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[目的/意义] 利用新冠疫情网络舆情数据来研究突发公共卫生事件中中国网民关注度,有助于提升疫情期间政府信息供给效率、满足公众需求和提供社会支持等。[研究设计/方法] 通过新浪舆情大数据平台获取研究数据,包括：疫情流行高峰期间全网舆情数据、每日转发排名前100名热门微博、每日新增病例数据等。采用描述性统计、列联表分析、回归分析等方法,研究突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势及影响因素。[结论/发现] 疫情爆发初期,媒体大规模报道造成大量网民对事件关注;随着疫情严重,新增病例与网民关注出现同频共振;媒体报道初期,网民关注度集中趋势高;防疫举措、鼓励加油、捐献赠送、倡议建议、赞誉肯定5大关注主题,贯穿疫情流行高峰;主流媒体发布微博受关注最多,不同账户类型情感倾向有显著差异;网民总体关注度受新增病例和变异系数影响;每日热门舆情关注度,受新增病例、变异系数、舆情总量和戏剧性分值影响;单条微博受关注程度与当日相关话题总量和微博粉丝数有一定关系。[创新/价值] 本文系统分析了突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势和影响因素,为政府决策提供支持。 相似文献
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[目的/意义]从数据层面探索信息公开与舆情演化之间的关系,为完善重大突发公共事件中的政府信息公开制度提供参考。[方法/过程]以政务微博为研究平台,选取新冠肺炎疫情事件为典型案例,聚焦病例信息公开及评论数据。使用内容分析法提取信息公开特征,基于SnowNLP模型计算社会情绪,结合焦点诉求分析舆情演化趋势。引入政府危机管理系列理论,探讨信息公开与舆情演化的双向作用机制。[结果/结论]信息公开不足会导致消极的社会情绪。随着信息公开工作的改进,公众诉求的态度和内容从一开始的强硬、笼统变得温和、具体。信息公开与舆情演化在周期上具有同步性,二者相互影响,这对于政府把握舆情规律,推进应急管理工作发展有重要意义。 相似文献
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吕少平 《内蒙古科技与经济》2023,(1):149-151
2020年初突发的新冠肺炎疫情，使公共图书馆传统的阵地服务遭遇危机。文章探讨了突发公共卫生事件中公共图书馆的应对举措及暴露出的问题，并对后疫情时代公共图书馆的服务转型进行了研究，以期满足现行形势下读者的个性化需求，保证图书馆事业的持续发展。 相似文献
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【目的/意义】研究分析了突发公共卫生事件演化过程中社交媒体虚假信息的产生及时滞性扩散特征,试图
揭示虚假信息以及负面情感之间的相关关系,为疏通正确的防疫信息与民众之间的沟通渠道提供帮助。【方法/过
程】研究爬取了新冠疫情期间的虚假信息及疫情相关的微博数据,利用自动文本分析方法分析虚假信息的主题分
布;然后结合时间线索和格兰杰因果分析,展示了虚假信息相关主题微博的时滞性扩散特点;最后,分析了不同主
题下虚假信息、相关微博和负面情感三者的关系。【结果/结论】虚假信息与疫情相关内容增长趋同,但不同主题信
息的扩散力不同,甚至出现相反的时滞扩散效果;引导公众产生负向情感的虚假信息在一定程度上会引发公众的
大规模讨论。【创新/局限】从时滞性扩散的角度解读突发公共卫生事件下不同主题虚假信息的演化特征,为虚假信
息分析与治理提供了新的视角。但数据采集存在局限,虚假信息的传播渠道太过广泛,相关信息难以收集完整。 相似文献
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【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新
冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人
和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医
院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律,
总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻
画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息
生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究
方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。 相似文献
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[目的/意义]基于突发公共卫生事件期间由公民隐私泄露导致的舆情事件,构建公民隐私泄露舆情的情感演化图谱可以呈现突发公共卫生事件期间网民的情感演化特征,为舆情监管和舆情引导提供参考。[方法/过程]结合文本词语加权方法“词频—逆文档频率”(TF-IDF)的LDA主题挖掘、机器学习的情感分析和社会网络分析方法,基于舆情生命周期的不同阶段,构建突发公共卫生事件中公民隐私泄露的情感演化图谱分析模型。并以新型冠状病毒肺炎疫情期间“成都确诊女子隐私泄露”事件为研究样本话题,分析不同舆情阶段的主题挖掘和不同舆情阶段的情感演化图谱。[结果/结论]网络暴力、隐私泄露和疫情防疫是疫情期间隐私泄露舆情主要关注点,公众讨论具有交互式特征和不同舆情阶段内的多元化特征。 相似文献
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[目的/意义]分析影响突发公共卫生事件“信息疫情”生成的关键影响要素，有助于突发公共卫生事件信息问题的应对与处置。[方法/过程]基于信息生态理论和信息生态位理论，找出“信息疫情”生成的4个维度的影响因素，利用基于模糊集理论的Dematel方法对要素进行识别，找出其中的关键影响要素。[结果/结论]识别出包括突发公共卫生事件的疫情舆情持续演化、政府信息发布不及时等在内的12个“信息疫情”关键影响要素，信息内容公共性、相似事件集体记忆的唤醒等是突发公共卫生事件“信息疫情”生成的特有因素，以期为突发公共卫生事件“信息疫情”应对提供理论与实践指导。 相似文献
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[目的/意义] 新型冠状肺炎防治的科研信息报道是公众关注的重要话题,极易引发网络信息泛滥和社会公众恐慌。如何引导突发公共卫生事件科研信息报道网络舆情走向成为重要课题。[方法/过程] 本文选取"双黄连事件"作为研究案例,在新浪微博上分别爬取原始话题和回应话题下的发帖、转发和评论等数据,通过统计分析法、情感分析法等方法讨论科研信息报道的社会热度和公众态度,分析官方媒体和权威专家的回应对事件舆情发展的影响。[结果/结论] 研究结果发现,公众高度关注科研信息报道,并表现出较为极端的情绪;而官方媒体和专家的权威回应会影响到事件的话题热度,进而影响公众情感取向。官方媒体具有强大的传播力和影响力,成为公众获取科研信息的主要途径。在此基础上,构建了"官方媒体-权威专家-普通公众"三方协同的管控机制,以有效应对突发公共卫生事件科研信息报道所引发的网络舆情。 相似文献
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[目的/意义]从整体的角度解析突发公共卫生事件信息协同过程,为监管部门在突发公共卫生事件信息协同问题的解决提供科学有效的指导和参考,有利于提升应急管理能力和效率。[方法/过程]以协同治理理论和信息生态理论作为研究的理论基础,构建突发公共卫生事件信息协同要素体系,并将模糊集理论和DEMATEL方法相结合进行关键要素的识别。[结果/结论]清晰构建了突发公共卫生事件信息协同过程模型,识别出信息协同的13项关键要素,解析了要素之间相互关系,为突发公共卫生事件的应急管理中如何提高信息协同效率,如何解决信息不对称等一系列问题提供了一定的研究基础。 相似文献
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[目的/意义]提取突发事件网络舆情中事件的因果和顺承关系,构建事理图谱揭示事理发展脉络和演化规律。[方法/过程]以微博相关评论为研究对象,分别通过因果关系标识、事件影响因子和时间因子等维度识别事件间的关系,提取因果和顺承事件对;采用层次聚类将相似度较高的事件泛化为一类,构建新冠肺炎网络舆情事理图谱,并对生成的舆情演化路径进行分析。[结果/结论]研究表明,因果关系演化路径具有事件少、演化路径短等规律性特点,且同时包含顺承关系事件和伪结果事件;顺承关系演化路径具有事件数量多、演化路径较长、交叠变化等规律性特点,且能够揭示舆情演化的关键节点。通过构建事理图谱可以快速区分突发事件舆情的噪音和关键信息,充分体现其在监测、预测和管理中的价值性。 相似文献
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公共卫生是事关人民群众健康的公共事业,提供公共卫生服务、进行公共卫生管理是政府的重要职责。我国政府十分重视公共卫生事业发展,尤其是2003年"非典"疫情后,我国公共卫生服务体系建设不断完善、管理不断加强。但这次突如其来的新冠肺炎疫情发生与蔓延,仍然暴露出我国公共卫生管理的一些短板,亟待我们总结经验、深入研究,有针对性地采取措施加以解决。具体建议包括:(1)完善国家安全观;(2)强化法治建设;(3)强化政府治理能力建设;(4)健全信息公开、媒体与互联网管理制度;(5)强化专家的科学精神与职业素养;(6)健全突发公共卫生事件应急管理机制;(7)加强社会组织建设,完善社会力量参与机制;(8)提升公民应对疫情灾情素质;(9)切实把"预防为主"方针落到实处;(10)注重研究突发公共卫生事件期间的经济政策。 相似文献
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[目的/意义]旨在为疫情防控及其他公共突发事件中的信息管理提供参考。[方法/过程]通过对世卫组织流行病信息网络组织的信息疫情管理全球在线会议进行网络调查,在总结和借鉴在线会议成果的基础上,结合我国疫情期间所暴露的信息疫情管理问题,提出适合我国国情的信息疫情的管理对策。[结果/结论]提出协同多元主体建立统一的疫情信息管理系统、甄别打击虚假信息、利用信息化技术、普及公众健康教育和卫生知识、构建疫情知识库等建议。 相似文献
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[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以“新冠肺炎疫情”事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情治理提出了建议。 相似文献
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The dissemination of misinformation in health emergencies poses serious threats to public health and increases health anxiety. To understand the underlying mechanism of the dissemination of misinformation regarding health emergencies, this study creatively draws on social support theory and text mining. It also explores the roles of different types of misinformation, including health advice and caution misinformation and health help-seeking misinformation, and emotional support in affecting individuals’ misinformation dissemination behavior on social media and whether such relationships are contingent on misinformation ambiguity and richness. The theoretical model is tested using 12,101 textual data about COVID-19 collected from Sina Weibo, a leading social media platform in China. The empirical results show that health caution and advice, help seeking misinformation, and emotional support significantly increase the dissemination of misinformation. Furthermore, when the level of ambiguity and richness regarding misinformation is high, the effect of health caution and advice misinformation is strengthened, whereas the effect of health help-seeking misinformation and emotional support is weakened, indicating both dark and bright misinformation ambiguity and richness. This study contributes to the literature on misinformation dissemination behavior on social media during health emergencies and social support theory and provides implications for practice. 相似文献
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[目的/意义]作为"互联网+政务服务"的产物,政务微博功能综合、用户众多、信息海量、诉求多元的特点为社会治理提供了新的视角。[方法/过程]通过从数据库中随机抽取的2 000条政务微博作为研究对象,运用SPSS19.0分析政务微博在社会治理中的作用机理;使用案例分析法,选取@中央气象台、@问政银川、@北京微博群,来实证研究基于内容的可视化、基于时间线条的效率值、基于突发事件的微博群效应在社会治理的独特运作模式。[结果/结论]结果表明,政务微博在预测网络舆情、创新社会治理方面具有显著的正向作用,优质的政务微博运营理念有助于促成信息在交互场景下实现多方谋划（共建）、广泛参与（共治）、共同享有（共享）的社会化机制,以期能为政府更好地运用新媒体"听民意、惠民生、解民忧"提供一定的借鉴。 相似文献