疫情防控时期网络舆情的演化机制及其应对——基于微博热搜的质性分析

本文以疫情防控时期从2019年12月30日至2020年3月30日为时间区间,运用爬虫技术,以讨论量与搜索量为维度,选择相关的微博热搜话题,运用NVivo 11.0质性分析工具对热门评论进行编码、矩阵分析和聚类分析。研究发现,该时间区间内,网络舆情发展分为初显期、爆发期、波动期、降温期、长尾期五个阶段,并在不同阶段显现出不同的特征。基于网络舆情的演化规律,政府需要在舆情共振中寻找对冲策略,提升政府治理效能。政府治理采取的相应的应对策略包括:在初显期,主动探测网络民意,创设主流意见;在爆发期,积极推动舆论共振,引导理性表达;在波动期,适时触发政策议程,聚合话题内容;在降温期,持续关注焦点事件,寻求备选方案;在长尾期,科学整合离散观点,防止舆情倍增。