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序论：在您撰写网络安全舆情分析时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
中图分类号TP393 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）57-0213-02
0 引言
随着计算机网络技术及其应用的迅速发展，以数字内容为标志、以互联网为主要载体、以开放、多元、虚拟、交互为特征的网络文化，成为文化传播的主要形式之一。互联网在为人们提供大量的有用信息，给学习、生活带来便利的同时，也带来制造和传播不良甚至非法网络信息等新问题。在 Internet 普及的过程中，网民们积极参与网络讨论、自由表达个人观点、自主传播思想文化，从而形成网络舆情，网络舆情是社会舆情的直接反映。由于网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有直接性、突发性和偏差性等特点[1]。网络舆情的广泛传播常常导致现实社会有关事件的放大升级，甚至对事件的发展和结果产生巨大的影响力。针对网络文化中存在的安全威胁，实现对网络文化内容的有效监管，加强对网络舆情的及时监测和有效引导，成为当前亟待解决的问题。
1 网络文化安全预警系统模型构建方法
要保障网络文化安全，实现全面、准确、及时地掌握网络舆情，必须依靠科学的方法体系，运用信息化手段，构建网络文化安全监管系统，网络文化安全预警系统是其重要组成部分。
首先必须明确网络文化安全预警系统的性质和类型，采用科学的研究方法才能建立符合需求的应用模型，进而实现系统安全、可靠、有效的应用目标。
Internet安全对象不是一般的系统，而是开放、人在其中、与社会系统紧密耦合的复杂巨系统， Internet安全过程不是一般工程化的过程，而是一个时时处处有人参与的、自适应的、不断演化的、不断涌现出新的整体特性的过程[2]。因此，在建立网络文化安全预警系统时是由人、机和环境构成的人机系统，应采用“人网结合、人机结合”的模式，运用钱学森提出的综合集成方法[3]，将各行专家的经验、知识与先进的数据挖掘、检测与阻断、模式识别、趋势分析等处理技术结合起来，充分发挥各自优势，建立基于“专家群体+数据信息+计算机技术+专家经验知识”的系统应用模型。图1为运用综合集成方法构建网络文化安全预警系统的理想参考模型。
2 网络文化安全预警系统总体框架
互联网技术的发展日新月异，威胁网络文化安全的网络犯罪日益趋向智能化、技术化，要保障网络文化安全，必须综合运用互联网技术、信息处理技术、人工智能技术及数据挖掘等技术。运用综合集成方法构建的网络文化安全预警系统模型分为支撑层、数据层、分析层和应用层四个层次，具体框架如图2所示。
3 网络文化安全预警系统模型分析
3.1 支撑层
支撑层由Internet和计算机软硬件平台构成，利用互联网技术，为系统上层提供海量数据源和信息处理平台。
3.2 数据层
数据层实现信息采集的功能，利用网络爬虫对互联网信息进行实时监控和采集，并进行有效的过滤和存储，建立网络舆情信息库。
信息采集是网络舆情分析的基础，采用纵向横向结合的采集方式，满足实时网络信息和互动信息源定点提取的需要。定向采集保证监控的深度和实时性，主要实现对新闻、论坛、评论、博客等设定站点板块的信息采集。全网采集主要通过搜索引擎进行广度采集，保证监控的覆盖面。对采集到的信息需要进行必要的预处理，如格式转换、数据清理、主题提取、相关性判断等，最后形成格式化信息，存储在数据库中。
3.3 分析层
分析层作为系统模型的核心层，主要利用人工智能和数据挖掘等技术实现对舆情信息的智能分析，生成舆情分析报告提交给决策机构实现智能辅助决策。
1）自动摘要
自动摘要是通过智能手段为文档自动形成摘要的技术，是进行信息抽取的重要形式，融合了数据挖掘和机器学习技术[4]。用户无需查看全部文档内容，通过该智能摘要即可快速了解文档核心内容，提高信息利用效率。主要采用基于统计与基于理解的方法，对舆情信息中各类主题、各类倾向形成自动摘要。
2）热点发现
根据舆情信息出处的权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题，利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。
3）主题跟踪
由于主题具有实时动态性，所以主题跟踪是一个动态学习过程。针对热点话题，实时地进行信息跟踪，分析网络上新发表的新闻文章和论坛帖子，关注话题是否与已有主题相同或类似。
4）趋势分析
通过对某个主题在不同的时间段内被关注的程度进行跟踪，可以获取舆情随时间的发展变化趋势或规律，以及地域信息分布，从而提供阶段性的分析，实现对舆情环境的监控和预警，进行适时控制和疏导。
5）倾向性分析
对每个主题，将各种信息进行自动聚合并利用文本聚类和观点挖掘技术对信息阐述的观点、主旨进行倾向性分析，判别信息的发展趋势，从而明确公众对相关热点事件所持的态度和倾向，以便帮助政府职能部门及时了解社情民意，做出及时反馈。
6）舆情分析报告
将智能分析的结果形成简报、报告、图表等智能舆情报告，为相关职能部门快速、全面掌握网络舆情爆发点和事态发展趋势，做出正确舆论引导，提供可信的分析依据。
3.4 应用层
应用层是人机交互层，一方面用户可以通过一定的软件环境对舆情信息的采集及舆情分析过程加以指导；另一方面则将舆情分析结果以直观、简洁的形式展现给用户，便于用户深入理解舆情信息，同时，提供信息检索功能，用户可以针对系统预设关键词进行定制查询，并能够根据指定条件对热点话题、关键信息及倾向性进行查询，采用多种检索方式，可以有效提高信息检索的准确率。
更为重要的是，应用层将结合智能决策系统实现对舆情信息的智能决策。针对热点信息与突发事件进行监测分析，构建趋势预测模型，根据知识库存储的先验专家知识进行推理判断，形成最终的舆情分析结果，进而实现舆情预警。同时，对每次舆情预警进行必要的评价，优化预测模型的参数，调整和完善知识库存储的知识，使预测意见更接近实际情况，提高舆情分析的准确率。
4 结论
本文针对Internet安全对象的特点，运用综合集成方法构建了网络文化安全预警系统模型。该模型采用纵向横向相结合的采集方式，保证了对互联网海量信息监测的深度、广度和实时性，运行人工智能、数据挖掘等技术和智能决策系统对舆情信息进行智能分析和智能决策，发现网络热点问题并实时跟踪，从而实现对网络文化安全态势的预报和对危机的快速反应，通过舆情评价模块将有助于完善系统模型，提高预警的准确率。
参考文献
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[2]何德全.互联网时代信息安全的新思维[J].科学中国人，2003(1)：14-15.
关键词：大数据 网络舆情 数据抓取 数据存储 舆情分析
中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0108-02
S着新兴媒体的发展，互联网舆情已经在社会发展中扮演着重要的角色，它已不仅仅局限于个别范围的使用和拓展，而是演变为全民互动型的参与和讨论，所以如何在众多信息中获取最全面的舆情数据，并将舆情数据以最快的速度和最灵活的方式展现出来，使舆情在可控的范围内实现最大的社会和商业价值，显得尤为重要。
1 网络舆情
网络舆情不同于传统舆情，传统舆情是民意理论中的一个概念，是民意的一种综合反映。该文所提到的网络舆情，是未经任何中介包装和验证，直接于网上的社会舆情，并以互联网为载体，以舆论事件为核心，集民众情感、态度、意见、建议、传播互动和影响力于一身的集合。
因为网络舆情的传播介质是网络，网络既具有公开性又具有隐蔽性，同时需要事件、网民、网民情感，以及通过网络介质的传播和互动，所以在既公开又隐蔽的环境中，从众多的信息中捕获并抽取出复杂的网民情绪和态度非常重要。
2 舆情捕获
由于舆情具有自由性、交互性、多元性、偏差性和突发性，所以如何从众多舆情中获取实时数据并服务于大众，是新兴媒体所面临的严峻挑战和考验。
2.1 关键词确定
在互联网上传播的信息可以用海量来形容，如果针对舆情盲目进行检索，犹如大海捞针，不仅得不到我们想要的数据，还会浪费大量的人力、物力和财力来投入到数据的分析中。所以如何在海量的信息中获取用户想要的数据，“关键词”就显得非常重要，它不仅可以让我们精确地捕获到想要的数据，而且还可以减少脏数据的捕获，大大缩短了舆情分析的时间，提升了舆情分析的反应速率，下面就介绍几种关键词确定的方法。
（1）定制关键词。关键词的确定可以从舆情分析的发出者来反向提出，舆情分析的发出者一定是希望从网络舆情中得到某种相关信息，那么我们可以从需求提出者和需求分析者的角度来确定关键词，即关键词由用户提出，并通过需求分析将用户的表述发展为定制词语，并将其定义为用户定制关键词。根据用户定制的关键词来捕获数据，是最直接明了的数据捕获方式。
（2）热门舆情关键词。很多网站如百度、搜狐、Facebook、新浪等几乎所有的交互网站都会有热门指数，我们可以借助这些网站自身携带的热门指数，来确定关键词。因为通过热门舆情关键词来捕获数据，一定是网站热门数据，这样不仅可以节省我们分析确定关键词的时间，而且还可以用最短的时间获取最多的分析数据，提高大数据在舆情分析中的反应速率。
（3）热搜舆情关键词。热搜舆情关键词不同于热门关键词，由于舆情具有广泛传播性，很多人参与到舆情探讨中，都是通过网络搜索并定位的，所以热搜关键词就是根据搜索引擎的热搜排行榜，来确定舆情关键词，通过热搜排行榜，我们可以第一时间知道并了解网民想要了解的舆论事件。
（4）参考舆情网站。想要找到网络事件的发展状况和原由，最简单也是最直接的方式，就是找到舆情的网站，很多网站就是网络舆情事件的源泉。
2.2 数据抓取
当我们通过各种方式获取并确定了关键词之后，如何把关键词变成我们想要的精确数据，就显得非常重要。我们可以通过网络爬虫技术来获取舆情数据。
当前主流的数据抓取模式主要包含4个主要部分：网络爬虫技术（Spider）、数据处理技术（Data Process）、爬取URL队列（URL Queue）和数据。爬虫主要是从互联网上捕捉网页内容，并从中抽取出需要的内容。数据处理：对爬虫抓取的内容进行处理。URL队列：为爬虫提供需要抓取数据网站的URL。数据包含3个方面：（1）Site URL：需要抓取数据网站的URL信息；（2）Spider Data：爬虫从网页中抽取出来的数据；（3）Dp Data：经过dp处理之后的数据。
2.3 数据存储
因为网络舆情具有及时更新和海量的特性，所以我们如何将抓取到的数据实时保存起来，是非常关键的，它决定了最后舆情分析的全面性和精确性。一般通过IT技术可以将数据存储到数据库中，下面介绍一下当前主流的3种数据库及其区别。
Oracle数据文件都是采用二进制编码的文件，而且它可以对SQL在执行过程中的解析和优化指定统一标准，其中包括RBO、CBO以及HTNT规则，这些都会使在Oracle数据库中执行的SQL拥有极大的优化自由，同时也对CPU、内存、IO资源方面进行优化。
MySQL最大的特点应该属自由选择存储引擎。它的每一个表都是一个文件，都可以选择合适的存储引擎。但由于它的存储引擎是开放式的插件引擎，所以文件的一致性大大降低，并且在SQL优化方面，也会有一些不可避免的瓶颈，例如多表关联、子查询优化、统计函数等都是它的弱项，并且MySQL只支持极简单的HINT。
SQL Server的数据架构基本是纵向划分，分为：Protocol Layer、Relational Engine、Storage Engine、SQLOS。SQL执行都是逐层，其中Relational Engine中的优化器，是基于成本的，其工作过程跟Oracle是非常相似的。同时它也支持丰富的HINT，包括：连接提示、查询提示、表提示。
虽然，这3个数据库各具特色，但是，如果对数据安全、存储等特性没有特殊要求，通常我们会选取MySQL数据库，因为开源而且操作相对简单。
3 舆情分析
如果说舆情数据的抓取和存储目的是在数据获取方面下工夫，那么舆情分析就是通过比较、论证等方法把数据通过图形报表等更加简洁的方式呈献给用户。
每一个舆情事件的本身都有自己的特点，分析设计人员可以根据不同的特点选择舆情分析的方法或报表。通常舆情分析方法有连续接近法、举例说明法、比较分析法和流程图法等。通常图形报表也有很多种，如趋势图、比例饼图、百分比柱图、流程图、表格等，分析设计人员根据舆情的特点选择合适的图形呈献给用户。
4 结语
通过大数据相关技术对舆情进行全方位收集、存储和分析的过程中，我们既不修饰、篡改舆情事件的真实性，也不隐藏舆情事件的丑陋性，大数据的智能捕获分析，只是将网络舆情更加清晰形象地呈现给用户，使用户在第一时间获取民众态度，掌握民众意见或建议，并根据舆情报告的精准分析反馈，及时对舆情事件做出相应的政策，调整相关的策略，实现商业和政治利益最大化，创造更多的社会价值，并使网络舆情健康良性发展。
参考文献
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摘要：本文以基于数据挖掘的决策支持系统方法整合网络舆情信息，建立网络舆情信息仓库，对非结构化的模糊复杂的信息，运用数据挖掘中文本挖掘技术有效分析网络热点事件的舆情，及时发现重大突发事件，减少危机损失，提高政府管理和监控舆情危机的能力。
关键词：网络舆情 数据挖掘 决策支持系统
1、引 言
近几年，随着Web2. 0的兴起与普及，互联网已成为一个开放的、个性化的社会环境形态，对社会稳定和国家安全的维护带来了严峻挑战。但是现在我们政府情报机构网络安全管理和监控能力比较薄弱，难以适应复杂的环境。因此，建立基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统，对非结构化的模糊复杂的信息，运用文本挖掘技术有效分析网络舆情事件，及时发现重大突发事件，减少危机损失，提高政府管理和监控能力势在必行。
2、基于数据挖掘的决策支持系统
决策支持系统(DSS) [1]是利用大量信息，数据结合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。它是融计算机技术、信息、技术、人工智能、管理科学、决策科学等学科和技术于一体的技术继承系统，包括数据仓库和数据挖掘分析系统，由以下三个主体[2]组成：
（1）模型库系统和数据库系统结合，作为该系统的基础，为决策问题进行模型计算和定量分析，提供辅助决策信息。
（2）知识库系统和数据挖掘的结合，从数据库和数据仓库中挖掘知识放入专家系统的知识库中，通过知识推理定性分析，辅助决策。
（3）数据仓库和OLAP，从数据仓库中提取综合数据和信息来反映了其内在本质。
3、基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统的定位
从网络舆情预警决策支持系统的功能和实现方式对其定义：基于决策支持系统技术，将联机分析处理、数据挖掘模型（文本挖掘模型）、数据仓库、知识库、方法库等相结合，应用于情报机构的网络舆情预警中的人机结合系统。
3.1数据仓库
数据仓库[3]的设计要满足决策支持系统的要求，即数据要具备概括性、抽象性、统一性三个特点。所以图1中数据仓库和部门数据库加上一个虚拟层，实现数据挖掘的数据清洗，为数据仓库提取有用数据。
3.2数据挖掘方法
数据挖掘[4]，简单点说，就是从大量数据中寻找规律的技术，通过处理海量的、不完全的、随机的、结构复杂的数据选择有用数据，建立知识模型。网络舆情预警决策支持系统运用数据挖掘中文本挖掘技术，包括自动分类技术、自动关联技术、观点挖掘技术、自动分词技术、结构化抽取技术以及自动摘要、关键词技术等。
图1 决策支持结构系统
4、基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统的构建
基于数据挖掘的决策支持系统采集网络中的新闻网页、论坛、博客、新闻评论，贴吧等网络资源，发现突发性热点事件，进行热点跟踪定位和实时舆情预警，帮助政府及时掌握舆情动向，准确捕捉预警信息，对有较大影响的重要事件快速发现、快速处理，为政府决策提供信息依据[5]。
4.1数据准备
网络舆情预警需要多样化的信息，在整理信息的时候，需要做到全面、准确、及时。本系统涉及的信息有：
文本信息：新闻、博客、产品评论、论坛帖子等文本信息，包括主题、关键词、时间、URL等。
词汇信息：包括现在词典中的字或词和现在网络用语的语义、适用的语境和是否带有情感等。
图像信息：主要是新闻、博客、产品评论、论坛帖子等上的图片，包括主题、内容、时间、URL、浏览数量等。
视频音频信息：主要是新闻、博客、产品评论、论坛帖子等上的视频音频，包括主题、内容、时间、、URL、浏览数量等。
这些来自互联网的大量信息，通过收集、整理、存储、预处理在数据库中作为原始数据，这些数据是离散的、模糊的。
4.2系统功能模块
根据网络舆情预警的规划，如舆情分类、情感分类与趋势预测、舆情检索以及统计分析等，本系统建立了舆情信息采集管理系统、舆情分类管理系统[6]、舆情来源管理系统、舆情情感分类管理系统和用户管理系统。
①舆情分类管理系统：舆情分类即对海量信息的自动(文本语义分析)分类。通过关键字样本、文件样本、自定义等把原始信息分类，形成分类别（危害国家安全、危害社会治安、扰乱社会秩序等）的分类库，分类管理可以对分类的类别数据进行增加、删除、修改等操作。
②舆情信息采集管理系统：舆情信息采集管理系统对文本信息、图像信息、视频音频信息的来源，如新闻、博客、产品评论、论坛帖子、网站及其网站的权威性进行分析统计。
③舆情来源管理系统：舆情来源管理部门对文本信息、图像信息、视频音频信息的来源，如新闻、博客、产品评论、论坛帖子、网站及其网站的权威性进行分析统计。
④舆情情感分类管理系统：舆情分类管理部门从根据新闻、博客、产品评论、论坛帖子等收集的文本信息、图像信息、视频音频信息，经过预处理之后，通过观点挖掘方法对舆情信息的情感倾向进行分析，及时发现消极情感的信息，以便迅速做出反应。
⑤舆情统计系统：统计舆情分类管理系统和舆情情感分类管理系统的信息，为政府提供报表或报文，供政府决策使用。
5、结 论
基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统可以有效解决现在网络舆情预警系统中存在的问题，通过文本挖掘技术对非结构化的模糊复杂的信息分析处理，及时发现重大突发事件，减少危机损失，提高政府管理和控制舆情的能力。
参考文献：
关键词：网络舆情；教学内容；课程改革
随着移动互联网应用的普及，我国网民数量与日俱增，网民每天都在进行相应的网络活动。截至2020年12月，我国的网民数量已达9.89亿，其中手机网民用户达到9.86亿。新媒体平台如今日头条、抖音等日新月异，网络舆情信息呈现矩阵式增长。新媒体环境下，公安机关如何对舆情监控？如何获取、分析、编报、如何开展舆情引导工作？这均是摆在面前的问题，也是舆情教育急需解决的问题。当前的公安队伍中，网络舆情工作者十分短缺，对舆论场中的相关理论知识[1]和实践能力都很缺乏，面对舆情危机，公安机关需要增强舆情素养，掌握舆论主动权，提升舆情管控能力。目前公安院校关于网络舆情的相关课程更是缺乏，仅有公安类网络安全与执法专业开设了关于舆情内容的课程，而其他公安类专业并没有开设相关知识的课程。针对目前开设的舆情课程，仅仅是独立的一门理论课程，而将大数据分析融入到新媒体分析及应对[2]，并囊括新媒体素养等内容的课程，目前还是欠缺，这也是公安院校公安类专业面临的一个全新问题。本文结合公安工作的优势与行业特色，立足实战化应用，探索公安院校网络舆情课程的建设。
1网络情报搜集与分析课程的人才培养目标
网络情报搜集与分析是一门多学科交叉的综合性课程。它既与传播学、社会心理学、情报学、计算机技术等基础学科相关[3]，又与公安工作紧密关联。因此，公安院校公安类专业的网络情报搜集与分析课程的人才培养目标既要培养公安舆情工作岗位所需的人才，还需要掌握关于数据分析的处理技术，从而为公安舆情工作赋能，助力网络舆情工作。本课程的人才培养目标具体包括三个方面：（1）知识目标——理论知识人才本课程以公安舆情工作岗位为基础，培养具备传播学、社会学、统计学、管理学方面专业知识的网络舆情专业型人才。通过本课程学习，掌握网络舆情检测和舆论导向的策略；研究网络舆情形成的社会背景、过程和原因，分析舆情对人格的影响等；研究网络舆情的主要理论知识。重点是让学习者具备深厚的网络舆情理论知识，从而为舆情处置与引导提供强有力的理论支撑。（2）能力目标——专业技术人才自媒体的发展，改变了传统媒体舆情实践的传播模式。因此，我们要尝试“新文科”与“新工科”背景下新闻传播与技术的交叉融合，作为舆情工作者，我们既要研究舆论传播途径、分析网民社会心理，做好舆论引导编辑工作；同时也要对媒体和网民结构做定量分析和定性分析，并掌握网络舆情相关的一些法律。重点是具备网络舆情信息搜集、舆情事件分析的能力，如舆情监测、舆情数据采集、舆情研判分析、舆情处置与引导、舆情报告的撰写。（3）素质目标——舆情素养新媒体时代，在培养学生技术的同时，也要培养学生的舆情素养。重点培养学生对网络舆情、危机实践等基本规律性的认识，以及应对处置中的实操应用能力。具备新媒体思维，通过新媒体平台，提升公安机关的网络影响力和公信力。
2网络情报搜集与分析课程的现状
目前，网络舆情课程[4]，主要偏重于理论教学。主要是让学生了解舆情工作的现状、舆情的相关理论，熟悉舆论传播平台，掌握舆情搜集、舆情分析、舆情处置的基础知识、基本理论和基本方法，培养学生具备一定的舆情意识。教学方式主要以课堂教学讲授为主，学生缺乏主动思考分析的过程，以及对相关分析技术的掌握，且与公安舆情的处置和引导相脱节。主要表现如下：（1）以教师为中心的传统教学模式，重视理论知识教授，缺少与学生的互动，尤其是学习舆情知识的过程，虽然在讲授过程中融入很多的舆情事件，但是学生实际应用能力还欠缺，因此，改革教学模式，树立以学生为中心的教学理念，对教学模式进行探索和创新。（2）舆情课程的学习，需要舆情监测为前提，因此需要给学生提供良好的舆情监测平台。目前，舆情监测系统软件不够完善，只能注册一些公共的舆情系统软件来学习，因此，目前舆情学习的硬件条件与环境还不是很理想。（3）网络舆情经典教材缺乏，关于公安院校的涉警舆情教材，仅仅是一些实用手册，但是这些手册不系统，且没有将理论和实践很好结合。一本系统、完善的舆情教材需要囊括传播学、社会学、新闻学、计算机技术等多学科的知识整合，强调知识的复用性。（4）本课程作为一门实践性强的课程[5]，且网络舆情事件源于现实，课程内容和现实生活密切关联，讲授时可以用到生活中的真实案例，但是与公安实际工作有所脱节，因此要加强理论与公安岗位的结合。鉴于本课程存在以上的教学现状，我们希望通过教学内容和教学模式的改革，达到更好的教学效果。建立以学生为中心的教学模式，修订以实战为依据并高于实战的教学内容。激发学生的学习兴趣，更好掌握舆情分析、舆情应对的技能，提升学生的舆情素养，为公安舆情工作赋能。
3公安类专业网络情报搜集与分析课程的教学设计
网络情报搜集与分析课程的教学设计主要从教学内容、教学模式等方面进行改革探索。（1）理论教学内容设计网络情报搜集与分析是公安类网络安全与执法专业的专业课程，32课时，2学分，其中理论学时16学时，实验16学时。在课程内容方面，我们依据公安舆情岗位的实际工作，将理论教学内容分为六部分。如图1所示。图1课程理论知识框架其中，第一部分网络舆情工作流程，介绍网络舆情的内涵、特点等基本理论知识，并融入公安岗位工作流程。第二部分信息搜集，介绍通用信息搜集方法和公安的信息搜集平台。第三部分网络舆情信息研判分析，针对前期搜集的数据，对数据进行鉴别清洗，然后介绍工具和方法，对数据进行分析研判。第四部分网络舆情编报，包括编报的选题、要求等方面。第五部分网络舆情应对与引导，从舆情的应对和引导策略进行讲解。第六部分网络舆情相关法律法规。六大部分理论内容对应人才培养目标中的知识、能力目标。（2）实践教学内容设计网络情报搜集与分析课程是一门实践性强的课程，实践课时占1/2。通过线上线下结合的方式，将理论教学更多放到线上，同时，我们推进“校局培养”的理念，在整个课程建设中，深入开展课程与网安支队的合作交流，目前，正初步构建舆情的实践教学体系。目前的实践课程主要分两部分，一部分是校内的实践，另一部分是成立舆情小组，并以舆情小组为依托，与网安舆情实战岗位对接。如图2所示。其中，网络舆情编报和舆情引导以网安舆情小组为依托，实践课程与网安舆情实战工作结合，完成每日的编报、巡查，以及境内外的舆情引导。本课程的实践内容主要包括信息收集、信息分析、舆情编报、舆情引导等四个方方向，8-10个实验项目。课程实践内容中的实验项目根据不同专业培养目标的不同，开展不同层次的实验项目，至少8个实验项目，从而满足不同公安类专业学生对课程实践内容的需要。其中技术实践类实验，属于网络安全与执法专业的专业必做实验，而新闻编辑与新媒体素养主要针对的是其他公安类专业学生的素质培养训练。（3）课程教学模式的探索网络情报搜集与分析课程以人才培养目标为前提，以学生为中心，设计本课程的教学模式。首先，教学形式通过线上和线下相结合的方式，线上是对线下理论学习的一种补充，也是对线下实践的一种指导。其次，教学实践通过校局合作的方式，公安舆情岗位对接学生的实践训练，让学生更好融入真正的舆情工作环境中。第三，教学方法通过项目驱动的方式，并于实战教官协作，激发学生的学习主动性。最后，教学评价通过教师、教官和实践工作三方面进行对教学效果的评价及反馈。在整个的教学过程中，尽量要融入前沿知识，如新媒体的传播、大数据技术等方面内容，让学生主动搜集相关的经典案例，利用相关技术完成案例的分析，积极参与案例的讲解与讨论活动，从而最大限度激发学生的学习主动性。
4小结
网络情报搜集与分析课程作为一门舆情学、传播学学、社会心理学、计算机技术等学科交叉的课程。教学内容方面，我们要理论与实践相结合，并坚持新文科理念与“新工科”交叉的教学设计思路，并引入新媒体与大数据分析技术等研究热点，结合公安网络舆情工作的实际需求，为学生讲授相关理论的同时，让学生应用计算机技术进行网络舆情的数据获取与智能分析；教学模式方面，采用授课和实践相结合，融入鲜活舆情案例，让理论知识更加形象化，激发学生自主学习兴趣与实践动手能力；并形成教官与教师的双考核评价机制。
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其实，大数据技术早在“两会”大放光彩之前，就已成为互联网企业业务创新、各级政府部门体察民意的最佳工具。许多企业对大数据应用的关注程度在几年前，就已经得到了具体应用，很多企业也随之设立了首席数据官（CDO）这样的职位，而许多分析机构早就经营起了"数据买卖"。
许多人也许不知道，在使用大数据对此次两会“政府工作报告”热点词汇分析以及“环境治理”、“三公公开”、“互联网金融”等过去一年中的搜索热词加工、解释的背后，一套强大的IT基础设施正在飞速运转。而这套强大的IT基础设施提供方正是曙光公司，其大数据处理平台通过强大的采集、存储、分析和提炼能力，为各大门户网站提供底层数据支撑。
作为为本次大数据看“两会”提供盛宴的“厨师长”，曙光公司大数据首席技术工程师宋怀明博士表示：“从舆情产品服务的角度看，浓缩海量信息、抵抗‘数据爆炸’，已成舆情分析平台最基本的需求。为此，曙光大数据解决方案采用了社会化行为分析技术，通对海量文本、图片、视音频等数字化内容进行集中存储和智能检索，实现互联网热点数据的深层次挖掘，。用户可以利用大数据技术的碰撞比对、频率分析、语义分析、多维融合、深度挖掘等创新特性，改变传统情报分析中的逻辑推理、综合统计、比较联系、特征解释等相对落后的技术手段，进而实现各要素之间的深度关联和智能判断。”
关键词：舆情研判 高校群体 预警平台
中图分类号：G647 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.15.001
随着我国教育的不断改革和深化，社会赋予的希望也越来越多，教育和现实之间仍然存在着较大的矛盾。在近些年的高校扩招中，教育资源的缺乏、严峻的就业形势和大学生心理健康问题逐渐凸显，成为制约高校发展的主要因素。网络技术的推广和使用加大了校园网络教育的开展，校园网络的使用更加便捷。大学生的心理特点使得高校中的能够在短时间内得到扩散，产生的影响不容忽视。在校园中产生的文化和一些集体性的事件都是利用网络和手机短信的形式进行的传播，同时，在网络中的网络舆情普遍具有偏激的特点，其造成的社会影响具有一定的效应。因此，从网络舆情的视角进行高校群体突发事件的预防和应急措施分析，能够有效提高突发性事件的预警和应变能力。
1 网络舆情及其产生的原因
网络舆情是指在某种事件产生后，通过网络的形式进行传播，人们通过网络发表自身对于事件的看法、态度和情感、行为的集合。在网络中进行高校群体突发性事件的预警是进行网络舆情管理的重要防线所在。随着网络在现实生活中的应用逐渐推广，网络空间成为了人们发表言论的重要平台之一，在网络中由于人们对于同一件事情、同一种现象会产生不同的意见，就此在网络空间中就会产生一种新的舆情类型，即网络舆情。网络舆情也就是在网络中传播的热点所造成的社会影响，提高了普通群众对于社会舆论的参与程度。网络舆情不仅打破了传统的媒介对于舆论的垄断地位，转变了舆论产生的形态，而且在现有的生活环境中占据着越来越重要的地位。网络中一些网民在对社会中的事件进行了解后就会发表自身的观点，尤其是一些重大的社会事件更能够引发网民的。
在社会的变革时期，当代大学生受到的思想影响较大，由于其心理和价值观处在易变化的时期，受到舆论的影响就会对社会中存在的不公平现象难以进行客观的评价，在一些偏激的思想的影响下容易产生不恰当的行为方式。学生对于高校中存在的管理、生活问题等易产生批评和抵触心理。当这些问题出现在校园网络中时就会引起学生的关注和讨论，从而形成网络舆论，引发学生进行群体组织罢课、罢餐等事件。高校在某种程度上是一种大学生进行自身利益诉求的方式。高校群体性突发性事件的产生具有一定的随意性，其受到社会现实条件的影响较大，是学生在接收到与自身价值不相符的社会事件所进行的反应。由于大学生的认知和情感态度相似，因此就会形成较统一的行动，在这种情感不能够以正常渠道进行表达的同时就会爆发集体性的事件。就网络舆情和高校中的群体性突发事件之间的关系而言，加强对于网络舆情的控制和把握对于高校中的群体性突发事件的解决具有重要的促进意义。
2 网络舆情反映高校群体突发事件的变动机制
高校充分显示了网络舆情对于高校具有一定的变动机制。变动机制是一种能够持续较长时间的运行模式。高校的产生可分为三个不同的阶段：从事件产生到应急预案的制定和最后预防措施的制定。在这三个阶段中呈现出的网络舆情状态也不相同。网络舆情状态是对高校中发生的的发展情况进行的展示，同时对于事情的发生和性质的转变也有着重要影响。根据网络舆情能够进行发生事件的了解和观察。
2.1 群体性突发事件的产生机制
群体性突发事件的产生机制是指在事件发生过程中由不同环节组合而成的形式。群体性突发事件的产生需要具有特定的外在环境条件，在事件中产生多种不同的矛盾，并且持有不同观点的人群进行聚集，采用非正常的方式进行情感的表达，给社会秩序和社会安全造成了一定的威胁。因此，此种机制的形成过程大致为：现实中产生的事件激发了一些特殊的心理活动的产生，引发其态度的转变，同时在外界因素的刺激下爆发集体性突发事件。高校中的群体突发事件诱发的机制为刺激造成一定的行为反应，也就是说，学生这一特定的人群在受到来自社会和学校中发生的事情的刺激，进而做出一致的行为活动。
在高校中产生的，多是由于学生对于现实中发生的一些事情或有关的管理方法持有怀疑或者不赞同的想法时，就会在网络中以讨论或的形式进行表达，在表现过程中采取的有较缓和的表达方式，但同时也有一些过激的行为。通过这种言论的不断传播，参与讨论和评判的学生数量就会增多，随着这种态度的形式越来越激烈，对于产生的事件的表现形式具有较大的影响。在网络中，如果形成的不赞同网络舆情的形式较弱，就表明这种事件不能够引起学生的关注和讨论，这样发生高校的可能性就较小，如果呈现出的反对态度较强烈，通过网络的汇集，各种相同的观点就能够得到统一，此时就容易产生集体性的突发事件，产生较强烈的网络舆情其表现的方式就会更加激烈，同时事件产生的后果也会更加严重。
2.2 高校的预防机制
在进行的预防时，要抓住事件产生的各个环节进行预防。事件中各环节是在事件产生过程中采取的应急措施中包含的弊端，采用预防性的管理手段是其主要的管理方式。预防的具体措施包括：完善法制建设、设定专门的管理机构进行管理、制定相应的应急预案、建立全面的信息提示系统、增加学生的言论表达渠道。加强对于学生的管理，利用科学的手段进行学生信息的收集，对于要产生的事件要进行有效的检测和实时的控制。在事件发生的初期如果不能够采用正确的方法进行处理，极有可能引起突发性事件的产生。
进行高校的预防，要加大监管力度，学校中的教育管理部门要积极建立起相适应的网络舆情分析管理系统，对网络中学生的动态进行及时、准确的分析，并且能够在事件产生之前做好相应的防护工作，尽早的对产生的分歧和矛盾进行及时解决和处理。
2.3 高校的应急机制
在发生时，采用应急处理的方法进行事件的处置，其主要目的在于保证事件控制的有效性，维持社会秩序的正常运转，减少社会中存在的不利因素。在进行应急事件处理时，主要采用的方法有：对事态进行及时控制，采用对话、劝说等形式进行学生的安抚，疏散人群，对发生的问题进行有效的解决或处理，并建立起相应的监督机制。
3 高校中群体突发性事件预警平台的建立
3.1 预警平台建立的原则
在进行预警平台的建立时要严格遵循流程和模式化的原则，保证建立后的组织具有高效和灵活的管理特点，保证建立的平台能够为全体学生和工作人员提供良好的应用平台。
3.2 预警平台的结构
在网络舆情预警平台的架构中主要的流程为：网络舆情信息的收集、进行数据的处理、实现不同内容的分类（热点话题、敏感话题），根据舆情内容进行舆情预测，做出相应的预警报告。
信息收集是为舆情信息提供所需要的基础数据，在进行数据的获取时采用的方法有通用采集和聚焦采集。舆情分析研判流程是预警平台中的重要区域，其涉及的内容包括对数据进行处理和统计分类。在对获得的数据进行过滤后进行敏感话题和热点话题的提取。舆情预测是对流行的热度词汇进行提取，并对其在未来一段时间内的热度进行预测，形成舆情的发展趋势图。在进行判断后会以文字的形式进行警告。
在高校中发生时，可采用的应急策略有以下几个方面：
第一，加强对于网络舆情的监督管理。
在高校中要加强对于网络舆情的分析，针对重点进行分析和监测，充分利用网络信息，对其中具有针对性和倾向性的信息进行重视，并根据其现有的状态进行发展的预测，努力寻找事情产生的原因并进行解决。
第二，建立起网络舆情分析系统。
充分利用网络的自动分析功能，加强对于网络信息的控制，利用现有的网络技术，形成自动化的网络舆情监测和分析系统，为进行网络管理和做好突发性事件的预警活动提供良好的基础。
第三，扩大学生的言论发表渠道，丰富网络舆情。
充分利用网络日志、博客和论坛等多种形式，为学生提供发表言论的途径，保证学生的利益能够得到诉求，维护学生的权益，建立安全的言论机制。在学校中可以组织学生骨干进行信息的收集和，为舆论做好正确的导向，维护校园环境的稳定、和谐。
参考文献：
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[2]戴媛，郝晓伟，郭岩，余智华.基于多级模糊综合评判的网络舆情安全评估模型研究[J].信息网络安全，2010，（5）.
