网络舆论危机中的政府作用研究，本文主要内容关键词为：舆论论文,危机论文,作用论文,政府论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G203
文献标识码：A 文章编号：1673-5420(2012)04-0007-07
一
网络舆情是当今社会舆情的主要表现之一，反映了各个阶层、不同群众的思想和情绪[1] 1-7。政府是国家管理者，各种利益矛盾往往会通过国家管理者与民众的矛盾集中地反映出来，各级政府因此成为民众集中关注和发泄不满的焦点。作为公共管理的重要主体，政府有责任协调处理各种利益矛盾及社会事务。如果处置不当，大多数矛盾会转化为民众与政府的对立行为，从而生成网络舆情危机[2]。
目前国内对于网络舆论危机中的政府作用研究成果有：梅松分析政府因舆情应对和引导找不准切入点，错误地判断舆情发展态势，没能采取正确、及时有效的处理措施，从而使得网络舆论生成危机[3]。李斌认为政府自身体制机制的缺失，政府官员的不当作为和违法行为是诱发网络舆论危机的因素[4]。冯春认为政府各职能部门没有与民众进行有效的沟通，是诱发网络舆论危机的原因[5]。魏丽萍认为政府要处理好网民的社会满意度，否则很容易诱发网络舆论危机[6]。杜蓉等研究了政府的观点可信度、公信力、危机信息公开速度和危机事件透明度等因素对舆论演化的影响[7]。曾润喜等指出政府官员谋求自身利益，不良的行政文化，我国行政问责信息不全等都是诱发网络舆论生成危机的因素[8]。张一文等分析指出国家管理者不被民众赞同，使得民众与国家管理者在利益方面产生矛盾，是非常规突发事件网络舆论危机爆发的原因[9]。
综上所述，目前对政府作用下的网络舆论危机研究已经取得一些成果和进展，但是这些成果主要集中在定性分析方面。本文以政府为研究对象，采用定量与定性分析相结合的方法，研究了政府在网络舆论危机中的作用规律及作用力。
二
政府因素在网络舆论危机发生的过程中，起着抑制、促进和既有抑制又有促进的作用。下面分析政府因素作用下，不同类型舆论事件的发展模式。
1.案例选择
本文选取了2007年年初至2011年年底之间与政府相关的网络舆论事件。案例需同时具备下述两方面要求：第一，在天涯社区、凯迪论坛、强国论坛、新浪微博和腾讯微博等相关新闻报道与帖子数总和超过10000；第二，在一段时间、较大范围内引起社会关注，从而引发有规模和深层次讨论。最终选取了106起网络舆论事件，表1列举了部分舆论事件：
针对政府在不同舆论事件中的作用，可以将所有事件分为两种类型：直接型和间接型。根据在两种不同类型中政府所采取的措施和发表的言论，每种类型又有3种行为表现组成：抑制型、促进型和抑制促进共存型，进而可以细分为6类，如表2所示：
2.案例分析
案例分析引入舆情热度值m(t)，用来表示 t时刻网民关注度
与媒体关注度
的总和，反映了舆情发展模式。网民关注度与媒体关注度的取值来自百度指数，而百度指数可用来预判中国通胀或通缩的走势[10]，分析旅游景区网络空间关注度的时间分布特征及其前兆效应[11]。百度指数分析的2个指标是“用户关注度”和“媒体关注度”。其中，“用户关注度”以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，分析计算各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和；“媒体关注度”是以过去选定时间段内百度新闻搜索中与该关键词最相关的新闻数量为基础，经过加权计算得到最终数据[12]。所以利用百度指数，舆情热度值的取值函数可表达为：
对于表2，政府行为表现的不同，使得不同类型的舆论事件发展模式产生了差异。综合分析得到以下几种，如表3所示。
对于A、D类型事件，政府总体起到抑制作用。如A类事件郑筱萸案和马鞍山局长打人等，可以看到事件发生后舆情热度很高，在政府采取一系列措施后，舆情危机逐步冷却。而D类事件如上海地铁追尾、染色馒头和双汇瘦肉精事件等，这类事件初始时舆情热度快速上升，但在政府介入并采取措施后，舆情热度冷却下来。虽然有些事件发展后期舆情热度出现反弹，但这由事件本身决定，而政府针对这些反弹起到的还是抑制作用。图1和图2分别显示了 A、D类舆情事件发展模式。
注：次坐标为马鞍山局长打人、女狱警街头打人和悬浮照事件舆情热度值
图1 A类事件舆情发展模式
注：次坐标为上海地铁追尾舆情热度值
图2 D类事件舆情发展模式
对于B类事件如天价过路费、法制办“咆哮哥”和邓玉娇案等以及E类事件动车追尾事件和钴60事件等，政府的行为表现既有抑制又有促进，区别在抑制和促进的先后，而舆情发展模式都是起伏不断。当政府发挥抑制作用时，舆情热度上升趋势变缓或者降低；当政府发挥促进作用时，舆情热度开始上升。如邓玉娇案，不信服的审判使得舆情热度快速上升，而案件之后的鉴定、重审和改判在一定程度上抑制了舆论危机。再如动车追尾事件，政府及时抢救缓和了舆情危机，但是下令就地掩埋车头，一句“你信不信，反正我信了”把政府推上了浪口，促进了舆情危机扩大。图3和图4分别显示了B类与E类事件舆情发展模式。
注：次坐标为副局长“替谁说话”、王帅案和喝开水事件舆情热度值
图3 B类事件舆情发展模式
注：次坐标为动车追尾事件舆情热度值
图4 E类事件舆情发展模式
对于C、F这种类型事件，政府总体起到促进的作用。如C类型事件河北馆陶29岁县长、临时性强奸和躲猫猫等，部分政府官员关于事件“稀奇古怪”以及“不符实际”等说法，极大促使了网络舆论生成危机，图5显示了C类舆情事件发展模式。而F类型事件如河北大学交通肇事案和副县长女儿“炫富”等，这些事件中有政府部门或官员因素存在，结合社会贫富矛盾的加剧，不公正及官民矛盾等一些因素，使得这类事件极大促使了网络舆论生成危机，图6显示了F类舆情事件发展模式。
注：次坐标为上海钓鱼执法舆情热度值
图5 C类舆情事件发展模式
注：次坐标为河北大学交通肇事案舆情热度值
图6 F类舆情事件发展模式
三
将政府对网络舆论危机的作用力分成两部分：一个来自政府本身，是政府因素直接作用表现，用X表示；另一个来自社会的反应，是政府因素间接作用表现，用Y表示。
政府直接影响作用值函数X可表述为：
利用公式2计算得到如表4所示的部分舆论事件的X值。
政府间接因素Y的取值来自舆情热度值，Y的计算借鉴龚海军话题关注度计算公式，对Y取对数，这样可使Y的取值范围与X保持一致，均在[0，1]之间变换[13]。
λ是动态调整因子，用来平衡公式中相关因子对整个公式的影响，m(t)表示时间段内舆情热度值总和。χ用来协调舆论热度值，χ取值依赖于事件中政府的作用，当政府对舆论危机起促进作用时χ
(0.67，1]；当政府对舆论危机的作用包含促进和抑制时χ(0.33，0.67]；当政府对舆论危机起到抑制作用时χ(0，0.33]。
用F来表示政府对网络舆论生成危机的用作力，则F可表述为：
利用公式4计算得到表5政府对网络舆论危机的作用力值F。
表5反映了政府在部分事件中对网络舆论危机的作用力值的大小。从中可以看到政府对网络舆论危机起抑制作用，作用力值集中在0.46左右。虽有个别值突出，但不影响总体结果趋势。在马鞍山局长打人事件中，政府作用是抑制和消除舆论危机，所以政府作用力值应很小，而计算结果符合这一特点，因此可以想到应有其他因素促使舆论危机生成。
政府对网络舆论危机既有促进又有抑制作用，作用力值集中在1.1左右。如杭州飙车案，警方的“70码”之说掩盖了事实，一定程度上促使了网络舆论危机的生成。而后期警方真相的还原及肇事者的被捕，抑制了舆论危机扩张。在这类事件中，网络舆论危机是政府与其他因素如网民或社会环境等的共同作用，政府只起到一部分作用。所以政府作用值应介于抑制和促进之间，而计算结果符合这一特点。
政府对网络舆论危机起促进作用，作用力值集中在1.5左右。以躲猫猫事件为例，地方政府解释犯人在狱中同狱友玩“躲猫猫”游戏，不小心撞墙而死。而作为社会公众部门，像这样的无稽之谈，必然会引起网络舆论危机。所以，政府作用力值应很大，而计算结果符合这一特点，可以得出此种网络舆论危机与政府有直接关系。
本文通过对政府参与舆情事件行为表现分类，分析政府因素在网络舆论危机过程中的三种作用：抑制、促进和抑制促进共存。同时运用百度指数作为统计工具，结合政府在处理舆论时自身四个因素对舆情事件发展的影响，计算了政府因素对网络舆论危机的作用值。生成网络舆论危机的原因错综复杂，政府只是某一因素，只能在单个方面反映舆论传播规律，因此结合更多因素去分析网络舆论危机的生成将是下一阶段的任务。