重大疫情网络舆情防控策略研究
发布时间:2021-12-10 09:06
[目的/意义]了解重大疫情网络舆情发展规律,识别战"疫"中舆情治理的有效策略,对壮大网络正能量、维护社会稳定有重要意义。[方法/过程]通过分析新冠肺炎网络舆情主体,将其舆情系统划分为网民、网络媒体、政府三个子系统,构建新冠肺炎网络舆情应对的系统动力学模型,进行仿真分析。[结果/结论]结果表明:当前网络舆情已经完整经历了萌芽、发展、爆发、衰减四个时期,且呈现发展期快速、衰减期漫长、舆情热度较高的特点;四个时期对应的有效应急策略依次是重视舆情预判、改善沟通能力、加大事件处置和着重统筹协调、提升形象修复和强化调查评估;其中,提升沟通能力、加大事件处置和着重统筹协调对各阶段舆情治理均有明显效果。最后根据分析结果对舆情治理提出对策建议。
【文章来源】:情报杂志. 2020,39(10)北大核心CSSCI
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
相关主体分析
根据对新冠肺炎网络舆情相关主体分析与边界确定,本文将其舆情系统划分为网民、网络媒体及政府子系统,三个子系统相互影响并且均受到疫情发展的影响,最终形成一个有机整体,如图2。疫情发展会引起网民、网络媒体和政府的关注。在网民子系统中,随着网民关注度的提升,网民会增加对相关的新闻信息关注度,通过微博平台发表自己看法,使得舆情参与度上升,进而促进网络舆情发展,而网络舆情热度的增加也会使得网民更为关注相关信息。在网络媒体子系统中,随着网民关注度的增加,网络媒体会依据网民偏好,加大相关新闻发布量,提升网络舆情热度。在政府子系统中,在政府开始关注相关舆情后,会在官方平台发布新闻,对疫情相关情况做出权威、准确的说明,并采取相应的措施抑制舆情扩散,安抚网民情绪,降低舆情热度。3 疫情事件网络舆情的系统动力学建模
系统流图
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于时变参数-SIR模型的COVID-19疫情评估和预测[J]. 喻孜,张贵清,刘庆珍,吕忠全. 电子科技大学学报. 2020(03)
[2]基于SEIR的新冠肺炎传播模型及拐点预测分析[J]. 范如国,王奕博,罗明,张应青,朱超平. 电子科技大学学报. 2020(03)
[3]基于系统动力学的突发事件网络舆情传播研究:以“江苏响水爆炸事故”为例[J]. 邓建高,张璇,傅柱,韦庆明. 数据分析与知识发现. 2020(Z1)
[4]在中央政治局常委会会议研究应对新型冠状病毒肺炎疫情工作时的讲话[J]. 习近平. 北京人大. 2020(02)
[5]突发事件中网民社会情绪产生的影响因素及机理——基于三元交互决定论的多个案定性比较分析(QCA)[J]. 朱代琼,王国华. 情报杂志. 2020(03)
[6]基于Multi-Agent的网络谣言传播事件中信息主体信任识别研究[J]. 滕婕,夏志杰,罗梦莹,王筱莉. 情报杂志. 2020(03)
[7]复杂交互行为影响下的网络舆情演化分析[J]. 林燕霞,谢湘生,张德鹏. 中国管理科学. 2020(01)
[8]地方政府网络舆情应对能力评价及提升路径研究[J]. 谢雪梅,杨洋洋. 现代情报. 2020(01)
[9]信息生态视域下突发事件网络舆情生发机理研究——基于40起突发事件的清晰集定性比较分析[J]. 李明,曹海军. 情报科学. 2020(03)
[10]突发事件网络舆情风险评价的投影寻踪建模与实证研究[J]. 于晓虹,楼际通,楼文高,宿子顺,程金福. 情报科学. 2019(11)
本文编号:3532308
【文章来源】:情报杂志. 2020,39(10)北大核心CSSCI
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
相关主体分析
根据对新冠肺炎网络舆情相关主体分析与边界确定,本文将其舆情系统划分为网民、网络媒体及政府子系统,三个子系统相互影响并且均受到疫情发展的影响,最终形成一个有机整体,如图2。疫情发展会引起网民、网络媒体和政府的关注。在网民子系统中,随着网民关注度的提升,网民会增加对相关的新闻信息关注度,通过微博平台发表自己看法,使得舆情参与度上升,进而促进网络舆情发展,而网络舆情热度的增加也会使得网民更为关注相关信息。在网络媒体子系统中,随着网民关注度的增加,网络媒体会依据网民偏好,加大相关新闻发布量,提升网络舆情热度。在政府子系统中,在政府开始关注相关舆情后,会在官方平台发布新闻,对疫情相关情况做出权威、准确的说明,并采取相应的措施抑制舆情扩散,安抚网民情绪,降低舆情热度。3 疫情事件网络舆情的系统动力学建模
系统流图
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于时变参数-SIR模型的COVID-19疫情评估和预测[J]. 喻孜,张贵清,刘庆珍,吕忠全. 电子科技大学学报. 2020(03)
[2]基于SEIR的新冠肺炎传播模型及拐点预测分析[J]. 范如国,王奕博,罗明,张应青,朱超平. 电子科技大学学报. 2020(03)
[3]基于系统动力学的突发事件网络舆情传播研究:以“江苏响水爆炸事故”为例[J]. 邓建高,张璇,傅柱,韦庆明. 数据分析与知识发现. 2020(Z1)
[4]在中央政治局常委会会议研究应对新型冠状病毒肺炎疫情工作时的讲话[J]. 习近平. 北京人大. 2020(02)
[5]突发事件中网民社会情绪产生的影响因素及机理——基于三元交互决定论的多个案定性比较分析(QCA)[J]. 朱代琼,王国华. 情报杂志. 2020(03)
[6]基于Multi-Agent的网络谣言传播事件中信息主体信任识别研究[J]. 滕婕,夏志杰,罗梦莹,王筱莉. 情报杂志. 2020(03)
[7]复杂交互行为影响下的网络舆情演化分析[J]. 林燕霞,谢湘生,张德鹏. 中国管理科学. 2020(01)
[8]地方政府网络舆情应对能力评价及提升路径研究[J]. 谢雪梅,杨洋洋. 现代情报. 2020(01)
[9]信息生态视域下突发事件网络舆情生发机理研究——基于40起突发事件的清晰集定性比较分析[J]. 李明,曹海军. 情报科学. 2020(03)
[10]突发事件网络舆情风险评价的投影寻踪建模与实证研究[J]. 于晓虹,楼际通,楼文高,宿子顺,程金福. 情报科学. 2019(11)
本文编号:3532308
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