基于网络舆情情感分析的民族关系监测预警研究
张劲松 黄 华 章凤君
摘 要： 民族关系网络舆情监测预警是民族关系监测预警工作的重要组成部分。在互联网上收集各类与民族相关的信息，并对其进行情感分析，以此研判民族关系网络舆情的现状和未来走势，有助于监测预警工作的有效实施。文中在民族关系监测预警基本框架基础上强调了网络舆情的重要性及其一般过程，从政府的角度出发提出相应的监测预警引导策略。研究表明：利用情感分析方法分析民族关系网络舆情，了解网络舆情的发展态势，及时为监测预警体系制定相应的引导策略，有效避免民族危机事件的发生。
关键词： 网络舆情 民族关系 监测预警
一、引 言
2016年我国移动互联网数量已超过7亿人次，各类社交群体发展迅猛，微信、微博、论坛新媒体的兴起都促进了全民上网新格局的形成，在这样的大背景环境下，网民以更快的速度获取信息，也更容易受到网络舆情的干扰而对某一事件产生错误判断。同样，在民族关系领域也不例外，人们在社交平台上就某一与民族相关的事件进行交流互动，形成网络民族关系，建立民族工作与网络治理联动机制，引导民族关系网络舆情的发展方向，以实现对民族关系的监测预警，促进民族关系的和谐发展。而通过大数据技术广泛收集互联网上与民族相关的信息，从而对民族关系网络舆情进行情感分析，主要针对负面情感，希望通过有效分析监测，及时对某些敏感且重要的舆情进行监控，将负面影响扼杀在萌芽状态。
凡此种种，尤其从2015年到现在，每一想起诸如此类的事情，莫名惊诧之外，还有巨大的空茫感与不确定性。我知道，这不是所谓的迷信，尤其是我们或可感知的冥冥中的律定与指派，游离与消失，它们所具备的那种类似被神明操纵的玄学意味，常常使得人心生感慨。
目前国内外对民族关系监测预警的研究主要集中于理论探讨[1]、宏观调控机制以及具体指标体系的构建[2]，很少有学者将网络舆情和情感分析应用于民族关系监测预警领域。而对网络舆情的研究相对较多，并且随着互联网技术的发展，也逐步出现网络舆情与大数据技术、情感分析相结合的文章，这对网络舆情的现状和未来趋势的研究及其对社会发展的影响有十分重要的作用。李光敏强调互联网已发展成舆情的主要载体，有必要利用各类技术手段对其中的民情民意文本进行分析，从而引导社会健康发展[3]。蔡立辉提出大数据是一把双刃剑，一方面加速网络舆情的传播和舆情事件的产生，另一方面也为网络舆情的分析提供各类数据信息资料、为舆情的监测预警提供技术支撑，因此党和政府需高度重视大数据的发展，扬长避短，努力形成一条以探索已发生的舆情事件并分析其内在机理为基础，为当前及时监测、未来准确预测为目标的分析路径[4]。王秀丽以西部少数民族网络舆情特征及其影响因素为基础，提出政府和媒体应该从意识形态和民族政策的视角引导网络舆情的发展方向[5]。雷振扬直接提出网络舆情对民族关系监测机制有重要的引导作用，通过各方努力以监测分析为基础，抑制舆情谣言的扩散以减轻网络舆情事件对民族关系的危害[6]。
本文在结合现有饲喂系统的结构以及功能的基础上，以实现饲喂过程自动化、饲喂下料精确化、动物管理人性化为目标，利用现代化设计理念开发出了新型母猪精确饲喂设备。
综上所述，在进行民族关系监测预警过程中必须重视网络舆情的发展，及时收集互联网上与民族相关的信息资料，利用情感分析技术把握舆情的基本走势和规律，用来判断其对社会各方面的影响，从而制定出具体的预警和调控策略。
二、民族关系网络舆情的特征及影响因素
（一）民族关系网络舆情的特征
1.网络舆情的复杂性。广阔的民族地区生活着众多民族，他们的宗教信仰各异、文化多样，具有鲜明的民族性、地域性和多元文化的特征。一般来说，自然灾害事件、民生事件和公共安全事件都极易引起民众热烈讨论，并产生网络舆情。同时，具有民族性的民族文化习俗和带有宗教色彩的民族宗教信仰信息也可能会产生网络舆情。此外，由于西方世界的干预，少数民族地区的网络舆情极易同政治问题、国际问题挂钩。如果不及时地、稳妥地解决这些问题，很容易引发网络舆情危机，进而发生民族冲突事件，破坏民族整体和谐稳定局面。
4.情绪指数计算与分级预警。情感分析又称观点挖掘，是利用自然语言处理技术对文本进行语义分析，挖掘文本中所包含的情感倾向或观点。情感倾向一般表现为积极、消极和中立这3种态度，分别统计三种情感倾向的评论数量，按照某种机器学习算法或指标集的综合评价方法，将计算出的情绪分数（-1，1）按照预警等级分为五级：Ⅰ级（-1，-0.6）、Ⅱ级（-0.6，-0.4）、Ⅲ级（-0.4，-0.2）、Ⅳ级（-0.2，0.2）、Ⅴ级（0.2，1）。I级、II级表示民族关系舆情警情严重[15]：I级表示国内外网络媒体（如微博等）与网民对该民族关系舆情关注度极高，并且网民多持负面的评价，传播速度较快，影响扩散范围广，民族关系舆情即将转化为群体性行为舆论，群体性事件发生的可能性较大；II级表示国内主流网络媒体与网站关注度高，此时境外媒体开始关注，传播速度快，舆情影响扩散到很大范围，有转化为行为舆论的可能。
2.网络舆情传播的多元性。在网络舆情传播过程中，民族群众既可以是舆情信息发布的重要来源，也可以是舆情传播的参与者，舆情产生者和参与者群体分布广泛、复杂。另外，在传播方式上，包括电话、短信、电视等传统媒介的传播方式，也包括QQ、微博、微信、论坛、贴吧、直播等形式的新媒体传播方式，以及音频、视频这种视听结合的媒体传播。
3.网络舆情容易产生“蝴蝶效应”。网络环境下的“小问题”极易通过网络形式放大而产生“蝴蝶效应”。比如非法分子和敌对势力借助国内发生的小事件在网上进行“发酵”，刻意曲解党的民族、宗教政策信息并广泛传播，最终引发带有民族攻击性的冲突事件。如2009年的乌鲁木齐“七五”暴力事件，就是境外敌对势力恶意曲解并炒作，使一桩原本简单的民事纠纷案通过发酵成为全球瞩目的政治事件。
4.网络舆情传播的“群体极化”特征。网络世界的“群体极化”特征具有强而有力的社会破坏性，这种特征一旦形成，极易引发严重的民族冲突事件发生。“群体极化”现象在我国西部少数民族地区尤为突出，特别是涉及民族生活习惯的时候，最易衍变为民族之间的冲突和矛盾问题。
（二）民族关系网络舆情影响因素
Black-Scholes模型定价基准与漂移率以及期权价格不存在相关性，从而BS定价模型叫作风险中性定价，Black-Scholes模型的假设前提为无风险套利。
2.文化因素。民族是文化的载体。在历史长河中，各个民族形成了不同的文化背景和宗教信仰，思维方式也有所不同，导致不同民族之间在文化习俗、宗教信仰、心理认同方面存在较大差异。因此，我国多民族、多文化、多习俗的复杂特点给网络舆情调控增加了不少难题，也使得政府无法采取一套固定成型的调控机制来应对不同民族不同类型的网络舆情问题。
3.民族关系网络舆情信息的大数据分析。以网络上涉及民族关系的热点话题、热门事件、意见领袖和涉及群体作为针对性的分析对象，运用大数据技术与手段对网络民族关系舆情信息进行分析，为采取主动调控措施提供决策支持与依据。采取大数据技术识别民族关系网络热点事件，并对网络个体行为进行情感倾向性算法的分析，以挖掘和预测整个群体对舆情信息行为的影响。
三、民族关系网络舆情监测预警的主要思路
民族关系是多民族国家中至关重要的社会关系。现阶段我国正处在经济社会转型期，原有的社会结构和利益关系正发生快速变化，各种民族问题日益凸显。正确处理我国民族问题，构建和谐的民族关系，是党和国家在社会主义现代化建设中的重要民族工作。而在当今社会，面对海量易获取的与民族相关的信息，人们通常难以判断真假，尤其针对负面信息更易受到影响，容易形成负面网络舆论。因此需要及时收集互联网上与民族相关的各类信息，通过分析寻找敏感的监测点，及时预警并实现调控目的。
（一）民族关系监测预警基本框架
民族关系监测预警的基本框架如图1所示，主要包括：（1）民族关系监测预警指标体系的建立及重构。通过分析各种影响民族关系和谐的警源因素，构建民族关系监测预警指标集，并在最终舆情信息分析的基础上对原有指标体系进行重构；（2）民族关系信息资源采集。主要通过民族关系信息资源库采集信息，包括民族问题基础信息库，民族关系预警知识库以及民族关系舆情信息库，特别注意的是要充分利用互联网的特征，通过各种渠道在新媒体平台上收集各类与民族关系相关的信息资源，既包括文本信息、图片信息，还包括视频音频等信息资源，及时掌握民情民意；（3）民族关系舆情信息分析。互联网上各类信息纷繁复杂且相互之间存在关联，因此需要运用一定的方法对其进行分类处理，从而得出有用信息；（4）民族关系监测预警调控机制。基于民族关系舆情监测的结果，结合其他基本监测状况制定相应的预警和调控策略。
预警警报系统是在分析判断的基础上设置的，根据网络舆情的发展态势和其是否超出政府的可控范围来判断是否需要发出警报，为相关部门提供足够时间准备应急策略，其中关键部分在于已设定的指标体系是否能正确反映网络舆情的现状。事后处理系统一般在应急处理民族网络舆情事件后启动，主要在政府引导、媒体支持以及公众参与的情况下进行，其中包括对舆情事件中受到伤害的人员进行相应的补偿和心理咨询，对民族网络舆情事件的起因、过程、影响、教训等进行调查和总结，并按照实际情况开展恢复工作。
河南仰韶酒业有限公司董事长侯剑光更是赋诗一首《水调歌头·寄峰会》，对黄淮名酒带的未来充满展望，“黄淮千里阔，逶迤四省间。苏鲁豫皖峰会，伟业动人寰。定义产区风格，划分香型流派，创新十余年。今又风云起，谁主好河山？再相聚，沧桑变，在宿迁。惟教初心不改，协同共向前。弘扬华夏文明，陶醉国人情怀，使命高于天。身处新时代，笃信梦能圆！”
图1 网络舆情下的民族关系监测预警的基本框架
（二）民族关系网络舆情监测预警过程
随着互联网媒体的发展，网络社群逐渐成为信息交流和沟通的重要场所，将人们的交流群从现实社会转移到虚拟网络中，人们就某一民族事件在网络社群平台上发表自己的观点和意见，以此形成公众网络舆情，并在短时间内对社会产生巨大影响，直接关系社会稳定和国家安全。尤其在民族关系领域，网络舆情极易引起不同民族成员的高度关注，不利于民族间的团结，容易导致不和谐的民族关系问题。同时互联网技术的发展也使得网民以前所未有的热情参与并推动网络舆情的发展，越来越多的网络舆情热点事件表明，对网络舆情公共危机管理的工作已经到了刻不容缓的地步[7]。因此，民族事务管理者需要高度重视民族关系网络舆情的发展，以防止舆情事件的进一步恶化。民族关系网络舆情的监测预警过程大致可以分为舆情数据采集、舆情信息抽取、民族话题追踪、舆情趋势分析、舆情威胁估计和可视化预警阶段[8]。
2.民族关系和谐性舆情监测预警过程。将大数据应用于民族关系监测预警，就是利用大数据收集及爬虫技术对网络上的海量信息进行爬取、分类、监测、聚焦及文本情感倾向性分析，找出关键词以实现舆情信息自动收集、自动存储、自动处理和预警，并以大数据可视化技术将预警结果及实施过程以图展示，为民族事务部门提供决策支持，了解舆情发展的动态。
四、基于网络情感分析的民族关系监测预警
互联网和大数据技术发展使得社会舆情治理出现新的治理形态，也使得网络舆情的治理方式得到了改变。在这种社会治理新方式的背景下，从属于社会舆情管理的民族关系舆情的治理也得到了改变。将大数据技术与网络舆情的监测相结合，通过实时监测网络民族关系舆情，对民族关系舆情进行预警。
（一）大数据背景下的网络舆情监测
大数据来源众多，除了互联网上的数据信息，各个企业内部也拥有大量用户信息，如电子平台和移动商务拥有大量的实时交易数据、实时评论数据，搜索公司拥有大量的用户关注点的数据，微博、微信则包含了众多的舆情信息。大数据挖掘技术可以将隐含其中的一些知识及信息挖掘出来，为决策者提供依据[9]，不仅有利于提高社会舆情的监管能力与相关部门的决策水平，还有利于营造和谐共处的互联网舆情环境与健康的社会舆情环境。具体来说，大数据在民族关系舆情监测预警中的应用如下：
1.民族舆情信息的智能化收集与处理。大数据技术能有效降低舆情监测预警中的信息采集成本，并能提高信息的准确率，提高民族舆情信息收集的智能化程度。基于大数据爬虫技术的数据可自动收集和处理，并实现数据资料与预警系统的实时化递交，对舆情信息的文档进行实时分析。对于预警系统中与民族相关的资料，可运用大数据的文档解析方法来提取关键要素，并使用文档存储服务将这些数据文档存在民族舆情数据库中，实时监测预警舆情发展动态，实现大数据技术对监测预警系统的辅助能力，从而实现民族舆情信息的智能化收集与处理。
舆情数据采集期，需要利用网络爬虫技术对某一个民族关系话题爬取数据，获取一些舆情网站的动态监控数据，这类数据具有即时性特征，有利于实时监测预警民族关系网络舆情。在舆情信息抽取阶段，通过爬虫技术及舆情网站所获得的数据，通常以文本文件或数据库文件进行存储，文本文件较常见；针对此类文件，要根据民族关系的关键词及民族关系热点事件，使用大数据处理相关工具来解析这些文件以清洗数据。民族话题追踪阶段，要利用爬虫技术实时监测新数据的产生并爬取，以进行实时监测民族关系话题，民族关系话题一般通过民族关系信息系统来获取，民族关系信息系统包括舆情信息库和舆情知识库。舆情趋势分析和舆情威胁估计阶段，在实时监控话题和数据不断爬取和清洗的基础上，可实时预测舆情发展的趋势，并估计可能存在的威胁，相关部门可采取措施以预防危机事件的发生。可视化预警阶段，即结合上述预警阶段，对民族话题实时展示最新状态，对舆情趋势发展以趋势图展示，并结合民族信息系统的知识库，采用某种指标集或算法对预警等级进行评级，用来判断民族关系舆情的严重程度。
3.民族和宗教因素。对于网络舆情的处理，需要结合各民族习惯和宗教的差异性，并将其与相应民族的意识和利益关系关联起来。民族和宗教影响因素若处理不妥，很容易形成“扩散式”的民族矛盾冲突问题。
4.跨部门民族舆情管理。通过构建大数据基础下的民族关系舆情知识库，利用大数据挖掘技术与机器学习算法分析舆情扩散中政府各部门间的工作任务的相关关系，协调各部门的职责和分工，结合大数据技术建立智能舆情监控预警决策支持系统，为各个部门提供智能化的决策服务。
1.意识形态因素。民族意识是引导民族网络舆情发展的重要因素，境外敌对势力若掌握意识形态主导权，极易通过网络引导舆论向不利方向发展。特别在新兴的Facebook、YouTube和Twitter等具有全球性影响的社交网站上，反动思想与极端思想层出不穷，在网络各个角落都有分布。境外敌对势力通过广泛联络境内外特定网民，在国内外影响范围广的社交媒体网络平台传播政治类网络谣言；或者通过资助极端分子，联合建立网站散布蛊惑人心的信息，并组织策划具有民族性的暴恐事件。
由上可以看出大数据在民族关系网络舆情监测预警中具有应用空间。政府相关部门拥有大量的民族信息资源，但这些大多处于休眠状态，而大数据技术可以改变这种现象，为民族网络舆情监测预警与管理提供良好的决策支持能力。
（二）民族关系网络舆情的情感分析流程
民族关系问题是社会管理领域的重要问题之一，尤其是在多民族的国家，有关民族关系问题的社会事件非常容易受到大家的关注，在网络上引起大量转发和评论，从而形成社会热点话题。民族问题热点事件的公众情绪是民族关系和谐性的重要反映，因此与民族关系相关的网络舆情监测对促进民族关系的和谐发展具有重要意义。结合民族关系舆情监测预警的一般过程，基于文本情感倾向性分析技术提出了民族关系问题的网络舆情情感倾向监测预警的详细流程，主要包括民族问题热点事件的识别、文本数据收集、网络评论文本情感倾向性分析以及情绪指数计算与分级预警四个阶段。
1.民族问题热点事件的识别。社会热点事件往往由一个突发事件引起，并受到广大网民的关注，在互联网会有大量的转发和评论。因此，可以根据新闻发布的权威度、转发次数、评论数量和评论时间密集程度等参数，识别出特定时间段内的热门话题[10]。对于特定领域问题的识别，可以利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。在民族关系问题的热点事件识别中，可以设定“少数民族”“民族地区”“民族自治”“民族政策”“民族矛盾”和“民族冲突”等关键词来缩小识别范围，再根据转发量、评论量和持续时间等参数来识别具体热点话题或事件。
2.文本数据收集和处理阶段。在热点事件识别的基础上，可利用网络爬虫工具获取网络评论文本资料，并经过预处理后按规定格式存入数据库。文本预处理具体包含去掉无关文本和重复项，并且删除带有URL、@与#等符号的内容；利用中文分词软件将文本进行分解，标注词性并去掉停用词。
文本数据是自然语言的表达，它与关系型数据库不同，属于非结构化数据，复杂程度较高，难以用简单数据分析方法进行处理。因此，有必要通过文本抽取技术确定文本的元数据为文本的特征代表，并将其转变成标准的具有内容特征的文本模型[11]。常用的文本特征表示方法有向量空间模型、布尔模型及概率模型。向量空间模型把文本数据抽取成特征项作为基本的语言单位。文本被视为特征项的一个N维空间的向量，并将此向量表示为此文档的向量。布尔模型是基于集合论和布尔代数的一种检索模型，每个文档都有关键词的集合构成，K=（k1，k2，…，kn），检索结果被表示为布尔的关键词组合，用或、与、非逻辑符号链接，以括号表示次序。[12]文档要能被检索出来，必须满足布尔代数检索形式。布尔代数的缺点在于忽略文档中单词的频数，遗失部分信息。为消除布尔模型中的不确定性而提出了概率模型，它补偿了布尔模型值只存储特征值信息的缺陷，还存储了特征值频数的信息。
中药具有清热生津、凉血解毒等功效，通过与西药的共同施用，具体的治疗效果将得到进一步提升：大黄、生地、银花、栀子、板蓝根各20 g，黄岑、连翘、甘草各30 g，石膏40 g，煎汁后灌服，1剂/d，连用3 d。以上剂量适用于50 kg的猪，具体治疗时则根据猪的实际重量按比例增减即可。
3.网络评论文本情感倾向性分析。网络评论文本情感倾向分析是指判断网络用户发表文本所表达观点的情绪是积极、消极还是中立的，情感分析方法主要有基于情感词典和机器学习的两种方法。语义文本情感倾向分析法对文本中表述情感的词进行积极或消极的语义分析来判断文本的情感倾向，或者利用情感词库，将分词后的网络文本与情感词库匹配，并根据程度词库配以相应权重，对文本情感进行量化分析，可得到文本的综合情感倾向[13-14]。
4）训练方式、手段及步骤：在该项目中，以“任务驱动、自主探索”为主要教学方法，运用情境设置、问题导向、自我探索、任务、小组竞赛、成绩展示。在活动过程中穿插相关训练活动和情景面试环节，结合材料案例分析和个人感悟。
（三）民族关系网络舆情预警机制的运行
民族关系网络舆情预警系统的及时性和精确性是民族关系问题得以解决的关键。考虑到网络舆情的动态性和不确定性，民族事务工作人员应建立持续追踪监测系统、分析判断系统、预警警报系统以及事后处理系统，用来确保预警系统真正发挥相应作用。而且整个预警系统离不开计算机技术的支持，包括网络数据信息挖掘和网络内容动态分析方法等。
持续追踪监测系统不仅强调对网民的民情民意进行追踪记录、及时分析，尤其关注那些发帖量、评论数以及点赞数最高的民族事件，还需关注政府监测部门的执行力以及意见领袖的号召力，提高相关工作人员的积极性，充分发挥政府的监测预警作用。分析判断系统是在民族关系舆情信息资源库和案例库的基础上运作的，舆情信息库为分析判断提供各类实时信息，有利于及时掌握民族关系舆情的发展方向，了解网民对民族事件的情感倾向；而民族关系案例库则为民族事件发生后提供待参考的解决方案，并将一些拥有丰富预警工作经验的专家意见加入数据库，提高准确性和说服力，在这个过程中还需不断丰富完善资源库的内容。
从图1可以看出民族关系舆情信息分析是民族关系监测预警的关键阶段，尤其在互联网快速发展的时代，一方面人们以更自由更便捷的方式在网络上发表言论，另一方面网络信息的传播速度加快，范围扩大，这就使得任何与民族相关的细微小事，通过互联网的放大作用都可能演变成舆情事件，直接影响社会稳定。因此在重视现实社会民族关系发展演变的同时，还需关注网络民族关系的发展状况，也就是不同民族的群众通过互联网平台参与民族问题的交流和互动，就他们关心的民族问题发表自己的观点，以形成网络民族关系。通过大数据技术对互联网上出现的与民族有关的情感词汇进行归纳分析，了解民族关系网络舆情情感倾向，判断可能出现的危机和未来发展趋势，及时制定对应策略阻止危机的进一步发展。
人家是一天里万花七试都考完，我们偏要分成两天，第二天的主考官，还换成了一脸阴沉的司徒一一，考场还设在那鬼气森森的水月宫。
五、民族关系网络舆情监测预警的引导策略
网络舆情问题的存在，一定程度上归结于政府和公众的信息不对称、政府信息公开力度不够，执政不透明，从而引起民众的猜测和怀疑，导致矛盾激化。政府要想有效地应对网络舆情危机，不能只停留在采用传统的“堵”“压”策略，而应顺应时代要求和满足舆情调控工作需要，采取“疏”“导”策略来实现网络舆情的有效引导[16]。本文主要根据民族关系网络舆情监测预警中政府管控职能提出以下几点引导策略：
2017年6月30—2018年6月30，学校师生共计申请专利110项，其中发明专利69项， 2016年—2017年同期共计申请专利57项，其中发明专利41项，同比分别增长92.98%、68.29%。
（一）妥善运用主流网络媒体调控舆情
主流媒体网站由于其覆盖面广、受众群体大、信息种类多等特点，是政府开展网络舆情调控工作的重点领域。因此，主流媒体网站内容必须保证其信息发布的准确性和可信性，客观公正地报道网络舆情发展情况和处理流程。政府部门应充分发挥主流媒体网站的自有优势，结合运用多种调控手段，以实现对民族关系网络舆情的有效调控，从而掌控舆情主导权[17]。同时，民族地区政府部门应结合网络舆情的发展特点，采取高效的传播手段，以通俗易懂、普遍接受的形式宣扬民族团结主旋律。一方面，民族事务部门通过主流网络媒体，构建舆情事件对话机制，使少数民族群众拥有足够的话语权，主动参与进来，以此来创造和谐的民族文化氛围；另一方面，通过网络议程设置及时控制和引导舆论。
（二）组建专业的网络舆情监控队伍
通过专业的网络舆情监控队伍，对收集的舆情信息进行识别、分析、判断与传送，为科学决策服务；建立网络舆情危机处理和决策机制、危机协调机制、危机执行机制、舆情反应机制，从多视角、全方位监测以把控网络舆情发展状况，并通过设置相关正面议题，引导民族关系网络舆情朝良性方向转化。网络舆情危机事件出现后，公众对事件的评论结构，在一定程度上会对事件是否积极解决、政府管理是否有效产生影响。因此，网络评论小组也是监控队伍中必不可少的部分，成员组成可是政府宣传部成员，也可是一些该领域的专家、意见领袖和媒体从业者等。网络评论员要发布理性的、有深度的、有说服力的帖子，引导公民客观分析问题，并发现事件真相，做出理智判断，避免谣言的传播。
（三）培养领导干部网络舆情的调控能力
政府领导干部的网络舆情危机处理能力对舆论的引导也具有一定的影响。学习如何正确处理网络舆情危机，已经成为各级地方党政干部面临的重要现实课题。首先，危机事件的处理要顺应民意，民心是执政之本，是引导群众舆论走向的敲门砖。其次，认识对理论和实践具有导向作用，只有充分认识和理解网络舆情特点和发展规律，明确舆情问题核心内容，才能做出行之有效的应对策略。最后，善用技巧会事半功倍，领导干部要提高应对舆情危机的技巧，善于利用政府管理的优势，合理应用新兴传媒手段，控制和引导舆论的走向。政府部门可以开设相关技能培训课程，全面提高领导干部的综合能力素质。
（四）基于大数据强化网络舆情分析研判
政府除了及时监控数据信息的流通动态，还要对海量数据进行甄别和判断，并作出准确迅速的反应。监控部门在整合、分析各种网络言论以及科学研判舆情的发展态势时，还要积极同网管办、电信运营商等机构建立好联动处置机制，切实做到第一时间处置负面舆情，把握舆论主导权。从官方发出声音，给出有公信力的说明。公安机关可建立特定主题的数据监测系统，采集大量数据，同时可与相关网站合作，获取其后台关键数据，根据事件属性进行分类整理存储，运用大数据技术，从这些数据中获取某类舆情事件发展规律及特征信息，完善舆情工作机制。此外，不断拓宽大数据获取的渠道，以提高预测的准确性和完整性。
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（五）建立完善的民族关系网络舆情情感分析机制
基于文本情感分析的民族关系预警的结果取决于所依赖的文本来源和容量，要使结果能反映真实的民族关系状况，必须扩大文本容量，采取多渠道收集网络文本信息，特别是网络用户的评论信息，因为这些信息最能反映普通用户的观点。在具体的过程中需要对不同的研究工具进行效果比较，或者开发出更高水平的研究系统。例如，在基于情感词典的分词系统中，需要构造民族关系的专业型情感词库，在情感分析中可以开发更科学的研究算法，提高研究结果的确定性。
六、结 语
本文在民族关系监测预警基本框架的基础上，探讨了网络舆情在民族关系监测预警的理论运用和实际意义，指出将大数据技术同民族关系监测预警相结合的可行性以及意义和过程，利用情感分析方法，分析民族关系监测预警网络舆情的基本态势，有利于相关工作人员制定民族政策，为民族关系监测预警提供更加丰富的手段和策略。
试验固定菜籽油的添加量为 650 g，十三香添加量为 3 g，考察不同鲜花椒添加量对“贡椒鱼”火锅品质的影响，结果见图1。
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中图分类号： C95
文献标识码： A
文章编号： 1001-2338(2019)04-0169-06
作者简介： 张劲松，男，博士，中南民族大学管理学院教授、硕士生导师；黄华，男，中南民族大学管理学院硕士研究生；章凤君，女，中南民族大学管理学院硕士研究生。
基金项目： 国家社科基金项目“民族关系和谐性监测预警及主动调控机制研究”(编号：12BGL105)、中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“‘互联网+’时代民族工作的理论与实践研究”（编号：CSZ18004）研究成果之一。
标签：网络舆情论文; 民族关系论文; 监测预警论文; 中南民族大学管理学院论文;