廣西北流—廣東化州5.2級地震的網(wǎng)絡(luò)輿情分析及引導
發(fā)布時間:2021-08-05 23:22
近年來網(wǎng)絡(luò)新媒體的蓬勃快速發(fā)展給震后科普宣傳、應急救援等工作帶來了巨大的壓力和挑戰(zhàn)。如何正面引導震后的網(wǎng)絡(luò)輿情,成為地震應急期必須正視和解決的問題。擬通過對2019年廣西北流5.2級地震震后的各類輿情信息分析研究,總結(jié)當時的輿情引導處置工作,以期給今后的工作一些啟示和思考。
【文章來源】:華南地震. 2020,40(02)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
廣西北流5.2級地震震中分布示意圖
由于網(wǎng)絡(luò)輿情話題熱度與信息數(shù)量呈正相關(guān),本文通過對2019年10月12日22:00~2019年10月13日23:59期間采集到的與此次地震相關(guān)234 029條信息(數(shù)據(jù)來源于新浪輿情通數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺)進行深入的主題分析。網(wǎng)絡(luò)信息來源于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、外媒、論壇、微博、博客等。雖然此次地震發(fā)生在深夜,但震后網(wǎng)絡(luò)媒體以及公眾對地震的關(guān)注度極高,信息量在震后迅速增長,呈現(xiàn)出“幾”字形的曲線分布形態(tài),如圖2所示。輿情擴散時間主要集中在震后3 h。地震發(fā)生后第二天上午,出于對前一天出現(xiàn)的地震謠言的議論,信息傳播量再次達到小高潮,隨后轉(zhuǎn)入下降趨勢。由于該地震對災區(qū)造成的影響較小,在震后14 h以后,網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展態(tài)勢呈現(xiàn)出下降并逐漸趨于平緩。
從輿情信息的發(fā)布途徑來源看(圖4),通過微博發(fā)布及轉(zhuǎn)發(fā)的相關(guān)信息大約占87.87%,客戶端發(fā)布的信息占比約為7.23%,微信媒體發(fā)布的信息占比約為1.71%,論壇約占1.05%,網(wǎng)站約占1%。圖4 信息發(fā)布來源統(tǒng)計圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于社交媒體的地震災區(qū)民眾情緒反應分析[J]. 曹彥波. 地震研究. 2019(02)
[2]新媒體環(huán)境下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情話題演進規(guī)律研究——以新浪微博“九寨溝地震”話題為例[J]. 李紫薇,邢云菲. 情報科學. 2017(12)
[3]基于尼泊爾地震的網(wǎng)絡(luò)輿情分析[J]. 崔滿豐. 國際地震動態(tài). 2015(10)
[4]有關(guān)地震信息輿情的現(xiàn)狀及思考[J]. 張蕾,吳敏,陳國琴. 國際地震動態(tài). 2015(01)
[5]論自媒體時代政府話語權(quán)的危機與變革[J]. 羅佳. 求實. 2012(07)
博士論文
[1]風險社會視域下的網(wǎng)絡(luò)輿情治理研究[D]. 張發(fā)林.武漢大學 2016
[2]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化規(guī)律與政府監(jiān)控[D]. 易臣何.湘潭大學 2014
碩士論文
[1]新媒體時代重大災害事故后的輿情引導研究[D]. 孫莫.江西師范大學 2015
本文編號:3324627
【文章來源】:華南地震. 2020,40(02)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
廣西北流5.2級地震震中分布示意圖
由于網(wǎng)絡(luò)輿情話題熱度與信息數(shù)量呈正相關(guān),本文通過對2019年10月12日22:00~2019年10月13日23:59期間采集到的與此次地震相關(guān)234 029條信息(數(shù)據(jù)來源于新浪輿情通數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺)進行深入的主題分析。網(wǎng)絡(luò)信息來源于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、外媒、論壇、微博、博客等。雖然此次地震發(fā)生在深夜,但震后網(wǎng)絡(luò)媒體以及公眾對地震的關(guān)注度極高,信息量在震后迅速增長,呈現(xiàn)出“幾”字形的曲線分布形態(tài),如圖2所示。輿情擴散時間主要集中在震后3 h。地震發(fā)生后第二天上午,出于對前一天出現(xiàn)的地震謠言的議論,信息傳播量再次達到小高潮,隨后轉(zhuǎn)入下降趨勢。由于該地震對災區(qū)造成的影響較小,在震后14 h以后,網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展態(tài)勢呈現(xiàn)出下降并逐漸趨于平緩。
從輿情信息的發(fā)布途徑來源看(圖4),通過微博發(fā)布及轉(zhuǎn)發(fā)的相關(guān)信息大約占87.87%,客戶端發(fā)布的信息占比約為7.23%,微信媒體發(fā)布的信息占比約為1.71%,論壇約占1.05%,網(wǎng)站約占1%。圖4 信息發(fā)布來源統(tǒng)計圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于社交媒體的地震災區(qū)民眾情緒反應分析[J]. 曹彥波. 地震研究. 2019(02)
[2]新媒體環(huán)境下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情話題演進規(guī)律研究——以新浪微博“九寨溝地震”話題為例[J]. 李紫薇,邢云菲. 情報科學. 2017(12)
[3]基于尼泊爾地震的網(wǎng)絡(luò)輿情分析[J]. 崔滿豐. 國際地震動態(tài). 2015(10)
[4]有關(guān)地震信息輿情的現(xiàn)狀及思考[J]. 張蕾,吳敏,陳國琴. 國際地震動態(tài). 2015(01)
[5]論自媒體時代政府話語權(quán)的危機與變革[J]. 羅佳. 求實. 2012(07)
博士論文
[1]風險社會視域下的網(wǎng)絡(luò)輿情治理研究[D]. 張發(fā)林.武漢大學 2016
[2]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化規(guī)律與政府監(jiān)控[D]. 易臣何.湘潭大學 2014
碩士論文
[1]新媒體時代重大災害事故后的輿情引導研究[D]. 孫莫.江西師范大學 2015
本文編號:3324627
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