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user: 3. 实证分析 3.1. 样本预警等级的设定 关于网络舆情预警的级别暂时还没有统一的标准，通过参考现阶段各类文献，本文认为可以将预警等级进行进一步划分，并使用不同颜色对严重程度进行表示。因此本文通过参考“社会治安预警等级标准”课题组关于社会治安预警等级标准的依据和预警等级的构造原则 [ 10 ] 最终将网络舆情预警等级分为特大警情(I级)、重大警情(II级)、较大警情(III级)、一般警情(IV级)、无警情(V级)共五个等级，分别用红色、橙色、黄色、绿色和蓝色表示。不同预警等级的划分和得分区间如表4所示。 Table 4 Classification of early warning level 预警等级 警情程度 综合得分区间 预警颜色 I 特大警情 (80，100] 红色 II 重大警情 (60，80] 橙色 III 较大警情 (40，60] 黄色 IV 一般警情 (20，40] 绿色 V 无警情 (0，20] 蓝色 表4. 预警等级分类 使用BP神经网络建立网络舆情预警模型训练时需要输入舆情事件不同时间点的预警等级期望输出，因此必须要提前对网络舆情事件不同事件点的预警等级进行科学研判。本文采用主观的专家打分法与客观百度指数评价数据相结合的方法对网络舆情事件不同时间点的预警等级进行划分。得到预警等级如表5所示。 Table 5 Comprehensive scores and warning levels of network public opinion event 时间点 综合评分 预警等级 时间点 综合评分 预警等级 1 13.5000 V 14 41.1057 III 2 16.5000 V 15 49.4972 III 3 14.4999 V 16 43.2367 III 4 20.4995 IV 17 30.9157 IV 5 45.4453 III 18 31.9816 IV 6 61.4919 II 19 28.9876 IV 7 54.4592 III 20 33.9883 IV 8 81.1289 I 21 32.9953 IV 9 66.0464 II 22 50.4996 III 10 65.3972 II 23 28.4984 IV 11 61.3910 II 24 19.4492 V 12 51.5618 III 25 17.4756 V 13 48.4673 III 表5. 网络舆情事件的综合得分和预警等级 将通过计算得到的综合得分和预警等级作为建立BP神经网络网络舆情预警模型中的期望预警等级。同时将最终计算出的综合得分作为模型评判的评价标准。 3.2. 模型构建 3.2.1. BP神经网络模型结构的确定 1) 输入节点个数设定。本章建立的网络舆情预警指标体系中共设立16个预警指标，故输入节点设置为16。 2) 设置隐层节点。由于神经网络具有大量的并行分布结构和非线性动态特性 [ 11 ]。隐层节点的设置没有明确的公式，通过参考资料 [ 12 ]，采用公式(12)来确定隐层节点个数： (12) 其中m为输入层节点个数，n为输出层节点个数，a为1~10之间的任意常数。当隐含节点数为8时训练精度较好，因此最终确定隐含层的节点个数为8。 3) 输出节点个数设定。预警等级分为五个等级，因此设定输出节点个数为5。 BP神经网络预警模型是典型的“输入层–隐层–输出层”模型。其中输入层输入的样本是指标的样本实际值，输出的是期望得到的预警结果，即五种预警程度，中间神经网络处理部分就相当于一个“黑匣子”。则输入节点数为16，输出节点数为5。模型示意图如图2所示。 图2. 神经网络模型示意图 3.2.2. 面向MATLAB的BP神经网络模型的建立 1) 设置训练参数。采用的具体训练参数如表6所示。 Table 6 Training parameters of neural networ 训练参数 参数值 输入层–隐层传递函数 tansig 隐层–输出层传递函数 purelin 训练函数 traingdx 表6. 神经网络的训练参数 2) 数据归一化。将指标值进行数据预处理之后，为使得各个指标具有相应的可比性需对其进行归一化处理。正向指标的归一化和负向指标的归一化分别如公式(13)和公式(14)所示。 (13) (14) 对于本文设计的网络舆情预警指标体系的不同指标的性质进行分析，不同指标的性质如表7所示。 Table 7 Index properties of early warning syste 指标变量 指标名称 指标性质 C 1 网络搜索量 定量，负向指标 C 2 媒体来源数量 定量，负向指标 C 3 媒体报道量 定量，负向指标 C 4 原创微博发布量 定量，负向指标 C 5 微博转发量 定量，负向指标 C 6 微博评论数 定量，负向指标 C 7 微博点赞量 定量，负向指标 C 8 发布者影响度 定量，负向指标 C 9 事件搜索量变化率 定量，负向指标 C 10 原创微博发布量变化率 定量，负向指标 C 11 微博评论数变化率 定量，负向指标 C 12 微博转发量变化率 定量，负向指标 C 13 舆情内容直观度 定量，负向指标 C 14 舆情事件性质 定性，负向指标 C 15 舆情主题敏感度 定性，负向指标 C 16 舆情主题容忍度 定性，负向指标 表7. 预警体系指标性质 将预处理之后的数据依据表7中指标的性质，对原始数据进行归一化处理。 3) 数据输入。将训练样本以矩阵的形式输入到MATLAB中，将训练模型中样本对应设定的预警状态作为期望输出变量。警情由低到高输出状态分别为00001、00010、00100、01000、10000。则训练样本的期望输出如表8所示。 Table 8 Expected output of training sample 时间点 预警等级 期望输出 1 V 00001 2 V 00001 3 V 00001 4 IV 00010 5 III 00100 6 II 01000 7 III 00100 8 I 10000 9 II 01000 10 II 01000 11 II 01000 12 III 00100 13 III 00100 14 III 00100 15 III 00100 表8. 训练样本期望输出 4) BP神经网络的生成和训练。利用MATLAB R2016a 中BP神经网络模拟工具包可以直接在对应操作框中输入训练样本和期望输出变量。 通过32270次的训练，误差率为1.00e−05，达到目标范围内，运行结果如表9所示。训练误差曲线变化图如图3。 Table 9 Expected output of training sample Progress Epoch Performance Gradient Validation Checks 数值 32270 1.00e−05 7.69e−05 0 表9. BP神经网络运行结果 图3. 误差曲线图 3.3. 实证结果分析 3.3.1. 预警正确率 通过输入归一化后的训练样本，通过模型对不同样本预警等级的划分判定BP神经网络预警模型的预警正确率。将得到的输出结果 按照公式(15) [ 13 ]： (15) 实际输出结果与转换后的实际输出结果如表10所示： Table 1 0 Summary of test sample output result 时间点 BP实际输出(Y) 期望输出 实际输出预警等级 结果 16 01000 (0.0226 0.9875 0.0000 0.0001 0.0031) 00100 II 不一致 17 00010 (0.0021 0.0001 0.0045 0.9768 0.0003) 00010 IV 一致 18 01000 (0.0087 0.9945 0.0034 0.0021 0.0346) 00010 II 不一致 19 00010 (0.0021 0.0003 0.0056 0.9563 0.0000) 00010 IV 一致 20 00010 (0.0014 0.0034 0.0001 0.9235 0.0021) 00010 IV 一致 21 00010 (0.0012 0.0026 0.9375 0.0019 0.0003) 00010 IV 一致 22 00100 (0.0012 0.0037 0.9235 0.0002 0.0018) 00100 III 一致 23 00100 (0.0031 0.0237 0.9153 0.0002 0.0001) 00010 III 不一致 24 00001 (0.0031 0.0003 0.0041 0.0005 0.9564) 00001 V 一致 25 00001 (0.0013 0.0021 0.0001 0.0004 0.9102) 00001 V 一致 表10. 检验样本输出结果汇总 通过结果汇总可以看出，10个测试样本中只有三个样本与期望输出存在差异，其余样本均输出正确预警结果，可看出使用BP神经网络建立网络舆情预警模型对网络舆情事件的预警等级的正确率达到70%，因此使用BP神经网络对网络舆情进行预警的正确率较高。 3.3.2. 预警精确率 使用BP神经网络模型对网络舆情事件预警的精确率统计如表11所示。 Table 1 1 BP neural network early warning accuracy rate statistic 期望预警等级 实际预警等级 期望预警II级 期望预警III级 期望预警IV级 期望预警V级 预警精确率(%) 实际预警II级 0 1 1 0 0 实际预警III级 0 1 1 0 50 实际预警IV级 0 0 4 0 100 实际预警V级 0 0 0 2 100 表11. BP神经网络预警精确率统计 通过表11不同预警等级的预警精确率求算数平均数可以计算出使用BP神经网络的平均精确率 ： 因此使用BP神经网络进行舆情预警的平均精确率达到62.5%，虽然超过50%，但是预警精确率还有待提升。