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user: 3. 结果与分析 3.1. 研究机构、研究作者共现分析 探究研究领域内研究机构之间的关系，能够分析研究机构的学术探究深度以及研究机构之间的合作强度 [ 9 ]。利用Citespace软件生成网络舆情研究的研究机构共现知识图谱(图1)，可以通过量化的形式更加科学有效地评价研究机构的学术影响力。通过统计该领域内发表论文数量较多的研究机构，得到表1。综上，图1表明网络舆情研究的核心研究机构，以及机构之间的关系，表1则说明核心研究机构的发文 图1. 研究机构共现图谱 Table 1 Statistical table of the number of papers published by research institution 研究机构 发表数量 吉林大学 44 福州大学 24 中国人民武装警察部队学院 22 华中科技大学 14 南京理工大学 9 表1. 研究机构论文发表数量统计表 数量。进一步分析可知：(1) 从总体来看：该领域研究的研究机构分布广泛，说明了网络舆情研究十分火热。核心研究机构的发表论文数量比较丰富，一定程度上说明了在该领域研究有所进展。然而，研究机构之间大多以单独节点存在，机构之间的合作较弱。(2) 从区域的角度来看：该领域研究的研究机构多分布在中国中东部，这也从一定程度上说明了发展较快的地区更能洞悉到该领域研究的重要意义。 利用Citespace生成网络舆情研究作者共现知识图谱(图2)，其能反映出该研究领域的主流研究学者(核心作者)，并且能得到作者之间的互引关系以及合作强度，进而更加科学合理地评估该领域内研究学者的学术影响力。普拉斯定理 [ 10 ] 表明，主流研究学者的发文数量代表了学术水平值。结合网络舆情研究可以得知，发表文章数量在7篇以上的研究学者为核心作者，由此可以根据软件生成结果统计出研究核心作者统计表(表2)。由此可知，网络舆情研究领域的核心作者是：陈福集、兰月新、黄微、王晰巍、夏一雪、曾润喜和刘冰月，而研究仅仅形成了4个主要研究团队。从作者群的角度分析可知，研究作者之间的分布为整体集中、部分发散的状态；研究团队中的作者大多来自于同一个研究机构，存在内部紧密联系，外部联系较少的情况。 图2. 研究作者共现图谱 Table 2 A statistical table of the core authors of the stud 作者 数量 陈福集 30 兰月新 26 黄微 17 王晰巍 17 夏一雪 13 曾润喜 9 刘冰月 8 表2. 研究核心作者统计表 基于此，综合研究机构共现知识图谱、研究作者共现知识图谱可知，研究核心作者来自于研究核心机构，这种现象说明了机构于作者在推动研究进程方面之间的关系：研究机构为研究学者提供的科研环境不同，研究学者在研究领域内的研究成果也不同。 3.2. 研究主题分析 研究主题能够反映出不同时段内研究领域的研究视角变化。与此同时，关键词代表了学术论文的核心观点，是对研究主题的高度凝练和概括。利用Citespace生成研究关键词共现知识图谱(图3)，解释网络舆情研究领域的研究主题。 图3. 研究关键词共现图谱 根据Citespace生成结果，合并内涵相似的关键词，提取该领域内的高频关键词(表3)。高频关键词从某种程度上揭示了研究领域的重点内容。为了更加准确地分析网络舆情的研究内容，在此基础上，生成关键词演变共现知识图谱(图4)，更加客观的反应出网络舆情的研究主题。基于知识图谱节点，进行文献梳理，将网络舆情的主要研究主题归纳为：网络舆情特征、网络舆情关键技术、网络舆情分析与预测三个方面。接下来，分别对其进行阐述。 Table 3 High-frequency words in the research literatur 关键词 频次 关键词 频词 网络舆情 428 信息传播 10 突发事件 49 情感分析 10 大数据 25 舆情传播 9 新媒体 16 知识图谱 9 指标体系 12 舆情演化 9 表3. 研究文献高频词 图4. 研究关键词演变共现图谱 首先，在网络舆情特征研究方面：网络舆情作为社会民意的一种表达形式，是指公众针对现实生活中的一些热点问题，通过网络发表的具有较强影响力和倾向性的言论和观点 [ 11 ]。通过对这方面的相关文献进行梳理，可以发现网络舆情可以通过多样化的信息和互动方式方便快捷地表达。网络的开放性和虚拟性决定了网络舆论的以下特征：(1) 直接性：网民可以通过论坛、新闻评论、博客网站、微信等即时表达自己的观点。这样民意就可以更加顺畅地表达；网络舆情也具有即时、快速传播的可能性。信息只能通过复制和粘贴来转发 [ 12 ]。这一特性使得它很容易通过阻塞，让监管部门束手无策 [ 13 ]。(2) 随机性和多样性：虚拟的、匿名的、无边界的、即时互动的“网络社会”使得网络舆情在价值传递、利益需求等方面呈现多元化和边缘性 [ 14 ]。各种文化类型、意识形态、价值观、生活标准和道德规范都可以找到自己的位置。既有积极健康的舆论，也有庸俗灰色的舆论。总之，网络舆情的内容丰富多彩。(3) 难以预测：网络打破了时间和空间的界限。重大新闻事件在成为网络关注焦点的同时，也迅速成为舆论热点。由于网络可以实时更新，网络舆情可以以最快的速度传播 [ 15 ]。(4) 隐蔽性：互联网是一个虚拟世界，说话人的身份是隐蔽的。此外，它缺乏规则和限制，以及有效的监督。自然，网络成为一些网民倾诉情感的空间 [ 16 ]。(5) 衍生性：网络舆情是社会状况和民意中最活跃、最具有情感的部分。然而，网络舆情并不能等同于所有人的立场。随着互联网的普及和新闻跟进、论坛、博客的出现，网民开始拥有前所未有的话语权，可以相对自由地表达自己的观点和感受。然而，由于法律伦理在网络空间的制约作用较弱，网民缺乏自律，就会产生一些不负责任的言论，如热衷于公开他人隐私、用谣言蛊惑人心、反社会倾向、极端主义和非理性、群体盲从、冲动等 [ 17 ]。 互联网让每个人都成为信息发布者，而无需经过审查。一位媒体研究者声称：“一方面，它使信息更加公开透明；同时，由于真假混杂，你无法辨别这些信息的真假。对于年轻网民来说，他们的情绪是很容易被煽动起来的。” 其次，在网络舆情关键技术研究方面，主要对两大关键技术展开研究：舆情信息搜集技术和舆情信息提取技术。 1. 舆情信息收集技术 [ 18 ] 由于民意的多样性和复杂性，网络舆情信息采集具有一定的难度。传统的舆情信息采集方法是人工完成的，局限性大，效率低。网络信息采集依赖于网络爬虫技术。它主要利用网页之间的关系来收集网页。爬虫技术的研究方向如下：(1) 基于全网的信息收集。它可以从一些种子URL扩展到整个web信息集合，完成整个web集合。它目前在实际应用中占主导地位。(2) 增量式web信息采集。它只收集刷新页面时已经更改或新生成的页面，而不能收集未更改的页面。(3) 基于主题的Web信息采集。集合是通过选择性搜索与预定义主题关联的那些页面来完成的。(4) 个性化的信息收集。它可以通过用户交互的方式收集满足用户不同需求的信息。(5) 基于agent的信息收集。智能代理系统是指计算机系统，它可以像人类一样在环境中独立灵活地进行活动，能够独立感知用户兴趣的变化并调整获取策略。不同信息采集方法对同一查询请求返回的处理结果不同，质量参差不齐。这主要是由于其自身的优点和缺点。在实际采集过程中发现，单独采用一种方法是不太令人满意的。它会错过很多合格的页面。所以我们通常使用两种或两种以上的方式来完成信息的获取。 2. 舆情信息提取技术 [ 19 ] 网页内容通常包括导航、标题、文本、相关链接和广告信息。Web信息提取就是从源文件中提取网页内容，识别与主题相关的信息。常用的提取技术有以下几种：(1) 基于网页特征的提取技术网页布局一般采用HTML标记。数据之间有一个层次结构，按时间顺序排列。使用结构特征的html页面布局，或者使用正则表达式技术可以得到相对纯文本的消息。该技术可以去除网页中的附加噪声信息，如网页广告、链接到其他页面、描述性信息页面等。它可以有效地使信息提取更加准确和纯净。(2) 基于自然语言处理的信息提取该技术将整个网页作为文本文档进行处理。因此，更适合于需要提取信息量较大的信息。该方法是对传统语言处理技术的应用，包括句法分析、语义分析和识别。提取过程还包括一些提取规则的使用。本体是一个形式化的概念。用它来描述相关领域之间的关系，以提供对知识的共同理解，最终实现知识共享。(3) 基于本体的方法利用信息描述数据本身，建立本体库，利用指定的抽取规则完成信息抽取。这种方法的优点是不依赖于页面的结构。只要正文足够大，就可以提取该领域的各种信息。(4) 基于隐马尔可夫模型的信息提取技术。隐马尔可夫模型是一种有限状态自动机，是信号处理的重要手段。目前已在语音识别、行为识别等领域取得了相当成功的应用。近年来，该模型被广泛应用于信息抽取中，目前已产生了非常显著的效果。稳健地处理新数据是可能的。 最后，在网络舆情分析与预测方面：网络舆情特征研究和网络舆情关键技术研究，为舆情的分析和预测提供了支撑。舆情分析是舆情分析体系的核心。目前，数据挖掘中的聚类和分类方法都是用来解决这类问题的 [ 20 ]。其最终目的是通过民意分析来预测未来的民意趋势。网络舆情预测就是研究如何利用海量的预警数据来预测未来的网络舆情，即通过分析过去来预测未来。舆情分析与预测技术主要包括以下任务： (1) 识别热点话题和敏感话题 [ 21 ]。互联网上的海量信息包含着大量的话题。按主题领域可分为：军事、体育、娱乐、科技、社会等。根据话题的重要性，可以分为一般话题和热点、敏感话题。目前，主要是在web文本中发现对该话题的挖掘，然后测度相关报告对该话题的总量、增长率、波动水平、有用户对该话题回复密集、情绪倾向等维度来识别某一时期的热点话题。同时，我们通过关键词匹配和进一步的语义分析来确定它是否属于敏感话题。 (2) 话题倾向性分析主要是指情感倾向性分析 [ 22 ]。进一步延伸可以细分为政治取向分析、产品偏好分析和利益偏好分析。其主要目的是分析发表的文章、博客、回复和微博，对网络进行语义分析。它可以决定其情感倾向，如褒义、贬义或中性。 (3) 趋势预测网络舆情分析 [ 23 ]。分析预测的主要焦点，目前有两个方面，一是受到舆论的关注程度的影响，主要是预测趋势报告的数字和数量的回复，另一种是矛盾的复杂性程度的公众舆论，主要趋势来预测他们的情感倾向。目前广泛应用的BP神经网络模型是基于自回归移动平均模型(ARIMA)、决策树模型和灰色理论相结合的算法。