随着4G网络的发展及移动终端的普及,公众表达情绪、发表观点的方式由传统信息媒介转移到多媒体互联网平台上,促使多媒体网络舆情信息传播走进公众视野。公众通过APP软件、智能手机、各类移动终端便携、快速的参与到微博、微信、论坛等媒介承载的网络舆情信息中。与传统的报纸、电视等媒体相比较,多媒体网络舆情具有传播速度快、信息数量庞大、存储、管理、分析困难,舆情危机形成概率高,影响范围广,影响力强等特点。一旦形成舆情危机,损失不可估量。有关部门将多媒体网络舆情危机的及时监测与分析,作为引导、疏导舆情危机的先决条件。指标体系的构建正是危机监测的基础和依据。本文旨在构建多媒体网络舆情危机监测指标体系。首先,在研究多媒体网络舆情传播过程、分析影响舆情演进要素的基础上,本文提炼涵盖舆情产生发展的5个要素(舆情主体、舆情客体、舆情本体,舆情媒介、舆情环境)作为指标体系中的一级指标,同时在研究国内外文献及权威机构指标体系,建立了二级指标,并给出可量化的末级指标。整个指标体系客观性较强,具有广泛的代表性;其次,针对现有多媒体网络舆情信息量庞大的特点,本文利用Hadoop大数据处理平台,利用聚类,分类,关联规则等数据挖掘技术进行动态数据采集,快速处理图片、文本、视频等半结构化、结构化、非结构化的数据,为多媒体网络舆情危机的实时监测提供思路;再次,对指标进行筛选,采用相关性分析、主成分分析相结合的方法。先利用相关性分析方法,除去同一层指标集内相关系数较大的指标,确保剩余的指标体系能够表征初始指标集信息,降低初始指标集的冗余程度,之后再采用主成分分析法,通过线性变换,将剩余指标集进行降维处理,并借助累计方差贡献率思想验证最终的指标体系冗余度较低且信息表征能力依然很强;最后,采用基于遗传算法的BP神经网络确定筛选后各级指标的权重,利用德尔菲法与SPSS分析相结合方法设定初始控制参数及舆情危机等级,在降低人为主观因素影响评价结果的基础上,在宏观上映射出指标体系重要性,在微观上展示确定指标权值的客观性。本文以“韩国萨德”事件为实例模型,验证本文构建的多媒体网络舆情危机监测指标体系的合理性及必要性。