突發(fā)性公共危機事件因其具有爆發(fā)性、特殊性,環(huán)境復(fù)雜性、演變不確定性、群體擴散性等特征,為應(yīng)急管理帶來非常大的風(fēng)險。本研究從網(wǎng)絡(luò)輿情角度出發(fā),研究突發(fā)性公共危機事件與網(wǎng)絡(luò)輿情的作用機制,為突發(fā)性公共危機事件的管理、應(yīng)對工作提供理論支撐。本研究的主要成果如下： (1)提出了以內(nèi)源動力與外源動力為主體的網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢演化動力機制。 通過對突發(fā)性公共危機事件與網(wǎng)絡(luò)輿情作用機制以及態(tài)勢演化路徑的分析與解讀,從微觀層面上提出了以內(nèi)源動力與外源動力為主體的網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢演化動力機制。將網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢演化的作用力分為來自于事件本身的破壞力、來自于網(wǎng)絡(luò)的推動力以及來自于政府的調(diào)控力；并根據(jù)這三種力對輿情態(tài)勢的作用特點,結(jié)合其力的本質(zhì)特征,將其劃分為內(nèi)源動力與外源動力；在此基礎(chǔ)之上,通過與28位專家進行交流和訪談,解構(gòu)出34個內(nèi)源動力與外源動力的構(gòu)成因素,經(jīng)過統(tǒng)計、提煉和總結(jié),并結(jié)合已有知識,最終確定內(nèi)源動力與外源動力的構(gòu)成因素分為四級共22個因素；其中內(nèi)源動力的構(gòu)成因素包括事件敏感度與事件公共性,其中,在事件敏感度的敏感因素抽取中,通過對2008年至2012年60個網(wǎng)絡(luò)熱點突發(fā)性公共危機事件進行匯總、分析和總結(jié),共抽取出12個敏感因素；外源動力構(gòu)成因素包括3個一級指標(biāo)、6個二級指標(biāo)、4個三級指標(biāo)和5個四級指標(biāo)。該成果為成果2、成果3、成果4提供了理論支撐。 (2)基于系統(tǒng)動力學(xué)的突發(fā)性公共危機事件與網(wǎng)絡(luò)輿情作用機制的動力學(xué)建模。 以系統(tǒng)動力學(xué)為工具,通過梳理突發(fā)性公共危機事件與網(wǎng)絡(luò)輿情之間的復(fù)雜關(guān)系,從宏觀層面上構(gòu)建了反映突發(fā)性公共危機事件網(wǎng)絡(luò)輿情作用機制的動力學(xué)模型。模型由政府、網(wǎng)絡(luò)媒體、網(wǎng)民三個子系統(tǒng)組成,包含35個變量、39個反饋環(huán)以及一類典型基模；通過采集2008年至2011年36件突發(fā)性公共危機事件的相關(guān)數(shù)據(jù),結(jié)合85份調(diào)查問卷(問卷各變量信度系數(shù)a0.7,效度檢驗顯著)用于變量之間定量關(guān)系的獲得；選取活躍總貼數(shù)、網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)量等兩個指標(biāo),將真實值與預(yù)測值進行擬合,發(fā)現(xiàn)MAPE誤差比屬于10%MAPE20%這個范圍內(nèi),證明了模型的可靠性,在查閱到的文獻當(dāng)中,還未見到類似的研究工作；在此基礎(chǔ)上,通過敏感性分析,結(jié)合突發(fā)事件管理中實際存在的困惑,選取12個控制變量中的4個(事件敏感度、事件公共度、政府公信力、網(wǎng)民質(zhì)疑度)進行調(diào)參分析,共得到16條結(jié)論。本研究基于仿真結(jié)果,提出7條應(yīng)用建議,用于為突發(fā)性公共危機事件應(yīng)對與網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)工作提供管理抓手和思路。 (3)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立突發(fā)性公共危機事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)警模型。 通過對已有研究的綜述與分析,結(jié)合突發(fā)性公共危機事件特點(爆發(fā)性、特殊性,環(huán)境復(fù)雜性、演變不確定性、群體擴散性等)以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的計算特征(復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系表示能力、概率不確定表示能力以及因果推理能力),從中觀層面建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立的輿情熱度預(yù)警模型。主要包括三個步驟,第一,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確立。將致使網(wǎng)絡(luò)輿情熱度形成原因分為兩個層次,處于底層的為內(nèi)源動力(事件破壞力),處于直接影響層的為外源動力中的網(wǎng)絡(luò)推動力(包括網(wǎng)民推動力與網(wǎng)媒推動力)；在此基礎(chǔ)上,將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為三個層次,分別是結(jié)果層(網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)警結(jié)果)、結(jié)構(gòu)層(網(wǎng)民推動力、網(wǎng)媒推動力和事件破壞力)以及數(shù)據(jù)層(包括網(wǎng)絡(luò)媒體推動力相關(guān)數(shù)據(jù)、反映事件破壞力的相關(guān)數(shù)據(jù)、反映網(wǎng)民推動力的相關(guān)數(shù)據(jù)),并將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的每個數(shù)據(jù)確定為三種狀態(tài),即高、中、低；第二,條件概率確定。條件概率學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)來源于83件突發(fā)性公共危機事件；結(jié)合專家經(jīng)驗以及變量自身特點獲得連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化標(biāo)準(zhǔn)；通過多種算法的比照,最終確定使用期望最大算法(EM算法)進行條件概率學(xué)習(xí)。第三,借助Netica仿真工具進行仿真。首先通過測試集數(shù)據(jù)的真實值與預(yù)測值進行比較,驗證了模型的可靠性；在模型應(yīng)用演示中,假設(shè)模型獲得了新證據(jù)(將事件敏感度、事件關(guān)聯(lián)性與不可選擇性作為新證據(jù)),輿情熱度處于高、中、低的可能性變?yōu)?4%、30.8%和45.2%,從而得出預(yù)警結(jié)論：網(wǎng)絡(luò)輿情熱度所處狀態(tài)的可能性為高。綜上本研究為網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)警提供了一種新思路,這種方式能夠改善目前在預(yù)警中存在的主觀、滯后等問題,使輿情熱度預(yù)警過程更加自動、智能、高效,成果3對突發(fā)事件應(yīng)對工作的開展具有積極意義。 (4)基于復(fù)雜系統(tǒng)理論建立突發(fā)性公共危機事件內(nèi)外源動力耦合模型。 從微觀層面出發(fā),對內(nèi)源動力與外源動力這兩大模塊之間耦合機制進行探索,基于復(fù)雜系統(tǒng)理論建立突發(fā)性公共危機事件網(wǎng)絡(luò)輿情耦合模型。主要分為三個步驟,第一,建立指標(biāo)體系。通過因素梳理,分別建立內(nèi)源動力與外源動力的測量指標(biāo)體系,并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法求得各指標(biāo)的權(quán)重；第二,建立耦合度模型。以指標(biāo)體系為基礎(chǔ),以16個突發(fā)性公共危機事件為研究對象,借助物理學(xué)中的容量耦合模型、耦合協(xié)調(diào)度模型等將內(nèi)源動力模塊與外源動力模塊之間的耦合度定量化,最終發(fā)現(xiàn)這16個事件的內(nèi)源動力與外源動力之間都存在或強或弱的耦合關(guān)系(其中存在高度耦合關(guān)系的有6個,極度耦合關(guān)系的有1個)；第三,實證研究。選取“新聞數(shù)量”及“新聞回復(fù)數(shù)”這兩個變量作為反映突發(fā)性公共危機事件社會影響力的兩個定量指標(biāo),利用SPSS軟件與這16個事件的內(nèi)源動力與外源動力的耦合協(xié)調(diào)度進行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)它們之間具有明顯的正相關(guān)關(guān)系(其中,耦合協(xié)調(diào)度與新聞數(shù)量的相關(guān)系數(shù)為0.692、耦合協(xié)調(diào)度與新聞回復(fù)數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.633),由此證明內(nèi)源動力與外源動力之間的耦合度越高,事件的社會影響力越大�；诖�,本研究給出四條應(yīng)用建議切斷耦合,從而將事件的負(fù)面影響降至最低。這些建議包括：建立敏感詞庫、有效預(yù)警、合理有力的調(diào)控、重視輔助的技術(shù)手段等。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：TP399-C1;D630;F49

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本文編號：2820131