引言

网络舆情是指人们在受到某些经由互联网传播的事件刺激后而产生的对该事件的认知、态度、情感和行为倾向的集合体^[1]。随着互联网的普及，网络日渐成为一种公众表达诉求的途径，网络舆情也成为社会舆情的重要组成部分，对社会和政治生活的影响日益突出，所以开展网络舆情监测成为越来越多机构用户的现实需求。

目前，国内外分别在舆情系统的设计与实现、舆情主题分析以及情感分析方面做了大量工作。在舆情系统研究方面，肖慧华^[2]设计了一套政府网络舆情监测系统，能够实现对海量互联网信息的自动抓取、分类聚类。针对舆情主题，龚磊^[3]在主题模型LDA挖掘的基础之上，利用可视化技术发现主题演化规律；Lo^[4]利用support vector machine (SVM)进行顾客抱怨信息自动分类，提高了客服的工作效率和客户的服务满意度。针对舆情情感分析，王英等^[5]基于情感维度内容结合网络舆情情感特征，通过情感分析方法统计情感值，分析情感状况，得出评论高峰期内情感趋势和情感状态分布，实现网络舆情事件的预警研判。但是目前网络舆情系统存在两个问题：①分析维度单一，只能做词频统计、情感倾向分析或者聚类分析，对于舆情的真实价值分析与运用比较粗浅，并不能真正判断事件发展的程度、需要引导的方向和应对措施；②缺乏交互性，只能作单向的舆情分析而不能进行反向的舆情引导进而影响舆情的走向。

针对以上问题，本文开发了一种网络舆情深度分析与引导系统，该系统融合数据采集、用户、主题、情感等多维度分析方法，首次将舆情引导加入系统，通过多维度舆情分析，从大量的网络观点中挖掘到有价值的信息，对危险舆情进行有针对性的引导，以便整体掌握舆情事态的发展。

1 DeepOpinion网络舆情深度分析与引导系统 1.1 总体架构

DeepOpinion网络舆情深度分析与引导系统总体架构如图 1所示。其基本思想是实时地采集互联网数据，并对采集的数据进行用户、主题、情感等多维度的分析，最后根据分析出的结果有针对性地进行舆情引导。

1.2 网络舆情数据采集

网络数据采集通过网络爬虫技术来实现。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个互联网内容的镜像备份。采集过程为：从一个初始网页开始，获得初始网页上的URL后，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件，再将队列中的URL通过HTMLParser解析获取所需要的文本信息。采集流程如图 2所示。

1.3 用户分析

用户分析是指通过分析活跃用户的舆情来把握当前舆情的走向，本文主要利用“以词查人”、“用户发帖列表”、“发帖时间序列”等方法来实现。首先通过“以词查人”利用话题中独有的关键字来查找该话题下的参与用户，并统计分析找出参与该话题最多的一些用户(也称意见领袖)；然后使用“用户发帖列表”分析意见领袖所发表的言论，他们往往不止参与一个话题，而是某一类话题或某几类话题，如社会突发类事件，当事件发生时，可以直接查看意见领袖对于该事件的言论，在事件发生初期就迅速掌握话题走向；最后通过“发帖时间序列”分析用户在单位时间内的发帖数量，以便了解话题热度及趋势、舆情开始时间、集中爆发时间以及整个事件发展过程。

1.4 主题分析

主题分析是指分析文本的主题类型、主题要素以及它们之间的相互关系^[6]。浅层主题分析仅能确定主题边界，即区别文本所属的主题，比较复杂的分析能够在识别边界的基础上讨论主题内容。本文将从浅层SVM分类^[7]、较为复杂的潜在狄利克雷模型(LDA)^[8]以及主题追踪^[9]3个方面来进行主题分析。首先通过SVM训练出一个有效的分类器，将舆情分为不同类别；再利用LDA主题模型提取数据中的隐结构的统计模型，将主题模型方法应用于网络舆情文本集的主题挖掘，有助于在文本层面按照主题的思想分析理解海量舆论中的主要观点；最后通过主题追踪对主体感兴趣的主题发展趋势进行动态追踪，通过计算SimHash的海明距离^[10]筛选出与所追踪主题相似的舆情，从主题层次的角度全面把握某个主题相关事件的时效性及其动态演化关系。

1.5 情感分析

情感分析是对给出的舆情文本的感情进行分析、归纳的过程^[11]，即判断一条舆情中的观点持有者对某件事持有的态度(积极、消极或中立)，以便了解舆情的情感分布，及时做出预警。本文使用台湾大学中文情感极性词典NTUSD ^[12]来计算舆情情感，通过统计所获得文本中情感类别(积极和消极)的个数，利用情感公式计算每篇文档的情感值Sen

$ Sen = {Q_{正}} - {Q_{负}} $

(1)

式中Q_正和Q_负分别表示积极和消极词数量。

1.6 舆情引导

区别于传统的互联网舆情系统，DeepOpinion加入了舆情引导的功能，在分析某一舆情事件后，根据其情感态势作出是否引导的决定，当消极情感超过该舆情的70%时，系统就会发出预警，提醒使用者对该事件进行引导。DeepOpinion舆情引导主要通过两种方式进行：①通过内置Chrome浏览器进行舆情信息的检索，在百度新闻中查看积极信息，使用网络爬虫技术提取网页内容，并自动填入到转发区，可实现对内容的编辑；②自行填写转发区内容，再通过HTMLClient异步发表，实现舆情引导，使事件情感转向积极的方向。

2 实证分析 2.1 数据采集

为了验证本文系统的功能，通过系统的数据采集功能，利用1.2节中描述的爬虫算法将天涯杂谈网站的首页设为种子站点，将“http://bbs.tianya.cn/post-free-”开头的URL放入队列，再解析队列中的URL。共采集2017年1月1日至6月30日期间天涯杂谈总计88 262条数据，以此数据为基础，实现各项功能。

2.2 结果与讨论 2.2.1 用户分析

本文选取2017年影响较大的事件“山东辱母杀人案”进行分析，利用文本关键词选择方法TF-IDF^[13]选择出该舆情事件中的关键词，并使用JUNG开源工具绘制关键词网络如图 3所示。可以看出，整个事件都在围绕几个关键词进行，其中“辱母”一词在关键词中较为突出，它贯彻整个事件的始终，与其他关键词联系也较为紧密。

另外，通过该系统用户分析功能发现，这一事件在天涯杂谈总计225名用户参与讨论，总计发表舆情290条，并且随着事态的发展关注的用户越来越多，事件持续发酵。其中参与最多的用户发表言论达到21次，分析发现该用户所发表内容大多是关于社会问题的讨论，对社会问题有较为深刻见解，其可能作为意见领袖对舆情造成一定影响。

2.2.2 主题分析

已标注数据训练集构建的SVM分类器将舆情内容分为7大类别^[14]，见表 1。可以看出与该事件紧密相关(发帖数最多)的帖子主要有3类：讨论本事件经过的舆情归属于“社会稳定”；讲述本事件导火索“高利贷”的舆情归属于“金融经济”；探讨本事件中政府法院部门处理此事的过程归属于“政府执政”。

利用LDA将该事件分为6个主题(表 2)，LDA自动分类出的关键字可以帮助了解某一主题下的主要内容和相关内容。可以看出，6个主题各自包含的信息分别为：主题1下的关键字表明“辱母杀人案”事件是由“高利贷”所引起的；主题2是事件发生后法院的判决情况；主题3描述政府在该事件中扮演的角色；主题4是“黑社会团伙”在该事件中的行为；主题5是事件发生后舆情的反应；主题6是案件发生后医院的处置方式。另外，在所有关于“辱母杀人案”的舆情中，有更多帖子是关于事件本身发展过程和用户对于该事件的个人观点。

2.2.3 舆情引导

通过情感分析得到的情感趋势图如图 4(a)所示，可以看出公众的态度普遍很消极。当消极帖子超过70%的预警线时，系统开始预警并进行舆情引导。首先对该事件进行舆情检索，从百度新闻中找出能对事件发展态势起到缓和作用的文章，将其转载到舆情引导区，对文章内容作出情感判断并进行修饰编辑，然后转发到天涯社区。系统在3月27号开始对舆情进行引导，使一些偏激的公众舆论回归理性。舆情引导后的效果如图 4(b)所示，可以看出，从3月27日起网络舆情的积极情感明显上升，与消极的舆情情感平分秋色，表明舆情引导对于网络负面情绪起到了很好的正面引导作用。

3 结束语

在当前网络舆情爆炸式增长背景下，为了高效全面地掌握网络舆情动态并对其进行科学合理的引导，设计并实现了网络舆情分析与实时监测系统。该系统针对目前国内主流舆情系统分析维度单一的问题进行了改进，并首次将舆情引导加入系统。通过实例验证证明，本文系统通过用户、主题、情感的多维度分析，可以较全面地了解和掌控舆情内容及其发展态势，通过舆情引导可以明显改善网络舆情走向。本文系统对于政府部门掌握网络舆情及事态发展具有一定积极作用，可以为国内舆情系统的建设提供一种新的思路。

本文仅以天涯社区为例，利用现有技术开发了互联网舆情深度分析与引导系统，下一步将采集包括微博、微信在内的更多渠道的数据，植入更先进的技术工具对舆情进行分析。