[目的/意義]網(wǎng)民的言論在互聯(lián)網(wǎng)平臺上集聚,情緒很容易被擴大和煽動,政府應如何監(jiān)管和引導網(wǎng)民的情緒,促進網(wǎng)絡環(huán)境的健康發(fā)展。[方法/過程]基于生命周期理論,把整個輿情過程劃分為4個階段,即潛伏期、爆發(fā)期、擴散期和消退期,采用系統(tǒng)動力學模型對輿情各階段演化過程中網(wǎng)民情緒強度的變化進行仿真,利用靈敏度分析探究單個變量對網(wǎng)民情緒強度的影響程度,在此基礎上,運用定性比較分析方法對網(wǎng)民情緒強度的各影響因素進行構型分析,研究不同因素組合對網(wǎng)民情緒強度的影響。[結果/結論]從潛伏期、爆發(fā)期、擴散期到消退期,導致高網(wǎng)民情緒強度發(fā)生的充分條件組合由兩因素組合到三因素組合,再到四因素組合,若想保持高網(wǎng)民情緒強度,需要的條件是逐漸苛刻的,政府在調(diào)控過程中重點關注影響顯著的因素,不僅能夠阻斷高網(wǎng)民情緒強度的發(fā)生,而且能夠有效地降低網(wǎng)民情緒強度指數(shù),達到控制輿情事件的目的。 

【文章來源】：現(xiàn)代情報. 2020,40(07)CSSCI

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

輿情生命周期4階段過程示意圖

以網(wǎng)絡輿情生命周期四階段過程為基礎，基于網(wǎng)民情緒強度“四因素”指標體系，運用系統(tǒng)動力學模型仿真輿情各階段網(wǎng)民情緒強度的變化過程，利用靈敏度分析探究單個變量對網(wǎng)民情緒強度的影響程度，并運用定性比較分析方法對網(wǎng)民情緒強度的各影響因素進行構型分析，研究不同因素組合對網(wǎng)民情緒強度的影響。網(wǎng)民情緒強度影響因素研究理論框架模型如圖3所示。3 網(wǎng)民情緒強度演化仿真模型

基于事件子系統(tǒng)、網(wǎng)民子系統(tǒng)、媒體子系統(tǒng)和政府子系統(tǒng)4個維度構建網(wǎng)民情緒強度演化系統(tǒng)動力學模型，在系統(tǒng)流圖中，事件影響力、網(wǎng)民影響力、媒體影響力和政府影響力4個變量為狀態(tài)變量，表示輿情事件發(fā)展過程中，4個變量的累積變化情況;情緒強度指標是由事件作用力、網(wǎng)民作用力、媒體作用力和政府作用力4個變量共同作用的結果，其他各變量之間的關系如圖4所示。3.2 各變量方程式

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]網(wǎng)絡輿情危機事件對網(wǎng)民情緒傳播的影響機理——基于D&G辱華事件的扎根理論研究[J]. 賴勝強,張旭輝.  現(xiàn)代情報. 2019(09)
[3]后真相視角中的網(wǎng)民情緒化傳播[J]. 宋凱,袁奐青.  現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學學報). 2019(08)
[4]基于QCA的網(wǎng)絡輿情熱度影響因素構型分析[J]. 楊洋洋,謝雪梅.  情報雜志. 2019(05)
[5]微博評論中的網(wǎng)民情緒傳播機制及策略[J]. 田維鋼.  當代傳播. 2019(01)
[6]基于系統(tǒng)動力學的社交網(wǎng)絡輿情應對策略仿真分析——以“亞布力事件”為例[J]. 曹海軍,李明.  東北大學學報(社會科學版). 2019(01)
[7]反腐議題中的網(wǎng)絡情緒歸因及其影響因素——基于32個案例微博評論的細粒度情感分析[J]. 周莉,王子宇,胡珀.  新聞與傳播研究. 2018(12)
[8]基于主題和情緒相互作用的微博輿情演化研究——以“紅黃藍虐童事件”為例[J]. 姜金貴,閆思琦.  情報雜志. 2018(12)
[9]傳播階段中不同傳播者的輿情主題發(fā)現(xiàn)與對比分析[J]. 王曰芬,王一山.  現(xiàn)代情報. 2018(09)
[10]突發(fā)事件中意見領袖對網(wǎng)民的情感影響建模研究[J]. 王佳敏,吳鵬,沈思.  情報雜志. 2018(09)



本文編號：3364382