基于BP神经网络的校园网络舆情危机预警研究

郑秀月

（福州黎明职业技术学院，福州 350001）

微博传播速度快、范围广、多中心、碎片化的特点可以将校园事件通过网络爆料、网络传播，迅速吸引大量网民关注，在相对短时间内，形成大量不利于学校和个人正常发展的信息，让学校或个人迅速推到舆论压力漩涡的中心，形成网络危机。网络危机的危害集中体现在：学校或个人面对网络质疑时，显得力不从心，引发不信任感，从而降低对个人的信用力和学校的公信力，而且这种负面影响力持续深远，甚至可以将累计上百年的学校名誉毁于一旦。对于校园网络舆情危机的处理重点是要建立校园网络舆情危机预警指标体系，并且通过科学的计算进行评估。本文拟在构建校园网络舆情危机预警指标体系的基础上，引入BP神经网络的算法，进而实现网络危机事件的定量评估。最后通过计算机模拟仿真实验，结合“某高校王某恢复招研资格”的事件对该模型进行检测与分析。

1 案例简介

2018年3月31日，生于1992年的高校研究生陶某在学校出现意外。学校立即成立专班调查和处置相关事宜并且发布通报称，王某存在与学生认义子关系等与科研无关的行为，以及指导学生升学就业过程中方式方法欠妥等情况，于是校方暂定了王某的研究生招生资格。2020年11月20日，某高校研究生院公示王某招生资格。某高校部分学生从25日以来开始行动，呼吁社会公众、校内学生和教职工通过实名签署联名信的形式（以下简称“联署活动”），抵制王某恢复研究生招生资格，这封联名信将在研究生招生资格公示期间（2020年11月27日17:00前）以书面形式上交学校相关部门，引发进一步的网络舆情危机。……