大数据背景下的民族地区网络舆情治理研究

董坚峰 陈家鑫

摘要：大数据背景下的民族地区网络舆情治理是随着因特网和移动互联网的广泛应用而产生的新问题。本文基于“预警—治理”的大数据舆情治理范式，在分析大数据背景下的民族地区网络舆情治理需求的基础之上，构建涵盖网民、舆情事件、政府、媒体等4个一级指标、12个二级指标的预警指标体系，并结合“新疆棉花事件”进行实证分析，最后提出网民自治、政府媒体协同治理、构建舆情预警体系等网络舆情治理策略。

关键词：大数据；民族地区；网络舆情；舆情治理；舆情预警

中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编號：1674-8883（2021）14-0076-03

基金项目：本论文为湖南省社会科学成果评审委员会课题“民族地区网络舆情生态治理研究”成果，项目编号：XSP19YBC338

大数据背景下的民族地区网络舆情应对与治理是随着因特网和移动互联网的广泛应用而产生的新问题。CNNIC第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿，手机网民规模达9.86亿，互联网普及率达70.4%[1]，互联网舆论主阵地地位凸显。同时，网民积极借助社交平台和新媒体参与网络事务，诉求表达、情感倾泻网络依赖程度高，信息发布和传播数量增长迅速，网络舆情大数据特征明显。

受区域经济发展、民族宗教文化等的影响，涉及民族问题的舆论话题聚焦度高、敏感性强，往往是引发网络舆情风暴的焦点话题，而涉及民族因素的突发事件与舆情话题的交互，加剧了舆情事件的产生和演化，大数据背景下的民族地区舆情治理成为当前网络舆情治理领域的当务之急。

一、大数据背景下的民族地区网络舆情治理需求分析

（一）民族地区网络舆情新特征加大了治理难度

与一般网络舆情不同，民族地区网络舆情地域性特征明显。随着互联网的飞速发展，如今的舆情已逐渐脱离了现实空间上的地域，然而西部少数民族地区的网络舆情仍具有极强的地域性[2]，其主要有三大特点。第一，复杂性。一些民族地区在不同的社会时期受到不同文化的影响，在大量的历史事件与民族传统的作用下，民族问题与政治、宗教和其他社会问题交织在一起。另外，外部反华势力、民族分裂势力不断制造争端，提升了网络舆情的复杂性。第二，敏感性。民族地区通常处于经济落后的区域，不平衡的社会发展刺激了个别少数民族群众心理上的敏感度，进而影响了社会传播系统正常功能的发挥，负面舆情及异常传播机制活跃[3]。第三，国际性。民族地区从地理位置上来看远离政治中心，但边疆民族地区又与邻国或邻近地区存在大量的贸易关系，处于十分特殊的地理位置，容易引起境外势力的高度重视。网络的隐蔽性与地理的间隔性，加大了公共管理部门治理此类网络舆情的难度。

（二）网络舆情突发事件与技术预警的结合产生了新的舆情治理需求

网络舆情的分析和预警是网络舆情治理的重要环节，是识别网络舆情危机程度、评估突发事件、提出危机化解措施的重要前提。在民族地区网络舆情事件产生的过程中，网络舆情危机事件是由网络媒介曝光、触发或经网络舆情传播而被扩散和放大的危机事件，具有较高的舆情热度。对舆情热度进行评判和分析，传统的人工研判是无法胜任的，而基于大数据分析的技术预警能将舆情采集、加工、分析、预警、研判等环节的治理有机结合起来。网络舆情突发事件与技术预警的结合，一方面催生了新的舆情预警需求，如舆情主体甄别及监控、舆情事件跟踪及预警发布、舆情情感研判与趋势引导、舆情进展报告提供及政府干预；另一方面又为舆情治理提供了技术方案。

二、基于大数据预警的民族地区网络舆情治理

民族地区网络舆情治理涉及政府、媒体、网民等多类主体，治理手段涵盖技术、行政、伦理等多种方式。其中，技术治理基于“预警—治理”范式，实现了包括舆情源头、传播过程、危机干预等的全流程综合治理，是当前网络舆情治理中最有效的方式之一。而构建民族地区网络舆情技术预警指标体系，是完成大数据背景下的网络舆情治理的关键。

（一）民族地区网络舆情预警要素分析

传统意义上的网络舆情预警主要是借助分析既定预警指标并完成舆情安全定级实现的。目前学界围绕网络舆情产生和发展过程中涉及的主体、客体、本体、媒介等要素构建了相应的指标体系[4]。为了满足民族地区网络舆情治理的特殊需求，本文拟将网络舆情要素与民族地区网络舆情的特点相结合，以构建风险预警指标体系。该体系以网民、舆情事件、政府（治理主体）、媒体为一级指标，4个一级指标又细分为12个二级指标。具体来说，网民细分为3个二级指标，分别为网民的参与热度、网民的态度倾向、网民的参与数量；舆情事件细分为3个二级指标，分别为事件发生地、事件危害程度、事件敏感程度；政府细分为政府反应速度、政府回应态度、舆论引导能力这3个二级指标；媒体细分为媒体的态度倾向、媒体的宣传程度、传播媒体的数量这3个二级指标（见表1）。

（二）因素集的确定

依据确定的12个舆情指标，笔者建立了民族地区网络舆情因素集，可以表示为U={U1，U2，…，Un}，n=12。鉴于12个指标隶属于3个一级指标，可以将因素集U细分为3个子集，进而构建相应的评价集Ui={Ui1，Ui2，…，Uik}，以此确定评价因素。

（三）评价集的确立

设V={V1，V2，V3，…Vm}为评价集的集合，通过查阅资料和专家访谈，将民族地区网络舆情危机划分为四个等级，即取m=4，分别为一级（红色，非常严重）、二级（橙色，比较严重）、三级（黄色，一般严重）、四级（蓝色，轻微严重）。

（四）权重的计算

采用德尔菲专家调查法，邀请相关领域的专家，对照9级比例标尺法，对上述指标进行两两比较，构造判断矩阵，确定各个指标的权重。

（五）模糊综合评价

通过专家评分的方式构造判断矩阵，确立各指标的权重Ai，再通过发放问卷的方式，得到评价集隶属度矩阵Ri，并细分权重得到下级评判模型，经过Bi=Ai×Ri的重复运算，计算出样本对应的最大隶属度，进而确定其对应的民族地区网络舆情预警等级。

三、實证分析——以“新疆棉花事件”为例

（一）事件回顾

2021年3月下旬，H&M集团在其官网发布声明，拒绝使用来自新疆的棉花作为原材料，进而引发了耐克等厂商对新疆棉花及纺织工厂的抵制。国内网民、厂商在线上线下采取了一系列反抵制行为，淘宝等多家网购平台及华为、腾讯手机应用市场下架了H&M产品及各类应用，短时间内产生了较大的舆情风暴。

（二）舆情风险研判与分析

笔者邀请网络舆情方面的专家对各指标进行赋值评分，得到判断矩阵与各级指标的权重，再进行一致性检验，其中CR均小于0.1，矩阵一致性良好，模型构建合理。各级指标权重如表2所示。

由表2可知，一级指标的权重A=（0.3905，0.1381，0.2761，0.1953），二级指标的权重分别为A1=（0.1958，0.4934，0.3108），A2=（0.1958，0.4934，0.3108），A3=（0.1634，0.2969，0.5396），A4=（0.3108，0.1958，0.4934）。为掌握网民对民族网络舆情风险的认知情况，笔者随机选择了216名网民进行问卷调查，筛选得到有效问卷200份，如表3所示。

已知一级各指标权重A=（0.3905，0.1381，0.2761，0.1953），可得综合评判结果为B=A×R=（0.0829，0.2062，0.5187，0.1804）。根据最大隶属度原则，最大数值为0.5187，因此，此次“新疆棉花事件”网络舆情所对应的风险等级为二级（橙色，比较严重）。笔者通过百度指数网站获取了3月20日—4月1日百度指数“新疆棉花”搜索指数数据（如下图）。

分析可知，“新疆棉花事件”是一起典型的涉及民族地区的舆情事件，同时具有较高的风险等级，但事件总体舆情走向较平衡，未造成严重的舆情危机。主要原因有两点。

第一，舆情演化过程中的群体极化现象不明显。与其他事件相比，网民个体的自觉、爱国情感和态度倾向远大于普通的网络发泄、吐槽，从而导致舆情态势正向演化。第二，多主体协同治理效果明显。事件发生前后，政府的积极应对和媒体对事实的及时披露形成了良好的协同治理格局，导致事件得到圆满解决。

（三）启示和建议

基于预警研判的舆情治理需要科学合理的预警指标体系提供支持，也需要网民、政府、媒体多主体协同参与。目前的网络舆情治理主要依赖技术手段进行监测和分析，往往忽略了网民个体的引导及政府、媒体功能的发挥。要更好地推进民族地区的网络舆情治理，笔者认为可以从三个途径入手。

第一，引导网民营造良好的网络生态，实现网民自治。网民既是舆情事件的当事人，也是舆情的传播者和参与者，营造良好的网络生态空间，引导、规范网民言行，能将舆情消灭在起始阶段，实现无为而治。

第二，发挥政府、媒体的作用，实现协同治理。舆情事件的解决离不开政府、媒体的支持，政府在舆情事件中应担任舆情第一回应人、第一解释人以及舆论引导人，媒体应作为舆情第一报道人、第一传播人，两者协作处理舆情是解决问题的关键。

第三，构建舆情预警研判体系，实现科学治理。在舆情治理中，地方政府应结合网络舆情现状和地方公共管理部门舆情治理的现实需求，构建符合个性需求的舆情预警指标体系，与技术公司合作研发技术系统，从而实现科学治理。

四、结语

民族地区网络舆情治理是一项系统工程，舆情传播迅速、参与主体众多、演化机理复杂，舆情治理难度较大。本文基于“预警—治理”的大数据舆情治理范式，在分析大数据背景下的民族地区网络舆情治理需求的基础之上，构建了涵盖4个一级指标、12个二级指标的预警指标体系，并结合“3.26新疆棉花事件”进行了实证分析。可以看出，政府、网民、媒体三类主体在舆情治理中发挥着重要作用，舆情治理主体地位和政府主导作用不容忽视。另外，舆情预警指标体系也深刻影响着舆情危机研判，构建科学合理的民族地区网络舆情预警指标体系是实现网络舆情治理的关键。

参考文献：

[1] 中国互联网络信息中心.第47次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].互联网发展研究，http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/，2021-02-03.

[2] 张玉强.民族地区网络舆情危机的政府引导策略研究[J].中共南宁市委党校学报，2013，15（02）：38-41.

[3] 罗安平.民族地区突发事件中传媒应对原则探究[J].中国广播电视学刊，2009（05）：78-80.

[4] 董坚峰.基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警研究[J].现代情报，2014，34（02）：43-47，51.

作者简介：董坚峰（1977—），男，湖北孝感人，博士，副教授，研究方向：网络舆情分析、智能信息系统、网络信息资源管理。

陈家鑫（1997—），男，湖北黄冈人，硕士在读，研究方向：网络舆情分析、网络信息资源管理。