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user: 2. 数据处理与描述 2.1. 网络舆情预警指标的选取 网络舆情预警指标体系是不仅能够及时反映网络舆情现状和存在的问题，并且可以及时对于突发事件作出及时预警。在结合相关网络舆情传播理论以及网络舆情的发展及变化规律的一些特点，同时遵循科学性、可操作性、定性与定量相结合、灵敏性原则建立网络舆情预警指标体系。 在已有相关研究结果和网络舆情理论研究的指导下，又通过向政府舆情管理部门和媒体单位的相关专家进行咨询，经过多次整改遴选，最终构建了4个一级指标和16个二级指标的网络舆情预警指标体系如表1所示。 Table 1 Network public opinion warning index syste 一级指标 二级指标 舆情热度D 1 网络搜索量E 1 媒体来源数量E 2 媒体报道量E 3 舆情参与度D 2 原创微博发布量E 4 微博转发量E 5 微博评论数E 6 微博点赞量E 7 发布者影响度E 8 舆情传播态势D 3 事件搜索量变化率E 9 原创微博发布量变化率E 10 微博评论数变化率E 11 微博转发量变化率E 12 舆情内容直观度E 1 3 舆情主题D 4 舆情事件性质E 14 舆情主题敏感度E 15 舆情主题容忍度E 1 6 表1. 网络舆情预警指标体系 2.2. 网络舆情预警指标含义 1) 网络搜索量是指在某个时间段之内网民使用百度搜索引擎搜索相应舆情事件的数量。该指标可以使用百度指数进行描述，百度指数是将网民在百度的搜索量作为基础，计算不同关键词在百度搜索中的频次进行加权计量得出。 2) 媒体来源数量是指在某个时间段内发布某舆情事件相关报道的网络新闻媒体的数量。通过综合统计，国内使用频率较高影响力度和公信力度较大的10个新闻媒体网站分别是：人民网，凤凰资讯，央视网，新浪新闻，新华网，中国网，观察者网，今日头条，腾讯新闻，搜狐新闻。在百度搜索引擎中对舆情事件进行搜索，并将搜索出的报道标题结果进行分词处理，与上述10个网站进行匹配，计算出舆情事件出现在10个网站中的次数。 3) 媒体报道量是指某个时间段内某舆情话题相关的所有媒体报道的数量。 4) 原创微博发布量是指微博用户在某个时间段内发布某舆情事件的原创微博数量。通过新浪微博网页版搜索某舆情事件关键词，选择对应时间段，使用高级检索工具抓取原创微博数量。 5) 微博转发量是指在某个时间段内转发某舆情事件的微博条数。 6) 微博评论数是指在某个时间段内评论某舆情事件的微博条数。 7) 微博点赞量是指在某个时间段内某舆情事件的微博的点赞数量。 8) 发布者影响度是指不同舆情信息的传播者对于网络舆情事件发展的影响力。本文将此指标量化为发布者影响度 = 0.8 * 大V博主数量 + 0.2 * 普通博主数量。 9) 事件搜索量变化率是指在一段时期内某个舆情事件搜索量的变化量。 10) 原创微博发布量变化率是指在一段时期内某个舆情事件原创微博的变化量。 11) 微博评论数变化率是指在一段时期内某个舆情事件微博评论的变化量。 12) 微博转发量变化率是指在一段时期内某个舆情事件微博转发量的变化情况。 13) 舆情内容直观度是指网民获取网络舆情事件进展的直观程度。据《2010年中国互联网舆情分析报告》研究表明 [ 9 ]，带有舆情事件相关图片、视频等较直观内容的信息传播速度更快。因此舆情内容直观程度可以通过发布的有关微博中带有图片和视频的数量占全部微博的比例来表示。 14) 事件性质是由不同网络舆情事件的类型决定的。不同的事件类型网民的参与程度也会有所不同。可以将事件分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件、娱乐事件等。此定性指标可由专家打分的方式来量化不同事件性质的重要程度，得分在0和1之间，表示对应事件性质类型的重要程度，0表示不重要，1表示非常重要，0.5、0.7分别表示重要、很重要。 15) 舆情主题敏感度是指网民对于某个舆情事件的关注和反映程度。0表示不敏感，1表示非常敏感，0.5、0.7分别表示敏感、很敏感。 16) 舆情主题容忍度是指网民对于某一网络舆情事件的容忍程度的大小，其取值范围是[0，1]。 2.3. 网络舆情事件的概述 2019年3月30日18时许，四川省凉山州木里县雅砻江镇立尔村发生森林大火由于火情等级较高，火灾波及范围和破坏力较大，在搜救和灭火过程中受自然地形和风力突变等原因发生山火爆燃事件，造成27名消防指战员和4名地方扑火人员壮烈牺牲。本文选取四川省凉山州木里县“3.30”森林火灾这一突发性自然灾害事件作为样本采集的舆情事件案例。事件具体进展如表2所示。 Table 2 Event progres 时间(2019年) 事件进展 3月30日 四川省凉山州木里县雅砻江镇立尔村发生严重森林火灾，火场地形复杂灭火难度较大 3月31日 扑火人员转场时突发山火爆燃，30名扑火人员失联 4月1日 发布山火过火面积达15公顷左右，已确认 遇难人数达30人 4月2日 勘查起火位置和原因，公布牺牲英雄人员名单并将遗体进行安置 4月4日 西昌市人民政府设为哀悼日，当日新发现1名牺牲扑火人员，遇难人数升至31人 4月5日 确定起火原因为雷击起火 4月7日 凉山山火复燃，近800名消防人员参与扑救 4月8日 继续采取地空配合扑救，直接扑打和处理余火 表2. 事件进展情况 2.4. 数据来源与预处理 本文使用python软件对百度网页数据和微博平台数据进行爬取。爬取了3月26日至4月21日的数据进行实证分析。将27天分为25个时间点，前15个时间点为建模组用以模型的构建，其余10个时间点的样本数据划分为测试组。 采集的数据需要对原始数据进行数据预处理。依据本文建立的指标体系中的指标解释并采用Excel等计算软件对缺失值、极端值等进行处理得到的部分原始数据如表3所示。 Table 3 Part of the original dat 指标 时间 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 3.26 151 0 10 45 121 114 45 42 3.27 168 1 15 88 256 215 78 69 3.28 172 1 13 85 207 230 81 70 3.29 170 1 14 78 236 245 85 68 3.30 478 10 150 543 2564 859 895 88 3.31 461 8 265 1054 6675 1670 1689 136 4.1 1506 8 589 4593 10813 3896 4897 565 4.2 7324 7 765 3380 6790 1986 3698 372 4.3 4262 6 532 3547 6571 1769 2758 349 指标 时间 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 C 15 C 16 3.26 13.00 38.10 23.78 21.10 0.1 0 0.5 0.1 3.27 14.33 45.00 33.67 11.00 0.21 0 0.5 0.1 3.28 14.56 35.6 33.87 12.1 0.22 0 0.5 0.1 3.29 13.87 38.7 36.59 13.3 0.30 0.5 0.7 0.2 3.30 124.50 610.75 186.25 212.50 0.45 0.5 0.5 0.2 3.31 201.80 1，310.80 311.20 328.80 0.55 0.5 0.7 0.2 4.1 758.00 1，782.00 630.33 808.67 0.60 0.8 0.7 0.4 4.2 476.43 952.71 267.43 521.86 0.71 0.7 0.7 0.4 4.3 389.11 806.25 206.88 339.13 0.54 0.7 0.8 0.3 表3. 部分原始数据