舆情大数据环境下突发事件主题异化预警研究

◆徐嘉豪

舆情大数据环境下突发事件主题异化预警研究

◆徐嘉豪

（中国人民警察大学 河北 065000）

互联网时代里信息异化现象时有发生，舆情大数据环境下有效预测突发事件主题异化，可以正确引导舆论，将突发事件控制于萌芽状态。本文以 Logistic回归为理论依据，以突发事件主题异化为对象，建立了主题异化发生的概率模型，通过对实验数据的模拟，提高预测精度，确保预测模型可行。根据理论建模和实证分析，得出科学有效的突发事件主题异化预测模型，可以为政府加强对突发事件舆情的控制以及利用提供理论依据。

网络舆情；突发事件；主题异化；logistic回归模型；异化预测

近年来，各类突发事件在我国爆发的频次不断增加，这对政府治理提出了挑战。每当突发事件发生，“三人成虎”的现象不可避免，突发事件信息在传播过程中往往出现信息异化现象，虚假负面信息在网络中蔓延，公众情绪“火上浇油”，极大增加了处置难度，甚至引起社会恐慌，如果不加以控制，很容易扩大伤害范围。研究舆情大数据环境下突发事件主题异化的机理，构建科学预测模型，为政府控制信息异化，应对和治理网络舆情，提供了理论依据。

1 舆情大数据环境下突发事件主题异化因素分析

学者刘珺曾对突发事件传播中的信息异化进行了定义：即突发事件传播中的信息异化是指，在构成特定舆论场的诸因素共同作用下，出现信息的极端和非理性传播，是一种信息传播的非常态化过程。……