保cookie池可用。

我們可使用以下描述的兩種方法進行數(shù)據(jù)分析，用來確保大多數(shù)沒有用處的數(shù)據(jù)被過濾掉。第一種優(yōu)先可調(diào)用爬蟲智能分析報紙庫，它可以為我們提供更為強大的功能，以及它可讀性也不錯。具體做法是，Article類首先被導入到報紙庫中，然后直接傳入URL，并調(diào)用它的下載方法。其次，去調(diào)用解析方法來對網(wǎng)頁進行智能解析。最后，根據(jù)需要過濾掉沒有用處的數(shù)據(jù)。而在Scrapy中，有兩種提取數(shù)據(jù)的方法供我們選擇，一種是使用Xpath選擇器，另一種是使用CSS選擇器。在Scrapy爬蟲框架中，text（）函數(shù)經(jīng)常與Xpath表達式一起使用，以提取節(jié)點的數(shù)據(jù)內(nèi)容，而我們常常會選擇Scrapy自帶的解析器Scrapy Selector的XPath工具來解析HTML信息。

2.2? 數(shù)據(jù)清理

接下來我們要對已經(jīng)采集獲取到的文本數(shù)據(jù)進行分析處理，由于獲取的原始數(shù)據(jù)會存在錯誤、格式不一致的情況或是帶有一些與情感分析不太相關的內(nèi)容，我們統(tǒng)稱其為臟數(shù)據(jù)。為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，須對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理。

2.3? 情感分析

我們對文本進行的情感分析，主要是通過分析文本信息數(shù)據(jù)來挖掘出來情感傾向。對于文本情感分類，首先從文檔中提取情感特征，然后使用分類器對其進行分類。這里使用的分類器主要是采用樸素貝葉斯方法構建文本情感分析分類器[4]，繼而將情感粒子細分。

2.3.1? 建立詞典

詞典的覆蓋面和完整性往往決定最終的分析效果，詞典也是文本情感分析中非常核心的環(huán)節(jié)。我們選取的一般情感詞典有清華大學褒貶義詞典、知網(wǎng)情感分析用詞語集、臺灣大學NTUSD?？紤]到網(wǎng)絡新詞更新速度非常快，我們選擇基于這些通用情感詞典，基于時間維度對每天的采樣信息進行分析，發(fā)現(xiàn)新詞，擴展情感詞典。

2.3.2? 文本預處理

文本預處理包括中文分詞和停止詞的去除。刪除停止詞就是遍歷語料庫中的所有單詞，并刪除停止詞[5]。

2.3.3? 建立模型

根據(jù)分詞的結果進行正負極性的分類。如何實施，我們采用樸素的貝葉斯算法。其是一種基于概率的算法，根據(jù)一定的先驗概率，計算出Y變量屬于某一類的后驗概率[6]。具體步驟如下所示：根據(jù)構造的向量矩陣，計算公式為：

接下來的工作重點是細分情緒粒子，詞匯本體中的情緒分為7種類型：希望、快樂、沮喪、憤怒、恐懼、失望、震驚，情緒強度為：1、3、5、7、9、5級，9級強度最大，1級強度最小[7]。每個詞對應的信息，如在每種情緒下的極性。將上述分割結果轉(zhuǎn)換為字典，繼而對對文本分詞結果進行分類操作處理，甄別出其中代表情感的詞匯、否定意義的詞匯以及程度副詞。第一步是先將初始權重W的值設置成為1，從詞匯本體中的第一個情感詞開始，用其情感詞的權重值與情感值進行乘法運算作為分數(shù)值，隨之去判斷確認詞匯本體中的情感詞是否有程度副詞和否定詞匯，若是其中有一個是消極的詞匯，則用權重值W乘（-1）作為程度副詞程度值。第二步用新的W的權重值去進行遍歷第二個情感詞，循環(huán)操作直到詞匯本體中所有的情感詞都被遍歷一遍。每次遍歷結束之后的權重值之和就是這個文本最終的情感值，當然這個最終結果值是以累加和的形式存在的[8]。

2.4? 系統(tǒng)總體設計

網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)總體架構，如圖1所示。該設計主要是由以下幾個模塊組成的：數(shù)據(jù)挖掘采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、情感分析模塊、網(wǎng)絡輿情預測模塊。

2.5? 實驗對象描述

現(xiàn)在的學生使用社交網(wǎng)絡比如微博，貼吧記錄自己的日常以及表達各自的情感，微博和貼吧也是近年來發(fā)展比較快的社交網(wǎng)絡，它可以做到信息實時更新與傳播。故選擇它們?yōu)橹饕难芯繉ο?，通過“Scrapy-Redis-Bloomfilter”的分布式爬蟲架構來獲取數(shù)據(jù)信息，為了保證文本數(shù)據(jù)的合理性和有效性，我們對其進行了預處理操作，然后采用上述的方法對信息進行情感分析。

2.6? 實驗配置

我們選擇了一臺存儲類型為DDR4 2 400 MHz，硬盤容量為128 GB SSD+2 TB的PC機作為實驗PC。表1詳細說明了PC的配置。

2.7? 監(jiān)測結果展示

通過對來自新聞、微博、貼吧等相關社交網(wǎng)絡中的有關新疆理工學院的文本類輿情信息進行實時全面監(jiān)測，并且通過圖片文字識別技術幫助我們進行圖片輿情監(jiān)測，獲取到的信息更加全面，更加準確。監(jiān)測到的實時信息如圖2所示。

我們將社交網(wǎng)絡上獲取到的有關新疆理工學院的相關信息數(shù)據(jù)進行處理分析，數(shù)據(jù)可視化展示，清楚并且有效地傳達處理輿情信息，如圖3所示。

3? 結? 論

在本文中，我們對高校網(wǎng)絡輿情監(jiān)測機制進行探索分析和研究。首先，考慮到網(wǎng)絡輿情環(huán)境，在可轉(zhuǎn)移模型有限、種子語料庫不足的情況下，嘗試采用改進的方法區(qū)構建情感分析相關的詞典。建立中文分詞詞典。當情感詞典不能直接有效地對文本的深層情感進行分類時，我們可以根據(jù)基準的積極情緒和消極情緒進行分類和區(qū)分，將情感映射到深層情感，實現(xiàn)間接分類。同時，我們整合了一些優(yōu)秀的網(wǎng)絡詞匯和情感詞匯，進一步擴展了詞匯語料庫，提高了系統(tǒng)識別的準確性。我們接下來的工作重點將會放在以下幾個方面：在網(wǎng)絡世界中我們經(jīng)常使用表情符號來表達我們的觀點，但是在數(shù)據(jù)采集的過程中我們卻人為的沒有考慮這些因素。這是因為不同年齡階段的網(wǎng)友對同一個表情符號的理解是不一樣的，我們無法獲取到準確地信息。我們還會動態(tài)持續(xù)地改進構建一套“網(wǎng)絡輿情詞典”，畢竟網(wǎng)絡語言更新比較快，不同年齡群體的網(wǎng)絡都有自己的一套網(wǎng)絡習慣用語，而傳統(tǒng)的詞典是不能夠好好去甄別這些詞匯，一套好的詞典是能夠幫助我們提高分詞效率。最后我們需要改進的工作是需要優(yōu)化網(wǎng)絡爬蟲框架，需適度且適量地增加請求的頻率，進而去提高整體的爬行效率，在前期的工作中我們?yōu)榱舜_保爬蟲可以獲取到一些敏感的詞匯信息，我們設計了匿名代理訪問網(wǎng)站的方案，這個在解決問題的同時卻讓我們的數(shù)據(jù)爬蟲速度降低了，這已成為我們下一個階段關注和解決的重點。

參考文獻：

[1] 李瑋潔.校園網(wǎng)輿情監(jiān)測平臺與網(wǎng)絡群體演化的研究 [D].北京：北京交通大學，2012.

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[7] 朱儉.基于集成情感成員模型的文本情感分析方法 [J].計算機工程與應用，2014，50（8）：211-214.

[8] 孫本旺.漢藏雙語情感詞典構建及情感計算研究 [D].西寧：青海大學，2019.

作者簡介：陳蒙（1991.01—），女，漢族，河南南陽人，講師，碩士研究生，主要研究方向：網(wǎng)絡輿情，數(shù)據(jù)挖掘。