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摘要:安全事故搜索指数的周平均数据, 采用 GARCH 类计量模 型实证检验了煤矿安全事件的舆情演变特征。研究发现, 煤矿安全事件舆情演变呈现出聚集性特征, 存在 ARCH 效 应即具有条件自回归特性。而且, TARCH (1, 1) 模型估计 发现, 煤矿安全事件舆情演变具有非对称性特征, 好消息 能降低煤矿安全事件舆情演变的波动性。
关键词:煤矿安全 舆情 ARCH 效应 非对称性
煤矿安全事件的舆情演变具有舆情演变的一般性特 征, 即其产生和消减的过程呈现为周期性, 并且在其波动 变化的不同阶段呈现出聚集性和非对称性。对于煤矿安 全事件舆情演变特征的刻画, 需要采用对于波动性来描述。
一、数据选取和平稳性检验
1. 数据选取。舆情的表征性指标来自于各种媒体的 关注性报道, 基于数据的可得性, 本文研究选择了煤矿事 故搜索百度指数作为煤矿安全事件舆情的替代指标, 以 SI t 表示, 样本长度为 2011年 1月 1日 ~2014年 5月 16日, 数据 频率为周平均数据。煤矿安全事件的舆情演变不但具有 一般的舆情变化的共同性特征, 即呈现出周期性特征, 而 且, 煤矿安全事故突发时, 公众对于事件的关注带来了网 络点击和搜索、 进而激发舆论的波动, 即一段时间内波动 性较大, 而在另一段时间内波动性较小, 从而呈现出聚集性特征。
2. 变量平稳性检验。 计量结果精确性的基础是建模所 采用的数据是平稳的, 因此, 为避免得到谬误的实证结论, 需要对数据进行平稳性检验。 本部分在序列存在单位根即非平稳的原假设下进行。
二、自媒体时代舆情管控的新问题
（1）信息发布主观随意
自媒体时代，信息发布者根据个人喜好憎恶，制作内容，传播超越了时间空间的限制，受140字以内的限制，使得信息变得“碎片化”，最后，发布的内容往往是信息不全而缺乏严谨性，容易使受众远离客观存在。
（2）传播内容缺少考证
自媒体时代，信息的传播突破了传统媒介时空的限制，打破了传播渠道单一的局面，人人可以发布信息，将自己的所见所闻发布于网络上。不少自媒体的创客，个性表达，过于自信，对信息真实性缺少考证。不少受众因认知水平较底，常常受到“信息噪音”的干扰，对同一事件发表言论，参与互动，不会亲自验证信息内容的真伪，缺乏主观选择和价值判断，无意中制造并传播了虚假信息。
（3）监管思维缺乏创新
进入自媒体时代，我国还未形成完善的传播活动监管体制，煤炭企业舆情管控又相对薄弱，加上有些企业领导不能突破传统舆情思维，对突发事件采取消极措施，甚至出现瞒报、缓报和漏报的情况。对职工群众一些疑问不能及时解答，让人们猜测或通过自身渠道去了解事情真相，滋生公众的不满情绪，使公众产生了信任危机。再加上一些别有用心的人钻法律空子和管理漏洞，传递虚假信息，影响舆论，给企业发展造成了负面影响，有时也引发了社会危机。
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三、自媒体时代舆情危机管控策略
结合多年从事舆情管控的经验，笔者认为要做到以下几点：
一是树立“自由平等”理念，开展真诚对话。当今世界，讲求平等。通过新媒体发布信息，是人们的自由权利。煤炭企业面对网络舆情危机，要变被动为主动，科学引导，在突发事件发生时，第一时间内通过官方信息平台发布相关权威信息，用真诚的态度，去回应公众质疑，解答公众疑惑，强化企业信息，通过扩大主流声音，凝聚社会共识，营造一个有助于网络舆情正向发展的空间环境。企业管理者要转变观念，以平等、主动的态度，去面对自媒体，学会与网络媒体打交道，增强与自媒体创客沟通技能，营造正面的网络舆情。
二是健全完善制度，依法强化管控。为了更好地应对网络舆情危机，建立完善相关制度必不可少。 要认真学习掌握国家网络信息的法律法规，制定好应对舆情危机工作预案，完善信息公开制度，设立新闻发言人，强化应急演练。应对网络舆情危机最有效方法就是公开透明。在网络舆情危机发生后，公众渴望知道真相，此时，企业若隐瞒相关事实，捏造事故原因，封锁事故消息，就会不利于舆情传播的控制，甚至会引起信任危机。企业只有在在网络舆情发生的第一时间，真诚地公开事情的真相，采取积极的应对措施，引导舆论导向，才能化解舆情危机。
三是用好自媒体，搭好沟通金桥。随着网络技术的蓬勃发展，煤炭企业要积极利用微博、微信等自媒体来发布信息，应对网络舆情危机。多年来，在河南能源、义煤公司大力支持下，新义矿业开设了“微新义”，搭建了安全双基、环保督查、新义魅力等微信服务圈，公司主要领导开通了微博，有的还成为了博主、博客，针对一些事件和公众话题，及时在线上交流。通过这些自媒体，架起心灵沟通的金桥，随时应答职工诉求，解疑释惑，达成共识。宣传部门全天候关注“义煤吧”，集中收集网友的意见、评论，了解公众的需求，及早制止谣言，澄清事实，有效地提升了网络舆论引导力，为企业安全发展，营造了良好的舆论环境。
四、 煤矿事故舆情演变的非对称效应检验
人们对好消息和坏消息的关注存在差异, 从而在舆情 演变的波动性中存在着非对称性效应, 即坏消息所导致的 舆情波动性要大于好消息的, 如万源 (2012) 对网络舆情波 动性的研究就发现这种非对称性效应存在。则本部分采 用门限 ARCH 模型即 TARCH 模型检验煤矿安全事件舆情 演变的非对称性效应。
表 3给出了门限阈值分别取 1和 2的 TARCH 模型的估 计结果, 根据对数似然值较大、 AIC 和 SC 信息较小的原则 可知, TARCH (1, 1) 模型对于煤矿安全事件舆情演变过程 的刻画能力更好。因此, 可以采用 TARCH (1, 1) 模型来检 验其非对称性效应的存在性。 TARCH (1, 1) 模型的估计结果如 (4) 式: (4) (4) 式中, 非对称效应项 的参数估计值 -0.39在统计上是显著的, 从而说明煤矿安全的舆情演变具有非 对称效应。对于煤矿 安 全 事 件 消 息 的 界 定:坏消息即煤矿安 全事件爆发导致舆情 关注上升, 此时 u t -1>
五结语
本文基于煤矿事故百度搜索指数的周平均数据实证检 验了煤矿安全事件舆情演变的特征, 相关研究结论如下:第 一, 基于对煤矿安全事件百度搜索指数变化率的分析发现, 煤矿安全事件舆情演变呈现出聚集性特征。第二, 煤矿安 全事件舆情演变具有条件自回归特征。通过建立煤矿安全 事件舆情演变的一阶自回归模型, 对模型残差进行检验, 发 现煤矿安全事件舆情演变存在条件异方差性即 ARCH 效 应。第三, 煤矿安全事件舆情的演变过程呈现为非对称性, 即不同消息对舆情演变的影响程度不同。门限阈值为 1的 TARCH 模型估计结果表明, 煤矿安全事件发生即坏消息对 该事故舆情关注的影响要大于好消息的、 好消息能够减弱 舆论对煤矿安全事故的关注程度; TARCH (1, 1) 模型成功 地刻画了煤矿安全事件舆情演变的波动性特征, 克服了煤 矿事故搜索指数自回归方程残差序列存在的条件异方差 性, 对煤矿安全事件舆情演变形态和程度的刻画能力更强。
参考文献
[1]陈千里、周少甫:《上证指数收益的波动性研究》,《数量经济 技术经济研究》, 2002年第 6期。
[2]顾锋娟、岑仲迪:《基于 GARCH 类模型和 SV 类模型的沪 深两市波动性研究》,《数学的实践与认识》, 2011年第 1期。
[3] 杨晨辉、刘新梅:《宏观经济信息发布对沪深 300指数波动 性的影响》,《山西财经大学学报》, 2012年第 3期。
[4]张金林、贺根庆:《中国创业板和主板市场时变联动与波动 溢出》,《中南财经政法大学学报》, 2012年第 2期。
论文作者:杜永刚
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第10期
论文发表时间:2018/8/30
标签：舆情论文; 煤矿安全论文; 事件论文; 波动性论文; 对称性论文; 模型论文; 信息论文; 《建筑学研究前沿》2018年第10期论文;