第一節 網絡輿情傳播態勢分析概述
網絡輿情不同於傳統媒體統治信息傳播時代的輿情。與傳統媒體時代比，網絡輿情規模大、形成和變化速度快、互動性強、不確定性和不可控性也強。跟蹤、統計、分析網絡輿情對於掌控社會輿情具有舉足輕重的作用。然而，面對浩瀚的網絡內容，如何對信息進行處理、分析，找出輿情傳播規律，是網絡輿情分析師面臨的難題。爲解決這些分析難題，各種網絡分析方法應運而生。其中，內容分析法因其與網絡輿情的傳播規律高度吻合而使用較爲廣泛。
內容分析法（content analysis）是一種對研究對象的內容進行分析，透過現象看本質的科學方法。內容分析法起源於二戰時期的傳播學領域，主要奠基人爲美國傳播學家H·D·拉斯維爾和伯納德·貝雷爾森。貝雷爾森對內容分析法做出被學界廣泛認同的定義：內容分析法是一種對具有明確特性的傳播內容進行的客觀、系統和定量的描述的研究技術。他將內容分析法定義爲一種對具有明確特性的傳播內容進行的客觀、系統和定量的描述的研究技術。
網絡輿情具有可視性、可讀性和可測量的特徵。針對某一輿情事件，分析要素包括熱點的新聞和微博、話題的熱度、事件發展的時間軸和重要節點、文本傾向分析和媒體觀點摘錄等。其中，熱點新聞可以使用百度指數的數據、各門戶網站熱點排行數據等；熱點微博可以通過新浪微博“微指數”和騰訊微博的相關數據；話題熱度可以根據新聞頁面、論壇頁面或者微博頁面的參與數、轉發數、評論數、閱讀量等指標進行統計；時間軸和發展節點可以通過門戶網站專題，或者以時間作爲排序依據對百度新聞的搜索結果進行排序。還可以根據微博參與數、微博總數、評論合計、轉發合計、轉評總數等指標綜合判定意見領袖的活躍度。此外，利用一些輿情繫統，可自動對相關數據進行抓取，並將相關數據以圖表等方式清楚直觀地進行展示，從而爲得出相關結論提供有力支撐。
分析網絡輿情的傳播態勢，一般需要經歷以下實施步驟：
1．確定研究的主題或假設。網絡輿情傳播態勢研究的主題都是確定的，要麼是針對單一的輿情事件，要麼是針對具有一定共性的輿情現象等。
2．確定研究樣本的範圍。網絡輿情傳播態勢研究都需要確定樣本選取範圍，可以是單一的新聞報道、社交媒體，也可以是全部新聞來源，還可以是某類型的新聞來源等。另外，網絡輿情的產生都具有特定的時間範圍，進行網絡輿情研究必然會對時間範圍進行限定。
3．從總體中選擇合適的樣本。對於浩瀚的網絡信息，必須對內容進行抽樣，其參考指標包括信息來源、時間段等。
4．選擇和限定分析單元。分析單元是實際需要統計的東西，它是內容分析的最小單位。在網絡輿情分析中，分析的單元包括網民、觀點、時間、報道數量、網絡參與、評論數量等。
5．建立量化系統。將內容分析法運用於網絡輿情研究，包括報道、參與數量、媒體、網民各類觀點比例及傾向性分析等，都需要進行定量分析。
6．分析數據。
7．解釋結論。
第二節 網絡輿情傳播速度的統計與定量分析
當前網絡輿情傳播速度之快、波及面之廣、影響力之大，遠遠超出人們的想象。有些本來只是一般性事件，一經互聯網的傳播，最後迅速演變升級成爲羣體性突發事件。與傳統輿論相比，網絡輿情的受衆和傳播主體更加分散，形成速度更快，內容更豐富。針對同一輿情事件，在不同的傳播平臺的響應速度及發酵速度不一，將網站新聞數據、論壇數據、博客數據、微博數據等進行對比，可以分析出輿情熱點在不同輿論場的傳播速度和廣度，從而掌握哪些輿論場更易於傳播哪類輿情。
當前，專家學者對網絡輿情傳播的各個階段各有主張，他們從不同的視角出發提出了“三階段”、“四階段”、“五階段”和“六階段”模型。這些模型清晰地反映出了網絡輿情在傳播過程中所顯示出來的階段特性。但實際上，這些模型只是說法不同，主要階段都大同小異。我們認爲，任何一個網絡輿情，它都不會憑空而來，也不會突然消解，均有其發生、發展和淡化的過程。分析輿情的傳播速度，就是分析輿情的這一發展週期。
要對輿情的傳播速度進行統計和定量分析，我們需要設計出便於統計和計量的輿情傳播指標。同時，網絡輿情通過網絡媒介傳播並對受衆產生影響，網絡輿情對受衆影響力的大小取決於輿情要素的內容和區域社會的和諧程度。因此，輿情傳播一般應包括如下要素 ：
第一，輿情發佈者指標。輿情發佈者指標主要衡量輿情發佈者所受到的關注程度，比如一些具有號召力的網民、意見領袖等。具有號召力的網民和意見領袖的發言一般具有較高的回覆率，他們的觀點和判斷對其他網民有較大的影響力。此外，該要素還包括髮布相關信息的時間、發佈平臺等內容。
第二，輿情性質指標。輿情信息本身的特性對輿情的傳播至關重要，不同類別的輿情信息的傳播途徑及關注度不一樣。例如，針對突發事件、羣體性事件、政府負面事件、一般社會熱點事件等不同類型的輿情，網民關注羣體、關注度、輿情的傳播媒介等都有或多或少的不同。
第三，輿情受衆指標。輿情受衆指標包括以下三個子指標：一是衡量輿情對網民造成情緒影響的程度，包括正面的和負面的；二是網民對輿情的參與頻率。這一指標主要通過在一段時間內，網民瀏覽與點擊、評論某輿情事件的次數；三是網絡分佈度子指標，指網民的分佈範圍和密集程度。
第四，輿情傳播所處階段指標。該指標主要在於確定網絡輿情所處的傳播階段，比如是初始階段還是中期興盛階段，抑或是消解階段等。階段指標也可以在一定程度上用來判斷輿情的影響程度。
第五，區域社會的和諧程度指標。由於輿情是針對特定區域的特定事件的，該事件在網絡輿情的引導和刺激下能否進一步發展爲公共安全事件，取決於輿情的推動、事件本身的意義以及該事件發生地域的社會和諧程度。
2014年4月，甘肅蘭州發生自來水苯含量超標事件。由於受事件影響的居民較多，加之是民衆關注度極高的食品安全領域，事件引發嚴重的社會不滿情緒。按前述各指標，本輿情傳播進程便可進行追蹤和量化：
輿情發佈者指標：4月11日上午，新華網率先報道蘭州自來水苯超標一事，當天被網絡媒體轉發140餘次，成爲事件初期的重要新聞傳播源。之後，各網絡媒體、平面媒體、電視媒體等紛紛跟進，網民也紛紛通過新聞跟帖、論壇、微博、博客、微信等方式進行消息發佈或發表評論。對該指標的分析，主要是要包括消息初發時間、初發媒體源的數量、新聞報道類數量、評論性數量，網民在各階段的參與數量、評論數量等。
輿情性質指標：本次事件爲公共衛生事件，該類事件輿情的傳播速度因受事件影響的民衆範圍、影響程度、政府應對措施等不同而有差別，因此在後續分析中要抓住主要指標。
輿情受衆指標：情緒影響方面，
可以通過對媒體的觀點進行分類、對網民觀點進行抽樣統計，分析輿情的情緒影響。本事件中，多數媒體、網民對蘭州官方的應對速度提出質疑。網民對輿情的參與頻率方面，可按輿情的發展階段及不同平臺網民瀏覽、點擊及評論某輿情事件的次數進行統計。網絡分佈度方面，可從網民學歷、年齡、職業、地域等方面進行統計。
輿情傳播所處階段指標：這一指標可根據媒體報道評論數、網民參與及評論數、事件發展階段等方面進行確定。媒體報道數方面，比較簡單的辦法就是通過“百度指數”進行統計。但相關數據會因關鍵詞選擇的不同而產生差異，因而並不太精確。要對媒體報道數據進行較爲精確的統計，可使用“百度新聞”高級搜索功能對相關主題按日期進行統計。對蘭州水污染事件，搜索2014年4月11日至16日的媒體報道數，可統計出相關數據並繪製成圖表。
圖10-1 4月11日至16日蘭州水污染事件媒體報道數走勢
從上述圖表可以看到，該事件的發展階段分別爲：4月11日爲事件初發、12日至13日爲發展、14日爲**、15日開始逐漸消解。
而網民評論數方面，可綜合利用門戶網站相關消息的網民參與及評論數、微博消息轉發及評論數來綜合判斷。例如，上述輿情事件中，綜合統計各大微博消息數，可得如下圖表。
圖10-2 4月11日至16日微博關注數走勢
從上述圖表可以看出，網民關注度並不一定和媒體關注度同步。當相關消息尚未通過媒體廣泛傳播時，微博網民已經對事件給予高度關注。因此，在進行輿情應對時，針對不同的輿情平臺傳播特點，其應對方法也應有差異。
區域社會的和諧程度指標：這一指標可通過對輿情的參與程度、媒體、網民的觀點傾向等進行把握。媒體觀點的統計可選取有代表性的主流媒體觀點進行統計。而針對網民觀點，要統計海量網民觀點，比較可行的辦法就是進行網民觀點抽樣。在蘭州水污染事件中，可抽取一定數量的網民觀點，將各觀點進行分類，並計算出該類觀點在所抽樣網民中所佔的比例，即可直觀瞭解網民和諧程度這一指標。通過抽樣分析可以發現，在該事件中，多數網民對官方的處置措施提出批評，並對當前社會安全事故頻發表示擔憂。
第三節 網絡輿情傳播範圍的統計與定量分析
近年來，隨著微博、微信等新媒體及移動互聯網的發展和普及，人們通過網絡發表自己的觀點見解的途徑越來越多。衆多涉及政府治理、重大突發的熱點事件，被媒體及廣大網民關注並形成廣泛熱議。
網絡輿情的產生和變動總是在一定的時間和空間內進行的。輿情一旦形成，總要存在一段時間，並在個人以及社會環境因素的影響下不斷變化和發展。爲統計網絡輿情的傳播範圍，我們引入“網絡輿情時空”這個概念。“網絡輿情時空”應該是“輿情時空”在互聯網上的延伸和拓展。同時，網絡輿情的形成和變化也要受到現實社會和網絡空間的雙重影響。
要對網絡輿情的傳播範圍進行統計及量化，可以根據研究的目的，從不同的維度進行。
一是網絡輿情的時間維度。這是各類輿情研究常用的指標，它體現網絡輿情傳播的持續時間。通常將網絡輿情的發展按醞釀、發生、發展、**、消亡來進行劃分的，都是以時間爲線的。但是，單獨這一指標僅能反映出輿情傳播的持續時間，無法表達輿情傳播的廣度、深度等內容。
二是網絡輿情的強度。這一指標反映媒體和網民對事件的關注度，通常按一定的時間段內媒體報道評論數，網民參與、關注、評論數等進行統計定量。網絡輿情的“量”，即指向某一輿情客體的輿情信息的數量。數量從側面反映了輿情的強度、傾向以及發展態勢，大量且集中反映某一社會問題的輿情信息無疑是輿情信息工作關注重點。
三是網絡輿情的空間維度。這一指標包含多個子指標。首先是媒體和網民的地域劃分。針對特定的輿情，不同地域的媒體和網民關注度是不一樣的。其次是媒體、網民關注的平臺劃分。媒體有中央媒體與地方媒體、門戶網站與其他網站、專業網站與大衆網站等劃分方法。網民有新聞網站參與跟帖與論壇、博客、微信、QQ等社交媒體消息、“大V”與普通網民等劃分方法。從相關數據的統計上可以追尋到輿情傳播的一些規律並對輿情的走勢進行預測。
網絡輿情往往與網民社會生活中相關的法律、道德、自然災害、戰爭等方面事件較爲緊密，尤其是涉及到法律、道德等方面的信息在網絡上傳播和發酵的廣度和深度更爲明顯。爲對輿情熱點進行跟蹤，可以使用城市輿情熱點地圖的方法。它是藉助網絡輿情指數的成果，列舉在固定時間段內與某一城市相關的輿情總量和輿情特徵。在意見領袖分析中，可通過微博參與數、微博總數、評論合計、轉發合計、轉評總數等指標綜合判定意見領袖的活躍度。同時，依據已有的數據開展輿情事件特徵的交叉分析，如分析羣體性事件中意見領袖的作用。相關數據來源可採用包括百度數據、微博指數，甚至淘寶指數等在內的廣泛數據。此外，重點門戶網站也是輿情熱點的重要來源。重點門戶網站是網上信息發佈和交流的重要平臺，這裡可以提供大量的、及時的新聞事實和評論，在信息傳播、社會影響等方面的效果已經超過傳統媒體。特別是大多門戶網站都設立了新聞熱點排行，關注新聞熱點排行可以迅速查找近期網絡熱點。
2015年3月底，重慶市發生因病人不滿新的醫改方案而堵路抗議的事件。3月25日起，重慶全市各級公立醫療機構正式實施《重慶市醫療服務項目價格（2014年）》。醫改共對六大類7886項醫療服務項目進行了價格調整。然而僅僅實施了數天，就引發數百名尿毒癥患者及家屬集體抗議。4月1日，重慶市衛計委、市物價局喊停實施了7天的醫療調價，要求各醫療機構退還新舊版本差價中患者多支付的費用；對調減項目少收的費用，由醫院記賬處理。
從時間維度來看，這一事件雖然3月底才發生，但醞釀期卻從3月13日開始。2015年3月13日，重慶公佈《重慶市醫療服務項目價格（2014年）》，然而，這一與廣大民衆息息相關的重大政策出臺，並沒有較大範圍地徵求民衆意見。而且，相關報道均強調新的價格體系中，是遵循了“總量控制、結構調整、有升有降、增減平衡”的原則，廣大民衆並不知曉具體哪些項目升、哪些降。相關信息未充分地公開，爲後期輿情事件的發生埋下了隱患。3月25日新的價格標準執行後，民衆的普遍感受是各類醫療價格大幅度上漲。一些需要長期進行治療的病人羣體，如尿毒癥患者等更通過各種社交媒體紛紛表達不滿和無奈，但並未引起足夠重視。3月31日發生尿毒癥病人羣體堵路抗議後，事件在各社交媒體開始發酵。4月1日，新浪網將《重慶晨報》3月26日一篇題爲《醫療調價第一天 醫事通掛號暫停》的文章改名爲《重慶媒體：市民理解醫改後收費》刊出，在網上引起軒然大波，媒體紛紛轉載，網民則紛紛吐槽，將輿情事件引向**。4月2日，重慶官方宣佈新價格體系暫停實施，並以“答記者問”的形式向公衆公佈，輿情迅速平息，但網上的相關情況應該還會持續一
段時間。通過“百度指數”查詢關鍵詞“重慶醫改”2015年3月至4月間的網民搜索數及媒體報道數，可得如下圖表。
圖10-3 通過“百度指數”查詢關鍵詞“重慶醫改”2015年3月至4月間的網民搜索數及媒體報道數
從圖10-3可以看出，重慶醫改輿情事件的持續時間爲3月30日開始， 3月31日即達**，4月2日起因重慶相關部門迅速採取措施，輿情快速趨於平緩。但因事件本身的敏感性及抗議人羣的“完全勝利”,4月3日至4月10日媒體關注度仍不時創造高湖，處於震盪期。4月10日之後輿情逐步消解，但至4月20日仍未完全消散。
從輿情強度來看，由於本地媒體受到控制，未對相關事件進行報道，但社交媒體卻充斥相關消息及圖片。因此，在4月1日前，輿情在媒體上的強度非常小，報道數非常少。但在社交媒體上，雖然相關消息不斷被刪除，但網民的關注度一直居高不下。4月1日開始，外地媒體對事件進行報道，一些門戶網站將相關消息置頂，引發全國媒體及網民的關注**。對相關數據的統計，可以從百度指數、新浪微指數，各門戶網站網民參與、評論數，各社交媒體發帖、轉發、評論數來統計，相關數據可直觀反映輿情的強度。通過新浪“微指數”搜索關鍵詞“重慶醫改”，可得圖10-4。
圖10-4 通過新浪“微指數”搜索關鍵詞“重慶醫改”
結合前述“百度指數”相關圖表，可以看出，與媒體關注強度不同，網民關注強度在4月1日瞬間達到高湖後，4月2日之後迅速回落。這是因爲，網民更多的是關注自身利益，在自身訴求得到解決的情況下，關心熱度就迅速降低了。而媒體不同，媒體會根據事件本身的性質對事件背後的消息及存在的問題進行深挖，導致出現4月1日、3日、7日、10日4個**。
空間維度方面，從地域上看，由於相關措施僅在重慶實施，故最先關注的是重慶本地網民。之後，媒體的關注主要是重慶以外的媒體，網民則迅速遍及全國。從平臺上來看，4月1日前主要是社交媒體，4月1日之後各網絡媒體及社交媒體均參與進來。通過“百度指數”關鍵詞“重慶醫改”查詢“人羣畫像”，可得如下圖10-5。很明顯，重慶網民對事件的關注度最高，其他各省則差距不大但都比重慶少得多。
圖10-5 通過“百度指數”關鍵詞“重慶醫改”查詢“人羣畫像”
第四節 網絡輿情總體評價度的統計與定量分析
輿情信息是民衆思想狀況（態度、意見、看法、要求等）的一種反映方式。網絡輿情的產生是一種複雜的，表現爲“刺激—反應”的心理過程。公共事務含有的刺激性信息激發了公衆對某一具體議題的情緒、意願、態度和意見，幷包含行爲反應傾向。它們不是簡單的疊加，是按照從淺顯到深刻、從感性到理性、從內隱到外顯的順序發展的。在現有輿情傳播研究中，往往更多的是關注輿情本身的傳播情況，少有關注媒體、網民的觀點立場。
現實生活中的輿情強度往往通過語言、行爲等方式來體現。在互聯網這個虛擬空間中，輿情強度往往是靠網絡言論的措辭、語氣、含義等來傳達。而網絡行爲方式，例如網絡侵犯行爲，則顯示了更大的輿情強度。網絡輿情強度一般通過觀察法、網絡訪談和座談法、網絡調查法等得到較爲直觀的瞭解。運用內容分析等方法，可以對輿情信息的分佈、強度和傾向進行更爲深入的分析。對網絡輿情總體評價度的統計與定量，我們引入如下指標：
一是網絡輿情的熱度。網絡輿情熱度是指當突發事件發生後，網絡媒體和網民對事件的報道、討論以及政府或者網絡監管部門提供的引導機制在網絡上所形成的突發事件輿情高漲程度。網絡輿情的熱度不僅僅體現在時間維度上，同時還體現在不同地域網民對突發事件的關注強度。該指標是圍繞網絡輿情事件產生的一系列新聞報道、網民討論、政府關注的程度，也可以是參與輿情話題的網民人數佔有的比例。在輿情事件發生後，網民的圍觀、點擊、傳播及評論均會對網絡輿情事件產生一定的影響，導致事件向著積極或者消極方向發展。對這一指標的統計與定量，可以從報道數量、報道集中度、網民參與數、政府介入度等進行分析。
二是觀點的傾向性。該指標是針對某一個輿情主題所表達的觀點立場。對於媒體和網民的觀點傾向，往往是靠輿情主體發表網絡言論時的措辭、語氣、行爲模式等來表示。其中，一些富含情感傾向的詞語（如“憤怒”、“絕望”等）或網絡示威、網絡侵犯等行爲則表徵著更大的輿情強度。一般來說，該指標需通過人工抽樣進行統計，通過抽取來自各平臺的觀點，根據觀點進行分類並計算相關觀點數及佔總數的比例。也可通過計算機自動抓取技術，通過設定一定的字符、概念及主題等有利或不利的信息數目，衡量各方面的力量對比和傾向。如果是比較簡單的觀點分類，則可將民衆的思想狀況分爲三類：正面的態度、反面的態度、中立。其中，反面的態度將一些敏感詞包含進去，比如涉及個人隱私的負面輿情信息的內容敏感度就很高。在實際的輿情信息中，民衆就某一熱點輿情可能持有支持、反對、中立等多種態度觀點，併發生碰撞。不同傾向支持者發表各自觀點和看法，並形成了多方的討論的局面。此外，可以直接在網上設置相關調查話題，對網民觀點傾向進行定量統計。新華網、人民網、新浪網、騰訊網等網站在近年全國“兩會”期間，專門進行關於民衆關注熱點的網絡輿情問卷調查。一些網站還針對國家重大事件和社會熱點，進行網絡調查。
三是網民類型分佈。該指標用於評價網民觀點的價值性。例如，對於同一網絡事件，低學歷的網民更多的可能是情緒的宣泄，而擁有較高學歷的網民則偏重於冷靜的思考和建議。因此，對於關注某一輿情事件的所有網民，可以從學歷上將其觀點所佔的權重進行調整。此外，在學歷鑑別存在困難的情況下，可以按網民觀點的表達方式將網民分成“暴民”、“憤青”、“草根”、“公知”、“旁觀”等類型。顯然，某一輿情事件中“暴民”、“憤青”類網民即使佔比較高，其觀點也不能因此被認定爲主流，其權重應作適當下調。
2012年9月10日，日本政府確定了釣魚島“國有化”方針，11日完成“購島”協議。我國國內輿論一片譁然，從官方主流媒體到商業性質的網絡媒體，從中央領導人到普通民衆對“購島”行動表示強烈的不滿、抗議和譴責，紛紛發出“釣魚島是中國的、堅決捍衛國家領土主權”的聲音。從9月16日至18日，中國內陸多個城市爆發反日示威遊行。該事件對中日關係造成嚴重影響，時至今日中日關係仍未完全解凍。在這一事件中，媒體、網民一致對日本進行強烈譴責。但是，有衆多的學生羣體在網上藉此煽動中日仇恨，煽動對日本公民、企業進行攻擊。然而，我們不能就此認爲絕大多數民衆煽動暴力行動。這是因爲，發表這類議論的多爲青年學生，他們在關注此類新聞的網民中佔有較大的比例，願意通過網絡表達自己的觀點。而大量具有理性思考的網民，並不一定通過網絡表達了自己的意見。因此，對輿情評價度的分析統計中，要針對不同的網絡平臺進行綜合分析，理清各類觀點的強度。
（本章完）