突发公共事件网络舆情衰退期研判——基于RBF神经网络的多案例研究

作     者：李晚莲 简燕妮 Li Wanlian;Jian Yanni

作者机构：湖南农业大学公共管理与法学学院长沙410128 广东省委党校应急管理教研部广州510053 

出 版 物：《情报资料工作》 (Information and Documentation Services)

年 卷 期：2022年第43卷第6期

页      面：48-57页

核心收录：

学科分类：050302[文学-传播学] 050301[文学-新闻学] 05[文学] 0503[文学-新闻传播学] 

基　　金：国家社会科学基金项目“突发公共事件非理性网络舆论扩散的阻断机制研究”(项目编号:17BGL180) 广东省委党校共建项目“新时代党建引领基层社会风险防控共同体研究”(项目编号:HX202207)的研究成果 

主　　题：突发公共事件 网络舆情衰退期 RBF神经网络 SKEP算法 

摘      要：[目的/意义]近年来,引入大数据技术对网络舆情进行整合治理已成为趋势,如何精准识别舆情发展阶段是舆情治理的重要内容。[方法/过程]文章依据网络舆情系统理论与网络舆情生命周期理论,聚焦突发公共事件网络舆情衰退期,构建突发公共事件网络舆情衰退期研判指标体系;通过Python爬虫技术获取数据,结合SKEP算法及RBF神经网络进行多案例实证分析。[结果/结论]文章构建了突发公共事件网络舆情衰退期研判指标体系,RBF神经网络验证了指标体系的可行性,提出了应对不同突发公共事件网络舆情衰退期的引导策略。为政府网络舆情治理、定位网络舆情关键节点、加速网络舆情衰退提供相应的理论参考。