黃佳佳 呂捷 李鵬偉

【關(guān)鍵詞】 審計(jì)署官網(wǎng); 新聞文本; 計(jì)量分析; 主題分析; 主題河流; 審計(jì)工作重點(diǎn)

【中圖分類號(hào)】 F239.44? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2021）13-0119-06

一、引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們想要獲取與政府工作相關(guān)的最新、最權(quán)威信息，瀏覽政府網(wǎng)站或其微信公眾號(hào)新聞是其中最有效的渠道。國(guó)家審計(jì)在國(guó)家治理過(guò)程中越來(lái)越重要，“中華人民共和國(guó)審計(jì)署”網(wǎng)站（以下簡(jiǎn)稱“審計(jì)署官網(wǎng)”）作為傳播政府審計(jì)信息的重要平臺(tái)，其公開(kāi)信息不僅保障了公民對(duì)各類審計(jì)結(jié)果公告的知情權(quán)，還可以為審計(jì)工作者帶來(lái)最新動(dòng)態(tài)訊息，幫助審計(jì)工作者明確工作發(fā)展方向，找準(zhǔn)審計(jì)工作重心。人們只需打開(kāi)“審計(jì)署官網(wǎng)”的頁(yè)面，即可按需瀏覽網(wǎng)站公布的時(shí)政新聞、審計(jì)要聞、審計(jì)動(dòng)態(tài)以及審計(jì)結(jié)果公告等板塊信息，甚至可以將獲取的信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)共享給他人。在網(wǎng)站的公眾互動(dòng)模塊中，人們還能夠與政府機(jī)關(guān)的領(lǐng)導(dǎo)展開(kāi)交流?？梢哉f(shuō)，審計(jì)署官網(wǎng)的新聞報(bào)道有助于引導(dǎo)人們理解我國(guó)審計(jì)制度和審計(jì)結(jié)果，也提高了政府審計(jì)信息的透明度及其在人民群眾心中的形象。

與其他政府網(wǎng)站相類似，審計(jì)署官網(wǎng)的信息使用效率并不高[1]。這是由于該類網(wǎng)站具有新聞量大、更新速度快等特點(diǎn)，僅依靠人工閱讀難以在有限時(shí)間內(nèi)捕捉到重點(diǎn)信息;同時(shí)，網(wǎng)站中的新聞存量大、跨度時(shí)間長(zhǎng)，人們很難在短時(shí)間內(nèi)從中理清相關(guān)政策的發(fā)展脈絡(luò)。因此，若能對(duì)網(wǎng)站平臺(tái)上的所有新聞數(shù)據(jù)信息加以自動(dòng)收集與智能分析，進(jìn)一步挖掘其蘊(yùn)含的內(nèi)在價(jià)值，將能更好地發(fā)揮官方網(wǎng)站的信息宣傳引導(dǎo)作用[2]。

為此，本文利用文本挖掘及可視化技術(shù)對(duì)審計(jì)署官網(wǎng)的所有新聞文本進(jìn)行智能分析，以期總結(jié)歸納出政府審計(jì)在近年的審計(jì)工作重點(diǎn)及其變化趨勢(shì)。具體來(lái)說(shuō)，本文首先對(duì)審計(jì)署官網(wǎng)2015—2018年審計(jì)公開(kāi)新聞信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)比分析其在各時(shí)間段和涉及各省的發(fā)文量;其次運(yùn)用LDA模型對(duì)新聞信息進(jìn)行主題挖掘，總結(jié)歸納出審計(jì)工作的熱點(diǎn)領(lǐng)域;最后利用Themeriver可視化技術(shù)[3]展示審計(jì)工作主題近三年來(lái)的演變，并對(duì)未來(lái)的政府審計(jì)工作重心進(jìn)行預(yù)估。

二、文獻(xiàn)綜述

政府信息公開(kāi)對(duì)提升政府溝通效率，保障人民群眾參與權(quán)、知情權(quán)與監(jiān)督權(quán)意義重大。在政府審計(jì)信息傳遞過(guò)程中，審計(jì)署官網(wǎng)發(fā)布的審計(jì)新聞能夠降低信息的不對(duì)稱性，提高審計(jì)工作透明度，有助于審計(jì)更好地發(fā)揮“免疫系統(tǒng)”功能[4]。

（一）關(guān)于政府審計(jì)公開(kāi)信息的研究

我國(guó)學(xué)者對(duì)政府審計(jì)公開(kāi)信息的研究開(kāi)始較早。馮梅笑[5]收集了2000—2007年度審計(jì)公告并對(duì)其披露的審計(jì)實(shí)施情況進(jìn)行了分析。肖瑞利[6]探討了我國(guó)政府審計(jì)在信息公開(kāi)的內(nèi)容、質(zhì)量和監(jiān)督方面存在的問(wèn)題。此外，李■帆[7]和李劍鋒[8]分別對(duì)政府審計(jì)公告和云南省審計(jì)廳公開(kāi)信息進(jìn)行理論分析并指出當(dāng)前審計(jì)信息公開(kāi)存在的問(wèn)題，如公開(kāi)觀念落后、公開(kāi)效果不夠理想、審計(jì)建議針對(duì)性不強(qiáng)以及相關(guān)法律制度亟待完善等。在上述文獻(xiàn)中，均對(duì)政府審計(jì)的發(fā)展提出了政策建議，如加大審計(jì)宣傳力度、完善法律法規(guī)和公開(kāi)機(jī)制等。

（二）關(guān)于文獻(xiàn)計(jì)量法的研究

內(nèi)容分析法[9]即將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為定量表示，是研究政府政策、公開(kāi)文獻(xiàn)的重要研究方法。為充分利用已有信息，更好把握某一領(lǐng)域的發(fā)展方向和未來(lái)趨勢(shì)，文獻(xiàn)計(jì)量法被廣泛運(yùn)用在公開(kāi)文本分析工作中，如學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、新聞報(bào)道等。文獻(xiàn)計(jì)量法主要使用統(tǒng)計(jì)學(xué)和文本分析法對(duì)研究文獻(xiàn)的文本量、詞匯表達(dá)、主題內(nèi)容、情感態(tài)度等特征進(jìn)行計(jì)量分析。以審計(jì)文獻(xiàn)研究為例，多數(shù)專家學(xué)者以CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)中的政府審計(jì)論文為樣本，利用CiteSpace技術(shù)對(duì)其進(jìn)行文本挖掘，最后以知識(shí)圖譜等可視化形式展現(xiàn)政府審計(jì)研究熱點(diǎn)領(lǐng)域和變化趨勢(shì)[10-11]。文獻(xiàn)計(jì)量法還被運(yùn)用在醫(yī)學(xué)[12]、電子政務(wù)[13-14]、農(nóng)業(yè)[15]等領(lǐng)域，主要通過(guò)收集相關(guān)文獻(xiàn)，從論文作者、關(guān)鍵詞、研究角度等方面總結(jié)該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。

盡管文獻(xiàn)計(jì)量法已廣泛運(yùn)用于文獻(xiàn)研究中，但很少運(yùn)用在政府審計(jì)的公開(kāi)信息中。當(dāng)前對(duì)政府審計(jì)公開(kāi)信息的研究主要以人工閱讀和歸納為主，涉及的研究樣本量較少，難以深入分析大規(guī)模長(zhǎng)篇文本的語(yǔ)義信息及其之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文以文獻(xiàn)計(jì)量法中常用的統(tǒng)計(jì)技術(shù)和文本分析為手段，對(duì)較大規(guī)模的政府公開(kāi)信息進(jìn)行系統(tǒng)性分析，以期揭示我國(guó)政府審計(jì)網(wǎng)站在一個(gè)時(shí)期內(nèi)公開(kāi)發(fā)布的新聞報(bào)道在發(fā)文量、地理分布、報(bào)道內(nèi)容等方面的現(xiàn)狀以及在新聞內(nèi)容的上關(guān)聯(lián)性與時(shí)間上的延續(xù)性。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與領(lǐng)域詞典構(gòu)建

（一）新聞數(shù)據(jù)來(lái)源

審計(jì)署官網(wǎng)作為政府審計(jì)信息公開(kāi)的重要門戶網(wǎng)站，發(fā)布實(shí)時(shí)訊息，共享審計(jì)信息資源是其重要職責(zé)。本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于審計(jì)署官網(wǎng)2015年1月至2018年10月公開(kāi)的審計(jì)新聞信息，信息類別主要包括審計(jì)署新聞和審計(jì)公告結(jié)果及解讀等。本文選取審計(jì)署官網(wǎng)而不是其他網(wǎng)站的新聞數(shù)據(jù)主要是基于以下考慮：（1）審計(jì)署官網(wǎng)新聞數(shù)據(jù)在政府審計(jì)領(lǐng)域權(quán)威性高、覆蓋面廣、影響力大、時(shí)間跨度長(zhǎng)。該網(wǎng)站信息很大程度上代表了我國(guó)政府審計(jì)可公開(kāi)的最重要信息和國(guó)家審計(jì)署的基本態(tài)度。（2）審計(jì)署官網(wǎng)新聞數(shù)據(jù)同時(shí)也匯聚了全國(guó)各地方政府的重要審計(jì)新聞動(dòng)態(tài)和審計(jì)結(jié)果公告，這對(duì)全面了解全國(guó)各地的審計(jì)現(xiàn)狀具有重要意義。

審計(jì)署官網(wǎng)包含“新聞?lì)l道”“公告報(bào)告”“審計(jì)之窗”“公共服務(wù)”“公眾互動(dòng)”等板塊，其中“新聞?lì)l道”中的審計(jì)要聞和審計(jì)動(dòng)態(tài)這兩個(gè)子板塊發(fā)布了該網(wǎng)站最主要的審計(jì)新聞實(shí)時(shí)訊息;“公告報(bào)告”中展示了中央和各地方的審計(jì)公告結(jié)果及解讀。其他模塊發(fā)布的訊息新聞價(jià)值較低或者與國(guó)家審計(jì)相關(guān)性較低，因而未納入本文的數(shù)據(jù)采集范圍。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲和網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)化抽取技術(shù)，共收集了9 141條長(zhǎng)度超過(guò)10個(gè)字符的審計(jì)新聞文本，約30MB大小，其中各類別所包含的新聞文本量如表1所示。

從表1中可以看到，審計(jì)動(dòng)態(tài)子版塊發(fā)布的新聞量最多，約占總新聞量的71.4%;其次是審計(jì)要聞，占比約為25.1%;而審計(jì)公告報(bào)告數(shù)量最少。另一方面，從新聞文本長(zhǎng)度來(lái)看，審計(jì)公告報(bào)告文本較長(zhǎng)、內(nèi)容詳實(shí)豐富，而審計(jì)要聞和審計(jì)動(dòng)態(tài)的新聞文本相對(duì)短小。此外，本文還使用變異系數(shù)（即為標(biāo)準(zhǔn)差與平均文本長(zhǎng)度的比值）來(lái)反映新聞文本長(zhǎng)度的離散程度。可以看到，審計(jì)公告和審計(jì)要聞的文本變異系數(shù)較小，說(shuō)明這類新聞文本的篇幅比較集中;而審計(jì)動(dòng)態(tài)子板塊中的新聞篇幅差距較大。

（二）領(lǐng)域詞典構(gòu)建

本文嘗試?yán)米匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)對(duì)審計(jì)新聞進(jìn)行文本挖掘與主題演化分析，因而不可避免地涉及到文本預(yù)處理程序——分詞與剔除停用詞，即將原本語(yǔ)義連貫的句子分割成若干詞匯（如“一直以來(lái)，審計(jì)在推進(jìn)黨風(fēng)廉政建設(shè)和反腐敗斗爭(zhēng)中都發(fā)揮了重要的作用”分割成詞匯“一直以來(lái)”“審計(jì)”“在”“推進(jìn)”“黨風(fēng)廉政建設(shè)”“和”“反腐敗”“斗爭(zhēng)”“中”“都”“發(fā)揮”“了”“重要的”“作用”），并剔除其中不重要的詞匯（如“在”“和”“中”“都”“了”等）。然而，由于審計(jì)文本具有領(lǐng)域特殊性，存在較多的專業(yè)詞匯，如“黨風(fēng)廉政建設(shè)”“審計(jì)全覆蓋”“保障性安居工程跟蹤審計(jì)”等。當(dāng)前常用的分詞軟件（如Jieba和Hanlp）往往無(wú)法識(shí)別出這些專業(yè)詞匯，而是將其切割成若干個(gè)詞匯，如“黨風(fēng)廉政建設(shè)”分割成“黨風(fēng)”“廉政”“建設(shè)”三個(gè)詞。在文本分析過(guò)程中，這些零散詞匯難以表達(dá)出原來(lái)專業(yè)術(shù)語(yǔ)的語(yǔ)義內(nèi)涵，進(jìn)而降低了后續(xù)文本分析的準(zhǔn)確性。

為此，本文通過(guò)一種自動(dòng)+人工的方法來(lái)構(gòu)建審計(jì)領(lǐng)域詞典。具體來(lái)說(shuō)，首先從互聯(lián)網(wǎng)中下載一批審計(jì)領(lǐng)域常用詞匯并人工篩選，共獲得約500個(gè)核心詞匯，如“審計(jì)信息化”“政府審計(jì)”等;其次利用自動(dòng)爬蟲技術(shù)將這些詞匯作為百度詞條從百度百科中搜索該詞條相關(guān)的超鏈接詞匯來(lái)擴(kuò)充領(lǐng)域詞匯，如此進(jìn)行3輪爬蟲即可獲得較大規(guī)模的領(lǐng)域詞匯;再次通過(guò)審計(jì)領(lǐng)域?qū)＜胰斯g覽一遍剔除不相干詞匯;最后共獲得28 792個(gè)審計(jì)領(lǐng)域相關(guān)詞匯。這批領(lǐng)域詞匯將導(dǎo)入到分詞軟件的詞典庫(kù)中，使得審計(jì)文本可以按審計(jì)領(lǐng)域詞匯進(jìn)行分詞。

四、研究結(jié)果與分析

本文主要從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)角度利用統(tǒng)計(jì)分析和文本分析方法對(duì)收集到的審計(jì)新聞從如下3個(gè)角度進(jìn)行分析：（1）這些審計(jì)新聞都涉及全國(guó)哪些省級(jí)行政區(qū)？不同省份涉及的新聞數(shù)量是否存在差異？（2）這些新聞都討論了哪些審計(jì)工作主題？（3）這些審計(jì)主題各年所占新聞量之間是否存在差異？若存在差異，其是否代表了政府審計(jì)工作重點(diǎn)正在發(fā)生變化？

（一）全國(guó)審計(jì)新聞分布分析

審計(jì)署官網(wǎng)的新聞數(shù)量在一定程度上能夠反映審計(jì)署信息資源的公開(kāi)化程度，統(tǒng)計(jì)分析每月公開(kāi)新聞數(shù)量能夠讓我們對(duì)審計(jì)署官網(wǎng)發(fā)布的新聞數(shù)據(jù)量建立直觀認(rèn)識(shí)。

從圖1可以看出，從2015年1月至2018年10月，審計(jì)署官網(wǎng)每月平均公開(kāi)的審計(jì)新聞數(shù)量為193條。審計(jì)新聞量整體呈平穩(wěn)態(tài)勢(shì)，沒(méi)有呈現(xiàn)顯著的直線上升或下降趨勢(shì)。依照這一趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)審計(jì)署官網(wǎng)公開(kāi)信息數(shù)據(jù)量不會(huì)出現(xiàn)大幅度的增長(zhǎng)。值得注意的是，由于審計(jì)工作的特殊性質(zhì)，每年6月和12月是發(fā)布審計(jì)工作報(bào)告和審計(jì)結(jié)果報(bào)告的重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)。因此6月和12月的審計(jì)新聞數(shù)量一般多于一年里的其他月份。

審計(jì)署官網(wǎng)發(fā)布的審計(jì)新聞涉及多個(gè)層級(jí)，其中涉及全國(guó)的新聞一般反映的是全國(guó)審計(jì)工作進(jìn)展情況，而地方審計(jì)新聞反映各地的審計(jì)工作進(jìn)展與成果。此外，受經(jīng)濟(jì)、政治等因素影響，審計(jì)署官網(wǎng)發(fā)布的各地方審計(jì)動(dòng)態(tài)新聞數(shù)量在不同省份之間存在較大差異。為研究審計(jì)署官網(wǎng)所有新聞所涉及的省份分布，本文將所有新聞進(jìn)行文本分詞，并按標(biāo)題和文本中所提及的省份或該省地區(qū)名稱劃分到各個(gè)省份中;最后利用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件，統(tǒng)計(jì)審計(jì)署官網(wǎng)新聞文本各省份的分布情況，如圖2所示。

除了涉及全國(guó)的2 155條新聞及臺(tái)灣省外，三年累計(jì)發(fā)布審計(jì)新聞數(shù)量最多的是湖北省，共計(jì)834條，發(fā)布數(shù)量最少的是澳門，三年共計(jì)5條。從圖2中可以直觀看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份往往涉及較多的審計(jì)新聞。為進(jìn)一步量化審計(jì)新聞數(shù)量與各省份GDP之間的關(guān)系，本文從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站獲取了2015—2018年各省份GDP數(shù)據(jù)并求均值，然后計(jì)算各省份GDP的4年均值與其審計(jì)新聞數(shù)量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，在95%的置信度下，兩者之間的相關(guān)系數(shù)為0.574，這說(shuō)明各省份的經(jīng)濟(jì)水平與審計(jì)署官網(wǎng)上涉及該省份的新聞量呈現(xiàn)中等程度的正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的省份審計(jì)工作發(fā)展也處于領(lǐng)先位置。

（二）政府審計(jì)工作主題分析

為自動(dòng)歸納政府審計(jì)在2015—2018年的工作重點(diǎn)，本文利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型[16]對(duì)審計(jì)新聞文本進(jìn)行主題聚類分析。LDA模型是文本分類/聚類中最常用的主題模型，該模型可將文本集中每個(gè)文本所表達(dá)的主題以概率分布形式給出，并將每個(gè)主題表示成一組詞匯的概率分布形式。

針對(duì)本文收集到的審計(jì)新聞文本來(lái)說(shuō)，先對(duì)所有文本進(jìn)行分詞和剔除停用詞，然后實(shí)施LDA算法進(jìn)行文本聚類。這里將聚類個(gè)數(shù)設(shè)置為50個(gè)，即認(rèn)為所有新聞共包含50個(gè)主題。在多輪迭代計(jì)算后獲得50個(gè)主題的詞匯分布概率。由于這50個(gè)主題可能存在重復(fù)主題或無(wú)意義主題，因此根據(jù)主題詞匯對(duì)其進(jìn)行人工篩選，即合并表達(dá)類似含義的主題、剔除含義模糊的主題，最終一共得到13個(gè)主題類別。同時(shí)依據(jù)每個(gè)主題詞的出現(xiàn)概率，選取出現(xiàn)概率最大的5個(gè)詞匯作為每個(gè)主題的主題詞并列示在表2中。在參考了國(guó)家審計(jì)署、審計(jì)數(shù)字在線等網(wǎng)站的各板塊標(biāo)簽詞匯后，本文根據(jù)每組主題詞的含義為每個(gè)主題構(gòu)建一個(gè)標(biāo)簽。

從表2可以看出，在所有審計(jì)工作主題中，黨建廉政所占新聞報(bào)道的比例最高（26.09%），已成為了近年來(lái)政府審計(jì)工作的重點(diǎn)宣傳內(nèi)容。在該主題下，學(xué)習(xí)黨章黨規(guī)、領(lǐng)會(huì)會(huì)議精神是黨建工作的重要內(nèi)容。此外，審計(jì)管理改革相關(guān)新聞的占比位列第二（19.82%），這說(shuō)明近年來(lái)政府審計(jì)重視審計(jì)內(nèi)部管理體制改革，對(duì)“人財(cái)物”管理方面展開(kāi)重組調(diào)整。而在審計(jì)業(yè)務(wù)方面，政府審計(jì)重點(diǎn)關(guān)注的類型有民生政策落實(shí)審計(jì)、自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)、投資審計(jì)、經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)以及精準(zhǔn)扶貧審計(jì)。此外，政府審計(jì)在近年也注重科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和審計(jì)信息化建設(shè)，利用先進(jìn)信息技術(shù)提升數(shù)據(jù)分析能力。在實(shí)施審計(jì)過(guò)程中，收集分析數(shù)據(jù)是關(guān)鍵步驟，掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)有利于提高審計(jì)質(zhì)量和效率。

為分析對(duì)比各主題在每個(gè)年份中新聞數(shù)量上的差異，圖3展示了13類審計(jì)工作主題從2015—2018年每一年的新聞文本數(shù)量分布情況。總體來(lái)說(shuō)，雖然各主題相關(guān)新聞文本量之間存在差異，但其各年分布較為平穩(wěn)，只有黨建廉政主題在2017年出現(xiàn)較大報(bào)道量。這是由于2017年為迎接黨的十九大召開(kāi)，包含審計(jì)署在內(nèi)的各部門均重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了黨風(fēng)廉政建設(shè)。此外，精準(zhǔn)扶貧審計(jì)和自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)相關(guān)新聞量每一年都在小幅攀升，由此說(shuō)明政府審計(jì)對(duì)這兩種類型的審計(jì)業(yè)務(wù)關(guān)注度在不斷上升。

（三）政府審計(jì)工作重點(diǎn)變化趨勢(shì)分析

為進(jìn)一步細(xì)致探究不同主題在各月份被討論的數(shù)量，以期找出政府審計(jì)在2015—2018年間工作重點(diǎn)的變化趨勢(shì)，本文利用主題河流（Themeriver）模型對(duì)政府審計(jì)工作主題進(jìn)行可視化分析。Themeriver圖主要利用“河流”寬度來(lái)表示文本數(shù)量，“河流”越寬，文本數(shù)量越大。不同的“河流”顏色代表了不同類型的主題。在圖4中，用不同顏色區(qū)分各類政府審計(jì)工作主題，在某一時(shí)間點(diǎn)，某主題“河流”越寬，說(shuō)明該時(shí)段政府審計(jì)越關(guān)注該主題的審計(jì)工作。

從圖4中可以看出，審計(jì)創(chuàng)新、審計(jì)整改和審計(jì)全覆蓋一直是這幾年的審計(jì)工作重點(diǎn)，盡管該主題在不同時(shí)間段“河流”寬度會(huì)有所不同，但這兩項(xiàng)審計(jì)工作內(nèi)容貫穿于這四年的始終。與其他主題相比，這兩個(gè)主題河流的平均寬度更寬，說(shuō)明其受重視程度更高;此外，從“河流”的連續(xù)性來(lái)看，未出現(xiàn)“斷流”現(xiàn)象，說(shuō)明政府審計(jì)對(duì)審計(jì)創(chuàng)新和審計(jì)整改的關(guān)注保持了持續(xù)性。審計(jì)管理改革雖然出現(xiàn)了一小段時(shí)間的“斷流”，但總體保持了穩(wěn)定性。由此可見(jiàn)，審計(jì)系統(tǒng)內(nèi)部體制改革并不是一蹴而就，而是要根據(jù)實(shí)際情況，不斷摸索，找到適合審計(jì)自身的管理體制。自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)是政府審計(jì)自2016年以來(lái)的一項(xiàng)全新工作，并逐步發(fā)展成為政府審計(jì)開(kāi)展的重點(diǎn)業(yè)務(wù)之一。自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)在“河流圖”中出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)與中央發(fā)布關(guān)于該項(xiàng)審計(jì)的試點(diǎn)實(shí)施方案的時(shí)間基本接近。精準(zhǔn)扶貧審計(jì)是政府審計(jì)重點(diǎn)開(kāi)展的另一項(xiàng)審計(jì)業(yè)務(wù)類型，從2016年下半年開(kāi)始，逐漸成為政府審計(jì)關(guān)注的熱點(diǎn)領(lǐng)域。雖然每月與其相關(guān)的信息量不大，說(shuō)明該項(xiàng)工作進(jìn)展比較緩慢，但是到了2018年8月以后，圖4中顯示的“河流”寬度逐漸變寬，呈現(xiàn)出加速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。

五、總結(jié)與展望

本文以2015—2018年審計(jì)署官網(wǎng)公開(kāi)的審計(jì)新聞為研究對(duì)象，試圖從中窺探近年來(lái)政府審計(jì)的基本政策方針及未來(lái)走勢(shì)。為此，本文基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)理論，從文本內(nèi)容分類、文本聚類分析與主題演化分析等角度進(jìn)行定量研究，總結(jié)我國(guó)政府審計(jì)的工作重點(diǎn)和發(fā)展脈絡(luò)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)學(xué)科之間的交叉融合。在計(jì)量分析過(guò)程中，以自然語(yǔ)言處理為分析手段，涉及的研究樣本體量較大、時(shí)間跨度較長(zhǎng)，內(nèi)容分析細(xì)致精準(zhǔn)，使得對(duì)該類研究的深度和廣度均有進(jìn)一步提升。

對(duì)于政府審計(jì)未來(lái)工作重點(diǎn)發(fā)展方向，本文認(rèn)為主要是在堅(jiān)持審計(jì)機(jī)關(guān)自身廉政建設(shè)的前提下，重點(diǎn)開(kāi)展自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)以及民生政策落實(shí)審計(jì);審計(jì)機(jī)關(guān)還需要加強(qiáng)審計(jì)技術(shù)、方式創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)審計(jì)信息化與智能化;在審計(jì)管理體制改革方面，仍然要結(jié)合自身實(shí)際情況，穩(wěn)中求進(jìn)，有所突破。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 張會(huì)平，梁鑫.政府網(wǎng)站信息提供與公眾獲取的演化博弈分析[J].現(xiàn)代情報(bào)，2014（34）：6-9，24.

[2] 王兆豐.淺析大數(shù)據(jù)環(huán)境下政務(wù)信息公開(kāi)的利弊[J].才智，2018（26）：202-205.

[3] 張龍飛，姚中華，宋漢辰，等.基于Themeriver的可視化技術(shù)發(fā)展綜述[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2013（25）：2091-2103.

[4] 鄭小榮，周琦.中國(guó)政府審計(jì)網(wǎng)絡(luò)媒體報(bào)道實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)之友，2018（15）：146-152.

[5] 馮梅笑.政府審計(jì)信息公開(kāi)現(xiàn)狀探析[J].科技信息，2009（20）：337-338.

[6] 肖瑞利.政府審計(jì)信息公開(kāi)存在的問(wèn)題與完善路徑[J].會(huì)計(jì)之友，2014（25）：88-90.

[7] 李■帆.省級(jí)政府審計(jì)信息公開(kāi)問(wèn)題研究——以云南省審計(jì)廳為例[D].昆明：云南大學(xué)碩士學(xué)位論文，2018.

[8] 李劍鋒.國(guó)家審計(jì)結(jié)果公告現(xiàn)狀及存在問(wèn)題研究——基于2003—2015年審計(jì)結(jié)果公告的內(nèi)容分析[D].廈門：廈門大學(xué)碩士學(xué)位論文，2017.

[9] 段堯清，尚婷，周密.我國(guó)政府信息公開(kāi)政策十年演化分析[J].情報(bào)科學(xué)，2019（8）：3-7，36.

[10] 陶夢(mèng)玲.我國(guó)政府審計(jì)文獻(xiàn)計(jì)量研究——基于1998—2018年CSSCI檢索論文分析[J].江蘇商論，2019（2）：100-102.

[11]張莉.國(guó)家審計(jì)研究前沿?zé)狳c(diǎn)演進(jìn)的知識(shí)圖譜分析 [J].財(cái)會(huì)月刊，2018（17）：119-128.

[12] 傅建剛，羅海霞.2012—2017年P(guān)ubMed收錄包頭地區(qū)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析[J].中國(guó)中醫(yī)藥圖書情報(bào)雜志，2019（2）：27-33.

[13] 胡承立，張韋.基于CSSCI的中國(guó)政府網(wǎng)站研究現(xiàn)狀文獻(xiàn)計(jì)量分析[J].中國(guó)中醫(yī)藥圖書情報(bào)雜志，2011（12）：159-165.

[14] 李永忠，蔡佳.基于LDA的國(guó)內(nèi)電子政務(wù)研究主題演化及可視化分析[J].現(xiàn)代情報(bào)，2017（37）：158-164.

[15] 樊改麗.基于CSSCI的中國(guó)政府網(wǎng)站研究現(xiàn)狀文獻(xiàn)計(jì)量分析[J].植物檢疫，2018（4）：18-25.

[16] BLEI D M，NG A Y，JORDAN M I.Latent dirichlet allocation[J].Journal of Machine Learning Research，2003（3）：993-1022.