1、1面向网络舆情的政府知识需求分析摘 要：网络舆情因网络传播的快速性、广泛性和强互动性成为社会舆情的新生力量和重要组成部分。目前政府对网络舆情日益重视，但仍存在回应不足的现象。政府在回应网络舆情的过程中需要大量专业和可靠的知识来作为依据。本文从政府产生网络舆情知识需求的内在驱动、政府网络舆情知识需求的特点、内容等方面来对面向网络舆情的政府知识需求进行分析，并在此基础上对政府网络舆情知识需求进行建模，包括静态建模和动态建模，从而为实现对政府网络舆情知识需求进行挖掘提供了一种思路。 关键词：政府；网络舆情；知识需求；政府公信力 中图分类号：D63-3 文献标志码：A 文章编号：1002-7408（2
2、013）010-0037-03 据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第 31 次中国互联网络发展状况统计报告显示，截至 2012 年 12 月底，我国网民规模达到5.64 亿，互联网普及率为 42.1%。网民数量的急剧上升使得网民成为公民社会中一支不可忽视的重要力量，近些年，网民的活跃程度不断上升，无论是国内还是国外的突发事件一旦爆发，就会在互联网上引起高度关注和激烈讨论，由此而生的网络舆情因网络传播的快速性、广泛性和强互动性成为社会舆情的新生力量和重要组成部分。网络舆情的自由发展容易演变升级，甚至诱发群体性事件。这不仅会影响社会的和谐稳定发2展，而且会妨碍公民话语权的实现。当前，虽然政
3、府对网络舆情日益重视，但还不能对其进行有效的监管和及时正确的引导。当网络舆情突发事件爆发时，网民的质疑声往往铺天盖地，此时，政府应针对网民的争论焦点，及时科学地予以官方回应。而在政府的回应过程中，需要大量专业和可靠的知识作为决策依据。因此，本文将从政府产生网络舆情知识需求的内在驱动、政府网络舆情知识需求的特点和内容等方面来探讨面向网络舆情的政府知识需求，并对政府知识需求进行建模。 一、政府产生网络舆情知识需求的内在驱动 目前，我国政府在应对网络舆情突发事件时，存在诸多问题。以7.23 动车事件为例，政府在应对该舆情事件时，回应速度迟缓、回应内容空洞且回应的可信度不高，导致网民对动车追尾事件的负
4、面评论在网上占压倒性优势，舆论狂潮冲击着铁道部的舆情应对能力和承受能力，全民微博拷问铁路举国体制。在这起重大网络舆情事件中，网民的谴责声、质疑声，考验着党和政府的执政能力与政府公信力。1政府应对网络舆情而产生的知识需求主要源自于网民对事件的质疑，下面就其知识需求产生的内在驱动进行深入分析。 1.及时回应民众诉求。据调查，超过 66%的中国网民经常在网上发表言论并就各种话题进行讨论，充分表达思想观点和利益诉求，网络已经成为我国公民参与政治生活的重要途径。2对于网络舆情突发事件，民众迫切想知道事件的真相，包括其发生的时间、地点、原因及政府的应对措施等。与此同时，政府相关部门在短时间内难以收集和掌握
5、足够的信息。于是，就出现了民众信息需求与政府信息服务不能同步的矛盾，3这便是政府产生网络舆情知识需求的直接动因所在。网民参与到网络舆情中，并不是第二社会中“虚拟人”借助互联网技术的“喧哗” ，而是来源于在现实社会中真实需求的行为反应。3政府对网络舆情中民众的回应机制应包含两层含义：其一是政府要对公众的需求和问题具有敏感性，及时作出反应；其二是政府在敏感性的基础上，要作出积极有效的回复，并及时地解决公众提出的问题。4 由于网络舆情具有突发性、复杂性、传播容易出现群体极化倾向的特点，导致政府在面对网络舆情事件时，难以在第一时间迅速作出回应。在现实生活中，一些网络舆情事件迅速升温，转化为舆情危机，多
6、半是因为公众想要知道的信息无从获知，于是就猜测、非理性地发泄情绪。如果存在及时有效的政府知识供应体系，实现决策知识的按需供应，那么决策者就能在复杂的网络环境中从容不迫、有理有据地应对公众的信息需求，从根本上提升决策环节的效率和效果。5 2.跨越“塔西佗陷阱” ，提高政府公信力。2012 年中国互联网舆情分析报告指出，政府公信力面临“塔西佗陷阱”的挑战。当前“塔西佗陷阱”普遍被认为是当政府失去公信力时，不论说真话还是假话，做好事还是坏事，都会被认为是说假话、做坏事而引起人们的厌恶。 “塔西佗陷阱”产生的原因在于微博的特性及其传播的特点。6微博的即时性和低门槛使得人人皆可成为信息源，未经验证信息的
7、自由发布，为谣言的滋生提供了土壤。同时，微博的链式传播引起了信息爆炸，使得信息的失真度加剧，受众沉浸在真假难辨的信息海洋中，也加深了公众对政府的误解。 4现在，微博日益成为民众宣泄情绪和表达民意的工具。在网络舆情事件发生之初，往往是人们信息需求最强烈的时候，公众对信息如饥似渴，在这种情况下，谁率先发布信息，公众便会蜂拥而至。此时，若政府不能通过网络媒体及时发布事件信息，并作出相关解释，就会因为“首因效应”而削弱公众对政府信息的接受程度，从而导致政府的回应被公众信服的可能性降低。在应对网络舆情时，政府不能仅仅通过简单的删帖和辟谣来予以应对，而应该针对舆情事件中网民最关心的问题，通过召开记者发布会
8、等方式让民众了解事件的真相、政府对事件的态度及相关责任追究等信息，从而提高政府信息透明度，增强政府公信力。 二、政府网络舆情知识需求的特点 由于网络舆情的广泛性、复杂性、爆发性等特点，政府的网络舆情知识需求呈现出多样化、时效性、动态性等特点。 1.知识需求的多样化。网络舆情渗透到了我们生活的各个方面，任何领域都可能成为舆情的敏感领域。网络舆情的话题不仅关乎我国的国内政策、外交政策、现实社会中发生的事件和涉及自身利益的问题，而且还涉及到国外的政治、经济、军事等领域。7政府在面对各种不同类型的网络舆情事件时，所需要的知识来源、知识范围、知识内容各异，由此产生的知识需求也是丰富多样的。 2.知识需求
9、的时效性。美国心理学家 GW奥尔波特认为：在一个社会中，谣言的流通量（R）与问题的重要性（I）和涉及问题的证据的暧昧性（A）之乘积成正比例，即 R=IA。网络舆情事件发生时，若政府不能在第一时间有效回应，状况的暧昧性就会增加，从而推动人们通过流5言这一渠道来满足其信息渴求。同时，有研究结果表明，要想有效清除受众第一时间接收的信息，至少需要数倍于该信息的信息量。8由此可见，第一时间接收的信息会对受众产生深刻的影响。因此，在面对舆情事件时，政府若能抢占先机，就能有效遏制谣言的传播，使舆情态势趋于平稳。 3.知识需求的动态性。依据时间轴线分析，在网络舆情态势演变的过程中，会经历“散播集聚热议流行”四
10、个阶段和“爆发、升华、延续”三个关口。9伴随网络舆情演变的不同阶段，政府为了回应公众，所需要的知识也是不同的。同时，某个网络舆情热点事件只是在一定的时间范围内成为网民激烈讨论的话题，随着时间的推移和舆情态势的降低，该舆情话题便会沉寂，公众随之将注意力转向新的舆情话题。因此，政府在应对网络舆情事件时，其知识需求不是一成不变的，而是随着网络舆情的演变过程和环境的变化不断进行动态调整的。 三、政府网络舆情知识需求的内容 我国的公共危机处理机制尚不完善，在面对频频发生的网络舆情突发事件时，政府由于缺乏相关的丰富经验和有效的研判机制，导致其在应对网络舆情危机时往往处于被动的地位。10因此，为了提高政府的
11、舆情应对能力，迫切需要以下几个方面的知识予以支撑： 1.与历史舆情事件相关的知识。我国正处于社会转型期，各种社会矛盾积压，导致网络舆情持续升温，舆情突发事件的爆发频率也呈递增趋势。在政府应对网络舆情过程中，可以参考曾经发生过的类似的舆情事件，从而提高应对效率和效果。因此，可以对已发生的有重大影响的6网络舆情事件进行归纳总结，围绕事件类型、事件主体、事件起因、事件过程、政府处置策略、事件结果等与网络舆情相关的属性，以统一的模板整理出舆情案例库。11当新一轮的舆情事件发生时，政府部门相关人员可以参考舆情案例库，厘清事件间的区别和联系，从而迅速作出有效回应。 2.与特定领域专家信息相关的知识。在应对
12、突发网络舆情事件时，政府决策者有时需要面对一些与特定专业领域相关的知识，此时专家就成为了重要的决策支持工具。虽然网络舆情事件源源不断，但其重复性较高，都可以归属于某个领域。因此，可以建立领域内专家信息库，存储该领域内有影响的和具有突出成就的专家的相关信息，以便在突发事件分析和处置过程中能快速取得与相关专家的联系，得到专家的技术和服务支持。专家信息库主要保存专家的姓名、工作、所属领域、单位、地址、联系电话等信息。12 3.与当前舆情事件相关的知识。当前爆发的舆情事件可能与曾经发生过的舆情事件相似度极高，但绝不可能完全相同，它有着其自身特定的舆情当事人、受众及其演变态势。对于当前发生的舆情事件，政
13、府应获取该事件发生的时间、地点、原因、舆情参与者地域分布、舆情传播途径及舆情事件的关注度、热度等相关知识。 四、面向网络舆情的政府知识需求建模 已有研究表明，有 45%受热点关注的网络舆情事件与政府直接相关，间接相关的数量比也高达 25%，可以说，主流的社会网络舆情体现了政府决策对公众舆论的影响力，尤其针对大范围的突发公共事件的网络舆情，7政府决策往往伴随着网络舆情事件整个生命周期的发展，并在其每个阶段都起到了不同程度的影响和作用。因此，有必要对如何回应公众对网络舆情事件的质疑以及政府决策者如何根据自身职能角色的不同，科学应对网络舆情，使其良性发展进行探讨。面向网络舆情的政府决策知识需求研究的
14、关键在于对上述两个实时知识需求的动态建模，即对公众质疑问题的剖析和延伸基础上的知识需求挖掘，以及以政府职能角色层次与网络舆情决策主题关联的知识需求建模。为了保证有足够的信息去支持上述动态的知识需求挖掘，必须先进行政府决策知识需求的静态建模。1.静态建模。静态知识需求模型描述的知识需求是静态的，即不能动态更新。它是事先由人为规定好的，是研究动态知识模型的前提基础。通过分析大量网络舆情实例发现，虽然网络舆情形式多样、内容丰富、发展迅速，但还是可以根据事件特性归纳为若干类，类中事件的属性、发展过程、处理方式大同小异，例如食品安全网络舆情、交通事故网络舆情等，因此，可以构建基于网络舆情类库的本体知识需
15、求模型。本文将基于网络舆情实例类库的知识需求模型（KDC，Case Knowledge Demand）定义为 KDc=（ci，V） ，其中，ci 代表一类网络舆情问题；V 代表对某类网络舆情的知识需求描述，它是一个二元组集合：V=（di，wi）|diD，wiW，其中，D 是事先定义好的领域本体集合，W 是评价领域的权重值集合，某领域 di 对应的权重 wi 越高，代表该领域对于这类网络舆情问题越重要。同时，网络舆情虽然是广域网下的公众意见和态度的集合，但是与网络舆情密相关的部门数量遵循帕累托原则，8即 20%政府部门覆盖 80%以上的网络舆情事件。因此，尽管现有政府部门体系庞大，但是可以事先定
16、义针对网络舆情决策的政府领域本体。与常见网络舆情密切相关的政府部门职能角色知识需求模型（KDR，Role Knowledge Demand） ，可以定义为，KDR=（ri，V） ，ri 代表一个职能角色，其他符号意义同上。 2.动态建模。网络舆情事件层出不穷，政府职能角色的担当者也时常交替，且决策者自身对知识需求的描述也存在不清晰、不准确的情况，这就需要在静态模型的基础上，对知识需求进行动态挖掘。 （1）基于网络舆情内容的政府知识需求挖掘。基于网络舆情内容的政府知识需求挖掘的主要思想为：KDc=（ci，V） ，V=（di，wi）|diD，wiW。其目的是确立当前网络舆情事件的 KWi（T）与领
17、域 cj的相关系数及其权重 wi。基于一些网络舆情训练文档，专家指定其领域，将文档中的关键词自动抽取出来，并统计关键词的词频，建立关键词和领域的关系，如表 1 所示。 其中，cj 为事先定义好的领域名，num 为事先定义好的领域数量，KWi（T）为从训练文档中抽取的关键词，Ri，j 为第 i 个关键词和第 j个领域之间的相关系数。 本挖掘算法假设前提是，当前需要决策的网络舆情问题至少能与静态模型中网络舆情的类库中的某一类 ci 匹配，即 KWl（T） ，l=1，2n是通过词频技术从目标决策的网络舆情训练文档中抽取的关键词，KWs（o） ，s=1，2m 是网络舆情类库中某一类网络舆情 ci（o）
18、中事先定义好的关键词，KWs（T）经过相似度匹配，至少有一对 KWl（T）和9KWs（o）ci 的 Sim（KWl（T） ，KWs（o） ）？莛 ，其中， 为专家定义好的相似度阀值。可以考虑将当前网络舆情中 KWl（T）词频统计结果与 Sim（KWl（T） ，KWs（o） ）进行融合，修正类 ci 中事先定义好的领域权重 wi，从而获得更为准确知识需求信息 KDca（T）=（cai（T） ，V） 。 （2）基于决策者角色的面向网络舆情的政府知识需求挖掘。应对网络舆情的政府决策组织是一个涉及多部门多层级多角色的决策体系，几乎不存在一个政府决策者解决网络舆情事件中的所有问题，也不存在所有政府决策者
19、解决某个网络舆情具体问题的情况。政府决策者应该根据自身的角色职能，将某一网络舆情决策问题分解成子问题，进行科学合理的决策分工。不同角色的政府决策者根据所分配的决策子问题，将角色的知识需求 KDR=（ri，V）与上述模型得出的知识需求 KDca（T）=（cai（T） ，V）进行融合，准确描述出针对某一网络舆情的知识需求。这里的挖掘算法首先需要对领域 ci 的相似度进行计算，目的是在关键词匹配之前进行粗略匹配， ，当大于阀值 时， 说明该网络舆情事件与本角色有关，进一步进行关键词匹配，获得相关知识领域，通过关键词匹配结果修正权重 Wi，从而获得更为准确的知识需求信息 KDRca（T）=（ricaj
20、（T） ，V） 。 五、结语 网络舆情已成为不容忽视的强大社会力量，对政府管理方式产生着一系列冲击和深刻影响。互联网上突发公共事件和热点话题此起彼伏，在这种情形下，各地政府要实现对网络舆情的有效管理，妥善处置各种网络热点事件，则需要大量专业和科学的知识予以供应，从而有效维护10政府形象、提升政府公信力。而对政府网络舆情知识需求进行建模，可实现对政府舆情知识需求的动态挖掘。 参考文献： 1袁文英，韩洪宇.从“723“甬温线动车事故看政府如何应对网络舆情J.湖南行政学院学报，2013， （1）. 2邓君韬，牛忠江.中国网络舆情的现状及应对之策J.人民论坛，2012， （20）. 3顾明毅，童兵.互
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