【摘 要】
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基于话题与时间序列分析揭示公共安全事件衍生舆情的形成和演化规律,有助于政府部门预警、研判与治理衍生舆情。以与"长春长生疫苗事件"有关的微博数据为研究样本,通过构建话
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心数据管理与知识服务研究室; 武汉大学信息管理学院;
【基金项目】
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教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“提高反恐怖主义情报信息工作能力对策研究”(17JZD034);国家自然科学基金重大课题“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”(71790612);国家自然科学基金青年项目“突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模”(71603189)
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基于话题与时间序列分析揭示公共安全事件衍生舆情的形成和演化规律,有助于政府部门预警、研判与治理衍生舆情。以与"长春长生疫苗事件"有关的微博数据为研究样本,通过构建话题发现模型,识别衍生舆情,利用ARIMA时间序列模型来拟合和预测衍生舆情的形成与演化,可以发现:信息不对称现象使得公共安全事件常在蔓延期与衰退期产生衍生舆情,尤其是当原生舆情处理不当,或者是涉及弱势群体、政府官员等争议性话题时;衍生舆情与政府举措、实体遭遇等重要时间节点事件密切相关。因此,有关部门需加强各方沟通,恰当处理原生舆情及应对措施,尤其是在蔓延期与衰退期需提前预防衍生舆情爆发。
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