基于关键词分析的网络舆情变化规律＊

孙 轶，程瑞芸，刘建明

（上海公安高等专科学校，上海 200137）

基于关键词分析的网络舆情变化规律＊

孙 轶，程瑞芸，刘建明

（上海公安高等专科学校，上海 200137）

中国的网络民意表达已经进入移动互联时代，网络舆情会经历舆论潜伏、网络围观、争辩聚合和影响消退4个阶段，变化过程中集聚效应明显.从量变到质变，网络舆情可以通过“关键词”的计算来确定网络舆情各阶段临界值.同时，根据网络舆情变化规律，可绘制出不规则锯齿型、金字塔型、冰川型3大类曲线图.因此，研究网络舆情变化规律，对于降低网络群体性事件的发生概率，维护社会稳定和政府形象，具有相当重要的现实意义.

关键词；网络舆情；变化周期；变化规律；曲线图

中国互联网信息中心（CNNIC）第32次中国互联网络发展状况统计报告［1］指出，截至2013年6月底，中国网民规模达5.91亿，互联网普及率增至44.1%，手机网民规模达到4.64亿，网络新闻用户达到4.61亿.中国互联网规模的持续扩大，促使网络民意表达已经进入移动互联时代.一些事件经过互联网传播，往往在短时期内就成为社会关注焦点，并呈现出井喷态势.网络舆情就是民众通过互联网，对政府管理以及现实社会中各种现象、问题所表达的政治信念、态度、意见和情绪的总和.因此，研究网络舆情变化规律，对于加强网络舆情监控，适时开展有效的网络舆论引导，降低网络群体性事件的发生概率，维护社会稳定和政府形象，具有相当重要的现实意义.

1 网络舆情的形成与变化

网络传播的参与成本低，人气集聚快，传播规模和影响能得到迅速扩大，使网络舆情变化过程中的集聚效应十分明显.网络舆情在与现实产生互动的过程中，会经历舆论潜伏、网络围观、争辩聚合和影响消退4个阶段.［2］

（1）舆论潜伏阶段.此阶段议题的出现具有多元性，可能是传统媒体报道后经过网络媒体报道，放大后成为议题；也可能来自网络本身的议题.网络舆情处在潜伏阶段时，这个时候信息的传播也是分散的，只是零散地分布在各个新闻网站、论坛页面、网民跟帖之中，其浏览量也十分有限，没有引起公众的关注和议论.这个时候的信息传播还不能称之为舆论，但它的影响力是潜在的，因为这些议题往往关系国计民生，是公众最关心、最想表达的方面，很容易在短时间内引起网民广泛关注，对现实社会产生深刻影响.

（2）网络围观阶段.此阶段网民开始大量发表个人意见，公众往往抱着“宁可信其有，不可信其无”的心理特征，千方百计挖掘信息.从众心理将会促使大部分网民不等求证信息真伪，就通过论坛、博客或微博进行传播、复制和转载.谣言也就可能混杂其中并不断升级，经过无数遍转载后即成“真相”，并获得大范围的网络“认可”.这时候，事件已经被公众广泛关注，各种信息呈爆炸式增长在网上传播.这种关注程度有的持续较短时间，有的经历一个较长过程，而舆论也可能朝任何方向发展，既可能扩大积极传播的影响，形成正面的传播效果，也可能增加负面舆论，扩大消极传播的影响.

（3）争辩热议阶段.此阶段舆论从个人意见、态度，媒体对事件的报道转变为一种舆论方向.公众更多的是在关注事件的发展和问题的解决，并对这一过程中的各种决策表示监督和怀疑，推动事件的进一步发展.网民的参与程度进一步得到提高，社会和媒介的舆论压力进一步增大，舆情中民意诉求进一步集中和强化，决策层或者涉及事件的相关部门也会站出来，表达对事件的态度和意见，发布事件的相关信息，甚至对长期的某一政策或制度进行调整或者废除.争辩热议阶段，社会已经形成强大的舆论力量，网络舆情已经完全扩散.当然，这一阶段舆论并不总是呈直线上升态势，也有可能会波动，会经历一定时期的萎缩或沉寂，进而再次上升.这种舆论的波动过程可能反复多次.

（4）影响消退阶段.此阶段事件已经得到解决，或者真相得以公开，多数网民会逐渐减少对事件的关注，很少或不再对事件发表意见，转而关注新的目标.传统媒体和网络媒体的关注度也都会减弱，不再将事件作为舆论焦点持续关注.当然，影响消退并不代表公众对事件完全不关注，一旦有新的诱因关联性的事件发生，例如解决措施处理不当、“真相”中有隐情等，极有可能被网民旧事重提，引起公众的新一轮关注.

2 网络舆情变化周期的界定

网络舆情从量变到质变，理论上存在一个阀值.网民关注的热点一旦达到了这个阀值，事件便进入一个新的阶段.由于网络舆情在网络中的表现形式主要为文字［3］，因此可以通过“关键词”的计算来确定网络舆情各阶段临界值.

本研究以2010—2012年人民网舆情监测室发布的“年度20件网络热点事件”（见表1—3）为研究对象［4］，根据百度指数功能，设置用户关注度（搜索频次）和媒体关注度（相关新闻报道量），得到百度指数示意图，并结合事件起始、搜索峰值、官方介入、传统媒体关注消失等关键点，计算网络舆情的阶段时间及各阶段关键词搜索指数.

表1 2010年热点舆情的各阶段时长d

表3 2012年热点舆情的各阶段时长d

根据表1—3，运用平均值、方差及四分位数统计分析，整理出网络舆情各阶段的时长跨度和平均时长.［5］其中，“上海世博会”、“深圳大运会”、“各地房产限购”由于舆情发生跨度过大，因此未列入统计数列中.

从表4可以看出，舆论潜伏阶段平均时长15.3d，50%的舆论潜伏阶段大致经历3d.这阶段由于事件或议题尚未爆发，网络的关注度较低，舆论看法各异，还没有形成较强的统一的力量.因为50%的事件或议题经历的舆论潜伏阶段时间较短，所以网络舆情的舆论潜伏阶段存在被监测的可能.这个阶段也是抑制舆情形成的最佳时期.

表4 2010—2012年热点舆情传播时长（M±SD）和四分数d

网络围观阶段平均时长8.5d，50%的事件或议题在3d左右.这一阶段虽然没有达到关注的极点，但事件或议题受关注的程度越来越高，影响越来越大，突发事件也开始初现端倪.网络围观阶段舆情处于不稳定的状态，是引导介入的最佳时期.

争辩热议阶段平均时长2.3d，也就是说，舆情的蔓延只需2d左右.争辩热议阶段是整个舆情的最高潮，但时长最短.这一阶段传统媒体开始大量参与舆情传播，形成网络媒体与传统媒体有效互动、相互促进的舆情发展态势.随着官方的介入、突发事件应对预案的启动，专家学者也都加入进来，进行学理分析和现实批判.网络舆情的蔓延减缓，并得到初步控制.

影响消退阶段平均时长109.5d，50%的时长达到75d，该阶段经历的时间较长.一方面，一些从舆情传播中总结或概括出来的语汇成为网络传播乃至社会公共传播中的流行语，例如“皮鞋很忙”、“犀利哥”、“拼爹”等，使网络舆情的传播效果长期延续；另一方面，一些案件审判程序较长、新的议题不断出现，都会再度成为热点.影响消退阶段是网络舆情的影响力在现实社会得到体现的过程.

每个阶段网民所关注的程度不同，因此根据百度指数，对每个阶段网民关注度的临界值进行统计分析（见表5—7）.

表5 2010年热点舆情网民关注度统计

表6 2011年热点舆情网民关注度统计

表7 2012年热点舆情网民关注度统计

根据表5—7，运用平均值、方差及四分位数统计分析，整理出网络舆情阶段的平均临界值.其中，“上海世博会”、“深圳大运会”、“各地房产限购”未列入统计数列中.

从表8可以看出，舆情从产生、潜伏发展到网络围观阶段平均临界值为1 312.6.也就是说，一旦单个事件或议题的搜索量达到4位数，就要进行不间断地监看，随时掌握网络舆情动态，特别要加强具有指向性舆情信息监测，为发现舆情信息做好充足准备.从舆论潜伏阶段到网络围观阶段的平均临界值为52 408.9.这一阶段如果官方不介入，突发事件应对预案不启动，舆情就可能进一步扩散.从网络围观阶段到争辩热议阶段的平均临界值为106 254.3，这一阶段是整个舆情的搜索峰值.网民在“意见领袖”的引导下，开始理性思考，网络舆情累积的能量得到彻底释放.从争辩热议阶段到影响消退阶段的平均临界值为1 821.1.可以认为当网络舆情的搜索量低于2 000时，基本属于推出热点行列，网络舆情得到解决.

表8 2010—2012年热点舆情各阶段临界值（M±SD）和四分数

3 网络舆情变化规律曲线

根据60个网络舆情的指数图，将网络舆情的变化规律分成不规则锯齿型、金字塔型、冰川型3大类.

3.1 不规则锯齿型变化曲线

不规则锯齿型网络舆情持续时间长，波峰与波谷交替出现，此起彼伏.这种网络舆情在一个事件还未彻底平息前，就会出现一个新的事件继续引发网民情绪，由此进入到下一轮舆情中，使得舆情继续持续，并可能永远无法解决.例如民族问题、反日情绪或者某些民生问题.不规则锯齿型网络舆情大部分缘自社会矛盾的积累，并以社会问题、社会事件或者社会冲突的形式反映在现实生活中.在收集的典型案例中，2011年各地房产限购特别具有代表性.房产问题、民生问题，本来就是一个非常敏感的话题，既关系到底层老百姓住房保障、生存问题，又关系到上层社会有钱人投资买卖、营收问题，还关系到中等收入家庭想要不断改善居住环境、生活质量问题.房产限购关系影响全社会各个阶层，一个新的政策出台或出台前后，都会引起全社会的热议，并将这种关注持续至今.因此，只要人类社会存在，社会矛盾就会继续，不规则锯齿型的网络舆情也就会从舆论潜伏阶段到影响消退阶段不断循环推进，而且每次都可能出现新的事件和新的特点，周而复始.

图1 不规则锯齿型变化曲线

3.2 金字塔型变化曲线

图2 金字塔型演变曲线

金字塔型网络舆情经过舆论潜伏阶段酝酿、网络围观阶段聚集后，在争辩热议阶段达到一个临界点，之后下落，并在影响消退阶段持续一段时间后彻底结束.这种现象出现的原因是因为引发网络舆情的事件被迅速瓦解或改变，公众在了解了真相后，情绪得到缓解，注意力也开始逐渐转移.以2012年北京特大暴雨灾害为例.“7·21”特大暴雨前，7月19日北京已经下了一场大雨，当时在网络上大家已经开始关注大雨的危害，不少人表示担忧.7月21日，暴雨来袭.网络上既有对暴雨的恐慌，又有对逝去生命的哀思，更有团结人心的相互鼓励.所以，大家对这场暴雨的关注持续升温，并在短时间内达到峰值.之后，政府及时公开信息，不断向民众披露援救的进展过程，修桥、筑路、盖房、防疫，毫不隐瞒暴雨造成的巨大损失.这种行为得到网民的谅解，关注度开始下降.但暴雨过后，人们开始反思，反思北京薄弱的排水系统，并逐渐走向专业化.在影响消除阶段，舆情持续时间较长，范围逐渐缩小，影响慢慢消退.可见，金字塔型网络舆情符合大多数网络舆情的特点，是大部分网络舆情的特点.

3.3 冰川型演变曲线

冰川型网络舆情基本没有经过舆论潜伏阶段，在事件发生后迅速到达争辩热议阶段，并达到一个临界点，之后再次迅速下降，在影响消退阶段立即消除.这种网络舆情出现的原因，是由于事发突然，前期没有任何征兆，但事件影响巨大，或者当事人为社会知名人士，于是在短时间内就成为社会关注的焦点；同时，由于处理得当，公众熟知处理进展后，注意力也会立即转移.2010年，方舟子遇袭案就是典型的冰川型网络舆情.8月29日，方舟子在北京自家住所附近遇袭.因方舟子是著名打假人士，网民马上和“报复”联系起来，网络上要求寻求真相，认为这是对社会正义公然挑衅的呼声不绝于耳.之后，警方立即开展调查.9月21日，主要犯罪嫌疑人被警方抓获.警方的快速行动，使得网络舆情马上得到平息.可见，冰川型网络舆情来得快，去得也快，影响大，处理得当，是这类重大突发事件网络舆情的特点.

图3 冰川型演变曲线

4 结语

网络舆情可以通过关键词分析，计算阶段时长，也可以根据网民对网络热点事件的关注度，判断网络舆情发展阶段.各阶段都有自己的发展变化特点.具有不规则锯齿型变化特点的网络舆情，揭示的是整体舆情的运动方式；具有金字塔型变化特点和冰川型变化特点的网络舆情，体现的是个别舆情的运动方式，其中金字塔型是大部分网络舆情的特点，冰川型则符合重大突发事件舆情特点.

［1］ 中国互联网信息中心.第32次中国互联网络发展状况统计报告［R］.http：／／tech.163.com／special／cnnic32／，2013－06－30.

［2］ 刘 毅.内容分析法在网络舆情信息分析中的应用［J］.天津大学学报：社会科学版，2006（4）：307－310.

［3］ 谢科范，赵 湜，陈 刚，等.网络舆情突发事件的生命周期原理及集群决策研究［J］.武汉理工大学学报：社会科学版，2010（8）：482－486.

［4］ 曹劲松.网络舆情的发展规律［J］.新闻与写作，2010（5）：5－47.

［5］ 顾明毅，周忍伟.网络舆情及社会性网络信息传播模式［J］.新闻与传播研究，2009（5）：67－73.

［6］ 王雅蕾，方付建.舆情热点事件的热源研究——基于人民网“舆情排行榜”的分析［J］.北京理工大学学报：社会科学版，2011（8）：108－113.

（责任编辑 易必武）

Analysis Based on Keywords Variation of Network Public Opinion

SUN Yi，CHENG Rui-yun，LIU Jian-ming
（Shanghai Police College，Shanghai 200137，China）

China has entered the network of public expression of mobile Internet era，network public opinion will experience a latent public opinion，networking crowd，arguing aggregation and influence faded four stages of the process of change in the agglomeration effects are obvious.From quantitative to qualitative change，the network of public opinion through the“keyword”calculation to determine the critical value of the various stages of network public opinion.Meanwhile，according to the changes of network public opinion，can draw an irregular zigzag，pyramid-shaped，glacier-type three categories curve.Therefore，the changes of public opinion research network，reducing network for the probability of occurrence of mass incidents，maintain social stability and the government’s image，has a very important practical significance.

keywords；internet public opinion；change cycle；variation；graph

C912.63

A

10.3969／j.issn.1007－2985.2013.06.020

1007－2985（2013）06－0085－07

2013－08－25

上海市教育委员会科研创新项目（11YS288）

孙 轶（1978－），女，江苏丹徒人，上海公安高等专科学校讲师，主要从事网络心理研究；程瑞芸（1969－），女，江苏南通人，上海公安高等专科学校副教授，主要从事社会心理研究.