食品药品安全事件网络舆情传播控制模型研究∗

阮梦黎

（山东管理学院 济南 250357）

1 引言

随着党的十九大对“建设人民满意的服务型政府”的全面部署，我国服务型政府建设在以实现社会发展和人民群众的共同利益要求下深入推进。服务型政府是把为人民服务并承担相应服务职责作为政府存在、运行和发展的基本宗旨，互联网舆论作为重要信息来源之一，对政府探究如何为社会发展提供更优化的资源配置、更合理的政策支撑以及更人性化的公共服务有着极其重要的影响。以民众关注的食品药品安全问题为例，近年来的突发重大事件数不胜数，比如地沟油、三聚氰胺、假疫苗、瘦肉精、劣质奶粉等都引发了网民和媒体的大量关注，同时形成了极具力量的社会舆论和政治态度倾向。种种突发事件的演化都显现出一定的规律，对其进行分析、研究和舆情研判，构建网络舆情控制模型和预警策略，有着极其重要的意义。网络舆情是各种因素共同产生作用的产物，客观事件在某一时间段内通过互联网的传播，再加上网民和媒体的观点、情绪、态度等方面的倾向性，就会产生各种各样的网络舆情。我国的网络舆情涉及范围很广、信息量大、参与人员众多，通常涉及到的政府多个管理部门都亟需进行控制和预警［1～3］。食品药品安全问题更是关系到民生民安的问题，随着此类事件在网络上曝光度不断增加，网络已经成为社会大众发表观点的重要平台［4］。虽然国内外一些学者对食品药品安全网络舆情方面已做一些研究，但很大一部分研究只是停留在网络舆情的效应方面，对舆情传播控制方面的研究相对较少。因此，要加大力度关注网络舆情的传播控制，分析舆情的发展特点和规律，建立科学的舆情预警体系，构建合理的舆情传播控制模型，进而构建和谐稳定的社会氛围。

2 构建基于模式识别方法的网络舆情控制模型

2.1 舆情控制研判指标体系设计

我国已有很多学者提出过网络舆情研判指标体系［5～6］，比如吴绍忠等研究的网络舆情预警机制，是将网络舆情进行等级划分，并与指标体系权重设计科学联系在一起；谈国新等构建的网络舆情控制指标体系主要利用I-space模型理论将网络舆情分解为三维空间进行研究；王青等构建的网络舆情监测和控制指标体系，采用的是E-R模型分析关键舆情的方法，主要针对舆情的热度、强度、倾度和生长度四个维度进行设计的。

对食品药品安全事件网络舆情传播控制进行策划时，大多采用层次化设计的策略，主要从以下三个维度进行网络舆情研判指标体系的构建［7］。第一维度主要显示不同层次的网络舆情，第二维度主要用来展示网络舆情的测度情况，第三维度属于采集数据的定量指标。所谓定量指标，就是直接通过网络进行采集，或者运用科学合理的数据计算得到。初始化研判指标是以后进行数据统计的基础和前提，所以，在最初的初始研判的数据采集上必须保证其有效性和准确度。对初始研判进行挑选整理时，大多选择灰色统计法。

2.2 舆情预警模块分析

构建网络舆情预警数学模型主要用于及时的分析网络舆情的发展趋势［8］。在食品药品安全事件发生后，可以利用数学的函数理论对该事件传播的信息量随时间变化的规律进行分析，这样就能清楚地看出网络舆情的事态严重性。假如f=f（t），t=0设为初始值，k为上限值。那么网络舆情可分为三个阶段:潜伏期、扩散期和消退期［9］。网络舆情发展曲线如图1所示。

根据图1曲面可以看出，在扩散期，网络舆情影响最大。之后再联合公式（其中r为信息的固定增长率）就会更加清楚地看出网络舆情的发展趋势。

图1 网络舆情发展曲线

2.3 网络舆情的预测

食品药品网络舆情的构成要素一般是由时、空、主、客、事等因素构成的，很多学者在研究过程中利用多种方法对影响舆情的因素进行详细分析，并利用实例分析、权值演算等方法来验证自己的结论［10～11］。食品药品网络舆情主体要素大致包括政府、企业、民众、媒体，它既作为政府监管的重要领域，也是民众关注的焦点所在。“民以食为天，食以安为先”，其中民众是关注民生问题的主流，自然成为食品药品安全网络舆情的主体因素之一，是主导和影响着食药舆情形成和发展的核心要素；而作为政府涉及食药安全的如食品药品监管、公安、卫生、质量监督、农业、畜牧等多个管理单位，作为食品药品舆情的管理主体，需要持续关注舆情发展并及时合理回应、引导、处理并解决食药舆情中发现的问题，协调其中的不安定因素和相关管理工作，同时从管理制度、法律法规层面加以约束和规范，如果解决不及时或方法不当，除了造成民众恐慌和舆论失控，更可能造成严重的食品药品安全隐患甚至事故。一个国家最权威的信息源头便是政府，在处置具体的网络舆情时，政府应当及时出面澄清事实真相。遇到突发的食品药品安全事件时，政府应该立即收集相关信息，对这些信息进行分析和预测，进而制定合理可靠的解决措施，政府应该富有责任感，对突发事件的网络舆情做好辟谣工作，并且发布最权威、最真实、最有效的信息，这样就能在很大程度上帮助社会公众判别事情真伪，看清事情真相。

食品药品安全的网络舆情究竟是正向还是负面发展，与上述提到的四个因素都息息相关。民众表现出来对理智正确的理解和对待，政府相关部门的舆情监测和引导、研判预警、联动处理、协调合作以及采取行之有效的管理和处罚措施等，相关企业对舆情反映事件的正确应对态度和处理方案、媒体进行的科学、公正且客观全面的报道［12］，都将成为食品药品安全舆情正面发展并逐渐平复的有力保障。

在食品药品安全事件发生之后，应立即根据网络舆情传播的实际情况摸索出一定的规律，再根据规律对潜伏期［0，T1］的发展形势进行预测和掌握，同时，对舆情高潮期的具体时间和高潮值也要进行准确地预测。在之后进行舆情级别预警时，可采用这些基础数据进行参考。大多时候的规律是，潜伏期越短，舆情预警的级别就越高。潜伏期的高潮级别预警如表1。

表1 潜伏期高潮级别预警

网站构建网络舆情控制体系可利用采集模块、中文查询模块和索引模块进行［13］。采集模块主旨在于学会抓住关键页面，在格式化分析页面的同时，获取论坛或者网站的版块及主体内容，然后将有用的数据存储于数据库中。索引模块大致可分为两部分:建立索引和检索。索引部分要逐级构建文件库，将标题或者关键词进行逐级分类等，进而索引模块建立，在对存储的内容进行查询辨析时，可利用相对应的解析器进行解析参数的工作，最后利用查询对象的功能进行结果集的获取工作。

2.4 网络舆情模型控制设计

食品药品安全事件网络舆情预测和控制主要包含两项工作:一项是通过现有的预判情况，对以后的发展趋势进行分析；另一项是根据标准化的研判规则，对预测值进行分析，在此基础上再开展舆情控制工作。无数个突发事件的发展都呈现出一定的规律和特点，此时需要对其进行辨别和分析，进行舆情危险等级划分，构建网络舆情控制模型和预警策略。文中针对网络舆情控制数学模型进行分析，研究的就是如何判别潜伏期预警级别，并且运用模式识别途径，进行网络舆情控制模型的构建。

网络舆情判断警级工作的首要任务是对网络舆情进行预警，依据是预测值和判断规则［14］。初始工作是先确定预测值的分类标准，此后，再根据危机发生的概率大小对预测值的等级进行分类。一般来说，根据网络舆情的影响力大小，可将舆情警级分为低级、中级和高级［15］。低级警级是指网络舆情还处在萌芽阶段，尽管有人参与讨论，有人跟风关注和评论，但影响的范围很小，不会引起社会公众过大的反应。中级警级是指当前网络舆情已经处于稳步发展的阶段，但影响的面积不是很大。高级警级则是指网络舆情的发展已经有了相当大的规模，并且影响的面积很大，甚至有的已经走出了网络传播的媒介。

文章对食品药品安全事件网络舆情的观察量进行了分析和研究（观察量有N个，分别用x1，x2，x3…xN来表示），w表示警级状态，w=w1表示警级很低，w=w2表示中级警级，w=w3表示高级警级，此时所有的预测值构成了一个特征空间。若在特征空间中有一个是N维空间上的某个具体的向量的点，那么下一步就要分析x应该分在哪一类的w中才合适。可以选择贝叶斯决策的方法对其进行判定，减少划分错误的概率，提高准确率。贝叶斯公式的主要作用就是在观察各个观察量（xi）变化的同时，逐步地将每个时刻的先验概率p（wi）向后验概率p（wi|x）进行转化。若某个时刻p（wi|x）=max p（wi|x），那么x∈wi。

通过上面的一系列计算，我们可利用判别函数设计出分类器，率先计算出判别函数g1（x），再从数据中筛选出判别函数最大值的类，最后做出决策结果。其中，分类器构成见图2。

图2 分类器的构成

3 网络舆情控制模型实例分析

3.1 网络舆情实验论证

在食品药品安全舆情在传播和发展过程中，民众对相关事件持有的态度极易相互影响导致发生逆转［16］。当绝大多数民众对某一事件持有乐观积极态度并发表相关言论时，最初那些悲观甚至负能量的网民会改变态度，转为中立观望直至趋向乐观，这时网络舆情的负面倾向就会得到有效控制且开始正向传播。设舆情民众的态度从负面向正面转移的概率为Pij，从正面向负面转移的概率为Pji。

当 yt∈(0,1)时，则有Pij＞Pji，表示若某事件大多数民众的态度倾向于积极乐观时，则所有民众持有的态度从负面向正面转移的概率大于从正面向负面转移的概率。

当 yt∈(-1,0)时，则有 Pij＜Pji，表示若某事件大多数民众的态度倾向于悲观负面时，则所有民众持有的态度从负面向正面转移的概率小于从正面向负面转移的概率。

在食品药品安全这种极易引发民众担忧和恐慌的事件产生以后，政府、企业和媒体都亟需采取必要的应对措施，传播正能量，减少网民的从众心理，从而有效控制网络舆情的传播。

3.2 实验结果

为保证本文提出的网络舆情传播控制模型的有效性和可靠性，进行实验论证，实验论证采用同一地区、同一时间的食品药品安全事件进行实验。其实验论证结果曲线如图3所示。

图3 实验论证结果对比图

由上图可以与传统的舆情控制方法对比，本文设计的网络舆情控制模型的效果更好，在相同时间内，控制舆情的效率更高，因此本文设计的舆情控制模型具有相当明显的优势，特别是随着时间的增长，差距也随之变大，足以证明本文设计的舆情控制模型达到了对舆情传播的有效控制，达到了预期的目标。

4 结语

通过本文的探讨分析可以了解到，遇到食品药品安全事件爆发时，需要做好网络舆情传播控制工作，首先要根据网络舆情研判标准体系和预警模型对当前事件进行分析，进而评判预警级别，再从无数个网络信息中筛选出舆情的变化数据，并分析出舆情的发展趋势，在此基础上，构建出食品药品安全事件网络舆情传播控制模型。以科学为基础，从量化角度利用数学模型对舆情的演变规律进行解读。深入研判安全事件网络舆情的影响范围，从中找到最佳的舆情控制点，进而提高网络舆情管理和控制的科学合理化水平，从而稳定和谐的社会氛围。