近十年我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)輿情研究方法應(yīng)用分析

黃茜茜　楊建林

摘要：[目的/意義]通過(guò)梳理近十年我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)輿情研究方法應(yīng)用情況，輔助研究人員準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)和選擇方法，為后續(xù)研究提供參考借鑒。[方法/過(guò)程]本文使用文獻(xiàn)計(jì)量、聚類分析、網(wǎng)絡(luò)分析等多種方式從“時(shí)間—方法”“主題—方法”“作者—方法”“方法—方法”4個(gè)維度展開分析;接著，總結(jié)了各研究方法的適用場(chǎng)景、應(yīng)用條件和應(yīng)用效果;最后，對(duì)方法使用過(guò)程中的問(wèn)題作簡(jiǎn)要評(píng)述，并預(yù)測(cè)了未來(lái)輿情研究的發(fā)展趨勢(shì)。[結(jié)果/結(jié)論]研究表明，網(wǎng)絡(luò)輿情研究方法從以定性分析方法為主到以知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法、仿真建模方法等智能方法為主;輿情傳播演化、監(jiān)測(cè)預(yù)警、治理引導(dǎo)三大研究主題各有其適用方法;高頻作者主要使用人工智能、網(wǎng)絡(luò)分析、仿真建模3類方法;研究中知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法最常與其他方法共同使用;方法應(yīng)用過(guò)程在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、結(jié)論應(yīng)用三方面仍存在不足。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情;研究方法;圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域;主題分析;聚類分析;共現(xiàn)分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.07.015

〔中圖分類號(hào)〕G255〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2022）07-0167-11

Analysis of the Application of Research Methods on Online Public Opinion in

Domestic Library and Information Science in the Last DecadeHuang Xixi Yang Jianlin

（1.School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210023，China;

2.Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Service，Nanjing 210023，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Combing the application of online public opinion research methods in the field of domestic library and information science in the last decade can assist researchers in accurately understanding and selecting methods，and provide reference for subsequent studies.[Method/Process]The paper used bibliometric method，cluster analysis，network analysis and other methods to carry out analysis from four dimensions of“time-method”“subject-method”“author-method”and“method-method”.Then，application scenarios，application conditions and application effects of each research method were summarized.Finally，the paper briefly reviewed some problems in the application of the method，and forecasted the development trend of public opinion research in the future.[Result/Conclusion]The results show that the research methods are gradually changed from qualitative analysis to intelligent methods;The three major research topics have their own applicable methods;High-frequency authors mainly use artificial intelligence，network analysis and simulation modeling;The knowledge discovery method is most often used together with other methods in the current research;The application process of the method still has shortcomings in data collection，data analysis and conclusion application.

Key words：online public opinion;research methods;library and information science;topic analysis;cluster analysis;co-occurrence analysis

截至2021年6月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.11億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)71.6%[1]，上網(wǎng)已成國(guó)民常態(tài)。由于互聯(lián)網(wǎng)具備用戶非實(shí)名、發(fā)言零成本、信息傳播快等特點(diǎn)，網(wǎng)民們傾向于在網(wǎng)上就突發(fā)事件、社會(huì)現(xiàn)象等公眾事件輸出個(gè)人觀點(diǎn)和立場(chǎng)，爆發(fā)式的評(píng)論常導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)生。而網(wǎng)絡(luò)輿情是一把雙刃劍，雖能讓所討論事件獲取高曝光度，但更多時(shí)候輿情中充斥著大量負(fù)面言論，甚至以惡意扭曲事實(shí)真相博人眼球，營(yíng)造恐慌氣氛，污染網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，危害程度不容小覷。近些年，隨著媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)輿情事件的爆發(fā)頻率與日俱增，且逐漸呈現(xiàn)擴(kuò)散速率加快、演變過(guò)程復(fù)雜、情緒過(guò)于極端等新特征，進(jìn)一步加劇負(fù)面社會(huì)影響[2]，給相關(guān)部門的網(wǎng)絡(luò)安全管理工作帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。這一問(wèn)題亦引發(fā)學(xué)界的廣泛關(guān)注，計(jì)算機(jī)科學(xué)、新聞傳媒學(xué)、社會(huì)政治學(xué)、圖書情報(bào)學(xué)等諸多學(xué)科領(lǐng)域已圍繞網(wǎng)絡(luò)輿情展開研究，研究?jī)?nèi)容覆蓋面頗廣。已有研究表明，圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域是涉足輿情研究較有代表性的隊(duì)伍之一，輿情主題論文發(fā)文量最多[3]，故本文選擇聚焦于該領(lǐng)域展開分析。729B0DE7-DCDD-4219-8A32-ABED2DCB2662

圍繞繁雜多樣的輿情信息展開分析研究可視為一種情報(bào)分析過(guò)程[4]，而情報(bào)分析是情報(bào)工作的核心，它是一套方法論和認(rèn)知過(guò)程，推動(dòng)情報(bào)實(shí)踐工作中的其他一切[5]。其中，研究方法在情報(bào)分析中起著舉足輕重的作用，是促進(jìn)學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的重要推動(dòng)力[6]。由此，本文以研究方法為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)梳理總結(jié)我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域輿情分析研究方法的應(yīng)用現(xiàn)狀，以期輔助研究人員全面深入地認(rèn)識(shí)和高效準(zhǔn)確地選擇方法，為開展后續(xù)研究提供參考借鑒。

1數(shù)據(jù)處理

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源及范圍

為了獲取更全面、更準(zhǔn)確的文獻(xiàn)檢索數(shù)據(jù)，本文以南京大學(xué)中文資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)為檢索數(shù)據(jù)庫(kù)，已知該庫(kù)所藏文獻(xiàn)為知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普、超星等數(shù)據(jù)庫(kù)資源的并集。設(shè)定主題詞為“輿情”，時(shí)間跨度為2010—2021年，選擇CSSCI收錄的圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?qū)W術(shù)期刊發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)，共計(jì)1 373篇。為保證研究數(shù)據(jù)的可靠性，再進(jìn)一步對(duì)檢索數(shù)據(jù)展開人工篩選，刪除不符合研究目的的文獻(xiàn)，如綜述、書評(píng)、主持人導(dǎo)語(yǔ)、序言等，最終共計(jì)1 147篇，如表1所示。

1.2分析方法編碼

本文將各文獻(xiàn)摘要中所提及的研究方法視為其主要使用的方法，通過(guò)編寫Python代碼，利用正則匹配方法從摘要中提取研究方法，再對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行人工校驗(yàn)、修正和補(bǔ)充。其中，若摘要中未直接提及研究方法，則通過(guò)閱讀文獻(xiàn)后再人工增添數(shù)據(jù)記錄。

由于存在多篇文獻(xiàn)對(duì)同一方法的表述不同，多種方法可能隸屬于更高層次方法等問(wèn)題，后續(xù)難以有效開展量化分析，因此，本文認(rèn)為非常有必要引入情報(bào)學(xué)方法體系對(duì)所提取的研究方法進(jìn)一步歸類整理。

目前，情報(bào)學(xué)界還未有公認(rèn)的方法體系，眾多學(xué)者仍在持續(xù)不斷地探索更為強(qiáng)大完善的分類方法[7]，現(xiàn)有成果大體有“層次說(shuō)”“流程說(shuō)”“功能說(shuō)”等。王靜宜等在已有成果的基礎(chǔ)上，在方法之間的層次以及同一層次方法之間的內(nèi)在邏輯聯(lián)系上進(jìn)行了更深入的探討，他們認(rèn)為情報(bào)分析方法具有層次性，且有必要厘清和科學(xué)劃分方法的上下位類、從屬關(guān)系，由此提出了一個(gè)更細(xì)粒度、更針對(duì)性的情報(bào)分析方法類型劃分框架[8]，本文在此框架基礎(chǔ)上提出如下輿情研究方法編碼依據(jù)，如表2所示。

基于以上框架，每篇文獻(xiàn)的每個(gè)方法都將擁有唯一編碼，為了提高編碼工作的信效度，本文采用自動(dòng)化與人工結(jié)合的編碼方式：首先，將上述方法分級(jí)框架編制成詞典，利用正則模糊匹配的方式為每個(gè)提取出的方法自動(dòng)編碼;接著，篩選出錯(cuò)誤歸類、失敗歸類的方法，通過(guò)人工判斷賦予其編碼。各項(xiàng)一級(jí)研究方法的文獻(xiàn)數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖1所示。

1.3研究主題分類

我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)輿情研究?jī)?nèi)容涵蓋面十分廣泛，涉及基礎(chǔ)理論研究、現(xiàn)象分析研究、實(shí)踐應(yīng)用研究等多方面[9]，其中不同研究方向各有其適用方法，不應(yīng)混為一談。由此，本文對(duì)所有文獻(xiàn)的研究主題進(jìn)行更細(xì)致的劃分歸類。

關(guān)鍵詞往往能反映文獻(xiàn)的核心研究主題，故本文選擇關(guān)鍵詞作為研究主題劃分的數(shù)據(jù)來(lái)源。具體劃分過(guò)程如下：首先，統(tǒng)計(jì)所有文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞詞頻并降序排序，提取排名前80的關(guān)鍵詞;接著，人工剔除表示研究方法技術(shù)、研究對(duì)象等的關(guān)鍵詞，僅保留與研究主題、研究目的有關(guān)的有效關(guān)鍵詞，共計(jì)32個(gè);最后，計(jì)算所選關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣，對(duì)其進(jìn)行中心性計(jì)算并得到中間中心度排名，基于此結(jié)果人工對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分類，共得到輿情傳播與演化、輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警、輿情治理與引導(dǎo)三類主題。

每篇文獻(xiàn)將被歸于唯一研究主題，若某篇文獻(xiàn)涉及多個(gè)研究主題，則將其歸類為首要研究主題下。為了提高研究主題歸類工作的信效度，采取與研究方法編碼過(guò)程類似的方法：首先，通過(guò)正則匹配自動(dòng)對(duì)每篇文獻(xiàn)主題歸類;接著，再通過(guò)人工校驗(yàn)錯(cuò)誤、失敗歸類的情況，進(jìn)一步詳閱題錄信息后再給定研究主題，最終各研究主題文獻(xiàn)量統(tǒng)計(jì)情況如表3所示。

其中，輿情傳播與演化重點(diǎn)關(guān)注輿情傳播模式和機(jī)理，以及輿情生命周期中網(wǎng)民情感、關(guān)注話題的演化特征，洞察輿情發(fā)生本質(zhì)能為輿情監(jiān)管工作提供有力支撐;輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警聚焦于輿情發(fā)展走勢(shì)監(jiān)控、異常點(diǎn)預(yù)警等任務(wù)，旨在能有效降低輿情危機(jī)發(fā)生概率;輿情治理與引導(dǎo)主要圍繞輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)策略、輿情治理方法論等內(nèi)容展開分析研究，以期輔助管理者以更高效的方式維護(hù)輿情健康生態(tài)環(huán)境。

1.4本文研究方法

本文結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量法和內(nèi)容分析法為每篇文獻(xiàn)的研究方法編碼并進(jìn)行定性定量結(jié)合分析：首先，采用統(tǒng)計(jì)分析法計(jì)算各研究階段下方法使用比重，同時(shí)結(jié)合文獻(xiàn)實(shí)例展開分析;接著，利用文獻(xiàn)調(diào)研法分析各研究主題下方法的使用情況;然后，結(jié)合聚類分析和定性分析兩種方法對(duì)核心作者的主要使用研究方法進(jìn)行梳理與對(duì)比;最后，使用Gephi繪制研究方法共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，并結(jié)合詳細(xì)文獻(xiàn)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行解讀。

2結(jié)果分析

2.1“時(shí)間—方法”應(yīng)用分析

本文對(duì)各研究主題的發(fā)文量進(jìn)行逐年統(tǒng)計(jì)，并繪制了趨勢(shì)圖，如圖2所示。從圖中可以看出，文獻(xiàn)篇數(shù)整體呈上升趨勢(shì)，表示我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域越來(lái)越重視輿情分析方向。其中，輿情傳播與演化、輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警這兩項(xiàng)研究主題的增速明顯高于輿情治理與引導(dǎo)這一主題，說(shuō)明圖書情報(bào)學(xué)學(xué)者更偏向于針對(duì)輿情事件本身的演變規(guī)律等內(nèi)容展開分析工作，而對(duì)事后引導(dǎo)與管理方面的關(guān)注度相對(duì)稍低。

本文基于年發(fā)文量增速將我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域輿情研究歷程進(jìn)一步劃分為萌芽期、爆發(fā)期、穩(wěn)定期3個(gè)研究階段，如圖2所示，并以二級(jí)方法為基本單位，統(tǒng)計(jì)了各階段方法的使用情況，結(jié)果如表4所示。

以下對(duì)各研究階段的方法使用情況進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述：

1）萌芽期（2010—2012年）。這一時(shí)期為圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域輿情研究的起步階段，雖然發(fā)文量相對(duì)較少，但側(cè)重于對(duì)輿情相關(guān)概念內(nèi)涵及基本要素間邏輯關(guān)系的構(gòu)建和梳理，其成果為后續(xù)研究提供了良好的理論基礎(chǔ)。此階段以定性分析方法為主，如曹效陽(yáng)等[10]利用概念分析法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的層次結(jié)構(gòu)、物理結(jié)構(gòu)、邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行了概念內(nèi)涵界定，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情特征模型，為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控工作提供支持;陳強(qiáng)等[11]利用哲學(xué)方法和多案例研究法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情泛化現(xiàn)象的概念和成因進(jìn)行闡述，并對(duì)此提出應(yīng)對(duì)之策。729B0DE7-DCDD-4219-8A32-ABED2DCB2662

2）爆發(fā)期（2013—2017年）。這一階段是輿情研究的快速發(fā)展期，年發(fā)文增速相比上一階段有顯著提升。與萌芽期側(cè)重于基礎(chǔ)理論探討不同，爆發(fā)期的研究主題更偏向于輿情的傳播演化規(guī)律分析以及監(jiān)測(cè)預(yù)警方式探討，因此網(wǎng)絡(luò)分析法、統(tǒng)計(jì)分析法、數(shù)學(xué)分析法等定量研究方法的占比開始攀升。如譚雪晗等[12]利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法篩選出網(wǎng)絡(luò)輿情中關(guān)鍵信息發(fā)布者和關(guān)鍵事件關(guān)注者兩類用戶，并提出以關(guān)鍵用戶為中心的輿情治理策略;夏一雪等[13]通過(guò)構(gòu)建微分方程來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)輿情信息交互過(guò)程，并利用數(shù)值模擬仿真進(jìn)行輿情信息交互趨勢(shì)預(yù)測(cè)實(shí)證研究。

3）穩(wěn)定期（2018—2021年）。這一時(shí)期可視為圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域輿情研究的成熟階段，發(fā)文量呈輕微波動(dòng)，大體趨于穩(wěn)定。近些年隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)量早已不可同日而語(yǔ)，因此該階段更偏向于利用新興計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)輿情展開研究，機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘等方法的使用頻次具有壓倒性的優(yōu)勢(shì)。如單曉紅等[14]利用文本挖掘方法構(gòu)建事理圖譜以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情演化路徑的可視化;吳江等[15]利用聚類分析、時(shí)差相關(guān)分析等方法挖掘輿情生命周期中各階段的意見(jiàn)領(lǐng)袖，并探究其對(duì)大眾情緒的引導(dǎo)作用。

2.2“主題—方法”應(yīng)用分析

不同研究主題的研究?jī)?nèi)容側(cè)重點(diǎn)有所不同，所適用的方法也不盡相同。因此，本文對(duì)不同研究主題下的方法使用情況進(jìn)行歸納分析。

2.2.1主題一：輿情傳播與演化

從上節(jié)的文獻(xiàn)數(shù)分布可以看出，輿情傳播與演化一直是圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域輿情研究關(guān)注的重點(diǎn)，這一主題主要包含以下兩個(gè)研究?jī)?nèi)容：

1）輿情的傳播模式及傳播規(guī)律。由于輿情傳播是一個(gè)復(fù)雜、抽象、不可視的過(guò)程，難以直接對(duì)其展開分析，因此許多學(xué)者致力于構(gòu)建盡可能貼合現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的輿情傳播模型，并在此基礎(chǔ)上對(duì)傳播模式、傳播規(guī)律等進(jìn)行剖析。常用的研究方法有利用多主體仿真建模[16]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[17]等仿真模擬技術(shù)構(gòu)建輿情傳播模型模擬現(xiàn)實(shí)狀況;利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[18]、無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)[19]等網(wǎng)絡(luò)分析法分析輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。

2）主題、情感等要素的演化過(guò)程。在輿情生命周期中，熱點(diǎn)主題、網(wǎng)民情感等要素往往會(huì)隨著輿情態(tài)勢(shì)的發(fā)展而改變，如何準(zhǔn)確地描述和把控它們的演變路徑和規(guī)律是圖書情報(bào)學(xué)學(xué)者們的重點(diǎn)研究方向之一。面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的演化數(shù)據(jù)，研究人員常使用文本挖掘[20]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[21]、隱馬爾可夫模型[22]等知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法從輿情大數(shù)據(jù)中提取信息并進(jìn)行演化分析;或是通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)博弈模型[23]、概率數(shù)學(xué)模型[24]等數(shù)學(xué)分析法來(lái)對(duì)輿情各要素的演變過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬。

2.2.2主題二：輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警

相較于輿情傳播演化主題，輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警的研究更側(cè)重于對(duì)輿情狀況的實(shí)時(shí)跟蹤或提前預(yù)測(cè)，這一主題主要包含以下兩個(gè)研究?jī)?nèi)容：

1）輿情分級(jí)預(yù)警及評(píng)估指標(biāo)體系建立。不同發(fā)展程度的輿情事件可能需要不同等級(jí)的應(yīng)對(duì)方式，而這往往需要管理者能及時(shí)、合理地評(píng)估輿情的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，因此學(xué)者們持續(xù)不斷地探索著有效劃分輿情的方式。如利用灰色關(guān)聯(lián)分析[25]、支持向量機(jī)模型[26]等數(shù)據(jù)挖掘方法實(shí)現(xiàn)輿情自動(dòng)分級(jí);使用灰色模糊評(píng)價(jià)法[27]、灰色預(yù)測(cè)模型[28]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[29]等方法構(gòu)建輿情預(yù)警模型;采用層次分析法[30]、主成分分析法[31]、文獻(xiàn)調(diào)研法[32]等定性定量結(jié)合方法構(gòu)建輿情評(píng)估指標(biāo)體系。

2）輿情熱度測(cè)算、發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。對(duì)輿情熱度和發(fā)展趨勢(shì)的精準(zhǔn)測(cè)算，有助于管理人員實(shí)時(shí)掌握輿情發(fā)展態(tài)勢(shì)，并適時(shí)展開防控布局。為了獲得更佳的測(cè)度效果，研究人員多采用智能化方法，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[33]、邏輯斯蒂回歸[34]等機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)輿情熱度趨勢(shì);基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[35]仿真建模實(shí)現(xiàn)輿情熱度演化的測(cè)算;使用QCA方法[36]剖析輿情熱度生成機(jī)理等。

2.2.3主題三：輿情治理與引導(dǎo)

及時(shí)有效的治理和引導(dǎo)措施有助于抑制輿情事件的進(jìn)一步惡化，防患于未然。圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?qū)浨橹卫砼c引導(dǎo)的研究?jī)?nèi)容主要涵蓋輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)策略、輿情引導(dǎo)機(jī)制、輿情管理方法、信息服務(wù)工作評(píng)價(jià)等方面，常結(jié)合案例分析法、質(zhì)性分析法等實(shí)證研究方法與統(tǒng)計(jì)分析法、數(shù)學(xué)分析法等定量研究方法。如采用案例分析法[37]歸納總結(jié)真實(shí)輿情事件的發(fā)展路徑，以探討輿情危機(jī)的應(yīng)對(duì)策略;利用扎根理論[38]對(duì)輿情文本展開質(zhì)性分析，探索輿情形成機(jī)制并總結(jié)引導(dǎo)工作的不足;通過(guò)層次分析法、建立數(shù)學(xué)模型等構(gòu)建信息服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)[39]。

2.3“作者—方法”應(yīng)用分析

某研究領(lǐng)域內(nèi)核心作者的研究?jī)?nèi)容往往能反映該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)，對(duì)研究方法的選擇則體現(xiàn)了主流知識(shí)的組合模式[40]。因此，分析核心作者的主要研究方法使用情況在一定程度上能為后續(xù)相關(guān)內(nèi)容研究者起到指導(dǎo)作用，進(jìn)而推動(dòng)該領(lǐng)域的正向發(fā)展。

首先，本文對(duì)各位學(xué)者的發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并降序排序，將前20名的學(xué)者視為高頻核心作者;接著，統(tǒng)計(jì)每位核心作者使用每類一級(jí)研究方法的頻次（若使用頻次小于3次，將使用頻次置0，即認(rèn)為該方法不是該作者的主要研究方法），得到“高頻核心作者—主要研究方法”矩陣;最后，將矩陣導(dǎo)入SPSS中進(jìn)行系統(tǒng)聚類，結(jié)果如圖3所示。

本文結(jié)合作者具體使用方法及研究?jī)?nèi)容的明細(xì)數(shù)據(jù)，對(duì)上述聚類結(jié)果進(jìn)一步整合，將核心作者劃分為5組，如表5所示，其中，以蘭月新、陳福集等為代表的學(xué)者在輿情傳播和輿情演化兩方面均有較多研究，主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、仿真建模等智能化研究方法;朱恒民、魏靜、趙丹所研究?jī)?nèi)容更側(cè)重于分析輿情信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，故相比于上組作者，更多使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等網(wǎng)絡(luò)分析法;李綱、李昊青等為代表的學(xué)者與黃微、夏一雪等為代表的學(xué)者研究?jī)?nèi)容均偏向于輿情事件演化，如情緒演化、話題演化、關(guān)注度演化等，但是前組作者常結(jié)合知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法與網(wǎng)絡(luò)分析法從探尋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā)，而后組作者多結(jié)合知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法與實(shí)證分析法從現(xiàn)實(shí)案例出發(fā)。729B0DE7-DCDD-4219-8A32-ABED2DCB2662

2.4“方法—方法”共現(xiàn)分析

一項(xiàng)研究的不同分析環(huán)節(jié)常需使用不同的方法來(lái)合作完成，通過(guò)對(duì)研究方法的共現(xiàn)分析，能為后續(xù)相關(guān)研究的方法選擇組合帶來(lái)新思路。本文將計(jì)算好的一級(jí)方法共現(xiàn)三元組導(dǎo)入Gephi，繪制如圖4所示網(wǎng)絡(luò)圖（僅保留共現(xiàn)頻次大于等于5的連線），其中，各節(jié)點(diǎn)代表一級(jí)研究方法，節(jié)點(diǎn)大小代表其中心性，連線粗細(xì)代表方法間共現(xiàn)頻次。

從圖中可以發(fā)現(xiàn)，在實(shí)證研究方法中，常作為數(shù)據(jù)收集方法的調(diào)查法最常與其他數(shù)學(xué)類、智能類分析方法結(jié)合使用，例如陽(yáng)長(zhǎng)征[41]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法收集網(wǎng)民在輿論中的心理及行為數(shù)據(jù)，再利用結(jié)構(gòu)方程模型分析數(shù)據(jù)以探索網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響;劉建準(zhǔn)等[42]利用問(wèn)卷調(diào)查網(wǎng)民關(guān)注網(wǎng)絡(luò)集體事件相關(guān)數(shù)據(jù)，再利用文本挖掘、語(yǔ)義結(jié)構(gòu)分析等方法展開分析，于網(wǎng)民信息感知特征方面獲得若干結(jié)論。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析方法而言，知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法處于絕對(duì)的核心地位，常與多項(xiàng)其他研究方法結(jié)合使用。如在輿情傳播演化、監(jiān)測(cè)預(yù)警類研究中，研究人員常結(jié)合仿真建模法、統(tǒng)計(jì)分析法對(duì)傳播規(guī)律、演化路徑、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等內(nèi)容展開分析。

此外，“數(shù)學(xué)分析法—仿真建模法”“仿真建模法—網(wǎng)絡(luò)分析法”“網(wǎng)絡(luò)分析法—統(tǒng)計(jì)分析法”也是常見(jiàn)的方法組合搭配。

3輿情研究方法應(yīng)用情況總結(jié)

基于上節(jié)分析結(jié)果，本文對(duì)各類研究方法的應(yīng)用情況進(jìn)行了總結(jié)，以期為后續(xù)輿情研究方法選擇提供理論指導(dǎo)，具體包含適用場(chǎng)景、應(yīng)用條件、應(yīng)用效果3個(gè)方面，如表6所示，可將表中研究方法的來(lái)源大致分為統(tǒng)計(jì)學(xué)和闡釋學(xué)兩類，其中：

1）源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法（如數(shù)學(xué)分析法、統(tǒng)計(jì)分析法、知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法等）適用于對(duì)大樣本量輿情數(shù)據(jù)展開高效智能的研究，典型應(yīng)用場(chǎng)景有輿情主題挖掘、熱點(diǎn)話題演變、危機(jī)預(yù)測(cè)等。為了有效使用這類方法，研究人員常需構(gòu)建或使用模型、算法等來(lái)描述抽象的輿情現(xiàn)象，有時(shí)可能還需使用一些統(tǒng)計(jì)分析軟件、網(wǎng)絡(luò)分析軟件、仿真建模軟件等。統(tǒng)計(jì)學(xué)方法能將抽象的輿情現(xiàn)象或非結(jié)構(gòu)化輿情數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭刹倏?、可描述的形式，但在使用該類方法時(shí)應(yīng)注意對(duì)誤差項(xiàng)的解釋，以及應(yīng)結(jié)合輿情事實(shí)對(duì)量化分析結(jié)果展開更深入分析。

2）源于闡釋學(xué)的方法（如質(zhì)性研究法、案例研究法、哲學(xué)分析法等）更適合用于研究中小樣本量的輿情數(shù)據(jù)，適用場(chǎng)景涉及探究輿情政策變化、網(wǎng)民傳播行為變化等研究問(wèn)題。這類方法通常需要研究人員具備強(qiáng)大的邏輯推演能力、概念分析能力，以及扎實(shí)的輿情分析知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)積累。通過(guò)使用這些方法有助于發(fā)現(xiàn)許多容易被統(tǒng)計(jì)學(xué)方法忽視的輿情特殊現(xiàn)象，但在使用時(shí)需注意數(shù)次保證數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的信度和效度、分析過(guò)程避免介入過(guò)多主觀偏差、檢驗(yàn)分析結(jié)論的普遍性和推廣性等。

4評(píng)述與展望

4.1研究現(xiàn)狀評(píng)述

近些年，我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的輿情研究已取得長(zhǎng)足發(fā)展，尤其在研究方法的應(yīng)用情況上實(shí)現(xiàn)了許多創(chuàng)新和突破，但在研究開展的過(guò)程中仍存在一些關(guān)鍵問(wèn)題。

1）研究數(shù)據(jù)來(lái)源有限，數(shù)據(jù)形式單一，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以得到保證

在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)，近年多采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、問(wèn)卷調(diào)查、文獻(xiàn)調(diào)研等方法，其中網(wǎng)絡(luò)爬蟲最為常見(jiàn)，這就導(dǎo)致輿情研究十分依賴于網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)來(lái)源上，由于數(shù)據(jù)權(quán)限問(wèn)題，研究數(shù)據(jù)多為單源數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)完備性亟待提升;在數(shù)據(jù)類型上，多數(shù)研究?jī)H聚焦于文本，而對(duì)圖像、視頻等其他模態(tài)數(shù)據(jù)涉及較少;在數(shù)據(jù)質(zhì)量上，自行爬取的輿情文本可能充斥著大量水軍、機(jī)器人的發(fā)言，即未必代表真實(shí)網(wǎng)民的實(shí)際想法，導(dǎo)致輿情文本研究數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、真實(shí)性難以得到保障。

2）研究過(guò)程多停留在數(shù)據(jù)分析層面，未達(dá)到真正的情報(bào)分析深度

目前，國(guó)內(nèi)圖情領(lǐng)域輿情研究方法使用趨勢(shì)以知識(shí)發(fā)現(xiàn)法、仿真建模法、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)法等定量分析方法為主。然而，在方法使用過(guò)程中，一些關(guān)注點(diǎn)的偏移導(dǎo)致研究結(jié)論多停留在數(shù)據(jù)分析層面，而未達(dá)到情報(bào)分析的深度。例如，為了提升模型準(zhǔn)確度，一味追求大數(shù)據(jù)，但情報(bào)分析更看重全源數(shù)據(jù)，故還需對(duì)輿情數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與融合更加關(guān)注;以及現(xiàn)有輿情研究對(duì)數(shù)據(jù)分析后的產(chǎn)出智能階段有所忽略，而這一階段多以歸納推理、演繹推理等方法為主，需要研究人員能洞察輿情本質(zhì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)所得知識(shí)的進(jìn)一步升華，真正達(dá)到輿情情報(bào)分析的深度。

3）研究成果偏學(xué)術(shù)化與理論化，難以真正落地實(shí)施

算法類、建模類等智能分析方法在將輿情研究帶入新高度的同時(shí)，也容易導(dǎo)致研究結(jié)論偏理想化。例如，在通過(guò)建模模擬輿情傳播場(chǎng)景時(shí)，受限于分析復(fù)雜度及運(yùn)行設(shè)備條件等因素，常會(huì)對(duì)現(xiàn)實(shí)情況進(jìn)行簡(jiǎn)化;在采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法構(gòu)建監(jiān)測(cè)預(yù)警模型時(shí)，多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)開展，致使研究結(jié)論存在滯后性，未實(shí)現(xiàn)真正的動(dòng)態(tài)分析;目前有關(guān)輿情治理引導(dǎo)對(duì)策的研究多從管理學(xué)、傳播學(xué)角度出發(fā)，而并未與傳播演化、監(jiān)測(cè)預(yù)警等技術(shù)導(dǎo)向的輿情研究相結(jié)合，導(dǎo)致技術(shù)與治理處于相對(duì)割裂的狀態(tài)，研究?jī)?nèi)容有待進(jìn)一步優(yōu)化。

4.2研究趨勢(shì)展望

基于前文對(duì)輿情研究方法應(yīng)用情況的分析與總結(jié)，以及現(xiàn)有輿情研究不足之處的簡(jiǎn)要評(píng)述，本文進(jìn)一步對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情研究的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

在輿情傳播與演化方面，知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法、仿真建模法、網(wǎng)絡(luò)分析法等智能分析方法的使用頻次逐漸攀升，如何基于多模態(tài)、多平臺(tái)、多案例的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)，從不同場(chǎng)景、不同角度出發(fā)，將網(wǎng)絡(luò)輿情傳播規(guī)律、演化特征、影響機(jī)制具象化將是當(dāng)下研究的主要趨勢(shì)。

在輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警方面，學(xué)者們逐漸傾向于使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬等方法技術(shù)搭建準(zhǔn)確度高、泛化能力強(qiáng)的預(yù)測(cè)監(jiān)控模型，日后將更聚焦于輿情發(fā)展走勢(shì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、輿情網(wǎng)民情感識(shí)別分析、輿情危機(jī)預(yù)測(cè)及響應(yīng)等方面的研究。

在輿情治理與引導(dǎo)方面，采用內(nèi)容分析法、案例研究法、哲學(xué)方法等定性方法研剖輿情內(nèi)容和搭建方案策略，再結(jié)合知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法、統(tǒng)計(jì)分析法等定量方法歸納與驗(yàn)證管制效果，用以探尋真正貼合實(shí)情、可落地實(shí)施的網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)急引導(dǎo)策略、風(fēng)險(xiǎn)管理模式、治理效率評(píng)估體系等管控機(jī)制正成為未來(lái)的研究熱點(diǎn)。729B0DE7-DCDD-4219-8A32-ABED2DCB2662

參考文獻(xiàn)

[1]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[R].北京：中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心，2021.

[2]馬寧，劉怡君，廉瑩.突發(fā)事件輿情風(fēng)險(xiǎn)研究文獻(xiàn)綜述[J].情報(bào)雜志，2019，38（6）：88-94.

[3]朱張祥，劉佳培.基于CSSCI圖情領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)輿情研究的知識(shí)圖譜分析[J].圖書情報(bào)導(dǎo)刊，2020，5（3）：50-59.

[4]徐敏.大數(shù)據(jù)環(huán)境下情報(bào)學(xué)在網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的作用[J].圖書情報(bào)研究，2016，9（2）：12-18，52.

[5]楊建林.“總體國(guó)家安全觀”思想對(duì)情報(bào)方法研究的影響[J].現(xiàn)代情報(bào)，2020，40（3）：3-13，37.

[6]李博聞，章成志.我國(guó)情報(bào)學(xué)研究方法研究綜述[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2019，42（2）：1-6，37.

[7]李博聞，章成志.我國(guó)情報(bào)學(xué)研究方法體系構(gòu)建研究的轉(zhuǎn)向突破[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2020，43（6）：37-43.

[8]王靜宜，徐敏，祝振媛，等.情報(bào)分析中的方法應(yīng)用研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2020，43（1）：33-41.

[9]王曰芬，吳鵬，丁晟春，等.社會(huì)輿情分析研究與進(jìn)展綜述[J].情報(bào)學(xué)進(jìn)展，2016，11（00）：132-185.

[10]曹效陽(yáng)，曹樹金，陳桂鴻.網(wǎng)絡(luò)輿情的結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)特征分析[J].情報(bào)科學(xué)，2010，28（2）：231-234，238.

[11]陳強(qiáng)，王雅蕾，王國(guó)華.高校突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情泛化現(xiàn)象研究[J].情報(bào)雜志，2011，30（5）：6-9.

[12]譚雪晗，涂艷，馬哲坤.基于SNA的事故災(zāi)難輿情關(guān)鍵用戶識(shí)別及治理[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2017，36（3）：297-306.

[13]夏一雪，蘭月新，劉冰月，等.大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情信息交互模型研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2017，37（11）：3-9，16.

[14]單曉紅，龐世紅，劉曉燕，等.基于事理圖譜的網(wǎng)絡(luò)輿情演化路徑分析——以醫(yī)療輿情為例[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2019，42（9）：99-103，85.

[15]吳江，趙穎慧，高嘉慧.醫(yī)療輿情事件的微博意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別與分析研究[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2019，3（4）：53-62.

[16]陳春陽(yáng)，黃秀玲.微博輿情的生成機(jī)制和傳播規(guī)律研究[J].情報(bào)科學(xué)，2018，36（4）：32-37.

[17]鄧建高，張璇，傅柱，等.基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究：以“江蘇響水爆炸事故”為例[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2020，4（Z1）：110-121.

[18]姚樂(lè)野，吳茜，李明.新冠肺炎疫情微博輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析[J].圖書情報(bào)工作，2020，64（15）：123-130.

[19]郭耿，陳福集，陳蕾雯.基于觀點(diǎn)模糊相似度的微博輿情演化研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（1）：82-86.

[20]王家輝，夏志杰，王詣銘，等.基于句法規(guī)則和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)主題可視化及演化研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（7）：132-139.

[21]張志霞，郝紋慧，張二雙.網(wǎng)絡(luò)輿情驅(qū)動(dòng)下突發(fā)事件情景推演研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（5）：141-147.

[22]何建民，李雪.面向微博輿情演化分析的隱馬爾科夫模型研究[J].情報(bào)科學(xué)，2016，34（4）：7-12.

[23]楊陽(yáng)，王杰.情緒因素影響下的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（3）：35-41，69.

[24]夏立新，畢崇武，梅瀟，等.基于事件鏈的網(wǎng)絡(luò)輿情事件演化研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2020，43（5）：123-130.

[25]楊柳，羅文倩，鄧春林，等.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的輿情分級(jí)與預(yù)警模型研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（8）：28-34.

[26]楊爽，陳芬.基于SVM多特征融合的微博情感多級(jí)分類研究[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2017，1（2）：73-79.

[27]陳培友，侯甜甜.基于ANP—灰色模糊的社交網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究——以“重慶公交墜江事件”為例[J].情報(bào)科學(xué)，2019，37（5）：115-120.

[28]彭程，祁凱，黎冰雪.基于SIR-EGM模型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與預(yù)警機(jī)制研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（3）：145-153.

[29]張鵬，蘭月新，李昊青，等.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)謠言危機(jī)預(yù)警及模擬仿真研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2019，39（12）：101-108，137.

[30]張艷豐，李賀，彭麗徽，等.基于語(yǔ)義隸屬度模糊推理的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)預(yù)警實(shí)證研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2017，40（9）：82-89.

[31]王靜茹，金鑫，黃微.多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J].情報(bào)資料工作，2017（6）：25-32.

[32]張雪梅，王友翠.多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情衰退期形成的評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（6）：110-115，177.

[33]陳福集，肖鴻雁.基于改進(jìn)ABC-BP模型的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)測(cè)研究[J].圖書館學(xué)研究，2018（9）：84-89，101.

[34]蘭月新，劉冰月，張鵬，等.面向大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型研究[J].情報(bào)雜志，2017，36（6）：105-110，147.

[35]姚晶晶，張雨燕.多主體視角下企業(yè)負(fù)面輿情熱度演化研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2020，43（8）：120-127，133.

[36]李晚蓮，高光涵.突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度生成機(jī)理研究——基于48個(gè)案例的模糊集定性比較分析（fsQCA）[J].情報(bào)雜志，2020，39（7）：94-100.

[37]王潤(rùn)玨.信息時(shí)代的輿情特征與政府應(yīng)對(duì)機(jī)制建設(shè)路徑研究[J].情報(bào)雜志，2019，38（7）：111-114，145.

[38]邢鵬飛，李鑫鑫.重大疫情防控中網(wǎng)絡(luò)輿情形成機(jī)制及引導(dǎo)策略研究——基于新冠肺炎疫情期間網(wǎng)絡(luò)輿情文本的質(zhì)性分析[J].情報(bào)雜志，2020，39（7）：67-74，158.

[39]金潞.生態(tài)系統(tǒng)視域下的圖書館政府輿情信息服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J].圖書館學(xué)研究，2020，（13）：68-75，95.

[40]周娜，李秀霞，高丹.基于LDA主題模型的“作者—內(nèi)容—方法”多重共現(xiàn)分析——以圖書情報(bào)學(xué)為例[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2019，42（6）：144-148，123.

[41]陽(yáng)長(zhǎng)征.危機(jī)事件中網(wǎng)絡(luò)空間場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2019，39（10）：46-57.

[42]劉建準(zhǔn)，石密，劉春雷.網(wǎng)民群體對(duì)突發(fā)互聯(lián)網(wǎng)集體事件信息感知的語(yǔ)義圖譜研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2019，42（2）：158-163.

（責(zé)任編輯：郭沫含）729B0DE7-DCDD-4219-8A32-ABED2DCB2662