時間：2022-08-29 19:45:07
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇網絡輿情監測，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
中圖分類號：C93 文獻標志碼：A 文章編號：1673—291X（2012）28—0227—03
一、時代背景
互聯網時代是人類歷史上一個空前偉大的技術革命時代。現代信息技術、通訊傳播技術、網絡技術等眾多現代化的傳播技術已滲透到社會生活的各個領域。互聯網廣泛性、即時性、開放性、共享性和互動性的特點及豐富多彩、方便實用的應用形式決定其日益成為反映社情民意的重要陣地，網上熱點層出不窮，網絡輿情對國家事務、公共事務決策的影響力也日益加大。歷史原因曾使中國長期處于封閉狀態，國內關于輿情的研究起步較晚，目前迫切需要提升與之相應的理論和技術支持。輿情分析與監測是信息深加工，以往“剪報”式低價值粗加工的信息服務，雖可按主題范圍搜集，但提供的結果僅局限于單一的信息內容，傳統的單一線性收集方式已不能夠滿足人類大腦發散思維的需要。
二、網絡輿情監測引導的技術支撐
在浩瀚的網絡中，政府如果僅僅依靠人工完成網絡海量信息的收集和處理是不現實的。而Web數據挖掘能快速、準確的獲得有價值的網絡信息，利用歷史數據預測未來的行為以及從海量數據中發現知識。它克服了普通數據庫管理系統無法發現數據中隱藏的關系和規則及根據現有數據預測未來的弱點。Web數據挖掘的出現為自動和智能的把互聯網上的海量數據轉化為有用信息和知識提供了條件。可有效地從Web獲取并分析相關輿情，達到監測、輔助決策和引導的目的，為網絡輿情預警提供了極大的幫助。
（一）Web數據挖掘
Web數據挖掘由傳統數據庫領域的數據挖掘技術演變而來。數據挖掘是指從大型數據庫的數據中提取出人們感興趣的、可信的、隱含的、明顯未知的、新穎的、有效的、具有潛在用處的信息的過程[1]。隨著互聯網的蓬勃發展，數據挖掘技術被運用到網絡上，并根據網絡信息的特點發展出新的理論與方法，演變成網絡數據挖掘技術。Web數據挖掘是指對目標樣本進行分析提取特征，以此為依據從Web文檔和Web活動中抽取人們感興趣、潛在的有用模式和隱藏的信息，所挖掘出的知識能夠用于信息管理、查詢處理、決策支持、過程控制等方面。
根據挖掘對象的不同，可將Web數據挖掘技術分為三大類[2]：Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web使用挖掘。Web內容挖掘是指從Web上檢索資源，從相關文件內容及描述信息中獲取有價值的潛在信息。根據處理對象的不同，Web內容挖掘分為文本挖掘和多媒體挖掘。Web結構挖掘的目標是Web文檔的鏈接結構，目的在于揭示蘊含于文檔結構中的信息，主要方法是通過對Web站點的結構進行分析、變形和歸納，將Web頁面進行分類，以利于信息的搜索。結構挖掘的重點在于鏈接信息。Web使用挖掘是從服務器訪問日志、用戶策略、用戶對話和事物處理信息中得到用戶的訪問模式和感興趣的信息，利用這種方法，可以獲知Web使用者的行為偏好，從而預測其行為。
（二）Web挖掘過程
Web數據挖掘依然遵循數據挖掘的研究思路，挖掘過程分為四個階段：數據收集、數據預處理、模式發現和模式分析（如圖1所示）[3]。
1.數據收集。網絡信息的收集是網絡輿情監測的源頭，其廣度和深度決定了監測效果。對于明確主題的輿情信息采集，可以采用搜索引擎方法。由于各個現存搜索引擎索引數據庫的構造方法不同，其索引數據不盡完整，所以應將多個單搜索引擎搜索結果進行整合、調用、控制和優化。搜索中可以以寬度優先、深度優先或啟發方式循環地在互聯網中發現相關信息，可將網絡空間按域名、IP地址或國別域名劃分為獨立子空間詳細搜索；或以信息類型為劃分，如HTML格式、XML格式、FTP文件、Word文檔、newsgroup文章和各種音、視頻文件等。輿情信息檢索結果可按不同維度展現，包括按內容分類、輿情分類、相關人物、相關機構、相關地區、正負面分類等。每個維度下把搜索結果自動分類統計展示，以便短時間內檢索到精確信息。
2.數據預處理。因原始Web訪問數據的文件格式是半結構化的，包含不完整、冗余、錯誤的數據，需進行提取、分解、合并，轉化為適合挖掘的格式，保存到關系型數據庫表或數據倉庫中，等待進一步處理。數據預處理可改進數據質量，提高后續輿情挖掘過程的精度和性能。對采集到的輿情進行初步加工處理，如格式轉換、數據清理、數據統計，對于新聞評論，需過濾無關信息，保存新聞標題、出處、時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容和評論數量等。對于論壇，需記錄帖子的標題、發言人、時間、內容、回帖內容、回帖數量等，最后形成格式化信息。條件允許時甚至可直接對網站服務器的數據庫進行操作。
3.模式發現。利用數據挖掘的算法可發現用戶聚類、頁面聚類、頻繁訪問頁組、頻繁訪問路徑等隱藏的用戶訪問模式。若在挖掘用戶瀏覽模式過程中發現選擇的數據或屬性有偏差，或挖掘技術達不到預期結果，需根據反饋結果不斷重復以上過程，通過數據挖掘，創建和更新用戶模式庫。模式發現可應用許多相關領域的方法，但需針對Web數據挖掘的特點做出相應的改進。
工作中存在的不足網絡輿情監測工作是指網絡信息工作的部門或人員在特定時期或者在特定的事件中對公眾在互聯網上發表的言論和意見進行監視、收集、分析、整理及預測的行為，這些言論被稱為網絡輿情。
當前的網絡輿情監測工作平臺主要是基于信息采集、整合技術和智能處理技術，通過對互聯網海量信息的自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現對用戶的網絡輿情監測，并由相關部門形成輿情工作報告、輿情信息簡報等，為輿論引導提供可靠的分析依據。
進入大數據時代，網絡輿論呈現的新特點，促使網絡輿情監測工作暴露出諸多不足之處，這為網絡輿情監測工作帶來了諸多挑戰。
網絡輿論信息格局發生變化，輿情分析質量亟待提高。據人民網權威的《2016年中國互聯網輿情分析報告》顯示，在2016年，伴隨著移動互聯網應用不斷向社會各層面滲透，網絡輿論的格局發生了很大變化，如網民結構與社會人口結構趨同，網民產生代際更新導致網絡流行議題和文化熱點發生轉換，微博、微信平臺化，專業自媒體步入興盛等。在這樣的變局下，網絡輿情監測工作面臨著新的挑戰。然而，有些部門的輿情信息收集工作仍然停留在報刊、門戶網站、BBS、微博等開源信息的收集階段，并未將新聞客戶端、微信、直播等平臺打通，難以保證輿情信息分析的全面性以及輿情熱度指標的準確性。《2016年中國互聯網輿情分析報告》還對近五年來參與當年最具網絡關注度的20個輿情熱點事件討論的320萬微博用戶樣本進行了分析，發現關注新聞事件和聚焦熱點話題的網民發生了代際交替，在性別方面，女性的比例明顯上升；在地域上，三、四線城市用戶增長迅猛。受眾層面發生的這些變化，也將在輿情監測工作中體現出來。然而在目前的輿情監測工作中，相關信息部門的輿情信息報送在內容上只是就事論事、停留在現象層面，對受眾的成分、熱點事件的社會背景以及事件背后所反映出來的社會問題沒有進行細致深入的研究分析；在形式上，網絡輿情監測工作的報送還停留在工作動態報告或者事件日志等形式的報送上。這樣就造成了網絡輿情信息的價值作用降低、服務能力減弱的問題。
熱點事件話語體系不可控，輿情預警能力亟待增強。縱觀近年來發生的熱點公共突發事件，可以發現，在以大數據為基礎的社交平臺上，公眾的話語體系呈現出了一些全新特征，如輿論主體的匿名性、參與渠道的多元化、生成議題的自發性、交流觀點的無界性、匯集意見的實時性、發展趨勢的不確定性等。這些特征與輿論話語體系在傳統媒體的呈現完全不同，網絡輿論熱點事件話語體系的不可控性大大增強。
在社交媒體平臺上，自媒體呈現出來的話語體系最為龐雜。許多輿情信息不僅包含結構化數據，還涉及大量非結構化數據，若對其準確性、真實性逐一核查，既耗費人力又耗費時間。就內容而言，較多負面、虛假輿情具有較強的隱蔽性，單純以關鍵詞或主題詞進行搜索容易產生誤判、遺漏。話語體系的不可控性增加了輿情監測工作的難度，這要求工作人員必須具備過硬的專業敏感性以及較強的網絡操作技能。但是目前大多數輿情監測工作部門的信息工作人員缺乏專業化的訓練，輿情信息工作水平參差不齊。就輿情監測平臺系統來說，對于輿情信息的跟蹤分析靈敏度較低，在有些熱點事件的處理上沒有按照公共突發事件的分類標準進行準確的分級，從而導致網絡輿情信息的分析判斷力體現不出其應有的情報價值，預警能力也隨之削弱。
輿情監測的技術體系落后，人機不協調問題亟待解決。網絡輿論的實時性及其發展的不確定性要求網絡輿情監測必須迅速、及時，但很多單位部門的輿情監測平臺的方法技術體系滯后，部分單位采用了網絡監控系統、有害信息過濾系統等方式進行網絡輿情監測，而有些單位為了節省輿情監測設備的成本，甚至將網絡輿情監測工作依托于人工網頁搜索及瀏覽的“人工盯梢”方式上，這成為監測工作的一大阻礙，監測工作出現疏忽錯判也在所難免。排除資金、人力等客觀因素，現階段的網絡輿情監測工作中技術方法體系的不足主要歸因于“人機不協調”。機器與人工的協同分工模式不成熟、機器的輔助力量不夠，導致人工智能技術在預測監測體系中分析情感、預測走勢、檢查效果等方面應用還稍顯粗淺、機械，而在需要人工進行的高級維度分析、提出應對策略等層面，機器的應用又顯得粗糙以及同質化。
人工智能為網絡輿情監測帶來的三大變革
網絡輿情監測要適應大數據時代人工智能的要求，就必須順勢而為，積極進行變革，主要包括網絡輿情監測技術體系的變革、網絡輿情監測研究范式的變革以及網絡輿情監測管理思維的變革三個方面。
網絡輿情監測技術體系的變革。將人工智能技術應用于網絡輿情是為了更好地對輿情進行分析研判，通過直觀、簡明的方式描述網絡輿情信息的產生，進一步推導信息傳播主體的態度傾向性、情緒感染性以及初衷、意圖等，從而預測網絡輿情信息的發展趨勢。
如果說在“小數據”環境下，網絡輿情監測工作還可以依托于“人工盯梢”的方式來完成，那么在“大數據”環境下，當數據的量級達到了EB甚至ZB級別后，以人工監測來把握輿情脈絡已成為不可能完成的任務。而那些隱含在網絡輿情信息中的觀點、態度及情緒的表達，更難以從泛濫成災的信息碎片中被真正發掘出來。加之海量信息的不共享所帶來的“信息盲區”，更使得輿情信息分析不夠嚴謹，易偏離實際，而這些問題都需要依托搭建智能化的網絡輿情監管平臺來解決。在平臺上可以通過三種人工智能技術實現數據分析與人工智能研判相結合，再借助如眼動儀、腦電儀等受眾檢驗儀器對網絡輿情信息進行綜合化分析。三種主要的人工智能技術主要包括：一是Web挖掘技術，該技術把互聯網與數據挖掘技術結合起來，對網絡上結構化數據如文字言論，以及非結構化的數據如視音頻、圖像等信息進行采集，完成信息前期處理的第一步；二是語義識別技術，該技術是利用采集到的信息，通過對語句中的關鍵詞進行詞義推斷處理以及句子語法結構的分析，從而將復雜信息簡單化，這是對采集的信息數據做進一步識別推斷的過程；三是TFDF信息聚類技術，該技術主要提升數據信息的分析和分類速度，使網絡輿情監測工作的處理更加及時，反應更加靈敏，提高采取措施的時效性。
人工智能技術的介入將有利于對信息進行挖掘、采集、分類、整理，從而找尋出最核心的關鍵性數據。在此基礎上，還可以運用人工神經網絡預測模型，對網絡輿情的性質、發展趨勢進行正確描述，并提出相應的對策。
網絡輿情監測研究范式的變革。人工智能和大數據對網絡輿情監測工作及其研究產生了頗為深刻的影響，輿情監測的研究范式從多角度發生了轉向。
第一，輿情監測工作視角的轉向：從單一化到多元化。在社交媒體平臺上，受眾的角色首先發生了轉向，由信息的被動接收者轉變為信息的參與者和傳播者。這一轉向給網絡輿情監測工作帶來了新的挑戰，當受眾是單純的信息接收方時，網絡信息的可控性強，輿情監測工作形式單一，把關相對容易。而受眾角色發生變化以后，網絡信息傳播的不可控性大大增加，信息傳播速度加快，信息傳播呈現多元化特征，把關難度增加，網絡輿情監測工作也從單一轉向多元化，還需要對信息進行疏導、研判處理。
第二，研究視角的轉向：從內容研究轉向“內容+關系”研究。傳統的網絡輿情信息研究最重視的是受眾借助網絡進行的話語表達，其研究視角主要集中在內容層面。隨著人工智能技術的介入，這一單向視角將發生轉變，潛藏在內容層面背后的網絡受眾心理、行為、動機、訴求等多方面因素都將被關注到。借助人工智能技術及大數據分析技術，網絡輿情信息的研究視角將透過內容層面深入到關系層面，轉向對網絡受眾社會心理描繪、社會關系呈現、社會話語表達等多維度的研究。
第三，研究重點的轉向：由輿情監測轉向輿情預測。當前的網絡輿情監測工作主要通過對當下網絡輿情的動態信息進行隨機采樣來收集、整理、分析，更多的是關注已經發生的事件在過去及當下的動向，對未來的發展預測難以兼顧。而借助人工神經網絡預測模型，通過自然語言處理、模式識別及機器學習等人工智能技術，可以對網絡輿情的性質、發展趨勢進行正確描述，再結合大數據分析處理整群數據來實現預測功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通過關注用戶搜索中的“流感”關鍵詞來預測實際流感發生的時間，往往可以提前兩三個周對流感的爆發進行預報及預防。
網絡輿情監測管理思維的變革。在以人工智能技術為支撐的網絡輿情監測平臺出現之前，相關輿情監測部門的管理者往往由一人或幾人的小團隊組成，在監測信息數據量級不大的情況下，這種小作坊式單打獨斗、面面俱到的輿情監控管理思維可以基本滿足需求。但是隨著人工智能技術的發展及大數據時代的到來，這種小作坊式的輿情監測體系面臨瓦解。當前，商業化運營的軟件監測團隊多達幾百家，這些監測軟件服務商通過開發相應的輿情監測軟件為政府部門、企業主體以及科研院所提供服務，進行簡單的輿情信息數據采集及分類處理工作。在數據開源的情況下，這些軟件服務商的競爭逐漸由粗放型、低層次化向數據處理的優化、人機互動、機器算法的精進等層面轉變。
在以上變化的基礎上，輿情監測的管理思維也必須轉向，組建一支人員分工明確、高度聚合集約的輿情分析團隊勢在必行。輿情管理的思維變革依托于人工智能監控系統改變團隊的組織結構及管理方式，通過智能化的輿情監測系統代替低效的人工操作，其專業性要求頗高，而最佳處理模式就是專業化團隊加人工智能技術。按照這樣的管理思維，未來輿情監測團隊的分工將更加明確，行業內部集約聚合程度將進一步提高，行業有機化程度也將逐步增強。
一、以主流媒體為主的監測機構
以主流媒體為主的網絡輿情監測機構是我國目前最成熟的監測機構，也是最主要的監測方式。如人民網輿情監測室、新華網網絡輿情監測分析中心等，一些地方主流媒體所屬的監測機構也是區域網絡輿情監測的主力軍，如大眾網大眾輿情、大江網大江輿情等。這類監測機構依托媒介資源，聚合軟件開發、統計學、傳播學、社會學、公共管理學、經濟學等多學科專業人員，符合輿情監測需要多學科融合的特點。這些監測機構開展網絡輿情監測理論研究，點評網絡熱點輿情，總結其中得失，提升公眾輿情素養，并通過這些開展公共網絡輿情服務；同時應用其開展公共網絡輿情服務的影響及成果對政府部門、企事業單位等提供有償服務，取得了社會效益及經濟效益的雙豐收。這類監測機構最具代表的是人民網輿情監測室。該監測室成立于2008年7月，在網絡信息搜集上，人民網輿情監測室重視搜索技術的應用，依托人民網輿情監測平臺、中文報刊監測系統，輔以公眾搜索引擎，在搜索引擎解決不了的區域補充人工監測，形成了網絡信息收集的有效模式。人民網輿情監測室率先開通了輿情頻道，設立輿情會商室，刊登熱點輿情報告，各種輿情排行榜。通過這些方式，就網絡輿論情況、網絡熱點事件的成因及規律，進行分析和總結。這些公共輿情服務，提升了公眾的輿情素養，增加了自身的影響力，取得了很好的社會效益。同時，人民網輿情監測室根據不同的客戶提供有針對性的輿情監測服務，推廣其輿情監測平臺，提供輿情分析報告和突發事件咨詢顧問服務，指導輿情應對，還編輯發行《網絡輿情》雜志，發行價為每年3000多元，被稱為史上最貴雜志，目前已發行近20000份。此外還開展培訓服務，取得了很好的經濟效益。
二、以研究部門為主的監測機構
以高校和研究機構為主的監測機構，如中國人民大學輿論研究所、中國傳媒大學網絡輿情（口碑）研究所、上海交通大學輿情研究實驗室，這些機構兼顧學術研究與輿情監測服務，在數據分析的基礎上加以學理分析。如中國人民大學輿論研究所的《中國社會輿情年度報告》、上海交通大學輿情研究實驗室的《中國社會輿情與危機管理報告》等從網絡輿情的角度注解社會政治、經濟、文化等發展態勢，在社會上產生了較大影響。雖然，高校、研究部門為主的服務機構較為專業，但也不是萬能的，其中很多機構存在覆蓋面廣、針對性不強或者實踐經驗欠缺等問題，難以就部門、單位做詳細的跟蹤、監測分析，往往只有在出現了重大網絡輿情時才能提供幫助和參考。
三、以各級政府部門、企事業單位為主的輿情監測機構
隨著網絡輿論的加強，引起了社會各方對網絡輿論的重視。各級政府部門、企事業單位成立輿情監測機構以期通過網絡加強了解公眾對本部門、本行業的意見建議，減少網絡負面輿論對自身的影響。這部分監測機構個體規模不大，數量多，專業性比較欠缺。目前這類監測機構大都由部門及單位所屬的宣傳等部門代為管理，少有獨立的監測機構。監測的方法主要有日常監測和應急監測，監測范圍涵蓋新聞網站、社交網站、論壇、微博等。日常監測用日報、周報、月報、年報等形式，應急監測就某一輿情事件進行專題監測，以快報、專報等形式呈現。監測手段主要以人工監測為主，也有輔以監測系統監測或購買輿情監測機構的服務等。人工監測無法顧及海量的網絡信息，很難對網絡輿情作較為全面的梳理、統計、分析，只能就一件事、對一個點作報告。相比之下監測系統、監測信息更有針對性一些，但因目前市場上的網絡輿情監測系統本身存在缺陷，所以監測的準確性還有待加強。
從以上四種監測方式可以看出，我國網絡輿情監測行業比較粗放，監測的方式與機構自身實力的強弱有很大關系。從行業整體看，還是缺乏統一的行業標準，缺乏能指導行業運行的理論基礎，同時，網絡輿情監測軟件技術也有待深入開發、專業的網絡輿情監測人員也比較短缺。網絡輿情監測行業是一個新興行業，如何促進其整體發展，還需要在實踐發展中，從技術、人才和行業的整體布局上做出進一步的探索。
作者：邱奕 單位：貴州日報報業集團
2011年度
中國行業信息化最具成長力企業獎
中科點擊（北京）科技有限公司由林博士聯合中科院多位搜索引擎領域的專家、社科院博士以及新華社、人民網、經濟日報社資深媒體人士，共同組建而成。公司專注于網絡輿情行業，研發網絡輿情監測系統，并提供網絡輿情解決方案，
中科點擊（北京）科技有限公司（以下簡稱中科點擊）由林博士聯合中科院多位搜索引擎領域的專家、社科院博士以及資深媒體從業人員，共同組建而成。林博士早期曾就職于Google和AOL，是Google和AOL搜索引擎的核心算法工程師。
中科點擊公司所開發的軟件產品統稱為“軍犬軟件”（英文名：ADSoft，軍犬軟件為公司的注冊商標）。中科點擊專注于網絡輿情行業，研發網絡輿情監測系統，提供網絡輿情解決方案，所研發的軍犬網絡輿情監控系統也是目前唯一能全面監測藏、維、彝、蒙十余種少數民族語言的軟件系統。
軍犬網絡輿情監控系統，是由中科點擊自主研發的一套網絡輿情監控系統和網絡輿情辦公系統，它集成了輿情監測、輿情采集、輿情智能分析、輿情處理、輿情預警、輿情搜索、輿情報告輔助生成、輿情短信自動提醒、動態圖表統計分析等多種功能。它不僅能夠基于語義自動識別情感、自動分析信息是否為“負面”消息，還能提供360度的輿情專業詞典，從各個維度深度透析相關信息。其特有的“輿情漏斗”算法，實現了把互聯網“讀薄”的目標，大浪淘沙般萃取輿情，并透過圖表分析趨勢，掌握相關事件的潛在變化規律。軍犬網絡輿情監控系統可在“第一時間”對境內、境外網站，各種網絡載體（如新聞、論壇、博客、微博）進行“一站式”全面布控監測。通過對海量數據的智能分析，系統可以“穩、準、狠、快”地把互聯網讀懂、讀薄。
該系統對于政府部門加強互聯網信息監管，應對網絡突發的公共事件，全面做好網絡輿情工作起到決定性作用。目前，該系統廣泛應用于宣傳、、紀委、檢察院、環保、質檢、安監、統戰、團委、工商、旅游、衛生、教育、稅務等部門和電力、煤炭、電信運營商、石油、房產、醫藥等上市公司和大型企業中。
公司已簽約147家客戶，包括以北海市委宣傳部、襄樊市委宣傳部、舟山市委宣傳部、呂梁市委宣傳部、烏海市委宣傳部、沈陽局等為代表的政府客戶，以首都機場、國家電網、山東聯通等為代表的企業客戶。
1數據預處理與關鍵詞提取
搜索引擎日志的首要步驟就對是數據進行預處理，并相應獲取點擊行為特征與關鍵詞的獲取，可每天監控各大搜索提交的查詢日志。只要與該輿情同時出現的關鍵詞均可多進入到關鍵詞庫中對其做下一步處理。在數據預處理中需要經歷數據清洗、數據抽取及其集成。其中數據清洗則是處理日志中的缺失數據及噪音數據，這主要是因為搜索引擎日志中有用戶的IP地地址、查詢時間、客戶端瀏覽器及其查詢詞等相關信息。同時若某一用戶點擊了某條檢索結果，則相應在日志中有該檢索結果的位置及URL地址。因此，僅僅需要在原有日志中將這些數據抽取出來即可。此外，由于不同的搜索引擎服務器所產生的日志格式有所不同，需要集成這些不同搜索引擎的日志，如：查詢結果URL的格式。當預處理后這些日志數據，可將其集成到結構化的數據庫中，并保存下來，為接下來的工作奠定基礎。如：“搜狗”搜索引擎的日志：時間字段名：2014-3-121:20:12；用戶ID的字段名為785720183726826；查詢詞字段名：昆明火車站暴亂；用戶點擊的順序號字段名：2；用戶點擊的URL在返回結果中的排名字段名：1.
2查詢詞統計
根據數據預處理后，可形成格式化的數據庫，以“時間”為維度對不同查詢詞的詞頻加以統計，通過對某一天的詞頻進行統計，可發現用戶當天對哪些內容最為關注。如：以“地點”作為維度來詞頻加以統計，統計IP地址為“河南”的用戶，每天查詢詞的詞頻，就能夠關注河南網民每天所關心的問題，可檢索出該地區關注熱點。也可將“地點、時間、查詢詞”作為詞頻來統計，如：對“2014年”的“北京”地區的網民對“兩會”的查詢詞的相關查詢，通過此種方式對某一時間、某一地區、某一事件的關注，了解該事件的發展動態。此外，應注意在統計查詢詞的過程中，如何在分布極為廣泛的用戶查詢詞庫中對詞頻查詢詞加以統計，通常可能遇到以下兩種情況：其一，一些無法預測的社會熱點事，也就無法設定監測詞，需要對排序這一時間內所有查詢詞的詞頻，可利用冪律分布法則加以統計。其二，可事先設定監測詞。對某具體時間監測詞的詞頻加以統計，可得到詞頻根據時間的變化而得到的曲線圖。當然，在查詢的過程中可能遇到較多相似或者完全不同的查詢詞都對某一熱點話題的查詢[2]。如：2014年云南火車站暴亂的查詢，可能涉及到查詢詞有“暴力恐怖案件”、“云南火車站”、“3.1云南暴力恐怖事件”。若遇到此類問題，則可將這些相似或者完全不同的查詢詞歸結為一類，在統計的過程中只要出現上述某一查詢詞，就可歸為同一類。
3異常關鍵詞的監測
在搜索關鍵詞過程中，可能會遇到某些關鍵詞與該網絡輿情無關，這時就需要通過搜索引擎用戶的群體行為來加以鑒別。當某一關鍵詞在某時段內出現異常關鍵詞，則可認為該關鍵詞可能與某網絡輿情相關，將該關鍵詞提取出來。換句話說，當該查詢詞成為某輿情熱點時，則查詢詞詞頻的時序模型就會成為一個異常點。對時序模型的監測方法有很多，其中IPS法是最常用的方法[3]。通過時序值的突變系數表明某時序點的變化長度，當突變系數遠小于或大于1時，那該時序點就可作為異常模式的組成部分；當突變系數無限接近于1時，該時序點就是正常模式的組成部分。通過采用IPS法可計算出每一個點的突變系數，并挑選出突變系數大于閾值的部分，分析突變原因，進而發現網絡輿情的異常，及時提出對策。
4網絡輿情的報告
根據網絡輿情監測的相關要求，生成網絡輿情的報告，如：月熱點、周熱點、日熱點話題等。也可根據對某一固定監測話題的熱度變化生成報告。如：在搜索不同地區時，發現上海、北京、廣州、江蘇等地區的搜索指數相對較高，可發現這些地區的經濟發展水平較高，其網民對這些地區的環境關注度較高，當政府監測這些網絡輿情時，則可提出針對性的治理方略，提高政府處事能力。
5結束語
根據《中華人民共和國突發事件應對法》、《四川省突發事件總體應急預案》、《關于印發〈達州市涉及勞動保障方面群體事件應急預案〉的通知》等有關法律法規、規定要求，我校根據實際，建立網絡輿情應急預案。
一、 目的與原則
網絡輿情是通過互聯網傳播的公眾對現實生活中某些熱點、焦點問題所持的有較強影響力、傾向性的言論和觀點，主要通過BBS論壇、博客、新聞跟貼、轉貼等實現并加以強化。由于互聯網具有虛擬性、隱蔽性、發散性、滲透性和隨意性等特點，越來越多的網民樂意通過這種渠道來表達觀點、傳播思想。當今，信息傳播與意見交互空前迅捷，網絡輿論的表達訴求也日益多元。如果引導不善，負面的網絡輿情將對社會公共安全形成較大威脅。加強對網絡輿論的及時監測、有效引導，以及對網絡輿論危機的積極化解，有利于維護社會穩定，為我縣經濟社會跨越發展營造良好的網上輿論環境。按照“積極發展，加強管理，趨利避害，為我所用”的方針，強化事件的權威報道和快速反應能力，做好網上熱點敏感問題、突發事件的處理和輿論引導工作，爭取第一時間準確權威信息，有效引導網上輿論。
二、組織機構
1、網絡輿情領導機構成立學校網絡輿情應急領導小組，在教科局統一領導下開展工作。
領導小組組長由學校黨支部書記、校長朱紅擔任，副組長由副校長吳應述擔任，成員由辦公室、政教團隊負責人員擔任。
2、網絡輿情應急領導小組工作職責組織有關部門人員集中辦公，統一對外口徑，確定對外內容，通過各種方式，有針對性地解疑釋惑、澄清事實、批駁謠言、引導輿論。
3、領導小組下設辦公室，辦公室設在團隊辦，負責網絡輿情的監管、搜集、整理工作。
三、分級響應
1、特別重大網絡輿情 根據需要，經應急領導小組組長向上級部門主要領導請示，應急領導小組具體負責開展應急工作。
2、重大或較大網絡輿情 由應急領導小組領導，由信息股會同相關股室開展應急工作。
3、一般網絡輿情 經應急領導小組辦公室請示，由小組辦公室會同相關股室開展應急工作。
4、影響較小的網絡輿情 由輿情內容涉及的相關股室在應急領導小組辦公室的指導下開展應急工作。
四、工作機制
（一）網絡輿情檢測
1、日常監測 將網絡輿情監測作為一項日常工作不間斷進行，隨時掌握網絡輿論的導向、特點和趨勢。一旦發現不利于社會穩定的負面輿情或重大的虛假輿情，及時反饋到有關部門，為有關部門提供社會輿情方面的決策支持。
2、突發事件監測 當發生群體性突發事件時，組織對網絡輿情進行24小時不間斷監控，及時、全面掌握與該事件密切相關的各種信息，給決策者在較短時間內做出正確決策提供有力支撐。
（二）網絡輿情預警
1、制定危機預警方案，針對各種危機事件，制定比較詳盡的判斷標準和預警方案，以做到有所準備，一旦危機出現便有章可循、對癥下藥。
2、密切關注事態發展，保持對事態的第一時間獲知權，加強監測力度。
3、及時傳遞和溝通信息，即與輿論危機涉及的相關部門保持緊密溝通，并建立和運用這種信息溝通機制。
（三）網絡輿情應對
1、針對網上出現虛假不實報道，及時上報采取措施，與刊登不實消息的相關網絡媒體進行溝通，積極主動消除不利消息。
2、針對突發事件產生的網絡輿情，及時匯集、整理、分析，及時與相關辦公室或部門會商解決對策，及時做好與相關網絡媒體溝通工作，在第一時間內發出學校聲音，有效引導輿論，最大限度縮小突發事件產生的不良影響。
五、后期處置
關鍵詞：高職院校；學生輿情監測；輿情引導
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）29-0022-02
高職院校學生輿情監測的目的是為了及時掌握高職院校學生的思想動態，找準輿情關鍵節點，及時采取干預措施，引導輿情朝著正確合理的方向發展。也就是說，在高職院校學生輿情監測工作機制構建過程中，樹立高職院校學生輿情引導的理念，是做好工作的關鍵。
一、高職院校學生輿情監測工作的必要性
高職院校不同于普通高等院校，生源廣泛且多樣，學生群體更加復雜，決定了高職院校學生輿情監測工作的特殊屬性。當前，高職院校學生輿情監測工作主要基于以下原因：一，在了解掌握學生思想動態的基礎上，可以針對性地調整思想政治教育工作方法，開辟思想政治教育工作的新途徑；二，引導學生以更加積極正面的狀態面對學習和生活，讓學生群體的主流價值觀更加契合社會主義核心價值觀，營造良好和諧的校園文化氛圍；三，執行落實以人為本的教育教學理念，引導高職院校學生完善人格與認知素養，實現個體的全面發展。
二、影響高職院校學生輿情監測工作的因素分析
通過對高職院校學生的年齡特點、興趣特點、學歷背景、國內國際視野、社會關注熱點方向、意識傾向等因素分析，探討輿情產生變化的社會影響、經濟影響和文化影響因素，以此把握輿情變化的主要影響變量和內在原因，并在此基礎上探討高職院校學生輿情監測工作的影響因素，可以將其歸結為如下幾個方面的內容：
1.從輿情主體的角度來分析。在高職院校輿情形成過程中，高校輿情的主體主要包括師生以及員工，無論是教育教學管理人員，還是行政管理人員，或者是師生，乃至校園后勤服務人員，只要是參與校園實踐活動的個體或群體，都可能附帶著自身的意識，而這種意識在相互交融的過程中相互碰撞，在螺旋交織的過程中逐步醞釀發生輿情，并由此帶來輿情熱點話題。從高職院校學生的角度來分析，高職院校學生知識水平總量總體偏低，文化基礎也不是很扎實；學生群體結構比較復雜，有較為明顯的貧富差距；部分學生存在一定程度心理問題，沒有人生目標，缺乏信心，并且存在以自我為中心的性格特點；大多數缺乏政治信仰，社會責任意識比較淡薄。在積極因素方面，高職院校學生思維活躍，興趣愛好比較廣泛，社交與實踐應用能力強，個體“交流圈”不僅僅局限于系或學校。在這種環境下，開展高職院校學生輿情監測和引導，將為研究和實際教學管理帶來更多意義。
2.從輿情客體的角度來分析。輿情客體，輻射面積比較廣泛，無論是國內外社會發展背景，還是社會重大事件，都可以將其歸結到輿情客體的范疇，輿情客體雖然不是構建輿情的核心要素，但是在輿情輿論滲透到高職院校學生生活和學習之后，他們免不了會受到種種外在價值理念的影響，進而成為這種價值理念的忠實粉絲。而此時這種價值理念的正確性，就可能成為影響輿情發展方向的誘因。簡單來講，輿情客體是營造輿情的外在條件，但是在高職院校學生自身價值觀、人生觀和世界觀還沒有樹立的背景下，輿情客體很有可能在輿情形成過程中占據主導地位，進而成為輿情的主題內容。
3.從輿情運行的角度來分析。輿情運行過程也是影響輿情發展的重要因素。這是因為：在高職院校輿情運行的過程中，存在多樣的敏感性信息，這會使得高職院校的師生產生特定的情緒，不同群體在結合自身的利益之后，做出了正面或者負面的情緒反饋，在多種輿論、多種情緒相互融合和傳播的過程中，公眾情緒、公眾認知、公眾態度之間的差異也會慢慢消失，并且漸漸的形成一種群體性的情緒。至于這種情緒和意見是怎樣的，就要看在這樣的群體意見交匯的過程中，領導意愿的是哪種理念，在這種意見和建議成為主導的時候，也就決定了高職院校學生的輿情方向和內容，此時的輿情就會展現出穩定性的特點。
三、當前高職院校學生輿情監測工作存在的不足
為了能夠對于當前高職院校學生輿情監測工作情況實現全面了解，筆者采取問卷調查法來對于浙江建設職業技術學院不同系別的200名學生進行了抽樣調查，并開展了個案訪談。通過現狀分析與調查結果發現，在學生輿情引導工作中存在幾個比較突出的問題：其一，高職院校學生輿情監測理念落后，輿情引導重視程度有待提高。調查發現，61.50%的學生認可高職院校對學生輿情引導給予重視，但也有37.00%的學生認為“很少重視”，50%的學生認為高職院校對學輿情引導沒有重視。輿情監測的目的性不強，不知道應該如何運用社會主義核心價值觀來引導輿情監測工作的開展；其二，高職院校學生輿情監測工作組織體系不健全，各部門的責任劃分不明確，輿情監測規章制度不健全。調查結果表現出輿情監測工作行為的明顯隨意性和自由性，往往難以保證良好的輿情監測工作效益的發揮。其三，當前從事高職院校學生輿情監測工作的任務都被納入到兼職的范疇，或者是輔導員來進行，或者是任課教師來進行，或者是行政管理部門成員來進行，往往都是在沒有進行專業培訓的情況下，無論是輿情監測方式，還是輿情引導方案，都缺乏科學性和合理性，難以保證實際輿情監測工作實際成果。
四、高職院校學生輿情監測工作機制構建策略
高職院校學生輿情監測工作既然如此重要，就需要以機制化的方式來建立和健全，以高職院校學生輿情監測工作機制構建為契機，在高職院校學生輿情監測的過程中，做好如下幾個方面的工作，是很有必要的：
1.確立正確的高職院校輿情監測理念。正確的高職院校輿情監測理念涉及到如下幾個方面的內容：其一，明確高職院校輿情監測機構構建的目標，以形成信息通暢的輿情監測渠道，建立快速的輿情監測反應機制，引導學校方針政策因勢調整，可以使得高職院校輿情監測工作朝著目的性的方向發展；其二，找到高職院校輿情監測工作的方式和方法，對于當前高職院校輿情監測工作存在的問題進行分析，樹立輿情預防意識，以社會主義核心價值觀為主導，以高職院校校紀校規為輔助，實現高職院校輿情監測工作的導向性轉變，并在此基礎上消除不良的影響。
2.建立健全高職院校輿情監測的規章。建立健全高職院校輿情監測的規章制度，是引導高職院校輿情監測工作朝著規范化和標準化發展的重要依據。對于這樣的問題，我們應該關注如下幾個方面的內容：首先，建立多層次一體化的高職院校學生輿情監測組織體系，從黨委宣傳部到網絡技術中心，從學生工作處到思想政治教育部門，從學校網站到學生學習平臺，都應該將其納入到高職院校輿情監測行為主體中去，明確各個部門和單位的輿情監測職責，在統籌協調的基礎上實現輿情監測組織平臺的構建；除此之外，注重對于高職院校輿情匯集、分析、報送和應急反應工作的科學管理，組建專門的高職院校學生輿情信息分析權威小組，在得出對應結果之后，實現對于輿情的正向干預，由此保證各個機制效能的有效發揮。
3.打造專業化高職院校輿情監測隊伍。針對當前高職院校輿情監測隊伍不專業的問題，以高職院校輿情監測專業化為工作方向，積極采取對應的措施改善和調整，打造全新的高職院校輿情監測工作格局。對此，筆者認為應該從如下幾個角度入手：其一，在選取各環節高職院校輿情監測負責人的時候，要對于其高職院校學生輿情監測理解程度、輿情風險管理能力進行綜合考量，確保其與高職院校學生的接觸是最多的，對于學生動態也是最了解的，并且具備輿情干預和引導能力的人，這樣的人是做好高職院校輿情監測的關鍵性人才；其二，組織高職院校學生輿情管理人員進行培訓，以高職院校學生特點分析、高職院系學生輿情監測工作內容和規章制度、高職院校學生輿情監測理論為主要培訓內容，推動實現高職院校學生輿情監測工作任務的落實。
四、結束語
高職院校學生輿情監測被忽視，與當前高職院校學生管理工作缺失存在一定的關聯，很多的高職院校管理者忽視了高職院校學生的獨特性，片面地以普通的輿情引導的方式來進行，往往難以取得理想的效果，也是很正常的事情。實際上在高職院校學生輿情監測工作的過程中，更多的是需要去規劃，去培養，去創造，去運營，由此才能夠使得高職院校學生輿情監測工作朝著更加高效的方向發展和進步。
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以近年來在中國興起并急劇發展的輿情監測和分析行業為例，即通過海量信息采集、智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘，以及機器學習等技術，不間斷地監控網站、論壇、微博、平面媒體等信息，及時、全面、準確地掌握各種信息和網絡動向，從浩瀚的數據宇宙中發掘事件苗頭、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、并結合歷史相似和類似事件進行趨勢預測和應對建議。
互聯網如今已經成為收集民意、了解政府和企業工作成效的一個非常有效的途徑。然而由于缺乏對互聯網發貼等行為的必要監管措施，在輿情危機事件發生后，難以及時有效獲取深層次、高質量的網絡輿情信息，經常造成輿情危機事件處置工作的被動，因此，北信源輿情分析專家建議應該重視對互聯網輿情的應對，建立起“監測、響應、總結、歸檔”的輿情應對體系。
輿情服務應對大數據挑戰
在國內市場中，輿情分析類產品很多，產品水平也參差不齊。要選擇優秀的產品首先需要選擇技術背景雄厚的生產廠商。北信源經過十幾年的發展，擁有專門的數據管理部門和專業分析團隊，專業的技術人員對信息的鑒別力、萃取力、掌控力處于全國的領先水平。
對大數據的采集加工是整個輿情分析服務的基礎。掌握數據抓取能力與輿情解讀能力，通過“加工”實現數據的“增值”，是輿情分析的必備技能。北信源網情監測平臺采用多線路、加密隧道方式作為互聯網上公開信息的采集通道，通過自主研發的爬蟲系統，從網上自動獲取頁面信息。北信源輿情搜索引擎使用信息采集技術對全球范圍內的網頁進行檢索，通過中文語義特性并結合輿情結構特點而構成的元數據搜索技術，能夠提高信息采集的針對性，同時擴大采集范圍的廣度，提升輿情搜索的精準度。另外在采集的速率上，北信源網情監測平臺通過“云計算”技術在互聯網不同位置可任意部署監測工作站PC機，實現非重點網站的定時監測、重要網站及鏈接全天候監測。并根據網頁及鏈接的重要度，做到對最重要的網站數據分鐘級的采集更新。
如何對復雜大數據進行解釋是輿情服務的關鍵。數據分析的模式是否科學將直接影響數據分析的質量，決定了輿情產品的可用性。基于數據分析，能否提煉出獨到、高質量的觀點，在凌亂紛繁的數據背后找到更符合客戶要求的輿情產品和服務，并進行針對性的調整和優化，這是大數據時代輿情最大的變量。北信源輿情分析引擎，涉及的最主要的技術包括文本分類、聚類、觀點傾向性識別、主題檢測與跟蹤等計算機文本信息內容識別技術。以數據挖掘為核心技術， 應用不同的建模基礎，包括關聯規則、序列模式、頻繁序列、決策樹分類、神經元網絡、線性回歸、Logistic回歸、K-Means聚類、模糊聚類、異常檢測等多種數據挖掘算法，結合相應的數據挖掘模型可視化方法，用預測模型對輿情數據進行預測評分。
對趨勢的研判是大數據時代輿情分析的目標。如今人們能夠從浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，但這遠遠不夠，信息爆炸的時代要求人們不斷增強關聯輿情信息的分析和預測能力，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展。北信源輿情監測與分析平臺從情報檢索與分析技術基礎上發展起來，除了能夠跟蹤、協助解決關聯輿情，還能夠輔以經過分析后的決策參考。
輿情面臨變革
大數據時代的大輿情充分反映數據爆炸背景下的數據處理與應用需求，這是大數據時代最大的輿情變革。北信源網情監測與分析管理平臺成功地實現了針對互聯網海量輿情自動實時的監測、自動內容分析和自動報警的功能，有效地解決了傳統的以人工方式對輿情監測的實施難題，加快了網絡輿論的監管效率，有利于組織力量展開信息整理、分析、引導和應對工作，提高用戶對網絡突發輿情的公共事件應對能力，加強互聯網“大數據”分析研判。并能夠協助用戶建立起輿情監測應對體系：
快速發現：實踐表明，在互聯網輿情出現后4小時內是控制輿情的黃金時間，被稱為“黃金4小時”。
據有關資料表明，我國在2003就開始對網絡語境進行研究，2005年，國內第一個網絡輿情研究中心在中國傳媒大學建立，主要研究的范圍主要包括社會輿論、品牌聲譽以及危機警告等；艾利艾咨詢中心輿情檢測是國內專業的輿情檢測和咨詢第三方機構；中國人民大學和方正集團聯合建立了網絡輿情監測和研究中心。這些研究和監測機構的成立，使人們對網絡輿情得到了認識。隨著網絡輿情在高校的頻發，直到2003年，高校才開始對網絡輿情進行關注和研究，其中，紀寶成提出網絡輿論管理應該成為高校管理的主要組成部分；郭正賢提出需要建立專門的高校網絡輿情危機管理機構；徐鑫提出需要建立以信號分析為基礎的網絡輿情預警機制。此外，國內的知名高校對于網絡輿情的著作影響也是很大的。例如，清華大學劉建明教授著作的《當代輿論學》；中國人民大學喻國明和劉夏教授共同制作的《中國民意研究》；劉毅著作的《網絡輿情研究概述》，是國內第一本專門對于網絡輿情進行研究的書籍，準確的介紹了國內網絡輿情的發展和延伸，講述了網絡輿情的基本概念、特點以及網絡輿情的傳播途徑等，而且還介紹了網絡輿情的形成因素和變化規律。
二、高校網絡輿情預警現狀
（一）高校網絡輿情預警的基本原則
高校網絡輿情預警的基本原則主要包括：第一，堅持預防為主的原則。第二，堅持信息公開的原則。第三，建立長期有效的溝通機制。第四，堅持適時跟蹤及時處理的原則。第五，堅持以人為本的原則。
（二）高校網絡輿情預警機制的構成
高校網絡輿情預警機制主要由六大系統共同組成，彼此之間相互作用，從而構成了完整的高校網絡輿情預警機制。第一，高校網絡輿情監控機制，主要負責高校內部網絡輿情的在線監控。第二，高校網絡輿情信息收集機制。第三，高校網絡輿情分析機制，對于收集到的信息利用信息分析法進行分析和評價。第四，高校網絡輿情警報機制，分析處理后的信息主要分為一般、較大、重大以及特重大輿情，當輿情到達一定等級就會自動啟動報警系統。第五，高校輿情控制演練機制，對于收集的信息及時進行研究，并且能夠定期進行輿情控制演習。第六，高校輿情處理和跟蹤機制，對于處理完成的輿情事件進行反饋意見收集，以及跟蹤調查，避免輿情再次發生。
（三）高校網絡輿情預警的技術手段
現階段高校主要采用以下三種技術手段進行網絡輿情控制和處理：第一，內容分析法，對于輿情的具體內容進行客觀和系統分析，就是對輿情的信息量和信息變化情況進行分析。第二，數據挖掘法，主要從收集的大量、模糊信息數據中，查找隱藏在其中有用的信息，然后進行預防處理。第三，Wed挖掘法，主要利用信息統計、信息關聯分析以及分類分析等技術手段進行輿情信息挖掘和處理。（四）目前高校網絡輿情預警效果現階段高校網絡輿情的預警效果不足，主要是由以下幾點原因造成：第一，高校內部的輿情預警機制不正確，輿情的預防和處理超前或者滯后，導致控制時間錯誤，以及超出預防范圍。第二，對于預警后的輿情處理不當，主要是由于高校對于網絡輿情不重視造成的，可能導致網絡輿情的范圍擴大，出現不必要的經濟損失。
三、民辦高校網絡輿情預警機制存在的問題
（一）民辦高校自身特殊性
民辦高校貼近社會發展對各種專業、專門人才和實用型職業人才的需求，培養立體型、復合型的“社會職業人”，是辦學有特色的民辦高校在人才培養目標方面的共同特征。堅持特色辦學的民辦高校在人才培養過程中，從專業設置、課程開發、教材設計、教學過程等方面注重與社會相關職業或職業群的緊密結合，保持動態的銜接，圍繞所需的綜合素質來培養人才。對于網絡輿情不夠重視，導致輿情事件擴展；由于沒有國家財政部門的支持，導致預警機制的建立不完善，對于輿情不能夠及時進行預防和處理。
（二）民辦高校網絡輿情預警的主要類型
高校內部的網絡輿情預警類型主要分為三大類：第一，短信預警，當校內內部網站出現網絡輿情時，網絡系統能夠以發送信息短信的形式及時通知高校網絡輿情的管理人員，不受時間和空間的限制。第二，郵箱預警，高校網絡輿情管理人員通過將自己的郵箱注冊到網絡管理系統中，當出現網絡輿情事件時，就會通過發送郵件的預警形式進行輿情報告，有利于輿情的控制、處理和善后的反饋意見的接收。第三，彈窗預警，高校網絡輿情管理人員不需要經常性的查看輿情的發生情況，當出現輿情時間時，能夠以網頁自動彈出的形式，及時通知相關管理人員，避免網絡輿情的蔓延。
（三）民辦高校網絡輿情預警機制的主要問題
由于網絡屬于一個虛擬自由的世界，網絡中不需要網民用真實的姓名進行登記注冊。因此，就不需要網民承擔相應的責任和義務，導致責任和權利不對等，許多網民胡亂在網上發表自己的觀點。網絡世界里人人都有發表自由言論的權利，導致許多非理性的輿情事件發生；參與輿情評論一般是校園內一些比較活躍的群體。因此，只代表少數人的言論觀點。
四、民辦高校網絡輿情預警機制問題的形成原因
（一）網絡輿情危機預警意識不強
現階段國內的好多民辦高校主要的任務就是為社會培養新一代具有高素質、高技術水平的技術型人才，對于網絡輿情的危機不夠重視，此類高校普遍認為網絡預警發生的概率較小，對于網絡輿情的相關信息不夠重視，導致網絡輿情的發生，從而造成巨大的損失。還有一些高校在遇到網絡輿情危機時，沒有及時采取正確的應對措施，或者胡亂編造假信息搪塞網友，給高校的聲譽造成影響。由于網絡技術具有信息數據傳遞速度快的特點，如果不能夠及時的預防網絡輿情的發生，當網絡輿情危機發生時，將會在學校和社會上引起較大的影響。由于高校的網絡輿情危機意識較差，不能夠及時利用網絡技術過濾或者清除不良的輿情信息，導致一些不法分子為了取得更大的利益，更加大力度地在網上散布謠言，為了避免此類事件的發生，必須對高校網絡管理人員進行專業培訓，提升相關人員的責任心和危機意識。
（二）網絡輿情載體失范
在網絡技術不斷發展的今天，網民可以隨時隨地的在網絡上發表自己的對相關事件的看法，有些新聞媒體為了提升自己新聞的點擊率，增加自身的經濟收入，大力度地宣傳炒作相關觀點，嚴重時還會出現胡亂編造事實的情況。例如，中新網了一個新聞報道，發生在美國某大學的槍擊案件可能是中國留學生所為，并且確切的告知相關學生年齡和所學專業，以及祖籍等。當中央新聞頻道在進行該事件直播報到時，兇手確實一名來自韓國的留學生，年齡為23歲。當有關部門對該新聞媒體進行調查時，該媒體稱該新聞事件是從其他網站轉載的。媒體為了提升自身點點擊率和經濟收入，在沒有證實新聞是否真實情況下，大量地宣傳信息，給國家的聲譽帶來了巨大影響。
（三）現階段大學生思想品德意識較弱
目前，大多數的大學生都是獨生子女，從小嬌生慣養，導致人生觀和價值觀模糊，辨別是非能力較差，對于網絡上的新鮮新聞事件好奇心較強，在沒有分清好壞對錯的情況下，盲目的隨大流，導致輿情事件進一步擴張。由于學生時代大家都比較單純，很容易相信別人的謠言；也可能是由于學生學習壓力較大無處釋放，容易出現情緒激動，不能夠冷靜的面對現實，因而極容易被不法分子利用，在校內大量的宣傳相關事件，導致高校輿情事件的進一步擴展。
（四）高校輿情管理不當
由于高校聚集的人數較多，且范圍較廣，所以，出現高校輿情事件的概率也較大，如果高校網絡輿情管理人員不能夠及時地進行輿情控制和處理就會帶來極大影響。現階段高校內部網絡輿情管理起步較晚，相關的設施和人員不齊全，且輿情的判斷能力、決策能力和處理能力較低，對于發生的輿情事件不能夠正確判斷和處理，導致輿情的蔓延。
五、民辦高校現有網絡輿情預警機制的完善對策
（一）完善預警機制的原則與核心目的
（1）完善預警機制的原則。完善預警機制的原則主要可以從以下幾個方面進行完成：首先，要建立健全輿情管理體制，明確輿情的導向，堅持正確思想政治原則，對于輿情進行及時監控，對于相關的輿情事件要為媒體提供具有權威性的信息數據，使輿情事件得到及時的控制。其次，由于輿情涉及的學科和范圍較廣。因此，高校內部相關部門要做到積極配合，確保輿情的管理工作科學有序進行。最后，對于輿情的發展情況也得及時跟蹤，且將權威的信息公布給在校學生，促使學生全體產生互動，減小輿論事件的擴展。（2）善預警機制的核心目的。由于網絡具有信息傳遞快，且覆蓋面廣的特點，一旦發生輿情事件就會給高校的聲譽，以及社會帶來巨大影響。因此，高校要不斷完善輿情管理機制，能夠及時發現輿情，第一時間讓輿情得到控制，從而加強輿情的控制、預防和處理工作。
（二）完善預警機制的具體措施
首先，提升高校管理者的輿情危機意識，可以通過相關的專業培訓和其他高校進行參觀學習來完成；高校要加大對先進網絡技術的應用，構造健全網絡信息共享機制，使輿情能夠得到及時的處理和控制；健全管理機構和流程，高校輿情管理人員要做好輿情的監測和信息收集，對于相關的信息能夠做出準確的分析和評價，且對于可能造成嚴重影響的輿情事件進行預警，并且及時預防；提升預警人員的綜合素質，在平時工作中，預警人員要積累相關的經驗和知識，并且要不斷通過書籍和網絡進行自我學習，從而提升自己的專業能力和綜合素質。
六、小結
關鍵詞:高校;網絡輿情;實施措施
中圖分類號:G647 文獻標識碼:A 文章編號:1006－0049－(2016)09－0207－01
輿情指的是社會輿論，狹義上指的是圍繞中介性社會事項的發生和發展，在一定的社會空間內，民眾對該事項所持有的政治態度。在網絡的環境下，社會輿情的表現形式就是網絡輿情，其通過互聯網表達和傳播各種不同情緒、態度和意見交錯的總和。它具有自由性和限制性、匿名性和外顯性、突發性和多變性、時事性和交互性、少數性和分散性等特點。高校網絡輿情一般以校園網站、論壇、QQ、博客等為載體，根據學生學習、工作、生活身邊發生的事件作為客體，針對同一事件產生具有代表性的意見，從而形成一定的輿論陣地。在比較寬松的網絡言論環境下，越來越多的青年學子加入了網絡的大熔爐，高校在進行言論引導中就存在著一定的難度，如何引導學生正確的使用網絡，保持網絡輿論陣地的純潔性，需要社會、學校和學生的共同努力。
一、高校實施網絡輿情的存在的困難
(一)高校學生的年齡特點:大學生處于情商易激動的時期，心智尚未成熟，遇到問題或者挫折，心里調試較慢，容易受煽動，便通過網絡方式宣泄對社會、對學校、對他人的不滿情緒。網絡輿情成為了某些學生發泄不良情緒的陣地。
(二)網絡監管預警機制有待完善。高校網絡輿情監測可以監測校內群體教師和學生對于公共事件、熱點問題的討論，高校網絡輿情管理員應該對熱點事件進行積極引導，避免釀成突發事件，對學校口碑的評論，比如學校形象、教學質量、學生管理等，但是在監管過程中存在著一定的困難，需要不斷完善。
(三)高校大學生思想政治教育工作隊伍薄弱。主要是數量雖然不少，但是專職較少，兼職較多。思想政治教育工作者行政任務和教學任務的壓力下，把對學生的思想教育當成了兼職，對學生思想的監管、人格的培養、行為的引導也欠缺。另外，思想政治教育工作者隊伍的整體素質也有待于提高，工作的方式方法也有待改進。
(四)校園文化開展參差不齊。由于每個高校的硬件設施、領導文化建設重視程度、機構管理健全模式及學生整體素質的高低，決定著高校校園文化建設的差異性。有些高校校園文化建設有聲有色，有些高校校園沉默不已。學生通過網絡看到了各高校文化建設的情況，隨之而來是學生的自豪感和失落感，這不利于做好學生的穩定工作。
二、高校網絡輿情實施的措施
(一)加強大學生思想網絡道德建設。針對大學生年齡特點，在加大學生的思想道德建設的同時，必須要加強大學生思想網絡道德建設，在虛擬的網絡中，通過輔導員日常生活和任課老師德育課上的教導，使學生遵守正確使用網絡的各項法律法規，提高安全健康使用網絡的意識。
(二)建立校園網絡預警機制，明確網絡監管員的職責。大學生發表言論、表達思想動態的重要陣地是高校校園網絡。因此，高校網絡監管員要加強常規檢測與突發事件監測。網絡管理員要多關注學生日常網絡輿情的動態，提高觀察的敏銳性，發現有苗頭、針對性或者指向性的問題，甚至出現謾罵、煽動、“一邊倒”的不良言論，應該與發帖者溝通，弄清發帖意圖，爭取發帖者能主動刪帖，清除影響。突發事件的監管主要是針對校園發生的時的網絡輿情監管及應對。主要包括在事件發生時，快速啟動應急預案，密切關注事態發展，重點加強監測力度，大范圍收集輿情信息，第一時間掌握輿情動態。
(三)建立校園網絡監管監察隊。高校負責校園網絡監管的教師一人之力難以從多方面多角度監察學生網絡的動態。所以，高校培養一批以教師為主導，學生為主力的校園網絡評論員是至關重要的。教師網絡監管員要對學生隊伍進行全方面的培訓，確保學生對學校的規章制度、對相應的法律規定有一定的認識，培養學生學會以不同的角度和身份把高校網絡輿情的導向引導向積極、健康和向上的方向，維護學生、學校和社會的集體利益。
(四)提升教師的文化素養，打造文化型的教育人才引導學生自我教育。高校黨團干部、思想政治理論課和輔導員是高校中進行思想政治工作的主要力量。高校教師要不斷的提高自身的文化素質，積極打造成文化型的教育人才，加強人文精神和科學精神的速到，廣泛吸取人文和社科類知識的養料，使自身的教育能力與文化內涵實現完美的統一，使學生能夠追求崇高的信仰，崇尚科學，塑造健康的人格，實現全面發展。
(五)加強校園文化建設，營造教育新氛圍。高校網絡輿情對于傳統校園文化健康帶來了巨大的沖擊，要打造與時俱進的校園文化，高校應有機的將網絡輿情納入校園文化建設規劃中，開展以網絡為基礎的文化教育和主題活動，將網絡輿情與校報、廣播、電視等傳統思想政治教育方式相結合形成新的高校思想政治教育形態，營造思想政治教育新氛圍。
［參考文獻］
［1］李尚旗．高校網絡輿情的作用及其管理［J］．學術論壇，2011(2)．
［2］王欣．我國高校網絡輿情現狀分析［J］．考試周刊，2010(35)．
［3］張彬慧，畢瑩．高校網絡輿情的特征及應對［J］．科技向導，2010(06)．
關鍵詞 網絡文化安全；網絡輿情；預警；智能分析
中圖分類號TP393 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2011）57-0213-02
0 引言
隨著計算機網絡技術及其應用的迅速發展，以數字內容為標志、以互聯網為主要載體、以開放、多元、虛擬、交互為特征的網絡文化，成為文化傳播的主要形式之一。互聯網在為人們提供大量的有用信息，給學習、生活帶來便利的同時，也帶來制造和傳播不良甚至非法網絡信息等新問題。在 Internet 普及的過程中，網民們積極參與網絡討論、自由表達個人觀點、自主傳播思想文化，從而形成網絡輿情，網絡輿情是社會輿情的直接反映。由于網絡的開放性和虛擬性，決定了網絡輿情具有直接性、突發性和偏差性等特點[1]。網絡輿情的廣泛傳播常常導致現實社會有關事件的放大升級，甚至對事件的發展和結果產生巨大的影響力。針對網絡文化中存在的安全威脅，實現對網絡文化內容的有效監管，加強對網絡輿情的及時監測和有效引導，成為當前亟待解決的問題。
1 網絡文化安全預警系統模型構建方法
要保障網絡文化安全，實現全面、準確、及時地掌握網絡輿情，必須依靠科學的方法體系，運用信息化手段，構建網絡文化安全監管系統，網絡文化安全預警系統是其重要組成部分。
首先必須明確網絡文化安全預警系統的性質和類型，采用科學的研究方法才能建立符合需求的應用模型，進而實現系統安全、可靠、有效的應用目標。
Internet安全對象不是一般的系統，而是開放、人在其中、與社會系統緊密耦合的復雜巨系統， Internet安全過程不是一般工程化的過程，而是一個時時處處有人參與的、自適應的、不斷演化的、不斷涌現出新的整體特性的過程[2]。因此，在建立網絡文化安全預警系統時是由人、機和環境構成的人機系統，應采用“人網結合、人機結合”的模式，運用錢學森提出的綜合集成方法[3]，將各行專家的經驗、知識與先進的數據挖掘、檢測與阻斷、模式識別、趨勢分析等處理技術結合起來，充分發揮各自優勢，建立基于“專家群體+數據信息+計算機技術+專家經驗知識”的系統應用模型。圖1為運用綜合集成方法構建網絡文化安全預警系統的理想參考模型。
2 網絡文化安全預警系統總體框架
互聯網技術的發展日新月異，威脅網絡文化安全的網絡犯罪日益趨向智能化、技術化，要保障網絡文化安全，必須綜合運用互聯網技術、信息處理技術、人工智能技術及數據挖掘等技術。運用綜合集成方法構建的網絡文化安全預警系統模型分為支撐層、數據層、分析層和應用層四個層次，具體框架如圖2所示。
3 網絡文化安全預警系統模型分析
3.1 支撐層
支撐層由Internet和計算機軟硬件平臺構成，利用互聯網技術，為系統上層提供海量數據源和信息處理平臺。
3.2 數據層
數據層實現信息采集的功能，利用網絡爬蟲對互聯網信息進行實時監控和采集，并進行有效的過濾和存儲，建立網絡輿情信息庫。
信息采集是網絡輿情分析的基礎，采用縱向橫向結合的采集方式，滿足實時網絡信息和互動信息源定點提取的需要。定向采集保證監控的深度和實時性，主要實現對新聞、論壇、評論、博客等設定站點板塊的信息采集。全網采集主要通過搜索引擎進行廣度采集，保證監控的覆蓋面。對采集到的信息需要進行必要的預處理，如格式轉換、數據清理、主題提取、相關性判斷等，最后形成格式化信息，存儲在數據庫中。
3.3 分析層
分析層作為系統模型的核心層，主要利用人工智能和數據挖掘等技術實現對輿情信息的智能分析，生成輿情分析報告提交給決策機構實現智能輔助決策。
1）自動摘要
自動摘要是通過智能手段為文檔自動形成摘要的技術，是進行信息抽取的重要形式，融合了數據挖掘和機器學習技術[4]。用戶無需查看全部文檔內容，通過該智能摘要即可快速了解文檔核心內容，提高信息利用效率。主要采用基于統計與基于理解的方法，對輿情信息中各類主題、各類傾向形成自動摘要。
2）熱點發現
根據輿情信息出處的權威度、評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題，利用關鍵字布控和語義分析，識別敏感話題。
3）主題跟蹤
由于主題具有實時動態性，所以主題跟蹤是一個動態學習過程。針對熱點話題，實時地進行信息跟蹤，分析網絡上新發表的新聞文章和論壇帖子，關注話題是否與已有主題相同或類似。
4）趨勢分析
通過對某個主題在不同的時間段內被關注的程度進行跟蹤，可以獲取輿情隨時間的發展變化趨勢或規律，以及地域信息分布，從而提供階段性的分析，實現對輿情環境的監控和預警，進行適時控制和疏導。
5）傾向性分析
對每個主題，將各種信息進行自動聚合并利用文本聚類和觀點挖掘技術對信息闡述的觀點、主旨進行傾向性分析，判別信息的發展趨勢，從而明確公眾對相關熱點事件所持的態度和傾向，以便幫助政府職能部門及時了解社情民意，做出及時反饋。
6）輿情分析報告
將智能分析的結果形成簡報、報告、圖表等智能輿情報告，為相關職能部門快速、全面掌握網絡輿情爆發點和事態發展趨勢，做出正確輿論引導，提供可信的分析依據。
3.4 應用層
應用層是人機交互層，一方面用戶可以通過一定的軟件環境對輿情信息的采集及輿情分析過程加以指導；另一方面則將輿情分析結果以直觀、簡潔的形式展現給用戶，便于用戶深入理解輿情信息，同時，提供信息檢索功能，用戶可以針對系統預設關鍵詞進行定制查詢，并能夠根據指定條件對熱點話題、關鍵信息及傾向性進行查詢，采用多種檢索方式，可以有效提高信息檢索的準確率。
更為重要的是，應用層將結合智能決策系統實現對輿情信息的智能決策。針對熱點信息與突發事件進行監測分析，構建趨勢預測模型，根據知識庫存儲的先驗專家知識進行推理判斷，形成最終的輿情分析結果，進而實現輿情預警。同時，對每次輿情預警進行必要的評價，優化預測模型的參數，調整和完善知識庫存儲的知識，使預測意見更接近實際情況，提高輿情分析的準確率。
4 結論
本文針對Internet安全對象的特點，運用綜合集成方法構建了網絡文化安全預警系統模型。該模型采用縱向橫向相結合的采集方式，保證了對互聯網海量信息監測的深度、廣度和實時性，運行人工智能、數據挖掘等技術和智能決策系統對輿情信息進行智能分析和智能決策，發現網絡熱點問題并實時跟蹤，從而實現對網絡文化安全態勢的預報和對危機的快速反應，通過輿情評價模塊將有助于完善系統模型，提高預警的準確率。
參考文獻
[1]張虹.基于統計分析和知識挖掘的網絡輿情管理決策平臺研究[J].科技信息，2011(7)：495，502.
[2]何德全.互聯網時代信息安全的新思維[J].科學中國人，2003(1)：14-15.
一、高校突發事件網絡輿情的特征
由于高校的特殊社會地位與角色，高校突發事件網絡輿情往往呈現出不同于其他群體、其它領域網絡輿論的特點。
1.輿情信息傳遞速度快、影響力大。在新媒體環境的沖擊下，傳統的“黃金24小時”法則逐步失效，以微信、微博、QQ群、BBS論壇等為代表的網絡媒體，在短短數小時甚至數分鐘內便可能將突發事件傳播、發酵為具有重大輿論影響的事件。由于高校突發事件的主體聚集性更強，與大多數主體的自身利益密切相關，因此輿情信息傳遞速度將更快。同時，由于高校的特殊社會地位，社會媒體及大眾對于高校普遍關注度較高，突發事件相關輿情一旦以非理性或失真的狀態向社會媒體傳播，對于外界的影響力將迅速擴大。
2.從眾效應明顯。高校聚集大量思想單純、活躍、易沖動的青年學生，一旦發生突發事件，由于消息來源于周圍熟悉人群，致使大學生對于消息的認可度非理性增加，往往極易喪失對于突發事件的合理判斷，往往“人云亦云、以訛傳訛”。因此，較之一般突發事件，他們對于高校突發事件的反應更為強烈，輿情持續周期更長，后續影響更為嚴重。
3.交互性強。網絡技術、新媒體的高速發展解決了高校師生溝通交流方面的時間與空間障礙，促進了信息與知識的傳播與共享。在高校突發事件發生后，高校學生對于第一時間獲取事件信息具有強烈需求，同時，發達便捷的新媒體傳媒環境能夠使學生不僅成為事件信息的獲取者，更有可能成為事件信息的、傳播者，直接導致突發事件與輿論的交互性增強，甚至導致輿論直接影響突發事件發展進程，兩者往往相互影響、協同演變。
二、高校突發事件網絡輿情傳播與演變過程
結合輿情傳播與變動內在過程與特點，可將高校突發事件網絡輿情演變過程劃分為以下四個階段。
1.孕育與形成階段。高校突發事件網絡輿情的孕育是指在高校突發事件發生后，較短時間內網絡載體出現關于該事件的新聞報道、圖片、文章等信息，包括網民有關該事件有傾向性的意見、態度、觀點、評論等。對于階段性變化特征明顯、持續時間長的事件，一段時間之后，網絡環境重新出現相關輿論，亦可歸入輿情孕育范疇。網絡輿情的行為種類主要包括：發帖、圖片、微博、鏈接、評論、音頻視頻等公開，支持網絡輿情的網絡媒介包括：電子郵件、維基百科、微信類自媒體、即時通訊等工具。其形式主要包括新聞媒體的新聞誘發網絡輿情、網民自發自編內容誘發網絡輿情等。
2.擴散階段。輿情擴散在一定程度上亦可表達為輿論傳播，在網絡輿情形成后，經復制、轉載以及告知、轉發，傳遞范圍急劇擴大，獲知群體規模快速增加。高校突發事件過程中，高校人員的信息水平普遍較高，輿論環境相對開放，高校突發事件網絡信息傳播人員規模龐大，傳播人員結構多元化。網絡輿情傳播的動力來源于利益相關者的利益訴求、利益非相關者的責任及關注意識、網絡媒體的新聞追逐等。網絡輿情的傳播與擴散呈現典型的網絡彌漫方式，以新聞媒體、自媒體等為節點，以事件及圍繞事件的相關評論為主要內容，從個體傳播到網絡媒介，再回歸現實個體，獲知群體規模擴大，輿情空間快速擴張，輿情量急劇增長。
3.變換階段。網絡輿情在演變過程中，隨時間及空間的擴展，高校突發事件網絡輿論主體與要素不斷增加，在相關行政力量的介入、事件信息的變化、新聞媒體的引領等諸多因素的共同推動下，網絡輿情對象、內容、形態、烈度、指向、關系等都將發生根本性變化，網絡輿情的變換成為網絡輿情演變過程中的必然環節之一。
由于輿情變換直接牽涉到輿情本身的內容，輿情變換的檢測與界定相對較困難，一般通過輿論形態、烈度、指向及關系等多維度進行監測。其中，網絡輿論形態主要是指輿論的表現形式，包括輿論的長度、內容特征等；網絡輿論烈度是指通過網絡用詞可以界定的輿論態度、情感等激烈程度；網絡指向是指網絡輿論主要議題、指向主體等；網絡關系是指網絡輿論主體之間對抗或同盟關系、網絡輿論觀點一致或不同的關系。
4.衰減、消退階段。網絡輿論與其關聯的突發事件相對應，隨突發事件經歷發生、發展、消退等環節后，網絡輿論同樣逐步衰減、消退。隨著時間推移，網民關注度降低，輿情熱點逐步冷卻，伴隨新事件、新刺激的產生，網絡輿論將轉向新目標。對于影響深遠、利益牽涉面廣的突發事件，雖然暫時已經消退，但是當新的關聯性元素出現時，極有可能再度成為輿論焦點，又將激發網絡輿情的新一輪起點。
三、高校突發事件網絡輿論引導策略
筆者結合高校突發事件網絡輿論的特征、演變過程及演化規律，基于突發事件的應急管理流程，為高校突發事件網絡輿情的引導提供以下建議與參考。
1.構建預警監測機制，重視突發事件網絡輿論預防工作。網絡輿情信息收集是高校突發事件網絡輿情管理工作的重要內容之一。一方面，高校宣傳部門應當與地方職能部門聯合，健全突發事件輿情監測體系，與地方網管部門、公安網監等政府職能部門緊密聯系，及時獲取信息，確保網絡輿情信息的搜集、分析工作全面及時。只有及時采取有效手段，以科學的方法監測網絡輿情、發現輿論形成征兆、分析發展變化的趨勢，方能有效引導網絡輿論。
另一方面，高校在面對收集而來的各種輿論信息時，應當完善輿情甄別與分級機制，建立專門的輿情分析部門，及時檢測與挖掘輿情信息。針對輿情信息系統整理、研究、判斷，科學合理地分析突發事件可能形成的輿論風險，提早做好突發事件網絡輿論預防工作。
2.健全輿情應急體系，完善突發事件網絡輿論應對準備工作。高校應當結合實際情況，建立突發事件輿情應急體系。一方面，制定突發事件網絡輿情應急預案，完善高校網絡言論與行為的規范制度，建設網絡輿論日常管理制度，明確校內各職能部門的職責與分工，為高校處理突發事件輿情提供政策依據與保障體系。
另一方面，應當建立網絡輿論引領人才隊伍。高校應當有意識地培養網絡輿論的引領人才，培養他們對于日常事件發展動態的把握能力、個人觀點的總結能力、文字的感染力等，培養他們吸引網絡民眾關注，將他們逐步提升至網絡群體交流的中心位置，幫助其擁有影響網民、引領網民關注點的特殊力量。通過他們間接控制話語權，正向引導輿情發展。
3.優化輿論引導聯動機制，及時響應突發事件網絡輿情發展。首先，完善信息制度。高校突發事件網絡輿論來源于信息的不對稱及信息缺失。高校在面對突發事件網絡輿情時，必須完善新聞機制，不斷提高信息透明度，增加信息公開量，做到公開透明、及時權威。
