蒙、汉双语的公共危机事件网络舆情管理体系研究

During the research of of public network opinion related to public crisis events in Inner Mongolia, Applicant and his team found that network communication in Mongolian-Han bilingual has become a primary information dissemination channel which detonated the crisis.The purpose of this study aims at enhancing the early warning and the corresponding capacities of public opinion, which has important significance to maintain stability in minority nationality regions and to do other related studies in minority areas. Relies on the "management modernization Research Center", Inner Mongolia Autonomous Region Humanities Social Science Base (the base can provide case support with advanced public opinion monitoring softwares), this research mainly focuses on the public opinion crisis evaluation model of public crisis event in Mongolian-Han bilingual network (Based on the automatical recognition technology on Mongolia language, this research contains quantitative researches of extraction on main performance factors of crisis and the strength effect, and focus the effectiveness of introduced public attitude indicators upgrade model based on the predecessors' researches);The above model is used to evaluate the crisis level trend of typical cases, to statistical analysis the quantitative criteria of life cycle stages of public opinion crisis, to summarize characteristics of stages in the life cycle and finally to develop Mongolian-Han bilingual public opinion management system based on cloud computing, including some modules such as early warning and resolution of public opinion, which can achieve automatic identification the crisis level of public opinion, and provide features such as recommendations based on the characteristics in their lifecycle.

申请者及其团队在从事内蒙古公共危机事件网络舆情的相关研究中发现：蒙、汉双语的网络传播已经成为引爆危机的首要信息传播渠道，本研究目的是提升少数民族地区舆情预警及化解能力，对维护民族地区稳定及其他少数民族地区相关研究具有重要意义。 本课题以内蒙古自治区人文社科重点研究基地"管理现代化研究中心"为依托（基地拥有先进的舆情监测软件，可提供案例支持），主要研究公共危机事件蒙、汉双语网络舆情危机水平评测模型（以蒙古语自动识别技术为基础，本部分研究包含危机主要表现因素提取及其影响强度的量化研究，在前人的基础上重点研究引入公众态度指标提升模型有效性）；运用上述模型评测典型案例的危机水平走势，统计分析舆情危机生命周期阶段划分的量化标准，归纳生命周期各阶段特征；最后，开发基于云计算的蒙、汉双语舆情管理系统，包括舆情预警、化解等模块，实现舆情危机水平自动识别，依据其生命周期阶段特征提供应对建议等功能。

研究针对蒙、汉双语的公共危机事件网络舆情管理体系展开，主要构建了公共危机事件网络舆情预警模型，在总结现有文献的基础上重点研究了情绪在此类事件舆情预警中的作用，并开发了计算机自动识别人类情感技术即《网络舆情文本处理与情感分析系统V1.0》。该技术作为研究的核心技术，广泛应用于不同领域的公共危机事件网络舆情情感识别中，优化了现有文献舆情危机预警指标，提升了舆情预警的效率效果。研究中的关键难点在于精准构建情感语料库，研究团队对关键难点按领域分别构建情感语料库并不断优化，提升情感识别的准确度。此外，研究对蒙古语公共危机事件网络舆情的研究主要体现在蒙古语信息识别技术方面，即将蒙古语识别为汉语模式进行相应情绪识别并应用在舆情预警研究中。这方面的研究主要参考了内蒙古大学蒙古学学院的相关研究成果，构建了蒙古语信息识别技术的理论模型，为蒙古语的相关研究打下了坚实的基础。本研究从计算机自动识别人类情感技术和蒙古语信息识别模型构建方面提升了少数民族地区公共危机事件舆情预警及化解能力，对维护民族地区稳定及其他少数民族地区相关研究具有重要意义。目前研究的主要瓶颈在于计算机情绪感知技术的准确率偏低，主要原因可能来源于一方面情感语料库中的情绪词及相应的情绪值不够完善和精准，另一方面对于人们的“正话反说”、“图像情感”等方面的识别技术有待深入研究。因此，未来研究将聚焦情绪识别的进一步精准化研究和蒙古语信息识别技术的开发应用。研究过程中发表高水平论文4篇，出版研究专著1本，获得软件著作权1项，培养研究生5名，超额完成了研究目标。