区块模态耦合视角下突发事件多源感知关联对舆论向度反转的影响

[研究目的]探索区块模态耦合视角下突发事件多源感知关联对舆论向度反转的影响机制,以便有效地对突发事件舆情进行监控及治理。[研究方法]以符号具身性、语态情景性、意象离散性及构件流动性为自变量,舆论语义向度反转与情感向度反转为因变量,后摄性抑制与元认知调控为中介变量构建理论模型,通过问卷调查法获取相关数据,并采用结构方程模型对数据进行处理和分析。[研究结论]研究发现：a.符号具身性、语态情景性、意象离散性及构件流动性通过后摄性抑制与元认知调控两个中介变量,对舆论语义向度反转与情感向度反转产生显著正向影响;b.对向度反转与情感向度反转总影响效应大小顺序依次均为：语态情景性、符号具身性、构件流动性、意象离散性;c.后摄性抑制对语义向度反转的影响效应大于对情感向度反转的影响效应,元认知调控对语义向度反转的影响效应大于对情感向度反转的影响效应;d.后摄性抑制的中介效应大于元认知调控的中介效应。     

突发公共事件中强关系社交网络谣言扩散机制研究——基于情景意识理论

[研究目的]突发公共事件中强关系社交网络谣言呈现核聚变式快速传播,从认知加工视角探究谣言扩散影响因素与作用路径可以提升对谣言传播机制的理解,进而有效遏制谣言传播。[研究方法]以情景意识理论为基础,使用调查研究法探究证实了突发公共事件中受众会整合环境情境性、信息性和主体性信息并进行匹配与加工,在知觉与理解层次等情景意识作用下形成对谣言的扩散意愿。[研究结论]事件重大性与信息模糊性通过风险感知的完全中介作用正向影响谣言扩散,信息框架性与情绪性通过信任度的部分中介作用正向影响谣言扩散;主体的个体活跃度与群体凝聚力通过信任度的完全中介作用正向影响谣言扩散。     

突发公共事件网络舆情反转强度生成机理研究——基于多案例的fsQCA分析

[研究目的]近年来突发公共事件网络舆情反转引发舆论海啸时有发生,给社会治理带来了挑战。探究突发公共事件网络舆情反转强度生成机理,有助于理清突发公共事件高强度和低强度反转的成因及两者的生成差异,从而最大程度上降低网络舆情反转带来的负面影响,提升政府的舆情引导能力。[研究方法]以15个突发公共事件网络舆情反转案例为研究样本,运用模糊集定性比较分析方法(fsQCA),从舆情反转的首发阶段、发酵阶段、反转阶段提取首发平台、事件热度、公众关注度、媒体报道量、政府干预、反转时差、反转归因7个前因变量,探究突发公共事件网络舆情反转强度的组态构型和生成路径。[研究结论]结果显示,网络舆情反转强度生成更倾向于是多元组态影响的结果;依据核心条件,将舆情反转高低强度生成共10条路径归纳为5种组合类型,分别为累积蓄力型、高温冲击型、官方缺位型、标签弱化型、低温平缓型。反转时期成为整个网络舆情反转过程的核心阶段。     

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

[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。     

突发公共事件中舆论场域情景嵌入对信息级联影响研究 ——基于耦合性启发与依存性认知路径

[目的/意义]为了探索基于情景嵌入与场域依存的突发公共事件信息级联行为影响机制,以实现对突发事件信息进行差异化监控与治理,并可从情景嵌入的视角强化正面信息的传播效果。[方法/过程]以交互情景嵌入、情感情景嵌入与关系情景嵌入为自变量,耦合性启发为中介变量,信息级联为因变量,场域依存性与群体同质性为调节变量构建研究理论模型,通过问卷调查法对相关数据进行采集,采用结构方程及多层模型对数据进行处理和分析。[结果/结论]其研究发现:a.突发公共事件中,交互情景嵌入、情感情景嵌入及关系情景嵌入通过耦合性启发中介作用对信息级联产生显著正向影响;b.场域依存性在交互情景嵌入、情感情景嵌入及关系情景嵌入对耦合性启发影响路径中的调节效应均显著,群体同质性在耦合性启发对用户信息级联影响路径中具有显著正向调节效应;c.场域情景嵌入与耦合性启发对信息级联的影响效应,在人口统计学上存在显著性差异。     

社交网络中辟谣信息回波损耗与互感耦合研究

[研究目的]基于相位干扰探索突发事件社交网络辟谣信息回波损耗与互感耦合机制,以便有效地对突发事件谣言进行监控及治理。[研究方法]使用2022年我国具有代表性的12起网络突发事件辟谣信息面板大数据,采用向量自回归、状态空间模型及线性规划,分析度分布相位与点集群相位对信息素密度、元语义粘度及情感熵散度的影响。[研究结论]研究发现：(1)信息素密度自相关呈现快速衰减特征,即“截尾效应”;元语义粘度与情感熵散度呈缓慢衰减势态,即“拖尾效应”。表明辟谣信息传播的回波损耗过程中信息素密度、元语义粘度及情感熵散度具有显著自我协同效应。(2)信息素密度、元语义粘度及情感熵散度在状态空间及时间序列上均具有显著相位干扰效应。度分布相位与点集群相位的脉冲扰动迅速传导至信息素密度、元语义粘度及情感熵散度,度分布相位脉冲扰动具有较强及较长时序滞后影响效应,点集群相位脉冲扰动具有余弦波动特征。(3)点集群相位对信息素密度的状态空间异化程度较小,对元语义粘度与情感熵散度的状态空间异化较为明显,且对信息素密度、元语义粘度及情感熵散度均具有较大的厚尾效应。度分布相位对信息素密度、元语义粘度及情感熵散度的状态空间异化程度...     

突发公共事件下社交网络谣言辟谣效果评价及实证研究

[目的/意义]社交网络已成为当前用户信息传播的重要媒介,突发公共事件期间由于网民对事件的高关注度及社交网络平台信息交互过程的独特性,社交网络谣言的快速传播对社会稳定和安全造成了一定的风险。评价社交网络谣言辟谣效果对于网络安全治理极为重要。[方法/过程]基于信息生态理论视角,从信息人、信息、信息环境和信息技术4个维度构建社交网络谣言辟谣效果评价指标体系,运用德尔菲专家咨询法和层次分析法进行指标权重计算,并采用优劣解距离法结合3个辟谣话题展开实证研究。[结果/结论]实证研究证明了所构建评价指标的有效性,评价指标可为辟谣平台更好地提升辟谣效果提供一定的指导,协助舆情监管部门进一步净化网络空间。     

社交媒体用户公共事件信息回避行为动机研究

[目的/意义]对微博用户公共事件信息回避的原因进行分析,了解微博用户公共事件信息回避的行为特征,对用户个人、社交媒体平台、内容提供商及政府部门应对公共事件有重要实践意义。[方法/过程]基于S-O-R(刺激-机体-反应)模型,以微博平台上的公共事件信息为研究对象,从信息和情感角度分析了社交媒体用户公共事件信息回避行为的发生机制,探究了涉入度在模型中的调节效应,采用结构方程进行了假设验证。[结果/结论]影响社交媒体用户公共事件信息回避的信息因素(信息质量、信息交互、信息过载)通过用户情感因素(社交媒体疲劳)来导致用户的公共事件信息回避行为,同时涉入度对部分信息因素对用户情感因素的影响过程中起到调节作用。     

突发公共事件网络谣言传播长尾效应的控制研究——以新型冠状病毒肺炎疫情为例

[目的/意义]关注突发公共卫生事件网络谣言"长尾"传播现象,从博弈角度探求"长尾"的控制变量,为实现网络谣言治理长效化提供依据。[方法/过程]基于官方辟谣后信息生态环境和公众认知的差异,引入SIRS模型,以不完全信息动态博弈为基础构建传播模型,计算出长尾期个体策略分布,利用MATLAB进行仿真和案例验证,寻找"长尾"控制途径。[结果/结论]长尾控制博弈模型分析从个体交互层面为网络谣言管控带来新思路。在突发公共卫生事件网络谣言传播后期,作为拽尾策略,增加个体不信谣的收益、降低个体的谣言相关信息分析成本均需被持续实践。其中,比之于增加公共收益,增加不信谣的个体收益有更大的长尾控制效用,是重点关注工作。     

突发公共事件网络舆情时空演化分析模型及算法研究

[目的/意义]构建突发公共事件网络舆情时空演化模型及算法，从突发公共事件网络舆情中获得的时空数据来揭示并呈现舆情的时空演化特征及规律，从而为时空视角下的舆情精准治理提供一定的指导。[方法/过程]构建突发公共事件网络舆情时空演化分析模型，运用空间自相关算法中的全局空间自相关分析网络舆情的时空总体分布，运用局部空间自相关分析时空聚集类型；运用时空网络图算法中的平均聚类系数分析网络结构，运用局部聚类系数分析关键区域或城市。[结果/结论]突发公共事件网络舆情的时空分布具有地域差异性和一定的规模特征，在重点城市群区域表现出明显的聚集性。舆情事件信息的传播和扩散具有时空收缩效应，事件的时空网络均呈现为以个别城市为核心的星型和网状信息链结构。     

突发公共事件中社交网络信息冲动分享行为阈下启动效应研究 ——以自我效能与认知失调为中介

[目的/意义]为了探索社交网络中阈下情景启动对突发公共事件信息冲动分享意愿影响机制,对社交网络中不同情景信息进行分类和定级,实现突发公共事件信息的差异化监控与治理,并从情景启发视角强化正面信息的用户分享意愿。[方法/过程]以阈下情绪启动、阈下语义启动及阈下知觉启动为自变量,冲动分享意愿为因变量,认知失调与自我效能为中介变量构建研究理论模型。通过问卷调查法对相关数据进行采集,采用结构方程模型方法对数据进行处理和分析。[结果/结论]研究发现:社交网络中,阈下情绪启动、阈下语义启动及阈下知觉启动分别通过认知失调与自我效能两个中介变量对信息冲动分享意愿产生显著正向影响;阈下知觉启动对冲动分享意愿的影响效应最大,其次为阈下情绪启动,最后为阈下语义启动;阈下情景启动对突发公共事件信息冲动分享意愿的影响效应,在人口统计学上存在显著性差异。最后,对研究结果进行分析和讨论,并指出了研究价值及未来展望。     

重大突发公共卫生事件政府回应效果影响因素研究——基于2011—2020年我国36起重大突发公共卫生事件的实证分析

[目的/意义]通过对2011—2020年我国发生的重大突发公共卫生事件进行分析,以期为政府机构防范和应对重大突发公共卫生事件提供参考。[方法/过程]广泛查找文献,搜集2011—2020年我国发生的重大突发公共卫生事件,筛选出10年间我国发生的36起重大突发公共卫生事件作为研究样本,分析重大突发公共卫生事件政府回应效果及事件属性、传播、舆情、应对基本状况,考察重大突发公共卫生事件政府回应效果影响因素。[结果/结论]重大突发公共卫生事件类型分布、曝光速度、谣言传播、舆情性质、舆情解决情况、应对主体、应对速度、处置结果对政府回应效果具有显著影响,而最为显著影响政府回应效果的因素依次为事件谣言传播、舆情解决情况和曝光速度。     

对高校公共突发公共事件中谣言的监测和防范初探

高校突发公共事件中往往伴随着各种谣言的产生和传播。文章从谣言产生的条件出发,分析了突发公共安全事件中谣言对高校师生教学和学习带来的极其严重的影响。文中还初步探索并提出了高校在应对突发公共事件中谣言的方法。     

突发公共卫生事件信息协同关键要素识别研究

[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。     

自媒体环境下突发公共卫生事件网络谣言的批评话语分析

[目的/意义]旨在为治理网络谣言提供实践思路。[方法/过程]以新冠肺炎疫情网络谣言为例,在批评话语分析的理论框架下从描写、理解和阐释三个层面研究网络谣言的语言学形式特征、话语实践和社会实践特征。[结果/结论]突发公共卫生事件网络谣言的形式特征表现在词汇、句法、语篇多个层面。在话语实践方面,公共卫生事件网络谣言的产生与互文性相关,受众的理解和传播与谣言所实施的断言行为、指令行为、承诺行为和表达行为相关。在社会实践方面,公共卫生事件网络谣言的产生动机主要是利益驱动和情绪驱动,多元媒体下的话语权为谣言的产生提供条件,社会认知图式促成谣言的理解和传播。突发公共卫生事件网络谣言的批评话语分析为网络谣言文本的识别、网络谣言行为的治理和人们网络媒介素养的提升提供启示。     

突发公共卫生事件中官方信源、信息交互与网络舆论压力的内生影响效应研究

[研究目的]为发现官方信源、信息交互与网络舆论压力之间的内生动态影响机制。[研究方法]以2015—2020年间我国45起突发公共卫生事件为研究对象,运用VAR模型,深入研究官方信源、信息交互度和网络舆论压力之间的动态影响关系。[研究结论](1)官方信源、信息交互度与网络舆论压力之间存在相互影响。当期之后,官方信源、信息交互度对突发公共卫生事件网络舆论压力的冲击影响效应均较大,且信息交互度的影响大于官方信源的影响。(2)官方信源的冲击、信息交互的自相关效应对信息交互具有显著滞后影响效应;信息交互的冲击、官方信源的自相关效应对官方信源参与具有显著滞后影响效应。(3)网络舆论压力反过来对官方信源和信息交互亦有显著影响,网络舆论压力对信息交互的影响大于对官方信源的影响。该文提出了构建突发公共卫生事件网络舆论信息生态系统、搭建区域网络舆论区域协同调控体系等政策建议。     

数据驱动下突发公共事件公众诉求主题画像与归因分析

[目的/意义]面对突发公共事件公众诉求表达多样化、内容分散化和治理复杂化的问题,需要提高政府舆情应对的精度和效率。[方法/过程]融合LDA模型和fsQCA方法,搭建了“数据基础层→主题画像层→模式归因层”的研究框架,通过主题聚类可视化呈现和主题权重赋值实现对突发公共事件公众诉求主题画像的刻画,并基于归因理论,以事件主体、事件危害、事件详情、受害群众、救援响应、媒体报道、应急处置为条件变量,以事件影响力为结果变量,揭示突发公共事件公众诉求的组态路径和内在模式。[结果/结论]低事件详情是高公众诉求发生的必要条件,得到了4条高公众诉求的组态路径和6条低公众诉求的组态路径,归纳了两种高公众诉求归因模式(内部主导模式和外部助力模式)和两种低公众诉求归因模式(事件化解模式和媒体缓释模式)。     

基于社交媒体的突发公共卫生事件公众信息需求与危机治理研究

[目的/意义]新型冠状病毒肺炎疫情(简称新冠肺炎疫情)的全球蔓延引发了各领域学者对于突发公共卫生事件科学应对的思考。文章以新冠肺炎疫情为例,以微博为研究对象,旨在探讨突发公共卫生事件中公众的信息需求对于危机治理的影响机制。[方法/过程]首先,对新冠肺炎疫情及微博舆情做出阶段划分,进而利用质性分析结合层次聚类法从微博文本数据中抽取公众信息需求并跟踪其演变,最终结合相关理论探索性地建立了突发公共卫生事件公众信息需求模型。[结果/结论]突发公共卫生事件中公众的信息需求主要围绕风险认知、行为规范、情感、行为四个方面,通过社交媒体可以准确追踪公众信息需求并向公众提供所需信息,信息需求的满足最终促使公众自发参与危机治理。     

突发公共卫生事件中公民隐私泄露舆情的情感演化图谱研究

[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。     

基于焦虑视角的受众网络健康谣言转发意愿研究

[研究目的]人们越来越多通过社会化媒体来获取健康信息,但网络健康谣言容易被用户大量转发,网络健康谣言治理需要深入分析受众谣言转发行为机制。[研究方法]该文以S-O-R模式为框架,构建了影响受众转发谣言意愿的模型,并采用实验法予以证明。[研究结论]结果发现恐惧型健康谣言较之期望型健康谣言具有更高传播意愿,焦虑是影响健康谣言转发的中介变量,此外信息涉入度和网络健康素养分别对焦虑感和谣言转发具有调节效应。