国内社会舆情研究热点及趋势探讨

国内社会舆情研究热点及趋势探讨

摘 要：本文在提取了以社会舆情为主题的近千余篇CNKI期刊论文的关键词后，筛选出词频最高的前63个，在此基础上运用了文献计量研究的共词分析方法，采用SPSS19.0软件为工具，通过统计学的因子分析，聚类分析，研究得出了当前国内社会舆情研究的热点以及发展趋势，主要研究热点包括：舆情引导机制，公众意见管理，舆论问题的对策研究，社会矛盾与意识形态分析，媒体影响力与舆情传播，社会舆情监督等六大研究热点，以及逐渐向网络舆情监督，和大众媒体的管理研究，舆情的传播模式发展的研究趋势。

关键词：社会舆情；共词分析法；热点趋势；多维统计分析；文献计量

1 引论

所谓社会舆情，就是针对特定的现实客体，一定范围内的“多数人”基于一定的需要和利益，通过言语、非言语形式公开表达的态度、意见、要求、情绪，通过一定的传播途径，进行交流、碰撞、感染，整合而成的、具有强烈实践意向的表层集合意识，是“多数人”整体知觉和共同意志的外化。

随着中国经济的发展，人民也渐渐开始发表自己的意见和主张了，或是在网络上，或是在现实生活中。社会群体的事件通常又是突发性的，会在短时间内取得社会大量的关注，例如2010年10月的药家鑫案件、2014年3月暴恐案件、2014年12月内蒙古呼格吉勒图故意杀人案件等；如何监控、处理好社会舆情是当今政府和全社会的共同责任。不能任由不良的社会舆论继续传播下去，也要积极弘扬倡导正面的社会舆论，构建和谐社会主义社会。

2 共词分析方法基本原理

共词分析法（Co-term Analysis）是信息资源管理文献计量研究中的常用的方法，也是内容分析的重要方法之一。其原理即是：源于两个能表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语（一般为文章关键词或主题词）在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关系，并且出现的次数越多，表明俩者的关系越密切，距离越近。共词分析方法通常与现代统计方法如常见的因子分析、聚类分析以及多维尺度分析等多元分析方法一起结合使用，可以将某些学科研究领域中的关键词或主题词按“距离“加以分类，从而科学的归纳出该学科的研究热点，结构以及范式。同时，借助于一些图形软件，还可以将这些研究热点可视化的显示出来。

另外，值得注意的是，在文献计量研究中存在另一种共引分析法，由于作者文章发表可能滞后，因而此方法不能准确的反映出当前某学科领域的研究热点以及趋势发展，所以此方法常用于学科成熟、结构稳定的研究领域；而共词分析方法所研究的是某学科研究领域当前文献集中关注的主题，所以比较适合一些新兴的，热点的学科领域的探讨和热点研究。例如，我国的社会舆情研究正是这样的一个学科研究领域，本文将基于共词分析的方法，探究我国社会舆情的研究热点以及未来的发展趋势。

3 共词分析方法的运用：以国内社会舆情研究领域为例

3.1 文献处理

3.1.1 文献下载

本文采用的是中国学术期刊网CNKI全文数据库并选择的是中国学术期刊网络出版总

库，时间是从2004年10月至2014年10月，主题搜索为：社会舆情。

3.1.2 文献预处理

本次一共检索到1164篇期刊，并全部下载完毕。按照列名：题名，作者，单位，文献来源，关键词，发表时间等，将论文导入EXCEL表单。

3.1.3 文献初步处理

⑴对文献进行初步筛选，将一些不符合本次研究目的的文献删除。删除原则：无作者、电视、网络报道的文献。删除完成后一共剩余有论文：1037篇。再将数据进行合并汇总。

⑵关键词的处理：将筛选后的文献进行关键词统计，运用EXCEL提供分列功能，将关键词列分成多个关键词组成的多列，运用分列功能分列：

⑶关键词筛选：将所有关键词复制粘贴到同一列，共获得原始关键词2452个，并统计每个关键词的数目，将其降序排列选取频数大于10的关键词共计64个关键词如下图1：

但是由于本次研究的主题词为：社会舆情，所以将社会舆情关键词删除，最终剩下关键词数目为63个。

⑷构建关键词的共词矩阵：本次研究的共词矩阵是将63个关键词两两匹配，生成一个63*63的方阵，并在最终保留的1037篇论文中共同出现的次数。

⑸关键词相似矩阵由于本研究最后要采用SPSS的多元统计方法（如系统聚类，K均值聚类，因子分析等）对共词矩阵进行统计分析，所以要将共词矩阵化为相对应的相似矩

阵。本研究将共词矩阵化为相似矩阵的方法采用的是Ochiia系数将共词矩阵化为相似矩阵，即将共词矩阵中的每个数字都除以与之相关联的总频次的开方的乘积，计算公式如下：

此时对角线上的数据表示自身与自身的相似度，计算结果为1，利用公式转换后的相似矩阵

相似矩阵中的数字表示两个关键词的相似程度，即是两个词共同出现的在同一篇文章中的次数多少，也就是两个关键词的密切程度。由于相似矩阵中有大量的0，在进行SPSS统计分析的时候容易产生误差，所以将相似矩阵的转为相异矩阵，效果是一样的，原因是，多元统计分析的时候，用到的只是两个关键词的相对关系，而不是绝对关系。因此用相似矩阵还是用相异矩阵进行统计分析结果都是一致的，由于考虑到误差的问题，我们最终采用相异矩阵。相异矩阵表示的是两个关键词的相异程度。

相异矩阵（部分）如下图3：

3.2 文献的多元统计分析以及数据分析

常用的三种多元统计分析的方法主要有：聚类分析，因子分析，和多为尺度分析，本文将采用前两种方法对以社会舆情为主题的文献处理结果进行多元统计分析，对其进行类属分析，从而归纳其研究热点。

3.2.1 聚类分析（Cluster Analysis）

本研究采用系统聚类分析的方法，具体选择Wards Method方法，聚类分析的结果部分树状图4如下所示，从这个树状图，大致可以初步观察到各个关键词的关联程度。

3.2.2 因子分析（Factor Analysis）

因子分析的目标是用尽可能少的因子去描述众多的指标或者因素之间的联系，其基本原理是根据相关性的大小把研究对象的变量进行分组，使得同组内的变量之间的相关性较高，而不同组内的变量相关性较低。这样便可以利用因子分析的方法，抽取出能反映原始数据大部分信息的几个公共因子，从而既简化了研究，又达到了客观的分类的目的。

以上一共抽取有63个关键词，若用这些关键词去概述这个主题的研究热点，其中有些很多是重复累赘的。因此本研究采用因子分析将63个变量提取出一些核心的公共因子，然后对公共因子进行抽取概括。

对相异矩阵使用SPSS19.0软件进行因子分析，选择“（Principle Component）主成分法“和”（Equamax）平均正交旋转法“，并选择输出碎石图，和主成分矩阵，结果表明一共提取出来了24个主成分，能够解释总方差的87.841%。

得到碎石图如图5所示下、以及因子相关图如图6所示：因子相关图中圆点越接近的关键词，代表对应关键词越密切，比如像社会矛盾，社会舆情研究，公众情绪等关键词距离较近，因此这几个关键词就越可能属于同一研究热点。

3.2.3 成分矩阵分析（Component Matrix）

成分矩阵反映了各个关键词与各个提取的公共因子的相关性值越大，就说明越相关，就可以被这个因子所概括，其中，选取相关系数大于0.45的关键词作为对应公共因子命名的参考。对于每一个主成分，从63个关键词中，选出系数最大的前5个关键词，作为下面的主要关键词。最终分析比较，得为8大研究热点结果如表1所示：

4 分析结果讨论

从挖掘结果来看，国内目前对于社会舆情研究的热点大致有以下几点：

4.1 舆情引导机制

从关键词与主成分的相关系数来看，有关引导机制方面的关键词相关性最强。由此可见，国内大多数研究社会舆情的选取的研究点就是从舆情的引导机制入手的，可得出这是国内社会舆情研究的一大热点。

4.2 公众意见管理

由于网络的逐渐发达，人们相互之间的表达自己的主张的渠道变得丰富，如何正确管理公众就某件事情的意见是一国政府需要了解并且知道如何去应对的问题。因此关于社会舆情方面的研究热点之一便是如何进行公众意见的管理。

4.3 舆论问题的策研究

当舆论发生时，或者造成了很多不好的后果时，采取怎么样的措施能够避免或者解决舆论事件，是社会舆情的研究重点之一，这也是社会舆情的解决之道的研究方向。无论是个人，企业还是政府部门，都会遇到或多或少的舆论问题，研究怎么面对舆论问题是一件有意义的事情，也是一件必要的事情，特别是在我国社会矛盾日益突出的年代。

4.4 社会矛盾分析与意识形态分析

社会舆情产生的原因的研究，分析社会内在的矛盾，和人民群众的意识形态，发现矛

盾，及时解决矛盾，避免最后导致重大的社会舆情事件，给社会造成不好的影响，例如经常见到城管强拆，地方政府与当地村民的矛盾等等。这些应该从深层次去研究事情产生的原因，及时结局，早发现，早解决。

4.5 媒体影响力与舆情传播

媒体作为社会的舆情的主导者，和把关人，如何正确管理媒体的影响力，和正确认识到舆情的传播模式，是关乎社会稳定的大事。在人口众多的中国，媒体的管理和传播模式是复杂的，但也是极其重要的，做好媒体把关人的思想教育和正确利用舆情的传播模式，对于应对舆情事件是大有裨益的。

4.6 社会舆情监督

政府应该担起舆情监督的责任，随时监督社会舆论，及早发现，及早控制，避免事态的蔓延，减少突发舆情事件带来的损失和危害。

5 国内社会舆情的研究主要特点和发展趋势

本文发现关于社会舆情研究，国内学者多数集中在研究舆情的引导机制，公众意见管理，群体性事件处理等热点，这也正是由于我国近些年来频繁发生社会群体事件、网络突发舆情事件和谣言事件。相比于这些，国内学者对于舆论的监督，和媒体影响力以及舆情传播模式的研究尚少，但正处于上升阶段。舆情的研究趋势是：由传统的群体性事件的应急处理研究逐渐向网络舆情监督、大众媒体的管理研究、以及舆情的传播模式这一主题上面发展。

值得注意的是，互联网技术的快速发展与应用，很快成为了社会舆情的主要空间，网络信息环境下的舆情监测与研究又具有和传统舆情研究不一样的特点，主要体现在：“去中心化”，“去责任化”，“群氓现象”，“群体极化”，“组织化炒作”，“把关弱化”等。如何做好新兴技术环境下的社会舆情研究，是每一个关注这一研究领域的人需要思考的问题。

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