基于产品安全事件的网络舆情监测与预警方法研究

发布时间：2021-08-31 13:45

　　大数据环境下,为了实现对突发产品安全事件的网络舆情线索进行全面监测和快速通报,实现对海量舆情信息的传播规律和更有针对性地制定事件干预决策,提出了一种前置舆情分析和预警模型。该模型通过集合产品质量安全事件相关的网络舆情案例信息,基于知识图谱理论的领域本体描述拆解案例信息的故障伤害安全严重程度,利用文本聚类技术判断故障发生是否为批次性及批量性、利用互联网传播属性数据评估该事件的媒介权重、传播广度和受众深度,形成五维雷达图预警,在快速预警突发事件的同时直观展现舆情演进。 

【文章来源】：标准科学. 2020,(07)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

案例聚类处理流程图

以某手机产品新机上市初期发生爆炸事件为例（如图2所示），产品发生爆炸的事件严重程度为“高”；同时事件爆炸相关新闻在国内外各级媒体报道并形成话题讨论，所以其传播媒介、广度及深度指标值均处于较高位置，这与该品牌知名度、活跃度及用户群体数都有极大的关系。虽然该事件在初期通过文本聚类识别国内发生事故的数量较少，因此批次性判断为“低”，但在网络舆情传播中马太效应凸显，事件已经曝光后若再度发生相关事故，将很难遁形。因此，后续对此事件的关注焦点在批次性的变化上。在某品牌笔记本电脑电池鼓包案例中（如图3所示），故障的严重程度为“中”；通过文本识别产品发生故障的批次性等级为“高”；对于事件的媒体报道主要集中于自媒体和产品论坛中，其媒介权重及传播广度均为“低”；由于本案例的传播媒介主要集中于自媒体平台如微博、产品论坛，具有较高的互动性，因此受众深度指标为“高”。

对于互联网中产品安全事件开展舆情线索挖掘及预警为涉事生产者和有关政府部门开展产品质量改进、市场售后服务、缺陷产品召回提供了良好的借鉴，如手机爆炸的“高”风险案例在初期舆情预警后将持续关注案例的批次性指标，生产者和有关政府部门可以结合产品销量数据分析产品事故率，对事件是由于消费者使用原因导致的个案还是由于设计制造原因导致产品出现批次性产品安全事件进行调查研判，并根据预警内容及时制定解决方案来消除安全隐患；对于已经出现批次性故障的笔记本电脑电池鼓包案例，相关方应快速开展调查实验电池鼓包现象后续是否有可能引发燃损或爆炸等高风险事故，生产者需要对于已经发生电池鼓包的产品开展相应技术方案和市场活动降低消费者顾虑。5 结语

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于文本挖掘的大学生网络舆情检测和预警模型[J]. 金慧峰,程振设.  浙江工贸职业技术学院学报. 2019(04)
[2]基于知识图谱的网络舆情突发话题内容监测研究[J]. 马哲坤,涂艳.  情报科学. 2019(02)
[3]突发事件网络舆情案例库的本体构建研究[J]. 谢健民,秦琴,吴文晓,黄怡璇.  情报科学. 2019(02)
[4]大数据背景下网络舆情监测与预警模型研究[J]. 文竹.  信息通信. 2018(04)
[5]我国汽车召回领域媒体信息传播影响力分析研究[J]. 姜肇财,宋黎,李会通.  标准科学. 2015(11)

博士论文
[1]电子电器产品缺陷风险评估方法研究[D]. 孙思衡.北京科技大学 2018



本文编号：3374999