基于利益相关者的突发事件网络舆情演化研究

张教萌，师荣蓉

（1.西北大学数学学院，西安 710127；2.西北大学经济与管理学院，西安 710127）

1 引 言

突发公共卫生事件会威胁到人们的生命安全和财产安全，随即会产生大范围的社会舆情。社会舆情的表现形式之一是网络舆情，然而社交平台用户的发言存在有主张、少依据、易于情绪化的特征，在突发事件出现后容易引发谣言蔓延、群体极化以及利益相关群体迅速聚集形成群体压力等危机，所以需要对突发事件下的网络舆情进行监管。微博平台作为突发事件期间独特的网络舆情信息来源，蕴含丰富的时空信息，对事件的态势感知和防控工作有着重要意义。微博数据庞大、内容混杂，因此，如何通过从非结构化数据中快速提取事件信息，进而有效地监督互联网舆情，并进行正确的舆论疏导就显得尤为必要。本文以“新冠肺炎”为关键字搜索相关微博，剔除偏僻词和频繁词对主题提取的影响，先通过LDA（latent Dirichlet allocation）与LDA2vec串行的方法提取主题，并利用SnowNLP计算文本情感值，再划分时间切片和突发事件的利益相关者，最后分别通过绝对关注度和相对关注度两种统计方式得到利益相关者的舆论演化模式。通过分析社交平台的舆论演化过程，发掘不同利益相关者的关注点，厘清利益相关者之间的影响关系，将有助于及时掌握网络舆情的演化态势，为政府介入、引导和研判网络舆情态势提供理论依据。另外，及时对突发事件中社交平台的信息进行复盘，也有利于为以后突发事件的舆论监控提供决策参考。……