數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用論文

時間：2021-06-22 09:35:47 論文我要投稿

　　摘要：網絡輿情危機事件發生后, 能否對網絡輿情危機進行有效管理, 關系到輿情危機的成功處理, 也事關社會的和諧與發展。因此, 加強網絡輿情危機事件的管理研究, 對提升社會的危機管理能力具有重要意義。隨著信息化技術快速發展, 數據挖掘技術應用范圍越加廣泛, 信息化管理在優化網絡輿情危機的應對方法和改善輿情危機管理中發揮著重要作用。本次研究通過對數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的融合特征進行分析的基礎上, 基于網絡輿情危機管理現狀, 對數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用進行了詳盡論述。

數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用論文

　　關鍵詞：數據挖掘技術; 網絡輿情; 危機應對能力; 輿情危機管理;

　　Data mining technology research on network public opinion management

　　TENG Jie GU Yanan

　　School of Management, Shanghai University of Engineering Science

　　Abstract：

　　After the crisis of network public opinion occurs, whether the crisis of network public opinion could effectively be managed is related to the successful handling of the crisis and the stability and harmony of the society. Therefore, it is of great significance to enhance the ability of the social crisis management. With the rapid development of information technology, the application of data mining technology is becoming more and more extensive. Information management plays an important role in optimizing the crisis intervention method of the network public opinion and improving the public opinion crisis management.Based on the analysis of the fusion characteristics of data mining technology in network public opinion crisis management, the paper outlines the application of data mining technology in the social network public opinion crisis management.

　　Keyword：

　　data mining technology; network public opinion; crisis response ability; public opinion crisis management;

　　引言

　　數據挖掘是從大量數據中提取可信、新穎、有效、且具有可理解模式的數據分析技術, 并與數據庫中的知識發現 (Knowledge Discovery in Database, KDD) 有著緊密的聯系。而KDD則是一個多步驟的處理過程, 一般可以分為如下設計內容:問題定義、數據提取、數據預處理、數據挖掘、知識評估[1]。

　　隨著互聯網技術的不斷發展, 新的進化技術促進了信息的共享和大規模的信息串聯, 不準確和誤導性的信息得以蔓延傳播[2]。錯誤信息的傳播是網絡輿情危機爆發的基礎根源。目前, 國內社會對輿情危機管控日益重視, 但在具體的應對處理中仍存在一定的問題。對此, 一些學者已經在社會應對輿情危機能力上做出了探索。鄭萬軍[3]提出突發事件危機政府網絡輿情疏導的三大路徑:提升政府輿情監控和引導力、完善新聞發布機制、即時依法查處和懲戒網絡謠言, 以此提升社會危機管理能力。李立煊等[4]構建出了網絡輿情態勢評價指標體系, 提出了政府負面網絡輿情態勢評價指標體系中3級指標的量化方法。蘭月新等[5]建立了網絡輿情風險管理的HHM框架, 為社會輿情危機管理提供參考。張磊[6]則設計了針對網絡輿情的不同生命周期階段以及在各階段的知識集成, 建立了基于生命周期理論的知識集成框架。

　　總體來說, 目前學術界在輿情危機事件中涉及社會應對效果的研究都是基于單一角度的, 比如知識集成視角, 群體極化角度, 媒體管理視域等。缺乏在大技術背景支持下, 社會通過信息化管理對輿情危機展開實效干預的研究, 難以深入挖掘現實突發輿情危機的更深層次信息特征。因此, 本文擬將研究數據挖掘技術在社會網絡輿情危機應對管理中的應用, 這將對提升社會危機管理能力和建立出臺未來輿情危機應對方案具有重要意義。

　　1 數據挖掘技術的優點分析

　　隨著國內信息技術的迅速發展, 對網絡輿情危機的社會化管理正逐漸朝著數字化方向邁進。在此背景下, 將數據挖掘技術和網絡輿情危機管理研究相結合即已成為潮流所向的必然選擇。這里, 就探討給出了數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的實用優勢, 研究內容可分述如下。

　　1.1 優化網絡輿情信息資源

　　數據挖掘技術的基礎應用就是要通過分析采集數據, 對網絡輿情發展狀況獲得全方位了解, 從而為接下來的網絡輿情危機應對提供參考。數據挖掘技術可以在最大程度上優化采集得到的網絡輿情數據資源。其最大的好處就在于可以對數據庫中的信息引入全面的匯總、整合與分析, 有利于社會職能部門的管理層對網絡輿情進行全面的調控和導引。

　　1.2 優化信息檢索方式

　　研究時, 可將發生的網絡輿情事件錄入系統, 組建案例研究集合數據庫, 可供在下次發生同類事件時調取參閱。在信息時代的背景下, 傳統的檢索系統已經無法滿足當前的處理需求。為了更好地提升有關部門對網絡輿情危機處理的應變能力, 則可通過將數據挖掘技術應用在檢索方面, 即能有效縮短信息檢索時間, 而且還能夠在最短時間內獲取最全面的信息。

　　1.3 提升數據管理水平

　　數據挖掘技術能夠顯著提升數據管理水平。具體來說, 利用數據挖掘技術能夠對動態數據進行監視、預警。例如:以2003年非典搶購板藍根為例, 通過對市場中搜集到的數據進行挖掘, 則能為監管部門做出抑制搶購風潮決策發揮強大輔助作用。同時, 數據挖掘技術還有助于及時發現搶購風的爆發征兆, 通過挖掘輿情事件本身和發生進展狀況, 加強對搶購風的監視與預警效果。

　　2 數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用

　　網絡輿情是在各種事件的刺激下, 網民通過互聯網來表達和傳播的各種不同情感、認知、態度和行為交錯的總和[7]。隨著互聯網技術的飛速發展, 網民的公共空間得到了極大的拓展, 網絡平臺為網民提供發表意見和參與議事的捷徑。

　　網絡輿情危機是指社會事件發生出現在網絡上, 在短時間內產生大量信息, 網民的個人意見在眾多觀點的碰撞下, 最終形成占據主導性的意見, 同時就可能使得事件變得更為敏感、甚至尖銳。

　　網絡輿情危機的管理需職能部門建立敏捷的反應機制和推出較為妥善的解決策略。而在計算機技術呈現蓬勃發展的時代背景下, 相關部門對網絡輿情的積極應對就需要借助信息化管理。本次研究即對數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用展開如下的分析與闡述。

　　2.1 在輿情質量管理指標的應用

　　(1) 對網絡輿情危機應對數據進行分析。在整個網絡輿情應對事例系統中, 基礎性的關鍵部分就是輿情危機應對數據。因而, 就可以使用數據挖掘技術, 對輿情應對數據中危機的發生頻率和種類的規律進行統計和分析, 從這些網絡輿情危機的種類中提取得到危機發生頻率最高的事件, 在此基礎上, 就可根據這些統計結果與數據申報專項研究課題, 進而同步增加該方面研究投入。

　　(2) 對整體危機管理水平進行評價。在網絡輿情危機管理系統中, 可以利用數據挖掘技術對整體的危機管理水平實現綜合性的預估和評價。總地說來, 數據挖掘技術可以對已有的網絡輿情危機應對處理信息進行分析和篩選, 進而對該類危機處理質量、服務質量、網絡輿情危機系統的使用情況等形成全局性的認知和了解, 如此將不僅有利于改善現實危機應對水平, 也有助于對未來的非常規突發情況在第一時間調動應急部署, 做出合理規劃。

　　(3) 對管理效果進行分析。在網絡輿情危機管理中, 應該對常見的同類網絡輿情危機的管理效果進行分析。以在網絡輿情危機中職能部門直接或間接地參與到事件數據為依據, 通過應用數據挖掘技術可以對危機處理過的具體情況、應對危機時采用的方法、危機處理后的結果引入過濾、分析等優化集成環節, 從而制定出針對該類網絡輿情突發事件的處理方案, 為未來危機發生時的迅捷應對增加了可供參照的應用范例。

　　2.2 在網絡輿情危機管理工作量中的應用

　　研究可知, 職能部門可以通過應用數據挖掘技術, 對影響其應對輿情危機數量的相關因素進行分析和歸類提取描述, 有助于該部門及時對現有工作人員按需實施及時變動與合理調整。

　　職能部門關于應對的工作量指標與該部門應對危機的工作質量有著直接的關系, 而其關注和參與的危機數量則能直接體現該部門工作量的執行情況。在對這些數據進行統計和分析時, 部門工作人員還應注意靈活運用數據挖掘技術辨識各類輿情危機數量的增減態勢, 從而為政府未來危機的爆發預測積累第一手的`豐富素材與依據。

　　2.3 對網絡輿情進行分組聚類方面的應用

　　在應對網絡輿情危機系統數據的挖掘中, 比較常見的就是聚類分析技術。在實際的工作中, 根據職能部門的特點和工作要求, 將各類網絡輿情危機數據信息建立起不同的特征獨具的模型倉庫, 對輿情危機事件信息進行深度挖掘。在此過程中, 可以將輿情危機信息作為基礎, 以輿情危機事件的爆發時間作為標識, 使用數據挖掘技術在各類網絡輿情事件全程涌現的描述性信息、關鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機時間之間的聯系, 再依據這些聯系節點就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結果。至此, 可以把這些規律和輿情事件進行有機緊密結合, 再對輿情危機的運用方法施以適當調整, 即可達到良好的危機應對效果。

　　2.4 在提供個性化服務中的應用

　　在所有的服務行業中, 個性化服務是最高的標準, 同時也是公共服務發展的終極目標[8]。網絡輿情的爆發往往是信息的不對稱導致的事態走向趨于嚴峻。職能部門對網絡輿情危機的應對處理需要在專門的系統平臺上向網民做出透明化公示。網民希望在最短時間里找到對自己有價值的信息, 由部門定制的個性化服務即能從根本上解決這一問題。個性化服務的核心是培養網民的個人習慣, 利用科學的方式引導網民的使用習慣朝著科學方向轉變, 在大數據技術下就能達到這一預設性目標。

　　數據挖據技術在設計衍生個性化服務時主要體現在2個方面, 研究要點可闡析如下。

　　(1) 數據挖掘技術可以滿足職能部門工作人員和網民的實際需求, 助其及時找到對自己有價值的信息。

　　(2) 職能部門可以根據輿情危機事件和網民的實際情況, 運用大數據技術提供具有針對性、多樣性的信息和服務。

　　實際上, 前者主要強調的是部門工作人員和網民需發揮主觀能動性, 而后者則著重強調了智慧政府的建設。在一定程度上, 智慧政府即是未來社會的潮流發展趨勢。

　　3 結束語

　　隨著信息化技術的快速發展, 數據挖掘技術的應用領域日趨廣泛。數據挖掘技術在職能部門輿情危機應對的信息化和決策支持中具有重要作用。通過運用數據挖掘技術可以最大限度地發揮數字化優勢, 對輿情危機的數據信息進行深入的挖掘和分析, 進而提高社會整體的網絡輿情危機應對能力。

　　參考文獻

　　[1]朱廷劭, 高文, LING C X.數據庫中知識發現的處理過程模型的研究[J].計算機科學, 1999, 26 (2) :44-47.

　　[2]VOSOUGHI S, ROY D, ARAL S.The spread of true and false new s online[J].Social Science, 2018, 359 (6380) :1146-1151.

　　[3]鄭萬軍.突發危機事件與網絡輿情疏導-“6.1”長江沉船事件和“8.12”天津爆炸案的比較[J].情報雜志, 2016, 35 (6) :47-51.

　　[4]李立煊, 楊騰飛.基于微博的政府負面網絡輿情態勢分析[J].情報雜志, 2015, 34 (10) :97-100.

　　[5]蘭月新, 董希琳, 鄧新元, 等.基于HHM的公共危機事件網絡輿情風險管理研究[J].情報雜志, 2014, 33 (10) :33-38, 77.