網(wǎng)絡輿論傳播的數(shù)學建模模型

1、網(wǎng)絡輿論的傳播問題摘要持有、接受、表達某種相同、相似的觀點的人在社會人群中所占的比例超過一定的閥值，這時候這種觀點就上升為輿論（opinions）?；ヂ?lián)網(wǎng)作為開放的網(wǎng)絡平臺，已成為新聞集散地、觀點集散地和民聲集散地。網(wǎng)絡輿論呈現(xiàn)的狀態(tài)極為活躍和顯著，有可能影響到社會安定和其他政治問題，因此有必要找出其影響因素，研究其發(fā)展態(tài)勢，在必要時對其進行適當?shù)目刂坪鸵龑Аτ趩栴}一，我們在查閱相關資料以及對網(wǎng)絡輿論的分析理解后，將影響網(wǎng)絡輿論的因素分為兩大類：外在因素和內在因素。外在因素主要是推動輿論的發(fā)展，而內在因素表現(xiàn)為網(wǎng)民對輿論的關注程度。各大類因素又分為若干類。由于各影響因素的權重不等，我們運用層

2、次分析法計算各因素的權重如下:網(wǎng)絡版主新聞線人傳統(tǒng)媒體帖子總數(shù)日主帖數(shù)日帖子數(shù)日點擊量0.1910.0310.0770.0790.0680.3310.221對于問題二，由于網(wǎng)絡輿論的形成和發(fā)展受問題（1）中各因素的影響，各種因素之間的關系錯綜復雜，在信息有限且外在因素抽象的條件下，我們首先采用灰色關聯(lián)分析法，計算各評價指標之間的關聯(lián)度，并將其轉化為這些指標的相對權重，使各權重的確定更科學合理。然后進行模糊合成得出評價網(wǎng)絡輿論的網(wǎng)絡輿論指數(shù)。根據(jù)已知時間段的網(wǎng)絡輿論度指數(shù)對網(wǎng)絡輿論的態(tài)勢進行合理預測和判斷。本文就“躲貓貓”事件為例，帶入模型進行模擬分析，并將模型中的結果與實際情況作對比。模擬結果

3、與實際情況基本吻合。對于問題三，我們根據(jù)所建模型，分析影響網(wǎng)絡輿論指數(shù)大小的各因素，并結合實際情況，提出網(wǎng)絡輿論發(fā)生后，如何改變各因素，控制和引導輿論的發(fā)展趨勢。關鍵詞：網(wǎng)絡輿論、層次分析法、灰色關聯(lián)分析方法、模糊數(shù)學理論、網(wǎng)絡輿論指標一、問題重述互聯(lián)網(wǎng)作為一個開放自由的平臺，已經(jīng)成為了世界的“第四媒體”。作為開放的網(wǎng)絡平臺，加上其虛擬性、隱蔽性、發(fā)散性、滲透性和隨意性等特點，越來越多的人們愿意通過互聯(lián)網(wǎng)來表達自己的個人想法?，F(xiàn)今，互聯(lián)網(wǎng)已成為新聞集散地、觀點集散地和民聲集散地。互聯(lián)網(wǎng)上的信息內容龐雜多樣，容納了各種人群、各類思潮，對于社會上的一些敏感問題出現(xiàn)在網(wǎng)上而引起一些人的共鳴應是一種正

4、?，F(xiàn)象，但是由于各種復雜因素使這些敏感問題向熱點演變，最后形成網(wǎng)絡輿論并引起社會群眾的違規(guī)和過激行動時，將影響到社會安定和其他政治問題，因此網(wǎng)絡輿論的爆發(fā)將以“內容威脅”的形式對社會公共安全形成威脅，對網(wǎng)上的信息內容進行管理和控制將成為互聯(lián)網(wǎng)進一步發(fā)展的必然趨勢。試在上述背景基礎上，解決如下問題：（1）在查找資料的基礎上，運用數(shù)學建模方法分析影響網(wǎng)絡輿論的各種因素；（2）運用所掌握數(shù)學知識，建立網(wǎng)絡輿論形成的數(shù)學模型，使其能夠對網(wǎng)絡輿論的發(fā)展、變化趨勢做出有效的判斷，并能對網(wǎng)絡輿論的態(tài)勢做出客觀的表述；（3）基于上述模型的基礎上，試描述在網(wǎng)絡輿論形成后，如何所建的模型來控制和引導網(wǎng)絡輿論的發(fā)展

5、趨勢。二、問題分析2.1問題一的分析我們知道，影響網(wǎng)絡輿論的因素非常多，而且每個因素的影響程度都不同，因此把該問題轉化為多層次分析問題。層次分析法（AHP）是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。其特點是在對復雜的決策問題的本質、影響因素及其內在關系等進行深入分析的基礎上，利用較少的定量信息使決策的思維過程數(shù)學化，從而為多目標、多準則或無結構特性的復雜決策問題提供簡便的決策方法將決策。 由于網(wǎng)絡輿論的復雜性，需要考慮諸多因素，在遵循客觀性、科學性、可操作性、有效性這四個準則的條件下我們選取較有代表性的影響指標，其中一級指標分為內在因素和外

6、在因素，外在因素對應的二級指標為網(wǎng)絡版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體，內在因素對應的二級指標為帖子總數(shù)、日主帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量。然后運用層次分析法進行分析，確定各二級指標在網(wǎng)絡輿論中所占的權重，進而可知其對網(wǎng)絡輿論的影響程度。22 問題二的分析網(wǎng)絡輿論的形成和發(fā)展受問題（1）中各因素的影響，各種因素之間的關系錯綜復雜，適合于運用模糊理論建立數(shù)學模型。但以往各因素的隸屬度往往是通過主觀經(jīng)驗或構造隸屬度函數(shù)來確定的。為了科學的、準確的確定隸屬度，我們首先采用灰色關聯(lián)分析方法，計算各指標的灰色關聯(lián)度，并以關聯(lián)度作為隸屬度，建立模糊關系矩陣，然后利用層次分析法計算各指標的相對權重，再進行模糊合成，最終得出

7、各因素相互作用下的網(wǎng)絡輿論指數(shù)。根據(jù)已知時間段的網(wǎng)絡輿論指數(shù)預測網(wǎng)絡輿論的變化趨勢，進而對網(wǎng)絡輿論的態(tài)勢做出客觀的評價。三、符號說明D網(wǎng)絡輿論指數(shù)w權重向量CR一致性比率U二級指標集A評價對象集第個評價對象的第個指標值灰色關聯(lián)系數(shù)R模糊關系矩陣P層次分析法計算得到的各指標權重網(wǎng)絡輿論指數(shù)的大小四、模型假設1、外在因素的影響只有兩個狀態(tài)：介入或不介入。2、假設論壇的統(tǒng)計的數(shù)據(jù)都是真實的。3、假設網(wǎng)民在各論壇分布均勻。4、假設調查期間網(wǎng)民總數(shù)保持不變。五、模型建立與求解5.1 問題模型的建立與求解。5.1.1 模型的建立我們將問題分為3個層次：目標層O、準則層C、方案層P；每層有若干個元素，各層元

8、素間的關系用相連的直線表示。通過相互比較確定各準則對目標的權重，及各方案對每一準則的權重。將上述兩組權重進行綜合，確定各方案對目標的權重。運用層次分析模型，大致分為以下4個步驟：1）建立層次分析結構模型：網(wǎng)絡輿論指數(shù)指數(shù)zhi外在因素內在因素素感網(wǎng)絡版主媒體記者健康滿意度帖子總數(shù)主帖數(shù)日帖子數(shù)目標層準則層子準則層點擊量對于本道題來說，只有目標層和準則層而沒有方案層，最高一層（目標層）即為網(wǎng)絡輿論，準則層即為影響網(wǎng)絡輿論的一級指數(shù)，而二級指數(shù)對應的為子準則層，相同的層之間是一類標準，對下一層有支配作用，同時受上一層的支配，最高一層只有一個成分是要實現(xiàn)的目標。2）構造成對比較陣。元素之間進行兩兩對

9、比，對比采用相對尺度。要比較的各準則對目標O的重要性， ，A成對比較陣來確定對目標O權向量比較尺度的取法：等人提出19尺度取值1，2，···，9及其相反數(shù)。尺度 1 2 3 4 5 6 7 8 9的重要性相同 稍強 強 明顯強 絕對強3）準則層對目標層權向量及一致性檢驗。階致陣的最大特征根為，定義一致性指標：越大，不一致越嚴重。隨機一致性指標的結果如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51定義一致性比率 當<0.1時，通過一致性檢驗。權向量即為最大特

10、征根對應的列向量經(jīng)過歸一化處理而得到的4）組合權向量及其一致性的檢驗第二層對第一層的權向量第三層對第二層各元素的權向量構造矩陣 第三層對第一層的組合權向量即為：因此根據(jù)第三層對第一層的組合權向量即可得出影響網(wǎng)絡輿論的各種因素對網(wǎng)絡輿論所占的權重。5.1.2問題模型的求解利用AHP層次分析軟件，通過確定不同網(wǎng)絡輿論指數(shù)的權重程度，并采用幾何法對不同指數(shù)形成判斷矩陣，通過條件后得出權重如下：1、 影響網(wǎng)絡輿論指數(shù)的一級指標網(wǎng)絡輿論指數(shù)外在因素內在因素外在因素13/70.3內在因素7/310.7最大特征值=2.000，CI=0.000 ，RI=0.000 ，CR=0.000<0.1，通過一致性

11、檢驗2、二級指標占外在因素的權重外在因素網(wǎng)絡版主新聞線人傳統(tǒng)媒體網(wǎng)絡版主1530.637新聞線人0.210.330.105傳統(tǒng)媒體0.33310.258最大特征值=3.039，CI=0.019 ，RI=0.580 ，CR=0.033<0.1，通過一致性檢驗。3、二級指標占內在因素的權重內在因素帖子總數(shù)主帖數(shù)日帖數(shù)日點擊量帖子總數(shù)120.20.250.113主帖數(shù)0.510.330.330.097日帖子數(shù)53120.473日點擊量430.510.316最大特征值= 4.195，CI =0.065, RI=0.900, CR=0.072<0.1,通過一致性檢驗。綜合分析以上各個影響網(wǎng)絡

12、輿論指數(shù)的二級指標和一級指標可得：一級指標一級指標在目標層中的權重二級指標二級指標在一級指標的權重外在因素0.3網(wǎng)絡版主0.6370.191新聞線人0.1050.031傳統(tǒng)媒體0.2580.077內在因素0.7帖子總數(shù)0.1130.079主帖數(shù)0.0970.068日帖子數(shù)0.4730.331日點擊量0.3160.221表中各二級網(wǎng)絡輿論指數(shù)指標的權重一級指標在網(wǎng)絡輿論指數(shù)的權重 * 二級指標在一級指標中所占的權重。各因素對網(wǎng)絡輿論影響的權重比值如圖所示：由圖可以看出每天的帖子數(shù)和每天的點擊量在網(wǎng)絡輿論的影響因素中所占比重最大，這說明網(wǎng)民對輿論的關注程度對網(wǎng)絡輿論的影響最大。網(wǎng)絡版主對網(wǎng)絡輿論也

13、有重要影響，而主帖數(shù)、帖子總數(shù)、傳統(tǒng)媒體、新聞線人對網(wǎng)絡輿論也有一定影響。5.2 問題二模型的建立與求解5.2.1 模型的建立由于考慮到大量未知信息的存在，采用灰色關聯(lián)分析方法，計算各指標的灰色度，并以關聯(lián)度作為隸屬度，建立模糊關系矩陣，然后利用層次分析法計算各指標的相對權重，再進行模糊合成，最終得出評價的結果。以下是該模型建立的具體步驟。5.2.1.1 確定評價對象集和指標集假設評價對象集為；指標集為，其中 （ =1，2，）是指第個指標。其原始指標數(shù)據(jù)矩陣為：其中表示第個評價對象的第個指標值。5.2.1.2利用灰色關聯(lián)度計算模糊隸屬度1）確定最優(yōu)指標集其中（=1，2，）為第 個指標在各個評價

14、對象中的最優(yōu)值。因此我們可構造初始矩陣U：其中 表示評價對象 的第個指標 的指標值（=1，2，；=1，2，）。2）對原始指標值進行無量綱化處理由于評價中所涉及的各個指標因素具有不同的量綱，不能進行直接比較，因此，需要對原始數(shù)據(jù)指標進行無量綱化處理。假定第 個指標的最小值為，最大值為， 令 ，（=1，2，；=1， 2，）即為 的無量綱值。則對原始指標矩陣U 進行無量綱化處理的結果矩陣C 為：3）計算灰色關聯(lián)系數(shù)對數(shù)據(jù)無量綱化處理后，把最優(yōu)指標集作為參考序列，將各評價對象的指標值（=1，2，）作為比較序列，那么第 個評價對象 在第個指標下的無量綱化指標值與其最優(yōu)指標 的關聯(lián)系數(shù)為（ =1，2，；

15、=1，2，）。式中0， 1稱為分辨系數(shù)，一般取=0.5。采用這種方式求得的關聯(lián)系數(shù)就是隸屬度。4）構造模糊關系矩陣其中（ =1，2，； =1，2，）表示評價對象 在第個指標下的無量綱化指標值與其最優(yōu)指標 的關聯(lián)系數(shù)。5.2.1.3 利用層次分析法計算各指標權重原理已在模型一中敘述，得到權重矩陣。5.2.1.4 模糊合成與綜合評價其中 為評價對象 （ i=1，2，n）綜合所有評價指標后得到的綜合隸屬度，也即是該對象屬于優(yōu)越的程度。最后，根據(jù) （ i=1， 2，n）的大小，對評價對象進行綜合評價，其中越大，表示評價效果越好。5.2.2 模型二的驗證通過對大量的網(wǎng)絡輿論事件研究分析，我們選取“躲貓貓

16、”事件對模型二的正確性加以驗證。數(shù)據(jù)選自較有代表性的天涯雜壇從2月13日到3月12日的數(shù)據(jù)記錄。這里，2月13日到3月12日的每一天對應于模型中的評價對象；各影響因素對應于模型中的指標；網(wǎng)絡輿論指數(shù)對應于模型原理中的綜合評價，其值越大，代表當天的事件受各方面的關注度越高。5.2.2.1 確定評價對象集和指標集評價對象集為，其中分別表示第一天、第二天第28天的輿論指數(shù)；指標集為，其中分別表示網(wǎng)絡版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體、帖子總數(shù)、主帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量。5.2.2.2.將指標集元素進行量化處理網(wǎng)絡版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體等外在因素只有兩種狀態(tài)：介入輿論、為介入輿論。如果他們介入輿論其所占權重完

17、全作用在輿論指數(shù)上貢獻量為1，不介入則對網(wǎng)絡輿論指數(shù)貢獻量為0。所以將其介入狀態(tài)賦值為1，未介入狀態(tài)賦值為0。對于“躲貓貓”事件，2月13日首先由云南信息報披露，隨后開始網(wǎng)絡轉載，帖子成為熱帖，可以認為傳統(tǒng)媒體、網(wǎng)絡版主、新聞線人事件第一天就介入，對其賦值為1，到3月1日事情基本明了，論壇媒體不再關注此事，此時賦值為0。而帖子總數(shù)、主帖數(shù)、日帖子數(shù)、日點擊量均可以用統(tǒng)計來的數(shù)據(jù)表示，無需量化。由此可得其原始指標矩陣所對應的數(shù)據(jù)為：=1111122411224884011113473225811011113793328211111388195701111526513856491111731420

18、557971113088613571149581116100123012171011111130112569112281371111406624105549600111153462012805009311115834144885352511115859525136411115966610746631111775216178652241111182411248938514000188628621379240001900412142533000019034530134500019101667159900019125424962000191292430300019129000000194261297

19、1967400019490464183000019539349185500019545163210001955116264 5.2.2.3按照模型步驟編寫MATLAB程序（見附錄）5.2.2.4由 MATLAB程序運行結果可以得到“躲貓貓”事件從開始到結束的28天里輿論指數(shù)為：D=0.5604 0.5384 0.5347 0.5331 0.5386 0.5388 0.5922 0.6672 0.9652 0.6205 0.6140 0.5946 0.5661 0.5690 0.6249 0.6003 0.4022 0.3943 0.3852 0.3870 0.3850 0.3833 0.381

20、9 0.3926 0.3886 0.3881 0.3860 0.3861下圖為輿論指數(shù)曲線圖由圖可以看出當事件被云南信息報披露以后輿論指數(shù)居高不下，但并未呈現(xiàn)惡化趨勢。在事發(fā)約第七天開始，網(wǎng)絡輿論指數(shù)開始上升，這主要是由于2月19日云南省宣傳部副部長伍皓提出組建網(wǎng)絡調查團調查“躲貓貓”事件，并在自己的QQ群里發(fā)布了成立網(wǎng)絡調查團的信息，云南網(wǎng)發(fā)布關于征集網(wǎng)民和社會各界人士代表參與調查“躲貓貓”輿論事件真相的公告迅速被轉載，從而使得日帖子數(shù)等因素大量增加。在事件發(fā)生第十天左右網(wǎng)絡輿論指數(shù)達到最大，這主要是因為2月20日作為網(wǎng)民和調查委員會主任的“風之末端”、“能石匠”等網(wǎng)絡版主發(fā)表大量的主題帖；

21、 2月21日，中國青年報發(fā)表報道援引普寧警方的通報說，李蕎明系在游戲中被同監(jiān)室人員打傷致死。2月22日，周日下午，云南省委宣傳部通過云南網(wǎng)舉行了一次在線答疑。傳統(tǒng)媒體和政府的介入再一次使輿論駛向高潮。隨著云南公安機關對整個事件的調查和處理，事情有了較好的解決，網(wǎng)上的主題帖數(shù)目、回帖數(shù)和點擊量明顯減少，輿論指數(shù)明顯降低。模擬曲線的變化趨勢與整個事態(tài)的發(fā)展進程整體吻合，說明模型能較好的模擬輿論的進程。由此我們可以根據(jù)已知時間段的網(wǎng)絡輿論指數(shù)來預測輿論的發(fā)展進程。觀察整個事件的發(fā)展始末，可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡媒體、網(wǎng)絡版主以及權威性的機構如中國青年報的介入使整個事件趨向高潮，主要是它們使事情讓更多網(wǎng)民關注此事

22、，對整個事件起了輿論傳播起了推動的作用。因而該段時間的網(wǎng)絡輿論指數(shù)最大。但隨著云南公安機關對整個事件的介入調查及對整個事件作出最終判決，整個事件逐漸平息，網(wǎng)絡輿論指數(shù)逐漸減小。可見網(wǎng)絡版主、媒體等的介入往往會使網(wǎng)絡輿論突增，但隨著時間的推移及事件的解決，網(wǎng)絡輿論會逐漸趨于平息。5.3 問題三當輿論形成以后，政府所采取的措施對輿論的發(fā)展起到?jīng)Q定性作用，我們可以從兩方面分析輿論的進一步發(fā)展。第一，政府對輿論不管不問，當輿論經(jīng)一段時間的發(fā)酵升溫，導致危機爆發(fā)。第二，政府采取引導措施，如果解決辦法不符合民意，輿論繼續(xù)惡化，危機爆發(fā)；如果解決辦法符合民意，危機順利解除。由此可見政府對輿論的控制和引導是否

23、符合民意對社會安定和平至關重要。如何把握民眾意見，什么時候介入對輿論進行控制和引導，這是至關重要的。介入早了可能民意把握不準弄巧成拙；介入晚了，事態(tài)惡化壓力增大。這就需要能夠對輿論的發(fā)展趨勢做大致預測，運用我們所建的數(shù)學模型在一般情況下可以滿足這個要求。通過第一問的分析，可以知道網(wǎng)絡版主、媒體記者、傳統(tǒng)媒體等外在因素和帖子總數(shù)、跟帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量等內在因素促使了網(wǎng)絡輿論的形成。所謂解鈴還須系鈴人，要想是輿論順利消解還需從輿論的形成因素上下手。首先，要對第一問的各種因素進行分析，帖子總數(shù)、跟帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量等內在因素是無法受人引導和控制的，但網(wǎng)絡版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體等外在因素卻是

24、可以引導和控制的。其次，運用問題二所建立的數(shù)學模型對輿論指數(shù)做出判斷和預測，在輿論有惡化趨勢之前采取措施。輿論的形成和發(fā)展與內在因素和外在因素密不可分。網(wǎng)絡版主、媒體記者、傳統(tǒng)媒體等外在因素促使了輿論的形成，他們的態(tài)度對輿論的發(fā)展方向起著引導作用，可以通過改變他們的態(tài)度對網(wǎng)絡輿論的發(fā)展趨勢加以引導和控制。例如，可以向網(wǎng)絡版主、傳統(tǒng)媒體等澄清事實，通過他們讓大家明白真相，使大家覺得事情沒什么，減少關注度，在模型中就表現(xiàn)在主題帖數(shù)、跟帖數(shù)、日帖子數(shù)、點擊量逐漸減小，從而促使輿論指數(shù)降低，危機化解。另外，可以發(fā)布大量的正面信息來掩蓋負面信息，使大家態(tài)度大致統(tǒng)一，從而使事件失去進一步討論的必要，間接使

25、各項內在因素指標減小，輿論指數(shù)降低，化解危機。六、模型的評價和優(yōu)化推廣6.1模型的評價 模型一：利用層次分析法把對網(wǎng)絡輿論影響的諸多復雜因素進行分解，把定性方法與定量方法有機的結合起來，能將思維過程數(shù)字化、系統(tǒng)化，這種方法既不單純追求高深數(shù)學，又不片面注重行為、邏輯、推理，便于人們接受。 但是，該模型定性成分多，定量數(shù)據(jù)較少，帶有較多的定性色彩，主觀性太強。模型二：本模型是基于灰色關聯(lián)度的模糊層次組合模型，集灰色關聯(lián)度分析、層析分析法及模糊數(shù)學理論于一身，克服了單一評價模型自身的缺陷，在大量信息未知的前提下，科學的、合理的建立的模型，較好的削弱的主觀因素的影響，使得到的評價結果更加可靠、準確。

26、但是，本模型要求有各種指標的很多數(shù)據(jù)，對于那些比較抽象、難以量化的指標難以衡量。6.2 模型的優(yōu)化推廣對于網(wǎng)絡輿論形成所建立的模型二，如果能夠提前預測到網(wǎng)絡版主、新聞線人、傳統(tǒng)媒體這些外在因素的介入時間，再結合模型進行網(wǎng)絡輿論指數(shù)預測，那么就會得到更加準確的結果，就能更好的對網(wǎng)上的信息內容進行管理和控制。模型二可以運用于多種培養(yǎng)模式中優(yōu)選的抉擇、多個領域的評價問題等問題，并且在增加模糊評語集的情況下可以對某一人才培養(yǎng)模式進行模糊評價。七、參考文獻1 李玉海 李友巍，網(wǎng)絡輿論風險評估體系探討，情報雜志，第29卷第6期：128頁-131頁，2010年6月2.王蓮芬，許樹柏，層次分析法引論，北京：中

27、國人民大學出版社1990.3.薛毅，數(shù)學建?；A，北京：北京工業(yè)大學出版社 2004.44.菊玲 勒中堅，網(wǎng)絡輿情危機事件形成因素分析，情報雜志，第30卷第2期：6頁-9頁，2011年2月八、附錄附錄一：%模型二程序m=7;n=28;X=importdata('matlab4.mat') for j=1:m mini(j)=min(X(:,j); maxi(j)=max(X(:,j); if(maxi(j)-mini(j)=0 for i=1:n c(i,j)=1; end else if(maxi(j)-mini(j)=0 for i=1:n c(i,j)=(X(i,j)-m

28、ini(j)/(maxi(j)-mini(j); end end end endfor i=1:n for j=1:m diff_series(i,j)=abs(c(i,j)-1); endenddelta_min=min(min(diff_series);delta_max=max(max(diff_series);K=0.5;for i=1:n for j=1:mr(i,j)=( delta_min+K*delta_max)/(diff_series(i,j)+K*delta_max); endendP=0.191 0.031 0.077 0.079 0.068 0.331 0.221&#

29、39;D=r*Px=1:28;y=D' plot(x,y) xlabel('時間') ylabel('網(wǎng)絡輿論指數(shù)') title('躲貓貓事件網(wǎng)絡輿論指數(shù)圖')附錄二：r =1.0000 1.0000 1.0000 0.3333 0.3731 0.3738 0.38881.0000 1.0000 1.0000 0.3361 0.3623 0.3407 0.34141.0000 1.0000 1.0000 0.3365 0.3623 0.3344 0.33411.0000 1.0000 1.0000 0.3366 0.3425 0.3336 0.33391.0000 1.0000 1.0000 0.3383 0.3846 0.3378 0.33891.0000 1.0000 1.0000 0.3408 0.3731 0.3401 0.33911.0000 1.0000 1.0000 0.3589 0.3968 0.3835 0.50201.0000 1.0000 1.0000