基于“蚂蚁金服”事件网评文本的互联网金融监管蕴意挖掘

夏 雨 郭凤君 魏明侠 方 磊

(1. 河南工业大学管理学院； 2. 南开大学商学院)

1 研究背景

2020年以来，互联网金融界最受关注的热点莫过于“蚂蚁金服暂缓上市”。该事件紧紧牵动政府监管部门、互联网金融产业界和相关研究者的神经，也广泛影响着网上舆论场的主题轮换，更有可能深刻改变我国互联网金融的走向。围绕该事件，不同主体进行了不同的解读和评论，形成了“互联网金融监管”和“金融平台垄断”等不同的舆论场，并持续发酵。现虽已归于平息，但其中涉及的互联网金融监管问题仍值得深思。该事件从表面看是因马云炮轰金融监管制度而使蚂蚁集团遭受“无妄之灾”，但实际预示着我国互联网金融监管领域乃至平台经济监管领域即将迎来的变局。一系列监管之锤对互联网金融行业产生巨大震荡的同时，也引发各媒介围绕该事件展开激烈评论。在此过程中，许多具有科学、技术等专业知识的专家以及拥有实践经验、地方性知识等非专业知识的公民表达了关于互联网金融监管的真实观点，并不乏真知灼见[1]。再结合目前我国互联网金融的风险状况，特别是2018年P2P平台的集中爆雷，以及2020年底P2P平台全部出清，这不仅有时间上的巧合，也有太多值得深思的问题和需要总结的经验及教训。由此，倾听不同社交平台评论者围绕“蚂蚁金服”事件发表的评论，理解其相关诉求，挖掘其中的互联网金融监管蕴意，将有利于探索和优化我国互联网金融的监管思路，进一步提高互联网金融行业的监管水平，从而推动我国互联网金融更好、更快地发展。

2 理论基础

2.1 互联网金融监管相关研究

互联网金融在活跃金融系统的同时，也衍生出不同层次的风险，因此，不仅需要从监管体制、监管政策和法律法规等宏观层面进行规制和引导，也需要从监管技术和监管行为等微观层面开展具体监管活动。基于宏观视角，李艳等[2]结合互联网金融混业经营的内在特征与分业监管制度的痛点，提出多头协同监管模式。YU等[3]基于对互联网借贷监管体制的审视，提出加强监管体系包容性、民主性，以促进行业创新，实现金融普惠。基于微观视角，多数学者探究了大数据、区块链等技术对互联网金融监管的影响。例如，吴桐等[4]从不同维度分析区块链金融监管需求，提出区块链是金融监管层提升监管能力的新工具。WANG等[5]证实了监督和无监督结合的机器学习算法，能够准确评估互联网金融信用风险，提高监管者监管效率。还有部分学者从行为角度，运用演化博弈探讨互联网金融监管行为演化均衡策略。例如，魏明侠等[6]针对P2P网贷市场，构建平台与监管方的演化博弈模型并进行仿真，揭示了互联网金融风险演化规律。彭可等[7]基于P2P网贷市场发展与监管机制，探讨了不同监管阶段下监管强度对企业经营行为和市场结构的影响。

2.2 网络评论文本分析相关研究

目前，热点事件网络评论相关研究集中在情感分析和主题挖掘两个方面。其中，情感分析方面，以评论内容的感情判定、聚类及情感走向预测为主。例如，邓春林等[8]基于扎根理论及多尺度卷积神经网络算法，构建微博用户对“热搜整改”事件评论的情感倾向模型。DONG等[9]基于质量-弹簧-阻尼器系统与个人情绪适应机制，构建网络评论情绪动态预测模型。而主题挖掘方面的文献多运用模型算法或文本聚类展开研究。例如，席运江等[10]采用LDA模型，挖掘华为花粉俱乐部官方微博粉丝评论主题，进而构建粉丝评论主题网络。张柳等[11]以“日本钻石公主号邮轮”相关评论为样本，基于LDA模型构建微博用户评论主题聚类图谱。安璐等[12]则结合Relevance公式，运用改进的LDA主题模型，提取“山东辱母杀人”事件的微博评论主题。YIN等[13]采用动态主题模型，获取新冠肺炎疫情不同阶段的微博用户评论热点主题。

综上所述，现有互联网金融监管文献多采用逻辑推理和数理建模的方法，从监管者和平台视角展开研究，未涉及公众的认知和网络信息；同时，网络评论研究多以单个社交平台为收集源，侧重分析公共安全、卫生等领域的热点事件，鲜有文献以互联网金融等财经领域热点事件相关评论为样本。基于此，本研究选取互联网金融领域中的“蚂蚁金服”事件，以新浪微博、微信、知乎和豆瓣为评论文本收集源，通过文本挖掘探究该事件相关评论在不同生命周期阶段的文本特征、主题、语义情感、演化趋势及其特征，从而挖掘其蕴含的互联网金融监管意义。本研究的创新点主要体现在以下方面：①基于“蚂蚁金服”事件监管类的多源网络评论，应用热点事件法和文本挖掘等方法，探究互联网金融监管蕴意，突破了已有互联网金融的研究范式；②通过分析“蚂蚁金服”事件监管类网络评论的特征，揭示其蕴含的监管类主题信息及演化趋势；③考察网络评论者关注的互联网金融监管话题及其情感态度，挖掘其映射的互联网金融监管主要观点，提出互联网金融监管要义，从而挖掘出事件的互联网金融监管蕴意，为相关政策的制定提供决策借鉴。

3 研究设计

3.1 研究目的

从“蚂蚁金服”事件单个评论者只言片语的管窥，很难概览互联网金融监管的全貌，但基于网络社交平台中不同评论者围绕该事件相关互联网监管评论文本的分析、研判、归纳，却可以挖掘个中的监管蕴意。鉴于此，本研究以网络社交平台中围绕“蚂蚁金服”事件展开的互联网金融监管相关评论为样本，分析其在不同生命周期阶段的文本特征，挖掘评论的主题、评论者的情感以及评论的演化趋势，进而揭示互联网金融监管蕴意。

3.2 研究内容与方法

本研究选取新浪微博、微信、知乎和豆瓣平台内，围绕“蚂蚁金服”事件展开的互联网金融监管评论为样本，挖掘其中的监管蕴意。具体研究设计如下：①借鉴网络信息的生命周期理论，将相关评论划分为不同的发展阶段。先基于关键词收集相关热门评论，对所收集的文本数据进行去HTML标签、繁体转简体等预处理，并构建互联网金融领域专业语料库；在此基础上，参考网络信息传播的生命周期理论并结合“蚂蚁金服”事件的背景进行阶段划分。②分析不同阶段评论的文本特征和关联。首先，调用Jieba分词包、Wordcloud工具包以及参考专家意见构建的语料库，运用Python对评论文本进行分词、过滤及特征词可视化；然后，采用ROST CM 6.0软件生成语义网络图，分析特征词之间的关联性。③探讨事件相关网络评论的主题和情感。运用LDA主题模型挖掘评论主题；随后，使用ROST CM 6.0软件分析评论文本的情感倾向。④揭示事件相关网络评论的演化趋势。通过归纳总结和对比分析各个阶段热点评论主题，揭示相关评论的演化趋势。本研究框架见图1。

3.3 研究步骤与数据来源

3.3.1研究步骤

本研究借鉴生命周期理论，并综合运用Python、ROST CM 6.0和LDA模型进行文本挖掘与分析。具体步骤如下：①由于“蚂蚁金服”事件具有突发性的特点，为准确划分该事件监管相关网络评论的生命周期，参考贾亚敏等[14]的研究，基于突发事件网络信息传播周期理论，并结合现实中因舆情反复导致评论信息发布量波动的现象，将 “蚂蚁金服”事件相关监管类网络评论的生命周期划分为起始、爆发、波动和平息4个阶段；②基于Python语言，调用Jieba分词包、互联网金融领域专业语料库以及Wordcloud工具包，提取并可视化该阶段的特征词，从而得到各阶段评论的文本特征[15]；③使用ROST CM 6.0软件进行分词、无意义词汇过滤、语义网络图生成，实现对特征词间关系结构的探究；④基于LDA主题模型抽取各阶段蚂蚁金服事件评论文本中的潜在主题，进而把握主题分布[16]，并运用ROST CM 6.0软件进行评论情感倾向分析，从情感视角探究评论者诉求[17]；⑤在文本特征、关联、主题和情感倾向分析的基础上，探究评论主题的演化趋势。

3.3.2数据来源

本研究选取国内较为知名的网络社交平台——新浪微博、微信、知乎和豆瓣为数据源，由于各社交平台具有不同的特点，因此，针对不同的社交平台采取了不同的搜索方式。其中，针对新浪微博平台，通过高级检索功能，以马云演讲次日(2020年10月25日)为起始点，参考微博高排名话题与专家筛选意见，选取由涉事企业名称组合、演变形成的“蚂蚁金服/集团”“蚂蚁上市”和“马已今服”4组词条作为检索关键字。此外，为减少评论者因信任缺失而发布低可信度的评价，参考张自立等[18]的研究，将搜索类型设置为“认证微博”，包含条件选择“全部”。针对微信、知乎和豆瓣平台，则基于主页搜索框开展，采用与新浪微博数据检索同样的起始时间和关键词设计，分别搜索公众号文章与发言贴。基于以上检索，将所收集相关评论的作者、发布时间、发布方式、内容等保存在Excel文本中。最后，以“监管”为第二类关键词进行数据筛选，以确保研究样本聚焦于本研究主题。

此外，考虑到新媒体环境下网络评论数据具有体量大、价值密度低、平台间信息流动频繁的特点，再次进行筛选，过滤虽提及监管但未明确表达评论者对互联网金融监管看法与观点的低效评论。例如，“阿里旗下养的动物最近问题不小：虾米音乐自杀了，蚂蚁部分业务因监管收紧面临自宫，天猫被反垄断调查，河马、菜鸟、飞猪暂时没什么问题”等，以及不同平台或同一平台内部因转载而产生的重复收录数据。最终，得到社交网络平台于2020年10月25日～2021年2月28日发布的118篇评论，这些评论观点明确、逻辑完整，且均为受“蚂蚁金服”事件影响而产生的互联网金融监管评论。

4 实证分析

4.1 事件相关网络评论的生命周期划分

通过对样本数据发布时间的统计分析，得到相关评论的每日发布数量分布状况(见图2)。由图2可知，“蚂蚁金服”事件引发的互联网金融监管评论每日发布数量总体呈下降趋势，符合突发热点事件网络评论热度衰变的特征[19]。由此，本研究基于网络信息传播生命周期理论，根据相关评论数据的每日发布量和发布频次对该事件相关评论进行生命周期划分。①起始阶段(第1～7天：10月25至10月31)。评论者围绕 “蚂蚁金服”事件展开的互联网金融监管评论数量较少、波动平稳，在第8天(11月1日)出现日发布量3倍及以上快速增长的现象。②爆发阶段(第8～22天：11月1日至11月15日)。评论发布数量于第8天猛增，并于第12天(11月5日)达到整个周期的最高峰值；随后，日发布量回落并维持在0～2篇，但其波动频率密集，较随后各阶段存在明显差异。③波动阶段(第23～90天：11月16日至1月22日)。进入第23天，评论的每日发布量在0～2篇间波动，但其峰值出现的时间间隔增大、发布波动频率降低；并于第61天形成整个周期的次高峰后回落；之后，维持着每日最高2篇的松散波动状态直至第90天。④平息阶段(第91～127天：1月23日至2月28日)。进入第91天，相关评论日发布量为0的时间段延长，第97天出现单日3篇的小幅增长；该阶段发布量最大值呈下降趋势，发布极值间的差额缩小，峰值出现的时间间隔扩大，发布波动频率下降。

4.2 事件相关网络评论的文本特征可视化和关联分析

4.2.1起始阶段

在起始阶段，由Jieba分词提取的前100个高频词云图(见图3)可知，网络评论紧紧围绕马云外滩金融峰会演讲中提及的互联网金融科技创新、风险与监管等核心特征词展开。例如，肖钢于25日发布的《数字金融的创新与规制——如何构建前瞻性、平衡型的国际监管框架》报告以及《建议在巴Ⅲ基础上构建数字金融全球监管新体系》发言，直指马云在演讲中提及的金融监管格局、数字金融创新以及未来金融监管三大问题，指出互联网金融创新发展过程中存在法律界定模糊、监管指标适配性下降、数据安全等六大风险挑战；并在肯定巴塞尔协议Ⅲ合理性的同时，提出未来金融监管指标调整建议及监管技术指标设计的条件。此外，互联网金融监管与创新的辩证关系构成了本阶段网络评论的另一焦点。例如，张非鱼、尚福林等分别通过剖析互联网金融行业存在的马太效应、金融科技消费信贷业务本质、助贷业务风险、大型科技企业价值观偏移等问题，从多个方面肯定了互联网金融监管对金融创新产生的正向影响。

由起始阶段的语义网络分析结果(见图4)可知，“金融”“金融科技”“风险”“监管”“创新”和“发展”在语义网络中与其他特征词的联系最为密切，出现的频次最高，成为该阶段最为核心的特征词。此外，“大型科技企业”“业务”“体系”“技术”和“传统”也成为该语义网络图中重要的节点。这表明，起始阶段的网络评论以金融科技监管为核心，分别延伸出不同的评论话题。例如，部分评论者基于经济学理论框架，从金融的本质与属性的角度，指出国内提供互联网金融服务的大型科技企业，在本质上仍然从事技术驱动的金融业务，因此，理应遵循金融监管的一般规律。而与监管节点相连衍生出的金融监管话题，则聚焦于互联网金融创新风险与传统监管体系的适配性。还有一些评论者提出，经过长期实践经验的积累，国内互联网金融监管体系具备了强劲的生命力，在面对科技升级带来的各类新风险时，能够通过增加新业态监管指标实现自我优化和完善。关于金融创新方面的话题，相关评论剖析了互联网金融业务创新风险或技术创新对互联网金融监管升级的作用，提出将大数据、人工智能等先进技术创造性地应用于监管领域，以应对互联网金融创新发展过程中价值观扭曲、赢者通吃、系统性风险等一系列问题，进而提高监管的适配性。

图4 起始阶段语义网络图

图5 爆发阶段高频词云图

图6 爆发阶段语义网络图

4.2.2爆发阶段

由爆发阶段高频词云图(见图5)可知，该阶段相关网络评论以金融监管和金融创新为轴心，衍生出更多的特征词。其中，最热的话题为针对监管机构对蚂蚁集团采取的约谈措施，展开互联网金融监管与创新方面的评论。尤其继《金融时报》刊载《大型互联网企业进入金融领域的潜在风险与监管》之后，涌现出一批以蚂蚁集团为例，探讨大型互联网企业开展金融与类金融业务的本质及监管问题的评论。例如，《金融科技公司的监管问题》分析了蚂蚁集团联合贷款的本质、监管盲区及监管优化。随后，蚂蚁金服上市计划搁浅，评论者针对其上市行为的合法性与暂缓行为的必要性进行评论，但实际上仍然是对科技包装型互联网金融业务本质的分析，以及对相关法律及监管责任的探讨。值得关注的是，蚂蚁上市作为2020年全球最大IPO事件，由于监管环境变化而遭遇的上市风波也引发了国外热评。

由爆发阶段的语义网络图(见图6)可知，以蚂蚁集团旗下信贷、支付、联合贷款等具有科技色彩的互联网金融具体业务为实例展开的金融监管评论大量涌现。这表明，上市暂缓与认购资金退回等事件将部分评论者的目光吸引至话题企业的具体经营业务上。在该事件相关信息逐步公开化、透明化的过程中，网络评论也由谣言四起向基于事实的建设性讨论转变，并最终形成将科技包装的新型互联网金融业务纳入互联网金融监管领域的主基调，部分评论者明确提出完善金融科技监管以适应金融创新活动。在各类评论中，最普遍的切入点为蚂蚁联合借贷与高杠杆背后的金融风险，以及用户数据信息保护。此外，针对科技化互联网金融业务的监管，相关评论指出除了以技术提升监管效力，还需从人力资源管理角度进一步加强对技术操作人员行为的监管。

4.2.3波动阶段

由波动阶段高频词云图(见图7)可知，监管、金融、科技等依旧为波动阶段的核心特征词，而且，还涌现出“平台”“企业”和“机构”等新型高频特征词。其中，围绕“平台”的相关评论明确阐述了互联网企业利用先进科技等优势阻碍公平竞争的现象，并提出加强平台公共化，进行业务拆分等防垄断建议。也有评论者针对互联网金融的行业特点，指出互联网金融行业防垄断的新思路，即防止互联网平台企业“降维”进入普通企业的业务领域，而非仅限于缩小平台企业的规模与市场占有率。此外，“支付”“数据”成为留存特征词且热度继续升温。其中，支付宝为主导市场的小额支付成为互联网金融垄断的热议话题。同时，互联网平台经营过程中，有关企业和个人数据的过度采集、使用，甚至盗卖等现象也吸引着众多评论者的关注。

在波动阶段，除“金融”和“监管”外，“业务”“平台”“企业”成为该阶段重要的语义节点。由此可见，受监管政策、网络信息渠道多元化和非完全可控性的多重影响，互联网平台、市场垄断与竞争、用户数据评论不断。同时，结合该阶段的语义网络图(见图8)可以发现，评论仍然围绕互联网金融监管新阶段的发展方向展开；但评论重点已从加强金融监管必要性、创新与监管，转变为互联网金融监管升级中突出问题与具体应对方式。例如，提高互联网金融技术监管水平，处理监管真空与重叠，提升互联网金融平台服务实体经济的意识和水平等。相较于爆发阶段，该阶段虽仍有提及金融创新，但在整个语义网络图中的话题节点数量较少、比重较低，讨论内容仍围绕互联网金融创新风险以及监管模式创新展开，技术、大数据等富有科技色彩的话题在整个网络评论中依旧活跃。

图8 波动阶段语义网络图

4.2.4平息阶段

在平息阶段，由于无此事件新的进展，相关网络评论者对该事件的关注度也逐渐降低，相关评论发布数量减少且鲜有新话题。由平息阶段高频词云图(见图9)可知，“监管”“平台”“金融”“科技”等仍是该阶段的核心特征词，但评论内容更加深入。例如，基于花呗、借呗额度下调事件，提出将金融价值观引入互联网金融监管框架；结合已有的互联网金融监管政策，预测其未来对互联网金融行业产生的影响；科技有关评论集中在互联网金融监管领域科技投入的经济适用性，并从用户、政府、市场三方博弈的角度，提出重塑互联网平台公共性的具体措施。

该阶段的评论经过前期的兼容、 定调转为定格，未来金融监管的发展方向与思路也逐渐明晰。由平息阶段的语义网络图(见图10)可知，围绕如何构建现代化互联网金融监管体系展开的相关评论中，“数字”“技术”“业务”“监管科技”与“监管”节点相连，构成了该阶段的核心评论话题。同时，密集出台的互联网金融监管制度和政策也吸引着评论者的目光，并引发了对政策工具高频使用影响的讨论。有关创新的评论话题，仍围绕新型互联网金融业务风险与监管模式创新展开。

图9 平息阶段高频词云图

图10 平息阶段语义网络图

4.3 事件相关网络评论的主题发现与情感分析

为实现更高层级地抽象、深入对比分析各个周期阶段的评论主题和评论者情感，更加准确地揭示相关网络评论演化特征和演化趋势，下面在上述高频特征词提取和语义网络分析的基础上，进一步探讨相关网络评论的LDA主题模型特征和语义情感。

4.3.1相关网络评论主题及其特征词分析

综合考虑困惑度数值和主题数目, 同时避免模型过度拟合，提高主题分析效率，首先选择困惑度和主题数相对较小的30个主题作为模型训练的最优数目；然后，过滤掉同时出现但对主题解释贡献度低或无效的高频词，如“金融”“监管”“亿元”“对于”“我们”；再次，将起始、爆发、波动和平息4个阶段中出现频次排名前4的主题及各主题对应权重排名前10的特征词进行汇总，得到不同阶段评论热点主题及其特征词(见表1)；最后，结合文本特征提取和语义网络分析结果，分析不同阶段的热点主题。

表1 不同阶段评论热点主题及其特征词

由表1可知，起始阶段的评论热点主题为17、13、3、16。其中，主题17强调金融科技风险会转移但不会消除，监管机构需要通过提高监管技术、加强数据安全保护，对相关金融机构、平台和企业进行金融监管。主题13提出数据已经成为重要的商业资源和生产要素，蚂蚁集团等金融科技公司过度采集甚至滥用客户数据将会带来一定的风险，因此，金融监管需要重视数据标准与数据安全工作。主题3描述了数字支付与数据治理面临的问题与挑战，强调应警惕金融科技成为金融企业套利的手段。主题16指出在银行体系尚不完善的背景下，金融科技得以快速发展，通过新技术进行数字化转型的金融机构，在采用新兴技术开展核心业务层的过程中，面临众多新的金融风险，无法采用传统监管指标进行风险防控。

爆发阶段的热点主题中，主题13以数据为核心，以完善金融监管为方向，进一步讨论监管数据缺口及失真问题。此外，新涌现的热点主题分别为9、18、27、28。其中，主题9分析蚂蚁集团旗下支付宝、余额宝等产品的发展和本质，以及金融科技公司在提供服务的过程中存在的监管套利、侵害消费者合法权益及垄断风险等问题。主题18讨论了监管部门如何充分利用科技手段提升信息处理能力，实现金融风险的实时防控，进而提高监管的时效性、精准性和前瞻性。主题27指出，蚂蚁集团类公司利用金融科技降低了中小企业和消费者的信贷服务获取难度，与传统银行形成业务互补，能够提高金融市场资源配置效率；若将其对标传统金融进行风险监管，则会降低业务发展速度及金融体系运行效率。主题28描述了科技公司与金融机构合作过程中的风险监管模式不匹配、缺乏监管约束等问题，以及由此引发的金融监管机构加快监管模式转型要求。

波动阶段的热点话题中，针对数据问题的讨论主题13，继续深入并更为细致地描述了蚂蚁集团等互联网企业利用平台沉积数据，形成了相较于银行的不公平竞争优势，存在数据泄漏、倒卖乃至过度采集的风险隐患，倡议监管部门完善金融数据安全保护条例，构建更加有效的数据保护机制。另一延续热点主题28，则解读支付领域的反垄断监管措施、相关市场范围界定以及市场支配地位的认定标准，反映出金融监管对非银行支付机构不正当、不公平竞争问题的关注。而再一次出现的主题3，在起始阶段数字支付探讨的基础上继续深入，描述了少数科技公司在小额支付市场占据主导地位，并且与中小银行合作推出存款产品，进行跨界混业经营的现象；主张金融监管必须防范其隐藏的风险，及时精准拆弹，消除风险隐患。新增主题17则提出，大型科技公司利用数据垄断优势阻碍公平竞争，反垄断工作的开展需要从反规模垄断转向反技术垄断，然后升级到反数据垄断；此外，该主题提出了对拥有大数据的平台进行改造，形成多个平台企业良性竞争的格局。

平息阶段，首先，关于数据问题的热点主题13延续，由平台数据收集的不公平竞争扩展到平台权力滥用；并且平台权力滥用的陈述已从前瞻和推演转化为现实描述。其次，聚焦监管转型的热点主题28持续得到关注，描述了金融科技发展相关政策和指导性文件对于新业务、新产品监管具有的完善和强化意义；同时，该主题讨论了在数字技术与业务场景逐步融合背景下，金融业务规模迅速增加，金融风险愈发隐蔽、繁杂的问题；并提出金融监管必须结合业务特点，实施不同的监管原则和标准，形成合理有效的监管架构。新增主题18提出在国内金融科技应用领先的背景下，独有或缺乏先例的金融问题和风险不断涌现，监管部门需要借助各类监管技术进行数据分析及风险识别，以捕捉信息指标间的关联性和规律，进而提升业务监管与风险监测效率，增强识别风险和解决问题的能力。新增主题7描述了蚂蚁集团等大型科技公司进入金融服务业给监管格局带来的重大影响，提出监管部门应警惕因其科技属性而不进行监管，进而产生金融风险的问题；建议制定针对金融科技公司的组织和产品监管评级指标，设立金融科技特许准入门槛，引入新的商业银行风险管理指标。

4.3.2相关网络评论的情感分析

为进一步探究评论者的具体情感和价值倾向，本节对相关网络评论文本进行情感分析。考虑到软件的中文自然语言处理效果和成熟度等因素，本研究使用 ROST CM 6.0软件分析相关评论者的情感倾向[20]，将评论者情感分为积极、中性和消极情绪3种类型，通过整理、汇总得到不同阶段情感分类结果(见表2)。

表2 不同阶段各情感倾向占比

由表2可知，从整体上看，不同阶段相关网络评论表达的积极、消极和中性3种情感占比虽有波动，但波动幅度较小。在各个阶段，积极情绪占比均超过62%，而消极情绪占比均低于19%；而且，高度积极和高度消极的极端情感倾向占比较小，不同阶段的高度消极评论仅占所在阶段总数的1%左右。由此可见，评论者对于“蚂蚁金服”事件的情绪倾向保持在较为稳定的水平，各个阶段中多数评论者对该事件表达了积极的情感。这表明，监管部门对蚂蚁金服高管进行约谈，提出整顿要求，并督促其规范经营等一系列的监管活动得到多数网络评论者的肯定和支持。进一步对比分析各阶段的语义情感可知，积极情感与消极情感在爆发阶段和平息阶段的占比变化最大，这与热点事件舆情传播的情感演化特征相吻合[19,21]。在爆发阶段，事件相关信息井喷式增长且真假混杂，评论者极易受谣言误导进行情绪宣泄，态度易发生转变；而在平息阶段，随着事件推进，信息逐步公开化和透明化，网络评论者从感性批判过渡到理性认知，对事件的看法与态度也会发生变化。

4.4 事件相关网络评论的演化分析

基于上述不同阶段评论主题及其特征分析，本研究进一步对各阶段主题的强度值进行可视化；并结合相关网络评论的情感分析，探究评论主题的演化趋势及其特征。本节将提取的30个主题划分为五大类：监管与创新关系探讨(10、27、21、23、26)、平台不公平竞争与反垄断(1、3、4、7、11、22、24)、数据安全监管(6、9、12、13、14、16)、监管工具与监管方式(17、18、20、2、15、25、5、8、19)、监管政策的影响(28、29、30)。随后，按照各阶段的主题出现频次占比刻画其热度，最终得到主题演化趋势(见图11)。

由图11可知，整体上看，不同主题间的热度在各阶段存在一定差异，其中，监管工具与监管方式属于热度上升型主题，数据安全监管、平台不公平竞争与反垄断、监管与创新关系探讨、监管政策的影响为热度波动型主题。进一步具体分析，自起始阶段，针对马云外滩演讲中提出的互联网金融发展要敢于创新、摆脱旧有监管思路等观点，评论者从宏观层面讨论了监管与创新的关系，并结合现实中互联网金融领域存在的用户数据滥用、泄露、垄断问题，较为客观地表达了对创新背景下互联网金融监管滞后的包容性认可；同时，也表达了对采取适当严格监管策略完善互联网金融监管体系，以实现行业健康发展的支持。进入爆发阶段后，相关网络评论更加细化地讨论了监管与创新相关的内容。基于政策条例、蚂蚁集团、借贷与存款等更为聚焦和具体对象而展开的话题热度上升；而且，评论者将数据安全归为监管内容，并提出监管工作的开展同样需要解决数据安全问题。波动阶段，评论主题从创新背景下监管的合理性与必要性转向监管的方式与落实。评论者提出在互联网金融监管过程中，通过教育引导、相关政策工具与立法相结合的“组合拳”进行平台反垄断监管；构建政府、大众媒体等多方参与的协同监管模式；此外，还应将技术运用到监管中，以解决用户信息泄露等互联网金融监管难题。基于上述监管方式与政策条例的分析和讨论，平息阶段的评论主题聚焦到政策对平衡互联网金融监管与创新的影响。一方面，评论者表达了对互联网金融监管注重防范平台垄断、保护消费者数据、监管技术升级的肯定和支持；另一方面，也表示对互联网金融监管政策频出可能带来负面影响的担忧，提出需要关注诸多监管政策条例可能引发行业创新压力增大等问题。

5 结语

本研究的主要结论如下：①“蚂蚁金服”事件引发的互联网金融监管相关的网络评论主题在不同阶段各有侧重，但总体呈现出逐步细化、下沉和深入的特征。②“蚂蚁金服”事件评论主题以互联网金融监管为核心，在不同阶段演化出各自的热点主题。起始阶段，产生互联网金融未来发展的监管与创新方向之争，明确了加强互联网金融监管的主基调；爆发阶段，评论围绕政策条例、蚂蚁集团、借贷与存款等对象展开，加深了事件讨论深度；波动阶段，评论者针对金融科技创新过程中的平台垄断、数据保护等突出问题，提出金融监管的发力点、监管方案和建议；平息阶段，进一步细化互联网金融监管具体问题的解决方案，并针对监管政策条例可能引发的行业创新压力进行探讨。③“蚂蚁金服”事件引发的互联网金融监管相关网络评论，较多涉及监管与创新、监管与发展、监管与科技、监管与垄断的关系。④评论者对蚂蚁金服事件整体保持稳定和积极的态度，但在爆发阶段和平息阶段，其积极与消极情绪的变化幅度较大。

本研究的管理启示在于：①加快推进互联网金融平台反垄断工作，深入把握互联网金融参与主体、组织结构的特殊性，明确符合数字时代的互联网金融平台垄断行为标准；在“人力治理”中融入“技术治理”，运用大数据、人工智能等技术，对平台等相关主体进行动态监管。②提升互联网金融用户数据保护力度，完善用户数据保护法规，使平台担负起数据保护与使用的主体责任，不断优化用户信息数据库的技术与组织保护机制。③加快构建互联网金融协同监管体系，以多元共治架构为目标，鼓励企业建立自我问责机制，支持用户自我维权和大众媒体披露违法、违规行为，建立第三方互联网金融企业评估和监督机构。④正确处理互联网金融监管的几种关系，监管策略需要根据实际的互联网金融监管场景进行调整，因时、因地、因事而宜。⑤优化互联网金融事件网络评价的引导，通过官方权威信息平台跟进并及时公布相关事件信息；借助关键意见领袖的号召力与公信力，传达主流价值观；引导公众情绪理性化，营造客观、理性的网络舆论环境。

本研究也存在有待完善之处：①在进行评论内容分析时未考虑传播特征，后续研究可聚焦高转发、高点赞评论文本进行分析；②未来研究可以进一步探讨评论发布者特征与评论内容的相关性，研究评论者个人特征对评论内容的影响。