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突发事件网络舆情演化研究综述

2021-08-29 来源:易榕旅网
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突发事件网络舆情演化研究综述

作者:陈艳红 唐耿兰

来源:《传播力研究》2019年第26期

摘要:论文对学术界关于突发事件网络舆情演化的研究进展进行梳理,分别从国外和国内两个层面总结了已有的研究主题与研究观点,并提出已有研究需要完善的地方:一是突发事件网络舆情演化研究的跨学科分析尚存在不足;二是对突发事件网络舆情演化研究缺乏系统科学的研究视角。

关键词:突发事件;网络舆情演化;综述

当前,我国经济社会正处在飞速发展与矛盾凸显的共存期,突发事件不断涌现。与此同时,随着网络技术的发展和网络普及率的提升,公众的参与意识不断提高,参与手段日渐丰富,突发事件网络舆情已成为社会和谐稳定的重要研判器之一。突发事件发生后,其网络舆情的影响因素、传播路径及演化态势相对以前更难以捉摸。对突发事件网络舆情的演化进行历时性研究,还原其发展的全过程非常重要。因此,对学术界关于突发事件网络舆情演化的研究进展进行梳理,具有重要的理论意义。 一、国外研究现状

总的来说,西方国家在危机管理、网络信息传播等方面的研究成果较为丰富,可以为突发事件网络舆情演化的研究提供借鉴。除此之外,国外多位学者利用的数学建模和复杂网络动力学模型方法研究突发事件网络舆情演变。具体如下:

第一,危机传播管理的相关研究。费恩·班克思[1]对危机传播进行了界定,认为危机传播就是突发事件发生后公众与组织之间的信息传递。另外,斯蒂芬·芬克[2]1986年提出的阶段分析理论,其把危机事件划分为潜伏期、爆发期、延续期和痊愈期。托马斯·伯克兰[3]根据传播学中的议程设置理论提出了焦点事件理论,其认为不可预知事件和突发事件存在极大的冲击力,经过媒介议程设置跟踪报道这类事情,可以引起大众的注意力,同时可为相关部门制定新政策和解决危机方案指明方向。

第二,网络信息传播模型的研究。不少国外学者在语言模型中尝试嵌入时间变量研究某一话题的演化过程:dDTM模型是将时间离散成若干区间段,运用静态LDA模型对不同区间段的文档进行演化分析。随着时间粒度的细化,此方式的计算复杂性会迅速增大[4]。TOT[5]、DMM[6]和CDTM模型[7]是将时间看作一个连续的变量进行演化研究,但是会将话题本身当作一个常量,时间信息是为了更好的研究现有话题,而不能发觉和分析衍生的新话题。

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第三,传播仿真模型的研究。Daniel Gruhl等[8]在SIRS傳染病模型的基础上,提出了一种计算博客页面之间信息相互影响作用概率的传播算法。Sznajd等[9]提出了舆论交互作用模型及其修正模型,该模型可以从微观粒子间简单的交互规则模拟出社区内复杂的舆论交互现象。 二、国内研究现状

我国学者的研究主要集中在以下方面:

第一,突发事件网络舆情演化周期的研究。比较典型的阶段划分有:三阶段模式是较早且典型的进程划分模式,主要为发生、变化、结束,以王来华等[10]为主。宋海龙等[11]根据网民情绪变化的维度将突发事件网络舆情发展过程划分为:形成、高涨、波动和淡化四个阶段。佘廉[12]将网络舆情的生命周期看作五个阶段:孕育、爆发、蔓延、转折和休眠期,他是从生命周期理论和政府管理理论角度出发的。

第二,突发事件网络舆情演变机理的研究。部分学者较为深入的探索了突发事件网络舆情的演变机理,如叶金珠等[13]分析了突发事件网络舆情扩散过程中的各影响要素,且基于经典扩散模型建立了以水平个体为基础的网络群体行为扩散模型。张一文等[14]将网络舆情演化态势的作用力分成了事件本身的破坏力、网络的推动力以及政府的调控力三种力,并据其对网络舆情态势的作用特点,分成了内源与外源两方面的动力。同时,还有一些学者研究了典型突发事件网络舆情的演化。如丁菊玲[15]以“邓玉娇事件“为实例,不仅分析了突发事件演化过程中的作用因素,而且在此基础上提出了相应的舆情危机预警策略。李振华[16]以药家鑫案件作为实例,分析了网络舆情演化的内部诱因,并认为其符合自组织演化的动力、路径、形式和过程等特征。孙振良等[17]利用系统动力学和协同论研究方法,基于信息生态链理论构建突发事件舆情信息生态链系统,分析其系统构成要素,阐述突发事件舆情信息生态链系统的协同演化机理,并提出突发事件舆情信息生态链系统的治理策略。

第三,数学建模和复杂网络仿真研究。张一文等[18]基于系统动力学构建的动力学模型能够反映突发性公危机事件与网络舆情之间的复杂关系和作用机制。周耀明等[19]对突发事件网络舆情进行了演化过程的经验模态分解(EMD),通过对演化趋势和周期进行建模分析,实现对其演化研究。朱恒民[20]提出舆情动态网络模型,以此来体现舆情的时序、子话题路径、子话题关注度及焦点子话题的演化过程特性。 三、研究述评

综上所述,突发事件网络舆情的演化研究已较成熟,但还有许多需要完善的地方,具体如下:

第一,突发事件网络舆情演化研究的跨学科分析尚存在不足。突发事件网络舆情的演化研究是一项涉及多门学科,且复杂性很强的艰难的系统工程。必须指出的是,已有研究较从地从

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单个学科的角度出发进行研究,基于学科交叉视角进行研究的比较少,较为系统性的学科协同研究理论成果较为缺乏。因此,笔者认为,可以积极借鉴于社会学、新闻学、传播学和计算机科学等多学科的相关理论成果,推动多学科交叉的综合性研究,为突发事件网络舆情的演化研究提供多元的理论支撑。

第二,对突发事件网络舆情演化研究缺乏系统科学的研究视角。突发事件网络舆情的正向引导应贯穿于突发事件整个舆论过程的监控、警示、应对和评价的各过程,并最终构建准确的舆情引导系统。由于突发事件网络舆情的衍生性和动态性,其演化过程随着时间的推进在空间结构中有着复杂的特征关系,但从现有的研究来看,研究者们对突发事件网络舆情的演化认知一般都是从经验的感性层面出发,譬如,很多学者着重研究演化阶段的划分或演化的作用因素分析等方面,主要是借鉴大众传播理论或舆论发展理论等研究方法,缺乏从本质层面基于系统论的视角来探讨和分析突发事件网络舆情演化的发展脉络、内在动因及阶段特点等,可能会导致突发事件网络舆情研究无法深入,出现碎片化的特征。故笔者认为,加强从系统论角度对突发事件网络舆情阶段特性及演化路径的研究,实现对其研究从现实感性的观察到抽象理性的归纳,构建突发事件网络舆情演化规律分析的理论范式和研究方法。 参考文献:

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[2]Steven Fink.Crisis Management:Planning for the Inevitable[M].New York:American Management Association,1986.

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[5]Wang X,McCallum A.Topics over time:a non-Markov con-tinuous-time model ;of topical trends[C]//Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,Philadelphia,ACM Press,2006:424-433.

[6]Wei X,Sun J,Wang X.Dynamic mixture models for multiple time series[C]//Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligenc.Hyderabad,India,2007:2909-2914

[7]Wang C,Blei D,Heckerman D.Continuous time dynamic topic models[C]//Proceedings of the 24th Conference in Uncertainty in Artificial Intelligence,Hlsinki,AUAI,2008:579-586.

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[8]D.Gruhl,R.Guha,D.Liben-Nowell,et al.Information Diffusion through

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[11]宋海龙,巨乃岐,张备,濮小金.突发事件网络舆情的形成、演化与控制[J].河南工程学院学报(社会科学版),2010,25(4):12-16.

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[13]叶金珠,余廉.网络突发事件蔓延机理研究[J].情报杂志,2012,31(3):1-5. [14]张一文.突发性公共危机事件与网络舆情作用机制研究[D].北京:北京邮电大学,2012:25-57.

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[17]孙振良,宋绍成.突发事件舆情信息生态链系统的协同演化机理研究[J].情报科学,2017,35(05):30-33.

[18]张一文,齐佳音,马君,方滨兴.网络舆情与非常规突发事件作用机制——基于系统动力学建模分析[J].情报杂志,2010,09:1-6.

[19]周耀明,王波,张慧成.基于EMD的网络舆情演化分析与建模方法[J].计算机工程,2012,38(21):6-9.

[20]朱恒民.互联网舆情演化的动态网络模型研究[J].情报理论与实践,2010,33(10):75-78.

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