２０１７年１月 第３３卷第１期 学院学报 Ｊａｎ．２０１７ Ｖ０Ｉ．３３ Ｎｏ．１ ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＨＥ ＡＲＭＥＤ ＰＯＬＩＣＥ ＡＣＡＤＥＭＹ 大数据背景下突发事件网络 舆情应对机制研究 袁 野，兰月新，张 鹏，夏一雪，刘 媛 （学院，河北廊坊０６５０００） 摘 要：大数据背景下，网络舆情主体特征呈现新变化。根据Ｃ ＩＳＲ系统构建了应对网络舆情 的联动机制，将网络舆情应对系统分为计算机系统、情报系统、监视系统、侦察系统、通信系统、 指挥系统和控制系统，分析了各系统在舆情应对中应发挥的作用。提出突发事件发生前和发生后 不同的网络舆情应对策略，以期为改善网络舆情管理体系提供理论支撑。 关键词：大数据；网络舆情；Ｃ ＩＳＲ系统；应对机制 中图分类号：Ｇ２０２ 一文献标志码：Ａ 文章编号：１００８—２０７７（２０１７）０１—００１４—０５ 、现状分析 类、社会道德类等 。Ｊ。第二类：从定量分析的角 度，利用模糊综合评价法、贝叶斯分析等，根据网络 舆情指标体系进行舆情预警机制的构建，其中涉及 的指标大概分为内容的敏感性、网民的态度、回应的 数据变化以及事态的扩散程度等 Ｊ。第三类：从 定性分析的角度，通过案例分析指出当前我国 随着互联网的发展，我国迎来了大数据时代。 据中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）报告显示，截至 ２０１６年６月，中国网民规模达７．１０亿，互联网普及 率达到５１．７％，同时，移动互联网塑造的社会生活形 态进一步加强Ⅲｌ Ｊ。随着移动宽带互联网的普及，网 在应对网络舆情事件时的不足之处，并为提高 网络舆情应对水平提出改进策略 。第四类：从某 一络上每天都会产生海量网络舆情数据，单靠某一部 门的力量难以实现对网络舆情的引导和管控。以大 类特别的网络舆情事件入手，研究该类舆情事件 的预警及应对，如暴恐事件网络舆情风险预警研究、 数据观念构建合理完善的网络舆情应对机制，准确 把握网络舆情的内在特征及其在演化过程中的规 律，对于新形势下做好网络舆情引导工作，维护网络 社会安全，具有重要的意义。 当前，国内外学者对网络舆情的研究主要可归 纳为以下五类。第一类：主要研究网络舆情的基本 涉警舆情专题研究以及旅游、食品安全等方面的特 殊类型研究 Ｊ。第五类：立足于网络舆情本身，研 究网络舆情对现实生活，如政治、教育、就业等方面 的影响¨ “ 。本文在大数据背景下，重新研究网络 舆情在新数据环境下的特征，并将军事学理论Ｃ ＩＳＲ 系统移植到应对网络舆情的管理过程中，为政 府应对网络舆情提出更符合时代发展的应对机制。 问题，如舆情事件的分类，舆情的发生规律、传播规 律等，认为网络舆情经历潜伏、发展、高潮和消退四 个时期，并将舆情事件分为自然灾害类、社会管理 收稿日期：２０１６—１１—２５ 基金项目：国家社科基金青年项目“公共安全视角下网络舆情风险建模与对策研究”（１５ＣＸＷＯ１５）；河北省社科基金年度项 目“面向突发事件的情报分析与决策支持研究”（ＨＢ１５ＴＱＯ０２）；河北省统计科学研究计划重点项目“大数据环境下网络舆情数 据分析与决策支持研究”（２０１６ＨＺ０９） 作者简介：袁野（１９９３一），女，河南郑州人，在读硕士研究生；兰月新（１９８１－－），女，山东莒县人，讲师；刘媛（１９６６一），男，河北滦平人，讲师；张鹏（１９８１一）， ），女，河北廊坊人，副研究馆员。 男，内蒙古包头人，讲师；夏一雪（１９８３一・】４・ ・国家社科基金项目专栏・ 二、大数据背景下网络舆情主体特征 （一）大数据与网络舆情 百度百科对大数据的定义是“所涉及的数据量 规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截 取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息”，且 具备规模性（ｖｏｌｕｍｅ）、多样性（ｖａｒｉｅｔｙ）、高速性（ｖｅ— ｌｏｃｉｔｙ）和价值性（ｖａｌｕｅ）等特点 １２］。 随着互联网的普及，网络舆情的相关数据已形 成一个独特的大数据集合。首先，互联网的普及使 得每天都会产生大量的网民关注的热点事件，网民 对这些热点事件发表个人观点时产生海量数据；其 次，网络舆情信息数据的种类繁多，包括文字、音频、 图片、数字、视频等；再次，网络舆情信息数据的价值 密度低，需要网络舆情分析人员在海量信息中去除 噪声，找出有用的信息。 （二）大数据背景下网络舆情主体特征 网络舆情的形成一般要经过突发事件发生、政 府或网民发布信息、媒体传播信息等环节，所以，除 了外，网络舆情主体包括事件、媒体和网民。移 动客户端的发展，使得大量突发事件被曝光且广泛 传播，也使得网民的态度、观点大量传送至网络。由 此，网民对某一话题热议产生的网络舆情形成大数 据，网络舆情主体特征如图１所示。 ④ 。 。 图１ 大数据背景下网络舆情主体特征 １．事件特征 大数据背景下，网络舆情事件特征可以总结为 “事件类型多、发布主体多、信息格式多、上网速度 快”。首先，我国正处于社会转型期，突发事件较多 且曝光频率高，事件发生后都会在网络上产生规模 或大或小的网络舆情；其次，和网民都成为信息 发布主体，并且后者发布的信息数量远远超出前者， 改变了由作为信息发布主体的格局；再次，网络 技术的提升使得事件信息格式类型增多，由以文字 为主的信息逐步变为“图文并茂”，甚至是文字、图 片、视频同时具备，通过网络信息还原事件、预测事 件进展成为可能；最后，随着移动宽带互联网的普 及，相关信息在事件发生后短时间内就可被上传网 络，有时甚至是“同步直播”。 ２．网民特征 我国网民的年龄、学历、收入、职业等结构比较 复杂（如表１所示）¨ ，导致网民发表网络言论视角 众多、参差不齐，甚至出现偏激言论。且网民心理多 元化，猎奇探究、彰显个性、渴求新知、减压宣泄、追 求平等、跟风从众等成为影响网民舆情心理的主要 因素 ”］。 表１我国网民结构 网民结构 大部分网民结构 重点网民结构 年龄结构ｌＯ一２９岁 ５５．２％２０～２９岁３０．７％ 学历结构 高中学历及以下７９．３％ 初中学历３６．１％ 收入结构 ３ ０００元以下 ６７．８％１ ０００元以下３２．１％ 职业结构学生、吴 罢业者、５４．１％学生２５．１％ 注：数据来源于中国互联网络信息中心发布的《第３８次 中国互联网络发展状况统计报告》。 ３．媒体特征 大数据背景下，庞大的媒体数量使得网络舆情 信息传播渠道越来越多，依托手机的媒体平台已经 成为网络舆情信息传播的主要载体。国内绝大部分 微博、网络新闻、论坛、社交网站、视频网站及其他网 络媒体的信息均可相互共享、转发，网络舆情信息量 猛增。据统计，中国网民每天发布和转发微博信息 达２．５亿条，如果加上评论及其他微博功能产生的 信息，堪称度海量数据。 综合以上三点，大数据背景下网络舆情主体特 征可以总结为：源头多、网民多、渠道多，单靠某个部 门难以实现网络舆情引导和管控，需要多个部门联 动协作。所以，建立有效、全面的联动机制是大数据 背景下管控网络舆情的关键。 三、基于Ｃ ＩＳＲ的应对网络舆情机制构建 Ｃ ＩＳＲ系统是指指挥（Ｃｏｍｍａｎｄ）、控制（Ｃｏｎ． ｔｒｏ１）、通信（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、计算机（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、情 报（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）、监视（Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ）、侦察（Ｒｅｃｏｎ－ ｎａｉｓｓａｎｃｅ）集成，之前一直被运用在军事领域，它综 合运用各种信息技术，对和武器进行指挥与控 制¨ 。本文从管理学、情报学、数学、新闻传播学等 ．１ ５・ 袁野，等：大数据背景下突发事件网络舆情应对机制研究 学科角度出发构建网络舆情决策的Ｃ４ＩＳＲ系 统，以实现舆情管控一体化，提升工作效率。其 主要内容如图２所示。 图２应对网络舆情的Ｃ ＩＳＲ系统内容 在应对网络舆情的Ｃ ＩＳＲ模型中，主体系 统有７个，分别为计算机系统、情报系统、监视系统、 侦察系统、通信系统、指挥系统和控制系统。计算机 系统主要根据舆情监测模型进行网络舆情监测，以 及舆情数据挖掘，是系统中的“大脑”，计算机是实现 命令上传下达自动化的技术基础，也是整个系统运 行的载体。情报系统主要用来实现舆情的分析与研 判，如网络舆情趋势的预测、风险评估、网络谣言的 判别、网络推手和意见领袖的识别等。监视系统和 侦察系统通过监测微博、微信、论坛、博客等网络平 台进行重点信息跟踪、重点人言论获取的工作，通过 侦察进行网络舆情信息抽样反馈、实地调查，对舆情 倾向性进行评估，进一步丰富情报系统数据库。通 信系统则是部门与部门间进行信息共享与交流、与 媒体交流、与意见领袖交流、畅通舆情反馈机制的基 础。指挥系统是整个系统的“神经中枢”，它决定着 信息的收集方式和收集范围、传递途径和终点，保障 的高效指挥。控制系统是整个系统的“手脚”， 通过控制系统发出命令，主要发挥突发事件处置、舆 情引导、新闻发布会、辟谣、发布信息等作用。详细 内容如图３所示。 （一）网络舆情监视、侦察系统 凡事预则立，不预则废。在大数据时代，这个 “预”指的就是监测、预测这个过程，其中预测是核心 内容。传统网络引导工作的起点是对已发生的 网络舆情进行监测，这种方式在时间维度上显露出 滞后性。大数据技术的应用，就是通过对网络舆情 的数据进行数据挖掘和数据分析，从而把握舆情应 对的关键时间点，在该关键点出现前，提前采取应对 策略，实现对网络突发舆情的预测、预防。 １．监视侦察的范围 ．１ ６・ 图３ 大数据背景下网络舆情应对系统指标 网络舆情监测获得信息和数据的真实可靠性、 全面性、准确性是网络舆情预测的基础和前提。传 统网络舆情监测工作主要采取“以人工检索为主，软 件搜索为辅”的模式，监测结果受到舆情检测员知识 水平和价值判断的影响，有可能存在着重要信息丢 失的情况，从而降低了舆情预测的准确性，是舆情预 警过程中的重要隐患之一。传统舆情监测方式采集 的舆情信息仅为样本信息，这就导致有价值的舆情 信息大量流失，使得舆情分析和预测出现偏差。目 前，大部分网络媒体都具备“一键共享”功能，即将某 条信息快速共享至其他网络媒体，扩大监测范围将 会及时发现热点舆情。通过运用大数据技术，突破 传统舆情监测技术瓶颈，可以全面监测网络媒体（如 网络新闻、微博、微信、博客、社交网络、论坛、视频网 站等），并且随着移动宽带互联网的普及，微博、微 信、视频网站逐渐成为监测重点。 ２．监视侦察的指标 舆情传播程度通常可以通过监测舆情相关数据 量的变化进行判断。与信息发布者有关的监测指标 包括信息发布量、信息的内容与格式，与网民相关的 指标包括浏览量、转发量、评论量、情感倾向以及网 民的个人信息（如ＩＰ地址、网名）等。我们不应仅仅 关注于网民在几点几分发表了什么言论，而要关注 在某一时间范围内，网民的关注内容、人群类型、关 注方式的变化等数据。将这些指标进行量化处理， 将感性的网民情绪变化、评论变化、社会网络等信息 转化为标准数据，通过数据模型计算，进行舆情走向 预测。 （二）网络舆情情报分析、预测系统 １．网络舆情情报分析 大数据背景下，网络舆情数据的来源更加复杂 ・国家社科基金项目专栏・ 多样。通过对网络舆情案例的分析总结，发现在进 行网络舆情分析时，有以下几个关键性的要素：敏感 作中的应对措施，实现对舆情发展态势的整体控制。 四、网络舆情应对策略 根据以上建立的网络舆情应对机制，本文为政 度、扩散度、倾向度和偏离度。如娱乐性质的网络舆 情就不如涉警舆情的敏感度强，但其扩散度可能更 广。倾向度和偏离度是判断舆情走向和发展趋势的 重要依据。通过应用大数据技术，有助于突破传统 网络舆情监测技术瓶颈，深度挖掘数据间的潜在联 府应对网络舆情提出如下对策。应对网络舆情 对策可以分为事前以防御为主的对策和事后以应急 为主的对策。 系，尽可能全面地对舆情走向进行分析。 ２．网络舆情情报预测 舆情预测包括趋势预测、互动预测、舆情评估、 舆情预警等四个方面。对趋势的研判是大数据时代 舆情分析的目标。舆情情报预测，要求我们用情报 分析的思维，把握舆情发展趋势，无事先防，事前部 署。互动预测则要求我们关注不同网络平台间的互 动、网民与信息发布平台的互动、网上与网下的互动 以及网民间的互动。大数据的一个重要特征是数据 的混杂性，因此我们不仅要接收多样化的数据，还要 善于利用多样化的数据，将不同领域数据关联起来 进行分析，利用有效数据，剔除信息噪音。如更多关 注网民对某一话题的互动讨论以及与某一舆情相关 联的其他衍生数据，包括微博数据、微信数据等，拓 展舆情监测视角，为预测舆情走向赢得时间和空间。 舆情评估即根据选取的网络舆情安全评估指标对舆 情的扩散程度进行评估，并结合评价模型以及数据 挖掘方法为舆情预警打下基础。舆情预警的及时性 与有效性依赖于舆情监测工作，根据舆情发生发展 的规律，在不同的舆情传播阶段进行对应的舆情预 警并制定对策。 （三）网络舆情通信、指挥和控制系统 网络舆情应对的最终决策通过通信、指挥和控 制系统实现。通信系统主要负责与外界的信息 交流，包括信息的发布、反馈等内容。近几年网络舆 情事件应对失败的案例表明，在应对网络舆情 事件时，只有确保通信系统的准确、快速反应才能最 大程度地降低舆情无限发酵的可能性。例如，在“雷 洋事件”中，由于通信内容的纰漏，一度引发网 民针对警方通报进行各方面质疑，对事件的处置与 平息产生了较大影响。指挥系统主要负责与相关部 门和媒体的联络和协作，构成舆情应对的联动机制。 例如，在“哈尔滨天价鱼事件”中，警方、旅游局和省 长联合对此事件发声，最终使事件平息。控制系统 要求实现对各信息发布平台的整体把握，通过 控制信息传播的路径、信息发布的内容以及实际工 （一）事前防御策略 防御机制，即在突发事件发生前，针对可能出现 的网络舆情采取防御性措施。此时，主要依赖指挥 系统、计算机系统以及通信系统。从内部来看： 首先，应对的网络舆情应对能力进行评估，根据 评估结果加强相应能力建设，为应对网络舆情打下 坚实的基础。其次，监测网络舆情整体发展态势，在 突破异常临界点时及时作出防御性预警。从外 部看：进行事前防御需要实现人的联动和部门间的 联动。人的联动主要体现在以下几个方面：第一，建 立舆情处置人员培训机制。提高舆情管理人员的舆 情敏感度和舆情应对素质，在配备舆情监测软件后， 确保舆情监测人员能够熟练运用软件进行舆情监 测。第二，扩展外围监测人员，设立舆情监测中心。 如开展网络舆情分析师培训班，加强与各大舆情监 测平台的合作，加强网络舆情理论学习，分享舆情应 对经验，增加舆情应对模拟演练等。部门联动表现 在：第一，与不同的网络平台构建合作关系，规制网 络大Ｖ的言论，加强与意见领袖的沟通交流，通过把 握舆情传播关键节点，发挥事前防御作用。第二，在 学校定期开展有关网络舆情的讲座，让青年学生更 理性地了解和认识网络舆情，提高对网络舆情进行 是非辨别的能力。第三，在社会面做好网络舆情宣 传工作。借助互联网、电视、报刊、杂志等渠道对网 络舆情发展状况进行剖析，点评舆情环境的优点和 不足，对民众发表网络言论进行合理地引导，普及相 关法律知识，提高社会对网络舆情影响力的认知。 （二）事后应急策略 应急机制，即突发事件发生后，针对网络舆情的 发展变化情况开展的应对、补救措施。此时，发挥主 要作用的是控制系统、情报系统、侦察系统以及监视 系统。实现对网络舆情的控制要依靠舆情引导机 制、信息公开机制，并采取辟谣策略。发布信息的准 确性、时效性和权威性都对网络舆情的发展趋势产 生很大影响。同时，对于已经产生的网络谣言，要及 时进行辟谣，防止其朝着错误的方向发酵。近几年， ・１ ７・ 袁野，等：大数据背景下突发事件网络舆情应对机制研究 网络舆情发生戏剧化反转的现象越来越多，要 加强对网络舆情反转现象的研究，分析应对失败案 例，对不足之处及时改正。要加强与媒体的事 ［３］兰月新，邓新元．突发事件网络舆情演进规律模型研究 ［Ｊ］．情报杂志，２０１１，３０（８）：４７—５０． ［４］王铁套，王国营，陈越．基于模糊综合评价法的网络舆情 后沟通，增强互信，禁止媒体对涉及的信息进行 片面、断章取义的报道，根据法律规范媒体言论。对 良性的网络舆情及时进行引导，避免由于压力 过大而对机关的正常运行造成影响。网络舆情 趋势预测、风险预测以及网络推手的识别等工作依 赖于情报系统的有效运行，通过监视系统和侦察系 统，对网民的倾向性进行判断，把握网络舆情的 发展方向，了解网络舆情该从哪些方面进行疏通。 预警模型［Ｊ］．情报杂志，２０１２，３１（６）：４７—５Ｉ． ［５］张一文，齐佳音，方滨兴，等．基于贝叶斯网络建模的非 常规危机事件网络舆情预警研究［Ｊ］．图书情报工作， ２０１２，５２（２）：７６—８１． ［６］栽维民，刘轶．我国网络舆情信息Ｘ－作现状及对策思考 ［Ｊ］．图书情４￣：ｒ－作，２０１４，５８（１）：２４—２９． ［７］瞿志凯，张秋波，兰月新，等．暴恐事件网络舆情风险预 警研究【Ｊ］．情报杂志，２０１６，３５（６）：４０—４６． ［８］陈光明．涉警网络舆情应对探讨［Ｊ］．研究，２０１１ （６）：５５—５９． 在舆情大致平息后，继续进行舆情跟踪分析，以确保 不反复 五、结束语 ［９］任立肖，张亮．食品安全突发事件网络舆情的分析模 型——基于利益相关者的视角［Ｊ］．图书馆学研究，２０１４ （１）：６５—７０． 进行网络引导的前提，是做好网络舆情的 预测，而大数据技术为网络舆情的预测提供了定量 分析的支撑和保证，也为深入的定性分析打下基础。 本文将军事领域的Ｃ ＩＳＲ系统融入网络舆情的 管理与控制，适应于目前复杂的网络环境，可以极大 ［１０］ＤＡＬＴＯＮ Ｒ Ｊ．Ｃｉｔｉｚｅｎ ｐｏｌｉｔｉｃｓ：ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎｄ ｐｏｌｉｔｉｃａｌ ｐａｒｔｉｅｓ ｉｎ ａｄｖａｎｃｅｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｄｅｍｏｃｒａｃｉｅｓ［Ｍ／ＯＬ］．ｈｔ— ｔｐ：／／ｂｏｏｋｓ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｒｎ，２０１３． ［１１］ＷＡＴＦＳ Ｄ Ｊ，ＤＯＤＤＳ Ｐ Ｓ．Ｉｎｆｌｎｅｎｔｉａｌｓ，ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｄ ｐｕｈ— ｌｉｅ ｏｐｉｎｉｏｎ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００７，４６（７）：２３５—２４９． 地提升网络舆情应对能力，维护公信力。 参考文献： ［１］中国互联网络信息中心．第３８次中国互联网络发展状况 统计报告［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１６—０８—０３）［２０１６—１１—１０］． ｈｔｔｐ：／／ｔｃ．ｐｅｏｐｌｅ．ｃｏｒｎ．ｃｎ／ｎｌ／２０１６／０８０３／ｃｌ８３００８— ２８６０６６５０．ｈｔｍ１． ［１２］百度百科：大数据［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１６一ｌ１—１７］．ｈｔｔｐ：／／ ｂａｉｋｅ．ｂａｉｄｕ．ｃｏｒｎ． ［１３］毕宏音．网民心理特征分析［Ｊ］．社科纵横，２００６，２１ ｆ９）：３８—３９． ［１４］邓小妮．基于模型检验与仿真的Ｃ ＩＳＲ系统需求验证方 法研究［Ｄ］．长沙：国防科学技术大学，２００８． ［２］兰月新，曾润喜．突发事件网络舆情传播规律与预警阶 段研究［Ｊ］．情报杂志，２０１３，３２（５）：１６—１９． （责任编辑刘彦超） Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｕｂｌｉｃ Ｏｐｉｎｉｏｎ Ｃｏｐｉｎｇ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｈｅｌｐ ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ＹＵＡＮ Ｙｅ，ＬＡＮ Ｙｕｅｘｉｎ，ＺＨＡＮＧ Ｐｅｎｇ，ＸＩＡ Ｙｉｘｕｅ，ＬＩＵ Ｙｕａｎ （Ｔｈｅ Ａｒｍｅｄ Ｐｏｌｉｃｅ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｌａｎｇｆａｎｇ，Ｈｅｂｅｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ０６５０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ，ｔｈｅ ｓｕｂｊｅｃｔ ｏｆ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ｈａｓ ｓｈｏｗｎ ｓｏｍｅ ｎｅｗ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ— ｔｉｃｓ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃ ＩＳＲ ｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｓｅｔ ｕｐ ｔｏ ｃｏｐｅ ｗｉｔｈ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｃｏｐｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｔｈｅ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ａ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｃｏｍｍａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ａ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｄｉｆ－ ｆｅｒｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ’Ｓ ｒｏｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ，ａｎｄ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｐｕｂ— ｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ｏｆ ｅｍｅｒｇｅｎｃｉｅｓ，ＳＯ ａｓ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｔｂｒ ｔｈｅ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｉｇ ｄａｔａ；ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ；Ｃ ＩＳＲ ｓｙｓｔｅｍ；ｃｏｐｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ・１８・
