一 导言

网络空间将不同话语集群于一体，形成了一个虚拟、开放、多元的互动空间，是舆论传播的重要介质。网络舆情通常代表不同群体的期望和诉求，但有时网络舆情的负面效应过度膨胀，亦会给社会舆论安全乃至国家稳定带来一系列消极影响。近几年我国重大舆情事件激增，如上海钓鱼执法事件、大连PX事件、“郭美美事件”、药家鑫事件、温州动车事故、北京暴雨、哈尔滨大桥垮塌等，都不同程度地掀起了网络舆情浪潮，使得网络舆情安全监管和预警形势极其严峻和紧迫，舆情安全预警成为政府工作的重要议题。政府提出要在网络舆情信息发现与挖掘、舆论通道与内容分析、舆情安全评估等方面形成整体突破，从而形成完整、实用的网络舆情评估预警应用示范系统。

网络舆情预警即“发现对网络舆情出现、发展和消亡具有重要影响的因素，并连续不间断地动态监测、度量及采集它们的信息，根据预警体系内容，运用综合分析技术，对当前网络舆情做出评价分析并预测其发展趋势，及时做出等级预报的活动。”^[1]世界各国对于舆情分析工作均十分重视，成立了不少舆情研究机构，国外比较有代表性的有美国的舆情研究协会^[2]、欧盟舆情分析中心^[3]、Canterbury大学欧洲舆情分析研究中心^[4]及加州大学伯克利分校社会科学计算实验室^[5]等；国内则有上海交通大学舆情研究实验室、复旦大学舆情研究实验室、人民大学新传媒网络舆情技术实验室、南京大学谷尼舆情研究实验室、北京交通大学网络舆情安全研究中心、北京理工大学网络与分布式计算实验室、暨南—红麦舆情研究实验室等。目前舆情预警研究路径大致分为三种：第一种是线下调查路径，以“统计精灵调查软件公司”（StatPac Survey Software）的调查软件方案（survey software solution^[6]）及加州大学伯克利分校社会科学计算实验室的计算机辅助调查方法项目（Computer-assisted Survey Methods Program，CSM^[5]）等为代表，通过问卷调查、电话调查和面谈等方式了解舆情，这种方法的弊端是耗费人资物力较大，且无法实现舆情事件实时监测和预警。第二种为自动化文本分析路径，如美国专利局编号为4930077的专利提出了通过文本分析来预测舆情的方法^[7]，英国科波拉公司推出了“感情色彩”舆情分析软件，以及国内诸多学者所致力研究的网络舆情文本的倾向性分析技术也获得诸多成就^[8][9]，这一方法是从纯技术角度实现舆情自动获取和分析，但不能充分满足舆情监控的主观需求。第三种为Web信息实时抓取分析路径，如加州大学伯克利分校社会科学计算实验室的SDA^[10]项目，针对网页数据进行自动分析。网络舆情监测软件使得舆情分析摆脱了单纯依靠各类搜索引擎和社会统计分析软件来对网络舆情进行分析、研判的无力，不过大部分“自动化”的舆情监测只是完成了网络舆情自动采集的目标，并没有实现准确的自动预警，仍然需要大量人工干预才能满足不同用户的个性化需求。^[11]

而关于现有的舆情预警指标体系研究，有代表性的有美国的公共舆情研究组织（American Association for Public Opinion Research）建立的公共舆情的指标体系以及相应的舆情安全警戒线；美国国土安全部的公众安全预警建立了公众安全指标体系，其指数涉及舆情安全、经济安全、军事安全等国家公众安全的各个方面。国内吴绍忠和李淑华^[12]、李季梅等^[13]、曾润喜等^[14]、谈国新和方一^[15]，谢海光和陈中润^[16]以及钱爱兵^[17]等学者均试图从舆情的分布、来源、传播、内容和受众反应等不同视角和维度构建网络舆情分析模型，试图发现网络舆情发生、发展和变化的规律，实现舆情科学预警。

综合来看，现有的网络舆情预警指标体系存在两个普遍的问题：一方面，指标的数据难以客观抓取，诸多指标的主观性较强或抓取难度较大；另一方面，在没有数据抓取平台支撑的情况下，面对层出不穷的舆情事件，难以实现舆情事件的自动、实时评估和预警。为解决这两个问题，本文抽取了2010～2011年788起具有明显负面效应的舆情事件，设计了一套网络舆情评估和预警量化指标体系，并结合主观赋权法和客观赋权法，计算出每个指标的权重，通过合理性检验后，将该指标体系经过一年试运行，于2013年嵌入上海交通大学舆情研究实验室舆情预警平台，实现了数据实时抓取和舆情事件实时评估与预警。

二 网络