0.2 国内外研究现状分析

突发公共事件是社会矛盾冲突的主要表现形式，也是社会风险的外化表征。从我国当前各种统计报告和人们的主观感知来说，突发公共事件网络舆情呈现出频发趋势。由于突发公共事件网络舆情是观察危机事件社会运行状态的一个重要窗口，对政府危机应对、处理、解决社会危机有重要影响，因此，其已成为我国政府和学界的重点研究课题。为了给本书后面的分析和研究奠定基础，本节将对突发公共事件网络舆情的研究现状进行综述。

0.2.1 国外研究现状

网络舆情是一个中国特色的概念，英语话语系统中并没有用来表述网络舆情的专门词汇。由于概念的差异，所以关于网络舆情的研究，国外并没有直接文献可循。不过，国外在网络民意、危机信息传播管理、网络信息传播模型、复杂网络信息传播仿真等方面的研究成果则较为丰富，可以为突发公共事件网络舆情的研究提供借鉴。

1）危机传播管理

危机传播的理论研究始于危机管理研究之后，从传播学角度看，危机传播是传播学的一个分支，因此可以借鉴传播学的研究方法对危机传播进行研究。与传播学研究的对象相似，危机传播的研究内容包括传播者、传播媒介、传播内容、受众及传播效果。美国著名危机传播专家费恩·班克思（Fearn-Banks）将危机传播定义为在危机事件发生之前、之中以及之后，介于组织和其公众之间的信息传播。美国危机管理大师罗伯特·希斯（Robrt Heath）在其《危机管理》一书中指出，在危机管理中，沟通是最重要的手段，它需要靠媒介来实现。希斯认为，媒体管理是进行危机管理的基本要素。成功的媒体管理可以弱化公众及媒体对危机管理中涉事主体所暴露出的失误的消极的印象，从而排除压力集团的干扰。此外，西方经典的危机传播理论还有：美国危机传播研究学者斯蒂芬·芬克（Steven Fink）于1986年提出的危机传播的阶段分析理论。该理论把危机事件划分为潜伏期、爆发期、延续期、痊愈期和评估期五个阶段，并分析不同阶段危机事件的信息传播的特点，依此总结出不同阶段危机传播的应对策略。威廉·班尼特（William Benoit）提出了形象战略理论。其核心思想是把形象战略理论中的策略作为组织应对危机事件的关键环节，其指出许多危机传播策略都是围绕着形象战略而展开，并提出了修复形象应对危机的五大策略模式，包括：否认、逃避责任、减少敌意、亡羊补牢和自责，从而维护危机传播过程中的组织形象。托马斯·伯克兰（Thomas Birkland）基于传播学中的议程设置理论提出了焦点事件理论。该理论认为那些突然发生的、不可预知的事件有极大的冲击力，通过媒介议程设置对这些事件进行跟踪报道，能够唤起公众的注意力，同时为政府制定新的政策和危机解决方案提供了“机会之窗”。从现有的文献来看，当前，一些国外学者还从社交网络的角度来对危机信息在互联网中的传播进行了研究，Leysia Palen等通过研究突发事件下，Twitter（美国社交网站）用户上传的时间、天气、地理位置、微博标签等网络舆情信息来评估危机状况。并提出了一个含网络拓扑、内容分析和网络信息传播的机器学习框架，用于侦测政治选举过程中Twitter水军发布的虚假政治信息，该系统的准确率高达96%。同时Leysia Palen的团队成员还从内容、链接、新增用户和使用态度等方面考察了危机事件中Twitter的使用情况，发现Twitter有助于危机管理，并发现了在危机过程中Twitter出现的自组织现象。Marcelo Mendozay等通过对Twitter的监测发现Twitter中的谣言信息往往会引起更多的质疑和反对。

2）传播仿真模型

比起传统的危机传播管理和网络危机信息传播的研究，国外学者利用复杂网络动力学模型和数学建模方法来研究网络舆情演化规律的研究显得更为丰富。Daniel Gruhl等在SIRS传染病模型的基础上，提出了一种计算博客页面之间信息相互影响作用概率的传播算法。Sznajd-Wer-on等提出了舆论交互作用模型及其修正模型，该模型可以从微观粒子间简单的交互规则模拟出社区内复杂的舆论交互现象。Deffuant等在Sznajd-Weron等的研究基础上提出了Deffuant模型，该模型修正了Sznajd模型交互规则过于简单的缺陷，通过观点连续化和制定观点来调整交互边界，模拟个体对事件的态度，其扩展了早期粒子交互模型对舆情演化过程的描述能力。Hegselmann和Krause提出了KH模型，该模型考虑到了人们在接受某一观点的过程中，并非全盘接受或全盘否定某一观点这一事实，对不同类型的人的观点赋予不同权值，通过建模描述个体观点的形成过程。Galam将多数原则MR（majority rule）应用在舆情演化的过程中，并提出了MR舆情演化模型。该模型能对公众争论话题的演化过程、谣言传播和恐慌信息蔓延等现象进行解释。另外，国外某些学者还利用网络新媒体来研究网络信息产生、消亡和转移的过程，如Stewart等通过数学建模来描述在线广告信息在博客中的传播路径。利用新媒体对疾病发病情况进行跟踪监测，了解疫情信息在网络中的传播演化过程。例如，Corbyn提出了利用Twitter来监控巴西登革热的发病情况，他使用句法分析技术来分析Twitter上相关的登革热文本，研究结果显示Twitter上个人发布的登革热信息和官方公布的发病数据有强相关关系，这有助于快速定位疾病蔓延的区域，为跟踪流行病信息的传播路径提供参考。另外还有学者将文本挖掘、机器学习和数学建模等方法结合起来对网络危机信息进行研究，如微软公司的研究员Radinsky和Horritz利用机器学习技术，构造预测函数，对新闻语料库进行挖掘，从而计算出疾病、死亡、暴动等突发事件发生的概率。Ratkiewicz等利用机器学习的方法，采用自然语言处理技术，将Twitter信息区分为主观信息和客观信息，通过计算各类信息数量、计算高频词等手段来评估危机发展态势。在互联网信息生存周期的研究方面，互联网短地址提供商Bitly的首席科学家Hilary Mason对互联网链接地址的生成时间进行了研究，发现新闻链接的存活寿命大约为5分钟，之后便不再有人点击，同时他还对Facebook（脸书）、Twitter、Youtobe（优兔）等网站页面地址寿命进行了研究，发现Facebook和Twitter的链接半衰期大约在3小时，Youtobe的链接半衰期要长一些，能达到7小时以上。路易斯安那州立大学物理学助理教授Rhett Allain还对Twitter消息建立了衰变模型，用于预测一条Twitter信息在一定时间内的点击量。

0.2.2 国内研究现状

自2003年非典事件以后，危机事件网络传播就被纳入到了我国学者的研究视野。伴随着互联网的发展，在危机事件中网络变得越来越如影随形，网络传播的便利性、高效性和互动性使得危机事件信息传播的速度、广度和社会动员力方面得到很大提升，网络舆情在一定程度上影响了突发公共事件的演变进程，引起了我国学者的广泛关注。从目前有关突发公共事件网络舆情演化的研究来看，我国学者的研究主要集中在两个方面，一方面从传统传播学、网络舆情和危机传播管理的角度研究突发事件网络舆情的演化规律并结合典型案例进行分析；另一方面从复杂网络模拟仿真的角度对突发事件网络舆情演化过程进行建模。

1）突发事件网络舆情演化分析

对突发事件网络舆情的生命周期进行研究是当前的一个热点，许多学者在这方面进行了探索，并根据各自的研究角度，对突发事件网络舆情生命周期进行划分。比较典型的阶段划分有宋海龙等根据网民情绪变化的维度将突发事件网络舆情发展过程划分为形成、高涨、波动和淡化四个阶段。方付建以生命周期理论为基础，将生命周期中的“生、老、病、死”的基本思想运用到突发事件舆情演变的过程中来，将网络舆情发展过程划分为孕育、扩散、变换和衰减四个阶段。佘廉和叶金珠根据生命周期理论和政府管理理论将网络舆情生命周期划分为孕育、爆发、蔓延、转折和休眠期五个阶段。谢科范等根据生命周期及舆情演进规律将突发事件网络舆情划分为潜伏、萌动、加速、成熟和衰退五个阶段。顾明毅和周忍伟把网络舆情和社会化网络信息传播模式相结合，将网络议题升级划分为早期传播、社会知情、社会表达、社会行动和媒体纪念五个阶段。潘崇霞将网络舆情的演化过程简化成三个阶段，分别是初始传播阶段、迅速扩散阶段和消退阶段。同时这些学者也对突发事件网络舆情的各阶段特征进行了相应的分析。另外，部分学者还对突发事件网络舆情的演变机理进行了较为深入的探索。例如，叶金珠和佘廉对突发事件网络舆情扩散过程中的各因素进行了分析，并在经典扩散模型的基础上建立了基于水平个体的网络群体行为扩散模型。张一文提出了以内源动力与外源动力为主体的网络舆情态势演化的动力机制，其将网络舆情态势演化的作用力分为来自事件本身的破坏力、来自网络的推动力以及来自于政府的调控力，并根据这三种力对舆情态势的作用特点，将其划分为内源动力与外源动力。还有学者对群体性事件网络舆情演进过程进行了研究。例如，王来华在对群体性事件网络舆情发展阶段划分的基础上，分析了各阶段舆情的量级、特征和演变过程。陈月生将群体性突发事件划分成发生、应急和预防三个层面，并分析了每个层面的舆情问题。同时，还有部分学者对典型突发公共事件网络舆情的演化过程进行了研究。例如，杨军和张侃利用生命周期理论对“广东陆丰乌坎事件”网络舆情演化的过程进行了研究。李彪以“央视新台址大火事件”为分析对象，利用内容分析和频数分析、交叉分析等，探讨了网络舆情正负态势、增长规律、惯性规律等舆情传播规律。丁菊玲和勒中坚以“邓玉娇事件“为实例，对突发事件发展过程中的作用因素进行分析，并在此基础上给出相应的网络舆情危机预警对策。任福兵和任屹以“三鹿奶粉事件”为例，在对这一危机事件发展过程进行具体介绍的基础上，分析了该事件的危机信息传播网络，并提出了信息传播的控制机制。

2）数学建模和复杂网络仿真

突发事件网络舆情研究作为一门交叉学科，引发了多学科学者的关注。面对与日俱增的海量网络舆情信息，越来越多的学者将模拟仿真、数据挖掘、文本挖掘等技术引入到突发事件网络舆情演化研究中来。刘志明等利用隐马尔可夫模型对新闻和微博两种渠道的信息爆发性模式进行了分析，实验结果表明两种渠道在信息爆发模式上存在差异，研究结果表明微博信息演化过程快于新闻报道，同时微博信息和新闻报道在某些情况下具有协同趋势。张一文等以系统动力学为工具，通过梳理突发性公共危机事件与网络舆情之间的复杂关系，从宏观层面上构建了反映突发性公共危机事件网络舆情作用机制的动力学模型。刘小波利用基于Agent的建模与仿真法、复杂网络和舆情动力学模型，提出了基于多Agent复杂网络的舆情演化模型框架。其研究基于NetLogo平台，实现了该模型的原型系统，并应用原型系统进行仿真实验，验证了针对不同对象开展舆论宣传工作所产生的不同效果。杜蓉和梁红霞运用复杂系统建模的方法构建了危机信息互联网传播中无政府参与的舆论演化模型和有政府参与的舆论演化模型，并运用NetLogo仿真平台进行了仿真，验证了模型的合理性。周耀明等提出了一种基于经验模态分解（EMD）的网络舆情演化分析与建模方法，该方法通过对突发事件网络舆情发展过程进行EMD分解，形成演化过程的趋势成分、周期成分、突发成分和随机成分，通过对各成分进行分析与建模，实现对网络舆情的演化分析。王根生和勒中坚依据网民关系网络拓扑的小世界效应特性，提出网民观点的倾向度转换规则，在网络舆情网民关系小世界网络矩阵表示的基础上，构建基于小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型。刘常昱研究团队利用小世界网络理论构建了信息传播的网络拓扑结构，将个体心理因素和外界媒体影响引入到危机信息传播演化模型中，同时他们还利用复杂系统多主体建模方法，构建了危机信息互联网传播中的网络舆论传播仿真模型。

0.2.3 研究现状评述

从现有的文献资料分析来看，突发公共事件网络舆情的研究已初具规模，涉及的研究内容主要围绕在危机传播管理、危机信息网络传播路径、突发事件网络舆情生命周期分析、突发事件网络舆情演变影响因素分析、突发事件网络舆情案例分析、突发事件网络舆情数学建模和复杂网络仿真几个方面。但是从中依然可以看出，目前的研究还有许多需要完善和补充的地方，具体表现在以下几个方面。

1）缺乏将各学科相关理论进行融合的综合分析研究

现有的关于突发公共事件网络舆情的理论研究，多从传播学理论、社会学理论、危机传播管理理论的各自角度出发，缺乏将各学科相关理论进行综合分析的研究。在量化研究上，拥有计算机专业背景的研究人员提出了许多用于描述舆情演化过程的模型，但是不同模型对不同类型突发事件网络舆情的适应性不同，模型中各类参数的选择和设定也有很大的主观性和随意性。另外，仿真模型只能通过对过去所发生的热点事件的模拟来验证，其结论只能对一些舆论现象进行描述和解释，对于复杂的突发公共事件网络舆情演化过程，模型的描述能力还面临着诸多的质疑，将其用于指导实践还有待考证。为此，以传播学理论、危机传播管理理论和社会学理论作为研究基础，充分利用互联网中可获得的突发公共事件网络舆情数据，结合数学建模和模拟仿真技术，对突发公共事件网络舆情进行跟踪研究、实证研究，将更有利于本领域的研究。

2）各类突发公共事件网络舆情演化过程有待进一步探索

突发公共事件的类型不同，影响网络舆情发展演变的因素也会有所变化。涉事主体身份的差异，同样也会给网络舆情发展演变带来影响。当前，突发事件网络舆情的研究以社会安全事件为主，而忽视了突发事件中事故灾害类、突发公共卫生类的舆情。对突发事件网络舆情演化规律的研究，以综合概况为主，而缺乏有针对性的研究。研究基本以对突发公共事件网络舆情的静态描述为主，对动态性和演变性的考察较少。由于突发公共卫生事件网络舆情的相关主题、影响因素众多，而且变量之间的影响关系复杂多变，为此，对不同类型的突发公共事件网络舆情进行分门别类的研究，将有助于厘清影响舆情演化的不同因素和关键因素，推进突发公共事件网络舆情研究的发展。

3）突发公共事件网络舆情研究缺乏相应案例库的支撑

要对各类突发公共事件网络舆情演化过程进行系统的分析，需要有一个完整的、全面的和有代表性的案例库的支撑。而目前，从已有的突发事件网络舆情研究所使用的数据来看，一方面来源比较分散，另一方面不具备系统性，难以进行分阶段的、历时性的研究。同时，在突发公共事件中，不同主体行为的不同，会给网络舆情的演变带来不确定性，可归纳出多种形态。因此，利用突发公共事件网络舆情案例库，来对多种类型、多类案例进行分析，将是本书努力拓展的研究范围。