公共危机事件网络舆情预测问题研究_兰月新

条预测曲线；最后，根据多条预测曲线得到网络舆
情的动态预测结果，根据制定预警对策，宏观思路
见图 4。
图 4 逐步回归法宏观思路
4.1.3 验证分析 本文取宜黄拆迁自焚事件预测数据验证逐步 回归法，其中历史数据 5 个，逐步加入 9 个新数据。 通过 MATLAB 拟合得出融入 9 个新数据后的舆情预 测曲线见图 5。不难看出，图中只有历史数据的预 测曲线相对滞后，而随着新数据的逐步加入，预测 曲线逐步与实际曲线相吻合，所以可以根据逐步回 归方法对公共危机事件网络舆情信息发文数据进 行预测。
1 现状分析
20 世纪 90 年代以来，各类公共危机和突发事 件在我国不断出现，其频发度和危害性呈明显上升 趋势，公共危机已成为社会环境的常态和新标签。 与此同时，网络的普及和网民数量飞速增长，网络 的影响力日趋增强。公共危机事件网络舆情呈现 出新的特征，并对政府的公共危机管理与处置带来 巨大挑战。公共危机网络舆情治理成为当代中国 建设和谐社会进程中面临的重大的研究课题。
其次，舆情监测软件产生大量统计数据，为网 络舆情预测提供了丰富的数据资源，常见舆情监测 软件主要有 IRI 网络舆情监测软件、乐思网络舆情 预警系统、方正智思舆情预警系统、军犬舆情预警
收稿日期：2013-02-21 基金项目：国家社科基金重点项目（12AGL014） 作者简介：兰月新（1981-），河北人，讲师，硕士，主要从事网络舆情研究.
然灾害、灾难事故、食品卫生事件、社会安全事件和
涉警涉官事件。通过 MATLAB 进行数据拟合得到
各个危机事件预测模型对应的参数 K 和 r ，见表
1。
当某个公共危机事件发生后，政府可首先确定
事件类型，然后参考表 1 数据确定参数 K 和 r ，然
后根据预测模型进行分析、预测和预警。
表 1 公共危机事件参数表
Research into the Network Public Opinion Prediction of Public Crisis
LAN Yue-xin，DONG Xi-lin，SU Guo-qiang
（Fire Fighting & Rescue Techniques of Key Laboratory of Ministry of Public Security， The Chinese People's Armed Police Forces Academy，Langfang 065000,China）
2 公共危机事件网络舆情传播规律
公共危机通常遵循着一个特定的生命周期，不 同类型的突发性公共危机的信息传播过程具有相 似的时段性【2】。用 ROST 新闻分析软件【11】对工业明 胶、双汇瘦肉精等公共卫生事件和延安特大交通事 故、武汉电梯坠落事件等事故灾难和社会安全事件 发生后 15 天内的新闻词频进行统计，如图 1。
图 1 公共危机事件新闻词频统计数据
通过网络舆情统计数据不难看出，公共危机事 件信息传播可以划分为五个阶段：潜伏期、扩散前 期、高潮期、扩散后期、消退期,如图 2。根据近几年 政府应对公共危机事件情况分析得出各阶段主导 信息传播的主体有网民、政府机构、专家、意见领 袖，网络水军等，但政府在应对大部分公共危机事 件网络舆情过程中，主导信息传播主体地位相对滞 后，导致舆情传播迅速，社会影响广泛，如“石首事 件”、“利川事件”等。虽然某些事件发生后，政府部 门在第一时间做出反应，但是很难主导舆情信息传 播，例如“7·23”甬温线特别重大铁路交通事故、三 鹿奶粉事件等。
首先，根据舆情监测软件全面获取历史公共危 机事件在各种网络平台（网络新闻、微博、论坛等） 的信息发布数据，然后通过 MATALAB 拟合数据，确
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INFORMATION SCIENCE Vol.32,No.4 April,2014
定各个事件的参数 K 和 r ，丰富完善经验预测案例
图 5 融入新数据后的预测曲线
4.2 经验预测方法
按照危机的性质、发生的过程和机理，可以把
公共危机划分为 6 类：自然灾害、灾难事故、食品卫
生事件、社会安全事件、经济事件以及互联网危机
事件等【14】。
本文选取 2011-2012 年 41 个公共危机事件数
据（网络新闻发布数据）作为数据样本，其中涉及自
公共危机分类
样本事件个 数
参数 r 均
值
参数 K 均
值
代表事件
自然灾害
3
0.93
98148
玉树地震
灾难事故
12
0.79
11028
动车追尾
食品卫生事件
7
0.55
20167 毒胶囊事件
社会安全事件
9
0.92
2324 巧家爆炸事件
涉警涉官事件
10
0.69
1542 微博开房事件
4.3 综合预测方法
在实际工作中，数学预测方法和经验预测方法 各有优点和不足之处（表 2），所以需要将两者结合 对公共危机事件网络舆情进行综合预测。
Abstract: The paper Analyzed of public crisis network public opinion statistics characteristic, taking the network information for modeling object, constructing the network public opinion prediction problem of differential equation model and use the MATALB numerical simulation for empirical research, and then studied the mathematical model of forecasting methods, experience prediction method and comprehensive prediction method, three prediction method to predict the macro perspective for the government to deal with public crisis network public opinion to provide reference. Key words: network of public opinion;predictive model;empirical research
库；其次，某个公共危机事件发生后，政府应第一时
间启动经验预测，做到“心里有数”，对事件网络舆
情做经验预警；再次，随着监测数据的增加，启动数
学预测，宏观预测舆情发展的各个阶段，如果信息
发布数据增长异常（偏离预测模型曲线），则有可能
出现网络谣言、衍生舆情 等 【15】 ，需要及时调查情况
并预警；最后，在各个危机事件结束后，整理事件相
则增长率为
Δf Δt ⋅ f
；随着网络信息发文累计数量的
增加，网络空间信息量逐渐达到“饱和”状态，则增
长率与网络剩余空间成正比，即
Δf Δt ⋅ f
= r(1 -
f K)
其中 r > 0 为最大增长率（定值），由公共危机事
件级别决定。当 Δt → 0 时，得公共危机事件网络舆
情预测模型为
df dt
= rf (1 -
4.1 数学预测方法—差分回归法
4.1.1 基本方法
预测模型
df dt
= rf (1 -
f K)
对应的差分方程为
fk + 1 - fk = rfk(1 -
fk K
)
=
rfk
-
Fra Baidu bibliotek
r K
f
2 k
其中 k = 0,1,2,...,n - 1 ，fk + 1 - fk 由原始数据
f 通过累减【13】得到。不难看出，fk + 1 - fk 是关于 fk
·理论研究·
情报科学
第 32 卷 第 4 期 2014 年 4 月
公共危机事件网络舆情预测问题研究
兰月新，董希琳，苏国强
（中国人民武装警察部队学院 灭火救援技术公安部重点实验室，河北 廊坊 065000） 摘 要：分析公共危机事件网络舆情统计数据特征，以网络信息量为建模对象，构建网络舆情预测 问题的微分方程模型并利用 MATALB 数值仿真进行实证研究，然后研究模型的数学预测方法、经 验预测方法及综合预测方法等三种预测方法，以宏观预测视角为政府应对公共危机事件网络舆情 提供参考依据。 关键词：网络舆情；预测模型；实证研究 中图分类号：G201；F713.365 文献标识码：A 文章编号：1007-7634（2014）04-35-04
3.2 网络舆情预测模型
假设某个公共危机事件发生后，网络信息发文
累计数量是关于时间的连续可微函数，即 f = f (t) ,
网络信息发文累计数量初值（ t = 0 时）为 f0 ，网络 信息发文数量上限为 K ,容易得出 f (t) 是单调递增
函数。
假设 Δt 时间内，网络信息发文累计数量 Δf ，
关舆情信息数据，丰富经验预测案例库,具体流程见
图 6。
网络舆情传播规律研究是预测的前提，网路舆 情数据是预测的基础。首先，网络舆情信息传播规律 研究文献为网络舆情预测提供了大量建模思路，其中 定性研究主要集中在网络舆情传播模式、演化机理、 动力因素、主要特征、生成与运行规律等方面【1-6】；定 量研究主要有 BASS 模型、Lotka-Volterra 模型、空间 结构模型、小世界网络信息传播模型【7-10】。
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监测系统、本果网络舆情监测系统等，且都可实现 对网络新闻、论坛、微博、博客、贴吧等网络数据的 挖掘、存储等功能。
本文从数学建模的角度出发，根据网络舆情数 据特征，建立网络舆情预测模型并进行实证研究， 通过研究模型的预测方法实现对网络舆情影响趋 势的合理预测，为政府网络舆情预警提供依据。
f K)
求解微分方程得
f
(t)
=
1
+(
K
K f0
-
1)e-rt
图 3 网络舆情影响阶段
不难看出，参数 K 和 r 是待定参数，网络舆情 预测问题的实质就是通过历史数据确定参数 K 和 r 的过程。通过计算 f''(t) = 0 及 f'''(t) = 0 可以确定 预测模型的三个关键时间点 t0,t1,t2 ，将整个时间区 间分为四个时段，每个时段对应网络舆情的发展阶
和
f
2 k
的二元线性关系。应用
EXCEL
或者
MATLAB
进行回归分析，即可得出回归系数
r
和
r K
，从而得
到参数 K 和 r 。
4.1.2 预测方法
首先，选取少量历史数据，根据二元回归方法
确定初始参数 K 和 r ；其次，随着新数据的逐个出
现，将新数据逐步融入历史数据，根据二元回归方
法确定参数 K 和 r ，每条新数据的加入都会得到一
段【12】，见图 3。根据三个关键时间点和四个舆情发
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情报科学
第 32 卷 第 4 期 2014 年 4 月
展阶段，政府就可以进行网络舆情分析与预测，实 现政府对网络舆情的预警。
4 公共危机事件网络舆情预测方 法研究
前文通过实例验证了模型预测的可行性，但在 实际工作中要想做到事件发生后及时预测舆情影 响态势，用 MATLAB 拟合数据显然不合适，因为事 件刚刚发生后往往没有数据或者数据量很小，通过 软件难以拟合出事件的预测曲线。基于此种考虑， 本文研究在少量数据情况下的公共危机事件网络 舆情预测方法。预测方法分为数学方法和经验方 法，数学方法预测，即根据历史数据，通过数学方法 确定预测模型参数 K 和 r 的方法；经验方法预测， 即通过大量历史事件构建事件库，再经过经验比对 的方法确定预测模型参数 K 和 r 的方法。
所以，根据公共危机事件网络舆情传播规律， 政府部门只有在事件发生后（舆情潜伏期），对网络 舆情发展趋势进行预测，做到“心里有数”，提前采 取应对措施，才能有的放矢，主导危机事件网络信 息传播，引导网络舆情平稳过渡。
图 2 公共危机事件网络舆情传播规律
3 公共危机事件网络舆情预测模型
3.1 模型变量
公共危机事件发生后，能反映网络舆情影响程 度、描述网络舆情传播特征的变量主要有事件词频 数量、信息发文数量、不同类型网民数量、信息回复 数量等。本文选取信息发文数量作为研究对象研 究公共危机事件网络舆情预测模型。