2016-2020年突发事件网络舆情研究综述

2016-2020年突发事件网络舆情研究综述

黎倩茹

河海大学商学院

摘要：“新型冠状病毒”的爆发，迫使各界更加关注此类突发事件。本文从舆情特点、舆情演变规律、舆情影响预测和舆情管控治理四个方面选取具有代表性的相关文献，通过对突发事件研究现状进行概述，为未来突发事件网络舆情研究提供参考。

关键词：突发事件；舆情；综述

1 研究背景

我国正处于中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划的关键期，此阶段要求国家的治理效能得到进一步提升。互联网的普及与发展，同时考验着政府相关部门对网络舆情的治理能力。网络舆情相关发法律法规不健全，而舆情爆发频率却在近年来越发提高，突发事件舆情研究越发重要。目前，针对突发事件网络舆情的研究更加多元化与深层化，本文通过对舆情的特点、演变规律、影响预测、管控与治理四个方面的概述，为将来舆情研究提供参考。

2 舆情特点

杨裕民 从传播、公众、社会、政府四个视角解读了突发事件网络舆情具有过载化和谣言化、群体极化和社交圈层化、号召力强和权威崩塌的特征。大数据时代背景下，公众可以借助网络进行良好的信息接收与传播，但大量信息堆积造成的信息失真问题，致使谣言的产生，这一特点在突发事件中更为明显。在舆论旋涡产生的同时，公众会形成不同的信息社交圈层，推动群体极化，使群体具有盲目、极端的特点。突发事件发生，社会各界逼迫政府快速响应，而若政府的政策再三更改，容易使权威崩塌，发生负面舆情。金占勇等 对“6.23盐城龙卷风”事件进行特征分析。其具有信息老化、“昼夜”之分、区域性的特点，事件关注热度在人们工作与休息时间有显著差别，并且关注事件的省份基本为周边省份。

3 舆情演变规律

景楠等 基于ARIMA模型和LSTM模型对百度指数进行分析，模型显示舆情演变过程分为前驱期、爆发期、波动期、消退期四个周期。张岩 基于生命周期视角，从舆情孕育、舆情引爆、信息引爆、发酵异化、衰退转移四个阶段分析其风险点，分别为主流媒体与政府部门的话语权、信息失真与“后真相”的现象、群体极化与回应不当、议题的转移。梁冠华等 对舆情潜伏期、发生期、持续期、恢复期建立风险指标体系。通过实例分析得出网络环境、事件严重程度等指标权重与评价权较高，需要着重监控。

4 舆情影响预测

苏妍嫄等 考虑到公众面对突发事件的风险感知异质性和交叉演变性，构建突发事件网络舆情传播模型，最后采用“北京新发地疫情”事件来验证突发事件影响与两者的关系。成全等 构建基于用户兴趣度的网络舆情SEIR模型，通过仿真分析验证了影响舆情事件演变的关键因素为传播用户数量与地位、舆情参与用户的兴趣度和关注的焦点。刘继等 指出，随着舆情数据增大，对于舆情预警将面临预测指标多、优化效率不高的问题，通过分析舆情大数据管理的特点，利用大数据的分布式处理和机器学习，解决上述问题。张鹏等 利用BP神经网络构建预警指标体系，基于微博的搜索量、发布量、转发量和评论量对实例进行分析，验证模型可行性。

5 舆情管控与治理

蒋明敏 从情感视角来探讨突发事件网络舆情的治理策略，倡导要树立“以人为中心”的治理理念，采用“技术-心理相融合”的手段，完善“事实与价值双目标”的治理导向。网络舆情活动的主体是人而非信息，这需要我们在尊重客观事实的前提下，把握群众的心理，疏导群众情绪。同时我们也需要掌握突发事件舆情的演变趋势，及时向群众传递信息、进行价值引导。王敏等 通过分析地方政府在引导突发事件舆情中尚存的问题，提出要理清政府和媒体的关系、健全舆情监测系统、快速回应等建议。黄立佳 以“中美贸易战”为例，构建传播模型将舆情演变分为突发期、蔓延期和消散期，提出突发期要注重移动终端的传播速度与传播量、蔓延期要避免舆情爆发，注重新闻发布的及时性、消散期要重视媒体正向引导，健全舆情监管机制。

参考文献

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[3]景楠,胡怡,韩喜双.基于ARIMA与LSTM的新冠肺炎网络关注度趋势研究[J].中国安全科学学报,2020,30(12):37-42.

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[12]黄立佳.突发事件网络舆情信息传播及策略研究——以腾讯微博“中美贸易战”阶段性舆情为例[J].青年记者,2018(29):15-16.

作者简介：黎倩茹，女，汉族，江苏河海大学本科在读。