张亮，李霞

（1.天津科技大学食品安全管理与战略研究中心，天津300222；2.天津科技大学经济与管理学院，天津300222）

食品安全突发事件的网络舆情分析

张亮1，2，李霞1，2

（1.天津科技大学食品安全管理与战略研究中心，天津300222；2.天津科技大学经济与管理学院，天津300222）

以食品安全突发事件“浓缩乳清蛋白粉中检出肉毒杆菌”（以下简称“肉毒杆菌”）新浪微博网络舆情为研究案例，对网民评论的时空分布、舆论指向、网民态度及认证情况等方面特征进行了考察。研究发现，微博发布后1 h内评论呈爆发增长；地区舆情数量与其互联网普及率有正相关关系，与突发事件相关性越高的地区舆论数量越多；突发事件网络舆情具有明显的去中心化的特征；微博内容影响评论的观点态度和舆情指向。

突发事件；舆情分析；食品安全舆情

食品安全突发事件一直是公众舆论中的热点问题。以微博为代表的Web2.0网络媒体成为各类型突发事件舆论传播的主要平台，在快速有效地传播真实消息的同时，部分不准确的消息和谣言也伴随产生和传播，如曾广泛流传的“西瓜打针”、“香蕉致癌”、“柑橘生蛆”等事件。它们可能造成公众心理恐慌和经济损失，严重时甚至可能造成社会动荡和不安[1]。对微博舆情传播特征的准确把握，是有效应对和管理食品安全等公共安全突发事件网络舆情的重要依据[2]。

突发事件舆情在互联网上的传播行为得到了研究人员的重视和关注，主要研究方法是基于案例的统计分析。曾润喜和徐晓林考察了论坛跟帖的刊发时间、地区来源、媒介类型、态度和舆情指向等指标，发现网络舆情与信息获取便捷度、互联网普及率相关[3]。刘洋对“3·11日本大地震”事件的分析发现网络舆情发展传播过程具有阶段性[4]。夏雨禾考察了两个群体性突发事件舆情的分布形态、构成要素、生成机制和模式等[5]。然而，对涉及食品安全事件的舆情传播，仍缺乏有针对性的量化分析研究。

本研究基于食品安全突发事件网络传播的实际案例，采用内容分析法，从网民评论的时空分布、舆论指向、观点态度和互动类型几个方面分析了食品安全突发事件舆情传播的基本特征。

1 研究方法

1.1 研究样本

研究样本来源于“肉毒杆菌”事件的网络舆情，这一事件在一段时期内成为网络上的热点舆情，有很好的典型性和代表性。

从网络中，搜索关键词“肉毒杆菌”事件，找出转发量和评论量均排名前十的微博，根据其内容可以分为事件报道型和事件评论型（见表1）。从中选取主要媒体在突发事件期间发布的两条微博及其下的评论作为研究对象。为表述方便，下文用“媒体A”、“媒体I”表示两条样本微博。

表1 “肉毒杆菌”事件中高影响力微博基本属性Table1 Basic p roperty of"Botox"event in high-iMpact Microblog

剔除了重复和无实际内容的无效样本，共采集到有效样本数896条（见表2），时间范围为2013年8月3日至2014年3月5日。以下研究的对象为每条独立的评论微博。

表2 样本微博情况一览Table 2 Listof SaMpleMicroblogging case

1.2 研究类目

为方便对微博舆情开展定量分析，建立了关于样本微博评论行为的数据库。根据研究的需要分别按照舆情发布时间和地点、媒介类型、网民态度和舆情指向等研究类目进行了编码处理（见表3）。

3 数据分析与研究发现

3.1 评论的发布时间

统计两条微博发布后每小时的评论量，评论的高峰期发生在微博发布后的第一小时，“媒体A”的评论数为253，占总数的47.8%，“媒体I”评论数为173，占总数的46.3%。第二小时的评论人次减少，“媒体A”、“媒体I”评论数分别为74、61，占总数的13.9%、16.3%。两条微博前2小时的评论数超过了总数的60%，成为舆情干预和引导的最佳时机。后续的评论数明显减少，两条微博前24小时的评论数分别占总数的87.3%和93.0%。见图1。

表3 研究类目及编码规则Table3 Study categoriesand coding rules

图1 微博评论时间分布Fig.1 CommentsMicroblogging time distribution

2.2 评论的地区分布

两条微博评论地区分布范围较广，主要来源于个30省（自治区、直辖市）和海外地区。舆情总量最集中的地区是北京、广东、天津、浙江、上海、江苏等沿海和经济发达省市。互联网普及率对网络舆情的评论地区来源具有重要影响[3]，将微博评论地区来源分布与互联网普及率进行了对比分析。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第33次全国互联网发展统计报告[6]，将各地区的互联网普及率作为参照标准进行比较分析，如表4所示。

网络舆情排名前十的广东、北京、天津、浙江等同时也是互联网普及率前十的省份，这和我国地区经济发展水平以及信息技术教育普及程度有关[7]。

表4 网络舆情地区分布排名Table4 Rank of network pub lic opinion distribution area

2.3 评论用户认证情况

图2统计了微博评论用户的认证情况。

图2 微博评论用户的认证情况Fig.2 Certification ofMicroblogging comMentsusers

“媒体A”、“媒体I”评论用户中经过实名认证的占总数的5%、7%，其余评论者均为未经实名认证的普通用户。这表明在食品安全突发事件舆论场中，普通用户占主体地位，具有明显的去中心化特征。去中心化舆论场的主要表现是用户的参与感不高，产生大量碎片化信息，难以达成一致性意见。这为舆论引导工作带来了难点，应注意激励实名认证用户的参与，有助于使网民的基本观念和行为形成一定程度的一致方向[8-9]。

2.4 观点和态度

图3显示了突发事件舆情中网民的观点态度。

两条样本微博评论中理性讨论的网民所占比例最大，分别为21%、27%，这些网民情绪较缓和，只针对事件发表观点。两条微博评论中持调侃态度的网民约占总数的16%，“媒体A”愤怒态度舆论占17%，“媒体I”愤怒态度舆论高达22%，主要集中于媒体太过关注事件而少关注国内相关企业。质疑态度分别为14%、17%，表示悲哀的网民认为国产奶粉本身就问题不断，事件一出进口奶粉也不能信任，对食品安全监管表示悲哀。持观望态度的网民最少，说明在与人们生活息息相关的食品安全突发事件中，网民积极参与事件讨论，推动事件发展。一些网民态度不明确，表现为只使用表情符号，或者简单“@”其他人而并不发表具体意见。

图3 网民观点和态度Fig.3 Viewsand attitudesofMicroblog comments

2.5 评论的指向

图4给出了两条微博评论的指向。

图4 微博评论的指向Fig.4 Pointsof Microblog comments

评论者大多针对事件本身及相关事件进行评论，“媒体A”、“媒体I”分别有61%、46%网民关注事件真相、处理进展。接近五分之一的评论指向不明确，与样本事件的讨论相去甚远。“媒体A”评论指向政府的占总数的11%，“媒体I”占15%，这些网民的观点集中为“政府及相关部门应加大力度监管国产奶粉质量”。“媒体A”有10%的评论指向新闻媒体，网民多抱怨媒体在报道该事件时太过积极，而对国内相关事件的报道含糊不及时；“媒体I”提出“对待‘洋货’与‘国货’应本着一视同仁的态度，理性客观看待”，此观点受到部分网民的反对，有19%的网民针对这一观点发表评论指责媒体。

2.6 态度与指向的综合分析

对网民态度和舆情指向进行综合分析，结果如表5和表6所示。

两条微博评论指向事件本身的网民情绪以理性讨论和愤怒为主，“媒体A”有16.67%的网民对该食品安全事件表示悲哀，“媒体I”19.3%网民持调侃态度。指向政府及相关部门的网民情绪主要是质疑、愤怒、悲哀和调侃，网民认为政府及相关部门没有尽到监管职责才导致相关食品安全事件频发。“媒体A”指向新闻媒体的网民有一半以上情绪为调侃，有18.87%为质疑和愤怒情绪，“媒体I”网民对新闻媒体的态度集中表现为质疑和愤怒，有12.68%持调侃态度，调侃对象主要是媒体在报道本次食品事件时有遮掩国内相关事件的意味，对媒体这种行为表示愤怒，还有一部分网民质疑事件报道的真实性。

表5 态度与指向的关系（媒体A）Tab le5 The relationship between attitudesand points（Meidia A）

表6 态度与指向的关系（媒体I）Table6 The relationship between attitudesand points（Meidia I）

两条样本微博都是媒体微博，但内容性质不同。当舆情指向同为新闻媒体时，事件报道类微博（“媒体A”）网民情绪以调侃为主，事件评论类微博（“媒体I”）以质疑和愤怒为主。

突发事件中网民通过微博表现出不同的态度类型，每种类型的态度总量代表这种态度在网络中所占规模。突发事件中的舆情传播能力包括两方面的内容：首先是舆情总体规模，同一类型的舆情总量越多规模越大，它的传播面越广泛[10]。其次是舆情传播质量，即特定舆情参与主体所拥有的传播能力的总和，可以由所有舆情参与主体拥有的粉丝数来表示。某种舆情传播质量越高，其继续传播下去的可能性越大，它的生命力也就越强[11]。

3 结论

通过对“肉毒杆菌事件”两条微博及相关评论的内容分析，发现以微博评论形式为代表的食品安全突发事件网络舆情具有以下主要特征。

第一，微博发布后1 h内评论呈爆发增长，评论主要集中在前24小时。突发事件网络舆情表现出很强的时效性。食品安全突发事件舆情在微博上快速传播主要集中在前两小时，这一时段人们积极参与讨论，关注事件进展。对一些不实信息辟谣，应对的最佳时机是前两小时。

第二，舆情传播的涉及的地域广泛，地区舆情数量与其互联网普及率有正相关关系。舆情地区与事件相关性越高，该地区舆论数量越多。

第三，非实名认证的普通用户比实名认证用户更为活跃。食品安全突发事件网络舆情具有明显的去中心化特征，观点意见复杂多样，缺乏整体一致性意见。这种情况下，开展正确舆论引导和信息澄清工作有一定难度，需要激励实名认证用户和高影响力用户参与和带动。

第四，微博内容影响了参与讨论的观点态度和舆情指向，理性讨论的舆论生命力和传播能力强于其他情绪。舆情指向事件本身的网民情绪以理性讨论和愤怒为主，指向政府及相关部门的网民情绪主要是质疑、愤怒、悲哀和调侃，部分网民认为政府及相关部门没有尽到监管职责才导致相关食品安全事件频发。指向新闻媒体的网民态度受到媒体发布内容的影响，相比事件报道类型的微博，事件评论类型的微博讨论中网民情绪更强烈。

[1]尚文静.新媒体时代食品安全事件的网络舆论引导[J].新闻界, 2012(23)：43-46

[2]董玉芝.新媒体环境下食品安全危机事件中网络舆情的引导策略[J].新媒体,2013(4)：50-52

[3]曾润喜,徐晓林.网络舆情的传播规律与网民行为：一个实证研究[J].热点聚焦,2010(11)：16-19

[4]刘洋.突发事件网络舆情的传播规律[J].图书情报工作网刊,2011 (12)：54-59

[5]夏雨禾.突发事件中的微博舆论：基于新浪微博的实证研究[J].新闻与传播研究,2011,(5)：63-51

[6]中国互联网络信息中心.第33次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].2014-03-05[2014-09-1]]http：//www.cnnic.net.cn/ hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201403/P020140305346585959798.pdf

[7]赵文兵,朱庆华.微博客用户特性及动机分析——以和讯财经微博为例[J].现代图书情报技术,2012(2)：69-75

[8]Noelle-Neuman E.The spiral of silence：Public Skin[M].Chicago：University ofChicago press,1993

[9]GuanW,Gao H,Yang M,etal.Analyzinguser behavior of themicrobloggingwebsite SinaWeibo during hot social events[J].Physica A：StatisticalMechanicsand itsApplications,2014,395：340-351

[10]Sung M,Hwang JS.Who drives a crisis?The diffusion of an issue through social networks[J].Computers in Human Behavior,2014,36：246-257

[11]刘京京,王一涛.营养信息传播者在新浪微博上的影响力及关系网络[C].2012年度中国健康传播大会优秀论文集,2012：7-14

Analysis of Food Safety Emergency Public Opinions：A Case Study of Fonterra Botox Incident

ZHANG Liang1，2，LIXia1，2
（1.Food SafetyManagementand Strategy Research Center，Tianjin UniversityofScience&Technology，Tianjin 300222，China；2.SchoolofEconomics&Management，Tianjin University of Science&Technology，Tianjin 300222，China）

In thispaper，based on emergency public opinion of'Fonterra Botox'on Sinamicroblog，the spatial and temporaldistribution of the netizen comments，opinionspoint，usersattitudesand certification aspectsof the case and other characteristics were investigated.Ourmain findings are that：The comments of amicro-blog publishedwithinonehourgrowthexplosively；There isapositive correlation between Internetpenetration and the numberof its regionalpublic opinion，thehigher regionsassociatedwith theevent，themore the numberofpublic opinion in the region；emergency opinion has obvious characteristics of decentralized；micro-blog content affectingparticipantsattitudesand public opinion pointin discussions.

emergency；public opinion analysis；food safety public opinion

10.3969/j.issn.1005-6521.2014.18.052

2014-09-17

教育部人文社会科学研究项目“Web2.0网络舆情的传播演化机制研究”（12JYC860056）

张亮（1979—），男（回），副教授，博士，研究方向：信息管理，网络舆情传播。