面向公共安全风险防控的疫情网络舆情预警研究——以刚果埃博拉病毒为例

【目的/意义】网络舆情预警作为反映社会舆情的“晴雨表”和“提示器”，有助于政府部门通过公告、沟通、情绪安慰和教育活动对社会进行科学管理。【方法/过程】本文基于Python数据爬虫技术，将刚果（金）赤道省疫情期间的 38天分为 38个时间点，进一步构造 SVM 模型，并用 Matlab对 SVM 模型进行训练。其中 5月 18日至 6月 18日数据为训练样本，6月19日至6月25日数据为检验样本。【结果/结论】通过实证研究，危机程度大于和小于0.5的情况均合理有效，预警模型实用性强，对政府、社会、媒体应对危机产生了较大价值。【创新/局限】但由于本研究仅是针对埃博拉展开，从Twitter中获取的数据量有限，因此存在一定研究局限性。未来将尝试选择基于更多的主题，从多个来源提取更多数据，以对网络舆情危机预警机制进行更加系统、全面地研究。