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"新冠"疫情作为2020年初的国内公共卫生突发事件,网络舆情复杂.在信息时代不断发展的背景下,通过对网络舆情加以引导,实际上就是对突发事件的良性预后进行推动.在线健康社区作为线上的医疗问诊服务平台,在本次疫情中发挥了重大功效,对恶意谣言的粉碎及舆情导向也产生了不可忽视的影响.本次研究采用传统方法中的聚类分析法,以2019年新型冠状病毒疫情传播事件为例,针对重大突发公共卫生事件网络舆情的传播机制进行研究,以在线健康社区评论数据为数据源进行聚类分析,讨论优化网络舆情的治理与导向工作方法,提高政府对突发公共卫生事件时网络舆情的预判和引导能力. 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]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]作为数字时代的信息弱势群体,重大突发公共卫生事件中老年用户的信息公开满意度将是影响各级政府风险与应急管理效果的重要因素。[方法/过程]文章选取成都市老年群体为具体研究对象,运用访谈和扎根理论方法,分析获取重大突发公共卫生事件中老年用户信息公开满意度的关键影响因素并构建影响因素框架模型。[结果/结论]以信任程度、主观能力、需求期望和社会支持等为自变量,以感知易获取性、感知质量和感知价值为中间变量模型,揭示了重大突发公共卫生事件老年用户信息公开满意度影响因素的多元性与作用关系的复杂性,体现了老年用户作为信息弱势群体在重大突发公共卫生事件公开信息获取与利用中的信息心理与行为特质。 相似文献
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行动者网络视角下突发公共事件的谣言协同治理机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 近年来突发公共事件舆情频频产生,基于该舆情往往会爆发相关突发公共事件谣言,谣言对舆情发展影响深刻,通过建立突发公共事件谣言协同治理机制以期提高舆情导控成效。[方法/过程] 论文以行动者网络理论为理论基础,在突发公共事件谣言的生命周期不同阶段进行行动者网络分析,进而确定不同阶段的强制通行点,根据转译过程构建突发公共事件谣言协同治理机制。[结果/结论] 论文以行动者网络理论的行动者和转译要素构建了突发公共事件谣言在潜伏爆发期的监测预警机制、变种期的分析反馈机制、消亡期的反思预防机制,3个阶段的行动者网络形成严密的突发公共事件谣言协同治理机制。 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]针对突发公共卫生事件情境下网络舆情信息复杂,多事件之间存在耦合现象,提出利用多属性融合的事理图谱揭示舆情事件发展脉络和演化规律。[方法/过程]以“西安疫情”为实验数据源,提取事件情感因子、事件影响力、事件持续时间等多维属性特征,采用规则模板和语义聚类算法构建舆情事理图谱,从多维视角揭示舆情演化规律。[结果/结论]多属性融合的事理图谱不仅可以从事件链角度揭示突发公共卫生事件网络舆情的演化路径和发展方向,而且可以从多维视角识别舆情动态发展中的关键事件,为舆情管控部门和应急管理部门进行舆情治理提供决策依据。[局限]未考虑一因多果和一果多因的因果事件对。 相似文献
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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]新冠肺炎持续蔓延的国际舆论场波谲云诡，如何把握舆情传播规律进而提升国际传播力与话语权，是新时代情报学理论研究与实践探索面临的重大问题。[方法/过程]以Web of Science和CNKI数据库为来源，辅以文献分析方法进行主题挖掘和观点提炼后，遵循“行为特征层—传播机理层—实践应用层”逻辑思路，述评国际舆论场突发公共卫生事件网络舆情传播研究主题并提出未来展望。[结果/结论](1)该研究涉及情报科学、信息科学、系统科学、传播学等多个学科，是一项学科交叉融合、支撑共建的系统性工程；(2)现有文献主要聚焦传播群体行为、舆情传播机制、国际传播力提升3个主题进行研究；(3)未来可尝试不同学科之间跨界组合，围绕舆情画像塑造、传播规律探析、传播策略应用等视角展开探索。 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]移动智能时代到来,用户与APP交互完成健康信息搜索已成为常态。文章旨在揭示突发公共卫生事件中大学生健康信息搜索的APP交互行为,为移动健康信息服务提供针对性建议。[方法/过程]结合移动经验采样法、关键事件技术与日记法获取大学生用户突发公共卫生事件中的健康信息搜索数据,并采取开放式编码、关联性分析和社会网络分析方法对APP类型、APP交互搜索功能、APP交互搜索主题和APP交互搜索路径进行分析。[结果/结论]首先,在突发公共卫生事件中,大学生用户的健康信息搜索路径一般由偶遇驱动,具有多渠道选择特征;其次,大学生用户的APP交互搜索行为受到目的和情境双因素影响,且呈现核心—边缘应用的模式;最后,APP是跨屏和线下—线上搜索路径中的关键节点,多信息源搜索的快捷性得以增强。 相似文献
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【目的/意义】对突发公共事件政务微博回应内容的规律及特征进行分析,为政府网络舆情的应对工作提供理论参考。【方法/过程】选取影响力和网民认同度较高的政务微博,采用内容分析方法对政务微博的突发公共事件回应样本进行事件类型、回应议题、回应态度和回应语气等特征的分析,首先构建编码表,然后采用人工标注的方法对样本数据进行编码,最后对各类目的数量、分布、特征词进行统计分析。【结果/结论】政务微博在进行突发公共事件回应时多采用陈述语气,疑问和感叹语气在回应时也起到了引起关注和强调的作用;对不同的事件类型进行回应时,要掌握态度和议题的平衡,自然灾害事件多发布正能量信息转移公众的负面情绪,事件本身信息的发布和解释要相对减少。事故灾害类事件、社会安全类事件和公共卫生类事件要以解释事件进展为主,同时要发布对受害或受灾人员的关心和补救措施的信息。回应内容要注重措辞和词语的选择,态度和议题明确,防止产生误解。 相似文献
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为分析突发事件网络舆情的社会影响,以系列砍人事件为案例,在概念界定基础上,将网络舆情的社会影响分解为正向影响与负向影响、强影响与弱影响、态度影响与行为影响等形态,指出网络舆情社会影响的发生是不同群体谋求报复最大化或损伤最小化等理性计算的结果,认为突发事件网络舆情社会影响的呈现会带来族群裂痕、事件类化、行为同化等负面后果,提出应通过政府微型治理、媒体审慎报道、民众自我反思等方式消解其负面影响。 相似文献
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针对网络舆情中突发事件发生发展的不确定性,提出一种基于贝叶斯算法的突发事件应急预测方法,综合考虑用户影响力和词语权重信息,给出突发度的概念,依据其判断一个词是否为突发词。按照突发事件演化的过程,以网络舆情中突发事件的状态改变为基础,分别建立三种子网络,基于子网络中的公共变量结合三种子网络,构成网络舆情中突发事件预测的整体网络。求出网络中所有节点的边缘概率,获取先验和后验概率网络,给出网络舆情中突发事件贝叶斯网络中的推理,从而完成网络舆情中基于突发事件的应急预测。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性。 相似文献
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[目的/意义]网络意见领袖代表着我国社会的中坚份子,在突发公共卫生事件中,他们对政府举措评价的好坏,间接反映了社会主流意见,对这些评价的分析,有助于优化政府应急工作。[方法/过程]通过人工标注对网络意见领袖评价进行判断,利用统计分析、主题分析对数据进行挖掘,最终采用抽象归纳方法构建理论模型。[结果/结论]意见领袖对政府评价呈现“央强地弱”的特征,也会从地方向中央传导。灾害严重程度、意见领袖类型、对政府的期待、政府外部竞争、政府外部威胁等外部因素,以及政府合法性、政府形象、政府道德、政府应急管理能力、政府应急管理绩效等内部因素,是影响意见领袖对政府评价的主要因素。 相似文献