政府微博灾害危机信息转发影响因素研究

发布时间：2021-02-25 23:23

　　社交媒体的迅速发展使信息的传播更加广泛,公众获取信息也更加便捷。目前,社交媒体已是政府进行风险沟通的有力工具。危机消息的有效传播可以引起人们采取保护性措施,进而挽救生命。因此,遇到突发公共事件时,如何快速有效地传播信息成为政府需要面对的重大挑战。微博作为社交媒体时代的典型代表,它能收集大量的信息,具有强大的信息传播能力。在出现突发公共事件时,它能为政府部门提供了一个迅速与其受众接触的平台,危机信息通过其传播（微博转发）获得曝光。因此,如何优化危机信息在网络中的传播,从而增加消息的曝光率是政府在风险沟通中需要考虑的重要问题。本研究探讨了对突发公共事件消息在微博上的传播产生影响的因素。选用突发性自然灾害事件台风“山竹”,从网络结构、信息内容、信息风格三个属性来确定影响因素,并提出研究假设。本研究数据来源于主流媒体在新浪微博上发布的关于台风“山竹”的危机信息,共收集了 50个账户中244条有效微博信息。在信息数据的处理上,笔者使用内容分析方法对消息内容和风格进行编码,然后使用负二项回归来分析发送者账户网络特征、消息内容、消息风格对危机信息转发的影响,并对研究假设进行了验证。研究发现:第一,微... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１活跃邻居节点??

领士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??祈使句（Ｍ＝０．?１）、感叹句（Ｍ＝０．５５），基本每条信息都选用了陈述句式和第三??人称，有过半的信息用到了感叹句，而其他的修辞使用较少。??从信息风格的结构形式来看视频（Ｍ＝０．?２２）、图片（Ｍ＝０．?７６）、超链接（Ｍ＝０．?３４）、??提及（Ｍ＝０．?２２）和标签（Ｍ＝０．?５），绝大多数消息当中都包含图片信息，包含视??频和提及的信息相对较少。??图４－１每日转发量??转发轵??：：?Ａ??１ＣＫＸ３０?Ｉ?＼??由图４－１可以看出危机信息转发量从９月１３日开始转发量开始剧增，并与??２０１８年９月１６曰达到顶峰达到２２５６２次，在９月１７日急剧下降为２８６５次，９??月１８日后基本对“山竹”主题的危机信息转发基本消失。??４．?３分析方法??由于结果变量由计数数据组成，分布过于分散，且高度偏斜且峰值陡峭。Ｗ??此计数数据不服从正态分布，可能是服从泊松分布或负二项分布，故本研究使用??泊松回归或负二项回归模型来分折。因此，假定被结果变量的离散取值服从泊松??分布，则分布函数为：??／＾）?＝?＾＾，少，．＝丨，２，３，．．．??兄！??其中：Ａ?＝五（＿＞，，．），Ａ?＝以你）即随机变量ｙ的均值和方差为Ａ?；假若以Ｘ?＝??（ｘｌ，ｘ２，…，ｘｍ）表示影响Ａ的ｍ个自变量，描述服从泊松分布的目标变量ｙ??的均值Ａ与解释变量Ｘ之间关系的回归模型，被称为泊松回归模型。表示为：??ｌｏｇ／ｌ?＝?Ｘｐ??２８??


本文编号：3051730