1、網(wǎng)絡(luò)輿論的傳播問題摘要持有、接受、表達某種相同、相似的觀點的人在社會人群中所占的比例超過一定的閥值，這時候這種觀點就上升為輿論（opinions）?；ヂ?lián)網(wǎng)作為開放的網(wǎng)絡(luò)平臺，已成為新聞集散地、觀點集散地和民聲集散地。網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)的狀態(tài)極為活躍和顯著，有可能影響到社會安定和其他政治問題，因此有必要找出其影響因素，研究其發(fā)展態(tài)勢，在必要時對其進行適當(dāng)?shù)目刂坪鸵龑?dǎo)。對于問題一，我們在查閱相關(guān)資料以及對網(wǎng)絡(luò)輿論的分析理解后，將影響網(wǎng)絡(luò)輿論的因素分為兩大類：外在因素和內(nèi)在因素。外在因素主要是推動輿論的發(fā)展，而內(nèi)在因素表現(xiàn)為網(wǎng)民對輿論的關(guān)注程度。各大類因素又分為若干類。由于各影響因素的權(quán)重不等，我們運用層

2、次分析法計算各因素的權(quán)重如下:網(wǎng)絡(luò)版主新聞線人傳統(tǒng)媒體帖子總數(shù)日主帖數(shù)日帖子數(shù)日點擊量0.1910.0310.0770.0790.0680.3310.221對于問題二，由于網(wǎng)絡(luò)輿論的形成和發(fā)展受問題（1）中各因素的影響，各種因素之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，在信息有限且外在因素抽象的條件下，我們首先采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，計算各評價指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度，并將其轉(zhuǎn)化為這些指標(biāo)的相對權(quán)重，使各權(quán)重的確定更科學(xué)合理。然后進行模糊合成得出評價網(wǎng)絡(luò)輿論的網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)。根據(jù)已知時間段的網(wǎng)絡(luò)輿論度指數(shù)對網(wǎng)絡(luò)輿論的態(tài)勢進行合理預(yù)測和判斷。本文就“躲貓貓”事件為例，帶入模型進行模擬分析，并將模型中的結(jié)果與實際情況作對比。模擬結(jié)果

3、與實際情況基本吻合。對于問題三，我們根據(jù)所建模型，分析影響網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)大小的各因素，并結(jié)合實際情況，提出網(wǎng)絡(luò)輿論發(fā)生后，如何改變各因素，控制和引導(dǎo)輿論的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿論、層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析方法、模糊數(shù)學(xué)理論、網(wǎng)絡(luò)輿論指標(biāo)一、問題重述互聯(lián)網(wǎng)作為一個開放自由的平臺，已經(jīng)成為了世界的“第四媒體”。作為開放的網(wǎng)絡(luò)平臺，加上其虛擬性、隱蔽性、發(fā)散性、滲透性和隨意性等特點，越來越多的人們愿意通過互聯(lián)網(wǎng)來表達自己的個人想法?，F(xiàn)今，互聯(lián)網(wǎng)已成為新聞集散地、觀點集散地和民聲集散地?；ヂ?lián)網(wǎng)上的信息內(nèi)容龐雜多樣，容納了各種人群、各類思潮，對于社會上的一些敏感問題出現(xiàn)在網(wǎng)上而引起一些人的共鳴應(yīng)是一種正

4、常現(xiàn)象，但是由于各種復(fù)雜因素使這些敏感問題向熱點演變，最后形成網(wǎng)絡(luò)輿論并引起社會群眾的違規(guī)和過激行動時，將影響到社會安定和其他政治問題，因此網(wǎng)絡(luò)輿論的爆發(fā)將以“內(nèi)容威脅”的形式對社會公共安全形成威脅，對網(wǎng)上的信息內(nèi)容進行管理和控制將成為互聯(lián)網(wǎng)進一步發(fā)展的必然趨勢。試在上述背景基礎(chǔ)上，解決如下問題：（1）在查找資料的基礎(chǔ)上，運用數(shù)學(xué)建模方法分析影響網(wǎng)絡(luò)輿論的各種因素；（2）運用所掌握數(shù)學(xué)知識，建立網(wǎng)絡(luò)輿論形成的數(shù)學(xué)模型，使其能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)輿論的發(fā)展、變化趨勢做出有效的判斷，并能對網(wǎng)絡(luò)輿論的態(tài)勢做出客觀的表述；（3）基于上述模型的基礎(chǔ)上，試描述在網(wǎng)絡(luò)輿論形成后，如何所建的模型來控制和引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論的發(fā)展

5、趨勢。二、問題分析2.1問題一的分析我們知道，影響網(wǎng)絡(luò)輿論的因素非常多，而且每個因素的影響程度都不同，因此把該問題轉(zhuǎn)化為多層次分析問題。層次分析法（AHP）是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進行定性和定量分析的決策方法。其特點是在對復(fù)雜的決策問題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進行深入分析的基礎(chǔ)上，利用較少的定量信息使決策的思維過程數(shù)學(xué)化，從而為多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題提供簡便的決策方法將決策。 由于網(wǎng)絡(luò)輿論的復(fù)雜性，需要考慮諸多因素，在遵循客觀性、科學(xué)性、可操作性、有效性這四個準(zhǔn)則的條件下我們選取較有代表性的影響指標(biāo)，其中一級指標(biāo)分為內(nèi)在因素和外

6、在因素，外在因素對應(yīng)的二級指標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體，內(nèi)在因素對應(yīng)的二級指標(biāo)為帖子總數(shù)、日主帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量。然后運用層次分析法進行分析，確定各二級指標(biāo)在網(wǎng)絡(luò)輿論中所占的權(quán)重，進而可知其對網(wǎng)絡(luò)輿論的影響程度。22 問題二的分析網(wǎng)絡(luò)輿論的形成和發(fā)展受問題（1）中各因素的影響，各種因素之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，適合于運用模糊理論建立數(shù)學(xué)模型。但以往各因素的隸屬度往往是通過主觀經(jīng)驗或構(gòu)造隸屬度函數(shù)來確定的。為了科學(xué)的、準(zhǔn)確的確定隸屬度，我們首先采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，計算各指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度，并以關(guān)聯(lián)度作為隸屬度，建立模糊關(guān)系矩陣，然后利用層次分析法計算各指標(biāo)的相對權(quán)重，再進行模糊合成，最終得出

7、各因素相互作用下的網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)。根據(jù)已知時間段的網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿論的變化趨勢，進而對網(wǎng)絡(luò)輿論的態(tài)勢做出客觀的評價。三、符號說明D網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)w權(quán)重向量CR一致性比率U二級指標(biāo)集A評價對象集第個評價對象的第個指標(biāo)值灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)R模糊關(guān)系矩陣P層次分析法計算得到的各指標(biāo)權(quán)重網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)的大小四、模型假設(shè)1、外在因素的影響只有兩個狀態(tài)：介入或不介入。2、假設(shè)論壇的統(tǒng)計的數(shù)據(jù)都是真實的。3、假設(shè)網(wǎng)民在各論壇分布均勻。4、假設(shè)調(diào)查期間網(wǎng)民總數(shù)保持不變。五、模型建立與求解5.1 問題模型的建立與求解。5.1.1 模型的建立我們將問題分為3個層次：目標(biāo)層O、準(zhǔn)則層C、方案層P；每層有若干個元素，各層元

8、素間的關(guān)系用相連的直線表示。通過相互比較確定各準(zhǔn)則對目標(biāo)的權(quán)重，及各方案對每一準(zhǔn)則的權(quán)重。將上述兩組權(quán)重進行綜合，確定各方案對目標(biāo)的權(quán)重。運用層次分析模型，大致分為以下4個步驟：1）建立層次分析結(jié)構(gòu)模型：網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)指數(shù)zhi外在因素內(nèi)在因素素感網(wǎng)絡(luò)版主媒體記者健康滿意度帖子總數(shù)主帖數(shù)日帖子數(shù)目標(biāo)層準(zhǔn)則層子準(zhǔn)則層點擊量對于本道題來說，只有目標(biāo)層和準(zhǔn)則層而沒有方案層，最高一層（目標(biāo)層）即為網(wǎng)絡(luò)輿論，準(zhǔn)則層即為影響網(wǎng)絡(luò)輿論的一級指數(shù)，而二級指數(shù)對應(yīng)的為子準(zhǔn)則層，相同的層之間是一類標(biāo)準(zhǔn)，對下一層有支配作用，同時受上一層的支配，最高一層只有一個成分是要實現(xiàn)的目標(biāo)。2）構(gòu)造成對比較陣。元素之間進行兩兩對

9、比，對比采用相對尺度。要比較的各準(zhǔn)則對目標(biāo)O的重要性， ，A成對比較陣來確定對目標(biāo)O權(quán)向量比較尺度的取法：等人提出19尺度取值1，2，···，9及其相反數(shù)。尺度 1 2 3 4 5 6 7 8 9的重要性相同 稍強 強 明顯強 絕對強3）準(zhǔn)則層對目標(biāo)層權(quán)向量及一致性檢驗。階致陣的最大特征根為，定義一致性指標(biāo)：越大，不一致越嚴(yán)重。隨機一致性指標(biāo)的結(jié)果如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51定義一致性比率 當(dāng)<0.1時，通過一致性檢驗。權(quán)向量即為最大特

10、征根對應(yīng)的列向量經(jīng)過歸一化處理而得到的4）組合權(quán)向量及其一致性的檢驗第二層對第一層的權(quán)向量第三層對第二層各元素的權(quán)向量構(gòu)造矩陣 第三層對第一層的組合權(quán)向量即為：因此根據(jù)第三層對第一層的組合權(quán)向量即可得出影響網(wǎng)絡(luò)輿論的各種因素對網(wǎng)絡(luò)輿論所占的權(quán)重。5.1.2問題模型的求解利用AHP層次分析軟件，通過確定不同網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)的權(quán)重程度，并采用幾何法對不同指數(shù)形成判斷矩陣，通過條件后得出權(quán)重如下：1、 影響網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)的一級指標(biāo)網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)外在因素內(nèi)在因素外在因素13/70.3內(nèi)在因素7/310.7最大特征值=2.000，CI=0.000 ，RI=0.000 ，CR=0.000<0.1，通過一致性

11、檢驗2、二級指標(biāo)占外在因素的權(quán)重外在因素網(wǎng)絡(luò)版主新聞線人傳統(tǒng)媒體網(wǎng)絡(luò)版主1530.637新聞線人0.210.330.105傳統(tǒng)媒體0.33310.258最大特征值=3.039，CI=0.019 ，RI=0.580 ，CR=0.033<0.1，通過一致性檢驗。3、二級指標(biāo)占內(nèi)在因素的權(quán)重內(nèi)在因素帖子總數(shù)主帖數(shù)日帖數(shù)日點擊量帖子總數(shù)120.20.250.113主帖數(shù)0.510.330.330.097日帖子數(shù)53120.473日點擊量430.510.316最大特征值= 4.195，CI =0.065, RI=0.900, CR=0.072<0.1,通過一致性檢驗。綜合分析以上各個影響網(wǎng)絡(luò)

12、輿論指數(shù)的二級指標(biāo)和一級指標(biāo)可得：一級指標(biāo)一級指標(biāo)在目標(biāo)層中的權(quán)重二級指標(biāo)二級指標(biāo)在一級指標(biāo)的權(quán)重外在因素0.3網(wǎng)絡(luò)版主0.6370.191新聞線人0.1050.031傳統(tǒng)媒體0.2580.077內(nèi)在因素0.7帖子總數(shù)0.1130.079主帖數(shù)0.0970.068日帖子數(shù)0.4730.331日點擊量0.3160.221表中各二級網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)指標(biāo)的權(quán)重一級指標(biāo)在網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)的權(quán)重 * 二級指標(biāo)在一級指標(biāo)中所占的權(quán)重。各因素對網(wǎng)絡(luò)輿論影響的權(quán)重比值如圖所示：由圖可以看出每天的帖子數(shù)和每天的點擊量在網(wǎng)絡(luò)輿論的影響因素中所占比重最大，這說明網(wǎng)民對輿論的關(guān)注程度對網(wǎng)絡(luò)輿論的影響最大。網(wǎng)絡(luò)版主對網(wǎng)絡(luò)輿論也

13、有重要影響，而主帖數(shù)、帖子總數(shù)、傳統(tǒng)媒體、新聞線人對網(wǎng)絡(luò)輿論也有一定影響。5.2 問題二模型的建立與求解5.2.1 模型的建立由于考慮到大量未知信息的存在，采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，計算各指標(biāo)的灰色度，并以關(guān)聯(lián)度作為隸屬度，建立模糊關(guān)系矩陣，然后利用層次分析法計算各指標(biāo)的相對權(quán)重，再進行模糊合成，最終得出評價的結(jié)果。以下是該模型建立的具體步驟。5.2.1.1 確定評價對象集和指標(biāo)集假設(shè)評價對象集為；指標(biāo)集為，其中 （ =1，2，）是指第個指標(biāo)。其原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為：其中表示第個評價對象的第個指標(biāo)值。5.2.1.2利用灰色關(guān)聯(lián)度計算模糊隸屬度1）確定最優(yōu)指標(biāo)集其中（=1，2，）為第 個指標(biāo)在各個評價

14、對象中的最優(yōu)值。因此我們可構(gòu)造初始矩陣U：其中 表示評價對象 的第個指標(biāo) 的指標(biāo)值（=1，2，；=1，2，）。2）對原始指標(biāo)值進行無量綱化處理由于評價中所涉及的各個指標(biāo)因素具有不同的量綱，不能進行直接比較，因此，需要對原始數(shù)據(jù)指標(biāo)進行無量綱化處理。假定第 個指標(biāo)的最小值為，最大值為， 令 ，（=1，2，；=1， 2，）即為 的無量綱值。則對原始指標(biāo)矩陣U 進行無量綱化處理的結(jié)果矩陣C 為：3）計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)對數(shù)據(jù)無量綱化處理后，把最優(yōu)指標(biāo)集作為參考序列，將各評價對象的指標(biāo)值（=1，2，）作為比較序列，那么第 個評價對象 在第個指標(biāo)下的無量綱化指標(biāo)值與其最優(yōu)指標(biāo) 的關(guān)聯(lián)系數(shù)為（ =1，2，；

15、=1，2，）。式中0， 1稱為分辨系數(shù)，一般取=0.5。采用這種方式求得的關(guān)聯(lián)系數(shù)就是隸屬度。4）構(gòu)造模糊關(guān)系矩陣其中（ =1，2，； =1，2，）表示評價對象 在第個指標(biāo)下的無量綱化指標(biāo)值與其最優(yōu)指標(biāo) 的關(guān)聯(lián)系數(shù)。5.2.1.3 利用層次分析法計算各指標(biāo)權(quán)重原理已在模型一中敘述，得到權(quán)重矩陣。5.2.1.4 模糊合成與綜合評價其中 為評價對象 （ i=1，2，n）綜合所有評價指標(biāo)后得到的綜合隸屬度，也即是該對象屬于優(yōu)越的程度。最后，根據(jù) （ i=1， 2，n）的大小，對評價對象進行綜合評價，其中越大，表示評價效果越好。5.2.2 模型二的驗證通過對大量的網(wǎng)絡(luò)輿論事件研究分析，我們選取“躲貓貓

16、”事件對模型二的正確性加以驗證。數(shù)據(jù)選自較有代表性的天涯雜壇從2月13日到3月12日的數(shù)據(jù)記錄。這里，2月13日到3月12日的每一天對應(yīng)于模型中的評價對象；各影響因素對應(yīng)于模型中的指標(biāo)；網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)對應(yīng)于模型原理中的綜合評價，其值越大，代表當(dāng)天的事件受各方面的關(guān)注度越高。5.2.2.1 確定評價對象集和指標(biāo)集評價對象集為，其中分別表示第一天、第二天第28天的輿論指數(shù)；指標(biāo)集為，其中分別表示網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體、帖子總數(shù)、主帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量。5.2.2.2.將指標(biāo)集元素進行量化處理網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體等外在因素只有兩種狀態(tài)：介入輿論、為介入輿論。如果他們介入輿論其所占權(quán)重完

17、全作用在輿論指數(shù)上貢獻量為1，不介入則對網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)貢獻量為0。所以將其介入狀態(tài)賦值為1，未介入狀態(tài)賦值為0。對于“躲貓貓”事件，2月13日首先由云南信息報披露，隨后開始網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載，帖子成為熱帖，可以認為傳統(tǒng)媒體、網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人事件第一天就介入，對其賦值為1，到3月1日事情基本明了，論壇媒體不再關(guān)注此事，此時賦值為0。而帖子總數(shù)、主帖數(shù)、日帖子數(shù)、日點擊量均可以用統(tǒng)計來的數(shù)據(jù)表示，無需量化。由此可得其原始指標(biāo)矩陣所對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：=1111122411224884011113473225811011113793328211111388195701111526513856491111731420

18、557971113088613571149581116100123012171011111130112569112281371111406624105549600111153462012805009311115834144885352511115859525136411115966610746631111775216178652241111182411248938514000188628621379240001900412142533000019034530134500019101667159900019125424962000191292430300019129000000194261297

19、1967400019490464183000019539349185500019545163210001955116264 5.2.2.3按照模型步驟編寫MATLAB程序（見附錄）5.2.2.4由 MATLAB程序運行結(jié)果可以得到“躲貓貓”事件從開始到結(jié)束的28天里輿論指數(shù)為：D=0.5604 0.5384 0.5347 0.5331 0.5386 0.5388 0.5922 0.6672 0.9652 0.6205 0.6140 0.5946 0.5661 0.5690 0.6249 0.6003 0.4022 0.3943 0.3852 0.3870 0.3850 0.3833 0.381

20、9 0.3926 0.3886 0.3881 0.3860 0.3861下圖為輿論指數(shù)曲線圖由圖可以看出當(dāng)事件被云南信息報披露以后輿論指數(shù)居高不下，但并未呈現(xiàn)惡化趨勢。在事發(fā)約第七天開始，網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)開始上升，這主要是由于2月19日云南省宣傳部副部長伍皓提出組建網(wǎng)絡(luò)調(diào)查團調(diào)查“躲貓貓”事件，并在自己的QQ群里發(fā)布了成立網(wǎng)絡(luò)調(diào)查團的信息，云南網(wǎng)發(fā)布關(guān)于征集網(wǎng)民和社會各界人士代表參與調(diào)查“躲貓貓”輿論事件真相的公告迅速被轉(zhuǎn)載，從而使得日帖子數(shù)等因素大量增加。在事件發(fā)生第十天左右網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)達到最大，這主要是因為2月20日作為網(wǎng)民和調(diào)查委員會主任的“風(fēng)之末端”、“能石匠”等網(wǎng)絡(luò)版主發(fā)表大量的主題帖；

21、 2月21日，中國青年報發(fā)表報道援引普寧警方的通報說，李蕎明系在游戲中被同監(jiān)室人員打傷致死。2月22日，周日下午，云南省委宣傳部通過云南網(wǎng)舉行了一次在線答疑。傳統(tǒng)媒體和政府的介入再一次使輿論駛向高潮。隨著云南公安機關(guān)對整個事件的調(diào)查和處理，事情有了較好的解決，網(wǎng)上的主題帖數(shù)目、回帖數(shù)和點擊量明顯減少，輿論指數(shù)明顯降低。模擬曲線的變化趨勢與整個事態(tài)的發(fā)展進程整體吻合，說明模型能較好的模擬輿論的進程。由此我們可以根據(jù)已知時間段的網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)來預(yù)測輿論的發(fā)展進程。觀察整個事件的發(fā)展始末，可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)媒體、網(wǎng)絡(luò)版主以及權(quán)威性的機構(gòu)如中國青年報的介入使整個事件趨向高潮，主要是它們使事情讓更多網(wǎng)民關(guān)注此事

22、，對整個事件起了輿論傳播起了推動的作用。因而該段時間的網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)最大。但隨著云南公安機關(guān)對整個事件的介入調(diào)查及對整個事件作出最終判決，整個事件逐漸平息，網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)逐漸減小?？梢娋W(wǎng)絡(luò)版主、媒體等的介入往往會使網(wǎng)絡(luò)輿論突增，但隨著時間的推移及事件的解決，網(wǎng)絡(luò)輿論會逐漸趨于平息。5.3 問題三當(dāng)輿論形成以后，政府所采取的措施對輿論的發(fā)展起到?jīng)Q定性作用，我們可以從兩方面分析輿論的進一步發(fā)展。第一，政府對輿論不管不問，當(dāng)輿論經(jīng)一段時間的發(fā)酵升溫，導(dǎo)致危機爆發(fā)。第二，政府采取引導(dǎo)措施，如果解決辦法不符合民意，輿論繼續(xù)惡化，危機爆發(fā)；如果解決辦法符合民意，危機順利解除。由此可見政府對輿論的控制和引導(dǎo)是否

23、符合民意對社會安定和平至關(guān)重要。如何把握民眾意見，什么時候介入對輿論進行控制和引導(dǎo)，這是至關(guān)重要的。介入早了可能民意把握不準(zhǔn)弄巧成拙；介入晚了，事態(tài)惡化壓力增大。這就需要能夠?qū)浾摰陌l(fā)展趨勢做大致預(yù)測，運用我們所建的數(shù)學(xué)模型在一般情況下可以滿足這個要求。通過第一問的分析，可以知道網(wǎng)絡(luò)版主、媒體記者、傳統(tǒng)媒體等外在因素和帖子總數(shù)、跟帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量等內(nèi)在因素促使了網(wǎng)絡(luò)輿論的形成。所謂解鈴還須系鈴人，要想是輿論順利消解還需從輿論的形成因素上下手。首先，要對第一問的各種因素進行分析，帖子總數(shù)、跟帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量等內(nèi)在因素是無法受人引導(dǎo)和控制的，但網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體等外在因素卻是

24、可以引導(dǎo)和控制的。其次，運用問題二所建立的數(shù)學(xué)模型對輿論指數(shù)做出判斷和預(yù)測，在輿論有惡化趨勢之前采取措施。輿論的形成和發(fā)展與內(nèi)在因素和外在因素密不可分。網(wǎng)絡(luò)版主、媒體記者、傳統(tǒng)媒體等外在因素促使了輿論的形成，他們的態(tài)度對輿論的發(fā)展方向起著引導(dǎo)作用，可以通過改變他們的態(tài)度對網(wǎng)絡(luò)輿論的發(fā)展趨勢加以引導(dǎo)和控制。例如，可以向網(wǎng)絡(luò)版主、傳統(tǒng)媒體等澄清事實，通過他們讓大家明白真相，使大家覺得事情沒什么，減少關(guān)注度，在模型中就表現(xiàn)在主題帖數(shù)、跟帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量逐漸減小，從而促使輿論指數(shù)降低，危機化解。另外，可以發(fā)布大量的正面信息來掩蓋負面信息，使大家態(tài)度大致統(tǒng)一，從而使事件失去進一步討論的必要，間接使

25、各項內(nèi)在因素指標(biāo)減小，輿論指數(shù)降低，化解危機。六、模型的評價和優(yōu)化推廣6.1模型的評價 模型一：利用層次分析法把對網(wǎng)絡(luò)輿論影響的諸多復(fù)雜因素進行分解，把定性方法與定量方法有機的結(jié)合起來，能將思維過程數(shù)字化、系統(tǒng)化，這種方法既不單純追求高深數(shù)學(xué)，又不片面注重行為、邏輯、推理，便于人們接受。 但是，該模型定性成分多，定量數(shù)據(jù)較少，帶有較多的定性色彩，主觀性太強。模型二：本模型是基于灰色關(guān)聯(lián)度的模糊層次組合模型，集灰色關(guān)聯(lián)度分析、層析分析法及模糊數(shù)學(xué)理論于一身，克服了單一評價模型自身的缺陷，在大量信息未知的前提下，科學(xué)的、合理的建立的模型，較好的削弱的主觀因素的影響，使得到的評價結(jié)果更加可靠、準(zhǔn)確。

26、但是，本模型要求有各種指標(biāo)的很多數(shù)據(jù)，對于那些比較抽象、難以量化的指標(biāo)難以衡量。6.2 模型的優(yōu)化推廣對于網(wǎng)絡(luò)輿論形成所建立的模型二，如果能夠提前預(yù)測到網(wǎng)絡(luò)版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體這些外在因素的介入時間，再結(jié)合模型進行網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)預(yù)測，那么就會得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果，就能更好的對網(wǎng)上的信息內(nèi)容進行管理和控制。模型二可以運用于多種培養(yǎng)模式中優(yōu)選的抉擇、多個領(lǐng)域的評價問題等問題，并且在增加模糊評語集的情況下可以對某一人才培養(yǎng)模式進行模糊評價。七、參考文獻1 李玉海 李友巍，網(wǎng)絡(luò)輿論風(fēng)險評估體系探討，情報雜志，第29卷第6期：128頁-131頁，2010年6月2.王蓮芬，許樹柏，層次分析法引論，北京：中

27、國人民大學(xué)出版社1990.3.薛毅，數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)，北京：北京工業(yè)大學(xué)出版社 2004.44.菊玲 勒中堅，網(wǎng)絡(luò)輿情危機事件形成因素分析，情報雜志，第30卷第2期：6頁-9頁，2011年2月八、附錄附錄一：%模型二程序m=7;n=28;X=importdata('matlab4.mat') for j=1:m mini(j)=min(X(:,j); maxi(j)=max(X(:,j); if(maxi(j)-mini(j)=0 for i=1:n c(i,j)=1; end else if(maxi(j)-mini(j)=0 for i=1:n c(i,j)=(X(i,j)-m

28、ini(j)/(maxi(j)-mini(j); end end end endfor i=1:n for j=1:m diff_series(i,j)=abs(c(i,j)-1); endenddelta_min=min(min(diff_series);delta_max=max(max(diff_series);K=0.5;for i=1:n for j=1:mr(i,j)=( delta_min+K*delta_max)/(diff_series(i,j)+K*delta_max); endendP=0.191 0.031 0.077 0.079 0.068 0.331 0.221&#

29、39;D=r*Px=1:28;y=D' plot(x,y) xlabel('時間') ylabel('網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)') title('躲貓貓事件網(wǎng)絡(luò)輿論指數(shù)圖')附錄二：r =1.0000 1.0000 1.0000 0.3333 0.3731 0.3738 0.38881.0000 1.0000 1.0000 0.3361 0.3623 0.3407 0.34141.0000 1.0000 1.0000 0.3365 0.3623 0.3344 0.33411.0000 1.0000 1.0000 0.3366 0.3425 0.3336 0.33391.0000 1.0000 1.0000 0.3383 0.3846 0.3378 0.33891.0000 1.0000 1.0000 0.3408 0.3731 0.3401 0.33911.0000 1.0000 1.0000 0.3589 0.3968 0.3835 0.50201.0000 1.0000 1.0000