基于扎根理論的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別研究

王麗華 夏一雪 楊露露 李金澤

摘 要 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別研究，提高網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險早期識別、預(yù)警能力，為相關(guān)部門科學(xué)決策提供理論支持。通過扎根理論提取突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素，提煉突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素的演化邏輯，從而得出突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理。輿情風(fēng)險演化過程中存在固有風(fēng)險、表達(dá)風(fēng)險、執(zhí)行風(fēng)險，通過識別突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情形成與演化過程中的三類風(fēng)險，防范網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險。

關(guān)鍵詞 扎根理論；網(wǎng)絡(luò)輿情；風(fēng)險要素；風(fēng)險識別

中圖分類號 G2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）20-0017-08

基金項目：國家民委民族研究項目“新媒體時代涉民族因素網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險建模與治理研究”（編號：2020-GMD-023）；河北省社會科學(xué)發(fā)展研究課題“重大突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿論新生風(fēng)險治理機(jī)制研究”（編號：20200403102）；全國統(tǒng)計科學(xué)研究重點項目“基于輿情大數(shù)據(jù)的社會穩(wěn)定風(fēng)險建模與預(yù)警研究”（編號：2019LZ07）；教育部人文社科基金規(guī)劃項目“‘一帶一路沿線國家涉華輿情態(tài)勢感知體系與應(yīng)對研究”（編號：20YJA860002）。

近年來突發(fā)事件引爆網(wǎng)絡(luò)輿情的事件時常發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)輿情持續(xù)發(fā)酵，極易觸發(fā)輿情危機(jī)，嚴(yán)重影響社會和諧安定。通過扎根理論充分利用輿情大數(shù)據(jù)探究突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別的內(nèi)在規(guī)律，既能夠提高網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險早期智能預(yù)警與研判能力，為政府采取防范措施爭取時間，也可以為相關(guān)部門制定防范、治理措施提供參考方向和理論支撐，對改善網(wǎng)絡(luò)輿論生態(tài)具有重要作用。

突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別是輿情防控的首要環(huán)節(jié)，目前突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別研究主要呈現(xiàn)四個研究方向：一是預(yù)警識別，通過引入直覺模糊Choque積分、ANP和隨機(jī)Petri網(wǎng)、灰色模糊評價法、云重心法等技術(shù)對風(fēng)險偏好、風(fēng)險高度、發(fā)展態(tài)勢建立預(yù)警指標(biāo)集，從而確定網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險發(fā)展程度，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險預(yù)警研判的目標(biāo)[1-4]；二是風(fēng)險演化機(jī)理，基于Weisbuch-Deffuant模型和倉室模型研究信息擴(kuò)散模式、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)輿情情感識別、HHM模型和系統(tǒng)動力學(xué)理論模型模擬風(fēng)險演化水平等，研究網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的演化機(jī)理[5-7]；三是影響因素，通過模型明晰影響輿情風(fēng)險的因素，如：結(jié)合分層線性模型（HLM）影響信息感知的主要因素、模糊理論構(gòu)建多種類資源應(yīng)急優(yōu)化調(diào)度規(guī)劃模型、解釋結(jié)構(gòu)模型（ISM）構(gòu)建政務(wù)輿情風(fēng)險影響因素的關(guān)系結(jié)構(gòu)模型[8-10]；四是風(fēng)險感知，基于結(jié)構(gòu)方程（SEM）、AI算法、Vensim構(gòu)建模型，對風(fēng)險感知的作用水平進(jìn)行檢驗、感知風(fēng)險、得出控制風(fēng)險的關(guān)鍵時間[11-13]。

從已有的文獻(xiàn)來看，運(yùn)用模型方法量化突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別的相關(guān)指標(biāo)，能夠有效完成網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的識別、預(yù)警、監(jiān)測研究，而通過質(zhì)性研究方法探究網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別的理論研究相對較少。因而，利用扎根理論對突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素進(jìn)行提煉、分析與歸納，能夠充分分析突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險之間的內(nèi)在聯(lián)系，提煉突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別相關(guān)理論，為突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險預(yù)警提供理論支撐。

1 基于扎根理論提取突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素

1.1 研究方法

扎根理論研究方法產(chǎn)生于社會學(xué)領(lǐng)域，是一種通過深入情境的研究收集數(shù)據(jù)和資料，通過對數(shù)據(jù)間的不斷比較，進(jìn)行抽象化、概念化的思考和分析，從數(shù)據(jù)資料中歸納提煉出概念和范疇并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建理論的研究方法論[14]。根據(jù)扎根理論的研究范式設(shè)計研究過程，如圖1所示。

1.2 研究對象

選取2015—2020年在社會范圍內(nèi)影響較大、范圍較廣的8起突發(fā)事件作為此次研究的案例，案例涵蓋了突發(fā)事件的四個類型和不同的社會領(lǐng)域，突出研究樣本的代表性。突發(fā)事件詳情如表1所示。

1.3 提取突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素

1.3.1 開放性編碼

開放性編碼是指通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐句編碼將其逐層概念化和抽象化，得到概念和范疇[2]，并確定概念和范疇之間從屬關(guān)系的過程。首先對收集的材料逐句逐字進(jìn)行閱讀分析；其次提取標(biāo)簽，抽取概念；最后在此基礎(chǔ)上抽取概念。最終提煉出45個概念，27個范疇。編碼示例如表2所示。

1.3.2 主軸編碼

主軸編碼是在開放式編碼的基礎(chǔ)上，對編碼中的概念反復(fù)斟酌、對比、總結(jié)，再進(jìn)一步的加工提煉，發(fā)展范疇的層面和性質(zhì)，力圖使得范疇更嚴(yán)密科學(xué)[15]，并將與研究問題最相關(guān)的范疇挑選出來形成主范疇，以分析主范疇和副范疇的關(guān)系[16]。將突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險因素用輿論爆點、輿情特征、民意訴求、情緒化行為、處置不當(dāng)、政務(wù)問題、社會教育、社會心理、民生問題、法律問題10個主范疇概括（見表3）。其中“民意訴求”與其他副范疇的關(guān)系如表4所示。

主范疇進(jìn)行維度劃分，發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險因素中，既有“網(wǎng)民”“政府”主體因素、也有“社會”環(huán)境因素，還存在事件“輿情”的本體因素。

1.3.3 選擇性編碼

選擇性編碼是圍繞核心范疇，進(jìn)一步分析核心范疇與主范疇、其他范疇的關(guān)系，并以一定的邏輯結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)的過程。通過以上所有范疇分析、比較，提煉出“信息溝通”這一核心范疇來概括和分析其他范疇。

圍繞核心范疇 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素的演化過程可以概括為（見圖2）：基于社會中普遍存在的信息供需不對等、溝通交流不暢通等問題，使得隱藏在社會中長期累積的固有矛盾因突發(fā)事件的發(fā)生而顯現(xiàn)：一是使人們忽視的社會問題重現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中，反向推動人們認(rèn)識到其危害性與緊迫性；二是在網(wǎng)民強(qiáng)烈的表達(dá)訴求中，以網(wǎng)絡(luò)曝光等方式突破信息溝通不足、不暢通的現(xiàn)實阻礙，引起媒體和網(wǎng)民的關(guān)注，督促相關(guān)部門盡快予以解決。突發(fā)事件一經(jīng)出現(xiàn)，在網(wǎng)絡(luò)中引起嘩然，大量負(fù)面情緒爆發(fā)，網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)快速增長的發(fā)展態(tài)勢：大量網(wǎng)民匯集網(wǎng)絡(luò)參與討論，發(fā)表個人觀點，特別是極端言論的出現(xiàn)錯誤引導(dǎo)處于負(fù)面情緒飽滿狀態(tài)下的網(wǎng)民走向極端；部分媒體的片面、失實、吸引流量式的報道助推網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展至高潮。與此同時，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險正在萌生。網(wǎng)民與媒體不斷向事件聚合，產(chǎn)生情感共鳴，輿情信息量“爆發(fā)式”增長，給政府應(yīng)對突發(fā)事件帶來了巨大的輿論壓力。及時、有效的應(yīng)對措施科學(xué)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情，為突發(fā)事件處置工作營造良好的輿論基礎(chǔ)，但針對性、合理性、有效性較弱的應(yīng)對措施：一方面，不僅不能順利化解輿情危機(jī)，還會給民眾與媒體帶來新的網(wǎng)絡(luò)輿情話題，加劇網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展；另一方面，損害政府公信力，給政府工作帶來長期的負(fù)面影響。隨著輿情的不斷演化，事件信息不斷被媒體與民眾公開，推動全社會予以反思：教育、心理健康、法律的缺失與不適用是造成這一現(xiàn)象的根本原因，民眾需要通過爭奪話語權(quán)強(qiáng)烈表達(dá)改變現(xiàn)狀的意愿和訴求。當(dāng)通過語言形式的表達(dá)渠道無法發(fā)揮作用，一些民眾轉(zhuǎn)而追求其他渠道來尋求社會更大范圍的關(guān)注和自身利益的滿足，例如集會、游行、報復(fù)社會等，從而引發(fā)更嚴(yán)重的危機(jī)。

1.3.4 飽和度檢驗

研究緊緊圍繞網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險主題，反復(fù)收集引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情的事件材料，重復(fù)上述編碼過程，調(diào)整編碼結(jié)構(gòu)，豐富研究結(jié)論。最后以2015—2020年其他8例突發(fā)事件進(jìn)行飽和度檢驗，完成了可重復(fù)性邏輯檢查。在檢驗過程中，并未發(fā)現(xiàn)新的范疇和可以形成新的邏輯關(guān)系，因此，說明在此基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別的研究在理論上是飽和的。

2 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險分布及其表現(xiàn)

網(wǎng)絡(luò)輿情話題的形成與發(fā)展反映網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素的形成與發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素的形 成與發(fā)展反映網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的形成與發(fā)展，因而，網(wǎng)絡(luò)輿情話題是網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的具體表現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)輿情話題的階段性分布與變化體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的階段性分布與變化。

2.1 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險分布

整理匯總突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情不同發(fā)展階段的風(fēng)險要素的分布情況，如表5所示，對比發(fā)現(xiàn)有以下不同。

1）輿情爆點、民意訴求、情緒化表達(dá)、政務(wù)問題、法律與民生問題在網(wǎng)絡(luò)輿情初始期出現(xiàn)。道德爭議、政務(wù)問題、民生問題、法律問題、輿論爆點是網(wǎng)絡(luò)輿情的導(dǎo)火索，引發(fā)了網(wǎng)民迫切的民意表達(dá)需求，特別是極端情緒的出現(xiàn)，加劇了事件輿情演化進(jìn)程。

2）輿情特征和政府應(yīng)急處置不當(dāng)表明網(wǎng)絡(luò)輿情特征在此階段已經(jīng)非常顯著，且政府已參與到突發(fā)事件的處置過程中，處置過程及具體措施的實效性、合理性、針對性等是民眾評判政府應(yīng)急管理工作的重要標(biāo)準(zhǔn)，未達(dá)到民眾的滿意，政府應(yīng)對不當(dāng)成為事件輿情的新風(fēng)險，推動輿情持續(xù)升溫。民眾和媒體追根溯源思考事件，揭露社會教育不足和大眾心理狀況的行為是社會教育和社會心理在網(wǎng)絡(luò)輿情擴(kuò)散期出現(xiàn)的原因。

3）所有網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險話題共同在擴(kuò)散期出現(xiàn)。在所有話題的共同作用下，民眾與媒體充分發(fā)表觀點并討論，網(wǎng)絡(luò)輿情短時間內(nèi)快速增長的同時，輿情風(fēng)險逐漸形成、擴(kuò)散。

4）輿情消退期輿情爆點不再出現(xiàn)。隨著突發(fā)事件被化解，突發(fā)事件的輿情話題和衍生話題已被廣泛討論，事件的方方面面已被輿情放大化，輿情爆點沒有繼續(xù)引發(fā)輿情的價值，輿情逐漸消退，風(fēng)險逐漸化解。

2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險具體表現(xiàn)

整理網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化邏輯，進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險話題將其分為潛在固有風(fēng)險、潛在表達(dá)方式風(fēng)險和潛在執(zhí)行風(fēng)險（圖3），從民眾角度來看，網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的具體表現(xiàn)也是引起網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的原因，具體如下。

固有風(fēng)險：1）民生類：危及生命健康、國家福利政策、增加民生負(fù)擔(dān)、物資價格；2）法律類：質(zhì)疑案件判決、精神疾病法律適用、法律法規(guī)不完善、法律法規(guī)爭議；3）教育類：缺少角色保護(hù)、安全觀念薄弱、家庭教育缺失；4）心理類：缺乏心理疏導(dǎo)、缺少角色保護(hù)。

表達(dá)風(fēng)險：1）訴求類：追求事件責(zé)任、關(guān)聯(lián)其他案件、新聞報道方式、要求控制野味、調(diào)查案件真相；2）輿情爆點類：違背道德底線、批判國民素養(yǎng)、機(jī)器人話題、反對不道德現(xiàn)象、虛假消息、熱點話題、忽視網(wǎng)絡(luò)輿論、缺少輿論引導(dǎo)、被動應(yīng)對輿論、媒體隱瞞實況、民眾心生怨氣；3）行為類：使用語言暴力、地域辱罵大戰(zhàn)。

執(zhí)行風(fēng)險：1）應(yīng)急類：應(yīng)對策略不當(dāng)、忽視周邊災(zāi)情、缺乏防范措施；2）政務(wù)類：政務(wù)部門腐敗、政務(wù)人員失職、削減警察作用、線上聯(lián)動線下、公布案件信息、犯罪活動頻發(fā)；3）法律類：精神疾病判決爭議、判決難以服眾、新興行業(yè)隱患。

3 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險識別

3.1 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理

通過扎根理論得出突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素的演化邏輯分為三個階段，每個階段存在自身特有的內(nèi)在邏輯，三個階段共同構(gòu)成了突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素演化機(jī)理，明晰每一階段的風(fēng)險要素作用情況和內(nèi)在發(fā)展邏輯有助于深刻理解、掌握突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化的過程及規(guī)律，在此基礎(chǔ)上，提煉出一般性的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理，如圖4所示。

風(fēng)險形成階段：突發(fā)事件的發(fā)生觸發(fā)到社會生活中的固有風(fēng)險，受到事件和相關(guān)信息刺激的民眾，產(chǎn)生對該事件的態(tài)度、看法和情緒，他們通過微博、微信、網(wǎng)站或論壇等網(wǎng)絡(luò)平臺進(jìn)行發(fā)表、轉(zhuǎn)載和評論，由于時間尚短，在輿情初期未能引起公眾的廣泛關(guān)注，沒有成為話題熱點[17]，但由于固有風(fēng)險和突發(fā)事件均存在爭議性和矛盾性，兩者結(jié)合加劇了輿情引爆潛能的大小與風(fēng)險性，以及網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)聲低成本、低限度、虛擬性的特征使表達(dá)方式也具有風(fēng)險性。當(dāng)信息量增長到一定量時，形成小范圍的局部輿情，網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險伴隨輿情的產(chǎn)生而形成，并隨之發(fā)展。

風(fēng)險發(fā)展階段：如果說風(fēng)險形成階段是潛在風(fēng)險的顯現(xiàn)階段，那么風(fēng)險發(fā)展階段就是快速積累、逐漸壯大的階段。初具形成的民眾態(tài)度、看法和情緒經(jīng)過事件發(fā)酵后，增長數(shù)量的同時引起情感的強(qiáng)烈共鳴；媒體與民眾的交流互動促使事件輿情的影響逐步擴(kuò)大；社會各界對于政府應(yīng)對突發(fā)事件的滿意程度，均為不確定的刺激因素，共同作用風(fēng)險話題由一個增長至多個甚至幾十個具有關(guān)聯(lián)性的風(fēng)險話題，引起風(fēng)險話題社會化、政治化、群體化。民眾、媒體、政府等多主體以事件背景展開群體反思、深入挖掘起因、追溯至社會教育、心理健康、法律適用等維度，其中民眾與媒體以擴(kuò)大輿情影響為目的，與政府平息輿情的目的截然相反。在新老話題的轉(zhuǎn)移過程中，民眾和媒體存在著發(fā)表極端言論、負(fù)面傾向、引流式言論的潛在風(fēng)險，政府承擔(dān)著面對潛在風(fēng)險的壓力與科學(xué)引導(dǎo)的重要任務(wù)，也存在應(yīng)對不當(dāng)?shù)娘L(fēng)險，因此輿情擴(kuò)散時期，由于參與主體的增多、目的與利益的差異、風(fēng)險性的增強(qiáng)，突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險逐漸發(fā)展成熟。

風(fēng)險作用階段：隨著網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)入擴(kuò)散期，線下相互作用，線上影響線下民眾，同時線下民眾匯集線上，線上之間的個體相互影響，彼此之間相互影響。網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)酵池從網(wǎng)絡(luò)平臺擴(kuò)大至社會整體，若缺少政府科學(xué)引導(dǎo)，網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險將轉(zhuǎn)化為危機(jī)事件，影響范圍從特定主體擴(kuò)大至全社會，演化為更嚴(yán)重的社會安全事件。

3.2 基于突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理的風(fēng)險識別

精準(zhǔn)識別突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險是風(fēng)險防控的第一步，也是著力提高輿情防控的關(guān)鍵一步。

3.2.1 社會固有風(fēng)險的識別

突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的風(fēng)險識別依托輿情產(chǎn)生初期的特征和標(biāo)志，便于快速識別突發(fā)事件議題相關(guān)的固有風(fēng)險，將網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險防控前置。一是善于通過輿情話題捕捉公眾社會生活方方面面的矛盾或爭議：民生方面，事關(guān)公眾生命健康、權(quán)益保障、社會福利、經(jīng)濟(jì)秩序、生活負(fù)擔(dān)等話題；法律方面，民眾針對特殊疾病的法律法規(guī)的實施、案件判決結(jié)果、新興行業(yè)法律法規(guī)完善等問題的認(rèn)知與理解；教育方面，社會對弱勢群體教育保護(hù)、個人安全防護(hù)意識、素質(zhì)教育培養(yǎng)、家庭教育觀等忽視；心理方面，極端心理影響下出現(xiàn)反社會人格、引導(dǎo)人做出極端行為，以及重大災(zāi)難事故后群體的心理創(chuàng)傷疏導(dǎo)。二是從話題的一致性、煽動性、事件的嚴(yán)重性、危害性分析研判以上話題在突發(fā)事件的關(guān)聯(lián)下是否具有輿情潛質(zhì)及輿情潛質(zhì)的大小。

3.2.2 主體表達(dá)風(fēng)險的識別

網(wǎng)絡(luò)輿情信息量、情感共鳴程度、人員聚集量不斷累積，依次逐漸催化產(chǎn)生，使突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險發(fā)展三個階段相互交接。低成本、低門檻、高自由、強(qiáng)隱蔽、強(qiáng)放大的表達(dá)渠道加速了信息的曝光度和傳播度，模糊了信息的真實性，建立成熟、理性、客觀的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)機(jī)制可以弱化民眾表達(dá)風(fēng)險，強(qiáng)化媒體新聞報道、信息傳播的標(biāo)準(zhǔn)削減媒體表達(dá)風(fēng)險。依托界限分明的處罰機(jī)制，以是非分明的網(wǎng)絡(luò)發(fā)言標(biāo)準(zhǔn)警醒網(wǎng)絡(luò)用戶使用網(wǎng)絡(luò)的底線意識，提高破壞網(wǎng)絡(luò)秩序的代價，阻止部分“投機(jī)取巧”的網(wǎng)絡(luò)用戶發(fā)泄憤怒、散播負(fù)面消息等以破壞輿論生態(tài)為目的的“僥幸行為”。

3.2.3 政府執(zhí)行風(fēng)險的識別

預(yù)判政府應(yīng)急決策和輿情引導(dǎo)決策的民眾滿意度可以提升政府應(yīng)急決策的切實效果。首先，科學(xué)制定應(yīng)急管理預(yù)案，基于歷史事件處置、應(yīng)對輿情風(fēng)險的案例和經(jīng)驗，結(jié)合具體事件調(diào)整應(yīng)急預(yù)案；其次，預(yù)估應(yīng)急預(yù)案的應(yīng)急滿意度，實施應(yīng)急決策前，由新聞媒體人員、應(yīng)急專家、輿情專家、風(fēng)險管控專家、民眾代表共同組成代表小組，審核檢驗應(yīng)急預(yù)案，預(yù)判預(yù)案的滿意度；最后，嚴(yán)肅、認(rèn)真處理每一起輿情事件，不斷提升輿情風(fēng)險處置能力和權(quán)威性。

4 結(jié)語

依照 扎根理論研究范式提取出突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險要素，通過典范模型把各范疇聯(lián)系起來提煉突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險的演化過程，歸納總結(jié)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險在輿情發(fā)展階段的分布情況與具體表現(xiàn)話題，從而得出突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理。在此基礎(chǔ)上，提出通過識別突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情形成與演化過程中的三類風(fēng)險，防范網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險。在防控突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險過程中，需要從提高關(guān)注、解決社會日常問題、建立正確的發(fā)聲機(jī)制、規(guī)范嚴(yán)格的行業(yè)準(zhǔn)則及培養(yǎng)風(fēng)險防控的權(quán)威性五個層次全面防范與應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)。因此，提出運(yùn)用扎根理論研究突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理，以識別風(fēng)險要素為前提預(yù)警輿情風(fēng)險，為輿情風(fēng)險防控提供了重要的理論基礎(chǔ)和有效途徑。

參考文獻(xiàn)

[1]林玲，陳福集，謝加良，等.考慮風(fēng)險偏好的直覺模糊Choquet積分網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型[J].情報雜志，2017（2）：1-7[2021-09-18].http：//kns.cnki.net/kcms/ detail/61.1167.G3.20210810.1323.022.html.

[2]田世海，王春夢，楊文蕊.基于ANP和隨機(jī)Petri網(wǎng)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警機(jī)制研究[J/OL].中國管理科學(xué)，2021：1-12[2021-09-18].https：//doi.org/10.16381/ j.cnki.issn1003-207x.2020.2433.

[3]陳培友，郭靖.基于ANP：灰色模糊的群體性突發(fā)事件輿情風(fēng)險預(yù)警研究[J].情報探索，2021（7）：9-16.

[4]徐佳雨，張敏.基于模糊集值法和云重心法的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險預(yù)警方法研究[J].情報探索，2021（5）：27-35.

[5]任昌鴻，童春燕.大數(shù)據(jù)平臺下網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化模型仿真研究[J].計算機(jī)仿真，2021，38（6）：190-194.

[6]袁國棟.基于知識發(fā)現(xiàn)的突發(fā)事件輿情風(fēng)險演化模型研究[J].情報科學(xué)，2021，39（3）：32-36.

[7]葉瓊元，夏一雪，竇云蓮，等.面向突發(fā)公共衛(wèi)生事件的網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險演化機(jī)理研究[J].情報雜志，2020，39（10）：100-106.

[8]劉青川，關(guān)斌，包國憲.突發(fā)性公共衛(wèi)生事件中居民的風(fēng)險信息感知研究：基于全國81個城市的調(diào)研數(shù)據(jù)[J].圖書與情報，2021（2）：40-53.

[9]王治瑩，岳朝龍.輿情傳播中考慮公眾風(fēng)險感知的多資源流應(yīng)急優(yōu)化調(diào)度[J].中國管理科學(xué)，2016，24（6）：115-123.

[10]曹海軍，侯甜甜.基于ISM的政務(wù)輿情風(fēng)險影響因素結(jié)構(gòu)關(guān)系研究[J].湖北社會科學(xué)，2021（5）：43-51.

[11]劉戰(zhàn)豫，朱康文，王漫漫.心理距離視角下輿情傳播風(fēng)險感知和治理[J].長江師范學(xué)院學(xué)報，2020，36（6）：24-31，122.

[12]徐瑛，齊中祥.基于大數(shù)據(jù)和AI算法的社會風(fēng)險智能感知系統(tǒng)[J].貴陽學(xué)院學(xué)報（社會科學(xué)版），2020，15（5）：57-62，70.

[13]王中郵，張春顏.化學(xué)災(zāi)害中個體風(fēng)險感知的系統(tǒng)動力學(xué)建模與仿真研究[J].科技管理研究，2020，40（9）：163-169.

[14]Strauss A L，Corbin J M.Basics of qualitativeresearch：techniques and procedures for developing grounded theory[J].Thousand Oaks Ca Sage Tashakkori A & Teddlie C，2014，36（100）：129.

[15]姜金貴，張鵬飛，付棣，等.群體性突發(fā)事件誘發(fā)因素及發(fā)生機(jī)理研究：基于扎根理論[J].情報雜志，2015，34（1）：150-155.

[16]Charmaz K.GroundedTheory.Rethinking Methods in Psychology，1995.

[17]何振，盧坤.突發(fā)事件社會輿情風(fēng)險生成演化及防控研究[J].湘潭大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2020，44（2）：22-26.