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基于I-Space模型的高校网络舆情评估体系构建

出处:论文网
时间:2018-11-18

基于I-Space模型的高校网络舆情评估体系构建

  中图分类号:F224.33 文献标识码:A 文章编号:1008-4428(2011)10-136-03

   一、引言

   伴随互联网的迅猛发展,网络论坛、新闻跟贴、博客、日志等个人话语表达形式的日益成熟,越来越多的网民愿意通过网络这种渠道来表达自己对社会的认识与看法、意见与建议。网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”,成为反映社会舆情的主要载体之一。“舆情”从日常社会生活领域延伸到了网络虚拟空间的时代已经来临。近期,涉及到高校的重大网络舆情都是由网络上的讨论聚集成话语焦点而引发的。从罗彩霞身份盗用事件到西安外国语学院本科生参与高考阅卷事件,再到辽宁石油化工大学王圣淇的提拔门事件。这些舆情事件无不反映高校网络舆情已成为社会思潮晴雨表,它不仅关乎高校的稳定与发展,而且对整个社会来说,对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义。此外,十六届四中全会在《中共中央关于加强党的执政能力建设的决定》中提出:“建立舆情汇集和分析机制,畅通社情民意反映渠道”。这标志着党对舆情研究的进一步关注。因此,研究和构建校园网络舆情的信息特征,监控与处理机制,加强网络舆情的收集和引导,从而准确地把握师生的思想动态,提出高校网络舆情监测与控制管理的措施有着十分重要的现实意义。

   二、I-Space模型的引入

   英国经济学家(博依索特)在研究知识资产的过程中预言信息空间将是人们进行交流、活动的一个新的场所,它是全球所有通信网络、数据库和信息的融合,形成一个巨大的、相互关联、具有不同民族和种族特点相互交流的“景观”,是一个三维空间。[1]为此,他建立了一个“信息空间”(即“I-Space”)模型,编码度、抽象度和扩散度构成了I-Space模型的三个维度,如图1所示。

   (一)编码维空间

   就高校舆情信息而言,编码的程度是用来衡量信息在多大程度上可以被计算机识别,可以针对网络舆情监测指标体系的研究对文字信息设计,主要对文字编码和语义进行编码,即识别舆情信息内容和学生的言论。

   (二)抽象维空间

   对网络舆情触发源事件的概括与描述就是一个抽象过程,也是一个信息化的过程。抽象程度越高,越容易被学生理解,其影响程度也就越大。舆情的抽象程度与舆情发布者综合概括能力及文学水平有关。从监测方面看,就是要提取舆情信息,并通过对舆情信息主题的合理分类,明确哪种类型的社会危机或矛盾更容易引发群体事件。

   (三)扩散维空间

   用于衡量舆情的传播速度和覆盖面积,即被学生接触、了解和接受的程度。舆情的传播途径可以分为门户网站传播、论坛社区传播、个人空间传播和人际传播(如通过实时聊天工具、邮件等传播)。在传播速度和权威度方面,门户网站新闻高于论坛社区,论坛社区高于人际传播;媒体权威度越高,消息的真实度就越大,对参与者的影响力也就越大。

   三、高校网络舆情评估指标体系的构建

   通过I-space的网络舆情内容构成分析,可以认为:高校网络舆情的产生始于舆情发布者,并通过媒体传播,对舆情参与者产生影响,而对舆情参与者产生的影响力大小又与舆情的内容及区域的和谐程度有关。因此,本文借鉴了突发公共事件网络舆情监测指标体系一文所建立的指标体系[2],参照了其指标设计思路,得出了高校网络舆情指标体系(表1所示)。

   从表1可知,高校网络舆情检测评估有四大二级指标:高校网络舆情发布者指标、高校舆情内容指标、高校舆情参与者指标、高校舆情传播指标。每个二级指标又有若干个三级指标组成,三级指标由叶节点指标构成,叶节点指标是指标体系中的最小指标单位。

   (一)高校舆情发布者指标

   高校舆情发布者指标是影响网络舆情安全的重要指标,它用来刻画在一段统计时期内学生对舆情发布者所发布各方面舆情信息的关注情况,有助于从海量的舆情信息中捕捉和发现学生关注的热点所在,通过密切关注该舆情信息的爆发和演化规律,以确保舆论安全。鉴于学生对于不同的舆情传播通道关注的方式不尽相同,有一定的差异性,因此该指标依据传播数据源划分为舆情发布者影响力、活跃度和价值观这三项二级指标。

   如果学生对某一新闻关注、感兴趣,他就会浏览其信息内容,从而在一定程度上反映了学生关注的程度。新闻点击排行榜就是反应舆情活跃度的重要指标。通常排在排行榜首位的新闻就要引起高度重视。相应的,一定时期学生对于某一舆情信息参与讨论,发布的帖子数量越多,其活性就越强,所受的关注程度就越高。某一事件、话题、社会问题等的新闻评论数量体现了学生参与讨论的关注程度。新闻评论数量越多,该舆情信息活性就越强,其引起重视的可能性也越大。

   (二)高校舆情参与者指标

   高校舆情参与者指标包含四个三级指标:负面指数,描述的是舆情对学生思想冲击而产生的负面情绪程度;受公众影响力,衡量的是学生的回帖引发的共鸣程度;参与频度,指某一学生浏览或者点击、评论某一舆情的次数;监测少数可能企图通过网络传播来制造事端的学生;网络分布度,指学生的分布范围和密集程度,若某一城市的密集程度要明显高于其他地区,那么学校及其相关工作人员要对该舆情信息给予足够的重视。

   从网络媒体的层面来看,一个新闻事件的影响和冲击越大,政府新闻网站、重大门户网站与其它内容网站就这一新闻事件所做的“新闻专题”和“相关新闻”的页面通常也就越多;如果学生对某一事件、话题感兴趣,也会通过论坛、博客通道进行发帖、回复和转载等,其帖子数量也就会增加等。那么,通过各种网络传播通道所形成的对某一舆情信息数量都表现为可以搜索到的页面,通过对页面数进行科学地查询、搜索和统计,就可以在一定程度上反映该信息在网络上的传播扩散情况。此时,通过WEB页面在不同的统计期内的数值从而形成的在一段较长时间内连续的WEB页面变化走势,能帮助评估者挖掘出舆情波动点所在的时间等重要时期,方便发现舆情信息态势的变化规律。

   (三)高校舆情内容指标

   高校舆情内容指标强调观测舆情的发展过程及申明周期,特别是网名发表意见次数最频繁、最活跃的事情,这也是网民情绪急剧积聚的时期。信息主题敏感度,指通过本文挖掘技术的智能分析,按照一定的标准,得出一个数值表示其敏感程度的大小。

   舆情内容监控包括对信息主题类别、关注度、信息敏感度的监控。信息主题类别就是网民关注什么样的事情,包括的内容很多,大部分舆情监控通常是热点、时政之类的。随后,就要对这些信息的关注度评估,关注度越高,其演变为网络舆情的可能性越大。最后我们还要对大学生所关注的信息的敏感度进行分析,如果是敏感内容(如涉及中央、政府高层的负面舆情信息的内容敏感度就很高),则应及时采取措施。

   (四)高校舆情传播媒介指标

   网络舆情信息流通量变化值仅仅反映了在时间维度上舆情信息数量的变化值,还需要对其空间分布特征进行描述,用来体现在一段统计时间内某一舆情信息的流通量在各地理区域上的分布,用来判定信息流通量最大区域及在该时间段内的扩散趋势及分布范围,它常常通过IP地址、ID等因素来获取、查询和定位的。高校舆情传播媒介指标旨在确定传播渠道和环节,着重分析网络舆情所在的传播和扩散阶段,其中,舆情扩散度指舆情信息在不同的传播方式中的传播速度。主要是根据高校网络舆情的传播特点设计。

   实际监控活动中可通过定性描述来反映特定的网络舆情信息在不同地理区域分布的特征,如:该信(下转第104页)(上接第137页)息传播扩散到全国各个城市,或传播扩散到几个重要城市,或只集中传播在非常有限的区域等。通过该信息在网络地理区域上的特征分布,用以判断对于不同的舆情信息点可能带来的危害程度。

   网络的高速传播性使得高校网络舆情的监控与管理受到各级政府及各大高校的高度重视。通过I-Space模型构建的高校网络舆情的评估体系,充分考虑了舆情的网络舆情发布者指标、舆情内容指标、舆情参与者指标、舆情传播指标,可以为高校舆情监测和预警机制的建设提供指导思想和评价标准。

  

基于I-Space模型的高校网络舆情评估体系构建

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关键字:舆情 模型 评估 基于 体系 I-Space
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