韓國柱，張秋波，夏一雪

(武警學(xué)院 a.研究生隊(duì)； b.邊防系； c.科研部，河北 廊坊 065000)

●反恐處突研究

網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件中聲量變化及分析研究

韓國柱a，張秋波b，夏一雪c

(武警學(xué)院 a.研究生隊(duì)； b.邊防系； c.科研部，河北 廊坊 065000)

分析案例的新聞聲量、微博聲量及網(wǎng)友互動(dòng)聲量等情況，采用描述性統(tǒng)計(jì)分析和時(shí)間序列分析方法對各月總量及類型總量的變化情況進(jìn)行研究，為網(wǎng)絡(luò)輿情的研究提供參考。

網(wǎng)絡(luò)輿情事件；網(wǎng)絡(luò)聲量；描述性統(tǒng)計(jì)分析；時(shí)間序列分析

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)在京發(fā)布《第34次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2014年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.32億?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率為46.9%[1]。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來已經(jīng)很大程度上改變了人們的工作、生活，網(wǎng)絡(luò)的普及也在深層次上影響著人們的情感、思想。

網(wǎng)絡(luò)輿情作為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的產(chǎn)物已經(jīng)成為了社會(huì)輿論場中最有影響力和擴(kuò)散力的輿論表達(dá)[2]。近幾年，對于網(wǎng)絡(luò)輿情的研究不斷深入發(fā)展，李超零等(2011)采用DWER方法對該數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行了概念建模[3]，周耀明等(2013)對網(wǎng)絡(luò)輿情的演化分析進(jìn)行了研究[4]，蘭月新等(2011)建立突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演進(jìn)規(guī)律的微分方程模型對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行研究[5]。但是，以網(wǎng)絡(luò)輿情報(bào)告為基礎(chǔ)，分析其中的網(wǎng)絡(luò)聲量變化，從而預(yù)測變化趨勢的研究還沒有。

網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件本身就是所有網(wǎng)絡(luò)輿情中最具代表性的事件，它們能夠集中反映網(wǎng)民對于某幾類事件的關(guān)注程度。本文以采用描述性統(tǒng)計(jì)分析和時(shí)間序列分析等方法，對網(wǎng)眼榜2012—2013年各個(gè)月份的網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件輿情報(bào)告[6]進(jìn)行挖掘提取。

一、網(wǎng)絡(luò)聲量

(一)網(wǎng)絡(luò)聲量及其特征

根據(jù)《辭?！返慕忉?，聲量是指聲音的響度或強(qiáng)度；音量。這本是一個(gè)描述聲音特質(zhì)的量詞，但是經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)化的運(yùn)用，這一詞語的蘊(yùn)意便發(fā)生了深刻的變化。目前，對于網(wǎng)絡(luò)聲量的含義并沒有權(quán)威表述，所涉及的文章少之又少。在《2008年度商業(yè)品牌網(wǎng)絡(luò)口碑綜合報(bào)告》[7]一文中在對網(wǎng)絡(luò)口碑聲量的介紹中，指出了“聲量為話題數(shù)量”；根據(jù)締元信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在2012年倫敦奧運(yùn)會(huì)期間發(fā)表的題為《上億網(wǎng)絡(luò)聲量嘆息劉翔傷賽》[8]一文中指出人物網(wǎng)絡(luò)聲量是指當(dāng)日門戶網(wǎng)站中某一人物相關(guān)頁面的PV數(shù)。筆者認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)聲量是指網(wǎng)絡(luò)主體通過網(wǎng)絡(luò)渠道，在網(wǎng)絡(luò)空間上的訴求和表達(dá)，通常以文字、圖片和視頻等方式進(jìn)行。網(wǎng)絡(luò)聲量的量化統(tǒng)計(jì)往往以網(wǎng)絡(luò)事件中可量化的某一指標(biāo)作為基礎(chǔ)。

網(wǎng)絡(luò)聲量具有如下特征：

1.數(shù)量的龐大性。網(wǎng)絡(luò)輿情作為社會(huì)輿情的重要來源，集中反映了人們的思想與情緒。無論是留言、發(fā)帖、評論還是其他任何網(wǎng)絡(luò)行為，都將產(chǎn)生龐大的聲量。這一特性也是網(wǎng)絡(luò)聲量最重要的特點(diǎn)。

2.類型的多樣性。首先，網(wǎng)絡(luò)聲量所反映的話題是多元的。涉及境內(nèi)外經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)、文化等各個(gè)方面，相當(dāng)一部分內(nèi)容還可能是上述多元話題的綜合。其次，內(nèi)容載體豐富。新聞跟帖、論壇帖子、即時(shí)通信、博客、微博以及逐漸興起的4G傳媒等都是網(wǎng)絡(luò)輿情信息的載體。最后，表現(xiàn)形式多樣。網(wǎng)絡(luò)聲量不僅會(huì)通過直觀的數(shù)字表達(dá)進(jìn)行反映，還會(huì)通過不同的傳播媒體間接體現(xiàn)民眾的訴求與表達(dá)。

3.性質(zhì)的復(fù)雜性。網(wǎng)絡(luò)聲量作為網(wǎng)絡(luò)輿情的重要指標(biāo)反映。網(wǎng)絡(luò)聲量的性質(zhì)及其復(fù)雜，參雜著各種不同方面的聲音。網(wǎng)絡(luò)聲量是“民意庫”，是民情、民生、民意的重要反映；網(wǎng)絡(luò)聲量是“晴雨表”，是現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的量化反映；網(wǎng)絡(luò)聲量是“減壓閥”，是民眾需要表達(dá)和發(fā)泄的途徑[9]?？傊?，網(wǎng)絡(luò)聲量的性質(zhì)及其復(fù)雜，是綜合的反映。

(二)網(wǎng)絡(luò)聲量的類型

網(wǎng)絡(luò)聲量的類型各種各樣，按照地域劃分可分為國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)聲量和國外網(wǎng)絡(luò)聲量，按照性質(zhì)劃分可分為官方網(wǎng)絡(luò)聲量和民眾網(wǎng)絡(luò)聲量等等。為了便于研究網(wǎng)絡(luò)聲量的變化發(fā)展情況，本文采用了網(wǎng)眼榜的劃分方式，將網(wǎng)絡(luò)聲量劃分為新聞聲量、微博聲量和網(wǎng)友互動(dòng)聲量來進(jìn)行分析。

1.新聞聲量。新聞聲量是取自傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)主流媒體對于各類事件的披露與報(bào)道所反映出來的網(wǎng)絡(luò)聲量。例如搜狐新聞與網(wǎng)易新聞等主流媒體。這些網(wǎng)絡(luò)新聞媒體具有一定基數(shù)的長期關(guān)注著，所報(bào)道和披露的事件也具有一定的真實(shí)性和權(quán)威性，因而在各類網(wǎng)絡(luò)聲量中占有重要的地位。

2.微博聲量。微博聲量是指基于微博這種社交平臺(tái)而產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)聲量。目前微博的使用已經(jīng)滲透到社會(huì)各個(gè)方面，日益成為新聞輿論的重要來源，并且逐漸改變著人們的生活方式，毫不夸張地講微博已經(jīng)成為了網(wǎng)絡(luò)化社會(huì)的重要量標(biāo)。目前，在國內(nèi)具有較大影響力的微博有新浪微博、騰訊微博等，每時(shí)每刻這些微博都在不斷刷新著人們的關(guān)注點(diǎn)，不斷聚集著網(wǎng)絡(luò)聲量，這些微博聲量已經(jīng)成為了各類聲量中最為重要的一支。

3.網(wǎng)友互動(dòng)聲量。網(wǎng)友互動(dòng)聲量是指在各類可供廣大網(wǎng)民進(jìn)行思想交流的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)聲量。這類聲量由于具有直接的現(xiàn)實(shí)交流性和直觀顯示性因而具備極強(qiáng)的分析和預(yù)測作用。

二、網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件的聲量統(tǒng)計(jì)

自2012年以來，網(wǎng)眼榜每個(gè)月份都要發(fā)布一份網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件的輿情報(bào)告，選取當(dāng)月具有代表性的十個(gè)案例進(jìn)行總結(jié)。本文選取了兩年來共計(jì)240個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件，采用描述性統(tǒng)計(jì)分析方法從以下兩個(gè)角度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)：

(一)各個(gè)月份聲量統(tǒng)計(jì)

以月為基本單位，通過描述性統(tǒng)計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)累加，得出2012—2013年各個(gè)月份的聲量總量，如表1和表2所示。

表1 2012年各個(gè)月份網(wǎng)絡(luò)聲量總量統(tǒng)計(jì)表

表2 2013年各個(gè)月份網(wǎng)絡(luò)聲量總量統(tǒng)計(jì)表

經(jīng)過計(jì)算得出月份聲量的平均值并繪制出三種不同類型的聲量的比值情況，如圖1和圖2。

通過分析以上圖表，可得出如下結(jié)論：

1.各個(gè)月份不同聲量之間成正相關(guān)分布。通過比較表1和表2可以看出，每月的新聞聲量、微博聲量和網(wǎng)友互動(dòng)聲量的總量分布成正相關(guān)趨勢，當(dāng)這一月份中的某一類型聲量較多時(shí)，其他兩個(gè)類型的聲量也會(huì)比其它月份的聲量總量大。這一點(diǎn)充分說明了某一事件的熱度波及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)世界，不會(huì)因?yàn)槠脚_(tái)的差異而造成壁壘，同時(shí)也充分說明了網(wǎng)絡(luò)世界的關(guān)聯(lián)性。相關(guān)部門在監(jiān)測某些熱點(diǎn)事件時(shí)，必須通盤考慮整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)展情況，做到全面考量。

圖1 2012年網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件聲量統(tǒng)計(jì)圖

圖2 2013年網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)事件聲量統(tǒng)計(jì)圖

2.傳統(tǒng)新聞媒體聲量在數(shù)量上大幅下降但比重上穩(wěn)步提升。通過比較圖1和圖2可以看出傳統(tǒng)的新聞媒體聲量由原先的16 394 479降至8 604 459，總量降幅達(dá)47.5%，但是總體比重卻從22%上升至32%，增幅達(dá)10%。由此可見新聞聲量在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)聲量中占據(jù)著重要地位。相關(guān)部門在今后仍需重點(diǎn)關(guān)注此類聲量變化。

3.網(wǎng)友互動(dòng)聲量大幅下降，喪失主體地位。在2012年網(wǎng)友互動(dòng)聲量總量最多，比重最大，但是到了2013年，總量由41 142 959降至2 764 756，降幅達(dá)到93%，比重由56%降至11%。這一變化表明了隨著微博等更多網(wǎng)絡(luò)媒介的興起，網(wǎng)民更多依靠瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等方式表達(dá)訴求，而網(wǎng)友之間的持續(xù)互動(dòng)卻越來越低。

4.微博聲量成為了網(wǎng)絡(luò)聲量中最重要的組成。微博聲量從2012年的16 394 479下降至15 284 306，但是比值卻從22%增長至57%，凈增35%。由此可見，微博在將來的網(wǎng)絡(luò)世界中必將發(fā)揮著主導(dǎo)作用，占據(jù)主體地位。

(二)案例類型聲量統(tǒng)計(jì)

通過對比分析網(wǎng)眼報(bào)告中的240個(gè)案例，筆者將其分成了20類，各個(gè)類型之間進(jìn)行了事件總結(jié)，如表3。

表3 2012—2013年網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件分類統(tǒng)計(jì)表

通過表3可以看出，人們對于公眾人物、社會(huì)道德、公職人員、行政執(zhí)法和經(jīng)濟(jì)生活等五類網(wǎng)絡(luò)輿情事件關(guān)注最多，占事件總量的57.1%，在所有的類型中，涉及公眾人物的事件最多，兩年來共計(jì)43個(gè)，占到總量的17.9%。筆者提取了2013年22例公眾人物類網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行聲量統(tǒng)計(jì)，如表4。

表4 網(wǎng)絡(luò)公眾人物類事件聲量統(tǒng)計(jì)表

通過表4計(jì)算得出2013年公眾人物類的新聞聲量、微博聲量和網(wǎng)友互動(dòng)聲量的總量分別為20 654 520、37 247 415、4 743 543，經(jīng)過比值計(jì)算可得，此類網(wǎng)絡(luò)事件三類聲量分別占全年總量的20.0%、20.3%和14.3%。由此可知公眾人物對于廣大人民的影響力。

三、以時(shí)間序列分析方法對聲量的預(yù)測分析

在此類網(wǎng)絡(luò)聲量數(shù)據(jù)中，每月的聲量情況就是時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，因此，對各類聲量采用時(shí)間序列分析可以進(jìn)行有效預(yù)測。

(一)數(shù)據(jù)的提取和初步處理

本文選取2013年全年各個(gè)月份的聲量總量，以新聞聲量和微博聲量為參考值，進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取和初步處理。通過對數(shù)據(jù)的累加計(jì)算，得出表5。

表5 2013年各月新聞聲量與微博聲量累加前后統(tǒng)計(jì)表

(二)數(shù)據(jù)的分析與趨勢預(yù)測

通過使用Excel公式編輯器，采用時(shí)間序列分析的方法對累加后的數(shù)據(jù)量進(jìn)行分析預(yù)測，得出圖3、圖4和圖5。

圖3 2013年新聞聲量函數(shù)預(yù)測圖

圖4 2013微博聲量函數(shù)預(yù)測圖

通過圖3分析得出，2013年新聞聲量時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析圖，函數(shù)式為

F(x)= 9 067 071.98x+ 1 551 023.24

置信度R2=0.92擬合程度較高。

圖5 2013年網(wǎng)友互動(dòng)聲量函數(shù)預(yù)測圖

通過圖4分析得出，2013年新聞聲量時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析圖，函數(shù)式為

F(x)= 15184085.32x+17554844.08

置信度R2=0.94擬合程度較高。

通過圖5分析得出，2013年網(wǎng)友互動(dòng)聲量時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析圖，函數(shù)式為

F(x)= 2829814.00x+3858224.83

置信度R2=0.91擬合程度較高。

通過分析新聞聲量、微博聲量以及網(wǎng)友互動(dòng)聲量的函數(shù)方程，可以看到今后新聞聲量、微博聲量、網(wǎng)友互動(dòng)聲量這幾類聲量將成上升趨勢。

(三)小結(jié)

1.新聞聲量、微博聲量、網(wǎng)友互動(dòng)聲量的增長將成為長期趨勢。無論何種聲量在今后的時(shí)期都將持續(xù)不斷增長。這些聲量背后折射的是網(wǎng)民的訴求與表達(dá)。面對日益增長的網(wǎng)絡(luò)聲量，政府和國家輿情監(jiān)管部門必須予以高度的重視。

2.預(yù)測函數(shù)算法擬合度較高。函數(shù)真實(shí)值、預(yù)測值在短期內(nèi)較高，預(yù)測偏差較小，趨勢一致。置信度水平高，函數(shù)運(yùn)用得當(dāng)，預(yù)測趨勢正確。

四、結(jié)束語

網(wǎng)絡(luò)聲量作為網(wǎng)民觀念的量化反映，在未來的網(wǎng)絡(luò)輿情研究中必將成為重要的指標(biāo)作用，本文僅通過數(shù)學(xué)方法進(jìn)行了粗淺的探討，以期引起相關(guān)部門的重視，為將來的網(wǎng)絡(luò)輿情研究提供重要的理論支持和實(shí)踐參考。

[1] 中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心．第 34 次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R/OL]．[2014-07-21]．

[2] 李彪,鄭滿寧.社交媒體時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)輿情[J].新聞?dòng)浾?2014(1):36-41.

[3] 李超零,陳越,黃惠新,牛孝印.網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)倉庫多維建模技術(shù)研究[J].情報(bào)雜志,2011,30(7)：150-156.

[4] 周耀明，張慧成，王波.網(wǎng)絡(luò)輿情演化模式分析[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),2013,13(3):334-341.

[5] 蘭月新,鄧新元.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演進(jìn)規(guī)律模型研究[J].情報(bào)雜志,2011,30(8)：47-50.

[6] 網(wǎng)眼榜.網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件輿情報(bào)告(2012-2013)[R/OL].http://www.wyyyy.com/Monitor/channels/ 82.html,2014.

[7] 大旗網(wǎng)絡(luò).2008年度商業(yè)品牌網(wǎng)絡(luò)口碑綜合報(bào)告[R/OL].http://wenku.baidu.com/view/ddc520.html.

[8] 締信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù).上億網(wǎng)絡(luò)聲量嘆息劉翔傷賽[EB/OL].http://www.dratio.com/2012/0810/159305.html.

[9] 王國華，曾潤喜，方付建.解碼網(wǎng)絡(luò)輿情[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2011:1-2.

(責(zé)任編輯 杜 彬)

The Research of the Volume Change in the Internet Public Opinion of Hot Events

HAN Guozhua， ZHANG Qiubob， XIA Yixuec

(a.TeamofGraduateStudent；b.DepartmentofBorder-controlandImmigration；c.DepartmentofScientificResearch，TheArmedPoliceAcademy，Langfang，HebeiProvince065000，China)

The paper analyzes news sound volume， microblog sound volume and users interacting sound volume in each case， etc.， uses the method of descriptive statistical analysis and time series to analysis changes in the type of each month and the total amount to achieve the predicted target， provides a useful reference for the study of the internet public opinion.

network public opinion event； network sound volume； descriptive statistical analysis; analysis of time series

2014-09-22

全國統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究”(2014LZ10)階段性成果

韓國柱(1990— )，男，河北黃驊人，在讀碩士研究生； 張秋波(1965— )，女，黑龍江綏化人，教授； 夏一雪(1983— )，女，山東日照人，講師。

G206

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1008-2077(2015)05-0079-05