时间：2022-08-29 19:45:07
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇网络舆情监测，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
中图分类号：C93 文献标志码：A 文章编号：1673—291X（2012）28—0227—03
一、时代背景
互联网时代是人类历史上一个空前伟大的技术革命时代。现代信息技术、通讯传播技术、网络技术等众多现代化的传播技术已渗透到社会生活的各个领域。互联网广泛性、即时性、开放性、共享性和互动性的特点及丰富多彩、方便实用的应用形式决定其日益成为反映社情民意的重要阵地，网上热点层出不穷，网络舆情对国家事务、公共事务决策的影响力也日益加大。历史原因曾使中国长期处于封闭状态，国内关于舆情的研究起步较晚，目前迫切需要提升与之相应的理论和技术支持。舆情分析与监测是信息深加工，以往“剪报”式低价值粗加工的信息服务，虽可按主题范围搜集，但提供的结果仅局限于单一的信息内容，传统的单一线性收集方式已不能够满足人类大脑发散思维的需要。
二、网络舆情监测引导的技术支撑
在浩瀚的网络中，政府如果仅仅依靠人工完成网络海量信息的收集和处理是不现实的。而Web数据挖掘能快速、准确的获得有价值的网络信息，利用历史数据预测未来的行为以及从海量数据中发现知识。它克服了普通数据库管理系统无法发现数据中隐藏的关系和规则及根据现有数据预测未来的弱点。Web数据挖掘的出现为自动和智能的把互联网上的海量数据转化为有用信息和知识提供了条件。可有效地从Web获取并分析相关舆情，达到监测、辅助决策和引导的目的，为网络舆情预警提供了极大的帮助。
（一）Web数据挖掘
Web数据挖掘由传统数据库领域的数据挖掘技术演变而来。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取出人们感兴趣的、可信的、隐含的、明显未知的、新颖的、有效的、具有潜在用处的信息的过程[1]。随着互联网的蓬勃发展，数据挖掘技术被运用到网络上，并根据网络信息的特点发展出新的理论与方法，演变成网络数据挖掘技术。Web数据挖掘是指对目标样本进行分析提取特征，以此为依据从Web文档和Web活动中抽取人们感兴趣、潜在的有用模式和隐藏的信息，所挖掘出的知识能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制等方面。
根据挖掘对象的不同，可将Web数据挖掘技术分为三大类[2]：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。Web内容挖掘是指从Web上检索资源，从相关文件内容及描述信息中获取有价值的潜在信息。根据处理对象的不同，Web内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘。Web结构挖掘的目标是Web文档的链接结构，目的在于揭示蕴含于文档结构中的信息，主要方法是通过对Web站点的结构进行分析、变形和归纳，将Web页面进行分类，以利于信息的搜索。结构挖掘的重点在于链接信息。Web使用挖掘是从服务器访问日志、用户策略、用户对话和事物处理信息中得到用户的访问模式和感兴趣的信息，利用这种方法，可以获知Web使用者的行为偏好，从而预测其行为。
（二）Web挖掘过程
Web数据挖掘依然遵循数据挖掘的研究思路，挖掘过程分为四个阶段：数据收集、数据预处理、模式发现和模式分析（如图1所示）[3]。
1.数据收集。网络信息的收集是网络舆情监测的源头，其广度和深度决定了监测效果。对于明确主题的舆情信息采集，可以采用搜索引擎方法。由于各个现存搜索引擎索引数据库的构造方法不同，其索引数据不尽完整，所以应将多个单搜索引擎搜索结果进行整合、调用、控制和优化。搜索中可以以宽度优先、深度优先或启发方式循环地在互联网中发现相关信息，可将网络空间按域名、IP地址或国别域名划分为独立子空间详细搜索；或以信息类型为划分，如HTML格式、XML格式、FTP文件、Word文档、newsgroup文章和各种音、视频文件等。舆情信息检索结果可按不同维度展现，包括按内容分类、舆情分类、相关人物、相关机构、相关地区、正负面分类等。每个维度下把搜索结果自动分类统计展示，以便短时间内检索到精确信息。
2.数据预处理。因原始Web访问数据的文件格式是半结构化的，包含不完整、冗余、错误的数据，需进行提取、分解、合并，转化为适合挖掘的格式，保存到关系型数据库表或数据仓库中，等待进一步处理。数据预处理可改进数据质量，提高后续舆情挖掘过程的精度和性能。对采集到的舆情进行初步加工处理，如格式转换、数据清理、数据统计，对于新闻评论，需过滤无关信息，保存新闻标题、出处、时间、内容、点击次数、评论人、评论内容和评论数量等。对于论坛，需记录帖子的标题、发言人、时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时甚至可直接对网站服务器的数据库进行操作。
3.模式发现。利用数据挖掘的算法可发现用户聚类、页面聚类、频繁访问页组、频繁访问路径等隐藏的用户访问模式。若在挖掘用户浏览模式过程中发现选择的数据或属性有偏差，或挖掘技术达不到预期结果，需根据反馈结果不断重复以上过程，通过数据挖掘，创建和更新用户模式库。模式发现可应用许多相关领域的方法，但需针对Web数据挖掘的特点做出相应的改进。
工作中存在的不足网络舆情监测工作是指网络信息工作的部门或人员在特定时期或者在特定的事件中对公众在互联网上发表的言论和意见进行监视、收集、分析、整理及预测的行为，这些言论被称为网络舆情。
当前的网络舆情监测工作平台主要是基于信息采集、整合技术和智能处理技术，通过对互联网海量信息的自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现对用户的网络舆情监测，并由相关部门形成舆情工作报告、舆情信息简报等，为舆论引导提供可靠的分析依据。
进入大数据时代，网络舆论呈现的新特点，促使网络舆情监测工作暴露出诸多不足之处，这为网络舆情监测工作带来了诸多挑战。
网络舆论信息格局发生变化，舆情分析质量亟待提高。据人民网权威的《2016年中国互联网舆情分析报告》显示，在2016年，伴随着移动互联网应用不断向社会各层面渗透，网络舆论的格局发生了很大变化，如网民结构与社会人口结构趋同，网民产生代际更新导致网络流行议题和文化热点发生转换，微博、微信平台化，专业自媒体步入兴盛等。在这样的变局下，网络舆情监测工作面临着新的挑战。然而，有些部门的舆情信息收集工作仍然停留在报刊、门户网站、BBS、微博等开源信息的收集阶段，并未将新闻客户端、微信、直播等平台打通，难以保证舆情信息分析的全面性以及舆情热度指标的准确性。《2016年中国互联网舆情分析报告》还对近五年来参与当年最具网络关注度的20个舆情热点事件讨论的320万微博用户样本进行了分析，发现关注新闻事件和聚焦热点话题的网民发生了代际交替，在性别方面，女性的比例明显上升；在地域上，三、四线城市用户增长迅猛。受众层面发生的这些变化，也将在舆情监测工作中体现出来。然而在目前的舆情监测工作中，相关信息部门的舆情信息报送在内容上只是就事论事、停留在现象层面，对受众的成分、热点事件的社会背景以及事件背后所反映出来的社会问题没有进行细致深入的研究分析；在形式上，网络舆情监测工作的报送还停留在工作动态报告或者事件日志等形式的报送上。这样就造成了网络舆情信息的价值作用降低、服务能力减弱的问题。
热点事件话语体系不可控，舆情预警能力亟待增强。纵观近年来发生的热点公共突发事件，可以发现，在以大数据为基础的社交平台上，公众的话语体系呈现出了一些全新特征，如舆论主体的匿名性、参与渠道的多元化、生成议题的自发性、交流观点的无界性、汇集意见的实时性、发展趋势的不确定性等。这些特征与舆论话语体系在传统媒体的呈现完全不同，网络舆论热点事件话语体系的不可控性大大增强。
在社交媒体平台上，自媒体呈现出来的话语体系最为庞杂。许多舆情信息不仅包含结构化数据，还涉及大量非结构化数据，若对其准确性、真实性逐一核查，既耗费人力又耗费时间。就内容而言，较多负面、虚假舆情具有较强的隐蔽性，单纯以关键词或主题词进行搜索容易产生误判、遗漏。话语体系的不可控性增加了舆情监测工作的难度，这要求工作人员必须具备过硬的专业敏感性以及较强的网络操作技能。但是目前大多数舆情监测工作部门的信息工作人员缺乏专业化的训练，舆情信息工作水平参差不齐。就舆情监测平台系统来说，对于舆情信息的跟踪分析灵敏度较低，在有些热点事件的处理上没有按照公共突发事件的分类标准进行准确的分级，从而导致网络舆情信息的分析判断力体现不出其应有的情报价值，预警能力也随之削弱。
舆情监测的技术体系落后，人机不协调问题亟待解决。网络舆论的实时性及其发展的不确定性要求网络舆情监测必须迅速、及时，但很多单位部门的舆情监测平台的方法技术体系滞后，部分单位采用了网络监控系统、有害信息过滤系统等方式进行网络舆情监测，而有些单位为了节省舆情监测设备的成本，甚至将网络舆情监测工作依托于人工网页搜索及浏览的“人工盯梢”方式上，这成为监测工作的一大阻碍，监测工作出现疏忽错判也在所难免。排除资金、人力等客观因素，现阶段的网络舆情监测工作中技术方法体系的不足主要归因于“人机不协调”。机器与人工的协同分工模式不成熟、机器的辅助力量不够，导致人工智能技术在预测监测体系中分析情感、预测走势、检查效果等方面应用还稍显粗浅、机械，而在需要人工进行的高级维度分析、提出应对策略等层面，机器的应用又显得粗糙以及同质化。
人工智能为网络舆情监测带来的三大变革
网络舆情监测要适应大数据时代人工智能的要求，就必须顺势而为，积极进行变革，主要包括网络舆情监测技术体系的变革、网络舆情监测研究范式的变革以及网络舆情监测管理思维的变革三个方面。
网络舆情监测技术体系的变革。将人工智能技术应用于网络舆情是为了更好地对舆情进行分析研判，通过直观、简明的方式描述网络舆情信息的产生，进一步推导信息传播主体的态度倾向性、情绪感染性以及初衷、意图等，从而预测网络舆情信息的发展趋势。
如果说在“小数据”环境下，网络舆情监测工作还可以依托于“人工盯梢”的方式来完成，那么在“大数据”环境下，当数据的量级达到了EB甚至ZB级别后，以人工监测来把握舆情脉络已成为不可能完成的任务。而那些隐含在网络舆情信息中的观点、态度及情绪的表达，更难以从泛滥成灾的信息碎片中被真正发掘出来。加之海量信息的不共享所带来的“信息盲区”，更使得舆情信息分析不够严谨，易偏离实际，而这些问题都需要依托搭建智能化的网络舆情监管平台来解决。在平台上可以通过三种人工智能技术实现数据分析与人工智能研判相结合，再借助如眼动仪、脑电仪等受众检验仪器对网络舆情信息进行综合化分析。三种主要的人工智能技术主要包括：一是Web挖掘技术，该技术把互联网与数据挖掘技术结合起来，对网络上结构化数据如文字言论，以及非结构化的数据如视音频、图像等信息进行采集，完成信息前期处理的第一步；二是语义识别技术，该技术是利用采集到的信息，通过对语句中的关键词进行词义推断处理以及句子语法结构的分析，从而将复杂信息简单化，这是对采集的信息数据做进一步识别推断的过程；三是TFDF信息聚类技术，该技术主要提升数据信息的分析和分类速度，使网络舆情监测工作的处理更加及时，反应更加灵敏，提高采取措施的时效性。
人工智能技术的介入将有利于对信息进行挖掘、采集、分类、整理，从而找寻出最核心的关键性数据。在此基础上，还可以运用人工神经网络预测模型，对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，并提出相应的对策。
网络舆情监测研究范式的变革。人工智能和大数据对网络舆情监测工作及其研究产生了颇为深刻的影响，舆情监测的研究范式从多角度发生了转向。
第一，舆情监测工作视角的转向：从单一化到多元化。在社交媒体平台上，受众的角色首先发生了转向，由信息的被动接收者转变为信息的参与者和传播者。这一转向给网络舆情监测工作带来了新的挑战，当受众是单纯的信息接收方时，网络信息的可控性强，舆情监测工作形式单一，把关相对容易。而受众角色发生变化以后，网络信息传播的不可控性大大增加，信息传播速度加快，信息传播呈现多元化特征，把关难度增加，网络舆情监测工作也从单一转向多元化，还需要对信息进行疏导、研判处理。
第二，研究视角的转向：从内容研究转向“内容+关系”研究。传统的网络舆情信息研究最重视的是受众借助网络进行的话语表达，其研究视角主要集中在内容层面。随着人工智能技术的介入，这一单向视角将发生转变，潜藏在内容层面背后的网络受众心理、行为、动机、诉求等多方面因素都将被关注到。借助人工智能技术及大数据分析技术，网络舆情信息的研究视角将透过内容层面深入到关系层面，转向对网络受众社会心理描绘、社会关系呈现、社会话语表达等多维度的研究。
第三，研究重点的转向：由舆情监测转向舆情预测。当前的网络舆情监测工作主要通过对当下网络舆情的动态信息进行随机采样来收集、整理、分析，更多的是关注已经发生的事件在过去及当下的动向，对未来的发展预测难以兼顾。而借助人工神经网络预测模型，通过自然语言处理、模式识别及机器学习等人工智能技术，可以对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，再结合大数据分析处理整群数据来实现预测功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通过关注用户搜索中的“流感”关键词来预测实际流感发生的时间，往往可以提前两三个周对流感的爆发进行预报及预防。
网络舆情监测管理思维的变革。在以人工智能技术为支撑的网络舆情监测平台出现之前，相关舆情监测部门的管理者往往由一人或几人的小团队组成，在监测信息数据量级不大的情况下，这种小作坊式单打独斗、面面俱到的舆情监控管理思维可以基本满足需求。但是随着人工智能技术的发展及大数据时代的到来，这种小作坊式的舆情监测体系面临瓦解。当前，商业化运营的软件监测团队多达几百家，这些监测软件服务商通过开发相应的舆情监测软件为政府部门、企业主体以及科研院所提供服务，进行简单的舆情信息数据采集及分类处理工作。在数据开源的情况下，这些软件服务商的竞争逐渐由粗放型、低层次化向数据处理的优化、人机互动、机器算法的精进等层面转变。
在以上变化的基础上，舆情监测的管理思维也必须转向，组建一支人员分工明确、高度聚合集约的舆情分析团队势在必行。舆情管理的思维变革依托于人工智能监控系统改变团队的组织结构及管理方式，通过智能化的舆情监测系统代替低效的人工操作，其专业性要求颇高，而最佳处理模式就是专业化团队加人工智能技术。按照这样的管理思维，未来舆情监测团队的分工将更加明确，行业内部集约聚合程度将进一步提高，行业有机化程度也将逐步增强。
一、以主流媒体为主的监测机构
以主流媒体为主的网络舆情监测机构是我国目前最成熟的监测机构，也是最主要的监测方式。如人民网舆情监测室、新华网网络舆情监测分析中心等，一些地方主流媒体所属的监测机构也是区域网络舆情监测的主力军，如大众网大众舆情、大江网大江舆情等。这类监测机构依托媒介资源，聚合软件开发、统计学、传播学、社会学、公共管理学、经济学等多学科专业人员，符合舆情监测需要多学科融合的特点。这些监测机构开展网络舆情监测理论研究，点评网络热点舆情，总结其中得失，提升公众舆情素养，并通过这些开展公共网络舆情服务；同时应用其开展公共网络舆情服务的影响及成果对政府部门、企事业单位等提供有偿服务，取得了社会效益及经济效益的双丰收。这类监测机构最具代表的是人民网舆情监测室。该监测室成立于2008年7月，在网络信息搜集上，人民网舆情监测室重视搜索技术的应用，依托人民网舆情监测平台、中文报刊监测系统，辅以公众搜索引擎，在搜索引擎解决不了的区域补充人工监测，形成了网络信息收集的有效模式。人民网舆情监测室率先开通了舆情频道，设立舆情会商室，刊登热点舆情报告，各种舆情排行榜。通过这些方式，就网络舆论情况、网络热点事件的成因及规律，进行分析和总结。这些公共舆情服务，提升了公众的舆情素养，增加了自身的影响力，取得了很好的社会效益。同时，人民网舆情监测室根据不同的客户提供有针对性的舆情监测服务，推广其舆情监测平台，提供舆情分析报告和突发事件咨询顾问服务，指导舆情应对，还编辑发行《网络舆情》杂志，发行价为每年3000多元，被称为史上最贵杂志，目前已发行近20000份。此外还开展培训服务，取得了很好的经济效益。
二、以研究部门为主的监测机构
以高校和研究机构为主的监测机构，如中国人民大学舆论研究所、中国传媒大学网络舆情（口碑）研究所、上海交通大学舆情研究实验室，这些机构兼顾学术研究与舆情监测服务，在数据分析的基础上加以学理分析。如中国人民大学舆论研究所的《中国社会舆情年度报告》、上海交通大学舆情研究实验室的《中国社会舆情与危机管理报告》等从网络舆情的角度注解社会政治、经济、文化等发展态势，在社会上产生了较大影响。虽然，高校、研究部门为主的服务机构较为专业，但也不是万能的，其中很多机构存在覆盖面广、针对性不强或者实践经验欠缺等问题，难以就部门、单位做详细的跟踪、监测分析，往往只有在出现了重大网络舆情时才能提供帮助和参考。
三、以各级政府部门、企事业单位为主的舆情监测机构
随着网络舆论的加强，引起了社会各方对网络舆论的重视。各级政府部门、企事业单位成立舆情监测机构以期通过网络加强了解公众对本部门、本行业的意见建议，减少网络负面舆论对自身的影响。这部分监测机构个体规模不大，数量多，专业性比较欠缺。目前这类监测机构大都由部门及单位所属的宣传等部门代为管理，少有独立的监测机构。监测的方法主要有日常监测和应急监测，监测范围涵盖新闻网站、社交网站、论坛、微博等。日常监测用日报、周报、月报、年报等形式，应急监测就某一舆情事件进行专题监测，以快报、专报等形式呈现。监测手段主要以人工监测为主，也有辅以监测系统监测或购买舆情监测机构的服务等。人工监测无法顾及海量的网络信息，很难对网络舆情作较为全面的梳理、统计、分析，只能就一件事、对一个点作报告。相比之下监测系统、监测信息更有针对性一些，但因目前市场上的网络舆情监测系统本身存在缺陷，所以监测的准确性还有待加强。
从以上四种监测方式可以看出，我国网络舆情监测行业比较粗放，监测的方式与机构自身实力的强弱有很大关系。从行业整体看，还是缺乏统一的行业标准，缺乏能指导行业运行的理论基础，同时，网络舆情监测软件技术也有待深入开发、专业的网络舆情监测人员也比较短缺。网络舆情监测行业是一个新兴行业，如何促进其整体发展，还需要在实践发展中，从技术、人才和行业的整体布局上做出进一步的探索。
作者：邱奕 单位：贵州日报报业集团
2011年度
中国行业信息化最具成长力企业奖
中科点击（北京）科技有限公司由林博士联合中科院多位搜索引擎领域的专家、社科院博士以及新华社、人民网、经济日报社资深媒体人士，共同组建而成。公司专注于网络舆情行业，研发网络舆情监测系统，并提供网络舆情解决方案，
中科点击（北京）科技有限公司（以下简称中科点击）由林博士联合中科院多位搜索引擎领域的专家、社科院博士以及资深媒体从业人员，共同组建而成。林博士早期曾就职于Google和AOL，是Google和AOL搜索引擎的核心算法工程师。
中科点击公司所开发的软件产品统称为“军犬软件”（英文名：ADSoft，军犬软件为公司的注册商标）。中科点击专注于网络舆情行业，研发网络舆情监测系统，提供网络舆情解决方案，所研发的军犬网络舆情监控系统也是目前唯一能全面监测藏、维、彝、蒙十余种少数民族语言的软件系统。
军犬网络舆情监控系统，是由中科点击自主研发的一套网络舆情监控系统和网络舆情办公系统，它集成了舆情监测、舆情采集、舆情智能分析、舆情处理、舆情预警、舆情搜索、舆情报告辅助生成、舆情短信自动提醒、动态图表统计分析等多种功能。它不仅能够基于语义自动识别情感、自动分析信息是否为“负面”消息，还能提供360度的舆情专业词典，从各个维度深度透析相关信息。其特有的“舆情漏斗”算法，实现了把互联网“读薄”的目标，大浪淘沙般萃取舆情，并透过图表分析趋势，掌握相关事件的潜在变化规律。军犬网络舆情监控系统可在“第一时间”对境内、境外网站，各种网络载体（如新闻、论坛、博客、微博）进行“一站式”全面布控监测。通过对海量数据的智能分析，系统可以“稳、准、狠、快”地把互联网读懂、读薄。
该系统对于政府部门加强互联网信息监管，应对网络突发的公共事件，全面做好网络舆情工作起到决定性作用。目前，该系统广泛应用于宣传、、纪委、检察院、环保、质检、安监、统战、团委、工商、旅游、卫生、教育、税务等部门和电力、煤炭、电信运营商、石油、房产、医药等上市公司和大型企业中。
公司已签约147家客户，包括以北海市委宣传部、襄樊市委宣传部、舟山市委宣传部、吕梁市委宣传部、乌海市委宣传部、沈阳局等为代表的政府客户，以首都机场、国家电网、山东联通等为代表的企业客户。
1数据预处理与关键词提取
搜索引擎日志的首要步骤就对是数据进行预处理，并相应获取点击行为特征与关键词的获取，可每天监控各大搜索提交的查询日志。只要与该舆情同时出现的关键词均可多进入到关键词库中对其做下一步处理。在数据预处理中需要经历数据清洗、数据抽取及其集成。其中数据清洗则是处理日志中的缺失数据及噪音数据，这主要是因为搜索引擎日志中有用户的IP地地址、查询时间、客户端浏览器及其查询词等相关信息。同时若某一用户点击了某条检索结果，则相应在日志中有该检索结果的位置及URL地址。因此，仅仅需要在原有日志中将这些数据抽取出来即可。此外，由于不同的搜索引擎服务器所产生的日志格式有所不同，需要集成这些不同搜索引擎的日志，如：查询结果URL的格式。当预处理后这些日志数据，可将其集成到结构化的数据库中，并保存下来，为接下来的工作奠定基础。如：“搜狗”搜索引擎的日志：时间字段名：2014-3-121:20:12；用户ID的字段名为785720183726826；查询词字段名：昆明火车站暴乱；用户点击的顺序号字段名：2；用户点击的URL在返回结果中的排名字段名：1.
2查询词统计
根据数据预处理后，可形成格式化的数据库，以“时间”为维度对不同查询词的词频加以统计，通过对某一天的词频进行统计，可发现用户当天对哪些内容最为关注。如：以“地点”作为维度来词频加以统计，统计IP地址为“河南”的用户，每天查询词的词频，就能够关注河南网民每天所关心的问题，可检索出该地区关注热点。也可将“地点、时间、查询词”作为词频来统计，如：对“2014年”的“北京”地区的网民对“两会”的查询词的相关查询，通过此种方式对某一时间、某一地区、某一事件的关注，了解该事件的发展动态。此外，应注意在统计查询词的过程中，如何在分布极为广泛的用户查询词库中对词频查询词加以统计，通常可能遇到以下两种情况：其一，一些无法预测的社会热点事，也就无法设定监测词，需要对排序这一时间内所有查询词的词频，可利用幂律分布法则加以统计。其二，可事先设定监测词。对某具体时间监测词的词频加以统计，可得到词频根据时间的变化而得到的曲线图。当然，在查询的过程中可能遇到较多相似或者完全不同的查询词都对某一热点话题的查询[2]。如：2014年云南火车站暴乱的查询，可能涉及到查询词有“暴力恐怖案件”、“云南火车站”、“3.1云南暴力恐怖事件”。若遇到此类问题，则可将这些相似或者完全不同的查询词归结为一类，在统计的过程中只要出现上述某一查询词，就可归为同一类。
3异常关键词的监测
在搜索关键词过程中，可能会遇到某些关键词与该网络舆情无关，这时就需要通过搜索引擎用户的群体行为来加以鉴别。当某一关键词在某时段内出现异常关键词，则可认为该关键词可能与某网络舆情相关，将该关键词提取出来。换句话说，当该查询词成为某舆情热点时，则查询词词频的时序模型就会成为一个异常点。对时序模型的监测方法有很多，其中IPS法是最常用的方法[3]。通过时序值的突变系数表明某时序点的变化长度，当突变系数远小于或大于1时，那该时序点就可作为异常模式的组成部分；当突变系数无限接近于1时，该时序点就是正常模式的组成部分。通过采用IPS法可计算出每一个点的突变系数，并挑选出突变系数大于阈值的部分，分析突变原因，进而发现网络舆情的异常，及时提出对策。
4网络舆情的报告
根据网络舆情监测的相关要求，生成网络舆情的报告，如：月热点、周热点、日热点话题等。也可根据对某一固定监测话题的热度变化生成报告。如：在搜索不同地区时，发现上海、北京、广州、江苏等地区的搜索指数相对较高，可发现这些地区的经济发展水平较高，其网民对这些地区的环境关注度较高，当政府监测这些网络舆情时，则可提出针对性的治理方略，提高政府处事能力。
5结束语
根据《中华人民共和国突发事件应对法》、《四川省突发事件总体应急预案》、《关于印发〈达州市涉及劳动保障方面群体事件应急预案〉的通知》等有关法律法规、规定要求，我校根据实际，建立网络舆情应急预案。
一、 目的与原则
网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴等实现并加以强化。由于互联网具有虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的网民乐意通过这种渠道来表达观点、传播思想。当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元。如果引导不善，负面的网络舆情将对社会公共安全形成较大威胁。加强对网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，有利于维护社会稳定，为我县经济社会跨越发展营造良好的网上舆论环境。按照“积极发展，加强管理，趋利避害，为我所用”的方针，强化事件的权威报道和快速反应能力，做好网上热点敏感问题、突发事件的处理和舆论引导工作，争取第一时间准确权威信息，有效引导网上舆论。
二、组织机构
1、网络舆情领导机构成立学校网络舆情应急领导小组，在教科局统一领导下开展工作。
领导小组组长由学校党支部书记、校长朱红担任，副组长由副校长吴应述担任，成员由办公室、政教团队负责人员担任。
2、网络舆情应急领导小组工作职责组织有关部门人员集中办公，统一对外口径，确定对外内容，通过各种方式，有针对性地解疑释惑、澄清事实、批驳谣言、引导舆论。
3、领导小组下设办公室，办公室设在团队办，负责网络舆情的监管、搜集、整理工作。
三、分级响应
1、特别重大网络舆情 根据需要，经应急领导小组组长向上级部门主要领导请示，应急领导小组具体负责开展应急工作。
2、重大或较大网络舆情 由应急领导小组领导，由信息股会同相关股室开展应急工作。
3、一般网络舆情 经应急领导小组办公室请示，由小组办公室会同相关股室开展应急工作。
4、影响较小的网络舆情 由舆情内容涉及的相关股室在应急领导小组办公室的指导下开展应急工作。
四、工作机制
（一）网络舆情检测
1、日常监测 将网络舆情监测作为一项日常工作不间断进行，随时掌握网络舆论的导向、特点和趋势。一旦发现不利于社会稳定的负面舆情或重大的虚假舆情，及时反馈到有关部门，为有关部门提供社会舆情方面的决策支持。
2、突发事件监测 当发生群体性突发事件时，组织对网络舆情进行24小时不间断监控，及时、全面掌握与该事件密切相关的各种信息，给决策者在较短时间内做出正确决策提供有力支撑。
（二）网络舆情预警
1、制定危机预警方案，针对各种危机事件，制定比较详尽的判断标准和预警方案，以做到有所准备，一旦危机出现便有章可循、对症下药。
2、密切关注事态发展，保持对事态的第一时间获知权，加强监测力度。
3、及时传递和沟通信息，即与舆论危机涉及的相关部门保持紧密沟通，并建立和运用这种信息沟通机制。
（三）网络舆情应对
1、针对网上出现虚假不实报道，及时上报采取措施，与刊登不实消息的相关网络媒体进行沟通，积极主动消除不利消息。
2、针对突发事件产生的网络舆情，及时汇集、整理、分析，及时与相关办公室或部门会商解决对策，及时做好与相关网络媒体沟通工作，在第一时间内发出学校声音，有效引导舆论，最大限度缩小突发事件产生的不良影响。
五、后期处置
关键词：高职院校；学生舆情监测；舆情引导
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）29-0022-02
高职院校学生舆情监测的目的是为了及时掌握高职院校学生的思想动态，找准舆情关键节点，及时采取干预措施，引导舆情朝着正确合理的方向发展。也就是说，在高职院校学生舆情监测工作机制构建过程中，树立高职院校学生舆情引导的理念，是做好工作的关键。
一、高职院校学生舆情监测工作的必要性
高职院校不同于普通高等院校，生源广泛且多样，学生群体更加复杂，决定了高职院校学生舆情监测工作的特殊属性。当前，高职院校学生舆情监测工作主要基于以下原因：一，在了解掌握学生思想动态的基础上，可以针对性地调整思想政治教育工作方法，开辟思想政治教育工作的新途径；二，引导学生以更加积极正面的状态面对学习和生活，让学生群体的主流价值观更加契合社会主义核心价值观，营造良好和谐的校园文化氛围；三，执行落实以人为本的教育教学理念，引导高职院校学生完善人格与认知素养，实现个体的全面发展。
二、影响高职院校学生舆情监测工作的因素分析
通过对高职院校学生的年龄特点、兴趣特点、学历背景、国内国际视野、社会关注热点方向、意识倾向等因素分析，探讨舆情产生变化的社会影响、经济影响和文化影响因素，以此把握舆情变化的主要影响变量和内在原因，并在此基础上探讨高职院校学生舆情监测工作的影响因素，可以将其归结为如下几个方面的内容：
1.从舆情主体的角度来分析。在高职院校舆情形成过程中，高校舆情的主体主要包括师生以及员工，无论是教育教学管理人员，还是行政管理人员，或者是师生，乃至校园后勤服务人员，只要是参与校园实践活动的个体或群体，都可能附带着自身的意识，而这种意识在相互交融的过程中相互碰撞，在螺旋交织的过程中逐步酝酿发生舆情，并由此带来舆情热点话题。从高职院校学生的角度来分析，高职院校学生知识水平总量总体偏低，文化基础也不是很扎实；学生群体结构比较复杂，有较为明显的贫富差距；部分学生存在一定程度心理问题，没有人生目标，缺乏信心，并且存在以自我为中心的性格特点；大多数缺乏政治信仰，社会责任意识比较淡薄。在积极因素方面，高职院校学生思维活跃，兴趣爱好比较广泛，社交与实践应用能力强，个体“交流圈”不仅仅局限于系或学校。在这种环境下，开展高职院校学生舆情监测和引导，将为研究和实际教学管理带来更多意义。
2.从舆情客体的角度来分析。舆情客体，辐射面积比较广泛，无论是国内外社会发展背景，还是社会重大事件，都可以将其归结到舆情客体的范畴，舆情客体虽然不是构建舆情的核心要素，但是在舆情舆论渗透到高职院校学生生活和学习之后，他们免不了会受到种种外在价值理念的影响，进而成为这种价值理念的忠实粉丝。而此时这种价值理念的正确性，就可能成为影响舆情发展方向的诱因。简单来讲，舆情客体是营造舆情的外在条件，但是在高职院校学生自身价值观、人生观和世界观还没有树立的背景下，舆情客体很有可能在舆情形成过程中占据主导地位，进而成为舆情的主题内容。
3.从舆情运行的角度来分析。舆情运行过程也是影响舆情发展的重要因素。这是因为：在高职院校舆情运行的过程中，存在多样的敏感性信息，这会使得高职院校的师生产生特定的情绪，不同群体在结合自身的利益之后，做出了正面或者负面的情绪反馈，在多种舆论、多种情绪相互融合和传播的过程中，公众情绪、公众认知、公众态度之间的差异也会慢慢消失，并且渐渐的形成一种群体性的情绪。至于这种情绪和意见是怎样的，就要看在这样的群体意见交汇的过程中，领导意愿的是哪种理念，在这种意见和建议成为主导的时候，也就决定了高职院校学生的舆情方向和内容，此时的舆情就会展现出稳定性的特点。
三、当前高职院校学生舆情监测工作存在的不足
为了能够对于当前高职院校学生舆情监测工作情况实现全面了解，笔者采取问卷调查法来对于浙江建设职业技术学院不同系别的200名学生进行了抽样调查，并开展了个案访谈。通过现状分析与调查结果发现，在学生舆情引导工作中存在几个比较突出的问题：其一，高职院校学生舆情监测理念落后，舆情引导重视程度有待提高。调查发现，61.50%的学生认可高职院校对学生舆情引导给予重视，但也有37.00%的学生认为“很少重视”，50%的学生认为高职院校对学舆情引导没有重视。舆情监测的目的性不强，不知道应该如何运用社会主义核心价值观来引导舆情监测工作的开展；其二，高职院校学生舆情监测工作组织体系不健全，各部门的责任划分不明确，舆情监测规章制度不健全。调查结果表现出舆情监测工作行为的明显随意性和自由性，往往难以保证良好的舆情监测工作效益的发挥。其三，当前从事高职院校学生舆情监测工作的任务都被纳入到兼职的范畴，或者是辅导员来进行，或者是任课教师来进行，或者是行政管理部门成员来进行，往往都是在没有进行专业培训的情况下，无论是舆情监测方式，还是舆情引导方案，都缺乏科学性和合理性，难以保证实际舆情监测工作实际成果。
四、高职院校学生舆情监测工作机制构建策略
高职院校学生舆情监测工作既然如此重要，就需要以机制化的方式来建立和健全，以高职院校学生舆情监测工作机制构建为契机，在高职院校学生舆情监测的过程中，做好如下几个方面的工作，是很有必要的：
1.确立正确的高职院校舆情监测理念。正确的高职院校舆情监测理念涉及到如下几个方面的内容：其一，明确高职院校舆情监测机构构建的目标，以形成信息通畅的舆情监测渠道，建立快速的舆情监测反应机制，引导学校方针政策因势调整，可以使得高职院校舆情监测工作朝着目的性的方向发展；其二，找到高职院校舆情监测工作的方式和方法，对于当前高职院校舆情监测工作存在的问题进行分析，树立舆情预防意识，以社会主义核心价值观为主导，以高职院校校纪校规为辅助，实现高职院校舆情监测工作的导向性转变，并在此基础上消除不良的影响。
2.建立健全高职院校舆情监测的规章。建立健全高职院校舆情监测的规章制度，是引导高职院校舆情监测工作朝着规范化和标准化发展的重要依据。对于这样的问题，我们应该关注如下几个方面的内容：首先，建立多层次一体化的高职院校学生舆情监测组织体系，从党委宣传部到网络技术中心，从学生工作处到思想政治教育部门，从学校网站到学生学习平台，都应该将其纳入到高职院校舆情监测行为主体中去，明确各个部门和单位的舆情监测职责，在统筹协调的基础上实现舆情监测组织平台的构建；除此之外，注重对于高职院校舆情汇集、分析、报送和应急反应工作的科学管理，组建专门的高职院校学生舆情信息分析权威小组，在得出对应结果之后，实现对于舆情的正向干预，由此保证各个机制效能的有效发挥。
3.打造专业化高职院校舆情监测队伍。针对当前高职院校舆情监测队伍不专业的问题，以高职院校舆情监测专业化为工作方向，积极采取对应的措施改善和调整，打造全新的高职院校舆情监测工作格局。对此，笔者认为应该从如下几个角度入手：其一，在选取各环节高职院校舆情监测负责人的时候，要对于其高职院校学生舆情监测理解程度、舆情风险管理能力进行综合考量，确保其与高职院校学生的接触是最多的，对于学生动态也是最了解的，并且具备舆情干预和引导能力的人，这样的人是做好高职院校舆情监测的关键性人才；其二，组织高职院校学生舆情管理人员进行培训，以高职院校学生特点分析、高职院系学生舆情监测工作内容和规章制度、高职院校学生舆情监测理论为主要培训内容，推动实现高职院校学生舆情监测工作任务的落实。
四、结束语
高职院校学生舆情监测被忽视，与当前高职院校学生管理工作缺失存在一定的关联，很多的高职院校管理者忽视了高职院校学生的独特性，片面地以普通的舆情引导的方式来进行，往往难以取得理想的效果，也是很正常的事情。实际上在高职院校学生舆情监测工作的过程中，更多的是需要去规划，去培养，去创造，去运营，由此才能够使得高职院校学生舆情监测工作朝着更加高效的方向发展和进步。
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以近年来在中国兴起并急剧发展的舆情监测和分析行业为例，即通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、微博、平面媒体等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。
互联网如今已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动，因此，北信源舆情分析专家建议应该重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系。
舆情服务应对大数据挑战
在国内市场中，舆情分析类产品很多，产品水平也参差不齐。要选择优秀的产品首先需要选择技术背景雄厚的生产厂商。北信源经过十几年的发展，拥有专门的数据管理部门和专业分析团队，专业的技术人员对信息的鉴别力、萃取力、掌控力处于全国的领先水平。
对大数据的采集加工是整个舆情分析服务的基础。掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据的“增值”，是舆情分析的必备技能。北信源网情监测平台采用多线路、加密隧道方式作为互联网上公开信息的采集通道，通过自主研发的爬虫系统，从网上自动获取页面信息。北信源舆情搜索引擎使用信息采集技术对全球范围内的网页进行检索，通过中文语义特性并结合舆情结构特点而构成的元数据搜索技术，能够提高信息采集的针对性，同时扩大采集范围的广度，提升舆情搜索的精准度。另外在采集的速率上，北信源网情监测平台通过“云计算”技术在互联网不同位置可任意部署监测工作站PC机，实现非重点网站的定时监测、重要网站及链接全天候监测。并根据网页及链接的重要度，做到对最重要的网站数据分钟级的采集更新。
如何对复杂大数据进行解释是舆情服务的关键。数据分析的模式是否科学将直接影响数据分析的质量，决定了舆情产品的可用性。基于数据分析，能否提炼出独到、高质量的观点，在凌乱纷繁的数据背后找到更符合客户要求的舆情产品和服务，并进行针对性的调整和优化，这是大数据时代舆情最大的变量。北信源舆情分析引擎，涉及的最主要的技术包括文本分类、聚类、观点倾向性识别、主题检测与跟踪等计算机文本信息内容识别技术。以数据挖掘为核心技术， 应用不同的建模基础，包括关联规则、序列模式、频繁序列、决策树分类、神经元网络、线性回归、Logistic回归、K-Means聚类、模糊聚类、异常检测等多种数据挖掘算法，结合相应的数据挖掘模型可视化方法，用预测模型对舆情数据进行预测评分。
对趋势的研判是大数据时代舆情分析的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测能力，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。北信源舆情监测与分析平台从情报检索与分析技术基础上发展起来，除了能够跟踪、协助解决关联舆情，还能够辅以经过分析后的决策参考。
舆情面临变革
大数据时代的大舆情充分反映数据爆炸背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。北信源网情监测与分析管理平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。并能够协助用户建立起舆情监测应对体系：
快速发现：实践表明，在互联网舆情出现后4小时内是控制舆情的黄金时间，被称为“黄金4小时”。
据有关资料表明，我国在2003就开始对网络语境进行研究，2005年，国内第一个网络舆情研究中心在中国传媒大学建立，主要研究的范围主要包括社会舆论、品牌声誉以及危机警告等；艾利艾咨询中心舆情检测是国内专业的舆情检测和咨询第三方机构；中国人民大学和方正集团联合建立了网络舆情监测和研究中心。这些研究和监测机构的成立，使人们对网络舆情得到了认识。随着网络舆情在高校的频发，直到2003年，高校才开始对网络舆情进行关注和研究，其中，纪宝成提出网络舆论管理应该成为高校管理的主要组成部分；郭正贤提出需要建立专门的高校网络舆情危机管理机构；徐鑫提出需要建立以信号分析为基础的网络舆情预警机制。此外，国内的知名高校对于网络舆情的著作影响也是很大的。例如，清华大学刘建明教授著作的《当代舆论学》；中国人民大学喻国明和刘夏教授共同制作的《中国民意研究》；刘毅著作的《网络舆情研究概述》，是国内第一本专门对于网络舆情进行研究的书籍，准确的介绍了国内网络舆情的发展和延伸，讲述了网络舆情的基本概念、特点以及网络舆情的传播途径等，而且还介绍了网络舆情的形成因素和变化规律。
二、高校网络舆情预警现状
（一）高校网络舆情预警的基本原则
高校网络舆情预警的基本原则主要包括：第一，坚持预防为主的原则。第二，坚持信息公开的原则。第三，建立长期有效的沟通机制。第四，坚持适时跟踪及时处理的原则。第五，坚持以人为本的原则。
（二）高校网络舆情预警机制的构成
高校网络舆情预警机制主要由六大系统共同组成，彼此之间相互作用，从而构成了完整的高校网络舆情预警机制。第一，高校网络舆情监控机制，主要负责高校内部网络舆情的在线监控。第二，高校网络舆情信息收集机制。第三，高校网络舆情分析机制，对于收集到的信息利用信息分析法进行分析和评价。第四，高校网络舆情警报机制，分析处理后的信息主要分为一般、较大、重大以及特重大舆情，当舆情到达一定等级就会自动启动报警系统。第五，高校舆情控制演练机制，对于收集的信息及时进行研究，并且能够定期进行舆情控制演习。第六，高校舆情处理和跟踪机制，对于处理完成的舆情事件进行反馈意见收集，以及跟踪调查，避免舆情再次发生。
（三）高校网络舆情预警的技术手段
现阶段高校主要采用以下三种技术手段进行网络舆情控制和处理：第一，内容分析法，对于舆情的具体内容进行客观和系统分析，就是对舆情的信息量和信息变化情况进行分析。第二，数据挖掘法，主要从收集的大量、模糊信息数据中，查找隐藏在其中有用的信息，然后进行预防处理。第三，Wed挖掘法，主要利用信息统计、信息关联分析以及分类分析等技术手段进行舆情信息挖掘和处理。（四）目前高校网络舆情预警效果现阶段高校网络舆情的预警效果不足，主要是由以下几点原因造成：第一，高校内部的舆情预警机制不正确，舆情的预防和处理超前或者滞后，导致控制时间错误，以及超出预防范围。第二，对于预警后的舆情处理不当，主要是由于高校对于网络舆情不重视造成的，可能导致网络舆情的范围扩大，出现不必要的经济损失。
三、民办高校网络舆情预警机制存在的问题
（一）民办高校自身特殊性
民办高校贴近社会发展对各种专业、专门人才和实用型职业人才的需求，培养立体型、复合型的“社会职业人”，是办学有特色的民办高校在人才培养目标方面的共同特征。坚持特色办学的民办高校在人才培养过程中，从专业设置、课程开发、教材设计、教学过程等方面注重与社会相关职业或职业群的紧密结合，保持动态的衔接，围绕所需的综合素质来培养人才。对于网络舆情不够重视，导致舆情事件扩展；由于没有国家财政部门的支持，导致预警机制的建立不完善，对于舆情不能够及时进行预防和处理。
（二）民办高校网络舆情预警的主要类型
高校内部的网络舆情预警类型主要分为三大类：第一，短信预警，当校内内部网站出现网络舆情时，网络系统能够以发送信息短信的形式及时通知高校网络舆情的管理人员，不受时间和空间的限制。第二，邮箱预警，高校网络舆情管理人员通过将自己的邮箱注册到网络管理系统中，当出现网络舆情事件时，就会通过发送邮件的预警形式进行舆情报告，有利于舆情的控制、处理和善后的反馈意见的接收。第三，弹窗预警，高校网络舆情管理人员不需要经常性的查看舆情的发生情况，当出现舆情时间时，能够以网页自动弹出的形式，及时通知相关管理人员，避免网络舆情的蔓延。
（三）民办高校网络舆情预警机制的主要问题
由于网络属于一个虚拟自由的世界，网络中不需要网民用真实的姓名进行登记注册。因此，就不需要网民承担相应的责任和义务，导致责任和权利不对等，许多网民胡乱在网上发表自己的观点。网络世界里人人都有发表自由言论的权利，导致许多非理性的舆情事件发生；参与舆情评论一般是校园内一些比较活跃的群体。因此，只代表少数人的言论观点。
四、民办高校网络舆情预警机制问题的形成原因
（一）网络舆情危机预警意识不强
现阶段国内的好多民办高校主要的任务就是为社会培养新一代具有高素质、高技术水平的技术型人才，对于网络舆情的危机不够重视，此类高校普遍认为网络预警发生的概率较小，对于网络舆情的相关信息不够重视，导致网络舆情的发生，从而造成巨大的损失。还有一些高校在遇到网络舆情危机时，没有及时采取正确的应对措施，或者胡乱编造假信息搪塞网友，给高校的声誉造成影响。由于网络技术具有信息数据传递速度快的特点，如果不能够及时的预防网络舆情的发生，当网络舆情危机发生时，将会在学校和社会上引起较大的影响。由于高校的网络舆情危机意识较差，不能够及时利用网络技术过滤或者清除不良的舆情信息，导致一些不法分子为了取得更大的利益，更加大力度地在网上散布谣言，为了避免此类事件的发生，必须对高校网络管理人员进行专业培训，提升相关人员的责任心和危机意识。
（二）网络舆情载体失范
在网络技术不断发展的今天，网民可以随时随地的在网络上发表自己的对相关事件的看法，有些新闻媒体为了提升自己新闻的点击率，增加自身的经济收入，大力度地宣传炒作相关观点，严重时还会出现胡乱编造事实的情况。例如，中新网了一个新闻报道，发生在美国某大学的枪击案件可能是中国留学生所为，并且确切的告知相关学生年龄和所学专业，以及祖籍等。当中央新闻频道在进行该事件直播报到时，凶手确实一名来自韩国的留学生，年龄为23岁。当有关部门对该新闻媒体进行调查时，该媒体称该新闻事件是从其他网站转载的。媒体为了提升自身点点击率和经济收入，在没有证实新闻是否真实情况下，大量地宣传信息，给国家的声誉带来了巨大影响。
（三）现阶段大学生思想品德意识较弱
目前，大多数的大学生都是独生子女，从小娇生惯养，导致人生观和价值观模糊，辨别是非能力较差，对于网络上的新鲜新闻事件好奇心较强，在没有分清好坏对错的情况下，盲目的随大流，导致舆情事件进一步扩张。由于学生时代大家都比较单纯，很容易相信别人的谣言；也可能是由于学生学习压力较大无处释放，容易出现情绪激动，不能够冷静的面对现实，因而极容易被不法分子利用，在校内大量的宣传相关事件，导致高校舆情事件的进一步扩展。
（四）高校舆情管理不当
由于高校聚集的人数较多，且范围较广，所以，出现高校舆情事件的概率也较大，如果高校网络舆情管理人员不能够及时地进行舆情控制和处理就会带来极大影响。现阶段高校内部网络舆情管理起步较晚，相关的设施和人员不齐全，且舆情的判断能力、决策能力和处理能力较低，对于发生的舆情事件不能够正确判断和处理，导致舆情的蔓延。
五、民办高校现有网络舆情预警机制的完善对策
（一）完善预警机制的原则与核心目的
（1）完善预警机制的原则。完善预警机制的原则主要可以从以下几个方面进行完成：首先，要建立健全舆情管理体制，明确舆情的导向，坚持正确思想政治原则，对于舆情进行及时监控，对于相关的舆情事件要为媒体提供具有权威性的信息数据，使舆情事件得到及时的控制。其次，由于舆情涉及的学科和范围较广。因此，高校内部相关部门要做到积极配合，确保舆情的管理工作科学有序进行。最后，对于舆情的发展情况也得及时跟踪，且将权威的信息公布给在校学生，促使学生全体产生互动，减小舆论事件的扩展。（2）善预警机制的核心目的。由于网络具有信息传递快，且覆盖面广的特点，一旦发生舆情事件就会给高校的声誉，以及社会带来巨大影响。因此，高校要不断完善舆情管理机制，能够及时发现舆情，第一时间让舆情得到控制，从而加强舆情的控制、预防和处理工作。
（二）完善预警机制的具体措施
首先，提升高校管理者的舆情危机意识，可以通过相关的专业培训和其他高校进行参观学习来完成；高校要加大对先进网络技术的应用，构造健全网络信息共享机制，使舆情能够得到及时的处理和控制；健全管理机构和流程，高校舆情管理人员要做好舆情的监测和信息收集，对于相关的信息能够做出准确的分析和评价，且对于可能造成严重影响的舆情事件进行预警，并且及时预防；提升预警人员的综合素质，在平时工作中，预警人员要积累相关的经验和知识，并且要不断通过书籍和网络进行自我学习，从而提升自己的专业能力和综合素质。
六、小结
关键词:高校;网络舆情;实施措施
中图分类号:G647 文献标识码:A 文章编号:1006－0049－(2016)09－0207－01
舆情指的是社会舆论，狭义上指的是围绕中介性社会事项的发生和发展，在一定的社会空间内，民众对该事项所持有的政治态度。在网络的环境下，社会舆情的表现形式就是网络舆情，其通过互联网表达和传播各种不同情绪、态度和意见交错的总和。它具有自由性和限制性、匿名性和外显性、突发性和多变性、时事性和交互性、少数性和分散性等特点。高校网络舆情一般以校园网站、论坛、QQ、博客等为载体，根据学生学习、工作、生活身边发生的事件作为客体，针对同一事件产生具有代表性的意见，从而形成一定的舆论阵地。在比较宽松的网络言论环境下，越来越多的青年学子加入了网络的大熔炉，高校在进行言论引导中就存在着一定的难度，如何引导学生正确的使用网络，保持网络舆论阵地的纯洁性，需要社会、学校和学生的共同努力。
一、高校实施网络舆情的存在的困难
(一)高校学生的年龄特点:大学生处于情商易激动的时期，心智尚未成熟，遇到问题或者挫折，心里调试较慢，容易受煽动，便通过网络方式宣泄对社会、对学校、对他人的不满情绪。网络舆情成为了某些学生发泄不良情绪的阵地。
(二)网络监管预警机制有待完善。高校网络舆情监测可以监测校内群体教师和学生对于公共事件、热点问题的讨论，高校网络舆情管理员应该对热点事件进行积极引导，避免酿成突发事件，对学校口碑的评论，比如学校形象、教学质量、学生管理等，但是在监管过程中存在着一定的困难，需要不断完善。
(三)高校大学生思想政治教育工作队伍薄弱。主要是数量虽然不少，但是专职较少，兼职较多。思想政治教育工作者行政任务和教学任务的压力下，把对学生的思想教育当成了兼职，对学生思想的监管、人格的培养、行为的引导也欠缺。另外，思想政治教育工作者队伍的整体素质也有待于提高，工作的方式方法也有待改进。
(四)校园文化开展参差不齐。由于每个高校的硬件设施、领导文化建设重视程度、机构管理健全模式及学生整体素质的高低，决定着高校校园文化建设的差异性。有些高校校园文化建设有声有色，有些高校校园沉默不已。学生通过网络看到了各高校文化建设的情况，随之而来是学生的自豪感和失落感，这不利于做好学生的稳定工作。
二、高校网络舆情实施的措施
(一)加强大学生思想网络道德建设。针对大学生年龄特点，在加大学生的思想道德建设的同时，必须要加强大学生思想网络道德建设，在虚拟的网络中，通过辅导员日常生活和任课老师德育课上的教导，使学生遵守正确使用网络的各项法律法规，提高安全健康使用网络的意识。
(二)建立校园网络预警机制，明确网络监管员的职责。大学生发表言论、表达思想动态的重要阵地是高校校园网络。因此，高校网络监管员要加强常规检测与突发事件监测。网络管理员要多关注学生日常网络舆情的动态，提高观察的敏锐性，发现有苗头、针对性或者指向性的问题，甚至出现谩骂、煽动、“一边倒”的不良言论，应该与发帖者沟通，弄清发帖意图，争取发帖者能主动删帖，清除影响。突发事件的监管主要是针对校园发生的时的网络舆情监管及应对。主要包括在事件发生时，快速启动应急预案，密切关注事态发展，重点加强监测力度，大范围收集舆情信息，第一时间掌握舆情动态。
(三)建立校园网络监管监察队。高校负责校园网络监管的教师一人之力难以从多方面多角度监察学生网络的动态。所以，高校培养一批以教师为主导，学生为主力的校园网络评论员是至关重要的。教师网络监管员要对学生队伍进行全方面的培训，确保学生对学校的规章制度、对相应的法律规定有一定的认识，培养学生学会以不同的角度和身份把高校网络舆情的导向引导向积极、健康和向上的方向，维护学生、学校和社会的集体利益。
(四)提升教师的文化素养，打造文化型的教育人才引导学生自我教育。高校党团干部、思想政治理论课和辅导员是高校中进行思想政治工作的主要力量。高校教师要不断的提高自身的文化素质，积极打造成文化型的教育人才，加强人文精神和科学精神的速到，广泛吸取人文和社科类知识的养料，使自身的教育能力与文化内涵实现完美的统一，使学生能够追求崇高的信仰，崇尚科学，塑造健康的人格，实现全面发展。
(五)加强校园文化建设，营造教育新氛围。高校网络舆情对于传统校园文化健康带来了巨大的冲击，要打造与时俱进的校园文化，高校应有机的将网络舆情纳入校园文化建设规划中，开展以网络为基础的文化教育和主题活动，将网络舆情与校报、广播、电视等传统思想政治教育方式相结合形成新的高校思想政治教育形态，营造思想政治教育新氛围。
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关键词 网络文化安全；网络舆情；预警；智能分析
中图分类号TP393 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）57-0213-02
0 引言
随着计算机网络技术及其应用的迅速发展，以数字内容为标志、以互联网为主要载体、以开放、多元、虚拟、交互为特征的网络文化，成为文化传播的主要形式之一。互联网在为人们提供大量的有用信息，给学习、生活带来便利的同时，也带来制造和传播不良甚至非法网络信息等新问题。在 Internet 普及的过程中，网民们积极参与网络讨论、自由表达个人观点、自主传播思想文化，从而形成网络舆情，网络舆情是社会舆情的直接反映。由于网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有直接性、突发性和偏差性等特点[1]。网络舆情的广泛传播常常导致现实社会有关事件的放大升级，甚至对事件的发展和结果产生巨大的影响力。针对网络文化中存在的安全威胁，实现对网络文化内容的有效监管，加强对网络舆情的及时监测和有效引导，成为当前亟待解决的问题。
1 网络文化安全预警系统模型构建方法
要保障网络文化安全，实现全面、准确、及时地掌握网络舆情，必须依靠科学的方法体系，运用信息化手段，构建网络文化安全监管系统，网络文化安全预警系统是其重要组成部分。
首先必须明确网络文化安全预警系统的性质和类型，采用科学的研究方法才能建立符合需求的应用模型，进而实现系统安全、可靠、有效的应用目标。
Internet安全对象不是一般的系统，而是开放、人在其中、与社会系统紧密耦合的复杂巨系统， Internet安全过程不是一般工程化的过程，而是一个时时处处有人参与的、自适应的、不断演化的、不断涌现出新的整体特性的过程[2]。因此，在建立网络文化安全预警系统时是由人、机和环境构成的人机系统，应采用“人网结合、人机结合”的模式，运用钱学森提出的综合集成方法[3]，将各行专家的经验、知识与先进的数据挖掘、检测与阻断、模式识别、趋势分析等处理技术结合起来，充分发挥各自优势，建立基于“专家群体+数据信息+计算机技术+专家经验知识”的系统应用模型。图1为运用综合集成方法构建网络文化安全预警系统的理想参考模型。
2 网络文化安全预警系统总体框架
互联网技术的发展日新月异，威胁网络文化安全的网络犯罪日益趋向智能化、技术化，要保障网络文化安全，必须综合运用互联网技术、信息处理技术、人工智能技术及数据挖掘等技术。运用综合集成方法构建的网络文化安全预警系统模型分为支撑层、数据层、分析层和应用层四个层次，具体框架如图2所示。
3 网络文化安全预警系统模型分析
3.1 支撑层
支撑层由Internet和计算机软硬件平台构成，利用互联网技术，为系统上层提供海量数据源和信息处理平台。
3.2 数据层
数据层实现信息采集的功能，利用网络爬虫对互联网信息进行实时监控和采集，并进行有效的过滤和存储，建立网络舆情信息库。
信息采集是网络舆情分析的基础，采用纵向横向结合的采集方式，满足实时网络信息和互动信息源定点提取的需要。定向采集保证监控的深度和实时性，主要实现对新闻、论坛、评论、博客等设定站点板块的信息采集。全网采集主要通过搜索引擎进行广度采集，保证监控的覆盖面。对采集到的信息需要进行必要的预处理，如格式转换、数据清理、主题提取、相关性判断等，最后形成格式化信息，存储在数据库中。
3.3 分析层
分析层作为系统模型的核心层，主要利用人工智能和数据挖掘等技术实现对舆情信息的智能分析，生成舆情分析报告提交给决策机构实现智能辅助决策。
1）自动摘要
自动摘要是通过智能手段为文档自动形成摘要的技术，是进行信息抽取的重要形式，融合了数据挖掘和机器学习技术[4]。用户无需查看全部文档内容，通过该智能摘要即可快速了解文档核心内容，提高信息利用效率。主要采用基于统计与基于理解的方法，对舆情信息中各类主题、各类倾向形成自动摘要。
2）热点发现
根据舆情信息出处的权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题，利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。
3）主题跟踪
由于主题具有实时动态性，所以主题跟踪是一个动态学习过程。针对热点话题，实时地进行信息跟踪，分析网络上新发表的新闻文章和论坛帖子，关注话题是否与已有主题相同或类似。
4）趋势分析
通过对某个主题在不同的时间段内被关注的程度进行跟踪，可以获取舆情随时间的发展变化趋势或规律，以及地域信息分布，从而提供阶段性的分析，实现对舆情环境的监控和预警，进行适时控制和疏导。
5）倾向性分析
对每个主题，将各种信息进行自动聚合并利用文本聚类和观点挖掘技术对信息阐述的观点、主旨进行倾向性分析，判别信息的发展趋势，从而明确公众对相关热点事件所持的态度和倾向，以便帮助政府职能部门及时了解社情民意，做出及时反馈。
6）舆情分析报告
将智能分析的结果形成简报、报告、图表等智能舆情报告，为相关职能部门快速、全面掌握网络舆情爆发点和事态发展趋势，做出正确舆论引导，提供可信的分析依据。
3.4 应用层
应用层是人机交互层，一方面用户可以通过一定的软件环境对舆情信息的采集及舆情分析过程加以指导；另一方面则将舆情分析结果以直观、简洁的形式展现给用户，便于用户深入理解舆情信息，同时，提供信息检索功能，用户可以针对系统预设关键词进行定制查询，并能够根据指定条件对热点话题、关键信息及倾向性进行查询，采用多种检索方式，可以有效提高信息检索的准确率。
更为重要的是，应用层将结合智能决策系统实现对舆情信息的智能决策。针对热点信息与突发事件进行监测分析，构建趋势预测模型，根据知识库存储的先验专家知识进行推理判断，形成最终的舆情分析结果，进而实现舆情预警。同时，对每次舆情预警进行必要的评价，优化预测模型的参数，调整和完善知识库存储的知识，使预测意见更接近实际情况，提高舆情分析的准确率。
4 结论
本文针对Internet安全对象的特点，运用综合集成方法构建了网络文化安全预警系统模型。该模型采用纵向横向相结合的采集方式，保证了对互联网海量信息监测的深度、广度和实时性，运行人工智能、数据挖掘等技术和智能决策系统对舆情信息进行智能分析和智能决策，发现网络热点问题并实时跟踪，从而实现对网络文化安全态势的预报和对危机的快速反应，通过舆情评价模块将有助于完善系统模型，提高预警的准确率。
参考文献
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[2]何德全.互联网时代信息安全的新思维[J].科学中国人，2003(1)：14-15.
一、高校突发事件网络舆情的特征
由于高校的特殊社会地位与角色，高校突发事件网络舆情往往呈现出不同于其他群体、其它领域网络舆论的特点。
1.舆情信息传递速度快、影响力大。在新媒体环境的冲击下，传统的“黄金24小时”法则逐步失效，以微信、微博、QQ群、BBS论坛等为代表的网络媒体，在短短数小时甚至数分钟内便可能将突发事件传播、发酵为具有重大舆论影响的事件。由于高校突发事件的主体聚集性更强，与大多数主体的自身利益密切相关，因此舆情信息传递速度将更快。同时，由于高校的特殊社会地位，社会媒体及大众对于高校普遍关注度较高，突发事件相关舆情一旦以非理性或失真的状态向社会媒体传播，对于外界的影响力将迅速扩大。
2.从众效应明显。高校聚集大量思想单纯、活跃、易冲动的青年学生，一旦发生突发事件，由于消息来源于周围熟悉人群，致使大学生对于消息的认可度非理性增加，往往极易丧失对于突发事件的合理判断，往往“人云亦云、以讹传讹”。因此，较之一般突发事件，他们对于高校突发事件的反应更为强烈，舆情持续周期更长，后续影响更为严重。
3.交互性强。网络技术、新媒体的高速发展解决了高校师生沟通交流方面的时间与空间障碍，促进了信息与知识的传播与共享。在高校突发事件发生后，高校学生对于第一时间获取事件信息具有强烈需求，同时，发达便捷的新媒体传媒环境能够使学生不仅成为事件信息的获取者，更有可能成为事件信息的、传播者，直接导致突发事件与舆论的交互性增强，甚至导致舆论直接影响突发事件发展进程，两者往往相互影响、协同演变。
二、高校突发事件网络舆情传播与演变过程
结合舆情传播与变动内在过程与特点，可将高校突发事件网络舆情演变过程划分为以下四个阶段。
1.孕育与形成阶段。高校突发事件网络舆情的孕育是指在高校突发事件发生后，较短时间内网络载体出现关于该事件的新闻报道、图片、文章等信息，包括网民有关该事件有倾向性的意见、态度、观点、评论等。对于阶段性变化特征明显、持续时间长的事件，一段时间之后，网络环境重新出现相关舆论，亦可归入舆情孕育范畴。网络舆情的行为种类主要包括：发帖、图片、微博、链接、评论、音频视频等公开，支持网络舆情的网络媒介包括：电子邮件、维基百科、微信类自媒体、即时通讯等工具。其形式主要包括新闻媒体的新闻诱发网络舆情、网民自发自编内容诱发网络舆情等。
2.扩散阶段。舆情扩散在一定程度上亦可表达为舆论传播，在网络舆情形成后，经复制、转载以及告知、转发，传递范围急剧扩大，获知群体规模快速增加。高校突发事件过程中，高校人员的信息水平普遍较高，舆论环境相对开放，高校突发事件网络信息传播人员规模庞大，传播人员结构多元化。网络舆情传播的动力来源于利益相关者的利益诉求、利益非相关者的责任及关注意识、网络媒体的新闻追逐等。网络舆情的传播与扩散呈现典型的网络弥漫方式，以新闻媒体、自媒体等为节点，以事件及围绕事件的相关评论为主要内容，从个体传播到网络媒介，再回归现实个体，获知群体规模扩大，舆情空间快速扩张，舆情量急剧增长。
3.变换阶段。网络舆情在演变过程中，随时间及空间的扩展，高校突发事件网络舆论主体与要素不断增加，在相关行政力量的介入、事件信息的变化、新闻媒体的引领等诸多因素的共同推动下，网络舆情对象、内容、形态、烈度、指向、关系等都将发生根本性变化，网络舆情的变换成为网络舆情演变过程中的必然环节之一。
由于舆情变换直接牵涉到舆情本身的内容，舆情变换的检测与界定相对较困难，一般通过舆论形态、烈度、指向及关系等多维度进行监测。其中，网络舆论形态主要是指舆论的表现形式，包括舆论的长度、内容特征等；网络舆论烈度是指通过网络用词可以界定的舆论态度、情感等激烈程度；网络指向是指网络舆论主要议题、指向主体等；网络关系是指网络舆论主体之间对抗或同盟关系、网络舆论观点一致或不同的关系。
4.衰减、消退阶段。网络舆论与其关联的突发事件相对应，随突发事件经历发生、发展、消退等环节后，网络舆论同样逐步衰减、消退。随着时间推移，网民关注度降低，舆情热点逐步冷却，伴随新事件、新刺激的产生，网络舆论将转向新目标。对于影响深远、利益牵涉面广的突发事件，虽然暂时已经消退，但是当新的关联性元素出现时，极有可能再度成为舆论焦点，又将激发网络舆情的新一轮起点。
三、高校突发事件网络舆论引导策略
笔者结合高校突发事件网络舆论的特征、演变过程及演化规律，基于突发事件的应急管理流程，为高校突发事件网络舆情的引导提供以下建议与参考。
1.构建预警监测机制，重视突发事件网络舆论预防工作。网络舆情信息收集是高校突发事件网络舆情管理工作的重要内容之一。一方面，高校宣传部门应当与地方职能部门联合，健全突发事件舆情监测体系，与地方网管部门、公安网监等政府职能部门紧密联系，及时获取信息，确保网络舆情信息的搜集、分析工作全面及时。只有及时采取有效手段，以科学的方法监测网络舆情、发现舆论形成征兆、分析发展变化的趋势，方能有效引导网络舆论。
另一方面，高校在面对收集而来的各种舆论信息时，应当完善舆情甄别与分级机制，建立专门的舆情分析部门，及时检测与挖掘舆情信息。针对舆情信息系统整理、研究、判断，科学合理地分析突发事件可能形成的舆论风险，提早做好突发事件网络舆论预防工作。
2.健全舆情应急体系，完善突发事件网络舆论应对准备工作。高校应当结合实际情况，建立突发事件舆情应急体系。一方面，制定突发事件网络舆情应急预案，完善高校网络言论与行为的规范制度，建设网络舆论日常管理制度，明确校内各职能部门的职责与分工，为高校处理突发事件舆情提供政策依据与保障体系。
另一方面，应当建立网络舆论引领人才队伍。高校应当有意识地培养网络舆论的引领人才，培养他们对于日常事件发展动态的把握能力、个人观点的总结能力、文字的感染力等，培养他们吸引网络民众关注，将他们逐步提升至网络群体交流的中心位置，帮助其拥有影响网民、引领网民关注点的特殊力量。通过他们间接控制话语权，正向引导舆情发展。
3.优化舆论引导联动机制，及时响应突发事件网络舆情发展。首先，完善信息制度。高校突发事件网络舆论来源于信息的不对称及信息缺失。高校在面对突发事件网络舆情时，必须完善新闻机制，不断提高信息透明度，增加信息公开量，做到公开透明、及时权威。
