導(dǎo)語：高校教育輿情預(yù)警模型與案例研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

［摘要］高校輿情事件發(fā)展有著階段性的特點(diǎn)，利用Logistic曲線分析高校輿情的發(fā)展趨勢對于提升高校網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警能力有著一定的意義。通過Logistic曲線模型，將高校輿情事件發(fā)展階段分為特定的幾個(gè)階段?；陔A段劃分的結(jié)果，提出并闡述高校輿情事件的輿情預(yù)警模型，并進(jìn)行案例分析研究。結(jié)果表明，Logistic曲線模型能夠有效預(yù)測高校輿情事件的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播趨勢和發(fā)展階段。同時(shí)高校輿情事件的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制可為相關(guān)部門的輿情分析和處理提供參考。

［關(guān)鍵詞］高校輿情；Logistic曲線；輿情預(yù)警；機(jī)理

一、引言

教育輿情是指在一定的社會空間內(nèi)，作為主體的民眾針對有關(guān)教育的中介性社會事項(xiàng)所產(chǎn)生和持有的社會政治態(tài)度。隨著互聯(lián)網(wǎng)工具的興起和大面積普及，網(wǎng)絡(luò)教育輿情越來越受到人們的關(guān)注。人們借助于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)表自己對教育事業(yè)的看法，包括互聯(lián)網(wǎng)上曝光和呈現(xiàn)的教育事件、教育現(xiàn)象和教育問題等方面，同時(shí)也反映了人們對這些教育問題或現(xiàn)象的觀點(diǎn)和態(tài)度。高校網(wǎng)絡(luò)教育輿情涉及面廣，參與人數(shù)眾多，影響力大，是教育輿情的重要一環(huán)。因此，高校網(wǎng)絡(luò)教育輿事件的預(yù)警變得極為關(guān)鍵，其研究也成為網(wǎng)絡(luò)輿情研究學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。近年來，學(xué)者在高校事件的輿情管理的研究取得了一些成效，例如儲節(jié)旺、朱玲玲結(jié)合學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn)，以文獻(xiàn)研究和理論研究為主，采用定性研究方法，從事前、事中、善后處理三個(gè)階段入手，強(qiáng)調(diào)情報(bào)支撐作用，最后提出解決當(dāng)前高校網(wǎng)絡(luò)事件應(yīng)急管理困境的基本舉措；李綱也曾指出當(dāng)前公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情面臨以下問題和挑戰(zhàn)：理論與實(shí)踐有待進(jìn)一步融合，缺乏量化分析的體系與框架，微觀層面分析有待深入，缺少網(wǎng)民社會結(jié)構(gòu)和群體行為研究。階段劃分是輿情研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容。高校輿情事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度和關(guān)注度的變化有一定的規(guī)律。目前學(xué)術(shù)界針對網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢階段的研究，依據(jù)不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)，可以劃分為三至六階段等，具體內(nèi)容和代表性成果如表1所示。雖然學(xué)術(shù)界對網(wǎng)絡(luò)輿情演化階段的劃分標(biāo)準(zhǔn)和命名各有見解，但網(wǎng)絡(luò)輿情遵循了事物發(fā)生、發(fā)展和消亡的發(fā)展規(guī)律是學(xué)術(shù)界的普遍共識。整體而言，網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展階段的研究很豐富，但大部分研究主要集中于定性研究，缺乏網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展規(guī)律的定量化描述和分析。筆者認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展受各種隨機(jī)因素影響，但有其自身的發(fā)展規(guī)律，而Lo-gistic生長曲線能較好的捕捉和預(yù)測高校輿情事件的網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢。為此，本文基于Logistic生長曲線，構(gòu)建高校輿情事件的網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展階段預(yù)測模型，對模型通過實(shí)證進(jìn)行擬合驗(yàn)證，劃分輿情傳播的階段，進(jìn)而針對輿情傳播每個(gè)階段的特點(diǎn)進(jìn)行輿情預(yù)警，提出預(yù)警模型，為應(yīng)對高校輿情事件網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)提供新視角。

二、理論和方法模型

（一）Logistic生長曲線。比利時(shí)數(shù)學(xué)家發(fā)現(xiàn)社會人口增長速度一開始隨時(shí)間的增加而逐漸加快，高速增長之后，增長速度逐漸減緩，最后趨于穩(wěn)定。之后美國人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家通過對生物繁殖和各國人口增長的大量研究分析，發(fā)現(xiàn)了相同的規(guī)律，并把這個(gè)規(guī)律命名為Logistic曲線，曲線見圖1。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)教育輿情在來源、主題、主體、民意傳播方式以及影響態(tài)勢方面表現(xiàn)出一些不同于傳統(tǒng)輿情的特點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)輿情變得越來越復(fù)雜，輿情分析面臨挑戰(zhàn)。但高校教育輿情事件發(fā)生后網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展態(tài)勢有其自身的規(guī)律。綜合上述學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)輿情不同發(fā)展階段的研究，雖然階段劃分、命名有所不同，但本質(zhì)上都認(rèn)同前期的網(wǎng)絡(luò)輿情規(guī)模是按照“產(chǎn)生—爆發(fā)—平穩(wěn)”的模式發(fā)展，形成了“S”形的發(fā)展形態(tài)。因此，可以利用Logistic曲線來模擬網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展變化過程。（二）基于Logistic曲線的高校輿情事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測模型。高校輿情事件發(fā)生后，在前期一段時(shí)間內(nèi)，相關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)量開始增加；隨著時(shí)間推移，增速在逐漸變大；到達(dá)頂峰后，輿情規(guī)模不斷放緩，并趨于穩(wěn)定。基于以上走勢特征，利用Logistic曲線來模擬高校輿情事件網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展過程，Logistic曲線的數(shù)學(xué)模型為：yt=K1+me-at（K，a＞0）（1）其中：t表示時(shí)間；yt表示t時(shí)刻被統(tǒng)計(jì)變量的值，其變化范圍為0＜y＜K；K是yt的飽和水平。

三、基于Logistic曲線的高校輿情事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播預(yù)測與階段劃分

（一）案例基本情況。在2019年初“翟某某學(xué)術(shù)門”的影響下，引發(fā)了公眾對學(xué)術(shù)不端行為的強(qiáng)烈關(guān)注，并促使部分高校加大了對論文的力度。部分學(xué)校的畢業(yè)論文“率”從原來的30%以內(nèi)降低到20%，更嚴(yán)格的甚至降到了8%以下。此外，還有學(xué)校增加了重審環(huán)節(jié)，即對已畢業(yè)學(xué)生的畢業(yè)論文進(jìn)行質(zhì)量跟蹤監(jiān)控，一旦被查出高于率，將直接取消學(xué)位證書與畢業(yè)證書。此消息引發(fā)網(wǎng)友熱議，大量網(wǎng)友參與轉(zhuǎn)發(fā)跟評，截至6月11日，原PO互動(dòng)近3.7W。圖2為2019年6月10—11日“畢業(yè)論文”事件所引發(fā)的搜索指數(shù)（搜索指數(shù)為互聯(lián)網(wǎng)用戶對鍵詞搜索關(guān)注程度及持續(xù)變化情況）。從圖表中可以看出，搜索指數(shù)在6月10日急速上升，11日以后逐漸下降，其生長規(guī)律符合Logistic曲線的“S”型特征，選用Logistic曲線進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測具有合理性?！爱厴I(yè)論文”事件搜索量頂點(diǎn)發(fā)生在6月10日14∶00，將10日6∶00至14∶00每一個(gè)小時(shí)的搜索量數(shù)據(jù)進(jìn)行編號，6時(shí)編為1，7時(shí)編為2，依次編號后對其進(jìn)行累加處理得到表3。根據(jù)表2數(shù)據(jù)畫出折線圖（見圖3）。應(yīng)用三段和值法確定“畢業(yè)論文”事件網(wǎng)絡(luò)輿情Logistic曲線系數(shù)：K=853755.954，m=161.706，a=1.827。Logistic曲線表達(dá)式為：yt=853755.9541+161.706*e-1.827t（二）Logistic曲線模型擬合檢驗(yàn)。根據(jù)上文計(jì)算出的“畢業(yè)論文”事件網(wǎng)絡(luò)輿情Logistic曲線系數(shù)，分別計(jì)算出“畢業(yè)論文”事件每個(gè)時(shí)段搜索指數(shù)累加數(shù)的預(yù)測值，并將預(yù)測值和實(shí)際值進(jìn)行比較（如圖4）。從圖4中可以看出，預(yù)測模型和實(shí)際發(fā)展趨勢接近。在檢測預(yù)測模型效果時(shí)，一般使用判定系數(shù)R2作為判定指標(biāo)，用來反映預(yù)測值和實(shí)際值之間的差距，R2越接近1，擬合效果越好。本模型中，經(jīng)過回歸統(tǒng)計(jì)分析，R2=0.70，說明本模型與高校教育事件的網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢擬合效果較好。所以，使用Logistic曲線模型能很好的擬合網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的發(fā)展趨勢，并且具有良好的預(yù)測效果。但也可以發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展會受到其他因素的影響，比如衍生輿情的產(chǎn)生，會改變網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展環(huán)境和狀態(tài)，從而改變網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的趨勢，使之不再呈現(xiàn)典型的Logistic典型的“S”形曲線。所以，在高校網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警中需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行符合具體發(fā)展情形的預(yù)測。（三）階段劃分。通過上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的直觀分析，根據(jù)Logistic曲線的拐點(diǎn)公式lnma，K2!"，計(jì)算可得：（1.78，426278），即“畢業(yè)論文”事件中，拐點(diǎn)出現(xiàn)在6月11日，也就是說，在6月10日，與該事件有關(guān)的搜索指數(shù)增長最快，11日過后指數(shù)增長速度明顯減緩。所以，根據(jù)拐點(diǎn)，“畢業(yè)論文”事件的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播可以分為三個(gè)階段：隱蔽潛伏期、爆發(fā)擴(kuò)散期和平穩(wěn)衰退期。

四、基于Logistic模型的高校輿情

事件的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制?；贚ogistic模型對高校教育事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的階段劃分結(jié)果，根據(jù)高校教育事件網(wǎng)絡(luò)輿情各個(gè)發(fā)展階段的特征，本文提出了高校教育事件網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警機(jī)制（見圖5）。高校教育事件網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警機(jī)制將輿情傳播劃分三個(gè)基本階段，即隱蔽潛伏期、爆發(fā)擴(kuò)散期和平穩(wěn)消退期，雖然有些學(xué)者將階段劃分為三個(gè)或三個(gè)以上更加復(fù)雜的階段，但是筆者認(rèn)為，無論如何劃分，高校教育事件輿情傳播都有潛伏—爆發(fā)—消退的特性，二者是不沖突的，因此本文提出的預(yù)警機(jī)制具有一定的普遍適用性。高校輿情事件的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制包括兩個(gè)方面，一是網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測，通過網(wǎng)絡(luò)安全管理和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等手段，盡可能對網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展進(jìn)行異常監(jiān)測；二是在網(wǎng)絡(luò)輿情高校教育事件必然發(fā)生的前提下，政府、高校等相關(guān)部門通過預(yù)先決策采取預(yù)防措施，以降低或減緩網(wǎng)絡(luò)輿情的影響。五、結(jié)語隨著社交媒體的發(fā)展，高校輿情事件發(fā)生后，其網(wǎng)絡(luò)輿情信息發(fā)展和傳播迅速。高校輿情事件網(wǎng)絡(luò)輿情的前期發(fā)展規(guī)律符合Logistic生長曲線的特點(diǎn)?；贚ogistic曲線可以將網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展預(yù)測并劃分為特定的幾個(gè)不同的階段，并且需要針對每個(gè)階段的不同特征進(jìn)行預(yù)警。本文的主要工作和結(jié)論如下。1.本文基于Logistic曲線的理論基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證分析和模型擬合，將高校輿情事件的網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢預(yù)測劃分為特定的三個(gè)階段。本文提出的高校教育事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制可以為政府、高校和社會公眾根據(jù)不同階段的特點(diǎn)來有效應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)。2.本文研究主要集中于高校網(wǎng)絡(luò)輿情的文本內(nèi)容進(jìn)行分析，但從網(wǎng)絡(luò)事件的演化過程看，網(wǎng)絡(luò)輿情的評論、轉(zhuǎn)發(fā)、瀏覽量能更好的體現(xiàn)高校教育事件網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)注度和熱度。所以，以后的研究階段有必要在文本信息的基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際的高校教育事件熱點(diǎn)演化數(shù)據(jù)量，進(jìn)而完善各階段的模型構(gòu)建。

作者:朱益平 單位:南昌大學(xué)