重大突发事件舆情风险点预测研究报告VIP专享

重大突发事件舆情风险点预测研究报告1.引言随着互联网技术发展和自媒体应用推广，重大突发事件发生后，其舆情信息呈爆炸式级数增长。此时，若所传播舆情信息中涵盖谣言等虚假信息，极易产生舆情风险，影响社会稳定。例如，新冠肺炎疫情暴发以来，疫情相关舆情信息在互联网平台持续发酵、裂变扩散，所涉疫情谣言散布恐慌情绪，甚至妨碍抗疫进展。在各类重大突发事件发生后的第一时间，尚未产生舆情风险之前，有经验的管理者或突发事件研究专家，凭借历史突发事件处理经验，可感性预知一些显性的舆情风险点。但是，由于突发事件发生和风险传播过程受多种复杂因素共同作用影响，随舆情演化，那些衍生的、潜在的、隐藏的舆情风险点则不易在第一时间察觉。关于重大突发事件舆情风险的相关研究主要包括以下三个方面：一是舆情风险的监测预警。监测研究通过突发事件类型设定关键词进行全网监测，或通过锁定特殊网站进行实时监测；预警研究通过“敏感内容”预警或“风险等级”预警，构建舆情风险等级评定指标体系，明确舆情风险低、中、高等不同等级提前预警；进一步的研究利用随机Petri网与同构马尔科夫链对各级风险指标交互关系进行分析，为预控决策提供定量参考。二是舆情风险的等级评价。主要测度舆情带来的负面社会影响，基本都是通过构建评价指标体系实现，但在构建指标体系时各有侧重，包括考虑意见领袖作用、考虑首发信息因素、考虑舆情演化周期等。在具体的评价方法上主要包括层次分析法、模糊综合评价法、BP神经网络法等，创新的方法包括加速遗传算法（AGA）与投影寻踪相结合（PP）、直觉模糊Choquet积分法、UML法、因子聚类法等...