论文部分内容阅读
〔摘要〕当前，我国地方政府在竭力建設数字化政府，但现有的网络舆情管控系统还不完善。通过文献调研、专家访谈，设计问卷，应用系统工程相关理论绘制网络舆情管控系统的因果回路图，找出网络舆情管控的重点，并据此提出优化网络舆情管控系统的方法。研究成果可为相关职能部门科学管控网络舆情提供思路。
〔关键词〕网络舆情；管控系统；优化
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.001
〔中图分类号〕G203〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）11-0003-05
〔Abstract〕Recently，local governments in China are now trying their best to construct digital government.However，the management and control system for Internet public opinion still needs improving.Through literature review，expert interview，questionnaire design and by using the relative theory of system engineering，a cause-effect circle diagram of management and control system for Internet public opinion was established to find out the critical focus of Internet public opinion management and control.Approach to optimize the Internet public opinion management and control was therefore offered.Results of this study could supply rational ideas for the scientific management and control of public opinions for relative operational department.
〔Key words〕Internet public opinion；control system；optimization
网络舆情是由各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的认知、态度和行为倾向。网络舆情反映的是社会大众的想法，是社会舆情的载体。一方面，互联网给人们提供了一个可以参政议政、发表言论的地方，这让我国的民主自由化得到了极大发展，网络舆论的压力会更好的监督社会上的不良现象，促进政府执政能力的提升。另一方面，由于网民的素质不同、受到的教育不同，很有可能被一些不法分子利用，被煽动说一些伤害国家利益的话并快速传播，形成了很大的安全隐患。不少网民对看到的信息不去核实就盲目相信，为政府相关部门的管理工作带来了新的挑战。网络舆情管控系统的研究对了解人民思想动态、加强文化建设以及保持国家长治久安等意义重大。我国目前正处于矛盾凸显期和社会转型期，舆情产生后会受到各种外界因素的干扰，发展方向难以预料。尤其是在开放性很高的互联网上，环境更复杂、传播更迅速。因而，优化网络舆情管控系统，使政府能够及时有效的管理舆情显得尤为重要。
学术界对网络舆情管控已经有了一定的关注。黎红友等[1]运用大数据社会网络分析方法研究网络舆情。高歌等[2]研究大数据背景下多媒体网络舆情传播过程和演进机理。高航[3]将系统动力学方法应用于政府舆情应对能力研究，建立了政府舆情应对能力的系统流图和表明变量。王建亚等[4]从信息生态系统理论的角度来研究网络舆情生态系统的构成要素、种群分类及相互关系。曹蓉[5]对CNKI上的有关网络舆情指标体系的文献进行全样本分析。周敬等[6]提出了面向网络舆情政府知识集成的方法，以优化面向网络舆情的政府知识体系。舒刚[7]研究了社会转型背景的网络舆情监管及其路径优化。赵珞琳等[8]分析了我国网络舆情系统存在的功能性问题并给出对策。秦爱红[9]设计了一个基于云计算与P2P相结合的高融合性的网络舆情体系框架。郑岩[10]研究了高校网络舆情监测系统的目标定位、评判依据与运行保障。马苏等[11]构建了基于大数据的网络舆情分析系统模型。现有成果针对网络舆情管控系统优化的较少。
优化网络舆情管控系统，首先要了解影响网络舆情管控系统的各种要素，并研究这些要素之间的因果关系。要素之间相互制约相互作用，会主导整个舆情事件发展的方向。通过文献参考和专家访谈，对地方政府网络舆情管控系统的运行现状进行分析，本文确定政府网络舆情管控系统的影响要素有：消极舆情危害度、网民关注度、谣言出现率、舆情等级、政府管控力度、媒体传播率、政府关注度、网民对政府满意度、内容敏感程度、舆情扩散度等。基于系统动力学绘制网络舆情管控系统的因果回路图（如图1），分析各要素之间的关系。图1政府网络舆情管控系统因果回路图
11正反馈环
图1中有3条正反馈环，具体如下：
（1）“舆情等级” “谣言出现率” “媒体传播率” “舆情扩散度” “舆情等级”
当“舆情等级”提升时，“谣言出现率”、“媒体传播率”、“舆情扩散度”相应增加，进而促进“舆情等级”提升。
（2）“舆情等级” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “舆情等级”
当“舆情等级”提升时，“谣言出现率”、“媒体传播率”、“网民关注度”相应增加，进而促进“舆情等级”提升。
（3）“舆情等级” “谣言出现率” “舆情等级” 当“舆情等级”提升时，“谣言出现率”相应增加、进而促进“舆情等级”提升。
12负反馈环
图1中有9条负反馈环，具体如下：
（1）“政府管控力度” “网民对政府满意度” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“网民对政府满意度”随之提升，“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（2）“政府管控力度” “网民对政府满意度” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“网民对政府满意度”随之提升，“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（3）“政府管控力度” “网民对政府满意度” “舆情等级” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“网民对政府满意度”随之提升，“舆情等级”、“谣言出现率”、“媒体传播率”、“网民关注度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（4）“政府管控力度” “谣言出现率” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（5）“政府管控力度” “谣言出现率” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（6）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “舆情扩散度” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“舆情扩散度”、“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（7）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“网民关注度”、“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（8）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “舆情扩散度” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“舆情扩散度”、“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（9）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“网民关注度”、“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
2网络舆情管控系统评价及优化策略
基于图1政府网络舆情管控系统因果回路图，对网络舆情管控系统进行评价。
21网络舆情管控系统的5W1H
采用系统工程的5W1H方法对网络舆情管控系统进行评价。评价对象（What）为政府网络舆情管控系统，评价主体（Who）为政府；评价目的（Why）为得到影响网络舆情管控系统各个要素的重要度；評价时期（When）：2016年5月；评价地点（Where）为江苏省；评价方法（How）为层次分析法（AHP）。
22评价模型的建立
本文采用层次分析法分析政府网络舆情管控系统，从目标层、准则层、方案层3个层面来考虑，以实行难度和投入资金为评价准则，对图1中的影响要素进行研究，层次划分及符号说明如图2。
23综合评价
设计调查问卷，在江苏省进行专家访谈，受访者为江苏省网络舆情管控专家。判断矩阵定义如表1[12]。对数据汇总处理，取其平均数，得出“实行难度”判断矩阵、“投入资金”判断矩阵和准则层判断矩阵（表2～4）。表1判断矩阵定义表
标度含义1前后两个要素相比，具有同等的重要性3前后两个要素相比，前者比后者稍微重要5前后两个要素相比，前者比后者明显重要7前后两个要素相比，前者比后者强烈重要9前后两个要素相比，前者比后者极端重要2，4，6，8上诉相邻判断的中间值倒数两个要素相比，后者比前者的重要性标度24结果分析
从表5可以发现，“谣言出现率”和“政府管控力度”的综合重要度最高，达到了030。其次是“网民关注度”和“舆情等级”，分别是020和018。“消极舆情危害度”、“舆情扩散度”、“媒体传播率”、“内容敏感程度”分别是016，014，010，010。而“网民对政府满意度”和“政府关注度”分别是009和007，综合重要度相对较低。由此提出如下建议。
241重点降低谣言出现率
谣言的出现在很大程度上推动了网络舆情的负面化发展，故本文进而对网络谣言的传播原因进行调查，其中排名前六位的调查结果如表6。表6网络谣言的在线调查结果
序号网络谣言得以广泛传播的原因支持率（%）1权威部门不能及时发布准确信息，致使信息不透明7312大多数人对谣言缺乏判断能力5833一些媒体传播不负责任5604一些别有用心的人推波助澜5015有些谣言迎合人们的心理预期，人们愿意相信并传播4956一些人缺乏对真实世界的认识，不具备常识判断能力478 调查发现网络舆情中的谣言具有如下特征：
①匿名性。传播网络谣言者多为匿名，可以很大程度上规避对自己的言论负责。该特性使得政府管控部门在谣言出处查找时非常困难。
②从众性。传播网络谣言者具有从众的心理，三人成虎，大多数人的想法会使得人们不去求证，直接盲从。
③快速性。网络谣言有传播速度快的特征。网络的普及、网络设备的发展，使得微信、微博等各种网络社交手段成为人们日常生活中不可缺少的部分。网民一旦发表言论，会在短时间内被很多人看到、转载。
匿名性助长了网络谣言的制造传播，从众性和快速性扩大了谣言传播的范围。为减少谣言出现率，一方面需要政府建立信息公开化机制。由信息部门把政府的日常信息以及财务报表等不涉及国家安全保密的信息整理后在网上完全公开。在根本上消除民众和政府的信息不对称，使政府工作尽可能透明化，从而增加谣言扩散的难度；另一方面，加快相关法律法规的制定，分析谣言的制造者、传播者的动机，按谣言造成的不良后果程度对其进行惩处。
242加大政府管控力度
①快速响应。网络舆情监控时应废除传统自上而下的垂直管理方式，避免因网络舆情应急准备不足、处置方式被动、硬性指令过多等问题造成消极舆情的蔓延、谣言的滋生。政府网络舆情部门应全天候监视、搜集、整理、分析网上信息和舆情，积极开展网上新闻跟帖、音频视频跟踪调查，及时掌握网络上下的舆情动向，不断更新检索关键词、更新搜集信息的渠道。当舆情发展超过预警值时，应果断、及时的采取行动，保护国家安全，维护民族团结。
②刚柔并济。网络舆情管控应先管后控。以密切监管为主，重点关注对大众产生不良影响的网络舆情，切忌把不中听的批评都粗暴删帖。自古舆情宜疏不宜堵，应开设网上信访渠道，让政府和民众零距离沟通。网民可以随时在网站上发布真实的信息，由信访部门整理，筛选。视情节严重程度，分别采用与网民沟通解决、交给政府决策部门商议在规定时间内给予答复等手段。当涉及有关部门整改时，由纪委监管部门进行监管，随时在网站上发布动态，由民众实时监督。当长期整改不成且无合理理由时，由监管部门对相关负责人进行惩罚，同时及时把消息发布上网，缓解民众情绪，消除民众与政府的对立，提高网民对政府的满意度。
③合理引导。利用政府现有的信息技术，组建一支专业化的舆情管控队伍，这支队伍不仅需思想上觉悟高，技术还要过硬；发挥基层党员带头作用，使之成为“意见领袖”来引导整个网络舆情事件的走向，这样的“意见领袖”来源于群众，更贴近人民群众的生活，也更容易被广大群众接受。
243优化“媒体传播率”
政府对包括网络媒体和传统媒体在内的所有媒体都进行严格管理，此管理不是让媒体成为政府的官方发声器，而是指监督媒体发布有事实依据的新闻。作为对公众最有影响力的新闻媒体，不能因为想博人眼球就胡编乱造假消息，或制造谣言或推动谣言的传播。对媒体从业者进行思想道德教育，提高媒体从业者的思想道德水平的同时，早日完善法律机制，净化舆论场，让谣言在网上无处传播。
3案例分析
2016年5月12日，教育部和国家发改委发布的《关于做好2016年普通高等教育招生计划编制和管理工作的通知》中提到江苏在2016年将调出38万个招生计划给山西、江西、四川等中西部考生。此消息在网络上飞快蔓延，迅速发酵，微博转评激增。5月14日上午8点半，近千人聚集在江苏省教育厅门口进行示威。一时间政府打人、警察抓人的消息，甚至是图片都通过网络传播开来，因此事关系到广大群众的切身利益，甚至是最核心的利益，故很多消息都在未经过证实的情况下被广泛转载。
为此，江苏省政府积极采取应急措施。
31严管谣言传播
尊重媒体的报道权和评论权、网民的知情权和质疑权的同时，对不切实际的网络舆情精准管控，删除不实网络新闻。政府舆情管控部门密切关注事态发展，14日开始，很多原本可以打开的网络链接被标记为“此内容因违规无法查看”。
32官方正面回应
13日23时54分，江苏省教育厅官方微信“江苏教育发布”就近日江苏“减招38万招生计划”的传言发布最新公告，表示将确保2016年普通高校本专科招生计划中招收江苏学生的总规模不低于去年。14日上午，江苏省教育厅厅长沈健就“江苏高考减招”问题接受采访，强调在招生中将做到3个“不减少”，普通高校本专科招生计划中招收江苏学生的总规模不减少；本一本二等各批次招收江苏学生的计划规模均不减少；重点高校招收江苏学生的总计划不减少。16日下午，南大、东大等省内6所著名211高校负责人接受采访，表示不会减招。正因为这样及时、正面的回应，使得很多谣言不攻自破，将一些想利用此事件掀风作浪破坏社会稳定的有心人士的不轨企图扼杀在摇篮中。
33媒体正面传播
除了传统媒体的头版头条刊载相关新闻以外，14日人民日报新浪官方微博对省教育厅厅长的采访以《江苏省教育厅长谈高考“减招”》为题进行视频转播。当天，中国青年网官方微博发表名为《江苏高考减招 不减反增其实录取几率增大》的文章，用數据进行分析。新华报业的官网上发表名为《江苏高考今年减招了？专家：客观增加近6千人录取机会》的文章。14日下午省内很多人的手机上也接到电信部门群发的有关省教育厅厅长采访精神的短信息。
截止到发稿为止，该事件的网络舆情发展均控制在政府掌控范围内。
4结束语
党和地方政府坚持权为民所用、情为民所系、利为民所谋，提倡言论自由、用舆情监督政府的工作。网民可以通过网络这一高速发展的平台来表达自己对时事的看法，正面的网络舆情有利于政府和群众关系的和谐发展，负面的网络舆情则会破坏社会的稳定。
本文通过绘制政府网络舆情管控系统的因果回路图，分析系统中各因素的制约关系，再用层次分析法计算出各影响因素在系统中的比重，从而提出优化建议。研究结果可为政府优化网络舆情管控系统提供理论指导。
参考文献
[1]黎红友，陈宇.自媒体时代网络舆情生成和传播机制研究——基于大数据社会网络分析视角[J].当代传播，2016，（1）：24-25.
[2]高歌，张艺炜，黄微.多媒体网络舆情演进机理研究[J].图书情报工作，2015，59（21）：6-14.
[3]高航.政府舆情应对能力系统动力学建模与仿真研究[J].情报科学，2016，32（2）：133-138.
[4]王建亚，宇文姝丽.网络舆情生态系统的构成及运行机制研究[J].情报理论与实践，2014，37（1）：55-58.
[5]曹蓉.基于全样本分析的网络舆情指标体系研究综述[J].情报杂志，2015，34（5）：154-158.
[6]周敬，陈福集，龙净林.面向网络舆情政府知识子系统的集成研究[J].情报科学，2015，33（8）：15-19.
[7]舒刚.社会转型背景的网络舆情监管及其路径优化[J].重庆社会科学，2011，（12）：25-30.
[8]赵珞琳，何笑然，田丽.我国网络舆情系统存在的功能性问题及对策[J].图书情报知识，2016，（3）：110-115.
[9]秦爱红.网络舆情信息系统体系研究探析[J].新闻界，2014，（17）：48-52.
[10]郑岩.高校网络舆情监测系统的目标定位、评判依据与运行保障研究[J].情报科学，2015，33（6）：81-85.
[11]马梅，刘东苏，李慧.基于大数据的网络舆情分析系统模型研究[J].情报科学，2016，34（3）：25-33.
[12]周德群.系统工程概论[M].北京：科学出版社，2010：180.
（本文责任编辑：马卓）
〔关键词〕网络舆情；管控系统；优化
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.001
〔中图分类号〕G203〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）11-0003-05
〔Abstract〕Recently，local governments in China are now trying their best to construct digital government.However，the management and control system for Internet public opinion still needs improving.Through literature review，expert interview，questionnaire design and by using the relative theory of system engineering，a cause-effect circle diagram of management and control system for Internet public opinion was established to find out the critical focus of Internet public opinion management and control.Approach to optimize the Internet public opinion management and control was therefore offered.Results of this study could supply rational ideas for the scientific management and control of public opinions for relative operational department.
〔Key words〕Internet public opinion；control system；optimization
网络舆情是由各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的认知、态度和行为倾向。网络舆情反映的是社会大众的想法，是社会舆情的载体。一方面，互联网给人们提供了一个可以参政议政、发表言论的地方，这让我国的民主自由化得到了极大发展，网络舆论的压力会更好的监督社会上的不良现象，促进政府执政能力的提升。另一方面，由于网民的素质不同、受到的教育不同，很有可能被一些不法分子利用，被煽动说一些伤害国家利益的话并快速传播，形成了很大的安全隐患。不少网民对看到的信息不去核实就盲目相信，为政府相关部门的管理工作带来了新的挑战。网络舆情管控系统的研究对了解人民思想动态、加强文化建设以及保持国家长治久安等意义重大。我国目前正处于矛盾凸显期和社会转型期，舆情产生后会受到各种外界因素的干扰，发展方向难以预料。尤其是在开放性很高的互联网上，环境更复杂、传播更迅速。因而，优化网络舆情管控系统，使政府能够及时有效的管理舆情显得尤为重要。
学术界对网络舆情管控已经有了一定的关注。黎红友等[1]运用大数据社会网络分析方法研究网络舆情。高歌等[2]研究大数据背景下多媒体网络舆情传播过程和演进机理。高航[3]将系统动力学方法应用于政府舆情应对能力研究，建立了政府舆情应对能力的系统流图和表明变量。王建亚等[4]从信息生态系统理论的角度来研究网络舆情生态系统的构成要素、种群分类及相互关系。曹蓉[5]对CNKI上的有关网络舆情指标体系的文献进行全样本分析。周敬等[6]提出了面向网络舆情政府知识集成的方法，以优化面向网络舆情的政府知识体系。舒刚[7]研究了社会转型背景的网络舆情监管及其路径优化。赵珞琳等[8]分析了我国网络舆情系统存在的功能性问题并给出对策。秦爱红[9]设计了一个基于云计算与P2P相结合的高融合性的网络舆情体系框架。郑岩[10]研究了高校网络舆情监测系统的目标定位、评判依据与运行保障。马苏等[11]构建了基于大数据的网络舆情分析系统模型。现有成果针对网络舆情管控系统优化的较少。
优化网络舆情管控系统，首先要了解影响网络舆情管控系统的各种要素，并研究这些要素之间的因果关系。要素之间相互制约相互作用，会主导整个舆情事件发展的方向。通过文献参考和专家访谈，对地方政府网络舆情管控系统的运行现状进行分析，本文确定政府网络舆情管控系统的影响要素有：消极舆情危害度、网民关注度、谣言出现率、舆情等级、政府管控力度、媒体传播率、政府关注度、网民对政府满意度、内容敏感程度、舆情扩散度等。基于系统动力学绘制网络舆情管控系统的因果回路图（如图1），分析各要素之间的关系。图1政府网络舆情管控系统因果回路图
11正反馈环
图1中有3条正反馈环，具体如下：
（1）“舆情等级” “谣言出现率” “媒体传播率” “舆情扩散度” “舆情等级”
当“舆情等级”提升时，“谣言出现率”、“媒体传播率”、“舆情扩散度”相应增加，进而促进“舆情等级”提升。
（2）“舆情等级” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “舆情等级”
当“舆情等级”提升时，“谣言出现率”、“媒体传播率”、“网民关注度”相应增加，进而促进“舆情等级”提升。
（3）“舆情等级” “谣言出现率” “舆情等级” 当“舆情等级”提升时，“谣言出现率”相应增加、进而促进“舆情等级”提升。
12负反馈环
图1中有9条负反馈环，具体如下：
（1）“政府管控力度” “网民对政府满意度” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“网民对政府满意度”随之提升，“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（2）“政府管控力度” “网民对政府满意度” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“网民对政府满意度”随之提升，“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（3）“政府管控力度” “网民对政府满意度” “舆情等级” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“网民对政府满意度”随之提升，“舆情等级”、“谣言出现率”、“媒体传播率”、“网民关注度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（4）“政府管控力度” “谣言出现率” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（5）“政府管控力度” “谣言出现率” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（6）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “舆情扩散度” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“舆情扩散度”、“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（7）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “舆情等级” “内容敏感程度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“网民关注度”、“舆情等级”、“内容敏感程度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（8）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “舆情扩散度” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“舆情扩散度”、“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
（9）“政府管控力度” “谣言出现率” “媒体传播率” “网民关注度” “舆情等级” “消极舆情危害度” “政府关注度” “政府管控力度”
当“政府管控力度”加强时，“谣言出现率”随之降低，“媒体传播率”、“网民关注度”、“舆情等级”、“消极舆情危害度”、“政府关注度”下降，“政府管控力度”相应减轻。
2网络舆情管控系统评价及优化策略
基于图1政府网络舆情管控系统因果回路图，对网络舆情管控系统进行评价。
21网络舆情管控系统的5W1H
采用系统工程的5W1H方法对网络舆情管控系统进行评价。评价对象（What）为政府网络舆情管控系统，评价主体（Who）为政府；评价目的（Why）为得到影响网络舆情管控系统各个要素的重要度；評价时期（When）：2016年5月；评价地点（Where）为江苏省；评价方法（How）为层次分析法（AHP）。
22评价模型的建立
本文采用层次分析法分析政府网络舆情管控系统，从目标层、准则层、方案层3个层面来考虑，以实行难度和投入资金为评价准则，对图1中的影响要素进行研究，层次划分及符号说明如图2。
23综合评价
设计调查问卷，在江苏省进行专家访谈，受访者为江苏省网络舆情管控专家。判断矩阵定义如表1[12]。对数据汇总处理，取其平均数，得出“实行难度”判断矩阵、“投入资金”判断矩阵和准则层判断矩阵（表2～4）。表1判断矩阵定义表
标度含义1前后两个要素相比，具有同等的重要性3前后两个要素相比，前者比后者稍微重要5前后两个要素相比，前者比后者明显重要7前后两个要素相比，前者比后者强烈重要9前后两个要素相比，前者比后者极端重要2，4，6，8上诉相邻判断的中间值倒数两个要素相比，后者比前者的重要性标度24结果分析
从表5可以发现，“谣言出现率”和“政府管控力度”的综合重要度最高，达到了030。其次是“网民关注度”和“舆情等级”，分别是020和018。“消极舆情危害度”、“舆情扩散度”、“媒体传播率”、“内容敏感程度”分别是016，014，010，010。而“网民对政府满意度”和“政府关注度”分别是009和007，综合重要度相对较低。由此提出如下建议。
241重点降低谣言出现率
谣言的出现在很大程度上推动了网络舆情的负面化发展，故本文进而对网络谣言的传播原因进行调查，其中排名前六位的调查结果如表6。表6网络谣言的在线调查结果
序号网络谣言得以广泛传播的原因支持率（%）1权威部门不能及时发布准确信息，致使信息不透明7312大多数人对谣言缺乏判断能力5833一些媒体传播不负责任5604一些别有用心的人推波助澜5015有些谣言迎合人们的心理预期，人们愿意相信并传播4956一些人缺乏对真实世界的认识，不具备常识判断能力478 调查发现网络舆情中的谣言具有如下特征：
①匿名性。传播网络谣言者多为匿名，可以很大程度上规避对自己的言论负责。该特性使得政府管控部门在谣言出处查找时非常困难。
②从众性。传播网络谣言者具有从众的心理，三人成虎，大多数人的想法会使得人们不去求证，直接盲从。
③快速性。网络谣言有传播速度快的特征。网络的普及、网络设备的发展，使得微信、微博等各种网络社交手段成为人们日常生活中不可缺少的部分。网民一旦发表言论，会在短时间内被很多人看到、转载。
匿名性助长了网络谣言的制造传播，从众性和快速性扩大了谣言传播的范围。为减少谣言出现率，一方面需要政府建立信息公开化机制。由信息部门把政府的日常信息以及财务报表等不涉及国家安全保密的信息整理后在网上完全公开。在根本上消除民众和政府的信息不对称，使政府工作尽可能透明化，从而增加谣言扩散的难度；另一方面，加快相关法律法规的制定，分析谣言的制造者、传播者的动机，按谣言造成的不良后果程度对其进行惩处。
242加大政府管控力度
①快速响应。网络舆情监控时应废除传统自上而下的垂直管理方式，避免因网络舆情应急准备不足、处置方式被动、硬性指令过多等问题造成消极舆情的蔓延、谣言的滋生。政府网络舆情部门应全天候监视、搜集、整理、分析网上信息和舆情，积极开展网上新闻跟帖、音频视频跟踪调查，及时掌握网络上下的舆情动向，不断更新检索关键词、更新搜集信息的渠道。当舆情发展超过预警值时，应果断、及时的采取行动，保护国家安全，维护民族团结。
②刚柔并济。网络舆情管控应先管后控。以密切监管为主，重点关注对大众产生不良影响的网络舆情，切忌把不中听的批评都粗暴删帖。自古舆情宜疏不宜堵，应开设网上信访渠道，让政府和民众零距离沟通。网民可以随时在网站上发布真实的信息，由信访部门整理，筛选。视情节严重程度，分别采用与网民沟通解决、交给政府决策部门商议在规定时间内给予答复等手段。当涉及有关部门整改时，由纪委监管部门进行监管，随时在网站上发布动态，由民众实时监督。当长期整改不成且无合理理由时，由监管部门对相关负责人进行惩罚，同时及时把消息发布上网，缓解民众情绪，消除民众与政府的对立，提高网民对政府的满意度。
③合理引导。利用政府现有的信息技术，组建一支专业化的舆情管控队伍，这支队伍不仅需思想上觉悟高，技术还要过硬；发挥基层党员带头作用，使之成为“意见领袖”来引导整个网络舆情事件的走向，这样的“意见领袖”来源于群众，更贴近人民群众的生活，也更容易被广大群众接受。
243优化“媒体传播率”
政府对包括网络媒体和传统媒体在内的所有媒体都进行严格管理，此管理不是让媒体成为政府的官方发声器，而是指监督媒体发布有事实依据的新闻。作为对公众最有影响力的新闻媒体，不能因为想博人眼球就胡编乱造假消息，或制造谣言或推动谣言的传播。对媒体从业者进行思想道德教育，提高媒体从业者的思想道德水平的同时，早日完善法律机制，净化舆论场，让谣言在网上无处传播。
3案例分析
2016年5月12日，教育部和国家发改委发布的《关于做好2016年普通高等教育招生计划编制和管理工作的通知》中提到江苏在2016年将调出38万个招生计划给山西、江西、四川等中西部考生。此消息在网络上飞快蔓延，迅速发酵，微博转评激增。5月14日上午8点半，近千人聚集在江苏省教育厅门口进行示威。一时间政府打人、警察抓人的消息，甚至是图片都通过网络传播开来，因此事关系到广大群众的切身利益，甚至是最核心的利益，故很多消息都在未经过证实的情况下被广泛转载。
为此，江苏省政府积极采取应急措施。
31严管谣言传播
尊重媒体的报道权和评论权、网民的知情权和质疑权的同时，对不切实际的网络舆情精准管控，删除不实网络新闻。政府舆情管控部门密切关注事态发展，14日开始，很多原本可以打开的网络链接被标记为“此内容因违规无法查看”。
32官方正面回应
13日23时54分，江苏省教育厅官方微信“江苏教育发布”就近日江苏“减招38万招生计划”的传言发布最新公告，表示将确保2016年普通高校本专科招生计划中招收江苏学生的总规模不低于去年。14日上午，江苏省教育厅厅长沈健就“江苏高考减招”问题接受采访，强调在招生中将做到3个“不减少”，普通高校本专科招生计划中招收江苏学生的总规模不减少；本一本二等各批次招收江苏学生的计划规模均不减少；重点高校招收江苏学生的总计划不减少。16日下午，南大、东大等省内6所著名211高校负责人接受采访，表示不会减招。正因为这样及时、正面的回应，使得很多谣言不攻自破，将一些想利用此事件掀风作浪破坏社会稳定的有心人士的不轨企图扼杀在摇篮中。
33媒体正面传播
除了传统媒体的头版头条刊载相关新闻以外，14日人民日报新浪官方微博对省教育厅厅长的采访以《江苏省教育厅长谈高考“减招”》为题进行视频转播。当天，中国青年网官方微博发表名为《江苏高考减招 不减反增其实录取几率增大》的文章，用數据进行分析。新华报业的官网上发表名为《江苏高考今年减招了？专家：客观增加近6千人录取机会》的文章。14日下午省内很多人的手机上也接到电信部门群发的有关省教育厅厅长采访精神的短信息。
截止到发稿为止，该事件的网络舆情发展均控制在政府掌控范围内。
4结束语
党和地方政府坚持权为民所用、情为民所系、利为民所谋，提倡言论自由、用舆情监督政府的工作。网民可以通过网络这一高速发展的平台来表达自己对时事的看法，正面的网络舆情有利于政府和群众关系的和谐发展，负面的网络舆情则会破坏社会的稳定。
本文通过绘制政府网络舆情管控系统的因果回路图，分析系统中各因素的制约关系，再用层次分析法计算出各影响因素在系统中的比重，从而提出优化建议。研究结果可为政府优化网络舆情管控系统提供理论指导。
参考文献
[1]黎红友，陈宇.自媒体时代网络舆情生成和传播机制研究——基于大数据社会网络分析视角[J].当代传播，2016，（1）：24-25.
[2]高歌，张艺炜，黄微.多媒体网络舆情演进机理研究[J].图书情报工作，2015，59（21）：6-14.
[3]高航.政府舆情应对能力系统动力学建模与仿真研究[J].情报科学，2016，32（2）：133-138.
[4]王建亚，宇文姝丽.网络舆情生态系统的构成及运行机制研究[J].情报理论与实践，2014，37（1）：55-58.
[5]曹蓉.基于全样本分析的网络舆情指标体系研究综述[J].情报杂志，2015，34（5）：154-158.
[6]周敬，陈福集，龙净林.面向网络舆情政府知识子系统的集成研究[J].情报科学，2015，33（8）：15-19.
[7]舒刚.社会转型背景的网络舆情监管及其路径优化[J].重庆社会科学，2011，（12）：25-30.
[8]赵珞琳，何笑然，田丽.我国网络舆情系统存在的功能性问题及对策[J].图书情报知识，2016，（3）：110-115.
[9]秦爱红.网络舆情信息系统体系研究探析[J].新闻界，2014，（17）：48-52.
[10]郑岩.高校网络舆情监测系统的目标定位、评判依据与运行保障研究[J].情报科学，2015，33（6）：81-85.
[11]马梅，刘东苏，李慧.基于大数据的网络舆情分析系统模型研究[J].情报科学，2016，34（3）：25-33.
[12]周德群.系统工程概论[M].北京：科学出版社，2010：180.
（本文责任编辑：马卓）