【摘 要】
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震后对网络舆情信息的监控、分析、处置和引导,对于相关部门开展震灾应急救援和稳定社会情绪具有重要现实意义.本研究基于新浪微博数据,以云南大理漾濞县6.4级地震为例,对震后24 h微博文本、发布时间、地理位置三方面进行信息提取与挖掘,研究本次地震的舆情时间、空间分布和情感极性分布特征,并结合震后时间序列,交叉分析微博热搜词条对舆情产生的影响,挖掘微博舆情与时间、用户所在地以及当前热点事件的相关关系.结果 表明:在空间分布上,发博数主要集中在云南和四川;中东部地区网络舆情信息传播量也较大,中西部地区相对较少.在
【机 构】
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山东建筑大学测绘地理信息学院,山东济南250101;河北省地震动力学重点实验室,河北三河065201;山东科技大学测绘与空间信息学院,山东青岛266590;山东建筑大学测绘地理信息学院,山东济南250
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震后对网络舆情信息的监控、分析、处置和引导,对于相关部门开展震灾应急救援和稳定社会情绪具有重要现实意义.本研究基于新浪微博数据,以云南大理漾濞县6.4级地震为例,对震后24 h微博文本、发布时间、地理位置三方面进行信息提取与挖掘,研究本次地震的舆情时间、空间分布和情感极性分布特征,并结合震后时间序列,交叉分析微博热搜词条对舆情产生的影响,挖掘微博舆情与时间、用户所在地以及当前热点事件的相关关系.结果 表明:在空间分布上,发博数主要集中在云南和四川;中东部地区网络舆情信息传播量也较大,中西部地区相对较少.在舆情情感上,积极情绪占总体数量的67.16％,中性情绪占总体的6.24％,消极情绪占总体的26.60％.在震后24 h内,本次地震舆情初期表现出的多为积极情绪;中期由于伤亡情况的披露,消极情绪有上涨趋势,但很快趋于稳定;末期由于其他热点问题的影响,消极情绪大幅上涨.本文研究结果可为新时期地震震后网络舆情的引导和处置提供借鉴参考.
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