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基于大数据的出版业网络舆情预警及处置机制探析

时间:2016-04-28 10:40 点击:
【论文摘要】网络环境下,热度高、传播快、覆盖广、易激活等舆情传播特点对出版机构舆情处置提出了很大的挑战,大数据技术则为完善舆情预警系统和舆情处置 机制带来了机遇。通过多平台舆情动态监测、多层面舆情数据库构建、多维度数据价值提炼、可视化舆情预
  【论文摘要】网络环境下,热度高、传播快、覆盖广、易激活等舆情传播特点对出版机构舆情处置提出了很大的挑战,大数据技术则为完善舆情预警系统和舆情处置 机制带来了机遇。通过多平台舆情动态监测、多层面舆情数据库构建、多维度数据价值提炼、可视化舆情预警平台搭建,可及时发现潜在的舆情风险,并形成处置预 案;通过多平台分级处理、多渠道信息公开、横纵向数据整合、多维度应对效果评估,可优化舆情处置效果,维护出版业在舆论场的话语权和正面形象。
  【论文关键词】出版业网络舆情;大数据;舆情特点;预警;处置机制
  近年来出版业网络舆情事件频发,媒体、网络和学术界对出版业网络舆情的关注度也在增加。大数据技术为出版机构舆论宣传提供了有利条件,通过对 舆论场主流意见、态度、情感、热度等做数据化分析,搭建基于大数据的多维度检测系统和多层级预警机制,可及时发现潜在的舆论风险,动态把握舆情传播规律, 从而有针对性地制定舆论引导和处置机制。本文对出版业网络舆情的现状和传播特点进行了分析,并提出了基于大数据的舆情预警系统及处置机制,以期为出版机构 的形象建设和宣传工作提供参考。
  一、出版业网络舆情现状描述
  为了从宏观上对出版业网络舆情事件的时间和类型分布进行分析,本文采用新闻关键词搜索和人工筛选相结合的方法,选取2015年1月1日至2015年12月31日期间关注热度较高的80起出版业网络舆情事件,进行数据统计和文本分析。
  从舆情发生的时间段来看,2015年,出版业网络舆情事件在4月、11月和12月期间较为集中,其中12月是舆情事件发生的高峰期,占全年总 数的21.3%,4月和11月次之,占全年总数的13.8%,5月发生的舆情事件最少,仅占全年总数的1.3%。总体来说,出版业网络舆情事件在时间分布 上没有明显的规律,这恰好印证了舆情事件的突发性。
  从事件类型来看,与知识产权相关的事件较容易成为舆论关注的焦点,占到了总数的62.5%,其次是非法出版和代笔抄袭事件。具体来说,由版权归属和侵犯著作权带来的争议往往会引发舆论关注,这也从一个侧面说明了公众和媒体对于知识产权问题的日益重视。
  从事件涉及的主体来看,著作权人、出版机构和出版管理部门三者在出版业网络舆情事件中所占的比例较为均衡,如图3所示(存在同一舆情事件涉及多个主体的情况)。其中,著作权人和出版机构所占的比例略大,这可能与知识产权类舆情事件的高发有关。
  二、出版业网络舆情传播特点描述
  社会化网络媒体加快了各类舆情萌芽、裂变、演化全过程的速度,使舆情事件的传播呈现新特点。首先,对于涉及某个具体人物、出版机构,具有特殊 性的单一舆情事件而言,其传播过程往往只会出现一次高点,舆情引爆和消弭都较为迅速,从舆情爆发到涉事主体回应周期较短,事件传播延续时间多在一周内。其 次,话题性舆情事件往往会引发多次震荡,其持续时间长、舆论覆盖面广,往往会因关联事件出现新的舆论热点和传播高点。再次,对于影响力较大、事件性质严重 的舆情事件,网民讨论热度和媒体关注度较高,因有后续新闻或二次曝光会出现新的传播高点。
  总体而言,可将舆情的传播周期大致划分为萌芽期、裂变期、蔓延期、淡化期、激活期五个阶段。其中,萌芽期是舆情事件初步引发媒体和大众关注的 时期,事件通过各种形式在网络平台被曝光,并在小范围内引起聚焦讨论,出版机构应从此阶段开始介入,防患于未然。裂变期是舆情事件在较大范围内引发关注、 逐步演化为公众舆论焦点的时期,在此过程中往往会出现不同的观点,并在相互对抗中形成一批意见领袖。培养出版意见领袖、加强与相关意见领袖的联动是出版机 构引导舆论的一项重要工作。蔓延期是舆情热度回归平稳,但影响范围不断扩大的阶段,随着媒体报道和网民讨论的不断深入,涉事出版机构和主体人物被深度解 构,更多潜藏信息和关联信息被挖掘出来,很可能产生舆情传播的二次高点。淡化期是舆情事件的消弭沉寂阶段,舆情热度得到平息,公众焦点也开始转移。激活期 则是因类似事件出现或事件详情进一步被公开而使舆情热度再次回升的阶段,一般影响力较大的出版业网络舆情事件会因案件判决结果公布、关联事件发生再次引爆 舆论场,公众对判决结果的满意度和关联事件的刺激性也将影响舆情事件下一步的发展:或进入新一轮传播周期,或淡出舆论关注区域……在这个过程中,出版机构 的应对举措将起到关键性作用。

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