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基于网络舆情大数据的公共政策评价研究/邱尔丽 张 竞 王雨舟 曹 攀

来源:领导科学网,领导科学杂志社唯一网站 作者:邱尔丽 张 竞 王雨舟 曹 攀 日期:2021-05-26 16:41:20
级各项指标的权重(见表1)。此外,为保障指标数据源的全面性和稳定性,一些指标采纳了部分在国内具有较高知名度和权威性的、公开的互联网舆情指数化成果,主要包括百度搜索指数、百度媒体指数、微信指数、新浪微博微指数、头条指数。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  (四)具体指标设计
  1.政策吸引指标
  政策吸引指标是指公共政策对于公众的吸引程度。公共政策突出“公共”二字,公共性是其本质属性。关注和了解政策的公众是否广泛,从一个侧面反映了该公共政策的影响力。为客观地衡量政策的吸引指标,本文基于互联网行为数据,利用部分公开的互联网舆情指数化成果进行量化测算,拟定了两个二级指标:一是关注度,指某项公共政策在搜索引擎上的搜索量,以及社交媒体平台上的提及量、阅读量、互动量等,用以综合反映网民对该政策的关注热度。具体来说,关注度包含两个三级指标,分别是基于百度搜索指数数据测算的搜索引擎热度和基于新浪微博微指数数据测算的社交平台热度。二是传播度,指主要媒体网站关于该公共政策的新闻报道量,以及自媒体平台相关文章数量等,用以综合反映媒体对该政策的传播热度。具体来说,传播度包含两个三级指标,分别是基于百度媒体指数数据测算的主流媒体报道传播度以及基于微信指数和今日头条指数数据测算的自媒体报道传播度。
  2.政策支持指标
  政策支持指标是指公众对于公共政策的立场倾向。立场检测作为文本情感研究的一个新的热点领域,区别于传统的情绪倾向分析,检测并判定语料对象对特定目标所持有的支持、反对或中立的立场倾向。利用卷积神经网络技术,目前已经能够构建出较为准确的政策评价立场自动检测模型,以此为基础构建出支持度指标。[1]基于目前互联网舆情文本数据的主要来源,拟定了两个二级指标:一是媒体支持度,指互联网上包含自媒体在内的各类媒体报道对该公共政策的立场倾向,主要对基于政策关键词采集的媒体网站和微信公众号文章数据进行测算。二是网民支持度,指主要社交平台上网民评论对该公共政策的立场倾向,主要对基于政策关键词采集的新浪微博和微信网民评论数据进行测算。
  3.政策投诉指标
  政策投诉指标是指在公共政策推进过程中,网上舆论曝光或投诉问题的情况,是一个逆向指标。值得注意的是,反映负面问题并不能等同于或代表检测对象所持的政策立场。也就是说,对于某一政策持支持立场的人,也有可能曝光或投诉该政策在推进过程中存在的问题。政策投诉指标包括媒体曝光度和网民投诉度两个二级指标。伴随着数字政府治理运动的蓬勃发展,社会监督和公民网络问政蔚然成风,并广泛分布在三类渠道中:第一类是媒体网站新闻报道。第二类是党政机关或官方媒体建立的专题型或留言板型网络问政平台。第三类是微博等网络社交平台上就某一政策或舆论事件引发的网民问政表达。通过大数据技术识别上述渠道中大量反映政策落地过程中出现的问题线索,能够获得政策推进中难点、堵点问题的初步调研素材,并在数据分析的基础上形成对公共政策的评价和反思,有利于政策的下一步改进。
  三、结语<
[1][2][3][4]