0961
学

TH
前沿

ACADEMIC
FRONTIERS
►

基于新浪微博的政府网络舆情态势分析
□
文
/
王莹

1
谢颐

2

摘要
：本文简要阐述了政府负面网络舆情的基本概念以及其检测流程，同时积极地分析了各顶监测指标

以及其量化处理方向
，
以此来推动政府网络舆情监管活动的正常开展，
科学合理地引导群众的舆论方向

。

关键词
：
网络舆情；政府员面网络舆情；新浪微博
；

模式

就目前来看
，
政府在新浪微博中釆取

的负面网络舆情监测主要借助于
《

综合电

子政务主题词表》,其中涉猎到了大量与 政府有关的敏感问题或者新型热点话题, 通过对所有新浪微博之中满足条件的负面 网络舆情进行合理检索，最终贯穿博文内 容、点赞、评论、转发等多个过程。一、监测流程以及其含义政府对于新浪微博方面的负面网络舆 情的监管流程囊括诸多部分，简单叙述的 话，主要包含以下两个流程：首先是获取 新浪微博平台之中的微博内容信息、微博 平台之中存储的信息，此流程主要包括信 息釆集、内容抽取、语义标注、用户登 陆、博文信息等等重要内容；其次则是利 用与负面网络舆情有关的关键词来对新浪 微博平台之中的信息内容做出检索。新浪微博的获取用户信息以及存储过 程中的各项功能主要包含：由于新浪微博 的背后信息釆集模块应用的是基于新浪应 用程序编程接口的设计模式，因此用户必 须使用验证自己真实身份的新浪微博“账 号密码”方可进行登录；信息釆集这一模 块主要是对当前用户的登录信息进行收 集，同时对新浪平台之中的微博内容以及 转发、点赞、评论等内容做出釆集，同时 获取当前微博内部各个博主的粉丝数量以 及其关注数量、微博数量等多种信息内 容；“博文抽取”主要是利用第三方平台 的软件工具，对当前博文之中与舆情控制 无关的内容做出祛除处理；“主题标引””博文分词”这两大过程主要是对抽取出 的与舆情控制相互关联的微博内容做出分 词处理，而后借助于表示博文主题的词语 做出相应的标记；“语义标注”贝」是釆用 诸如“S” “P” “+” “『等符号来对博 文中的信息以及其语法成分做出合理划 分。二、监测指标以及其量化在互联网信息技术飞速发展的前提 下，结合有关于政府发展的网络舆情很有 可能来自于IM、BBS、MicroBlog等等。由 于各种网络平台传播形态、存储模式以及 评价指标方面均存在或多或少的差异，因 此本文所研究的新浪微博政府舆情态势监 管体系部分借鉴于学界已有的研究结果， 同时结合对新浪微博针对政府设立的舆情 网络监控体系做出了下述探究。新浪微博网络舆情管理指标主要囊括 当前博文发布时间以及其敏感度、博文所 能够造成的正负面影响。其中"正负面影 响”主要是根据新浪微博自身具备的舆情 收集库，对当前新浪微博的博文内容做出 合理监测，如果当前博文从属于负面内 容，那么舆情控制指标返回值为1,相反则为0。新浪微博的博文信息内容的敏感 程度主要显示当前信息内容对于政府层面 负面舆情的敏感程度。这一项目的量化法
则为：设置相应的敏感度阈值区段（设置
成为a,使3WaW5）,借助于主题标
弓
I
、敏感词汇比较做出合理匹配（匹配次

数被记作
Y
）
,

同时根据以下法则来对舆

情敏感程度做出判断
：

当丫=
0
时，

I

级敏感度;

当丫＜
3
时，U级敏感度；

当3WyW5时，
皿级敏感度

；

当丫＞
5
时
，

IV
敏感度
。

由于新浪微博的阅读数
（主要歸新

浪微博的移动客户端
、
PC
客户端以及其他

客户端中某一微博内容被浏览次数的总
和
）
并不能真正代表当前的网民阅读次

数，因此并不能将其作为衡商浪微
情信息敏感程度的一大标准
，
而是要纳入

一项全新的指标
。
即"博文的传播速

率
”

，此项内容用以在某一时间段内根据

与政府有关的舆情博文被转发的次数来进
行量化表示
，最终形成对新浪微博内容更

为完整的监管机制
。

三
、结语
新浪微博的舆情监管机制囊括诸多方
面
，
其中涉猎至啲多项内容能够有效贴合

当前的时代发展
。
作为主流媒介信息传播

平台
，
新浪微博内部对于用户信息方面的

监管必须足够到位，
只有这样才能充分强

化其舆论主导作用，为推进我国政府部门
政策提供源源不断的推进作用
。
0
）

（作者单住：1.或汉亚斯兰科技有"司
2.
濒弘耳抵传媒集团
）