随着信息技术的飞速发展,互联网已成继广播、电视、报纸之后成为当今影响最为广泛的“第四媒体”。网络平等、开放、隐匿、快捷、跨时空等特征使得公众把它当成信息获取和传播最重要的平台之一。网络成为各类思想、态度和意见的大熔炉,这一方面拓展了普通民众的言论渠道和提高信息传播的效率,有利于社会经济的发展和科学技术的普及,但另一方面不当的言论容易形成网络舆情危机。因此,必须对网络舆情进行快速有效地预警分析,将危机消除在萌芽状态,避免不良事态的扩大化。本文的理论意义在于将成熟并且广泛运用的粗糙集理论引入舆情预警研究,为该领域提供新的方法和思路,充实了舆情研究的理论基础。实践上而言,通过建立舆情预警指标体系,运用粗糙集方法对网络舆情进行预警和分析,能够帮助政府和相关管理人员对网络展开有效地监督和引导工作,为决策支持提供理论依据,进而保障互联网的健康发展,维护社会的和谐及稳定。本文的主要工作如下：首先在现有文献的基础上,将网络舆情分产生阶段、发展和稳定阶段、消退阶段对其演化的影响因素进行了分析,在此基础上根据指标体系的设计原则,将网络舆情预警指标体系分为网络舆情敏感性、网络舆情强度、网络舆情信息活性、网络舆情情感倾向四个部分,并运用层次分析法对各指标进行权重计算；其次,根据层次分析法的打分结果,基于模糊聚类法对网络舆情相关数据进行属性离散化；进一步设计遗传算法进行属性约简,最后得到决策规则,并运用决策规则对测试样本进行判断,结果表明变精度粗糙集方法能正确识别网络舆情影响程度等级并具有一定的抗干扰性。网络舆情是社会各界所关注的焦点问题,本文在网络舆情预警指标体系的构建和预警方法上提供了理论参考和实践指导,为我国在网络舆情预警指出了新的思路。