基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警方法研究*

李啟月 楊曉梟 黃 興 王宏偉 魏新傲 呂雯婷

(中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院 長沙 410083)

0 引 言

據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心《第46次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2020年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.40億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)67.0%[1]。由此可見，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透到人們的日常生活，展現(xiàn)出巨大的發(fā)展活力和韌性。但由于我國網(wǎng)民體量大，政府對網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)管體制尚不完善，人們現(xiàn)實(shí)生活中的利益糾紛、社情民意都會集中在網(wǎng)絡(luò)上曝光。輿情的非常態(tài)化發(fā)展，對社會而言，可能引發(fā)社會公共安全問題。對政府機(jī)關(guān)而言，缺乏有效的預(yù)警措施，會嚴(yán)重影響政府機(jī)關(guān)的公信力和權(quán)威性。對于企業(yè)和個人而言，輿情肆意擴(kuò)散，輕則有損企業(yè)和個人的聲譽(yù)，重則引起企業(yè)和當(dāng)事人巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至危及涉事人員的身心健康[2]。

輿情預(yù)警是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)，國外對輿情的預(yù)警研究可以追溯到1973 年，歐盟監(jiān)測其成員國的輿論情況，為其制定決策提供依據(jù)[3]。目前，國外對于網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警已經(jīng)趨于成熟，很多研究成果已納入政府決策[4-5]。國內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的研究起步較晚，但近年也涌現(xiàn)出不少研究。賈嫻[6]運(yùn)用Web挖掘技術(shù)進(jìn)行了突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警策略的探討，構(gòu)建了從輿情數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析到預(yù)警等級研判的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)模型。王高飛[7]等在分析移動社交網(wǎng)絡(luò)輿情自身特點(diǎn)與影響因素的基礎(chǔ)上，將層次分析法與模糊綜合分析法相結(jié)合，提出了一種移動社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型。此外，國內(nèi)還有基于直覺模糊推理[8]、模糊綜合評價[9]、灰色關(guān)聯(lián)分析[10]、云模型[2,11]、數(shù)字孿生技術(shù)[12]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13-14]、OCS-EGM模型[15]等方法對網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的研究?？傮w來看，國內(nèi)學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警研究進(jìn)行的豐富探索可歸為基于運(yùn)籌學(xué)理論的方法研究[6-10]與基于智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法研究[2,11-15]。這兩大類預(yù)警方法，其論證過程或多或少都有對輿情危機(jī)簡化處理的體現(xiàn)，但很少有人從系統(tǒng)安全理論角度，將輿情危機(jī)的多維性特征和預(yù)警方法相結(jié)合，對其實(shí)施降維，以達(dá)到簡化預(yù)警難度的目的。

基于以上討論，本文以網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)警級難以界定為著眼點(diǎn)，針對其多維性特征，把高維網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)及其影響因素，轉(zhuǎn)化為較為簡單、具體的低維預(yù)警指標(biāo)；使之較容易的對轉(zhuǎn)化后的各預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)理解和量化解釋，降低預(yù)警難度；擬在網(wǎng)絡(luò)輿論系統(tǒng)管理中最大限度的實(shí)現(xiàn)危機(jī)預(yù)防，保障該系統(tǒng)的有序運(yùn)轉(zhuǎn)，為我國網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管部門防控輿情危機(jī)提供新的解決思路。

1 降維必要性和可行性分析

1.1輿情事件的多維結(jié)構(gòu)本文以系統(tǒng)安全視角，從輿情的主體、內(nèi)容和傳播3個維度提煉出影響網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)的多維結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件影響因素的多維結(jié)構(gòu)

由圖1可知，網(wǎng)絡(luò)輿情事件可提煉為輿情主體維、內(nèi)容維、傳播維三個一級維度影響因素及其延伸的若干次維影響因素。一般而言，某一具體網(wǎng)絡(luò)輿情事件會受到圖1中的幾個或所有維度影響因素的同時作用。此外，需特別指出的是次維度影響因素一般也具有多維性。例如：就主體維下受眾的態(tài)度傾向而言，不同個體具有不同的態(tài)度與動機(jī)(即具有隨意性)；就內(nèi)容維下涉及主題而言，主題的種類與性質(zhì)也千差萬別，等等。所以網(wǎng)絡(luò)輿情事件是多維的，具備降維處理的條件。

1.2降維的必要性網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件一般特指在一定社會背景下組成的某一網(wǎng)民群體，針對某一特定事件或不良言論，利用網(wǎng)絡(luò)公共領(lǐng)域大規(guī)模散布和傳播負(fù)面信息，以發(fā)泄不滿、制造輿論，最終造成不良的社會(包括網(wǎng)絡(luò)社會和現(xiàn)實(shí)社會) 影響，乃至可能危及社會穩(wěn)定的集群事件[19]。從系統(tǒng)安全角度來看，突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情事件歸根結(jié)底是社會公共安全中的一個子系統(tǒng)；從輿情多維結(jié)構(gòu)來看(見圖1)，突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情事件可視為一類復(fù)雜的高維安全問題，其作用機(jī)制復(fù)雜，后果嚴(yán)重且難以預(yù)測。鑒于此，為防控網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)產(chǎn)生可感知的公共危害，并探尋極具針對性的預(yù)警保障對策，就必須對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件及其影響因素進(jìn)行系統(tǒng)降維，降低預(yù)警難度。從而幫助國家和輿情監(jiān)管部門高效預(yù)警并遏制可能給國家公共安全帶來危機(jī)的負(fù)面輿情信息，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)輿論向著和諧、穩(wěn)定的方向發(fā)展。

1.3降維的可行性

1.3.1 理論依據(jù) 學(xué)界早前提出的降維理論主要用于解決數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)噪聲等問題[20]。而吳超[16-18]等人則從理論層面正式提出了系統(tǒng)安全降維理論，并深入闡述了其本質(zhì)和內(nèi)涵，即“以保障系統(tǒng)安全為著眼點(diǎn)，針對其多維性特征，把多維系統(tǒng)安全問題或系統(tǒng)安全影響因素轉(zhuǎn)化為較為簡單具體的系統(tǒng)安全問題或系統(tǒng)安全影響因素，而且較容易對轉(zhuǎn)化后的具體系統(tǒng)安全問題或系統(tǒng)安全影響因素進(jìn)行科學(xué)理解和解釋，以及有效解決和控制，進(jìn)而提出較具針對性和最優(yōu)或近似最優(yōu)的系統(tǒng)安全保障對策的一種安全系統(tǒng)學(xué)思維和方法”，該理論為高維度網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警提供了新的解決思路。

1.3.2 降維優(yōu)勢分析 輿情高維度特征可以讓網(wǎng)民們更系統(tǒng)、更全面的了解事件的來龍去脈，但維數(shù)的膨脹也加劇了政府和輿情監(jiān)管部門對其防控的難度。適當(dāng)降低影響輿情走向的各因素維度，保留其多維性優(yōu)勢，可消除高維度弊病。簡言之，將網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)適當(dāng)降維，有利于快速、精準(zhǔn)的提取關(guān)鍵信息，在預(yù)警中有效消除無關(guān)和次要信息，簡化預(yù)警難度。結(jié)合華佳敏[17]對安全系統(tǒng)降維的優(yōu)勢分析，可類比網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件降維優(yōu)勢如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)輿情事件系統(tǒng)降維優(yōu)勢分析圖

1.3.3 降維可行性 輿情降維可行的基本出發(fā)點(diǎn)和關(guān)鍵是有效對輿情危機(jī)進(jìn)行降維。對于有數(shù)據(jù)支持的網(wǎng)絡(luò)輿情事件，目前可依托于互聯(lián)網(wǎng)時代的媒體平臺與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，采集、記錄和存儲網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)數(shù)據(jù)(如歷史評論量、歷史閱覽量、輿情持續(xù)時間等)，得到高維輿情數(shù)據(jù)集合K，記為K={k1，k2，…，ks}，其中k為輿情相關(guān)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集。再通過映射、聚類、評估和判斷等過程，對輿情數(shù)據(jù)集K進(jìn)行預(yù)處理、清洗、降噪，最大程度地壓縮數(shù)據(jù)空間，充分挖掘輿情數(shù)據(jù)集中隱藏的輿情危機(jī)，從而得到冗余度低、獨(dú)立性強(qiáng)的低維目標(biāo)特征集K＇，K＇={k＇1，k＇2，…，k＇f}，其中，k＇為某一維度輿情數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集，且f<

2 基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警方法構(gòu)建

2.1確立預(yù)警指標(biāo)與權(quán)重要確保輿情危機(jī)預(yù)警及時準(zhǔn)確，建立科學(xué)、合理的預(yù)警指標(biāo)體系是關(guān)鍵。本文從輿情事件影響因素的多維結(jié)構(gòu)(見圖1)出發(fā)，本著不改變輿情原本特征和性質(zhì)，有效消除輿情次要信息得到冗余度低、獨(dú)立性強(qiáng)的低維末級指標(biāo)的降維理念，構(gòu)建了基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系，如圖3所示。

圖3 輿情各維度預(yù)警指標(biāo)體系

預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建實(shí)為確定預(yù)警因素集，本文預(yù)警指標(biāo)體系包含3個一級維度指標(biāo)和7個次級維度指標(biāo)，其中U={u1，u2，u3},u1={u11，u12}，u2={u21，u22，u23}，u3={u31，u32}，各指標(biāo)內(nèi)涵如下：

負(fù)面回帖量維指標(biāo)(u11)：指話題歷史負(fù)面評論數(shù)，反映網(wǎng)民對該話題的活躍度。

歷史閱覽量維指標(biāo)(u12)：指話題歷史閱覽量，反映網(wǎng)民對該話題的關(guān)注度。

輿情持續(xù)時間維指標(biāo)(u21)：指從話題發(fā)生到波動消退所持續(xù)的時間(衡量指標(biāo)是百度指數(shù)搜索量超過1000的總天數(shù)與新浪微博熱議搜索量超過10000的總天數(shù)，取最大值)[21]。

發(fā)帖數(shù)量維指標(biāo)(u22)：指話題歷史原創(chuàng)貼與轉(zhuǎn)發(fā)貼數(shù)量總和。

媒體平臺數(shù)量維指標(biāo)(u23)：指輿情涉及主流媒體的數(shù)量。

主題敏感度維指標(biāo)(u31)：指輿情話題的敏感性，按內(nèi)容主題可分為公共安全類、生存危機(jī)類、分配差距類、貪污腐敗類、公共生活類和時政法治類6個方面[22]；

視聽化程度維指標(biāo)(u32)：表征輿情話題聲像資料的詳略程度。

為了更清晰的了解各指標(biāo)的價值目標(biāo)以及可靠性，需對次維末級指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重。本文通過設(shè)計調(diào)查問卷確定各指標(biāo)權(quán)重，具體過程如下：

首先，針對上述指標(biāo)體系中3個一級維度指標(biāo)、7個二級維度指標(biāo)設(shè)計問卷并進(jìn)行解釋說明。每個指標(biāo)按照很重要、比較重要、一般重要、比較不重要、很不重要進(jìn)行選擇。對每個指標(biāo), 選擇很重要的得4分, 選擇比較重要的得3分, 選擇一般重要的得2分, 選擇比較不重要的得1分, 選擇很不重要的得0分, 然后回收問卷。按照同維指標(biāo)得分的加權(quán)值計算每個指標(biāo)的權(quán)重。本文共發(fā)出問卷46份，回收有效問卷40份，有效回收率為87%，雖然樣本數(shù)量較小，但參與者均來自高校專家，結(jié)果可靠。

配合綜合評價要求，最終對權(quán)重結(jié)果歸一化處理得：一級維度評價集U={u1，u2，u3}，權(quán)重A=(0.32，0.33，0.35)；次維評價集u1={u11，u12}，u2={u21，u22，u23}，u3={u31，u32}，權(quán)重A1=(0.57，0.43)，A2=(0.31，0.34，0.35)，A3=(0.54，0.46)。

2.2預(yù)警等級劃分預(yù)警等級劃分實(shí)為確定預(yù)警評判集，其反映了網(wǎng)絡(luò)輿情的嚴(yán)重程度、發(fā)生頻率以及各預(yù)警指標(biāo)之間的關(guān)系。本文綜合考慮國際慣例、我國相關(guān)機(jī)構(gòu)管理規(guī)定和網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展趨勢，將網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警等級劃分為：輕度級(Ⅰ級)、警示級(Ⅱ級)、風(fēng)險級(Ⅲ級)和極度風(fēng)險級(Ⅳ級)共4個等級。

2.2.1 單指標(biāo)警級評判 為了提高輿情主體維、內(nèi)容維和傳播維下各次維指標(biāo)警級評判的科學(xué)性，本文借鑒了黃星等[22]對突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險指標(biāo)預(yù)警等級的劃分方法。從“中國公共事件數(shù)據(jù)庫”近3萬起突發(fā)事件中挑選出熱度較高的40個案例作為研究樣本，通過對樣本各指標(biāo)的頻率分析，最終得到輿情次維指標(biāo)預(yù)警等級判定標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 網(wǎng)絡(luò)輿情次維指標(biāo)警級判定標(biāo)準(zhǔn)[22]

表1中所涉及的定量指標(biāo)警級判定主要通過搜集統(tǒng)計數(shù)據(jù)(為簡化輿情數(shù)據(jù)收集難度，本文主要選擇新浪微博、騰訊微博為相關(guān)數(shù)據(jù)收集平臺)。定性指標(biāo)警級判定則通過專家賦值，其中，輿情主題敏感度指標(biāo)依據(jù)輿情事件敏感程度賦值如下：生存危機(jī)類賦值6、公共安全類賦值5、分配差距類賦值4、貪污腐敗類賦值3、時政法治類賦值2、公共生活類賦值1；輿情視聽化程度指標(biāo)則依據(jù)聲像資料詳略程度(全面、基本、缺失、無)可依次賦值4、3、2、1。

2.2.2 綜合預(yù)警等級評判 輿情單指標(biāo)警級判定，實(shí)現(xiàn)了將高維輿情危機(jī)問題及其影響因素，轉(zhuǎn)化為簡單、具體的各個低維指標(biāo)預(yù)警集。但輿情的風(fēng)險等級一般是復(fù)雜的綜合性測度，還需要依據(jù)低維指標(biāo)預(yù)警集確定綜合警級。本文對輿情綜合預(yù)警等級的評判仍采取專家賦值法，通過計算輿情綜合指標(biāo)預(yù)警加權(quán)值確定輿情預(yù)警等級，具體過程如下：

第一步：設(shè)置預(yù)警區(qū)間，即輿情綜合指標(biāo)預(yù)警加權(quán)值所在區(qū)間，用以判斷輿情綜合預(yù)警等級。各次維指標(biāo)警級值按輕度級(Ⅰ)、警示級(Ⅱ)、風(fēng)險級(Ⅲ)、極度風(fēng)險級(Ⅳ)依次賦值3、5、7、10；預(yù)警區(qū)間按輿情綜合指標(biāo)預(yù)警等級輕度級(Ⅰ)、警示級(Ⅱ)、風(fēng)險級(Ⅲ)、極度風(fēng)險級(Ⅳ)劃分為四個區(qū)間，依次為(3,4]、(4,6]、(6,9]、(9,10]。

第二步：計算輿情綜合指標(biāo)預(yù)警加權(quán)值，計算公式為：′A=ΣU`i·u`ij·￡ij，其中：′A表征各指標(biāo)的綜合預(yù)警加權(quán)值；U`i表示一維指標(biāo)Ui的權(quán)重，u`ij表示一維指標(biāo)Ui包含次維指標(biāo)uij的權(quán)重；￡ij表示一維指標(biāo)Ui中次維指標(biāo)uij的警級值(按輕度級(Ⅰ)、警示級(Ⅱ)、風(fēng)險級(Ⅲ)、極度風(fēng)險級(Ⅳ)依次取3、5、7、10)；i取1、2、3，j取1、2、3。

第三步：通過上述公式計算′A值，判斷′A值落入的預(yù)警區(qū)間即可確定輿情預(yù)警等級。

2.3預(yù)警方法闡述以上述網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系及其警級評判方法為前提，本文將結(jié)合圖4對基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警方法作如下闡述：

圖4 網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件映射及預(yù)警方法

由圖4可知，該預(yù)警方法分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用三個階段，實(shí)現(xiàn)了粗粒度輿情信息轉(zhuǎn)化為中細(xì)粒度輿情信息，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為細(xì)粒度輿情信息的降維過程。

a.粗粒度輿情信息采集：對于有數(shù)據(jù)支持的特定網(wǎng)絡(luò)輿情話題，該階段主要依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺(包括官方媒體、論壇以及自媒體等)與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)(如歷史評論量、歷史閱覽量、輿情持續(xù)時間等)的采集、記錄和存儲，得到此話題高維輿情數(shù)據(jù)集合K，記為K={k1，k2，…，ks}，其中k為輿情相關(guān)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集。

b.中細(xì)粒度輿情信息處理：首先對高維輿情數(shù)據(jù)集合K按輿情一級維度(主體維、內(nèi)容維、傳播維)進(jìn)行預(yù)處理、分煉、降噪，最大程度地壓縮數(shù)據(jù)空間，充分挖掘輿情數(shù)據(jù)集中隱藏的輿情危機(jī)。即對高維輿情數(shù)據(jù)集K進(jìn)行一次降維，生成有贅余的低維輿情數(shù)據(jù)集；再對其進(jìn)行細(xì)處理，按輿情預(yù)警指標(biāo)體系(見圖3)中一維指標(biāo)所對應(yīng)的各次維指標(biāo)對其進(jìn)行二次降維，將輿情事件從主體維、內(nèi)容維、傳播維三個維度，往次維指標(biāo)分煉、識別、歸類，從而得到冗余度低、獨(dú)立性強(qiáng)的低維輿情數(shù)據(jù)集K＇，K＇={k＇1，k＇2，…，k＇f}，其中，k＇為輿情次級維度數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集，且f<

c.細(xì)粒度輿情信息分析及應(yīng)用：首先對中細(xì)粒度輿情信息處理后冗余度低、獨(dú)立性強(qiáng)的低維輿情數(shù)據(jù)集K＇(即各次維指標(biāo)集)，進(jìn)行單指標(biāo)警級評判(評判標(biāo)準(zhǔn)見表1)；其次結(jié)合各次維指標(biāo)警級與權(quán)重進(jìn)行該話題的綜合指標(biāo)評判，最終實(shí)現(xiàn)輿情預(yù)警。

3 實(shí)例驗(yàn)證

綜合考慮國際慣例以及我國網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)機(jī)構(gòu)管理規(guī)定，不同輿情預(yù)警級別特征可概述為：Ⅰ級預(yù)警：出現(xiàn)輿情，網(wǎng)民對該輿情關(guān)注度低，傳播速度慢，輿情影響局限在較小范圍內(nèi)，沒有轉(zhuǎn)化為行為輿論的可能；Ⅱ級預(yù)警：出現(xiàn)輿情，網(wǎng)民對該輿情關(guān)注度較高，傳播速度中等，輿情影響局限在一定范圍內(nèi)，沒有轉(zhuǎn)化為行為輿論的可能；Ⅲ級預(yù)警：出現(xiàn)輿情，網(wǎng)民對該輿情關(guān)注度高，傳播速度快，影響擴(kuò)散到了很大范圍，輿情有轉(zhuǎn)化為行為輿論的可能；Ⅳ級預(yù)警：出現(xiàn)輿情，網(wǎng)民對該輿情關(guān)注度極高，傳播速度非常快，影響擴(kuò)大到了整個社會，輿情即將化為行為輿論[23]。本文仍以上海交通大學(xué)輿情研究實(shí)驗(yàn)室“中國公共事件數(shù)據(jù)庫”為依托，從近30 000起公共安全事件中挑選出輿情熱度較高的6個案例作為研究樣本， 并利用本文提出的基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警方法對其預(yù)警級別的進(jìn)行了實(shí)證分析。

步驟1：輿情信息采集

本文為簡化輿情數(shù)據(jù)收集難度，選擇新浪微博與騰訊微博為相關(guān)案例數(shù)據(jù)收集平臺；新聞媒體選擇中央電臺、當(dāng)?shù)仉娕_、新浪新聞3個媒介。定量指標(biāo)數(shù)據(jù)主要依據(jù)案例、抽樣和官方統(tǒng)計獲取，定性指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于調(diào)查問卷。整理后數(shù)據(jù)如表2所示：

表2 輿情案例數(shù)據(jù)統(tǒng)計

步驟2：確定預(yù)警等級

a.次維指標(biāo)預(yù)警等級評判：以“溫州動車事件”為例，可依據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情單指標(biāo)警級判定標(biāo)準(zhǔn)(見表1 )，可對其進(jìn)行次維指標(biāo)預(yù)警等級評判，結(jié)合各維度權(quán)重如表3所示。

表3 預(yù)警指標(biāo)體系權(quán)重分配與等級

b. 計算輿情綜合加權(quán)值′A：依據(jù)公式：′A=ΣU`i·u`ij·￡ij，計算“溫州動車事件”輿情綜合加權(quán)值′A。其中：′A表征各個預(yù)警指標(biāo)的綜合加權(quán)值；U`i表示一維指標(biāo)Ui的權(quán)重，u`ij表示一維指標(biāo)Ui包含次維指標(biāo)uij的權(quán)重；￡ij表示一維指標(biāo)Ui中次維指標(biāo)uij的警級值(按輕度(Ⅰ)、警示(Ⅱ)、風(fēng)險(Ⅲ)、極度風(fēng)險(Ⅳ)依次取3、5、7、10)；i取1、2、3，j取1、2、3。

′A=ΣU`i·u`ij·￡ij={0.32×0.57×10+0.32×0.43×10+0.33×0.31×5+0.33×0.34×10+0.33×0.35×7+0.35×0.54×7+0.35×0.46×7=8.6035

c.綜合預(yù)警等級評判：通過計算“溫州動車事件”輿情綜合加權(quán)值′A為8.6035，落入預(yù)警第三區(qū)間(7,9]，即該事件預(yù)警等級為風(fēng)險級(Ⅲ級預(yù)警)。

同理，“汶川地震”輿情綜合加權(quán)值′A為10，落入預(yù)警第四區(qū)間(9,10]，即該事件預(yù)警等級為極度風(fēng)險級(Ⅳ級預(yù)警)；“雙匯事件”輿情綜合加權(quán)值′A為6.1344，落入預(yù)警第二區(qū)間(4,7]，即該事件預(yù)警等級為警示級(Ⅱ級預(yù)警)；“北京特大暴雨”輿情綜合加權(quán)值′A為8.6431，落入預(yù)警第三區(qū)間(7,9]，即該事件預(yù)警等級為風(fēng)險級(Ⅲ級預(yù)警)；“宜黃拆遷自焚”輿情綜合加權(quán)值′A為6.5858，落入預(yù)警第二區(qū)間(4,7]，即該事件預(yù)警等級為警示級(Ⅱ級預(yù)警)；“山西疫苗事件”輿情綜合加權(quán)值′A為9.0262，落入預(yù)警第四區(qū)間(9,10]，即該事件預(yù)警等級為極度風(fēng)險級(Ⅳ級預(yù)警)。

經(jīng)過分析，6個案例預(yù)警結(jié)果均與我國網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管機(jī)構(gòu)管理規(guī)定的輿情預(yù)警級別特征描述相吻合，從而驗(yàn)證了本文提出的基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警方法的實(shí)用性與可行性。

4 結(jié) 論

突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)問題歸根結(jié)底是社會公共安全中的子問題。本文以網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)警級難以界定為著眼點(diǎn)，針對其多維性特征，從輿情主體、輿情內(nèi)容和輿情傳播3個維度出發(fā)，將系統(tǒng)安全降維理論運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警中，構(gòu)建了基于系統(tǒng)安全降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系及預(yù)警方法，最后通過6個實(shí)例驗(yàn)證了該預(yù)警方法的實(shí)用性與可行性。結(jié)果表明，運(yùn)用安全系統(tǒng)降維理論對具體網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)事件進(jìn)行維度分解，適當(dāng)降低維數(shù)，可以有效消除輿情次要信息，降低預(yù)警難度；進(jìn)而為國家和輿情監(jiān)管部門應(yīng)對復(fù)雜且警級難以界定的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警提供了新的解決方法。當(dāng)然，本研究方法也存在一定的局限：其一，本文初步建立了基于安全系統(tǒng)降維理論的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系，并給出了次維指標(biāo)的一個量化計算方法，但輿情事件的降維分析量化過程實(shí)際更為復(fù)雜，今后還需要深入研究。其二，相關(guān)指標(biāo)權(quán)重以及預(yù)警區(qū)間由設(shè)計問卷得到，存在一定的主觀性。今后對各指標(biāo)的權(quán)重以及預(yù)警區(qū)間的有效估量，還需要結(jié)合現(xiàn)代化技術(shù)深入研究。