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基于多级模糊综合评判的网络舆情安全评估指标体系研究（下） Research on security evaluation indicator system of internet public opinion based on fuzzy comprehensive evaluation 戴媛 助理工程师 中国科学院计算技术研究所 郝晓伟 副研究员 国家计算机网络应急技术处理协调中心 郭岩 助理研究员 中国科学院计算技术研究所 余智华 副研究员 中国科学院计算技术研究所 摘要：本文为对m个数在…, rim)；从而建立模糊隶属度矩阵R=(rij)nXm，R实质上是U与V之间的模糊关系，即R: U×V → 1，为合成算子，即为综合判定结果。 我国网络舆情安全评估模型的构建亦采取上述程序。 5.1 确定对象集和评估因素集 在本模型中，对象集即评判对象为网络舆情的安全； 影响网络舆情安全的因素组成因素集：U={u1，u2，u3，u4}={传播扩散、民众关注、内容敏感、态度倾向}。 对于评估因素集的每一个因素u1，u2，u3，u4都可以由它的下一级因素子集Xij来评判，其中i=1，2，3，4，j=1，2，…，s，s为ui下一级评估因子的个数，根据不同的因素其s值不同。在本模型中， u1={x11，x12}={流量变化网络地理区域分布博客流量变化网络地理区域分布累计发帖数量累计数量累计数量累计数量累计发数量累计数量累计数量累计数量累计发数量累计数量累计数量等级评语 赋分 绿 安全 5 蓝 较安全 4 黄 临界 3 橙 较危险 2 红 危险 1 所示的(1) 舆情疏导：如网站专题、专家访谈、权威媒体评论等； (2) 新闻发布：如发言人专访、专题新闻发布、召开新闻发布会等； (3) 媒体联动：如中央重点新闻网站、地方重点新闻网站、国内主要商业门户网站、国内有重要影响力的论坛以及大众传媒之间的媒体联动； (4) 处置手段：如追查信源、查封网站、屏蔽频道、追究法律责任等。 5.3 评估指标权重的确定 权重是某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中诸因素相对重要程度的量值各因素在评中对评目标所起作用的大小程度体现了单项指标在指标体系中的重要性。确定权重的方法很多，如定性经验的Delphi)(也叫专家法)，定量数据统计处理的主成分分析法，以及层次分析法(AHP)等。1－9的比例标度来表示。 (3) 计算被比较元素的相对权重：得到了某一标准层的两两因子比较矩阵后，需要对该准则下的n个因子u1，u2，…，un的相对权重进行计算，并进行一致性检验。常用的计算方法有幂法、和法及根法。其中，幂法较精确，后两种方法较近似。考虑到精度要求不高，且要求计算简便时，应采用根法。具体步骤为：① 将矩阵中的元素按行相乘；② 对得到的乘积分别开n次方(n为矩阵的阶)；③ 将方根向量归一化得排序权向量W；④ 进行一致性判断，具体过程为： 首先计算矩阵的最大特征根: 式中 表示的第i个元素。 计算一致性指标CI: ,其中为矩阵的阶。 计算一致性比例CR： 。 对n=1,2, …,9，Saaty给出了RI的值，如表2所示： 表 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 当时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。若判断能通过一致性检验，第三步得到的排序权向量即为各指标的权重；若不能通过，需要重新设置判断矩阵，进行计算，直至通过为止。 根据层次分析法，确定我国网络舆情安全模型中各评估指标的权重如表3所示。 评估对象 一级指标 权重 二级指标 权重 三级指标 权重 网络舆情安全 传播扩散 u1 0.08 流量变化0.5 流通量 1 网络地理区域分布0.5 网络地理区域1 民众关注 u2 0.245 论坛通道舆情信息活性0.453 累计发帖数量 0.229 发帖量 0.229 累计点击数量 0.042 点击量变化率y214 0.042 累计跟帖数量 0.078 跟帖量变化率 y216 0.078 累计转载数量 0.151 转载量变化率 y218 0.151 新闻通道舆情信息活性0.185 累计发布新闻数量 0.229 发布新闻数量变化率 y222 0.229 累计浏览数量 0.042 浏览量变化率 y224 0.042 累计评论数量 0.078 评论量变化率