06.06 如何藉助大數據工具掌控輿論態勢?以“老師辭職信刷屏”為例

如何藉助大數據工具掌控輿論態勢?以“老師辭職信刷屏”為例

當前,互聯網時代下,網友規模不斷擴大,網絡輿情也越來越重要。網絡新聞跟帖評論是網絡輿情發酵的重要途徑之一,對輿論初期觀點的形成和傳播,及輿論後期態勢發展,都會產生重大影響,對有關部門的應對、處置有著重要意義。那麼,如何從新聞評論中梳理網友觀點,總結輿論傾向?接下來,本文就將介紹微熱點(wrd.cn)的一款新聞評論分析工具。

首先打開並登錄微熱點官網,頁面上方導航欄“大數據分析”選項下,點擊“新聞評論分析”,即可進入相應頁面。

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​進入後,粘貼想要分析的相關新聞頁面網址即可開始分析。目前,新浪微熱點只支持新浪網、鳳凰網、網易、南都、騰訊網、人民網、財經網等幾大新聞網站的評論分析,後續可分析的新聞網站範圍將進一步擴大。

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​下面,以近期輿論關注的“成績發微信群引家長不滿 小學老師請辭”為例,看如何運用新聞評論分析工具洞察網絡輿情發展態勢。先來簡單回顧一下這一新聞事件:河南駐馬店一位執教15年的小學老師由於把學生在校默寫古詩的成績和照片發到了家長群,引發部分家長不滿,家長聲稱要涉事老師登門道歉,否則告到縣教體局。對此,涉事老師寫了辭職信,表示很惶恐,深感自己專業知識的不足,不能勝任四年級班主任的工作,故申請辭去。在信的最後,這位老師又進一步表示,自己已經心生魔障,不適合再在校園裡和孩子們在一起。本文選取網易新聞6月3日轉載大河客戶端的題為《小學老師辭職信火了:若學生傷心自殺 我如何面對?》的文章,進行評論分析。

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​在該工具的分析結果中,包含參與人次、評論條數、敏感評論佔比、評論關鍵詞、評論時間走勢、評論者地域分析、轉發評論者地域分析、評論者表情分析、主要觀點代表者等維度。分析結果顯示,截至6月4日11:00時,該文章共有163366人次參與評論,其中評論數7428條,點贊數8232個。一般情況下,新聞本身存在較大爭議的,更易引發網友主動評論。

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​該新聞評論的敏感佔比為27.52%,在中度敏感範圍內。在敏感信息中,既有指責家長苛責老師的,也有指責老師抱怨過多的。

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​在這個分析工具中,可以看到網友對新聞評論、點讚的時間走勢。根據數據顯示,本條新聞於6月3日的18時達到評論、點贊高峰。

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​“家長”、“孩子”、“成績”、“工資”、“學生”、“教育”、“教師”等成為了網友在該條新聞中的關鍵詞。

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​從地域分析來看,北京、上海、廣東廣州、廣東深圳、江蘇南京的跟帖者較多,其中北京的評論者和轉發評論者均佔比較高,上海的評論者較多,廣東廣州的轉發評論者較多。值得注意的是,本工具中可以細化至具體城市,可分析新聞事件對事發地的影響和傳播擴散特徵。

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​該分析工具還可以對網友評論中使用的表情進行分類統計,可以看到,在該篇報道的評論中“骷髏”、“可憐”的表情最多,負面情緒較為明顯,也側面表明網友對於這一事件的態度和情緒。

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​在該工具的分析結果中,會以點贊數為依據列出主要觀點及代表者,有助於分析者更快地梳理網友觀點。在該篇報道的評論中點贊數最多的評論是網友“

後代的脊樑靠編輯”發表的“你當過老師沒有?沒有!過來我告訴你,老師教學生,要巧言吹捧,拍家長馬屁,家長拍舒服了成就三七分成,怎麼才七分成就,七分是家長的成就,三分才是你的成就 ,還得看校長臉色……”,得到99個點贊。同時,從點贊前十觀點來看,有6成支持老師,1成支持家長,有2成不知道該支持誰。

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​新聞跟帖評論是民意的輿論場,雖然多半隻是一兩句表達情緒和觀點的話語,但有時某些敏感事件容易激發網友的負面言論,甚至引發群體性的盲從和衝動,淤積負面情緒或爆發大規模輿情。因此,運用評論分析工具及時瞭解網友情緒,對於加強輿論引導力度、打造良好輿論生態都有著十分重要的作用和意義。

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