第３２卷２０１３年７月 第７期 情报杂志 Ｖｏ１．３２ Ｎｏ．７ ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ Ｊｕｌｙ ２０１３ 我国网络舆情演变文献研究综述冰 陈福集黄江玲 福州３５０１０８） （福州大学公共管理学院摘要网络舆情演变作为网络舆情研究的重要组成部分，学者们从各个角度对其进行探讨，并发表了一些有学术 价值的成果。首先，对我国网络舆情演变的相关学术文献做统计和分析。然后，从定性和数学建模两个角度对其主 要观点进行归纳与整理。最后，对网络舆情演变研究过程中存在的问题进行简要评析，并提出进一步研究的展望。 以期能够为后续研究网络舆情演变规律的学者提供参考。 关键词 网络舆情中图分类号Ｇ３５０ 舆情演变文献计量 文献标识码Ａ 文章编号１００２—１９６５（２０１３）０７—００５４—０５ Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｏｎｌｉｎｅ Ｐｕｂｌｉｃ Ｏｐｉｎｉｏｎｓ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｃｈｅｎ Ｆｕｊｉ Ｈｕａｎｇ Ｊｉａｎｇｌｉｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｐｕｂｌｉｃ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ。Ｆｕｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ ３５０１０８） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｓｉｎｃｅ ｏｎｌｉｎｅ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏ￣ａｎｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｏｎｌｉｎｅ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎｓ。ｓｃｈｏｌｒｓ ｓｔａｕｄｉｅｄ ｉｔ ｆｒｏｍ ａｌｌ ａｎ— ｇｌｅｓ，ａｎｄ ｈａｖｅ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｓｏｍｅ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｃａｄｅｍｉｃ ｖａｌｕｅ．Ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｌａｙ ｔｈｅ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｈｅｉｔｒ ｆｕｔｕｒｅ ｓｔｕｄｉｅｓ。ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｒｅ ｓｕｍｍａｒａｉｚｅｄ ａｎｄ ｒｅｖｉｅｗｅｄ ｉｎ ｈｉｔｓ ｐａｐｅｒ ｆｒｏｍ ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ ｎｄ ｍａｔａｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ— ｉｎｇ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｌｓｏ ｇｉｖｅｓ ｓｅｖｅｒａｌ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｐｒｏｂ一 １ｅｍｓ ａｂｏｕｔ ｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｏｎｌｉｎｅ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃ 伴随着通信技术和互联网技术的迅猛发展，网络 已经成为越来越多的人们获取信息和交流观点的重要 平台，进而一种新生的力量——网络舆情应运而生。 １ 我国网络舆情演变文献统计分析 为了充分掌握我国网络舆情演变的学术研讨情 况，本文将“网络舆情”和“网络舆论”视为同一概念， 并且认为“演变”、“演进”、“演化”无本质区别，则有 Ｃ 。 ｃ ＝６个检索条件。在ＣＮＫＩ中国学术期刊网 络出版总库检索期刊中，选择主题为“网络舆情”或 “网络舆论”，并且包含“演变”或“演进”或“演化”６个 均需为“精确”的检索条件，为保证检索文献的全面 性，选择“中英文扩展检索”。如果“来源类别”选择全 部期刊时则有１７７篇，其中核心期刊８７篇，ＥＩ来源期 刊有６篇，ＳＣＩ来源期刊０篇。为了保证本研究的学 网络舆情在社会舆情中起到了不可忽视的作用，很多 社会热点议题往往是由网络舆情而引爆的，网络舆情 已经成为学术界广泛关注的热点。众多学者对其基本 理论、预警机制、外部性构建、关键技术与系统构建等 方面做了诸多研究。其中网络舆情演变作为其研究的 重要组成部分，自然也吸引不少学者的关注，学者们从 各个角度研究其演变规律和演化过程并发表了一些有 学术价值的成果。首先，本文对我国网络舆情演变的 相关学术文献做了统计和分析。然后，从定性和数学 建模两个角度归类整理文献的主要观点。最后，在此 术价值，本研究仅对来自核心期刊的８７篇文献和收集 基础上评析我国网络舆情演变研究过程中存在的问 题，并做了相应的展望。 到的２３篇硕博论文进行计量分析。 通过对所查文献进行分析，并做出年载文量分布 表，如表１所示。从表中可以看出：我国有关网络舆情 收稿日期：２０１３—０５—１４ 修回日期：２０１３—０６—０６ 基金项目：国家自然科学基金项目“基于知识网格面向网络舆情的政府决策知识供需匹配研究”（编号：７１２７１０５６）；教育部人文社会科学研究 项目“基于知识地图的政府应对网络舆情决策模型研究”（编号：１０ＹＪＡＺＩ－１００６）研究成果之一。 作者简介：陈福集（１９５４一），男，博士，教授，博士生导师，研究方向：网络舆情；黄江玲（１９８９一），女，硕士研究生，研究方向：网络舆情。 第７期 陈福集，等：我国网络舆情演变文献研究综述 ・５５・ 演变的研究起步较晚，始于２００５年。这与国内对网络 舆情的研究是同时进行的。但由于我国学者对网络舆 情的研究刚刚起步，并且主要集中在理论研究方面，因 此对网络舆情演变的研究并没有得到关注。在２００５— 有四个，分别是：启动机制、驱动机制、变动机制和阻动 机制。这四个机制存在于网络舆情演变的形成、扩散、 爆发、终结四个阶段，但主要作用于某一个阶段。杜 涛 认为网络舆论议题演变的特征是其潜显转化，网 ２００８年四年间，发表的论文仅有ｌ一３篇不等。随着 对网络舆情研究的不断深入，网络舆情演变的相关研 络舆论过程演变特征是反馈互动，而网络舆论的路径 演变特征是其衍生发展。网民在网络使用过程中所产 究也吸引了众多学者的注意，相关学术成果逐渐增多： ２００９年有９篇，２０１０年有２３篇，２０１１年达到了高峰 ３６篇，２０１２年有３４篇。总体说来，我国对网络舆情演 生的数据称为微内容。柳军等对微内容网络舆情传播 汇聚的便利性和易爆性特征进行分析，提出微内容网 络舆情演化还具有马太效应和观点极化的特性¨ 。 变的研究是处于整体上升趋势的。 表１ 网络舆情演变年载文量分布表 ２００５ ２００６ ２Ｏ０７ ２Ｏ０８ ２ｏ０９ ２０１０ ２０１ ｌ ２０１２ 期刊年载文量 １ ２ １ ２ ７ ２０ ２９ ２５ 硕博论文年载文量０ ０ １ １ ２ ３ ７ ９ 总年载文量 １ ２ ２ ３ ９ ２３ ３６ ３４ ２我国网络舆情演变的研究现状与分析 网络舆情演变错综复杂，不同学者以其学科知识 为依托，采用独特的理论和方法从不同角度对其进行 研究，以期把握网络舆情演变的规律。接下来，主要从 定性和数学建模两个角度对学者们探索的相关成果进 行归纳和整理。 ２．１ 定性视角 网络舆情演变的四大要素分别是： 事件、网民、媒介、内容…。网络舆情事件都有其生命 周期，都会从萌芽走向消没，其发展与演化过程都可以 分为若干个阶段。但具体的阶段划分，不同学者意见 相左。有三阶段、四阶段、五阶段等不同观点，具体如 表２所示。 表２网络舆情演变阶段划分 在网络舆情演化的不同的发展阶段，其起主导作 用的演变机制不同。易承志 提出网络舆情演变机制 以上的研究主要集中于网络舆情的阶段划分、演 变机制和演变特征。随着对网络舆情演变研究的不断 深入，一些学者开始关注网络推手、意见领袖等在网络 舆情演变过程中所起的作用。其中，网络推手是伴随 着网络舆情影响力的发展而发展起来的，其规模呈现 出不断扩大的趋势，他们执行着从前期策划、写稿到发 帖、顶贴回复等一条龙服务，可以对目标事件进行迁移 式放大、加工式引导，还能对网民的情绪进行非理性的 刺激 。肖强等指出在网络推手的作用下，网络舆情 演变需要经历形成期、高涨期、波动期、二次高涨期、二 次波动期和最终淡化期这六个阶段，其中二次高涨舯 是源于推手对网民情绪点的把握 。而意见领袖在 网络舆情演变过程中所起的作用不容忽视，是影响网 络舆情走势的重要力量。罗旭认为意见领袖是信息的 主要“把关者”、“加工者”、“扩散者”和“引导者”，“沉 默的螺旋”效应是舆论领袖演进的驱动力量，而“群体 极化”是舆论领袖演进的必然后果 。王国华等通过 对药家鑫案例进行详细分析，提出不同意见领袖在网 络舆情的不同发展阶段的介入时间和行为方式不同， 最后还从事件、媒体、受众三个角度分析了意见领袖的 影响 。 综上所述，从定性的角度对网络舆情演变进行研 究，虽然能在一定程度上说明网络舆情的演变规律，并 为网络舆情研究提供增量性的成果，但并不能对网络 ‘舆情发展趋势进行合理的预测，且缺乏强有力的证据 支持，主观因素较强。为了避免上述缺陷，需要采用数 学建模思想或者统计学方法等科学方法对其进行探 索，使网络舆情演变在科学的测量方法和有效的学术 解读下变得更加清晰明朗。 ２．２数学建模视角 ２．２．１ 基于元胞自动机建模思想。曾祥平等建 立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型，并考 虑了网络中个体数量的增减和社会突发事件这两个因 素对舆论传播的影响，选用“考研零分女事件”进行仿 真实验，结果与网络舆情事件统计数据相吻合，也就是 说该模型能够用于模拟网络舆情形成过程中的个体发 表言论数及个体观点随时间的变化关系 。但该模 ・５６・ 情报杂志 第３２卷 型并未考虑到在虚拟网络中，网民是可以自由移动相 互影响的，且“潜水者”也会对个体产生影响。方薇等 针对其缺陷，提出了考虑元胞坚定性的改进多数转换 规则的移动元胞遍历算法，仿真表明网民对某个事件 的意见态度最终会形成一个“核心”，也就是“舆 论” 。在研究过程中，他们也意识到还未考虑网络 舆情传播过程中偏好和社会影响所带来的协同影响， 并在２０１２年针对此问题提出了一个网络舆情传播的 协同元胞自动机模型，仿真结果解释了网民的从众心 理，环境适应度的变化会影响磁化率向多数人意见靠 拢，偏好会使得网络舆情整体快速向“偏好”方向传 播 。王根生等为了解决该问题，引入了网民表达观 点的倾向度和坚持自己观点的自信度两个概念，提出 倾向度转换的标准化自信度多数规则，并构建了迁移 元胞自动机网络演化模型。该模型揭示了网络舆情演 化中存在的“观点统一、两级分化和观点漂移”等现 象。此外，他们还对“核心”区域漂移和倾向度曲线多 波峰现象的成因进行分析 。上述结论也在他们半 年之后构建的基于小世界效应的网络舆情演化迁移元 胞模型得到了充分验证 。 ２．２．２基于Ａｇｅｎｔ建模思想。网络舆情演化的 核心要素是网民，网民与网民之间组成了一个人际关 系网。这个网络是一个非常典型的复杂网络，具有小 世界效应和无标度性。刘小波针对该特点提出了基于 人际关系网络的舆情演变模型 ，但他只对网络的节 点类型、属性和关系与及演变规则进行描述，并没有相 关的仿真成果。为此，他又提出了一个基于ＮｅｔＬｏｇｏ 平台的多Ａｇｅｎｔ复杂网络舆情演化模型，仿真结果显 示针对网民采取不同的宣传策略，会产生不同的效 果 。宗利永等为了研究危机沟通环境中网络舆情 演变规律，建立了言论主体Ａｇｅｎｔ和舆论子场Ａｇｅｎｔ 的行为规则，仿真结果显示危机持续时间的长短与言 论主体影响力大小的分化速度呈现一定的正相关关 系，且持不同意见的言论主体也会相互影响 。网民 注意力资源的分配与网络舆情演变过程息息相关，网 络舆情演变过程实质上就是舆情事件所吸引的网民注 意力资源的变化过程。宗利永等注意到了这一点，并 在２０１２年提出了一个基于注意力资源分配机制的网 络危机舆情演变的多主体模型，仿真结果揭示了危机 事件发生后网络舆情势能的演变过程是不断形成新的 危机话题的过程，呈“Ｓ”型曲线形式，且只有受到受众 持续关注的危机话题才能够存活，还依此提出了相应 的管理启示 。李澍淞提出了ＴＴＯＥ模型，通过仿真 发现其较好地拟合了话题传播对网络舆情演化带来的 影响。并在此基础上对其进行改进，得出复杂网络中 的特殊个体如意见领袖将会对网络舆情演化起重要作 用 。 ２．２．３基于社会网络的建模思想。周涛等提出 基于社会网络的网络舆情传播模型可以分为两类 ： 一是具有争论性的意见在网络上的传播模型；二是针 对谣言的传播模型。网络舆情具有衍生性，而现有很 多模型都仅仅只能捕捉到现有话题的变化，不能有效 地描述舆情衍生出的新话题的特征和话题的演变过 程。为此，朱恒民等提出了一个舆情演化的动态演化 模型，揭示了舆情演化的微观结构即子话题的演化特 征，并描述其演化变迁过程 。此外，他在考虑了微 博中信息传播的裂变性特征之后，又提出了一个基于 有向ＢＡ网络的舆情传播演化的ＳＩＲＳ模型，实验结果 发现衍生话题的产生和舆情系统达到稳定状态的时间 与及知晓信息的用户数呈现正相关关系，且舆情事件 社会影响越大，传播越快，传播范围也会越广 ，这与 现实情况相符。张彦超在考虑网民的多样性与差异性 的情况下，把复杂网络和传染病动力学相结合，提出一 个基于社交网络的信息传播模型，并在对其讨论和改 进的基础上，模拟社交网络信息传播的演化过程，分析 信息传播过程中各种因素的影响 。聂哲等建立的 模型考虑了个体之间受影响概率的差异，并且发现如 果个体受影响的概率满足一定的条件，则群体中持相 同观点的比例将是一个鞅，也就是一个不随时间变化 的常量 。 ２．２．４基于博弈论思想。有部分学者试图在网 络舆情演化研究的过程中引入博弈的相关理论。但目 前为止，将博弈论用于网络舆情方面的研究主要表现 在两个方面：一是纯理论分析，即没有涉及模型的建 立，仅仅只是分析网络舆情博弈的主体及相关策略。 如王淑萍指出网络舆情危机的实质是和民众之间的博 弈行为，且是一种典型的非合作博弈 。谷文杰等认 为纷繁复杂的网络舆论的原动力和目的是不同利益诉 求者的利益博弈 。谭双林等提出网络舆论的六大 博弈主体是网民、网站、公权力主体、当事人、传统媒 体、网络水军和网络推手，并分析了网络舆论场的三大 博弈困境和相应的博弈对策 。二是构建博弈模型 进行分析，但构建的模型大都仅涉及网民和政府两方 博弈，如谌楠等在ＢＡ无标度网络中引入了社会福利 博弈模型，仿真结果显示政府监管介入的时间并不是 越早越好，社会网络的小世界性有利于信息的共享而 使信息传播趋于平稳，进而策略的更新更加平稳 。 又或是将网民视为一个群体分析其观点交互博弈过 程。如魏丽萍提出网络舆情是沉默的螺旋效应在互联 网的延伸和蝴蝶效应在网络空间施展的结果，并建立 了三个进化博弈模型来模拟网络舆情的生成机制 。 Ｄｉｎｇ Ｆｅｉ等考虑了观点说服的情况建立了舆论交互过 第７期 陈福集，等：我国网络舆情演变文献研究综述 ．５７． 程的演化博弈模型 。此后，又考虑了普通个体和叛 逆个体的不同交互特征并分别建立合作博弈和少数人 博弈两个博弈演化模型 。 ２．２．５其他思想。网络舆情涉及多个学科，来自 不同学科背景的学者对网络舆情演变的研究视角不 同。张庆民等以２０１ １年社会普遍关注的环境污染事 件为案例，分析了企业行为和媒体报道与网民网络舆 快进入学者的研究视野，迅速成为学术界广泛关注的 热点，学者们从不同视角对其进行研究并发表众多有 学术价值的成果。但从以上分析可以看出，目前的研 究还存在着一些不足之处。下面将对我国网络舆情演 变研究中存在的不足做简要分析，并在此基础上提出 相应的研究展望。 ３．１研究中存在的问题 情传播行为之间的关系，得出企业的行为将会直接决 定网络舆情的演化趋势和周期长短 。方薇等在提 出上述网络舆情协同元胞自动机模型之后也改变其研 究思路，将马尔科夫链和协同理论引入到网络舆情的 研究中，提出了网络舆情协同一马尔科夫模型 。张 一文等通过系统动力学建模方法分析非常规突发事件 网络舆情中政府、网民、媒体之间的影响关系和相关影 响因素的作用力，最后得出相应的管理启示 引。兰月 新等则通过建立突发事件网络舆情的微分方程，计算 其三个特征点，依此将网络舆情的发展分为发生期、扩 散前期、扩散后期和平稳期四个阶段，并提出相应的应 对措施 。顾洁莹将突发事件下的网络节点分为三 类：谣言传播者、真实信息传播者、无知者，然后依据传 播动力学，构建网络舆情演进传播模型，并通过仿真分 析模型中舆情信息传播管理的影响因素即传染系数、 真实信息的注入时间、受众的承受能力对演进过程的 影响 。网络情绪是网络舆情演变过程中不可忽视 的重要影响因素之一，若能够合理的对网络情绪进行 计量分析，将更好的把握和预测网络舆情演化规律，并 为网络舆情的管理提供帮助。唐超通过选取２０１１年 的某一网络舆情事件进行情感挖掘与分析，提出网络 情绪演进规律，并分析其产生的原因、蔓延和消解的影 响因素，与现实社会互设的影响因素，最后还提出了相 应的引导途径 。文献［４３］在网络舆情演化的研究 中引入了Ｇ（Ｇａｌａｍ）模型，通过实验分析得出网络舆 情演化最终极化方向与网民的公共偏好有关，存在一 定的规律性和可控性。 综上所述，从建模方法看，有的模型注重网民群体 特征的描述，而有的模型则注重刻画网民个体的交互 机制。通过建模研究网络舆情演化重点是要回答两个 问题：一是观点演化过程如何导致网络舆情的最终形 成。二是交互群体中的观点最终导致的网络舆情现象 及原因。其中前一个问题试图描述网络舆情形成过程 中的行为方式，这是演化趋势能够预测性的基础。而 后一个问题则关心交互过程中起决定作用的因素，旨 在发现各因素如何影响演化的进程。 ３我国网络舆情演变研究中存在的问题和展望 我国对网络舆情演变的相关研究起步较晚，但很 ３．１．１缺乏连续性关注。从相关文献可以看出： 虽然众多学者从定性和数学建模两个角度对网络舆情 演变进行研究，但缺乏连续性关注。还未形成有关网 络舆情演变规律的相关理论体系，研究内容比较零散， 有“百家争鸣”之势。此外，除方薇、王根生、宗利永等 少数学者外，众多学者都只发表了１篇论文，对网络舆 情演变缺乏连续性的研究。 ３．１．２相关实证研究匮乏。从现有相关文献可 知，有关网络舆情演变的实证研究偏少。主要从以下 两个方面来解释：一方面，由于受到技术水平的限制， 目前还很难全面获取网络舆情事件的相关数据。另一 方面，即使能够获取所需的数据，分析微内容所蕴含的 观点倾向和情感倾向也是一个有待解决的问题。如有 学者尝试用专家评分法来分析网民的态度倾向，但这 带有较大的主观色彩，并不能完全代表网民的真正意 愿。 ３．１．３侧重于还原和解释演变特性。众多学者 对网络舆情演变的研究还停留在表面层次，不够深入。 很多学者都将目光聚焦在网络舆情演化的阶段划分方 面，并没有对各个阶段的演变机理进行具体呈现，采用 探索性的方法对各阶段特征进行还原和解释，且研究 网络舆情演化内在机制的学者屈指可数。此外，虽然 突发事件网络舆情、非常规突发事件网络舆情、高校网 络舆情、微博网络舆情等都有学者涉足，但是他们并未 能真正提出其与一般网络舆情演变规律的异同点，不 能脱离框架的束缚。 ３．１．４演化模型存在的问题。学者们尝试从不 同视角，应用不同数学建模、统计学思想等方法来研究 网络舆情演变规律，但这都只是一个初探。虽然模型 能够在一定程度上还原和解释现实生活中网络舆情的 演进规律，但模型也对现实中的复杂交互做了简化，不 能全面说明实际情况。且目前还缺乏统一的建模标 准，很多相关模型参数设置过于随意、不够科学，导致 不能较好的用于现实网络舆情事件的预测，大多数情 况还停留在计算机仿真实验阶段。此外，鲜有学者能 够把自己提出的模型与其他学者原有的研究成果进行 比较。 ３．２研究展望 ３．２．１选择一个或一类典型的网络舆情事件，加 ・５８・ 情报杂志 第３２卷 强实证研究。从实证角度看，选择一个或一类典型的 网络舆情事件来研究网络舆情演变规律，并对其进行 深入分析和阐释是今后研究的重点。通过实证分析可 以发现更多的网民交互规则和网络舆情演变的内在机 还可以为政府介入和引导舆情提供参考。本文根据现 有文献从定性和数学建模两个角度进行简要综述，并 在此基础上提出现有研究存在的几个问题，进而提出 相应的展望。本文虽然还未能从各个角度对网络舆情 制，使研究结论符合现实，更具说服力。同时，还可以 检验模型的有效性和已有结论的正确性。 演变的研究现状进行全面评析，但还是能在一定程度 上反映网络舆情演变的研究现状，为后续相关研究学 ３．２．２面向政府管理，提出相应的网络舆情演化 引导手段。政府的行为和态度是影响网络舆情演变趋 势的关键因素，若政府采取消极的策略来应对网络舆 者提供参考。 参考文献 ［１］罗妲．社会焦点事件网络舆情演变研究［Ｄ］．武汉：华中科 情，将会使网络舆情的负面影响增大。而从现有文献 看，从政府角度考虑网络舆情引导策略的相关研究匮 乏。虽然某些文献在进行仿真分析后有针对性地提出 一些管理启示，但大都太笼统，不能应用到实际舆情事 件管理过程中。因此，面向政府管理，研究网络舆情引 导策略，使网络舆情的负面效应降到最低，应是学者们 研究的焦点话题。 ３．２．３ 在建模过程中引入更多因素。从建模角 度看，需要建立更为精确的网络舆情演变模型。这需 要在建模过程中引入更多因素，不仅包括网络舆情自 身因素，还包括其影响因素。在这些因素中，网民是网 络舆情演化过程中最为活跃的因子，其行为也是最难 以捉摸的。如网民不是一个单一的群体或是一个微观 个体，而是一个复合群体，其特征复杂多样，交互规则 也是变化多端；作为“网络推手”的网民参与网络舆情 是有目的性的，可能会造成“伪舆情”问题；普通网民 可能会因为“沉默的螺旋”效应而不发表自己的真实 观点等。这些都是演化建模的难点，但也是必须综合 考虑的因素。 ３．２．４引入三方博弈模型。目前，将博弈论用于 网络舆情方面的研究主要表现在两个方面：一是纯理 论分析。二是构建博弈模型进行分析。但构建的模型 仅涉及网民和政府两方博弈，或是将网民视为一个群 体分析其观点交互过程。而网络舆情的演变过程实质 上就是政府、网媒、网民三方利益博弈的表现过程。三 方的博弈行为及博弈策略的选择决定了网络舆情演化 的发展阶段。因此将博弈论引入到网络舆情演变研究 中不应停留在以上两个方面的分析，还可以引入三方 博弈模型，以更好地研究网络舆情演变过程。 ４结束语 舆情在运动过程中呈现出涨落规律、序变规律、冲 突规律和衰变规律 。网络舆情作为社会舆情的一 种，也有其规律性。探讨网络舆情演变的规律不仅是 学术界关注的重点，也是实务界重视的内容。网络舆 情演变规律的研究有助于了解网络舆情演变的趋势， 可以认识网民的行为特征，丰富网络舆情的研究成果， 技大学，２０１１ ［２］金兼斌．网络舆论的演变机制［Ｊ］．传媒，２００８（４）：１１—１３ ［３］ 杜坤林．“微时代”高校网络舆情生成与干预机制研究［Ｊ］．学 校党建与思想教育，２０１ １（１６）：７６－７８ ［４］何小文．公共危机事件网络舆情演变研究［Ｄ］．南昌：江西财 经大学，２０１２ ［５］方付建．突发事件网络舆情演变研究［Ｄ］．武汉：华中科技 大学，２０１１ ［６］ 傅亚挺．大学生群体性事件中网络舆情的演化逻辑及有效监 管分析［Ｊ］．云南行政学院学报，２０１２（２）：７０－７３ ［７］ 刘金荣．危机沟通视角下微博舆情演变路径研究［Ｊ］．情报杂 志，２０１２，３１（７）：２１－２４ ［８］ 易承志．群体性突发事件网络舆情的演变机制分析［Ｊ］．情报 杂志，２０１１，３０（１２）：６－１２ ［９］杜涛．网络舆论的演变特征分析［Ｊ］．新闻爱好者，２００５ （１）：３７ ［１Ｏ］柳军，蔡淑琴．微内容的网络舆情传播特征分析［Ｊ］．情报 杂志，２０１３，３２（１）：１－４ ［１１］王子文，马静．网络舆情中的“网络推手”问题研究［Ｊ］．政 治学研究，２０１１（２）：５２—５６ ［１２］肖强，朱庆华．Ｗｅｂ２．０环境下的“网络推手”现象案例研究 ［Ｊ］．情报杂志，２０１２，３１（９）：１５８—１６２ ［１３］罗旭．网络政治参与中的舆论领袖研究：演进与规制［Ｊ］．探 索，２０１２（４）：１８８—１９２ ［１４］王国华，张剑，毕帅辉．突发事件网络舆情演变中意见领袖研 究——以药家鑫事件为例［Ｊ］．情报杂志，２０１１，３０（１２）：１—５ ［１５］曾祥平，方勇，袁嫒，等．基于元胞自动机的网络舆论激励 模型［Ｊ］．计算机应用，２００７（１１）：２６８６—２６８８ ［１６］方薇，何留进，孙凯，等．采用元胞自动机的网络舆情传播 模型研究［Ｊ］．计算机应用，２０１０，３０（３）：７５１－７５５ ［１７］方薇，何留进，宋良图．因特网舆情传播的协同元胞自动机 模型［Ｊ］．计算机应用，２０１２，３２（２）：３９９—４０２ ［１８］王根生，勒中坚，陆旭等．［Ｊ］．迁移元胞自动机网络舆情演化 模型（Ｍ ＣＡ）［Ｊ］．情报学报，２０１１，３０（６）：５７０—５７６ ［１９］王根生，勒中坚，小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型 ［Ｊ］．小型微型计算机系统，２０１１（１２）：２５２３—２５２８ ［２Ｏ］刘小波．基于人际关系网络的舆情演化建模研究［Ｊ］．情报理 论与实践，２０１１，３４（９）：１００－１０３ ［２１］刘小波．基于ＮｅｔＬｏｇｏ平台的舆情演化模型实现［Ｊ］．情报资 料工作，２０１２（１）：５５—６０ ［２２］宗利永，顾宝炎．危机沟通环境中网络舆情演变的Ｍｕｌｔｉ—Ａ— ｇｅｎｔ建模研究［Ｊ］．情报科学，２０１０，２８（６）：１４１４—１４１９ （下转第９２页） ・９２・ 情报杂志 第３２卷 ［５］ 陈红星．信息构建及其在信息生态系统中的作用［Ｊ］．情报探 ４结论 索，２００８（３）：９－１１ 论文针对政务微博信息资源“内孤岛化”现象与 ［６］周小英．信息构建（ ）——情报学研究的新热点［Ｊ］．情报资 问题，给微博使用者带来种种不便和障碍的问题，应用 料工作，２００２（５）：６—８ ［７］ 周小英．信息构建的基本原理［Ｊ］．图书情报工作，２００４，４８ “以评促改”思想，提出通过对政务微博信息资源实施 （４）：５—７ 评估，进而推动政务微博信息资源“去内孤岛化”的实 ［８］谢小专．对我国省级政府门户网站信息构建（ＩＡ）的调查与分 施。首先依据信息构建理论设计政务微博信息资源评 析［Ｊ］．情报杂志，２００８（１２）：１２９—１３４ 估指标体系，然后应用ＴＯＰＳＩＳ决策分析算法，对陕西 ［９］ 赵慧，刘君．以用户为中心的信息构建与网络治理——信 省五个政务微博进行综合评价和排序，为政务微博 息构建理论视野下的政府网站信息资源“去孤岛化”研究 “去内孤岛化”提供了理论指南。 ［Ｊ］．公共管理学报，２０１３，１０（１）：１２８－１３４ ［１０］Ｈｗａｎｇ Ｃ Ｌ，Ｙｏｏｎ Ｋ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｉｎｇ：Ｍｅｔｈ— 当然本论文研究还有需要完善的地方，例如政务 ｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ—Ｖｅｒｌａｇ，１９９１ 微博通过评估后，还需要实施行动干预，即整合微博内 ［１１］陈国宏，李美娟，陈衍泰．组合评价及其计算机集成系统研究 部碎片，使各个碎片紧密联系在一起，逐步使“内孤岛 ［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００７：３９ 化”消除。这些工作文中并没有涉及到，还需通过行 ［１２］Ｍｏｒｖｉｌｌｅ Ｐ，Ｒｏｓｅｎｅｅｌｄ Ｌ，Ｉｎｆｏｒｍａｉｔｏｎ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｗｏｒｌｄ 动实践来进一步发展与完善微博资源整合理论。 Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ：Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ Ｌａｒｇｅ—Ｓｃａｌｅ Ｗｅｂ Ｓｉｔｅｓ［Ｍ］Ｏ Ｒｅｉｌｌｙ Ｍｅｄｉａ，Ｉｎｃ，２００６：６，５３—１９２，６６ ．参考文献 ［１３］Ｍｏｒｒｏｇｈ Ｅ．Ｉｎｆｏｒｍａｉｔｏｎ ｒＡｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ：Ａｎ Ｅｍｅｒｇｉｎｇ ２１“Ｃｅｎｔｕｒｙ ［１］ 国家行政学院电子政务中心．２０１１年中国政务微博客评估报 Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎ［Ｍ］．Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ：Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ，２００２ 告［Ｒ］．北京：国家行政学院２０１２：２—６ ［１４］Ｄｉｎｇ Ｗ，Ｌｉｎ Ｘ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ：Ｔｈｅ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｉｎｔｅ－ 『２］钟伟军．公共舆论危机中的地方政府微博回应与网络沟通 ｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｐａｃｅｓ［Ｍ］．ＵＳＡ：Ｍｏｒｇａｎ＆Ｃｌａｙｐｏｏｌ， ［Ｊ］．公共管理学报，２０１３，１０（１）：３１—４１ ２０１０ ［３］郑磊，魏颖昊．政务微博危机管理：作用、挑战与问题［Ｊ］．电 ［１５］ Ｆｕｌｄａ Ａ，ＬＩ Ｙ，Ｓｏｎｇ Ｑ．Ｎｅｗ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ： 子政务，２０１２（６）：２－７ Ａ Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ Ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ［４］ 周小英．信息构建的内容框架和发展现状研究［Ｊ］．图书情报 ｏｆＣｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙ Ｃｈｉｎａ，２０１２，２１（７６）：６７６－６８９ 工作，２００９，５３（１０）：５－９ （责编：贺小利） ”—－●一一－— 一・ （上接第５８页） ［３５］Ｄｉｎｇ Ｆｅｉ，Ｌｉｕ Ｙｕｎ，Ｌｉ Ｙｏｎｇ．Ｃｏ－ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎｄ ［２３］宗利永，顾宝炎，孙绍荣．基于注意力资源分配机制的网络危 Ｓ乜ａｌｅｇｙ ｉｎ Ｐｅｒｓｕａｓｉｏｎ Ｄｙｎａｍｉｃｓ：Ａｎ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｇａｍｅ Ｔｈｅｏ— 机舆情演变研究［Ｊ］．情报理论与实践，２０１０，３３（１０）：２９—３３ ｒｅｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｄｅｍ Ｐｈｙｓｉｃｓ Ｃ，２００９，２０（ ［２４］李澍淞．基于蜂拥策略的网络舆论演化模型研究［Ｄ］．上海： ３）：４７９－４９０ 复旦大学，２０１１ ［３６］Ｄｉｎｇ Ｆｅｉ，Ｌｉｕ Ｙｕｎ，Ｓｈｅｎ Ｂｏ，ｅｔ ａ１．Ａｎ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｇａｍｅ ［２５］周涛，汪秉宏，韩筱璞．社会网络分析及其在舆情和疫情防 Ｔｈｅｏｒｙ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｂｉｎａｒｙ Ｏｐｉｎｉｏｎ Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｐｈｙｓｉｃａ Ａ， 控中的应用［Ｊ］．系统工程学报，２０１０，２５（６）：７４２—７５３ ２０１０（３８９）：１７４５—１７５２ ［２６］朱恒民，苏新宁，张相斌．互联网舆情演化的动态网络模型研 ［３７］张庆民，武洁琼，吴春梅．基于企业污染行为视角的网络舆情 究［Ｊ］．情报理论与实践，２０１０，３３（１０）：７５—７８ 危机演化研究——以环境事件为例［Ｊ］．情报杂志，２０１２，３１ ［２７］朱恒民，李青．面向话题衍生性的微博网络舆情传播模型研 （１０）：５３—５８ 究［Ｊ］．现代图书情报技术，２０１２（５）：．６－９＋３５ ［３８］方薇，何留进，宋良图．因特网上舆情传播的预测建模和仿 ［２８］张彦超．社交网络服务中信息传播模式与舆论演进过程研究 真研究［Ｊ］．计算机科学，２０１２，３９（２）：２０３－２０５ ［Ｄ］．北京交通大学，２０１２ ［３９］张一文，齐佳音，马君，方滨兴．网络舆情与非常规突发事件 ［２９］聂哲，李粤平，温晓军，等．个体间相互影响的网络舆情演变 作用机制——基于系统动力学建模分析［Ｊ］．情报杂志， 模型［Ｊ］．计算机工程与应用，２００９，４５（１４）：２２０—２２２＋２２７ ２０１０，２９（９）：１—６ ［３０］王淑萍．权利与权力的博弈：对舆情危机的深层透视［Ｊ］．求 ［４Ｏ］兰月新，邓新元．突发事件网络舆情演进规律模型研究［Ｊ］． 实，２０１２（７）：５６—５９ 情报杂志，２０１１，３０（８）：４７—５０ ［３１］谷文杰，单学刚．当前网络论战现象透视［Ｊ］．人民论坛，２０１１ ［４１］顾洁莹．基于ＳＮＡ的高校突发事件网络舆情事件演进机理研 （２５）：５２—５３ 究［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工程大学，２０１２ ［３２］谭双林，张 韦．网络舆论形成过程中权力与权利的博弈 ［４２］唐超．网络情绪演进的实证研究［Ｊ］．情报杂志，２０１２，３１ ［Ｊ］．电子政务，２０１１（１２）：４３—４８ （１０）：４８—５２ ［３３］谌楠，王恒山．网络舆情政府干预最佳点选择的研究［Ｊ］．现 ［４３］陈福集，李林斌．Ｇ（Ｇａｌａｍ）模型在网络舆情演化中的应用 代图书情报技术，２０１３（３）：５３—５８ ［Ｊ］．计算机应用，２０１１（１２）：３４１１—３４１３ ［３４］魏丽萍．网络舆情形成机制的进化博弈论启示［Ｊ］．新闻与传 ［４４］刘毅．简析舆情变动规律［Ｊ］．天津社会科学，２００７（３）：６３— 播研究，２０１０（６）：２９—３８ ６５ （责编：白燕琼）