王沁，張揚，夏玲玲，袁明，陳俊安，范巖

（江蘇警官學(xué)院計算機信息與網(wǎng)絡(luò)安全系，南京 210031）

0 引言

自媒體時代，隨著網(wǎng)民數(shù)量的不斷擴大以及網(wǎng)絡(luò)等新興媒體的蓬勃發(fā)展，越來越多的人習(xí)慣借助互聯(lián)網(wǎng)通過微博、微信等社交媒體平臺來關(guān)注熱點事件、發(fā)表評論、進行價值評判。隨之而來的由重大事件或突發(fā)事件引起的網(wǎng)絡(luò)輿情也呈現(xiàn)出前所未有的復(fù)雜狀況，例如2018 年“范冰冰偷逃稅事件”、“高鐵霸座”、“滴滴乘客遇害系列事件”，2019 年“重慶保時捷女車主李某怒扇男司機耳光”等事件都在網(wǎng)絡(luò)上引起言論熱潮，并隨著事件不斷發(fā)酵，各種無據(jù)言論鋪天蓋地，對社會秩序及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境產(chǎn)生極大影響。因此，及時掌握社會輿情動態(tài)，探索輿情產(chǎn)生特點和變化規(guī)律，識別出社交網(wǎng)絡(luò)中具有高傳播影響力的用戶借以有效引導(dǎo)，針對性地提出相應(yīng)導(dǎo)控策略，對于營造風(fēng)清氣正的網(wǎng)絡(luò)空間，維護社會治安穩(wěn)定，推動文明發(fā)展具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。

近幾年，國內(nèi)外學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)輿情方向展開了大量研究，劉建輝[1]分析了大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡(luò)輿情評估模型，提倡借鑒國外的模式，通過大量的案情、災(zāi)情將我國現(xiàn)階段犯罪情況、自然災(zāi)害發(fā)生情況的“地圖”描繪出來，提升日常輿情的治理水平，實現(xiàn)科學(xué)合理的預(yù)測犯罪、自然災(zāi)害高發(fā)地區(qū)。趙凱[2]構(gòu)造了兩類媒體作用下輿情傳播的傳染病模型，進而利用微分方程的穩(wěn)定性理論對模型進行了動力學(xué)分析。隨著網(wǎng)絡(luò)輿情研究的逐漸深入，熊茵和趙振宇等人[3]根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播特征揭示了“圈子”格局下的微信圈內(nèi)輿情的“自組織調(diào)和”及圈群之間輿情壓力逐級減少的傳播規(guī)律，為研究自媒體環(huán)境下輿情傳播特點提供新思路。突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程中，關(guān)鍵用戶（影響力用戶、意見領(lǐng)袖（Key Opinion Leader，KOL）或網(wǎng)絡(luò)“大 V”等往往扮演著重要的角色，影響著事件的發(fā)展和輿論的走向，挖掘網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點具有重要的現(xiàn)實意義。呂琳媛和任曉龍等人[4-5]對這方面工作做了較為詳盡的綜述，介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有代表性的多種重要節(jié)點挖掘方法，詳細(xì)比較了各種方法的計算思路、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點。這些算法中有幾類比較主流，具有一定的代表性，包括基于結(jié)構(gòu)中心性[6-8]、基于迭代優(yōu)化中心性[9]等。其中基于結(jié)構(gòu)中心性的方法具體又可以細(xì)分為兩類：一是基于節(jié)點鄰居的排序方法，如度中心性算法（社會網(wǎng)絡(luò)分析中，“中心性”主要是指節(jié)點的重要性），Chen 等人[6]提出的基于半局部信息的節(jié)點重要性排序算法，Kitsak 等人[7]提出的 k-殼分解法（k-shell decomposition），Hirsch 提出的 H-指數(shù)算法[8]；二是基于路徑的排序算法，如接近中心性、Katz 中心性、介數(shù)中心性等。在突發(fā)事件輿情應(yīng)對方面，曾潤喜[10]著重探索了網(wǎng)絡(luò)輿情對群體性突發(fā)事件的影響與作用，謝耘耕等人[11]結(jié)合微博輿論的傳播特點，探索出微博輿論的生成演變總體過程，并針對影響輿論演變的五大要素，提出了政府輿論引導(dǎo)的四點建議和對策。陳夢析[12]以天津港“8.12”瑞海公司危險品倉庫特別重大火災(zāi)爆炸事故為例，研究了突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情分析及應(yīng)對。

當(dāng)前諸多研究，大多聚焦對網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的特點歸納、模型構(gòu)建以及影響力用戶的識別，對于網(wǎng)絡(luò)輿情中權(quán)威部門及當(dāng)事人這兩大主體在輿情應(yīng)對過程中的作用鮮少涉及。一方面因為輿情事件具有時效性，一旦消息源或原微博及其相應(yīng)的用戶評論被刪除，就會導(dǎo)致輿情事件的真實數(shù)據(jù)難以被實時捕捉；另一方面網(wǎng)絡(luò)輿情研究作為社會科學(xué)與自然科學(xué)交叉的新興領(lǐng)域，涵蓋了新聞學(xué)、傳播學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)等多個學(xué)科，對科學(xué)工作者的跨學(xué)科研究能力提出了更高要求。事實上在網(wǎng)絡(luò)輿情事件中，權(quán)威部門以及事件當(dāng)事人吸引了大量粉絲和關(guān)注度，他們在社交媒體平臺所隱藏的巨大影響力，在識別、處置網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢，引導(dǎo)輿論風(fēng)潮等方面具有極大影響力。

本文通過分析“翟天臨學(xué)術(shù)門事件”中微博輿論傳播的基本模式、特征以及對比權(quán)威媒體與輿情當(dāng)事人回應(yīng)后的公眾情緒傾向，探討網(wǎng)絡(luò)輿情導(dǎo)控的潛在規(guī)律以及該如何借助具有高傳播影響力的社交用戶對其進行更優(yōu)化的管控與引導(dǎo)，改變以往輿情危機處置過程中采用的拒訪、封堵、刪除等“粗暴壓制”方法，使輿情導(dǎo)控工作更加科學(xué)化和人性化，從而化解輿論危機，提高用戶媒介素養(yǎng)，推進社會穩(wěn)定和諧發(fā)展，更好地規(guī)范網(wǎng)絡(luò)自媒體的運行[13]。

1 網(wǎng)絡(luò)輿論危機事件多發(fā)的原因

1.1 客觀方面

（1）責(zé)任部門工作職責(zé)不明確

相關(guān)責(zé)任部門在輿情導(dǎo)控層級工作體制上存在不足，在處置某突發(fā)輿情時，往往因危機定性困難而存在各部門相互推諉的現(xiàn)象。部分領(lǐng)導(dǎo)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機思想上不重視，對可能出現(xiàn)的危機后果估計不足，工作缺乏長遠(yuǎn)性，往往處于被動地位。

（2）執(zhí)行部門工作方式不科學(xué)

執(zhí)行部門缺乏正確處置危機的基本技巧以及應(yīng)對媒體的基本常識和經(jīng)驗，面對危機總是采取“一捂、二堵、三拖、四拒絕、五控制”[14]的方式回避媒體，剛性堵截言論，試圖壟斷新聞源和話語權(quán)，但往往適得其反?，F(xiàn)今自媒體時代，沉默等于默認(rèn)，如對“打人保時捷女司機李某丈夫為某派出所所長”一言出現(xiàn)后遲遲得不到回應(yīng)，后經(jīng)調(diào)查證實，女司機李某的丈夫是渝北分局石船派出所所長。突發(fā)事件演變成輿論危機后，絕對的禁令性刪帖行為會被網(wǎng)民視同心虛默認(rèn)，只會引發(fā)更大的危機和群體性事件。

（3）工作人員處置經(jīng)驗不足

在輿情事件應(yīng)對過程中，有些部門工作人員在尚未完全掌握輿情事件的“來龍去脈”的情況下，就急于發(fā)布消息、澄清事實，雖出發(fā)點正確，但措辭不當(dāng)反而易導(dǎo)致事件惡化。此外，某些單位網(wǎng)絡(luò)評論員素質(zhì)不高，處置輿情危機的經(jīng)驗不足，不能直擊重點，使得輿情引導(dǎo)效果不佳。

1.2 主觀方面

（1）不良媒體不實報道

在當(dāng)前媒體數(shù)量激增，行業(yè)競爭愈演愈烈的情況下，網(wǎng)絡(luò)媒體往往以迅速報道社會突發(fā)事件和搶發(fā)爆炸性新聞來獲取關(guān)注度作為競爭的第一標(biāo)準(zhǔn)。為追求自身經(jīng)濟利益的最大化，一些缺乏社會責(zé)任感的不良媒體和相關(guān)業(yè)務(wù)人員，會帶著明顯具有個人傾向色彩的態(tài)度進行報道，造成輿論的夸大與不實，導(dǎo)致輿論危機事件[15]頻發(fā)。

（2）部分網(wǎng)民心態(tài)失衡

目前社會矛盾激劇，貧富差距極端化，現(xiàn)代競爭火熱化，部分群眾在面臨生活和事業(yè)的挫折和壓力之下，心態(tài)失衡，網(wǎng)絡(luò)成為其發(fā)泄憤懣的主要場所。例如，2019 年3 月10 號的埃航客機墜毀事件中一名浙江女大學(xué)生不幸遇難，在媒體曝光后，一些“鍵盤俠”為了博取眼球，編撰出大量惡意的評論“攻擊”女大學(xué)生，更有部分網(wǎng)友惡意評論臆想其系“炫耀”、“整容”，微博評論充斥著大量攻擊謾罵言語，引發(fā)眾怒。

同樣，當(dāng)名利雙收的公眾人物被爆料學(xué)術(shù)造假等社會不公現(xiàn)象時，極易引發(fā)網(wǎng)民的嫉妒不平心理，促使其肆意發(fā)表惡性言論，致使公眾情緒負(fù)面化發(fā)展，輿論事件影響力迅速“放大”。2019 年2 月8 日翟天臨在與粉絲的直播視頻中回答網(wǎng)友：“知網(wǎng)是什么”，暴露其學(xué)歷造假的可能性，一經(jīng)傳出即引發(fā)軒然大波。心存疑慮的網(wǎng)友開始對他的學(xué)術(shù)論文，個人履歷進行細(xì)扒，事實證明造假屬實。一時間，成千上萬的網(wǎng)民發(fā)表了各種各樣的看法，既有對他學(xué)霸人設(shè)的嘲諷，更有對北電院長導(dǎo)師潛規(guī)則的質(zhì)疑，一時間引起軒然大波，影響十分惡劣。

2 互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的基本特征

2.1 發(fā)展爆發(fā)性

社交媒體平臺如微信、微博等在信息傳播上提供了比報紙、廣播、電視等傳統(tǒng)大眾傳媒更為迅速、開放的信息發(fā)布渠道和意見表達(dá)機制[16]。當(dāng)一條突發(fā)事件在微博上發(fā)布時，微博用戶通過直接或間接的關(guān)注、評論、轉(zhuǎn)發(fā)，使突發(fā)事件的相關(guān)信息迅速地在龐大的網(wǎng)絡(luò)社交平臺中以幾何增長的速度傳播，范圍呈“水波紋”狀層層往外擴散。

2.2 情緒感染性

微博輿論參與主體的情緒化和盲目性，往往帶來較大的負(fù)面影響。當(dāng)出現(xiàn)誘發(fā)事件時，網(wǎng)民的第一言論大多是出于感性的言論，即不理性思考事件的產(chǎn)生原因，只從自己的情感傾向出發(fā)表達(dá)的個人觀點和意見。此外，“朋友圈”、動態(tài)空間、論壇貼吧等虛擬社交圈應(yīng)用廣泛，網(wǎng)絡(luò)輿論傳播迅猛，這也使得某種觀點傾向在網(wǎng)絡(luò)上快速傳染。人們根據(jù)自己的興趣、想法、價值觀、社會關(guān)系、興趣、經(jīng)驗等在社交媒體平臺形成所謂的“關(guān)注”和“粉絲”，這實際上是在建立一個無形的“人際交往圈”[17]。網(wǎng)民通過建立這樣的“圈子”，結(jié)識志同道合的好友，與他們在一起評論時事、分享觀點、交流信息、互通有無，但這在一定程度上容易引起從眾心理，造成“三人成虎”的效應(yīng)，阻礙了許多網(wǎng)民獨立思考時的理性判斷。

2.3 內(nèi)容復(fù)雜性[1188]

社交媒體平臺內(nèi)容多樣、爭議激烈，社會各界角色參與豐富，用戶可以用匿名的方式自由發(fā)表言論觀點。其中涉及的話題多元化，包括境內(nèi)外政治局勢、經(jīng)濟、社會、文化、娛樂等各方面，有些更是上述方面的綜合反映。自媒體時代，普通民眾由過去的信息被動接受者轉(zhuǎn)變?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)信息的創(chuàng)建者與傳播者。社交媒體平臺上的信息量激增，輿情事件一經(jīng)傳播之后，由于各方的見解、參與度不同，最直接的后果就是使輿情事件變得更加復(fù)雜，帶來更多的爭議，繼而引發(fā)更大的危機事件。

3 輿情事件中權(quán)威媒體與涉事主體言論對比分析

近期網(wǎng)絡(luò)輿情事件頻頻發(fā)生，本文以影響力較大的“翟天臨學(xué)術(shù)門”事件為例，基于微博社交平臺，使用爬蟲技術(shù)對“翟天臨致歉信”微博以及“人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”的微博進行數(shù)據(jù)獲取和對比統(tǒng)計分析，進而研究網(wǎng)絡(luò)輿情事件的處置及應(yīng)對方法。

3.1 數(shù)據(jù)獲取和清洗

鑒于微博中的用戶評論數(shù)據(jù)真實的反映了網(wǎng)民的觀點和情緒傾向，本文利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)手動獲取“翟天臨致歉信”微博相關(guān)數(shù)據(jù)。

（1）編寫 URL 生成程序

第一步先分析“翟天臨致歉信”微博存儲數(shù)據(jù)的位置，即微博每個頁面的網(wǎng)址，然后才能借此獲取每頁所存儲的內(nèi)容。以移動版微博為例，首先需要查看評論頁的URL，但下滑刷新內(nèi)容時發(fā)現(xiàn)URL 并無變化，這時考慮頁面使用了AJAX 技術(shù)。通過Chrome 網(wǎng)絡(luò)抓包可以過濾出xhr 包，逐包查看header 的URL 即可發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律，將前幾個包的URL 復(fù)制下來對比可以看出每頁URL 基本格式：'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4339918362859308&mid=4339918362859308&max_id（）& max_id_ type=（）'。通過觀察一個 URL 的括號處數(shù)值難以發(fā)現(xiàn)每個URL 之間的規(guī)律，這時可以使用Chrome 瀏覽器的工程模式分析header，在最下方的參數(shù)列表可以發(fā)現(xiàn)：每頁URL 提供的max_id 與max_id_type 參數(shù)恰是下一頁 URL 內(nèi) max_id 與max_id_type 的數(shù)值。這樣可以編寫循環(huán)函數(shù)生成每頁的URL，并將其保存在數(shù)據(jù)庫中便于調(diào)用。

（2）反爬機制[19]

爬蟲程序雖然能夠便捷地獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，但微博平臺內(nèi)存儲有大量個人隱私數(shù)據(jù)，因而集成了強大的反爬機制，下面列出幾種針對反爬機制的解決方案：

①登錄驗證碼。驗證碼向來是網(wǎng)頁防范風(fēng)險的第一道關(guān)卡，微博網(wǎng)頁版使用了隨機數(shù)字字母驗證，移動版微博曾經(jīng)使用九宮格驗證法，但最近微博將移動版驗證碼與網(wǎng)頁版統(tǒng)一為最新的“極驗”驗證碼，繞過該驗證碼有兩種方法：模擬登錄與Cookie 登錄。使用模擬登錄首先需要獲取滑動驗證碼原圖，這一步需要修改網(wǎng)頁的CSS 代碼，然后將原圖與缺口圖對比計算出缺口位置，接著模擬拖拽動作完成登錄驗證，此過程需要注意模擬拖拽必須加入變速算法，否則會被檢測出機器登錄導(dǎo)致登錄失敗。整個過程依賴于selenium，而該工具會降低程序運行效率，并且不便于與后續(xù)代碼銜接。如果使用Cookie 登錄微博，首先需要獲取微博賬號登錄后網(wǎng)頁的Cookie 值，然后將Cookie 值作為參數(shù)傳遞給爬蟲程序內(nèi)的request 函數(shù)，就可以跳過驗證碼驗證步驟。

②網(wǎng)頁繁忙。微博能夠檢測出在一個時間段內(nèi)大量訪問網(wǎng)頁的用戶，如果被認(rèn)為是異常用戶，網(wǎng)頁將無法打開并提示網(wǎng)頁繁忙，此時該用戶的ID 或該主機的IP 就可能被封禁。為防止該事件的發(fā)生一種方法是降低爬取速率，但勢必影響效率，另外可以使用IP 代理，通常IP 代理由專門的服務(wù)商提供，通過服務(wù)商提供的API 接口即可使用。Python 中提供的Proxy 包也可以用來實現(xiàn)代理IP 的更換。

（3）數(shù)據(jù)爬取[20]

解決反爬問題后便可以進行數(shù)據(jù)爬取，數(shù)據(jù)爬取主要由三部分構(gòu)成：定位、獲取、保存。定位即確定所需數(shù)據(jù)在網(wǎng)頁中的位置，常用工具有beautifulsoup、正則表達(dá)式、xpath。獲取過程即將定位到的數(shù)據(jù)提取到內(nèi)存，這一過程主要涉及到編碼解碼的問題。保存可以使用多種方法，如Redis 數(shù)據(jù)庫、csv 文件等。

（4）效率提升

由于需要獲取的數(shù)據(jù)少則千條，多則上萬條，提高爬蟲效率至關(guān)重要，在爬取過程中，可以使用多線程的編寫方式爬取，或者使用分布式爬蟲同時爬取。但由于Python 內(nèi)部機制問題，Python 的多線程并非真正意義上的多線程，僅僅是在CPU 空閑時再調(diào)用，因此效果不明顯，應(yīng)盡量使用多ID 多進程同時爬取。

3.2 評論數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

獲取到翟天臨致歉信微博相關(guān)數(shù)據(jù)后，以同樣的方法獲取人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)該事件的微博數(shù)據(jù)，進行對比統(tǒng)計分析。

圖1“翟天臨致歉信”微博用戶評論數(shù)隨時間的演化曲線

圖1 為“翟天臨致歉信”微博用戶評論數(shù)隨時間的演化曲線。從圖1 的時間演化曲線可以看出，評論數(shù)最高峰產(chǎn)生于原微博發(fā)表后1 至2 小時內(nèi)，隨后持續(xù)下降，直至8 小時后趨于平緩。

圖2“人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博用戶評論數(shù)隨時間演化曲線

圖2 為人民日報發(fā)布的教育部官方回應(yīng)該事件微博相應(yīng)的用戶評論數(shù)隨時間的演化曲線。圖2 曲線表明人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部回應(yīng)官方微博一經(jīng)發(fā)表評論數(shù)迅速達(dá)到最高點，3 小時后趨于平緩，并在9 小時后再次到達(dá)小高峰。

圖1 和圖2 對比觀察可以發(fā)現(xiàn)，“翟天臨致歉信”和“人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博用戶評論數(shù)都呈現(xiàn)先增長后下降然后趨于平穩(wěn)，繼而又再次小幅增長，然后再下降趨于平穩(wěn)的趨勢。在“翟天臨學(xué)術(shù)門”事件成為熱點后，其相關(guān)微博的評論數(shù)隨時間的推移最終都會趨于平穩(wěn)，可能有兩種原因：一種是對于不同主題的輿情事件，當(dāng)對此類主題事件關(guān)心的網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到飽和后，不關(guān)心此類主題輿情事件的網(wǎng)民不會因為該事件成為熱點而選擇關(guān)注；另一種是平時習(xí)慣對熱點輿情事件進行轉(zhuǎn)發(fā)和評論的網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到飽和，無論事件如何發(fā)酵、影響力如何放大，沒有轉(zhuǎn)發(fā)、評論習(xí)慣的網(wǎng)民大部分仍不會選擇公開發(fā)表言論。

通過對兩圖的比對分析，一個差異在于翟天臨個人致歉信發(fā)表后，從輿論的產(chǎn)生、高潮、平息共經(jīng)歷近10 小時，而當(dāng)人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部回應(yīng)的官方言論發(fā)出后，僅3 小時民眾的言論熱潮就平息下來，鮮明的對比證明了此次事件中權(quán)威部門與官方媒體的影響力和說服力。

根據(jù)獲取到的微博評論數(shù)據(jù)，通過jieba 對其進行分詞，并統(tǒng)計每個詞語的出現(xiàn)次數(shù)。

圖3“翟天臨致歉信”微博用戶評論詞頻統(tǒng)計結(jié)果

圖3 為“翟天臨致歉信”微博用戶評論詞頻統(tǒng)計結(jié)果，通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：前18 個高頻詞語中最高詞頻詞語居然都為褒義，褒義詞多于中性詞和貶義詞。可以看出回復(fù)該微博的用戶中大多數(shù)以積極態(tài)度看待翟天臨學(xué)術(shù)造假事件，由此猜想這些用戶評論中不乏水軍粉絲和“鐵”粉的評論。

利用同樣的方法可以獲得“人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博的詞頻統(tǒng)計結(jié)果。

圖4“人民日報轉(zhuǎn)發(fā)教育部官方回應(yīng)翟天臨事件”微博用戶評論詞頻統(tǒng)計結(jié)果

圖4 結(jié)果發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)頻次最高的反而是中性詞，其次是貶義詞。這與微博主體有著密切關(guān)系，可以肯定在官方微博下大多是圍繞該學(xué)術(shù)門事件的批判性或分析性的評論，而在翟天臨本人的微博內(nèi)評論則比較多樣化，褒義詞居多，更加證實了水軍和“鐵”粉的存在。

4 輿情引導(dǎo)策略分析

根據(jù)上述統(tǒng)計分析結(jié)果，提出基于高傳播影響力用戶的輿情引導(dǎo)策略及具體工作步驟。

4.1 事件跟蹤、數(shù)據(jù)處理

當(dāng)某一突發(fā)事件在網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)大量輿論熱潮時，首先應(yīng)了解事件的真實情況。突發(fā)事件一般是重大的連續(xù)性事件或社會敏感事件，一時間不容易調(diào)查清楚前因后果，必須在第一時間做好事態(tài)發(fā)展的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集工作[21]。因此，掌握事件真實情況，把握輿論主動權(quán)尤為重要。數(shù)據(jù)的分析主要依靠數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，如隨時間的演化情況等。經(jīng)過分析可知微博評論數(shù)據(jù)在超過一定數(shù)量后便不再按時間順序存儲，同時如粉絲等數(shù)據(jù)超過規(guī)定數(shù)量后微博平臺就不再公開，這加重了數(shù)據(jù)采集和分析的難度，若要達(dá)到即時預(yù)警、即時分析、全面收集的目的，必須以實時方式監(jiān)控微博數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)實時采集和存儲。

在“翟天臨致歉信”微博中有些評論可能出自網(wǎng)絡(luò)水軍，這些數(shù)據(jù)的可信度無從談起，因此數(shù)據(jù)分析中應(yīng)盡量避免水軍的影響。若想自主過濾水軍，一個可行辦法是通過分析博主多層粉絲數(shù)據(jù)來估計其為水軍的可能性，但鑒于現(xiàn)在微博已將粉絲數(shù)據(jù)隱藏，一般用第三方服務(wù)自動過濾以減少工作量。

4.2 內(nèi)容分析與研判

輿情導(dǎo)控內(nèi)容直接決定著輿情導(dǎo)控的結(jié)果。分析既有數(shù)據(jù)，了解大眾思想動態(tài)極為關(guān)鍵，通過分詞系統(tǒng)可以清晰地反映出用戶評論的總體傾向以決定導(dǎo)控內(nèi)容。在翟天臨事件中，以其“致歉信”微博為例，致歉信一出，馬上就引發(fā)了公眾對這一事件的二次轉(zhuǎn)發(fā)評論熱潮：有人表示知錯就改，態(tài)度端正，希望他反思自省，重新來過，帶給觀眾更多的優(yōu)質(zhì)作品；也有網(wǎng)友認(rèn)為毫無誠意，不接受這種道歉。從某種程度上，個人回應(yīng)并不能及時平息輿論事件，相反易引發(fā)二次危機，激發(fā)公眾對該事件一探到底的欲望。而在該事件中，人民日報作為第三方權(quán)威媒體，轉(zhuǎn)發(fā)權(quán)威部門——教育部對翟天臨事件的官方回應(yīng)，首先陳述近期校方等對此事采取的舉措，其次以第三方的視角客觀公平公正地對事件作出評價，其本身具有的影響力加之評論的說服力使眾多網(wǎng)民信服。

此外，導(dǎo)控的時間同樣重要，過早或過晚導(dǎo)控都可能嚴(yán)重影響效果，同樣對“致歉信”微博評論時間進行分析，數(shù)據(jù)反映出在微博發(fā)布兩小時內(nèi)評論已達(dá)到高峰，隨即快速下降，至15 日已經(jīng)逐漸平息，把握這10小時的時間能夠最大化優(yōu)化導(dǎo)控效果。同時我們發(fā)現(xiàn)在評論數(shù)達(dá)到首次高峰后進行相應(yīng)的回應(yīng)能夠正好順應(yīng)輿情自身演化規(guī)律，讓之前評論、關(guān)注過該事件的網(wǎng)民能夠及時了解事件真相，不會因突如其來的官方回應(yīng)而去關(guān)注、深挖輿情事件。例如，“重慶保時捷女車主李某怒扇男司機耳光”事件，在網(wǎng)民對事件關(guān)注達(dá)到首次高峰點時，相關(guān)部門遲遲未給予及時回應(yīng)，致使事件持續(xù)發(fā)酵。媒體和網(wǎng)友不斷深挖，扒出保時捷女車主更多“猛料”?；ヂ?lián)網(wǎng)上繼而出現(xiàn)從“保時捷女車主怒扇男司機耳光”，到“保時捷女車主3 年共計29 條交通違法記錄”，再到“保時捷女車主老公是所長”，再到“重慶公安徹查保時捷女車主交通違法和其丈夫相關(guān)情況，依紀(jì)依法調(diào)查處理”等一系列吸引公眾眼球的標(biāo)題，促使該事件被輿論推向法理的蒸籠。對于該事件的進一步發(fā)展，全國網(wǎng)友密切關(guān)注，輿論熱潮居高不下，重慶市公安局特成立調(diào)查組對網(wǎng)絡(luò)所反映的上述情況進行調(diào)查處理，并及時向社會公布以防止輿情進一步惡化。因此，在遇到類似涉及權(quán)威部門（如“翟天臨學(xué)術(shù)門”事件涉及教育部門、“重慶保時捷女車主李某怒扇男司機耳光”事件涉及交巡警部門）的輿情事件時，應(yīng)主動通過權(quán)威部門這樣高影響力的用戶來回應(yīng)輿情危機事件，能夠起到較好的輿情引導(dǎo)效果。

4.3 輿情引導(dǎo)——挖掘高傳播影響力用戶

在輿情事件應(yīng)對過程中，除了采用政府部門等權(quán)威機構(gòu)輔以新聞媒體官方回應(yīng)方式來引導(dǎo)輿論，還可以充分發(fā)揮社交媒體平臺中的高傳播影響力用戶的輿論影響力。例如微博中的高傳播影響力用戶往往具有隱秘性高，粉絲量大等特點[22]。以與翟天臨學(xué)術(shù)門相關(guān)的某新聞微博為例，可以圍繞該微博，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取微博中如圖5 所示為關(guān)鍵轉(zhuǎn)發(fā)用戶的轉(zhuǎn)發(fā)路徑圖。

圖5 關(guān)鍵用戶轉(zhuǎn)發(fā)路徑圖

圖5 中明確標(biāo)出了關(guān)鍵轉(zhuǎn)發(fā)路徑上的用戶即為尋找的高傳播影響力用戶，這些用戶的價值并非在于直接使其作為輿情導(dǎo)控的主體，而是通過二次引導(dǎo)挖掘其潛在價值。他們在網(wǎng)絡(luò)虛擬社交平臺中發(fā)揮著類似明星代言產(chǎn)品的引領(lǐng)作用。作為網(wǎng)絡(luò)社交平臺的活躍用戶，他們在虛擬陣地上用富有煽動性的文章和言論表達(dá)個人的觀點和意見。他們把自己放在與廣大網(wǎng)民平等的地位上參與輿情討論，更容易交流意見，并不會給其他用戶一種刻意傳播的感覺。用戶自主選擇瀏覽、關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)這些高傳播影響力用戶的言論文章，對于接受他們發(fā)表的觀點的抵觸心理大大減小。因此，可以通過將這些用戶作為特殊目標(biāo)對象重點關(guān)注，避免高傳播影響力用戶轉(zhuǎn)變?yōu)橹{言的制造者和傳播者，引導(dǎo)其正面發(fā)聲，從而實現(xiàn)微博用戶群體內(nèi)的謠言自凈化功能。盡管這種方式并沒有相應(yīng)的機制保證其效果，但在輿情發(fā)展中后期可以作為有效輔助方式采納。

5 結(jié)語

作為一把雙刃劍，網(wǎng)絡(luò)為公眾自由發(fā)表言論提供了平臺，但網(wǎng)絡(luò)在輿情矛盾凸顯期產(chǎn)生了較大的負(fù)面作用。本文結(jié)合“翟天臨學(xué)術(shù)門”這一輿論熱點事件，運用多ID 多進程爬蟲程序，充分獲取微博平臺中與該事件相關(guān)的各類數(shù)據(jù)信息，并對網(wǎng)絡(luò)輿情的幾個基本問題進行了深入分析與探討。在此基礎(chǔ)上，通過對權(quán)威媒體與輿情當(dāng)事人回應(yīng)結(jié)果對比分析，得出權(quán)威部門等具有高傳播影響力的用戶發(fā)言在突發(fā)事件中更具說服力這一重要發(fā)現(xiàn)。此外，提出基于高傳播影響力社交用戶的輿情引導(dǎo)策略，以達(dá)到微博用戶群體內(nèi)的謠言自凈化功能。該策略的提出一方面為大眾網(wǎng)民的合理知情權(quán)給出了切實的視角，另一方面也為輿情惡化的突發(fā)事件處置提供了新方法，今后我們將在豐富的網(wǎng)絡(luò)輿情現(xiàn)實中進一步驗證、完善其有效性。

當(dāng)前科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，5G 時代即將來臨，網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展規(guī)模只會更加龐大，形態(tài)和形勢更加多元復(fù)雜。針對這一社會現(xiàn)實，有關(guān)部門應(yīng)高度重視在自媒體視角下建立網(wǎng)絡(luò)輿情導(dǎo)控機制的工作，通過對具有高傳播影響力的社交媒體合理科學(xué)的運用[23]，對公眾輿論進行正面的引導(dǎo)，做好廣大群眾的溝通教育工作，更好推動建設(shè)社會主義和諧社會的偉大進程。