基于多维属性分析的在线文本特征识别与舆情引导

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目前,全球已进入到突发事件的高发期,伴随而来的社会舆情也随之激增。探究重大突发事件中网络在线评论观点变化,挖掘舆情发展特点,可以促使舆情导控工作有的放矢,实现网络舆情精准引导目标,对于重大突发事件危机管理与应急治理工作具有重大意义。本研究以2017年发生的“玛利亚飓风”事件为研究案例,以相关Twitter在线文本为数据,从人群属性、内容属性、情绪属性三个维度对网络社交平台用户在线评论进行研究分析,梳理此次事件在线评论观点变化与舆情发展,探究在事件处理中存在的问题及问题产生的原因,并提出相应的引导策略。在人群属性上根据点赞数、转发数、回复数三个指标,确定在网络社交平台上网民所发推文的影响力权重,挖掘出在突发事件舆情传播过程中能够引导网民关注焦点的意见领袖;在内容属性上划分此次事件的舆情生命周期,通过各阶段的在线评论关键词,挖掘各周期阶段网民的不同关注焦点;在情绪属性上计算推文的情感极性值与情感强度值,按照情感极性与情感强度两个指标对推文进行分类,引入时间序列方法对文本内容进行分析,解析用户情感波动与事件焦点演化的关联性,有助于政府对应急管理采取针对性措施与安排。研究结果发现,在突发公共事件发生后,出现了信息异化与舆论失焦、政府危机传播管理体系有待加强、公众情绪持续发酵等系列问题。对此可在政府层面上强化政府引导,牢固信息传播主动权,加强信息公开及时性与透明度,消除信息不对称现象,增强政府的舆情责任意识,体现政府的担当形象;在公众层面上应培养公众的媒介素养,强化公众自律意识,发挥意见领袖的积极作用,控制信息产生异化;在大众媒介上应发挥主流媒体的信息导向作用,确保信息真实性,加强媒体的正面宣传和引导。
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