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。

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。