基于交互关系的突发事件热度预测研究

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1、基于交互关系的突发事件热度预测研究〔摘要〕突发事件之间存在的关联、削弱或衍生的关系，会对现发的突发事件的热度产生影响。本文根据突发事件的交互关系，建立舆情敏感信息库，对突发事件的热度进行预测，并通过实验验证和理论分析，为政府消解突发事件负面舆情提供参考。中国4/vie　　〔关键词〕交互关系；突发事件；舆情预热度；舆论共识度　　DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.03.008　　〔中图分类号〕G206〔文献标识码〕A〔〕1008-0821（2017）03-0040-06　　〔Abstract〕Theergencies，effecttheheatofthec

2、urrentincident.Basedontheinteractionofemergencies，thispaperbuiltapublicsensitiveinformationdatabasetopredicttheheatofemergencies.Throughtheexperimentalverificationandtheoreticalanalysis，thepaperobtainedtheidealresult，enttodissipatethenegativepublicopinion.Theresultsprovidedfeasibilityremendation

3、sandmethods.　　〔Keyergencies；publicopinionpreheatdegree；theconsensusofopinion　　突发事件具有紧急性、严重性、扩散性、群发性和连锁性等方面的特征[1]，发生后迅速引爆网络舆论场，而因传播过程中速度迅猛但信息不对称、网络舆情主客体素质良莠不齐等原因，让不理性、负面的声音甚至谣言更容易在网络上传播，增大了突发事件类网络舆情的负面影响及治理难度。突发事件之间本身存在的衍生[2]、连锁[3]、系列化呈现[4]、舆情共振[5]等关系，而又由于抢占网络注意力的利益驱使，网络媒介在突发事件发生后主动协同过滤关联事件并加以大量传

4、播以期望引起更大的关注量和话语权，网民对于特定突发事件存在群体记忆，使得突发事件的交互关系对突发事件类网络舆情热度产生了多重影响，将其量化并引入到热度预测的研究中，对于有效的引导舆情的正确走向，控制突发事件类舆情发展具有重要意义。　　根据《第38次中国互联网络发展状况统计报告》[6]显示，截至2015年6月，我国微博客用户规模已经达到204亿，虽然随着微信、知乎以及豆瓣社区的兴起，微博舆情主引擎的地位在一定程度上被削弱，但是当突发事件爆发后，微博因为其广播性和互动性，可以更加原生态的展现社会舆论，故仍然是研究网络舆情的最佳平台。本文就以市场份额为694%的新浪微博微博为例，对突发事件在

5、新浪微博上的应对机制进行研究。　　1相关研究回顾　　现有研究中，学者们对于突发事件类网络舆情热度的研究相对较多，主要从定性和定量两个角度展开。定性研究主要从监测角度，建立突发事件热度评价指标体系，研究突发事件的关系来进行热度预测。如张一文等[7]从媒体影响力，政府疏导力，事件性质和网民相互作用力建立了四级指标的突发事舆情热度评价体系。刘毅[8]将三角模糊数学对网络舆情的各个指标权重进行量化研究，在此基础上曹学�G等[9]又将政府应对等级引入到网络舆情热度评价指标中；而关于突发事件关系中，王国华等[10]对热点事件的关联的研究中就曾提出要建立关联舆情数据库来进行热度预测和舆情监控，王建伟

6、等[11]也指出突发事件之间可能存在的连锁反应可用于应急预警和综合减灾。　　定量研究主要是从基于自然语言处理和数据挖掘和基于内容的热度分析方法。如鲁明羽[12]针对中文语义的复杂性和多样性，提出模糊聚类算法来对论坛热点话题挖掘。邓爱萍[13]提出可以快速聚类的网络热点事件识别与跟踪的算法。郑魁等[14]对突发事件的网络信息分词后合并关键词，以关键词列表的形式反映事件热点。　　综上，对于网络舆情危机的研究方向较多，其研究成果也为本文奠定了良好的理论基础。但是在突发事件的热度研究中，往往都是在舆情传播阶段的博主指标、博文指标、传播指标和受众指标几个方面测定舆情热度等级，在此阶段测定的热度具

7、有一定滞后性，不利于政府快速采取行动阻止舆情进一步扩散，同时没有将突发事件的交互关系考虑其中。因此本文在此基础上建立的热度预测模型，在突发事件的爆发初期根据舆情敏感信息库对其进行衡量，得出突发事件的可能热度，为每次突发事件的舆情处理提供参考。　　2突发事件热度预测模型　　根据《中华人民共和国突发事件应对法》的定义，突发事件是指突然发生，造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害，事故灾难，公共卫生事件和社会安全事件[15]。在事件