突发性公共危机事件与网络舆情作用机制研究

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作者
张一文
机构
[1] 北京邮电大学
关键词
突发性公共危机事件; 网络舆情; 危机管理;
D O I
暂无
年度学位
2012
学位类型
博士
导师
摘要
突发性公共危机事件因其具有爆发性、特殊性,环境复杂性、演变不确定性、群体扩散性等特征,为应急管理带来非常大的风险。本研究从网络舆情角度出发,研究突发性公共危机事件与网络舆情的作用机制,为突发性公共危机事件的管理、应对工作提供理论支撑。本研究的主要成果如下: (1)提出了以内源动力与外源动力为主体的网络舆情态势演化动力机制。 通过对突发性公共危机事件与网络舆情作用机制以及态势演化路径的分析与解读,从微观层面上提出了以内源动力与外源动力为主体的网络舆情态势演化动力机制。将网络舆情态势演化的作用力分为来自于事件本身的破坏力、来自于网络的推动力以及来自于政府的调控力;并根据这三种力对舆情态势的作用特点,结合其力的本质特征,将其划分为内源动力与外源动力;在此基础之上,通过与28位专家进行交流和访谈,解构出34个内源动力与外源动力的构成因素,经过统计、提炼和总结,并结合已有知识,最终确定内源动力与外源动力的构成因素分为四级共22个因素;其中内源动力的构成因素包括事件敏感度与事件公共性,其中,在事件敏感度的敏感因素抽取中,通过对2008年至2012年60个网络热点突发性公共危机事件进行汇总、分析和总结,共抽取出12个敏感因素;外源动力构成因素包括3个一级指标、6个二级指标、4个三级指标和5个四级指标。该成果为成果2、成果3、成果4提供了理论支撑。 (2)基于系统动力学的突发性公共危机事件与网络舆情作用机制的动力学建模。 以系统动力学为工具,通过梳理突发性公共危机事件与网络舆情之间的复杂关系,从宏观层面上构建了反映突发性公共危机事件网络舆情作用机制的动力学模型。模型由政府、网络媒体、网民三个子系统组成,包含35个变量、39个反馈环以及一类典型基模;通过采集2008年至2011年36件突发性公共危机事件的相关数据,结合85份调查问卷(问卷各变量信度系数a>0.7,效度检验显著)用于变量之间定量关系的获得;选取活跃总贴数、网络新闻数量等两个指标,将真实值与预测值进行拟合,发现MAPE误差比属于10%<MAPE<20%这个范围内,证明了模型的可靠性,在查阅到的文献当中,还未见到类似的研究工作;在此基础上,通过敏感性分析,结合突发事件管理中实际存在的困惑,选取12个控制变量中的4个(事件敏感度、事件公共度、政府公信力、网民质疑度)进行调参分析,共得到16条结论。本研究基于仿真结果,提出7条应用建议,用于为突发性公共危机事件应对与网络舆情引导工作提供管理抓手和思路。 (3)基于贝叶斯网络建立突发性公共危机事件网络舆情热度预警模型。 通过对已有研究的综述与分析,结合突发性公共危机事件特点(爆发性、特殊性,环境复杂性、演变不确定性、群体扩散性等)以及贝叶斯网络的计算特征(复杂关联关系表示能力、概率不确定表示能力以及因果推理能力),从中观层面建立了基于贝叶斯网络建立的舆情热度预警模型。主要包括三个步骤,第一,贝叶斯网络结构确立。将致使网络舆情热度形成原因分为两个层次,处于底层的为内源动力(事件破坏力),处于直接影响层的为外源动力中的网络推动力(包括网民推动力与网媒推动力);在此基础上,将贝叶斯网络结构分为三个层次,分别是结果层(网络舆情热度预警结果)、结构层(网民推动力、网媒推动力和事件破坏力)以及数据层(包括网络媒体推动力相关数据、反映事件破坏力的相关数据、反映网民推动力的相关数据),并将贝叶斯网络中的每个数据确定为三种状态,即高、中、低;第二,条件概率确定。条件概率学习的数据来源于83件突发性公共危机事件;结合专家经验以及变量自身特点获得连续数据的离散化标准;通过多种算法的比照,最终确定使用期望最大算法(EM算法)进行条件概率学习。第三,借助Netica仿真工具进行仿真。首先通过测试集数据的真实值与预测值进行比较,验证了模型的可靠性;在模型应用演示中,假设模型获得了新证据(将事件敏感度、事件关联性与不可选择性作为新证据),舆情热度处于高、中、低的可能性变为24%、30.8%和45.2%,从而得出预警结论:网络舆情热度所处状态的可能性为高。综上本研究为网络舆情热度预警提供了一种新思路,这种方式能够改善目前在预警中存在的主观、滞后等问题,使舆情热度预警过程更加自动、智能、高效,成果3对突发事件应对工作的开展具有积极意义。 (4)基于复杂系统理论建立突发性公共危机事件内外源动力耦合模型。 从微观层面出发,对内源动力与外源动力这两大模块之间耦合机制进行探索,基于复杂系统理论建立突发性公共危机事件网络舆情耦合模型。主要分为三个步骤,第一,建立指标体系。通过因素梳理,分别建立内源动力与外源动力的测量指标体系,并通过BP神经网络方法求得各指标的权重;第二,建立耦合度模型。以指标体系为基础,以16个突发性公共危机事件为研究对象,借助物理学中的容量耦合模型、耦合协调度模型等将内源动力模块与外源动力模块之间的耦合度定量化,最终发现这16个事件的内源动力与外源动力之间都存在或强或弱的耦合关系(其中存在高度耦合关系的有6个,极度耦合关系的有1个);第三,实证研究。选取“新闻数量”及“新闻回复数”这两个变量作为反映突发性公共危机事件社会影响力的两个定量指标,利用SPSS软件与这16个事件的内源动力与外源动力的耦合协调度进行相关性分析,发现它们之间具有明显的正相关关系(其中,耦合协调度与新闻数量的相关系数为0.692、耦合协调度与新闻回复数之间的相关系数为0.633),由此证明内源动力与外源动力之间的耦合度越高,事件的社会影响力越大。基于此,本研究给出四条应用建议切断耦合,从而将事件的负面影响降至最低。这些建议包括:建立敏感词库、有效预警、合理有力的调控、重视辅助的技术手段等。
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