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序論：在您撰寫網絡安全輿情分析時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
中圖分類號TP393 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2011）57-0213-02
0 引言
隨著計算機網絡技術及其應用的迅速發展，以數字內容為標志、以互聯網為主要載體、以開放、多元、虛擬、交互為特征的網絡文化，成為文化傳播的主要形式之一?；ヂ摼W在為人們提供大量的有用信息，給學習、生活帶來便利的同時，也帶來制造和傳播不良甚至非法網絡信息等新問題。在 Internet 普及的過程中，網民們積極參與網絡討論、自由表達個人觀點、自主傳播思想文化，從而形成網絡輿情，網絡輿情是社會輿情的直接反映。由于網絡的開放性和虛擬性，決定了網絡輿情具有直接性、突發性和偏差性等特點[1]。網絡輿情的廣泛傳播常常導致現實社會有關事件的放大升級，甚至對事件的發展和結果產生巨大的影響力。針對網絡文化中存在的安全威脅，實現對網絡文化內容的有效監管，加強對網絡輿情的及時監測和有效引導，成為當前亟待解決的問題。
1 網絡文化安全預警系統模型構建方法
要保障網絡文化安全，實現全面、準確、及時地掌握網絡輿情，必須依靠科學的方法體系，運用信息化手段，構建網絡文化安全監管系統，網絡文化安全預警系統是其重要組成部分。
首先必須明確網絡文化安全預警系統的性質和類型，采用科學的研究方法才能建立符合需求的應用模型，進而實現系統安全、可靠、有效的應用目標。
Internet安全對象不是一般的系統，而是開放、人在其中、與社會系統緊密耦合的復雜巨系統， Internet安全過程不是一般工程化的過程，而是一個時時處處有人參與的、自適應的、不斷演化的、不斷涌現出新的整體特性的過程[2]。因此，在建立網絡文化安全預警系統時是由人、機和環境構成的人機系統，應采用“人網結合、人機結合”的模式，運用錢學森提出的綜合集成方法[3]，將各行專家的經驗、知識與先進的數據挖掘、檢測與阻斷、模式識別、趨勢分析等處理技術結合起來，充分發揮各自優勢，建立基于“專家群體+數據信息+計算機技術+專家經驗知識”的系統應用模型。圖1為運用綜合集成方法構建網絡文化安全預警系統的理想參考模型。
2 網絡文化安全預警系統總體框架
互聯網技術的發展日新月異，威脅網絡文化安全的網絡犯罪日益趨向智能化、技術化，要保障網絡文化安全，必須綜合運用互聯網技術、信息處理技術、人工智能技術及數據挖掘等技術。運用綜合集成方法構建的網絡文化安全預警系統模型分為支撐層、數據層、分析層和應用層四個層次，具體框架如圖2所示。
3 網絡文化安全預警系統模型分析
3.1 支撐層
支撐層由Internet和計算機軟硬件平臺構成，利用互聯網技術，為系統上層提供海量數據源和信息處理平臺。
3.2 數據層
數據層實現信息采集的功能，利用網絡爬蟲對互聯網信息進行實時監控和采集，并進行有效的過濾和存儲，建立網絡輿情信息庫。
信息采集是網絡輿情分析的基礎，采用縱向橫向結合的采集方式，滿足實時網絡信息和互動信息源定點提取的需要。定向采集保證監控的深度和實時性，主要實現對新聞、論壇、評論、博客等設定站點板塊的信息采集。全網采集主要通過搜索引擎進行廣度采集，保證監控的覆蓋面。對采集到的信息需要進行必要的預處理，如格式轉換、數據清理、主題提取、相關性判斷等，最后形成格式化信息，存儲在數據庫中。
3.3 分析層
分析層作為系統模型的核心層，主要利用人工智能和數據挖掘等技術實現對輿情信息的智能分析，生成輿情分析報告提交給決策機構實現智能輔助決策。
1）自動摘要
自動摘要是通過智能手段為文檔自動形成摘要的技術，是進行信息抽取的重要形式，融合了數據挖掘和機器學習技術[4]。用戶無需查看全部文檔內容，通過該智能摘要即可快速了解文檔核心內容，提高信息利用效率。主要采用基于統計與基于理解的方法，對輿情信息中各類主題、各類傾向形成自動摘要。
2）熱點發現
根據輿情信息出處的權威度、評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題，利用關鍵字布控和語義分析，識別敏感話題。
3）主題跟蹤
由于主題具有實時動態性，所以主題跟蹤是一個動態學習過程。針對熱點話題，實時地進行信息跟蹤，分析網絡上新發表的新聞文章和論壇帖子，關注話題是否與已有主題相同或類似。
4）趨勢分析
通過對某個主題在不同的時間段內被關注的程度進行跟蹤，可以獲取輿情隨時間的發展變化趨勢或規律，以及地域信息分布，從而提供階段性的分析，實現對輿情環境的監控和預警，進行適時控制和疏導。
5）傾向性分析
對每個主題，將各種信息進行自動聚合并利用文本聚類和觀點挖掘技術對信息闡述的觀點、主旨進行傾向性分析，判別信息的發展趨勢，從而明確公眾對相關熱點事件所持的態度和傾向，以便幫助政府職能部門及時了解社情民意，做出及時反饋。
6）輿情分析報告
將智能分析的結果形成簡報、報告、圖表等智能輿情報告，為相關職能部門快速、全面掌握網絡輿情爆發點和事態發展趨勢，做出正確輿論引導，提供可信的分析依據。
3.4 應用層
應用層是人機交互層，一方面用戶可以通過一定的軟件環境對輿情信息的采集及輿情分析過程加以指導；另一方面則將輿情分析結果以直觀、簡潔的形式展現給用戶，便于用戶深入理解輿情信息，同時，提供信息檢索功能，用戶可以針對系統預設關鍵詞進行定制查詢，并能夠根據指定條件對熱點話題、關鍵信息及傾向性進行查詢，采用多種檢索方式，可以有效提高信息檢索的準確率。
更為重要的是，應用層將結合智能決策系統實現對輿情信息的智能決策。針對熱點信息與突發事件進行監測分析，構建趨勢預測模型，根據知識庫存儲的先驗專家知識進行推理判斷，形成最終的輿情分析結果，進而實現輿情預警。同時，對每次輿情預警進行必要的評價，優化預測模型的參數，調整和完善知識庫存儲的知識，使預測意見更接近實際情況，提高輿情分析的準確率。
4 結論
本文針對Internet安全對象的特點，運用綜合集成方法構建了網絡文化安全預警系統模型。該模型采用縱向橫向相結合的采集方式，保證了對互聯網海量信息監測的深度、廣度和實時性，運行人工智能、數據挖掘等技術和智能決策系統對輿情信息進行智能分析和智能決策，發現網絡熱點問題并實時跟蹤，從而實現對網絡文化安全態勢的預報和對危機的快速反應，通過輿情評價模塊將有助于完善系統模型，提高預警的準確率。
參考文獻
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關鍵詞：大數據 網絡輿情 數據抓取 數據存儲 輿情分析
中圖分類號：G206 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（c）-0108-02
S著新興媒體的發展，互聯網輿情已經在社會發展中扮演著重要的角色，它已不僅僅局限于個別范圍的使用和拓展，而是演變為全民互動型的參與和討論，所以如何在眾多信息中獲取最全面的輿情數據，并將輿情數據以最快的速度和最靈活的方式展現出來，使輿情在可控的范圍內實現最大的社會和商業價值，顯得尤為重要。
1 網絡輿情
網絡輿情不同于傳統輿情，傳統輿情是民意理論中的一個概念，是民意的一種綜合反映。該文所提到的網絡輿情，是未經任何中介包裝和驗證，直接于網上的社會輿情，并以互聯網為載體，以輿論事件為核心，集民眾情感、態度、意見、建議、傳播互動和影響力于一身的集合。
因為網絡輿情的傳播介質是網絡，網絡既具有公開性又具有隱蔽性，同時需要事件、網民、網民情感，以及通過網絡介質的傳播和互動，所以在既公開又隱蔽的環境中，從眾多的信息中捕獲并抽取出復雜的網民情緒和態度非常重要。
2 輿情捕獲
由于輿情具有自由性、交互性、多元性、偏差性和突發性，所以如何從眾多輿情中獲取實時數據并服務于大眾，是新興媒體所面臨的嚴峻挑戰和考驗。
2.1 關鍵詞確定
在互聯網上傳播的信息可以用海量來形容，如果針對輿情盲目進行檢索，猶如大海撈針，不僅得不到我們想要的數據，還會浪費大量的人力、物力和財力來投入到數據的分析中。所以如何在海量的信息中獲取用戶想要的數據，“關鍵詞”就顯得非常重要，它不僅可以讓我們精確地捕獲到想要的數據，而且還可以減少臟數據的捕獲，大大縮短了輿情分析的時間，提升了輿情分析的反應速率，下面就介紹幾種關鍵詞確定的方法。
（1）定制關鍵詞。關鍵詞的確定可以從輿情分析的發出者來反向提出，輿情分析的發出者一定是希望從網絡輿情中得到某種相關信息，那么我們可以從需求提出者和需求分析者的角度來確定關鍵詞，即關鍵詞由用戶提出，并通過需求分析將用戶的表述發展為定制詞語，并將其定義為用戶定制關鍵詞。根據用戶定制的關鍵詞來捕獲數據，是最直接明了的數據捕獲方式。
（2）熱門輿情關鍵詞。很多網站如百度、搜狐、Facebook、新浪等幾乎所有的交互網站都會有熱門指數，我們可以借助這些網站自身攜帶的熱門指數，來確定關鍵詞。因為通過熱門輿情關鍵詞來捕獲數據，一定是網站熱門數據，這樣不僅可以節省我們分析確定關鍵詞的時間，而且還可以用最短的時間獲取最多的分析數據，提高大數據在輿情分析中的反應速率。
（3）熱搜輿情關鍵詞。熱搜輿情關鍵詞不同于熱門關鍵詞，由于輿情具有廣泛傳播性，很多人參與到輿情探討中，都是通過網絡搜索并定位的，所以熱搜關鍵詞就是根據搜索引擎的熱搜排行榜，來確定輿情關鍵詞，通過熱搜排行榜，我們可以第一時間知道并了解網民想要了解的輿論事件。
（4）參考輿情網站。想要找到網絡事件的發展狀況和原由，最簡單也是最直接的方式，就是找到輿情的網站，很多網站就是網絡輿情事件的源泉。
2.2 數據抓取
當我們通過各種方式獲取并確定了關鍵詞之后，如何把關鍵詞變成我們想要的精確數據，就顯得非常重要。我們可以通過網絡爬蟲技術來獲取輿情數據。
當前主流的數據抓取模式主要包含4個主要部分：網絡爬蟲技術（Spider）、數據處理技術（Data Process）、爬取URL隊列（URL Queue）和數據。爬蟲主要是從互聯網上捕捉網頁內容，并從中抽取出需要的內容。數據處理：對爬蟲抓取的內容進行處理。URL隊列：為爬蟲提供需要抓取數據網站的URL。數據包含3個方面：（1）Site URL：需要抓取數據網站的URL信息；（2）Spider Data：爬蟲從網頁中抽取出來的數據；（3）Dp Data：經過dp處理之后的數據。
2.3 數據存儲
因為網絡輿情具有及時更新和海量的特性，所以我們如何將抓取到的數據實時保存起來，是非常關鍵的，它決定了最后輿情分析的全面性和精確性。一般通過IT技術可以將數據存儲到數據庫中，下面介紹一下當前主流的3種數據庫及其區別。
Oracle數據文件都是采用二進制編碼的文件，而且它可以對SQL在執行過程中的解析和優化指定統一標準，其中包括RBO、CBO以及HTNT規則，這些都會使在Oracle數據庫中執行的SQL擁有極大的優化自由，同時也對CPU、內存、IO資源方面進行優化。
MySQL最大的特點應該屬自由選擇存儲引擎。它的每一個表都是一個文件，都可以選擇合適的存儲引擎。但由于它的存儲引擎是開放式的插件引擎，所以文件的一致性大大降低，并且在SQL優化方面，也會有一些不可避免的瓶頸，例如多表關聯、子查詢優化、統計函數等都是它的弱項，并且MySQL只支持極簡單的HINT。
SQL Server的數據架構基本是縱向劃分，分為：Protocol Layer、Relational Engine、Storage Engine、SQLOS。SQL執行都是逐層，其中Relational Engine中的優化器，是基于成本的，其工作過程跟Oracle是非常相似的。同時它也支持豐富的HINT，包括：連接提示、查詢提示、表提示。
雖然，這3個數據庫各具特色，但是，如果對數據安全、存儲等特性沒有特殊要求，通常我們會選取MySQL數據庫，因為開源而且操作相對簡單。
3 輿情分析
如果說輿情數據的抓取和存儲目的是在數據獲取方面下工夫，那么輿情分析就是通過比較、論證等方法把數據通過圖形報表等更加簡潔的方式呈獻給用戶。
每一個輿情事件的本身都有自己的特點，分析設計人員可以根據不同的特點選擇輿情分析的方法或報表。通常輿情分析方法有連續接近法、舉例說明法、比較分析法和流程圖法等。通常圖形報表也有很多種，如趨勢圖、比例餅圖、百分比柱圖、流程圖、表格等，分析設計人員根據輿情的特點選擇合適的圖形呈獻給用戶。
4 結語
通過大數據相關技術對輿情進行全方位收集、存儲和分析的過程中，我們既不修飾、篡改輿情事件的真實性，也不隱藏輿情事件的丑陋性，大數據的智能捕獲分析，只是將網絡輿情更加清晰形象地呈現給用戶，使用戶在第一時間獲取民眾態度，掌握民眾意見或建議，并根據輿情報告的精準分析反饋，及時對輿情事件做出相應的政策，調整相關的策略，實現商業和政治利益最大化，創造更多的社會價值，并使網絡輿情健康良性發展。
參考文獻
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>> 公安院校民警培訓課程建設的思考 對公安院校MOOC課程建設之思考 基于社團及網絡平臺的公安院校大學生廉潔教育研究 關于公安院校網絡安全與執法專業建設的思考 公安院校推進精品開放課程建設和應用的思考 論公安院校成人教育課程體系建設的原則 關于公安院校選修課程建設的幾點思考 加強公安院校學生忠誠教育的探索 公安院校開設警務監督課程的思考 淺談公安院校的寢室文化建設 公安院校發展的專業建設引領模式探究 "互聯網+"環境下公安院校的建設 公安院校英語微課資源建設與翻轉課堂教學實踐探究 發揮公安院校素質拓展訓練課程德育功能探索 公安院校警察防衛控制課程教學方法探索 公安院校大學英語選修課程建設研究 淺談公安院校警務英語課程教材建設 公安院校開展公安文化教育的思考 公安院校警體計劃網絡圖的構建研究 公安院校診所式法律教學方法的探索與創新 常見問題解答 當前所在位置：l.2016-01-22.
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摘要：本文以基于數據挖掘的決策支持系統方法整合網絡輿情信息，建立網絡輿情信息倉庫，對非結構化的模糊復雜的信息，運用數據挖掘中文本挖掘技術有效分析網絡熱點事件的輿情，及時發現重大突發事件，減少危機損失，提高政府管理和監控輿情危機的能力。
關鍵詞：網絡輿情 數據挖掘 決策支持系統
1、引 言
近幾年，隨著Web2. 0的興起與普及，互聯網已成為一個開放的、個性化的社會環境形態，對社會穩定和國家安全的維護帶來了嚴峻挑戰。但是現在我們政府情報機構網絡安全管理和監控能力比較薄弱，難以適應復雜的環境。因此，建立基于數據挖掘的網絡輿情預警決策支持系統，對非結構化的模糊復雜的信息，運用文本挖掘技術有效分析網絡輿情事件，及時發現重大突發事件，減少危機損失，提高政府管理和監控能力勢在必行。
2、基于數據挖掘的決策支持系統
決策支持系統(DSS) [1]是利用大量信息，數據結合眾多模型，通過人機交互，輔助各級決策者實現科學決策的系統。它是融計算機技術、信息、技術、人工智能、管理科學、決策科學等學科和技術于一體的技術繼承系統，包括數據倉庫和數據挖掘分析系統，由以下三個主體[2]組成：
（1）模型庫系統和數據庫系統結合，作為該系統的基礎，為決策問題進行模型計算和定量分析，提供輔助決策信息。
（2）知識庫系統和數據挖掘的結合，從數據庫和數據倉庫中挖掘知識放入專家系統的知識庫中，通過知識推理定性分析，輔助決策。
（3）數據倉庫和OLAP，從數據倉庫中提取綜合數據和信息來反映了其內在本質。
3、基于數據挖掘的網絡輿情預警決策支持系統的定位
從網絡輿情預警決策支持系統的功能和實現方式對其定義：基于決策支持系統技術，將聯機分析處理、數據挖掘模型（文本挖掘模型）、數據倉庫、知識庫、方法庫等相結合，應用于情報機構的網絡輿情預警中的人機結合系統。
3.1數據倉庫
數據倉庫[3]的設計要滿足決策支持系統的要求，即數據要具備概括性、抽象性、統一性三個特點。所以圖1中數據倉庫和部門數據庫加上一個虛擬層，實現數據挖掘的數據清洗，為數據倉庫提取有用數據。
3.2數據挖掘方法
數據挖掘[4]，簡單點說，就是從大量數據中尋找規律的技術，通過處理海量的、不完全的、隨機的、結構復雜的數據選擇有用數據，建立知識模型。網絡輿情預警決策支持系統運用數據挖掘中文本挖掘技術，包括自動分類技術、自動關聯技術、觀點挖掘技術、自動分詞技術、結構化抽取技術以及自動摘要、關鍵詞技術等。
圖1 決策支持結構系統
4、基于數據挖掘的網絡輿情預警決策支持系統的構建
基于數據挖掘的決策支持系統采集網絡中的新聞網頁、論壇、博客、新聞評論，貼吧等網絡資源，發現突發性熱點事件，進行熱點跟蹤定位和實時輿情預警，幫助政府及時掌握輿情動向，準確捕捉預警信息，對有較大影響的重要事件快速發現、快速處理，為政府決策提供信息依據[5]。
4.1數據準備
網絡輿情預警需要多樣化的信息，在整理信息的時候，需要做到全面、準確、及時。本系統涉及的信息有：
文本信息：新聞、博客、產品評論、論壇帖子等文本信息，包括主題、關鍵詞、時間、URL等。
詞匯信息：包括現在詞典中的字或詞和現在網絡用語的語義、適用的語境和是否帶有情感等。
圖像信息：主要是新聞、博客、產品評論、論壇帖子等上的圖片，包括主題、內容、時間、URL、瀏覽數量等。
視頻音頻信息：主要是新聞、博客、產品評論、論壇帖子等上的視頻音頻，包括主題、內容、時間、、URL、瀏覽數量等。
這些來自互聯網的大量信息，通過收集、整理、存儲、預處理在數據庫中作為原始數據，這些數據是離散的、模糊的。
4.2系統功能模塊
根據網絡輿情預警的規劃，如輿情分類、情感分類與趨勢預測、輿情檢索以及統計分析等，本系統建立了輿情信息采集管理系統、輿情分類管理系統[6]、輿情來源管理系統、輿情情感分類管理系統和用戶管理系統。
①輿情分類管理系統：輿情分類即對海量信息的自動(文本語義分析)分類。通過關鍵字樣本、文件樣本、自定義等把原始信息分類，形成分類別（危害國家安全、危害社會治安、擾亂社會秩序等）的分類庫，分類管理可以對分類的類別數據進行增加、刪除、修改等操作。
②輿情信息采集管理系統：輿情信息采集管理系統對文本信息、圖像信息、視頻音頻信息的來源，如新聞、博客、產品評論、論壇帖子、網站及其網站的權威性進行分析統計。
③輿情來源管理系統：輿情來源管理部門對文本信息、圖像信息、視頻音頻信息的來源，如新聞、博客、產品評論、論壇帖子、網站及其網站的權威性進行分析統計。
④輿情情感分類管理系統：輿情分類管理部門從根據新聞、博客、產品評論、論壇帖子等收集的文本信息、圖像信息、視頻音頻信息，經過預處理之后，通過觀點挖掘方法對輿情信息的情感傾向進行分析，及時發現消極情感的信息，以便迅速做出反應。
⑤輿情統計系統：統計輿情分類管理系統和輿情情感分類管理系統的信息，為政府提供報表或報文，供政府決策使用。
5、結 論
基于數據挖掘的網絡輿情預警決策支持系統可以有效解決現在網絡輿情預警系統中存在的問題，通過文本挖掘技術對非結構化的模糊復雜的信息分析處理，及時發現重大突發事件，減少危機損失，提高政府管理和控制輿情的能力。
參考文獻：
關鍵詞：網絡輿情；教學內容；課程改革
隨著移動互聯網應用的普及，我國網民數量與日俱增，網民每天都在進行相應的網絡活動。截至2020年12月，我國的網民數量已達9.89億，其中手機網民用戶達到9.86億。新媒體平臺如今日頭條、抖音等日新月異，網絡輿情信息呈現矩陣式增長。新媒體環境下，公安機關如何對輿情監控？如何獲取、分析、編報、如何開展輿情引導工作？這均是擺在面前的問題，也是輿情教育急需解決的問題。當前的公安隊伍中，網絡輿情工作者十分短缺，對輿論場中的相關理論知識[1]和實踐能力都很缺乏，面對輿情危機，公安機關需要增強輿情素養，掌握輿論主動權，提升輿情管控能力。目前公安院校關于網絡輿情的相關課程更是缺乏，僅有公安類網絡安全與執法專業開設了關于輿情內容的課程，而其他公安類專業并沒有開設相關知識的課程。針對目前開設的輿情課程，僅僅是獨立的一門理論課程，而將大數據分析融入到新媒體分析及應對[2]，并囊括新媒體素養等內容的課程，目前還是欠缺，這也是公安院校公安類專業面臨的一個全新問題。本文結合公安工作的優勢與行業特色，立足實戰化應用，探索公安院校網絡輿情課程的建設。
1網絡情報搜集與分析課程的人才培養目標
網絡情報搜集與分析是一門多學科交叉的綜合性課程。它既與傳播學、社會心理學、情報學、計算機技術等基礎學科相關[3]，又與公安工作緊密關聯。因此，公安院校公安類專業的網絡情報搜集與分析課程的人才培養目標既要培養公安輿情工作崗位所需的人才，還需要掌握關于數據分析的處理技術，從而為公安輿情工作賦能，助力網絡輿情工作。本課程的人才培養目標具體包括三個方面：（1）知識目標——理論知識人才本課程以公安輿情工作崗位為基礎，培養具備傳播學、社會學、統計學、管理學方面專業知識的網絡輿情專業型人才。通過本課程學習，掌握網絡輿情檢測和輿論導向的策略；研究網絡輿情形成的社會背景、過程和原因，分析輿情對人格的影響等；研究網絡輿情的主要理論知識。重點是讓學習者具備深厚的網絡輿情理論知識，從而為輿情處置與引導提供強有力的理論支撐。（2）能力目標——專業技術人才自媒體的發展，改變了傳統媒體輿情實踐的傳播模式。因此，我們要嘗試“新文科”與“新工科”背景下新聞傳播與技術的交叉融合，作為輿情工作者，我們既要研究輿論傳播途徑、分析網民社會心理，做好輿論引導編輯工作；同時也要對媒體和網民結構做定量分析和定性分析，并掌握網絡輿情相關的一些法律。重點是具備網絡輿情信息搜集、輿情事件分析的能力，如輿情監測、輿情數據采集、輿情研判分析、輿情處置與引導、輿情報告的撰寫。（3）素質目標——輿情素養新媒體時代，在培養學生技術的同時，也要培養學生的輿情素養。重點培養學生對網絡輿情、危機實踐等基本規律性的認識，以及應對處置中的實操應用能力。具備新媒體思維，通過新媒體平臺，提升公安機關的網絡影響力和公信力。
2網絡情報搜集與分析課程的現狀
目前，網絡輿情課程[4]，主要偏重于理論教學。主要是讓學生了解輿情工作的現狀、輿情的相關理論，熟悉輿論傳播平臺，掌握輿情搜集、輿情分析、輿情處置的基礎知識、基本理論和基本方法，培養學生具備一定的輿情意識。教學方式主要以課堂教學講授為主，學生缺乏主動思考分析的過程，以及對相關分析技術的掌握，且與公安輿情的處置和引導相脫節。主要表現如下：（1）以教師為中心的傳統教學模式，重視理論知識教授，缺少與學生的互動，尤其是學習輿情知識的過程，雖然在講授過程中融入很多的輿情事件，但是學生實際應用能力還欠缺，因此，改革教學模式，樹立以學生為中心的教學理念，對教學模式進行探索和創新。（2）輿情課程的學習，需要輿情監測為前提，因此需要給學生提供良好的輿情監測平臺。目前，輿情監測系統軟件不夠完善，只能注冊一些公共的輿情系統軟件來學習，因此，目前輿情學習的硬件條件與環境還不是很理想。（3）網絡輿情經典教材缺乏，關于公安院校的涉警輿情教材，僅僅是一些實用手冊，但是這些手冊不系統，且沒有將理論和實踐很好結合。一本系統、完善的輿情教材需要囊括傳播學、社會學、新聞學、計算機技術等多學科的知識整合，強調知識的復用性。（4）本課程作為一門實踐性強的課程[5]，且網絡輿情事件源于現實，課程內容和現實生活密切關聯，講授時可以用到生活中的真實案例，但是與公安實際工作有所脫節，因此要加強理論與公安崗位的結合。鑒于本課程存在以上的教學現狀，我們希望通過教學內容和教學模式的改革，達到更好的教學效果。建立以學生為中心的教學模式，修訂以實戰為依據并高于實戰的教學內容。激發學生的學習興趣，更好掌握輿情分析、輿情應對的技能，提升學生的輿情素養，為公安輿情工作賦能。
3公安類專業網絡情報搜集與分析課程的教學設計
網絡情報搜集與分析課程的教學設計主要從教學內容、教學模式等方面進行改革探索。（1）理論教學內容設計網絡情報搜集與分析是公安類網絡安全與執法專業的專業課程，32課時，2學分，其中理論學時16學時，實驗16學時。在課程內容方面，我們依據公安輿情崗位的實際工作，將理論教學內容分為六部分。如圖1所示。圖1課程理論知識框架其中，第一部分網絡輿情工作流程，介紹網絡輿情的內涵、特點等基本理論知識，并融入公安崗位工作流程。第二部分信息搜集，介紹通用信息搜集方法和公安的信息搜集平臺。第三部分網絡輿情信息研判分析，針對前期搜集的數據，對數據進行鑒別清洗，然后介紹工具和方法，對數據進行分析研判。第四部分網絡輿情編報，包括編報的選題、要求等方面。第五部分網絡輿情應對與引導，從輿情的應對和引導策略進行講解。第六部分網絡輿情相關法律法規。六大部分理論內容對應人才培養目標中的知識、能力目標。（2）實踐教學內容設計網絡情報搜集與分析課程是一門實踐性強的課程，實踐課時占1/2。通過線上線下結合的方式，將理論教學更多放到線上，同時，我們推進“校局培養”的理念，在整個課程建設中，深入開展課程與網安支隊的合作交流，目前，正初步構建輿情的實踐教學體系。目前的實踐課程主要分兩部分，一部分是校內的實踐，另一部分是成立輿情小組，并以輿情小組為依托，與網安輿情實戰崗位對接。如圖2所示。其中，網絡輿情編報和輿情引導以網安輿情小組為依托，實踐課程與網安輿情實戰工作結合，完成每日的編報、巡查，以及境內外的輿情引導。本課程的實踐內容主要包括信息收集、信息分析、輿情編報、輿情引導等四個方方向，8-10個實驗項目。課程實踐內容中的實驗項目根據不同專業培養目標的不同，開展不同層次的實驗項目，至少8個實驗項目，從而滿足不同公安類專業學生對課程實踐內容的需要。其中技術實踐類實驗，屬于網絡安全與執法專業的專業必做實驗，而新聞編輯與新媒體素養主要針對的是其他公安類專業學生的素質培養訓練。（3）課程教學模式的探索網絡情報搜集與分析課程以人才培養目標為前提，以學生為中心，設計本課程的教學模式。首先，教學形式通過線上和線下相結合的方式，線上是對線下理論學習的一種補充，也是對線下實踐的一種指導。其次，教學實踐通過校局合作的方式，公安輿情崗位對接學生的實踐訓練，讓學生更好融入真正的輿情工作環境中。第三，教學方法通過項目驅動的方式，并于實戰教官協作，激發學生的學習主動性。最后，教學評價通過教師、教官和實踐工作三方面進行對教學效果的評價及反饋。在整個的教學過程中，盡量要融入前沿知識，如新媒體的傳播、大數據技術等方面內容，讓學生主動搜集相關的經典案例，利用相關技術完成案例的分析，積極參與案例的講解與討論活動，從而最大限度激發學生的學習主動性。
4小結
網絡情報搜集與分析課程作為一門輿情學、傳播學學、社會心理學、計算機技術等學科交叉的課程。教學內容方面，我們要理論與實踐相結合，并堅持新文科理念與“新工科”交叉的教學設計思路，并引入新媒體與大數據分析技術等研究熱點，結合公安網絡輿情工作的實際需求，為學生講授相關理論的同時，讓學生應用計算機技術進行網絡輿情的數據獲取與智能分析；教學模式方面，采用授課和實踐相結合，融入鮮活輿情案例，讓理論知識更加形象化，激發學生自主學習興趣與實踐動手能力；并形成教官與教師的雙考核評價機制。
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其實，大數據技術早在“兩會”大放光彩之前，就已成為互聯網企業業務創新、各級政府部門體察民意的最佳工具。許多企業對大數據應用的關注程度在幾年前，就已經得到了具體應用，很多企業也隨之設立了首席數據官（CDO）這樣的職位，而許多分析機構早就經營起了"數據買賣"。
許多人也許不知道，在使用大數據對此次兩會“政府工作報告”熱點詞匯分析以及“環境治理”、“三公公開”、“互聯網金融”等過去一年中的搜索熱詞加工、解釋的背后，一套強大的IT基礎設施正在飛速運轉。而這套強大的IT基礎設施提供方正是曙光公司，其大數據處理平臺通過強大的采集、存儲、分析和提煉能力，為各大門戶網站提供底層數據支撐。
作為為本次大數據看“兩會”提供盛宴的“廚師長”，曙光公司大數據首席技術工程師宋懷明博士表示：“從輿情產品服務的角度看，濃縮海量信息、抵抗‘數據爆炸’，已成輿情分析平臺最基本的需求。為此，曙光大數據解決方案采用了社會化行為分析技術，通對海量文本、圖片、視音頻等數字化內容進行集中存儲和智能檢索，實現互聯網熱點數據的深層次挖掘，。用戶可以利用大數據技術的碰撞比對、頻率分析、語義分析、多維融合、深度挖掘等創新特性，改變傳統情報分析中的邏輯推理、綜合統計、比較聯系、特征解釋等相對落后的技術手段，進而實現各要素之間的深度關聯和智能判斷。”
關鍵詞：輿情研判 高校群體 預警平臺
中圖分類號：G647 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.15.001
隨著我國教育的不斷改革和深化，社會賦予的希望也越來越多，教育和現實之間仍然存在著較大的矛盾。在近些年的高校擴招中，教育資源的缺乏、嚴峻的就業形勢和大學生心理健康問題逐漸凸顯，成為制約高校發展的主要因素。網絡技術的推廣和使用加大了校園網絡教育的開展，校園網絡的使用更加便捷。大學生的心理特點使得高校中的能夠在短時間內得到擴散，產生的影響不容忽視。在校園中產生的文化和一些集體性的事件都是利用網絡和手機短信的形式進行的傳播，同時，在網絡中的網絡輿情普遍具有偏激的特點，其造成的社會影響具有一定的效應。因此，從網絡輿情的視角進行高校群體突發事件的預防和應急措施分析，能夠有效提高突發性事件的預警和應變能力。
1 網絡輿情及其產生的原因
網絡輿情是指在某種事件產生后，通過網絡的形式進行傳播，人們通過網絡發表自身對于事件的看法、態度和情感、行為的集合。在網絡中進行高校群體突發性事件的預警是進行網絡輿情管理的重要防線所在。隨著網絡在現實生活中的應用逐漸推廣，網絡空間成為了人們發表言論的重要平臺之一，在網絡中由于人們對于同一件事情、同一種現象會產生不同的意見，就此在網絡空間中就會產生一種新的輿情類型，即網絡輿情。網絡輿情也就是在網絡中傳播的熱點所造成的社會影響，提高了普通群眾對于社會輿論的參與程度。網絡輿情不僅打破了傳統的媒介對于輿論的壟斷地位，轉變了輿論產生的形態，而且在現有的生活環境中占據著越來越重要的地位。網絡中一些網民在對社會中的事件進行了解后就會發表自身的觀點，尤其是一些重大的社會事件更能夠引發網民的。
在社會的變革時期，當代大學生受到的思想影響較大，由于其心理和價值觀處在易變化的時期，受到輿論的影響就會對社會中存在的不公平現象難以進行客觀的評價，在一些偏激的思想的影響下容易產生不恰當的行為方式。學生對于高校中存在的管理、生活問題等易產生批評和抵觸心理。當這些問題出現在校園網絡中時就會引起學生的關注和討論，從而形成網絡輿論，引發學生進行群體組織罷課、罷餐等事件。高校在某種程度上是一種大學生進行自身利益訴求的方式。高校群體性突發性事件的產生具有一定的隨意性，其受到社會現實條件的影響較大，是學生在接收到與自身價值不相符的社會事件所進行的反應。由于大學生的認知和情感態度相似，因此就會形成較統一的行動，在這種情感不能夠以正常渠道進行表達的同時就會爆發集體性的事件。就網絡輿情和高校中的群體性突發事件之間的關系而言，加強對于網絡輿情的控制和把握對于高校中的群體性突發事件的解決具有重要的促進意義。
2 網絡輿情反映高校群體突發事件的變動機制
高校充分顯示了網絡輿情對于高校具有一定的變動機制。變動機制是一種能夠持續較長時間的運行模式。高校的產生可分為三個不同的階段：從事件產生到應急預案的制定和最后預防措施的制定。在這三個階段中呈現出的網絡輿情狀態也不相同。網絡輿情狀態是對高校中發生的的發展情況進行的展示，同時對于事情的發生和性質的轉變也有著重要影響。根據網絡輿情能夠進行發生事件的了解和觀察。
2.1 群體性突發事件的產生機制
群體性突發事件的產生機制是指在事件發生過程中由不同環節組合而成的形式。群體性突發事件的產生需要具有特定的外在環境條件，在事件中產生多種不同的矛盾，并且持有不同觀點的人群進行聚集，采用非正常的方式進行情感的表達，給社會秩序和社會安全造成了一定的威脅。因此，此種機制的形成過程大致為：現實中產生的事件激發了一些特殊的心理活動的產生，引發其態度的轉變，同時在外界因素的刺激下爆發集體性突發事件。高校中的群體突發事件誘發的機制為刺激造成一定的行為反應，也就是說，學生這一特定的人群在受到來自社會和學校中發生的事情的刺激，進而做出一致的行為活動。
在高校中產生的，多是由于學生對于現實中發生的一些事情或有關的管理方法持有懷疑或者不贊同的想法時，就會在網絡中以討論或的形式進行表達，在表現過程中采取的有較緩和的表達方式，但同時也有一些過激的行為。通過這種言論的不斷傳播，參與討論和評判的學生數量就會增多，隨著這種態度的形式越來越激烈，對于產生的事件的表現形式具有較大的影響。在網絡中，如果形成的不贊同網絡輿情的形式較弱，就表明這種事件不能夠引起學生的關注和討論，這樣發生高校的可能性就較小，如果呈現出的反對態度較強烈，通過網絡的匯集，各種相同的觀點就能夠得到統一，此時就容易產生集體性的突發事件，產生較強烈的網絡輿情其表現的方式就會更加激烈，同時事件產生的后果也會更加嚴重。
2.2 高校的預防機制
在進行的預防時，要抓住事件產生的各個環節進行預防。事件中各環節是在事件產生過程中采取的應急措施中包含的弊端，采用預防性的管理手段是其主要的管理方式。預防的具體措施包括：完善法制建設、設定專門的管理機構進行管理、制定相應的應急預案、建立全面的信息提示系統、增加學生的言論表達渠道。加強對于學生的管理，利用科學的手段進行學生信息的收集，對于要產生的事件要進行有效的檢測和實時的控制。在事件發生的初期如果不能夠采用正確的方法進行處理，極有可能引起突發性事件的產生。
進行高校的預防，要加大監管力度，學校中的教育管理部門要積極建立起相適應的網絡輿情分析管理系統，對網絡中學生的動態進行及時、準確的分析，并且能夠在事件產生之前做好相應的防護工作，盡早的對產生的分歧和矛盾進行及時解決和處理。
2.3 高校的應急機制
在發生時，采用應急處理的方法進行事件的處置，其主要目的在于保證事件控制的有效性，維持社會秩序的正常運轉，減少社會中存在的不利因素。在進行應急事件處理時，主要采用的方法有：對事態進行及時控制，采用對話、勸說等形式進行學生的安撫，疏散人群，對發生的問題進行有效的解決或處理，并建立起相應的監督機制。
3 高校中群體突發性事件預警平臺的建立
3.1 預警平臺建立的原則
在進行預警平臺的建立時要嚴格遵循流程和模式化的原則，保證建立后的組織具有高效和靈活的管理特點，保證建立的平臺能夠為全體學生和工作人員提供良好的應用平臺。
3.2 預警平臺的結構
在網絡輿情預警平臺的架構中主要的流程為：網絡輿情信息的收集、進行數據的處理、實現不同內容的分類（熱點話題、敏感話題），根據輿情內容進行輿情預測，做出相應的預警報告。
信息收集是為輿情信息提供所需要的基礎數據，在進行數據的獲取時采用的方法有通用采集和聚焦采集。輿情分析研判流程是預警平臺中的重要區域，其涉及的內容包括對數據進行處理和統計分類。在對獲得的數據進行過濾后進行敏感話題和熱點話題的提取。輿情預測是對流行的熱度詞匯進行提取，并對其在未來一段時間內的熱度進行預測，形成輿情的發展趨勢圖。在進行判斷后會以文字的形式進行警告。
在高校中發生時，可采用的應急策略有以下幾個方面：
第一，加強對于網絡輿情的監督管理。
在高校中要加強對于網絡輿情的分析，針對重點進行分析和監測，充分利用網絡信息，對其中具有針對性和傾向性的信息進行重視，并根據其現有的狀態進行發展的預測，努力尋找事情產生的原因并進行解決。
第二，建立起網絡輿情分析系統。
充分利用網絡的自動分析功能，加強對于網絡信息的控制，利用現有的網絡技術，形成自動化的網絡輿情監測和分析系統，為進行網絡管理和做好突發性事件的預警活動提供良好的基礎。
第三，擴大學生的言論發表渠道，豐富網絡輿情。
充分利用網絡日志、博客和論壇等多種形式，為學生提供發表言論的途徑，保證學生的利益能夠得到訴求，維護學生的權益，建立安全的言論機制。在學校中可以組織學生骨干進行信息的收集和，為輿論做好正確的導向，維護校園環境的穩定、和諧。
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