突发事件网络舆情中的青年网民情绪演化机理研究——基于SEIR模型的数据仿真实验

在数字化时代,突发事件与网络舆论的相互作用易引发青年网民情绪的激化,这种情绪以裂变式的速度在网络上迅速扩散,进而可能诱发一系列情绪化的行为和态度。这一现象有可能演变成网络舆论的风暴或危机,为网络舆情的治理带来风险和挑战。以SEIR模型为基础,运用Netlogo多主体建模软件,对突发事件背景下网络舆情中青年网民情绪的演化过程进行了数据仿真实验,并对比分析了青年网民、媒体以及政府行为等不同因素的影响。研究的创新之处在于将SEIR模型应用于情绪演化分析,为数字化时代有效治理网络舆情提供了新的分析视角和研究方法。仿真实验的结果显示,青年网民的理性感知、媒体的积极引导以及政府的及时干预,都有助于快速有效地处理和应对网络舆情中的情绪传播问题。

社会情境对突发公共卫生事件风险感知和情绪演化干预研究

重大突发公共卫生事件防控形势严峻复杂,政府在拥有海量信息的社会中防范重大风险面临巨大挑战。本文基于“风险沟通—风险感知—风险应对行为”的研究思路,进行社会情境对突发公共卫生事件风险感知和情绪演化干预研究,采用文献研究法和网络问卷调查法,分析信息源、社会情境和风险感知的相互影响关系。研究发现:信息源对公众的风险感知具有正向促进作用,信息源对社会情境有正向影响,社会情境对公众的风险感知有正向影响,信息源通过社会情境对风险感知有正向影响,社会情境在信息源和风险感知之间起到(部分)中介作用。由此提出政府应建立官方信息发布渠道,联合高校、高新技术企业、网络平台,一同筑造防控高地。

基于政府干预和主流情绪的突发事件网络舆情群体负面情绪演化研究

[目的/意义]探讨政府干预和主流情绪引导对突发事件网络舆情群体负面情绪转移和演化的影响,为政府舆情治理提供理论依据。[方法/过程]基于社会影响理论,分析政府干预和主流情绪引导对群体情绪转移的影响,提出一种基于政府干预-主流情绪的突发事件网络舆情群体情绪演化模型。采用EGM(1,1)作为基础演化模型,并运用简化粒子群算法(SPSO)描述群体情绪间的转移和演化。最后结合“东方之星”沉船事故、“8·12”天津滨海爆炸事故和“长春长生疫苗”事件验证模型可行性。[结果/结论]结果表明,该模型能够刻画主流情绪对负面情绪的引导能力,以及不同情绪和不同强度下政府干预对主流情绪引导能力的影响;能够很好地描述群体负面情绪向其他情绪转移的方向和程度,以及群体负面情绪的演化趋势。

基于情绪归因理论的突发事件微博用户情绪演化分析

[目的/意义]网民情绪演化趋势是舆情发展的风向标,追踪微博用户在公共安全突发舆情事件中的情绪发展状态,有助于实现舆情疏导和预警。[方法/过程]以“贵州公交坠湖”为例,基于情绪归因理论,通过构建一个四层贝叶斯分类器,从情绪和归因两个维度对事件各生命周期阶段内的微博用户评论进行分类及做出演化分析,尝试找到影响微博用户情绪变化的关键因素。[结果/结论]该事件起始期和爆发期以祈祷的“好”及对受害者的“哀”为主,随着事件调查结果的明朗,转化为了对责任人、网友评论、衍生话题等的“恶”“怒”“哀”等情绪。

高校“起哄”事件中群体情绪演化机制浅析

"事先无征兆"、"目的主要为情绪宣泄"是高校"起哄事件"区别于其他高校群体事件的主要特征。"气场"分层模型可以比较形象地概括高校"起哄"事件中群体情绪的演化机制,把握"起哄"事件中群体情绪演化的特点是成功治理"起哄"事件的关键。

重大突发疫情下公众情绪演化模型与引导策略研究

重大突发疫情发生后,不同地区的公众在不同时期对风险认知不同,因此公众情绪类型及其变化呈现出不同的特点。现有研究多采用数据挖掘方式描述公众情绪的演化过程,并没有构建刻画公众情绪演化规律的数学模型,使得政府制定的疫情信息发布策略缺乏针对性,无法有效引导公众情绪。为此,本研究调查了新冠肺炎疫情下不同风险地区的公众情绪变化,发现公众对疫情的关注率很高,主流情绪表现为恐惧。通过等级比较法得到了不同风险地区公众在不同阶段的恐惧情绪水平,构建了公众恐惧情绪演化模型,并划分为潜伏期、爆发期和延续期三个时期。比较分析了公众恐惧情绪演化的共同特性和差异,为合理引导公众情绪提出信息发布策略,为落实防控措施、精准引导公众理性行为与避免出现极端情绪提供理论支撑,为重大疫情下情绪治理形成新的研究视角。

邻避维权中的公众负面情绪演化及干预研究

公众邻避设施环境和健康风险感知引发的焦虑和恐慌诱发邻避维权行为的产生;公众对设施风险的揣测与交流加剧负面情绪的衍生和相互感染,相对剥夺感的激化最终导致维权开始;理性维权受挫,挫折感知加深,集体愤怒彻底爆发,引发激烈的非理性抗争行为;可行能力缺失的感知诱发绝望、无力感,诱发怨恨心理,积累更深层次社会风险。规避邻避维权中的负面情绪演化的对策:一是从负面情绪产生的源头入手,科学合理选址,重视设施环境影响评估;二是在设施运行过程中,提升技术手段,加强对设施风险运行监管,降低其对周围环境造成的影响;三是优化当前的公众诉求沟通机制;四是转变理念,转变当前以GDP为主的官员考核机制;五是健全邻避设施补偿机制,让公众能够理解和认可赔偿方式,避免强化相对剥夺感。

灾害链视角下次生灾害对公众情绪的影响机理研究

[研究目的]分析比较公众面对不同次生灾害的情绪演化差异,研究包括次生灾害特征在内的引起公众情绪变化的关键因素,为政府引导社会情绪理性发展提供依据。[研究方法]以“7·20”河南暴雨话题相关微博为研究对象,使用主题模型与因果关系抽取技术,构造暴雨灾害链并识别次生灾害,分析比较整体视角与次生灾害视角下的公众舆情情绪演化机理。基于情绪认知理论,通过多元回归分析验证生理特征、认知特征、灾害链特征等维度下影响公众情绪演化的关键因素。[研究结论]不同次生灾害的情绪演化模式存在显著差异。这种差异受到不同次生灾害规模、严重程度、持续时间以及公众关注整体变化的影响。对于个体而言,潜在受灾可能性、灾害链结构特征、次生灾害规模等是影响个体情绪变化的关键因素,为政府引导突发灾害中公众情绪正向发展提供决策依据与参考。

新媒体视域下暴力袭医事件微博情绪特征与应对策略研究——以7.12天津暴力袭医事件为例

目的:探究新媒体视阈下暴力袭医事件微博情绪特征以及演化规律,为政府相关部门及卫生管理部门开展危机管理提供依据。方法以天津武警后勤学院附属医院暴力袭医事件作为研究对象,运用爬虫软件抓取微博网页评论数据,运用专家法和内容分析法进行情绪分类,采用SPSS软件进行数据分析。结果新媒体视阈下暴力袭医事件微博情绪包含愤怒、恐惧、同情、不满、幸灾乐祸、讽刺、质疑、吃惊、失望、理性等10种类型,以愤怒、不满和同情情绪为主;微博情绪在事件发生后第三天井喷,第七天开始收敛,期间主导情绪不断变化。结论针对无故袭医事件,微博情绪反应积极社会价值观;无故袭医事件引发公众负面联想,唤醒不满情绪;公众情绪在事件发生后第三天井喷,在第七天开始收敛。建议深化医疗体制改革、加大对施暴者的惩罚力度;建立健全医院风险预警与应对机制;加强医院管理、提升就医体验;弘扬社会正能量。

基于双层网络的延误旅客情绪交互仿真研究

为了改进现有的情绪演化模型,引入旅客性格、社会关系、线下接触网络及社交网络层面的个性等多重属性,构建航班延误旅客群体情绪演化双层网络模型,研究延误旅客群体情绪在线上社交网络与线下社会接触网络上的交互感染过程,并通过Anylogic仿真实验对比分析不同场景对延误旅客群体情绪值的演化影响。仿真证明,构建的情绪演化双层网络模型具有可行性,使得航班延误旅客群体情绪演化更加真实;且社交网络层的引入会加速旅客情绪演化与交互。

微博社区网民情绪引导与舆情控制的SIR演化博弈分析

【目的/意义】通过研究微博社区网民的情感交互与舆情观点,有助于在复杂的网络中掌握网民情绪演化从而良性引导网络舆情态势。【方法/过程】基于传播动力学、社会安全阀等理论,结合微博社区中的实际案例,定义事件利益主体并抽象出事件演化的全生命周期,同时,构建SIR演化博弈模型刻画网民情绪的动态演化规律及主体决策博弈演化过程,并通过仿真模拟分析得到系统演化至稳定状态的均衡条件。【结果/结论】结果表明:微博社区中意见领袖与官方媒体感知收益与风险的敏感度对决策行为产生显著影响;官方媒体及时设置有效议程构建安全阀能够防止网民情绪恶化;意见领袖与官方媒体的协同引导能够最大效度地帮助政府管控网络舆情。

重大突发公共卫生事件下的公众情感演进分析:基于新冠肺炎疫情的考察

【目的】对重大突发公共卫生事件背景下公众在社交媒体中的情感表达进行分析,揭示疫情期间公众情感的时空差异、不同主题下的情感演化以及情感的跨地域扩散。【方法】利用主题模型提炼潜在话题与关键词群,从全局视角和主题视角探究公众情感演进趋势,并使用社交传播模型描述公众情感的跨地域扩散。【结果】疫情期间公众以积极情感为主,消极情感呈现“恶”的情感主导、“惧”的情感先发、“哀”的情感反复等特征;疫区距离与经济水平导致公众情感存在空间差异。同时,情感表达及演化趋势因受时空变化、主题/事件区别等影响而具有一定规律的差异。此外,公众情感的地域扩散强度受空间关系和疫情严重性的双重影响。【局限】面向纯文本信息,无法对多模态信息如视频、图片等进行综合性分析。【结论】重大突发公共卫生事件下,公众在社交媒体上的情感表达及演化趋势受时空差异、主题差异等影响,并存在一定的地域扩散规律。这提示疫情防控要结合特定时期、特定地域采取差异化策略,关注不同主题类型对情感的关联性影响,同时注重疫情防控与舆情监控的区域统筹与合作,以实现对舆情的积极引导和公众情感的有效疏解。