基于SNA的突发事件微博舆情传播网络结构分析——以“4.20四川雅安地震”为例

运用社会网络分析(SNA)研究突发事件微博舆情传播的网络结构特征,探究微博舆情传播的网络结构对微博信息传播的影响。以2013年重大突发事件"4.20四川雅安地震"为例,运用ucinet软件生成微博舆情传播网络拓扑图,基于统计得到的微博节点关系矩阵进行微博舆情传播网络整体结构、角色与位置结构等测量。测量结果表明,媒体用户、政府用户、地震经历者以及积极参与救援者在舆情传播网络中具有较高的传播能力,因此可以通过影响这些关键节点有效控制舆情的传播速度。本文采用实证方式对突发事件微博舆情传播网络结构进行了分析与测量,拓展了SNA在突发事件应急管理中的应用。     

突发公共卫生事件不同阶段中公众应对行为生成机制与引导策略研究

以新冠肺炎为例研究突发公共卫生事件不同阶段公众应对行为产生机制并提出针对性引导策略，对于突发公共卫生事件的应急管理具有重要意义。采集疫情期间热点微博及其评论文本，借助Python初步处理数据，利用扎根方法对数据进行开放式编码、主轴编码和选择性编码。研究发现，在突发公共卫生事件初、中、后期三个阶段，公众行为主要呈现出“风险规避—风险应对与群际行为—前景判断决策”的规律，各阶段的引导侧重点应落在“信息沟通—风险控制与群际协作关系构建—积极前景唤起”。疫情初期，公众接收信息后形成风险认知，采取风险规避行为，引导公众理智规避风险的基础是准确的风险预警和真实信息的高效传递；疫情中期，公众启动风险-群际的双信息处理路径，此时，多元主体紧密协作，科学控制疫情有助于正面引导公众应对行为；疫情后期，公众基于未来展望态度选择对应行为，通过唤起个体未来生活信心可促进其积极行为的发生。