情绪是一种十分重要的心理现象,对于个体行为来说,它是一种高级驱动力。情绪不仅包含在人的心理活动中,同时也反应在人们的行为和表达之中。随着社会的进步以及互联网的发展,各种社交网络逐渐成为了公众表达自己意见的重要平台。在网民们通过社交平台表达自己对于某个事件的意见和态度的同时,观点中所蕴藏的情绪也在用户之间相互传递。情绪感染是一种常见的现象,负面情绪在群体中聚集则有可能引发线上或线下的群体性事件,造成严重的后果。目前,传播学中对于互联网用户的情绪研究多使用定性分析,同时,研究者在对舆情演化阶段的研究中,对于其中的用户情绪凸显还不够。因此,为了更好地研究互联网热点事件中用户的情绪特征,本文将传播学理论与计算机学中的卷积神经网络情感分析模型进行结合,选取了2019年互联网热点事件“宇芽被家暴”事件作为研究案例,以新浪微博为研究平台,进行了如下研究:第一,对国内外相关文献进行了梳理,总结了国内外的研究现状,为后文的研究打好了理论基础;第二,以“宇芽被家暴”事件作为研究案例,通过python爬虫程序对微博数据进行了收集;第三,使用计算机学中的卷积神经网络分析模型,对微博数据进行了情感分析以及可视化呈现;第四,对用户情绪演化阶段进行划分,对每一个阶段的用户情绪特征进行了分析。通过上述研究,得出了如下结论:第一,与单纯从微博评论热度进行划分的演化阶段相比,情绪演化阶段在波动幅度和波动时间上有所不同,本文选取的微博舆情演化模型可以更科学地对舆情演化阶段进行划分;第二,互联网热点事件的演化过程具有阶段性,可以将这个过程划分为萌芽阶段、爆发阶段、反复阶段和消退阶段;第三,不同阶段的主题词可以表征这个阶段中微博用户情绪的走向,媒体、意见领袖和相关部门的处理态度对微博用户情绪的影响力不容忽视。针对研究结论,本文根据不同的阶段为相关部门的舆情引导提出了应对策略,其中包括:明确事件的类型、注重用户情绪、构建网络监督体系、及时反思总结等针对不同发展阶段的用户情绪引导策略。