（1）面向应对决策，深化网络舆情信息分析研究

网络舆情信息聚合研究的目标是建立起信息聚合机制，支持社会管理领域用户在应对决策过程中获取所需的信息或知识。虽然已有网络舆情信息分析的研究纷纷探索使用自然语言处理技术，从零散分布的非结构化数据中对网络舆情中的情感极性、反应的网民情绪、网络社会心态等方面展开研究，但这些研究大多忽略了网络舆情信息分析的主要面向对象，忽略了管理决策者中应对决策过程中的认知与需求，缺乏坚实的理论根基，以关注技术层面或传播原理层面的问题居多，从而对网络舆情信息分析研究的深化发展产生了一定程度的制约。

本书认为，网络舆情信息分析需要充分的理论基础，才能保证分析目标不偏离决策需求，也就是说，需要跳出纯技术分析的局限，对网络舆情应对决策过程、网络舆情信息分析活动、网络舆情信息分析过程中分析者与决策者的知识需求以及知识获取和利用障碍进行深入剖析，从而夯实网络舆情信息分析的理论基础，从根本上保障网络舆情信息分析的高效性与准确性。因而，本书以决策论、知识论、信息资源相关理论为基础，从信息利用与不确定性的角度探索以上三个问题。

第一，在决策理论和问题解决模型的基础上，本书提出了网络舆情应对决策过程，指出网络舆情应对决策会面临多种不同情景的决策情况。

第二，在多种决策情景的驱动下，本书引入活动理论，深入剖析了面向应对决策的网络舆情信息分析活动的复杂关联。

第三，由于网络舆情信息分析活动自身的复杂性，引发对网络舆情分析者与决策者的需求及其匹配之间的探讨，在网络舆情管理周期的基础上总结网络舆情知识累积规律，在DIKW框架指导下分析网络舆情分析者与决策者分别在数据、信息、知识和智慧层面的需求差异，据此提出网络舆情应对决策过程中的知识需求框架，以及知识获取和利用的障碍。

这三个问题的解决，使面向应对决策的网络舆情信息分析活动的全过程及其过程中的各个阶段中，分析者和决策者的任务、目标、需求均得到了明确、深入的分析与概括，既对网络舆情信息聚合提供了理论依据，更夯实了面向应对决策的网络舆情信息分析的理论基础。

（2）为网络舆情信息聚合单元的识别、抽取、组织提供解决方案(www.daowen.com)

网络舆情事件本体的构建是对网络舆情信息进行抽取、组织和聚合的基础。当前的网络舆情细粒度挖掘研究中，对于信息聚合单元抽取和组织的研究已经深入特征级别，研究领域多选择商业领域或经济领域，对产品特征进行挖掘、构建产品本体的研究居多。社会管理领域的网络舆情事件本体构建基本处于空白状态。

本书在明确了网络舆情信息的聚合对象以后，提出了网络舆情信息聚合模型，通过将网络舆情信息在不同层次实现聚合得到相应的分析结果，满足相应阶段的决策需求。为了实现聚合，需要抽取和组织信息单元。本书将网络舆情事件本体作为抽取和组织信息单元的解决方案，提取出七大核心类作为本体的核心概念，以及从语料文本内容分析中概括总结了人物间关系、人物机构间关系以及机构间关系用于构建本体，并探索了基于本体的网络舆情信息挖掘，为信息聚合做准备。

网络舆情事件本体的构建，不仅为聚合网络舆情信息提供了抽取和组织聚合单元的基础和解决方案，也为实现面向应对决策的多层次聚合、多维度聚合、多元化聚合，全面提高网络舆情信息分析效率和效果、构建社会管理领域的网络舆情知识库等提供了统一的基础。

（3）全面概括网络舆情信息聚合方法和模式，促进信息向知识的转化

目前信息资源聚合相关的研究纷纷从给特定情景与（如时间、地点、用户个性化需求等）信息的关联关系的情景聚合，基于知识、引用或社会关系的信息资源关联关系的关系聚合，基于信息单元之间关系的细粒度聚合^[7]，以及进行意见挖掘的情感倾向聚合等方面展开研究，社会管理领域的网络舆情信息聚合方法与模式的研究也基本处于空白状态。

本书在实现信息聚合单元的抽取和组织后，通过构建实体与其属性之间相关性算法，实现给定文本集的观点内容聚合，赋予信息以语义，全面还原参与舆情各方的关注焦点，据此推断参与者的利益诉求，实现信息向知识的转化。

此外，本书以实体间关系、共现耦合关系等为聚合依据，概括总结网络舆情信息聚合网络，实现用户数据、资源数据、主题数据之间的多维聚合，是对社会管理领域网络舆情信息聚合的首次全面概括，不但可以促进信息向知识的转化，也可以促进知识在不同领域间（社会实践、政府管理、科学研究等）的传递、扩散，促进知识创新。