warnn政府网络舆情预警系统

warnn政府网络舆情预警系统（精选5篇）

warnn政府网络舆情预警系统 篇1

WARNN互联网舆情监控预警系统是利用自主研发先进的搜索引擎技术和网络信息挖掘技术，通过对定向网站网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能主题聚类、事件的网络传播影响力评估、负面信息自动识别、信息统计分析等，实现各单位对“与自己相关”的网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情简报、舆情专报、分析报告、移动快报，为决策层全面掌握舆情动态，建立网络舆情应急处理工作机制提供舆情预警和分析依据。工作原理

“网鹰（WARNN）互联网舆情监控预警系统”是一套基于对互联网舆情信息进行管理的应用软件系统，它主要由互联网信息采集系统、舆情信息分析系统、舆情信息管理web统计系统、通信系统等组成，采集系统将互联网的相关信息进行抓取、分析判断、采集保存到本地系统中，分析系统将采集到的数据进行关键词提取、数据去重、事件热度分析、网络影响力评估、传播路径分析、相似度分析、自动文摘分析、类别归纳、负面信息提取等一系列的文本处理，最后生成正式的数据，web管理应用系统将正式数据以界面的形式进行呈现，包括列表分页显示、分类统计分析、简报应用、办公等功能，通信系统用于实现舆情客户机应用与网鹰服务器应用系统进行分布式的远程数据传递、访问。

工能详解

1、强大的信息搜索采集功能

WARNN采取定向采集技术，对数千个重点监控网站（各大搜索引擎，新闻门户，BBS，博客，留言版）实行7×24小时不间断循环侦听，自动分析剔除广告等无用代码，过滤与用户无关的页面，保存与用户有关的信息。

WARNN建立了100%命中率保障机制，可随网络环境变化而自动调整采集策略，确保页面采集成功率。

2、先进的数据去重和元数据解析功能

WARNN采取多重去重机制，对采集到的信息进行去重和过滤，只保留与用户相关的信息，并将虽与用户相关但无实质性内容的信息丢入回收站。

网页内容智能提取技术能有效地提取网页中的有效信息，并将页面内容解析为标题、正文、发布时间、点击数、回复数等元数据，为下一步的舆情统计分析提供必要的基础数据。

3、智能化的相关事件（主题）自动聚类功能

WARNN能在互联网上自动搜索同一事件的相关文章，追踪网络传播路径，评估网络传播影响力。

4、负面信息自动识别和提取

系统自动识别和提取负面信息，并对影响力较大的负面信息自动预警。

5、完整的网络传播影响力评估体系

一个事件的网络传播影响力对用户来说具有重要的参考价值。为此，WARNN建立了一个由文章的热度计算、网站影响力系数计算、网络传播路径描述等方面组成的完整的“网络传播影响力评估体系”。为用户提供网络事件应急处理的决策支持。

6、舆情信息预警功能

系统一旦发现影响力较大的舆情或负面信息，将通过手机彩信方式，向相关人员及时发送预警信息。

7、方便的舆情管理功能 用户可通过WARNN的舆情管理功能，对舆情信息进行编辑、删除、排序、标记为关注、添加至简报等一系列操作，将您觉得重要的信息进行分类和标注，便于对同类事件进行分析和处理。筛选出重要性强，急待处理的舆情信息，过滤无用、过时、低影响力的信息，并可不定期清理数据库。

产品特点

一、100%目标命中率保障体系

由于互联网环境的复杂性，目前国内的舆情监控系统普遍采集成功率不高，漏采现象比较严重。为此，WARNN建立了100%目标命中率保障体系，该体系可随着网络环境的变化不断修正采集策略，最大限度地提高采集成功率，确保舆情信息的及时性、准确性与完整性。

二、WEB页面元数据解析功能

网页内容智能提取技术能有效地提取网页中的有效信息，并将页面内容解析为标题、正文、发布时间、点击数、回复数等元数据，使舆情分析进一步精细化、科学化。

三、拥有自主知识产权的中文词库系统

美音公司在通用的中文词库的基础上，开发了一套中文词库管理系统，并对20多万的中文词语进行详细词性标注，形成具有自主知识产权的中文词库系统。

四、独有的完整的网络传播影响力评估体系

美音公司通过一系列创新性研究，建立了一个由文章的热度计算、网站影响力系数计算、网络传播路径描述等方面组成的完整的“网络传播影响力评估体系”。

五、彩信猫的JAVA接口程序开发

美音公司在普通彩信Modem上，重新开发了一套满足大容量舆情预警信息推送需求的JAVA接口程序。

六、负面信息分类识别算法

美音公司提出了负面信息分类识别算法的新概念，并自创了WARNN系统所独有的负面信息分类识别算法，通过此算法，能及时、有效、准确的识别出客户所关注的负面信息并对负面信息进行自动归类。

七、全新的网络舆情预警机制

作为一个网络舆情预警系统，它需要发挥的作用并不仅仅只是互联网数据的采集及相关处理，能让各行业客户及时了解并获得他们所需要的有价值的信息是其中的关键。通过网络传播影响力评估和负面信息自动分类识别等智能分析处理后，将用户关心的影响力较大的负面信息及时推送给用户。

八、全新的三位一体的在线服务体系

为了确保舆情监控系统及相关设备安全、稳定的运行，我们创立了三位一体的在线服务体系，即：系统故障在线监控——系统软件在线维护——系统软件在线升级。

服务体系

全新的售后服务体系

为了确保舆情监控系统及相关设备安全、稳定的运行，我们创立了全新的、完整的、三位一体的在线服务体系，即系统故障在线监控―系统软件在线维护―系统软件在线升级。

一、系统故障在线监控

系统故障在线监控系统不间断地监控数据库服务器运行状况、核实原系统配置、核实系统软件配置及版本、监控终端软件使用情况、监控软件系统运行环境的稳定性。

二、系统软件在线维护

WARNN服务人员通过故障监控端的监控，一旦发现系统故障将在第一时间通知维护人员通过远程方式排除系统故障。

对于客户主动提交的服务请求，维护小组设有专人负责维护与跟踪。

对用户在线提交的系统评价、改进意见和建议，服务人员24小时内予以答复，并提交软件改进建议单，由公司组织讨论是否纳入下一版本的升级改版计划。

三、系统软件在线升级

warnn政府网络舆情预警系统 篇2

本文结合网页信息采集、中文信息处理以及web内容挖掘等技术设计构建了高校网络舆情监控预警系统, 实现了热点话题的推送与跟踪, 舆情内容的筛选和判定, 以及公共危机和热点事件的检测预警功能。

2 系统功能设计分析

高校网络舆情监控系统需要对互联网上各类信息, 如:各大网站、百度贴吧、微博、校内BBS等进行24小时监控, 随时采集话题性强、时效性新的各类消息和意见, 在对收集到的数据进行格式转换、内容清洗过滤、关键词提取等预处理后, 利用文本分类、聚类等方法对处理后得到的舆情信息进行分析、挖掘, 实现热点信息的发现和跟踪。此外, 系统通过与用户的交互界面, 将舆情分析结果反馈上报给高校网络监管人员, 以帮助他们及早发现舆情信息, 实现对高校重大舆情事件的及时响应。系统模块主要包括以下部分:

2.1 舆情信息采集

舆情信息采集模块是整个系统数据分析的信息源, 指的是抓取Web网页和存储相关数据, 即通过网页的链接地址来寻找网页。从网站的初始页面开始, 舆情信息采集模块抓取网页内容, 并且获得当前网页的全部链接URL放到有序的待采集队列里。完成初始页面的抓取后, 舆情信息采集模块依次取出队列中的URL, 在抓取网页内容的同时, 获取它所指向的链接URL放到待采集的队列里。上述过程一直循环, 直到整个网站的全部网页都被采集完为止。

2.2 信息预处理

除正文内容外, Web页面包含广告链接、版权信息等其他大量信息, 因此, 信息采集模块抓取到的数据含有大量噪声。另外, 与传统结构化数据相比, web文档中的数据结构较为复杂, 难以直接处理。因此, 信息预处理模块是信息采集后的关键步骤, 主要工作包括:读取采集到的Web信息数据后, 首先对数据进行页面清洗与内容提取以去除文本中的无关信息, 然后对文本进行分词索引, 通过特征和关键词提取技术提取有效的关键信息为舆情信息分析模块提供数据资源。

页面清洗的主要工作是对网页的注释、导航、广告和版权说明等噪声信息去噪, 达到在Web页面中划分出精确的信息单位的目的, 然后通过内容提取将复杂的Web数据格式转化成具有固定模式、操作性强的信息。常用的Web信息提取方法有基于规则的提取方法, 基于应用本体的提取方法等。文本分词是将网页中连续的字词序列以一定的规则重新分割成词的序列的过程。常用的分词算法有基于字符串匹配、基于理解和基于统计的分词方法, 其中, 基于统计的分词方法具备识别能力强、分词准确率高及便于实施等优势, 更适合网络舆情监控预警系统的研究要求。特征与关键词提取是指从分词后的文档中提取有效的关键信息, 达到减少数据维数的目的。常用的特征抽取的方法包括基于词性和词义的特征提取方法。

2.3 舆情信息分析

舆情分析模块是系统中最为关键的处理模块, 主要利用文本分类和聚类等方法对预处理的舆情数据信息进行分析、挖掘, 以实现热点信息和敏感话题的发现、跟踪。

热点信息发现的算法本质上属于文本聚类算法, 其实现目的是通过对预处理的文档按照话题进行聚类, 以获取聚类中心, 也就是舆情热点。热点事件跟踪是为方便用户跟踪自己所关心的热点事件而进行的操作, 首先由用户将已获得的热点样本信息以系统学习的方式交给系统, 然后系统通过文本挖掘技术对不断获取的信息进行分类, 判断其是否为用户感兴趣的内容。在判断的同时, 系统也通过用户的反馈信息不断地修正系统的学习算法, 使得交给用户的信息越来越接近用户感兴趣的内容。本质上来说, 热点事件跟踪是一种特殊的二元分类问题。敏感话题识别就是通过分析话题参与规模、评论观点对立度等相关因素统计某个主题在不同的时间段内被人们所关注的程度。如果参与讨论某个话题的学生数量较多, 并且评论对立度较大, 则其容易成为敏感话题, 在满足了规模和对立度的阈值后, 就会触发预警系统。

2.4 舆情预警上报

舆情预警与上报模块的主要功能为:通过系统的用户交互界面将舆情分析模块交付的热点信息和敏感话题等信息以图表、排行榜等方式反馈给高校网络监管人员;针对某一网络舆情信息, 系统将其安全级别划分为安全、较安全、临界、较危险、危险等五个级别, 必要时系统将对危险事件自动触发预警机制。监管人员通过舆情信息的直观展示和预警提醒对热点话题和敏感信息实施在线分析, 确定舆情在网站中的发展变化, 以达到及早发现、及时响应高校重大舆情事件的目的。

3 总结

为充分利用高校网络舆情信息, 全面了解和正确引导高校学生的思想言论, 本文设计构建了高校网络舆情监控预警系统, 在采集和预处理相关网页信息后, 实现热点与敏感话题的推送与跟踪, 并进一步分析判定舆情内容的观点与安全级别, 这对及时采取有效措施干预高校重大事件, 缓解舆论压力, 建设和谐校园提供了有效的技术手段。

摘要：针对高校传统舆情监控与预警手段的不足, 本文设计构建了一个基于中文信息处理与挖掘技术的高校网络舆情监控预警系统, 系统结合相关技术实现了互联网信息的采集、识别分析、热点推送与预警功能, 为高校监测和解决公共危机和热点事件提供了技术手段。

关键词：高校舆情,监控,信息挖掘

参考文献

[1]李彦丽.高校网络舆情的管理与引导[J].信息系统工程, 2011 (2) :90-92.

网络舆情的监测、疏导及预警 篇3

1.1 网络舆情的涵义

网络舆情是公众在互联网上对某一“热点”“焦点””问题所表现出的带有倾向性的、具有一定影响力的意见或言论。但并不是所有的意见或言论都能达到舆情的“规格”,只有当这些意见或言论借助网络虚拟空间,其倾向性和影响力达到一定的量、一定的比例时,才能构成网络舆情。它与网络舆论一道通过新闻跟帖、网络论坛(BBS)、聊天室(Chat Room)、博客(Blog)、维客(Wiki)、聚合新闻(RSS)和即时通讯(QQ和MSN)等形式得以实现。

1.2 网络舆情的特点及生成原因

互联网的特点,决定了网络舆情的特点,它们相互作用、互为影响,共同促成了网络舆情的发生发展。我们要善于从中发现带有本质性、规律性的东西,使之对舆情实施有效的监测、疏导、预警。

1.2.1 隐匿性、自由性导致偏差性

美国的《纽约人》杂志,早在1993年就曾刊登过画家斯坦纳的一幅漫画:两只狗坐在电脑前上网。意思是说:“在互联网上,没人知道你是一条狗。”这幅漫画充分体现了网络的隐匿性特点。正是网络的这种隐匿性,使网民在网络上可以自由的对自己的或与自身利益相关或不相关的各种公共事物发表评论和看法,在这种情况下受各种各样因素的影响,若被一些别有用心的人和境外敌对势力有意掩盖真相或进行肆意歪曲,就使一些网络舆情因具有偏差而成为不良舆情。

1.2.2 即时性、快捷性导致突发性

由于互联网打破了时间、地域、人际的限制,各种不同类型、不同形式的信息可以即时的在网上得以发布,并通过最简便的方法、最快捷的速度在网络媒体上传播,网民在获知新闻事件的第一时间内就可以在网上发表言论,提出看法,有时一个热点事件的报道,加上一种情绪化的意见,就可成为点燃一片舆论的“导火索”,使之在网上迅速蔓延,甚至导致一些突发事件的发生。

1.2.3 多元性、非理性导致复杂性

由于舆论的主体不仅遍布于不同地域、不同领域,还存在不同社会背景、不同文化程度、不同职业、不同年龄、不同民族、不同性格等多元性的渗透,这些多元化的关系在网络上交织呼应、互相渗透,其本质的特征就已经充分显示出网络的复杂性。然尔由于网络信息的无限性、物质载体的无形性,人们以虚拟的身份,处在没有约束力的状态下,很容易使人失去责任感和控制力,生成偏激的态度、低落的情绪、不满的意见、极端的看法等非理性情感,当这个场所的同一信息在这个“空间”形成碰撞、形成摩擦、形成指向、不断膨胀,形成负面影响时,就易导致不良舆情的发生。

1.2.4 交互性、群体性形成规模性

我们传统的媒体都是通过单向的信息通道进行传播的,而网络是一种交互式的、互动性的信息传播。由于网民的数量的不断增加,互联网必须提供日益增多的各种服务,来满足这个群体的各种需要,这就为信息在网上的传播提供了更多的交互途径和手段。在庞大的网络系统上,每一条信息都可能迅速蔓延,并在传播过程中引起共鸣,出现“一呼百应”的情形,因此舆情一旦发生,多呈群体性和规模性的态势。

2 网络舆情对和谐社会的影响

2.1 不良网络舆情易使人民内部矛盾得到升级

目前我国正处在经济转型期,不稳定因素处处存在。社会运行机制的转变、社会组织结构的变化、利益群体的调整,都直接影响到每一个社会成员切身的经济利益和社会地位,生活节奏的加快、下岗和失业、贫富差距的拉大、社会竞争加剧等现实状况,使得一些人的心理结构失衡,紧张、焦虑、困惑、不满,有时这些情绪会像传染病一样流行。当公众对现实中的各种不满缺乏适当的排解渠道时,网络就成为这种宣泄最佳的方式和场所。社会心理学家研究表明,人在匿名状态下容易摆脱角色关系的束缚,形成个性化的情感、意志和认识的表达,呈现一个超然的自我。一个超然的自我和一群有着同样感受的群体,在一个可以“畅所欲言”的空间活动,随时可将网络舆情的偏差性、复杂性、突发性等特点演绎的淋沥致尽,人们的埋怨、牢骚、以及对社会的反感和不满都会暴露出来,因此引起一些别有用心之人的破坏欲望,造成对社会的危害。例如:2007年发生在四川大竹的“1.17”群体性事件中,张某捏造“杨代莉是被三个高官在酒中下药后轮奸致死的”等内容,在网络论坛发布后被广为传播,正是这样的谣言使民众情绪迅速升温,导致打、砸、抢、烧的发生。

2.2 不良网络舆情易被境外分裂分子利用

随着我国社会的不断进步和发展,境外一些分裂分子虎视眈眈,他们利用互联网的特点,蓄意制造虚假信息,蛊惑不明真相民众,挑起各种事端,有的故意从民族、宗教的角度将矛盾扩大化,在网上推波助澜,使一些群体性事件呈现甲地骚乱、乙地声援、丙地联动的局面,并朝着规模更大、危害更加严重的方向发生异变。如最近新疆发生的“7.5事件”,就是境外分裂分子利用广东韶关旭日玩具厂“6·26”事件,蓄意编造的虚假信息,在互联网上大肆散布;并将伊拉克一女孩与异性恋爱被殴致死的录像说成是“新疆女孩被汉人殴打致死”在互联网上进行传播,煽动所谓的民族矛盾、民族仇恨,挑起民族争端,最终制造了打、砸、抢、杀、烧的恶性事件,造成死197人,伤1721人惨剧,直接经济损失达6875万元。事出之后,他们又利用湖北石首一名厨师意外死亡造成的群体事件的现场照片和“5.15”杭州一起交通事故的照片进行掩饰,在网络上耍尽了偷梁换柱、移花接木、两面三刀的手段。

2.3 不良网络舆情易成为西方敌对势利的御用工具

西方敌对势力一直想利用互联网对我国进行“网络渗透”,实施“西化”、“分化”的战略,互联网的快速发展和广泛应用为西方敌对势力的“网络渗透”和“战略入侵”打开了方便之门。美国前国务卿奥尔布赖特就毫不掩饰的说:“中国不会拒绝网络,拒绝网络就是拒绝现代化,只要中国不拒绝网络,我们就有武器”。可见西方国家通过互联网对中国进行“西化”“分化”的企图昭然若揭。他们利用互联网肆意进行反华宣传,蓄意炒作不实信息,有意掩盖事实真相,鼓动民众对政府的不满情绪,引发社会的动荡和不安,以求达到其破坏我国安全与稳定、颠覆社会主义制度、破坏社会主义市场经济、推翻共产党领导的阴谋。

从以上不良网络舆情对社会造成的危害不难看出,做好对网络舆情的监测、疏导及预警工作是何等的重要。

3 做好对网络舆情的监测工作

做好网络舆情的监测,是做好疏导和预警工作的前奏,只有做好舆情的监测,才能及时及时掌握网络舆情发生、发展的主动权,了解动态,提前界入,将不良舆情处置在萌芽状态。

网络舆情的监测,应区分为管理监测和技术监测,因为两者必须协调统一,同等重要。

1)在管理监测中,政府部门要通过行政手段和法律手段加强对网络的管理。我国曾相继颁布了《关于维护互联网安全的决定》、《互联网信息服务管理办法》、《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《互联网电子公告服务管理规定》、《互联网出版管理暂行规定》等一系列法律、法规,其中有些法律法规应在实践中进一步得到完善。但从目前的监管状态看,更重要的是应通过强有力的行政手段保障这些法律法规的执行,严格对网络媒体的准入许可、监督管理和进行违规处罚,督促网络媒体控制不良信息传播活动。如在对ISP(网络运营商)的管理中,对他们在经营服务器、出租虚拟空间等管理盲点上要特别加以明确限制,对违规者要严格按处罚条例办事,在管理层面一开始就对不良舆情的滋生实现提前戒备。

2)技术监测是实现监测创新的重要手段。在互联网上信息量十分巨大,仅依靠人工应对海量的信息处理,那是无法达到监测目地的,因此需要重视相关的技术研究,加强对相应监测软件的开发,形成一套自动化的网络舆情分析系统。

技术监管系统应具备舆情信息的采集功能、分析功能、清理功能,如对网评的内容、点击次数、回贴数量等进行收集、整理、给出统计参数;对主题进行过虑跟踪;对各种带有倾向性的内容不仅能够形成自动摘要,还要对“关键话题”“敏感话题”“安全问题”进行分析,形成报警反应。技术监测可避免人工监测的漏洞,形成互补,使舆情监测工作科学严谨。

网络舆情的技术监测工作是实现网络安全,保障网络健康发展,用高科技手段当好领导参谋的现代化管理方法,各级政府和领导要舍得在人力、物力、财力上支持和投入。

3)强化网络“把关人”的作用。不管是政府监管还是技术监管,都离不开人的操作,因此网络“把关人”的作用十分重要。网络“把关人”包括网管、网站编辑等,他们即是信息的提供者,又是信息的引路人;即是信息的规范者,又是信息的监督者,一定要抓好这支队伍的建设,搞好建章建制,明确职责,搞好政治和业务培训,使之履行好“把关人”的职责。

要进一步发挥人的主观能动性,将管理监测和技术监测结合起来,在以监测技术为依托、对初级信息进行汇总、梳理、归纳的情况下,再通过人的深入实际,调查研究,去伪存真,得出有思想、有深度、有价值的舆情分析,找出舆情发生发展的监测规律,不断提高舆情监测工作的能力和水平,使舆情监测分析工作走向一个又一个高度,实现我们的监测目标。

4 做好对网络舆情的疏导工作

对网络舆情的疏导,是舆情监测和预警工作的中间环节,它即对监测结果负责,又对预警工作负责,工作做的好,可保持社会稳定;工作做的不好,可导致不良事件发生,甚至可使简单问题复杂化、局部问题全面化、经济问题政治化。怎样进行正确有效的舆情疏导,还必须进行认真的研究、不断的总结、不断的提高。

对网络舆情的疏导,不是哪一个部门或哪一个人的具体工作,应该是一个庞大的系统工程,它不仅需要党和政府主体的协调,还需要主流媒体等各部门的参与;强大的技术力量支持;更需要社会各界如人大、政协、民政、统战、等部门的鼎力相助协作,因为每个部门在网络舆情处理系统中都担当着重要的角色,发挥着应有的作用。

1)必须强调的是,主流媒体的“先发优势”。主流媒体在关键时刻不能丧失话语权和舆论引导权,对热点话题要本着实事求是的原则,积极投入,准确把握,真实报道,分析研判,快速应对,权威披露,以正视听,全面发挥出主流媒体的能动性。因为在网络渠道的快速传播下,主流媒体的被动和保守往往会给虚假信息的传播让开一条通道,进而各种谣言四起,不实信息肆虐,造成本不该发生的严重的后果。

2)必须强化我们引导网络舆论的本领。如何介入网络舆论并实施有效的舆情引导,努力做到让健康积极的声音占领这块阵地,这是一迫切的任务,要完成好这项任务,必须采取多种措施和手段。

正确介入网络舆论并实施有效的舆情引导,应该同时贯彻“引”和“疏”的理念,在正常的网络情况下,地方党组织和政府应采取“引”的方式,以保证正面呼声为主流。可组织基层“党员网评队伍”,即时参加网络评论活动,增强网络的正面控制力和影响力;还可以在地方建立“网络发言人”制度,引导舆论走向;同时自觉接受网民监督,保持政府与群众之间畅通的交流渠道,对相关信息在网上形成强大的告知公示,提前预防不良舆论的发生。

当网络舆论的轨迹出现偏差时,应大力采取“疏”的方法,主动披露虚假信息,摒弃“堵”“搪塞”“应付”的保守办法,对热点信息可在网上组织权威访谈、专家访谈、网络调查、网上座谈、网络论坛等多种形式,开展多种活动,答疑解惑、对症下药,对不良信息和虚假信息进行批驳反击,纠正认识偏差,为网络舆情的发展营造一个“预防、治疗、疏散”的空间,避免不良舆情像传染病一样的传播。

3)要强化社会各部门对舆情的协调疏导工作。随着信息技术的广泛普及,政府各部门都有自己相应的网站,上网已成为“手到擒来”的工作,因此各部门的工作人员,在网上对民情民意要“主动相迎”,遇到舆情要主动出击,不当看客,不避“热闹”,要与其他部门相互协调,即时交流,共同应对,为社会的和谐稳定发展尽到应尽的责任。

5 做好对网络舆情的预警工作

网络舆情的预警工作是控制舆情发展的重要手段,更是制止不良事件发生的关键。预警准确、我们可以有的放矢的应对复杂局面;预警及时、我们可以采取果断措施控制事态的发展。这是一项非常严肃而认真的工作,必须有科学严谨的措施做保障。

1)应制定严格的预警原则。如去伪存真的原则、快准精全的原则、深入实际调查研究认真论证的原则等,只有在严格的预警原则下,才能真实准确的反应舆情,制定正确的应对方案,减少不良舆情的传递层次,理顺不良舆情的传播渠道,控制不良舆情的发展,避免不良事件的发生。

2)做好对舆情的“预警链接”工作。“预警链接”主要是对预警信息按制度要求,即时提供给相关的部门和相关的人,正确反应舆情中民众的心理情绪、愿望、呼声,以及反应的趋势、强度,避免非理性的行为发生,以便正确决策,化解矛盾,维护稳定。

3)建立硬性的舆情管理制度。这些制度应包括信息采集和跟踪制度;信息定量、定向、定时、定性的比对制度;对热点焦点问题的及时通报制度和逐级上报制度;加强联系、相互沟通、论证决策制度等,预警一旦形成,党和政府的各个部门要快速启动反应机制,尽最大的努力,设法消除不良预情带来的影响,保护党和人民的利益不受损害,用实际行动维护国家的安定。

6 结束语

综上所述,做好网络舆情的监测、疏导、预警工作,是历史新时期新形势对党和政府新的考验;也是摆在我们每一位相关工作人员面前的新要求、新课题、新任务,我们必须主动的去迎接、认真的去研究、努力去完成这一历史使命,在维护社会的政治经济秩序,保证社会和谐稳定,促进社会发展进步中做出应有的贡献。

摘要：近年来,由于互联网的飞速发展,网民数量急剧增加,网络舆情也随之异常活跃,若对舆情处理不当,极有可能诱发民众不良情绪,导致不良事件的发生,对社会稳定造成严重威胁,进而破坏政治经济生活秩序。因此,做好互联网时代网络舆情的监测、疏导及预警,是我们在新形势下面临的一项十分重要而迫切的任务。

关键词：网络舆情,监测,疏导,预警

参考文献

[1]丁建军.高校网络舆情与应急管控[J].职业时空,2008(6).

[2]彭知辉.论群体事件与网络舆情[J].上海公安高等专科学校学报,2008(2).

[3]李子德.论和谐社会视野中不良网络舆情的预警[J].中国石油大学学报,2008(8).

网络舆情信息采集及预警方法研究 篇4

一、网络舆情

网络舆情即网络舆论情报信息, 是公众在互联网上对某一“热点”、“焦点”问题所表现出的带有倾向性的、具有一定影响力的意见或言论所形成的情报信息集合[1] 。是公众借助于互联网虚拟空间对社会现象、政府决策、公共事务自由发表言论、观点、评论和主张的结果, 在某种程度上代表着民情民意, 是政府了解民情民意的窗口和平台。形成网络舆情的公众意见或言论必须有量的积累和广泛的传播, 必须达到一定的比例和一定的影响力, 因此, 网络舆情的出现对社会稳定、舆论导向有着不容忽视的作用。

1.网络舆情特点

舆情的本质是民众的社会态度, 需要借助于一定的载体、通过一定的形式来表现和实现。网络舆情借助于互联网载体, 通过新闻跟帖、网络论坛 (BBS) 、聊天室 (Chat Room) 、博客 (Blog) 、微博、QQ和MSN即时通讯等形式形成和实现。由于互联网的高效性、共享性、资源丰富等特点决定了网络舆情与传统舆情相比具有不同的特点。

(1) 隐匿性和自由性

互联网是一个高度自由的虚拟空间。在互联网上, 你可以隐匿所有的真实信息, 网民可以对各种公共事物自由地发表意见、观点和看法, 可以自由地评论社会现象、政府行为、公共决策, 这种隐匿性和自由性若被一些别有用心的人或境内外敌对势力利用, 有意掩盖真相或进行肆意歪曲, 就会使一些网络舆情偏离真相, 成为误导公众的不良舆情。

(2) 多元性和非理性

伴随着网络舆情的自由性, 随之而来的就是网络舆情的多元性。多元性是指对同一个问题, 由于公众的社会背景、文化程度的不同而持有的不同看法和态度。网络空间的虚拟性和网络信息载体的无形性, 使得人们在网络空间可以以任意虚拟身份处在没有约束的状态下, 从而失去责任感、正义感、控制力和判断力, 容易形成极端的偏激态度, 无所顾忌的宣泄情绪, 不负责任的发布言论, 形成盲目的从众心理, 从而形成复杂的受众, 使网络舆情呈现复杂性。

(3) 及时性和快捷性

互联网打破了时空界限和人际限制, 大量不同类型、不同形式的信息可以实时地在网上产生和快速传播。这种及时性、快捷性特征, 加上网民情绪化的意见, 就可能使舆情在网络中迅速蔓延, 导致突发性事件的发生。

(4) 互动性和群体性

传统媒体的信息传播通道一般是单向的, 没有受众信息的反馈和互动。互联网媒体则是一种交互式的互动信息传播通道, 为网络舆情的信息传播提供了互动途径和手段, 使得每一条网络舆情信息都可能迅速蔓延, 并在传播过程中引起共鸣, 出现“一呼百应”的群体性情形, 舆情一旦发生, 就会呈现群体性和规模性的态势。

(5) 虚拟性和广泛性

互联网的虚拟性和广泛性造就了网络舆情的虚拟性和广泛性。由于连入互联网的各种网络信息没有统一的质量控制标准, 使得一些粗制滥造的网站随意连入, 淫秽信息、虚假信息、恶搞信息泛滥和病毒污染, 造成网络舆情污染日趋严重。

2.网络舆情受众

网络舆情的受众数量、受众结构、受众心理况和受众倾向性会直接影响网络舆情的传播速度和影响范围。

(1) 受众数量。

网络舆情的影响力和受众数量成正比, 受众数量越多, 网络舆情影响力越大。因此, 受众数量是评估网络舆情预警等级的重要指标。受众数量可以通过点击率确定, 但是, 由于人们可以通过聊天室参与网络舆情, 使得通过点击率确定受众数量的方法具有局限性和不准确性。实践中, 一般通过点击率加上抽样调查确定受众数量。

(2) 受众结构。

受众结构会直接影响舆情的发展和变化。受众结构包括受众的年龄结构、性别结构、专业或职业结构、文化程度或学历结构等, 面对同样的舆情, 不同背景的受众会做出不同的反应。

(3) 受众心理状况。

一个人的心理状况影响其对事务的反应和客观判断, 良好的受众心理状况是网络舆情冲击力的缓冲剂, 是决定舆情正确发展的基础。一个心理健康的受众, 对于各种社会现象或突发事件有较强的承受力和正确的判断力, 也有客观的评价和理性的认识。

(4) 受众倾向性。

受众倾向性代表着舆情发展态势, 可以有效监测和预警网络舆情。可以通过统计或观察受众对某主题或热点的发帖回帖、评论评价和表态选项, 确定受众的态度, 如强烈支持、支持、中立、反对、强烈反对还是无所谓, 据此评估受众倾向性。

3.网络舆情对社会的影响

网络舆情会对社会影响很大, 积极的网络舆情促进社会稳定和发展, 消极的网络舆情阻碍社会发展, 甚至会造成社会动荡。网络舆情的积极作用有以下几点:

第一, 增强政府与公众之间的交流。网络舆情代表了网络公众意见, 对于政府决策、公共事务起到很好的监督作用, 并为政府与公众沟通架起一座桥梁。网络舆情是公民情绪、认知、行为的综合反映, 政府在决策及政策制定时, 应尊重网络舆情, 体察民意, 顺应民情, 充分考虑公民的意志和利益, 有利于和谐社会的建设。

第二, 促进社会关系的调节。网络舆情是社会关系的调节剂, 正确的网络舆情导向, 有利于人与人之间、人与社会之间、公众与政府之间和谐关系的建立;可以引导人们和谐共处, 互惠互利, 诚挚互信;可以督促政府体察民意, 顺应民情, 加速社会的民主化进程。错误的网络舆情导向, 就会使网络舆情调控失当, 成为社会动荡的导火线。

第三, 提高公民监督权的行使。政府在构建和谐社会中扮演着管理者的身份, 需要公众的监督。通过网络舆情, 公众表达对政府决策、公共事务、社会问题的看法, 发表对国家政治、经济、文化活动的评价, 从而有效行使监督权, 尤其在重大决策或者社会问题上, 网络舆情能够监督政府更好地为公众利益服务。

网络舆情的消极作用有以下几点:

第一, 易造成不良的社会风气。网民通过论坛、贴吧、博客和聊天室等在网络上发表自己的观点, 网络的隐匿性, 加上网络管理方面的法律不健全, 一些别有用心的人利用网络对公民的价值取向进行误导[2] 。如果公民缺乏自律和理性认识, 很容易在网络上发表不负责任的言论, 如“人肉搜索”, 揭露个人隐私、造谣、谩骂等, 不仅对当事人的生活造成负面影响, 而且给和谐社会建设带来障碍。

第二, 易形成错误的舆论导向。在互联网这样一个自由、开放的环境中, 网络舆情的传播会掺杂传闻、谎言、诽谤、误解等虚假或夸大的不良信息, 不法分子利用网络进行网络欺诈、宣传色情、推崇暴力, 对公众的思想道德、价值取向、行为规范会产生负面影响, 尤其是出现公共危机时, 一些社会不满情绪被大肆渲染, 又加上极端思想或行为推波助澜, 会导致民族问题、社会问题、国际问题等凸显, 并转化成为强大的社会舆论, 形成舆情危机, 处理不当, 会使社会矛盾激化, 影响社会进步和稳定。

第三, 易干扰政府的正确决策。网络舆情在一定程度上反映了民情民意, 政府通过网络舆情了解民情民意, 可以为决策提供依据, 使决策更加科学合理。但是不良的网络舆情可能导致错误的舆论导向, 给政府决策带来干扰和阻碍, 一些偏激和错误观点通过网络带来大范围的网民响应, 政府在对网络舆情进行分析时, 很难判断多少人受到舆情误导, 严重影响政府的判断力, 甚至会影响司法公正。

二、网络舆情的采集

由于网络舆情对社会影响的两面性, 因此, 做好网络舆情的采集工作, 及时发现、筛选不良舆情, 引导其朝着有利于社会稳定的方向发展至关重要。网络舆情采集是整个舆情处理、分析工作中最重要的环节, 一般分为网络信息采集、信息结构化处理、信息挖掘、网络舆情筛选、舆情警级判定、网络舆情预警六个阶段。

(1) 网络信息收集

网络舆情采集的核心在于网络信息收集, 即快速准确收集原始舆情信息。在互联网中, 由于信息量庞大, 存在形式多样复杂, 仅仅采用人工收集显然难以实现, 还必须利用信息技术, 以自动收集为主, 辅助人工收集。网络信息收集分为一般收集和重点收集两种, 一般收集不设主题, 范围广泛, 涵盖面广, 对互联网信息进行广泛收集, 常用于网络舆情监控中。由于一般收集所涉及信息量非常大, 只能采用专用软件自动进行;重点收集是针对反映舆情的网页、网站、博客或针对某个热点进行的信息收集, 可以并用自动收集和人工收集两种方式。

(2) 信息结构化处理

由于网络信息多数是非结构化的, 使得基于数据库查询和统计的舆情分析难以实现, 因此, 要对收集到的信息进行结构化预处理, 经过信息结构化处理后, 数据有确定的定义, 有结构化的形式, 可以存储在数据库备舆情分析使用。

(3) 信息挖掘

信息挖掘就是利用统计分析、关联规则、聚类分析、分类和序列模式等技术, 在大量的舆情信息中发现隐含在其中的热点舆情或者网民感兴趣的舆情的过程。通过信息挖掘可以及时发现即将发生或潜在要发生的舆情和舆情模式。

(4) 网络舆情筛选

网络舆情筛选就是根据舆情对社会稳定造成的不同影响有选择地对待网络舆情。一些舆情存在潜在的破坏性, 一旦发生会对社会稳定产生较大破坏, 需要重点关注和控制;一些舆情虽然不涉及敏感话题, 但是由于受关注度高, 易误导或失控, 以致对社会稳定造成威胁;有的舆情与社会稳定无关, 仅仅是民众的情绪反应。因此, 应对不同种类的舆情进行分类分析和合理筛选, 以便正确处理。

(5) 舆情警级判定

按照从高到低的顺序, 可以将网络舆情预警等级划分为蓝色级 (IV级) 、黄色级 (Ⅲ级) 、橙色级 (Ⅱ级) 、红色级 (I级) 四级。[3] 这4个等级是根据舆情传播速度、网民关注度、影响面以及转化为行为舆情的可能性等指标来判定。

蓝色级 (IV级) 表示该舆情传播慢, 网民关注度低, 影响面小, 不能转化为行为舆论;

黄色级 (Ⅲ级) 表示该舆情传播较快, 网民关注度较高, 影响面较小, 不能转化为行为舆论;

橙色级 (Ⅱ级) 表示该舆情传播快, 网民关注度高, 已引起国外媒体关注, 影响面急剧扩大, 有可能转化为行为舆论;

红色级 (I级) 表示该舆情传播非常快, 网民关注度极高, 国外媒体高度关注, 影响面扩大到整个社会, 即将转化为行为舆论。

(6) 网络舆情预警

根据舆情预警指标判断预警等级, 适时启动预警方案, 及时发现危机苗头, 判断危机走向和规模, 及时通知相关部门做好应对准备, 引导和控制网络舆情的发展。

三、网络舆情的预警方法

预警就是在危险发生之前, 根据出现的前兆, 向相关部门发出紧急信号, 以避免危害在不知情或准备不足的情况下发生, 从而最大程度减低危害造成损失的行为。网络舆情预警就是通过对网络舆情出现、发展和消亡有重要影响的因素指标进行动态监测、度量, 通过综合分析, 对网络舆情做出预警等级预报的活动。网络舆情的预警是网络舆情分析过程中最重要的一步, 做好网络舆情的预警工作, 能够有效地减少和避免不良舆情的产生。

1.网络舆情预警的可行性分析

网络舆情预警的实现具有可行性。一方面网络舆情的预测不是一种抽象的可能性, 而是现实的可能性, 这种现实可能性并不是凭空想象, 是基于对网络舆情信息分析和其他因素经过判断而得出的结论。虽然网络舆情的随机性使其难以准确预测, 但是, 难以预测并不等于不能预测。舆情也是一种客观存在, 有其产生、发展、变化的规律。只要对其予以客观的考察, 认真地分析, 对于舆情导向的有无、好坏、大小是可以做出比较准确的评价和预测的。另一方面, 随着统计理论的完善和信息技术的快速发展以及搜索引擎、数据仓库和数据挖掘等技术的不断应用, 实现网络舆情的预测就有了理论基础和技术保障, 同时也使舆情分析预警的实现具有了可能[4] 。

2.网络舆情预警的方法

目前我国网络舆情预警的常用方法有基于情感倾向性分析和基于指标分析两种。

(1) 基于情感倾向分析的预警

情感倾向性分析技术就是从每天海量的网络言论中敏锐地发现潜在危机的苗头, 通常用来测量网络舆情危机预警能力的高低。

情感倾向性分析也被称为情感分析、情感分类、观点挖掘、文本意见挖掘等, 该方法涉及自然语言处理、信息检索、数据挖掘等研究领域。其情感倾向包括赞同、反对和中立三种态度及对某一对象态度的强度, 还包括对该对象的具体看法和态度等[5] 。

该方法从大量的互联网信息中采集与网络舆情紧密相观的信息, 然后对这些信息进行情感倾向性分析, 从中获取舆情受众的观点, 据此对网络舆情进行预警。该方法包括三方面的工作:一是要对网络舆情原始信息进行预处理, 形成数据挖掘素材;其次, 运用数据挖掘技术对这些素材进行倾向性分析, 给出网民观点是正向还是负向的结论;最后, 根据网民正向观点和负向观点的持有率, 判定网络舆情事件的预警级别, 确定是否发出预警信号。

(2) 基于指标特征分析的预警

网络舆情预警可以通过设立指标体系, 通过监控指标特征确定网络舆情的预警级别。基于指标特征分析的预警方法首先应构建科学合理的网络舆情预警指标体系, 其次收集网络舆情信息, 并进行有效过滤和挖掘, 从中提取网络舆情预警指标特征, 最后根据指标特征检测、评价网络舆情, 给出网络舆情预警级别或等级。

通过对网络舆情信息采集及预警, 能有效监控网络舆情发展, 能及时预警社会危机事件, 能预先采取措施, 将其危害降低到最小, 从而为构建和谐社会保驾护航。

参考文献

[1]梁保国.网络舆情的检测、疏导及预警[J].电脑知识与技术, 2009, 5 (29) :21-24.

[2]李菲.和谐社会构建与网络舆情引导[J].理论导刊, 2009, (7) :28-31.

[3]吴绍忠, 李淑华.互联网舆情预警机制研究[J].中国人民公安大学学报 (自然科学版) , 2008, 14 (3) :29-31.

[4]吴兴业, 班成英.互联网舆情分析预警初探[J].信息网络安全, 2008, (6) :12-18.

warnn政府网络舆情预警系统 篇5

网络舆情是在一定的社会空间之内, 以中介性社会事件的产生、发展和变化为核心, 由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件所持有的认知态度、情感和行为倾向的集合。突发事件网络舆情是民众在互联网上对社会上突发事件所表现的带有倾向性、共鸣性和影响性的言论与意见, 具有直接性、突发性和偏差性的特征。当前我国网络舆情问题涉及人数众多, 信息量大, 意见纷繁, 具有内容公众化、传播开放化、控制难度大等特点, 因此, 要关注突发事件网络舆情的发展状况, 探索舆情的传播变化规律, 构建科学的网络舆情突发事件预警体系, 及时对网络舆情的现状和变化作出判断, 对构建和谐社会具有重大意义。

2 研究背景

回顾国内近十年的发展, 各种突发事件层出不穷, 诸如:马航MH370航班失联事件、越南暴力打砸事件、云南昆明暴恐案件等, 引发了网民、媒体的主动关注, 并形成了具有强大社会舆论力量的公众情感倾向和政治态度倾向, 即网络舆情[1]。这些突发事件网络舆情的发展与演化, 突显出其内在的机理和规律, 需要对其进行研究和探讨, 进行舆情分析研判, 构建对突发事件的网络舆情预警机制。分析突发事件网络舆情的生成过程和传播扩散的影响因素, 有针对性地提出如何对突发事件网络舆情进行引导控制的策略和体系, 并建构量化的数学模型——舆情“计量模型”, 用量化的、科学化的测量方法和技术, 构建突发事件舆情预警模式[2]。

3 构建网络舆情研判指标体系

网络舆情研判指标体系已有不少学者提出, 比如有:吴绍忠、李淑华将舆情、舆情传摇和舆情受众相结合, 生成了网络舆情预警等级指标体系;谈国新、方一利用12space理论建构了网络舆情监测评价指标体系;王青、成颖、巢乃鹏等通过对主题舆情进行E—R分析, 从舆情热度、舆情强度、舆情倾度、舆情生长度4个维度设计了网络舆情监测与预警指标体系。

在对舆情预警进行规划时, 主要采用层次化设计的方式, 从这三个维度着手建立研判指标体系。一级指标用来显示舆情的不同维度, 二级指标主要用来展示舆情的测度内容, 三级指标属于数据采集的定量指标。定量指标的值的确定, 可以直接通过网络进行采集, 或者可以运用有效的数据算法得出。初始评判指标是此后进行统计的前提, 因此, 必须保障初始评判的有效性和准确性。在对初始评判进行筛选时, 社会上普遍采用的是灰色统计方法。

4 构建网络舆情预警模型

网络舆情预测与预警工作主要包括两个方面的内容:一方面是根据现有的预测状况, 来分析今后的发展趋势;另一方面是根据标准化的判别规则, 在对预测值进行分析的基础上开展判断警级工作。本文针对网络舆情预警数学模型进行分析, 研究如何判断潜伏期高潮预警级别, 并在此基础上, 运用模式识别方法, 构建网络舆情预警模型[3]。

4.1 构建网络舆情预警数学模型

建立网络舆情预警数学模型, 及时分析网络舆情的趋势。在某个事件发生后, 利用数学函数对事件传播的信息量随时间变化规律进行研究, 则可以很清晰地认识到舆情的事态性。设f=f (t) , t=0为初始值, K为上限值。将舆情分为潜伏期、扩散期和消退期三个阶段, 则可表示为如图1所示:

再结合公式 (r大于0为信息的固有增长率) 将会更清晰地看到舆情的演化趋向。

4.2 及时预测网络舆情

当某一件事发生之后, 应当根据网络舆情传播的实际规律, 对潜伏时间[0, t1]进行预测掌控, 准确预测舆情高潮来临的具体时间及高潮值。在以后制定预警级别时, 可以运用这些数据进行参考。一般情况下, 潜伏期越短, 预警的级别就会越高。潜伏期高潮预警级别如表1所示。

4.3 构建基于模式识别方法的网络舆情预警模型

网络舆情判断警级工作主要根据预测值及判别规则, 对网络舆情进行预警。第一步工作就是确定预测值的分类规则, 在此基础上根据危机产生的可能性, 对预测值的等级进行划分[4]。如根据舆情的影响力, 将警级状态分为低级、中级和高级。低级主要指的是舆情现在尚处于萌芽期, 虽然有人参与讨论, 有些帖子, 有人关注和回复, 但是还没能形成较大的影响。中级指的是当前的舆情正处于稳定发展的阶段, 但还没造成大面积的影响。高级指的是该舆情现在已经有了很大的规模, 而且影响范围较大, 有些甚至已经走出了网络传播的媒介。

以下用w来表示警级状态, w=w1表示较低的警级, w=w2表示中等警级, w=w3表示高等警级。本文主要对当前网络舆情的N个观察量x1, x2......xN进行有效分析。在这些特征当中, 所有可能的值共同构成了一个特征空间。如果在特征空间当中有一个向量, 是N维空间上的某个具体的点, 那么我们需要考虑的问题就是, 要把x分在哪一类的w当中, 才是正确的划分。为减少这种错误划分, 可以采用贝叶斯决策这种准确率较高的方法来判定。运用贝叶斯公式, 得到的条件概率p (wi1x) 称为状态的后验概率。运用贝叶斯公式的主要目的就在观察x的过程当中, 将状态的先验概率p (wi) 转化为状态的后验概率p (wi1x) 。如此一来, 如果p (wi1x) =max P (wi1x) , 那么x∈wi。

根据上面判别函数可以设计出分类器, 先计算出判别函数g1 (x) , 再从数据当中, 选择出判别函数最大值的类, 作为决策的结果。

5 突发事件网络舆情预警措施分析

5.1 官方要做好引导作用

政府作为最权威信息的来源, 在处置网络舆情时, 需要及时还原事实真相。面对突如其来的突发性事件, 政府需要收集相关信息, 对其进行分析与评估, 从而制定科学有效的解决方案, 以一个有责任的心态针对突发事件网络舆情进行辟谣, 发布最权威、最有效的信息, 帮助社会广大群众辨别真伪, 认清事实真相。

5.2 网站要做好网络舆情预警工作

网站可以采用采集模块、中文分词模块、索引模块三大模块构建网络舆情预警体系。对于采集模块, 一是要学会抓页面, 二是要格式化分析页面, 获取某些论坛的板块和主题内容, 将有用数据存储到数据库中[5]。索引模块按照功能可以包括索引的建立和检索两大部分, 逐级建立文件库, 例如可以一级一级地分为Writer、Document、Field等[6], 从而建立索引模块, 当要对所存储内容进行查询解析时, 利用相应的查询解析器进行参数解析, 最后通过该查询对象获取检索的结果集。

6 结束语

面对突发事件, 做好网络舆情导控工作, 需要根据网络舆情研判指标体系以及预警模型中涉及到的种种因素进行综合分析, 从海量的网络信息中搜寻舆情的变化走势, 并以此为依据, 构建突发事件网络舆情数学模型, 从量化和科学化的角度, 利用数学模型解读复杂的网络舆情的推演规律, 深入判断突发事件网络舆情的预警级别, 从中寻找到最佳的网络舆情控制点, 提高舆情管控的科学化水平。

摘要：随着网络的普及使用, 我国网民数量不断上升, 网络舆情无论是内容还是传播的速度都在不断攀升, 突发事件网络舆情的预警与控制, 已经成为一道必须正视的问题。由于突发事件有其特定的生命周期, 突发事件网络舆情也有其时段性, 要根据舆情传播的变化, 注重对突发事件网络舆情传播的管控, 避免群体极化现象和舆情的多级衍生。本文主要从构建网络舆情研判指标体系, 构建网络舆情预测模型和突发事件网络舆情预警措施三个方面进行了简要分析, 对突发事件网络舆情传播与预警模式进行研究。

关键词：突发事件,网络舆情,传播,预警

参考文献

[1]王铁套, 王国营, 陈越.基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型[J].情报杂志.2012, 31 (06) :47-51.

[2]石鲁生, 陈林, 李凯.一种网络舆情的动态预警方法[J].天津师范大学学报 (自然科学版) , 2012, 32 (2) :59-65

[3]郭秀兰, 舒凯.大学生网络舆情状况调查与引导策略[J].湖北科技学院学报.2016, 36 (6) :142-144.

[4]靳松, 庄亚明.基于H7N9的突发事件信息传播网络簇结构特性研究[J].情报杂志.2013 (12) :12-17.

[5]孙宁.信息公开视域下我国网络舆情管理策略模型研究[D].南京:南京大学, 2015.