高校网络舆论危机事件预警指标体系构建及应用

徐增杰

高校网络舆论危机事件预警指标体系构建及应用

徐增杰

（台州职业技术学院，浙江台州318000）

高校是社会系统的重要组成部分，它承担着传播知识、培养人才的重要功能，目前高校应对网络舆论危机事件的能力有待提高。根据高校网络舆论危机事件预警指标原则，设计了网络舆论危机事件评估指标，采用层次分析法确定了各项指标的权重值，形成了高校网络舆论危机事件预警指标体系。并采用模糊综合评价法对舆论危机事件进行了评估，评估结果与危机事件相符合。

高校；网络舆论危机事件；预警指标体系；构建及应用

高校是社会系统的重要组成部分，承担着传播知识、培养人才的重要功能。当代大学生既要面对社会转型期价值观的巨变，又要面对激烈的学业、就业竞争，压力巨大，他们急于向世界剖析自己，表达自我。青春期的大学生遇到了便捷的网络时代，网络为他们提供了充分表达意见的平台。鱼龙混杂之间，高校网络舆情危机事件不断出现，相对党政机关和企业，高校应对网络舆论危机事件的能力有待提高。[1]因此非常有必要构建高校网络舆论危机事件预警指标体系，以达到对网络舆论危机事件进行提前预警，及早干预、疏导的目的。

一、高校网络舆论危机事件预警指标体系的建立

（一）指标的确定原则

对高校网络舆论危机事件进行预警要考虑许多因素，选择其中的哪些因素作为指标，应遵循以下原则。[2]

1．目标性原则

指标体系的目的是为了对高校网络舆论危机事件进行预警，因此指标的确立要体现高校的特点和网络信息传播的特点。

2．科学性原则

指标不是通过凭空想象来确定的，应尽量减少主观因素的影响，指标的确立要有科学理论的依据，指标的概念要清晰明确。

3．系统性原则

指的是指标应该全面、完整，各项指标有机地组合在一起，全面反应预测对象而又不重叠交叉。

4．实用性原则

建立指标体系的目的，是为了操作应用，为了能够在网络舆论危机事件中真正起到预警的作用。如果指标体系不便操作或者预测结果不可靠，那么即为实用性不强，指标体系也就失去存在的意义。

（二）网络舆论危机事件评估指标的确定

刘建民[3]在其《舆论传播》一书中指出，网络舆论是民意表达的一种，而民意分包括三个层次：一是认知，是指人们对事物的了解、认识、看法，最重要的是评价性的认知；二是情感，是指人们对事物的态度和好恶；三是行动，是指人对事物的可见的行动倾向。按照这个理论，第一层的认知和第二层的情感可定义为舆论的主体因素，第三层的行动可定义为舆论的行为因素。再加上网络舆论本身表现，如舆论的增长速度、分布广度等，可定义为舆论的本体因素。

舆论行为因素，作为网络舆论危机的评估者和监管者可能一般从两个角度对舆论行为进行思考。一是通过网络言论发表的具体行为属性，如发表日期，在什么样的论坛或网站发表，发表的内容是什么等来推断发表者的动机。这种动机推断存在较大主观性。二是从对行为的处理角度，即监管者对事件的反应速度及事件处理的难易程度等因素进行评估，则可量化的程度更高。

因此，我们可以确定网络舆论危机事件的一级评估指标分别为：舆论的主体因素，舆论的行为因素，舆论的本体因素。其中一级指标舆论主体因素下面又可分为普通同学对事件的关注程度、普通同学对事件所持态度（好恶）两个二级指标。一级指标舆论行为因素下面可分为监管者对事件的反应速度及事件处理的难易程度两个二级指标。一级指标舆论本体因素下面可分为舆论的增长速度、分布广度两个二级指标，详见表1。

表1 高校网络舆论危机事件的各个评估

（三）网络舆论危机事件评估指标权重的确定

我们采用层次分析法来确定同一层次指标间的权重。舆论危机评价指标分为两个层次，同一层次指标之间需要通过两两比较来确定对上一个层次某个因素的权重。同一层因素两两比较，构建判断矩阵。设共有n个元素参与比较，则矩阵为A=(aij)n×n，aij通常采用用1～9的数值及其倒数作为比较程度的标度，标度aij的具体意义见表2。

表2 判断矩阵的标度及意义[4]

1．一级指标权重的确定

求Mi的n次方根，

计算该矩阵最大特征根和对应的特征向量：

进行一致性检验，其中：

由于λmax=3.03，值略大于3，再进行一致性检验，n=3时一致性指标=0.015，平均随机一致性指标RI=0.58，那么随机一致性比率为CR=CI/RI=0.026＜0.1，一致性检验通过。即舆论主体因素、舆论行为因素、舆论本体因素的权重值分别为0.185，0.156，0.659。

2．二级指标权重的确定

确定舆论主体因素下二级指标权重。专家通过对舆论主体因素、舆论行为因素、舆论本体因素的二级指标分别进行两两比较，获得的三个判断矩阵如下：

根据以上计算方法，得出三者的特征向量分别为[0.75，0.25]，[0.833，0.167]，[0.875，0.125]，即普通同学对事件的关注程度。普通同学对事件所持态度（好恶）相对于舆论主体因素这个一级指标的权重分别为0.75和0.25；监管者对事件的反应速度、事件处理的难易程度这两个二级指标相对于舆论行为因素的权重分别为0.833和0.167；舆论的增长速度、舆论的分布广度这两个二级指标相对于舆论本体因素的权重分别为0.875和0.125。

自此，高校舆论危机事件预警体系各一级指标和二级指标的权重分别确定了，详见表3。

表3 高校舆论危机事件预警体系各一级指标和二级指标的权重

三、高校网络舆论危机事件风险评估流程及指标体系的应用

（一）评估团队和机制的确立

为应对网络舆论危机事件，高校应在危机事件发生前就组建有专门的学校网络舆情工作领导小组，确立风险评估的机制。领导小组下设网络舆情监测和舆情危机评估两个分支团队，小组中的舆情评估专家由舆情研究人员、一线学生管理人员、有丰富舆情处置经验的校领导和二级学院党总支书记等组成。并有明确的应对网络舆论危机事件的机制和预案。

（二）及时监测和专家评估

我们以2016年浙江某高校的“宿舍搬迁事件”为例对高校网络舆论危机事件预警指标体系进行实践应用。2016年上半年，浙江某高校根据需要对全校学生的住宿情况进行调整，要求学生根据调整方案进行搬迁，引起了部分学生的不满，这种不满情绪迅速在网络上发酵，引发了校园网络舆论危机事件。网络监测团队发现事件的苗头后，学校网络舆情工作领导小组立即启动了工作预案。10名网络舆情工作领导小组的专家根据网络监测人员收集的舆情数据以及对该事件的主体因素、行为因素、本体因素进行研究，分别以低、较低、中、较高、高五个层级来表示各个二级指标的风险程度，较好地化解了危机。

（三）应用指标体系进行风险的模糊综合评估

我们采集专家对各个风险层级评估人数的百分比，如有20%的专家认为某个指标的风险较低，则我们采集的数据为0.2。通过以上方法，我们对专家的评估数据进行采集，结果见表4。

表4 专家对风险评估情况

设各二级指标组成的向量为W、R为我们所采集的专家数据，根据模糊数学理论，对二级指标进行模糊综合评价B=W·R，则

同理，B2=[0,0.1,0.217,0.483,0.2]，B3=[0.1,0.1875, 0.1875,0.2125,0.3125]

结合一级指标得到初级模糊评估向量，详见表5。

表5 初级模糊评估向量

设权重为W，则最终评估向量V=W·B，计算可得V= [0.066,0.139,0.19,0.77,0.333]。表6为风险程度对应的数值及最终模糊评估向量。

表6 风险程度对应的数值及最终模糊评估向量

最终风险值S=0.066×1+0.139×3+0.19×5+0.271× 7+0.333×9=6.327。

（四）结果的解读和评估报告的形成

风险值S=6.327，该数值处于5和7之间，可得该网络舆论危机事件的风险程度处于中等到较高之间。评估小组根据评估结果形成风险评估报告，提出对该舆论危机事件应及时采取的各项疏导、干预措施。舆情监测团队应继续检测事件的动态发展，以便领导小组确定是否采取进一步的干预措施，或是随着事件的发展，对事件进行进一步的评估。

[1]人民网舆情监测室.2011年上半年高校应对网络舆情能力推

The Establishment and Application of the Pre-warning Index System for the Crisis of Internet Public Opinion in Colleges and Universities

XU Zeng-jie
(Taizhou Vocational Technical College,Taizhou 318000,China)

∶Colleges and universities are an important part of social system,they undertake the important function of spreading know ledge and training talents.The current ability to deal w ith network public opinion crisis in colleges and universities needs to improve.According to the principle of university network public opinion crisis early warning index,it designs the network public opinion crisis evaluation indexes,adopts analytic hierarchy process(ahp)to determ ine the weight of each index,forms the early warning index system of network public opinion crisis.In this paper,a fuzzy synthetic evaluation method is used to evaluate the public opinion crisis,and the evaluation result is consistent w ith the crisis.

∶colleges and universities;online public opinion crisis;system of warning indicators;building and application

G717

A

1009—7600（2017）05—0103—04

2016-12-22

浙江省教育厅2013年度科研计划项目（Y201329453）

徐增杰（1983—），男，浙江台州人，助理研究员，硕士。