突發公共事件網絡輿情治理的影響因素及對策
——基于2019年68個突發公共事件的統計分析

童素娟 曾美嫻

(1.浙江科技學院 經濟與管理學院，浙江 杭州 310023； 2.浙江大學 經濟學院，浙江 杭州 310058)

截至北京時間2021年6月15日10時30分，美國約翰斯·霍普金斯大學實時統計數據顯示，全球累計確診新冠肺炎病例17 690多萬例，累計死亡病例382多萬例，蔓延200多個國家(1)新冠肺炎疫情實時動態數據來自WHO和約翰斯·霍普金斯大學網站。。根據亞洲開發銀行預測，新冠肺炎疫情造成的全球經濟損失在5.8萬億～8.8萬億美元之間，相當于全球國內生產總值(GDP)的6.4%～9.7%(2)亞洲開發銀行：《疫情致全球經濟損失或達8.8萬億美元》，2020-05-18,http://www.cankaoxiaoxi.com/finance/20200518/2410750.shtml。。這次重大突發公共衛生事件，傳播速度極快、感染范圍極廣、防控難度極大，考驗著各個國家的治理能力與治理效能。疫情不僅考驗著各國的醫療衛生體系建設，也考驗著各國經濟社會的復蘇能力。醫療衛生體系是主戰場，社區防護是后方戰場，復工、復產、復學則是次生戰場，打贏“病毒阻擊戰”后還需打贏“經濟復蘇戰”。

除了“醫療衛生戰場”“社區防護戰場”“經濟復蘇戰場”外，還有一個“戰場”易被忽視，那就是網絡輿情“戰場”。自疫情暴發以來，以疫情為中心的各種話題熱度不減、爭論不下(3)齊佳音、方濱興：《重大突發事件中網絡輿情引導及治理研究——以新型冠狀病毒肺炎疫情為例》，《上海對外經貿大學學報》2020年第5期，第5-13頁。。面對傳染力極強的新冠肺炎病毒，各國不得不采取“居家”防控以隔絕病毒，但隔絕病毒的同時也隔絕了與外界的直接交流和溝通，民眾比以往更依賴網絡、關注網絡，網絡信息幾乎成為民眾掌握疫情的唯一渠道，網絡輿情成為影響民眾心態、看法和行為的重要變量(4)楊建義：《著力化解新冠肺炎疫情的網絡輿情“臺風眼”》，2021-02-27，https://m.gmw.cn/toutiao/2020-02/27/content_123161329.htm。。基于互聯網“流量為王”和匿名性的特征，疫情防控期間網絡輿情復雜多變、真假難辨，各種話題頻出，充斥著“撕裂與對峙”“浮躁與恐慌”。網絡謠言容易加劇社會恐慌，增加社會的不穩定性。因此，在突發公共事件期間，如何科學有效地引導、應對和管理輿論，成為當務之急。

網絡輿情治理是國家治理體系與治理能力現代化的重要一環。面向突發公共事件的網絡輿情治理，不僅是保障人民群眾健康安全、維護人民群眾根本利益、實現經濟社會高質量發展的基礎，也是國家治理體系和治理能力現代化的體現(5)胡峰：《重大疫情網絡輿情演變機理及跨界治理研究——基于“四點四階段”演化模型》，《情報理論與實踐》2020年第6期，第23-29頁。。本次新冠肺炎疫情充分暴露了地方政府在網絡輿情治理能力方面的不足，也充分顯示出提升網絡輿情治理效能是不斷完善我國治理體系和治理能力現代化的必由之路。基于此，本研究以2019年68個突發公共事件為研究對象，抓取這些事件的首發信息來源、微博關注度(閱讀量)、政府第一回應時間、政府危機反應速度、政府輿情響應次數和事件嚴重程度等數據，構建一套“突發公共事件網絡輿情治理影響因素評價指標體系”，并運用SPSS統計軟件對樣本事件的評價指標進行統計分析，進而探討政府網絡輿情治理能力及其影響因素，提出疫情防控期間政府提升網絡輿情治理能力的對策建議。

一、理論分析

為更好地分析突發公共事件網絡輿情治理的影響因素，對“突發公共事件”“網絡輿情治理”兩個核心概念以及相關研究作相應的介紹和梳理，并從“突發公共事件類型”“微博關注度(閱讀量)”“政府輿情響應頻率”“政府危機反應速度”和“公共事件嚴重程度”等因素對“網絡輿情持續時間”的影響角度，提出研究假設。

(一)概念介入

1.突發公共事件。突發公共事件是指突然發生的，已經造成或可能造成嚴重社會危害的，需要采取應急處置措施予以應對的自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件。突發公共事件可以分為公共衛生類、社會安全類、事故災難類、政府公權類和自然災害類五類。根據《國家特別重大、重大突發公共事件分級標準(試行)》相關規定，并按照突發公共事件性質、嚴重程度、可控性和影響范圍等因素，分為Ⅰ級(特別重大)、Ⅱ級(重大)、Ⅲ級(較大)和Ⅳ級(一般)四級。具體分類如下：特別重大突發公共事件(Ⅰ級)是指事態非常復雜，突發事件由國務院負責組織處置，死亡30人以上為特別重大；重大突發公共事件(Ⅱ級)是指事態復雜，由省級政府負責組織處置，死亡10人至30人為重大；較大突發公共事件(Ⅲ級)是指事態比較復雜，由市級政府負責組織處置，死亡3人至10人為較大；一般突發公共事件(Ⅳ級)是指事態比較簡單，由縣級政府負責組織處置，死亡1人至3人為一般。

2.網絡輿情治理。網絡輿情是指通過互聯網傳播的對社會熱點問題具有較強影響力的公眾言論和觀點，是社會輿論的一種表現形式。網絡輿情治理是指政府對網絡輿情危機進行應急處理、綜合協調、危機公關等綜合處置行為，是國家治理體系和治理能力現代化的重要組成部分，是將我國制度優勢轉化為治理效能的重要支撐力量。根據相關統計數據，81.28%新聞的源頭和傳播平臺來自微博，新浪微博則是我國最具代表性和影響力的微博網站(6)數據來自鷹眼速讀網。。因此，本次研究主要選取新浪微博作為網絡輿情載體。

(二)文獻回顧

目前，國內學界關于網絡輿情治理的研究發展迅速、成果豐富，但是“原地踏步”或“原地轉圈”的研究較多，尚未構建成熟的理論體系，且滯后于實踐發展，尤其是新冠肺炎疫情暴發以來這一表現更為明顯。梳理突發公共事件網絡輿情治理的相關文獻發現，國內豐富而復雜的網絡輿情治理研究存在一些基本共識，主要體現為三個方面：第一，“治理”是網絡輿情治理的內核；第二，網絡輿情治理的基本場域是網絡空間；第三，網絡輿情治理的主旨和初衷是在網絡管理中植入治理理念(7)孔建華：《國內網絡輿情治理研究綜述》，《電子政務》2018年第12期，第67-78頁。。信息技術賦權的工具優勢和網絡空間擴張的增能效應，使自媒體更加草根化、碎片化和個性化，網絡輿情傳播的邊際成本大大降低，網絡輿情的傳播效率和速度顯著提升，網絡輿情由“沉默的螺旋”向“意見的長尾”演變(8)胡峰：《重大疫情網絡輿情演變機理及跨界治理研究——基于“四點四階段”演化模型》，《情報理論與實踐》2020年第6期，第23-29頁。。在新冠肺炎疫情防控過程中，網絡輿情呈現出復雜多變的局面，表現出以下特征：圈層傳播與個體傳播融合、網絡圍觀與證實偏差并存、疫情謠言與恐慌情緒共鳴、主流聲音與負面推動對峙(9)劉余勤、李振：《重大疫情網絡輿情的特征及其治理》，《思想理論教育》2020年第4期，第103-107頁。。西方發達國家網絡輿情治理主要有三種治理模式：政府社會協同治理模式、政府主導的監管治理模式、網絡自治型治理模式(10)錢彩平：《國外網絡輿情治理：特色模式、典型經驗與現實啟示》，《天津行政學院學報》2019年第6期，第43-49頁。。中國現有網絡輿情治理路徑主要有兩個方向：基于政府主導、多主體參與的“回應治理路徑”和基于法治思維的“法制治理路徑”(11)⑤曹海軍、李明：《大數據時代中國網絡輿情的治理反思與路徑拓展——基于“技術治理路徑”嵌入視角》，《行政論壇》2019年第5期，第65-73頁。。

當前，中國網絡輿情治理具有“內卷化”的屬性，即在網絡輿情治理參與主體和投入資源不斷增加的同時，面臨治理失靈的風險挑戰也在不斷增加，而在治理方式上則存在思維慣性，呈現出明顯的“路徑依賴”(12)。地方政府在突發公共事件網絡輿情治理上仍存在一定的問題：一是應對突發公共事件網絡輿情的理念觀念落后；二是突發公共事件的網絡輿情處置最佳時機難以把握；三是突發公共事件網絡輿情政府信息不公開透明；四是突發公共事件網絡輿情應急處理機制不健全(13)史枚翎：《地方政府突發事件網絡輿情治理分析》，《傳播力研究》2019年第22期，第263-266頁。；五是突發公共事件社情民意訴求渠道不暢(14)李靜、張勤：《地方政府應對網絡輿情的治理能力研究》，《中共南京市委黨校學報》2016年第1期，第68-72頁。。地方政府在突發公共事件輿情治理中的表現和最終效果很大程度取決于地方政府官員的態度，地方政府處置突發公共事件輿情的核心是公眾滿意度和信息透明度，面對公眾要謙遜、真誠(15)鐘偉軍：《公共輿論危機中的地方政府微博回應與網絡溝通——基于深圳“5.26飆車事件”的個案分析》，《公共管理學報》2013年第1期，第31-42頁。。張春顏(2020)通過對108個突發公共事件案例的分析，發現不同層級的領導主體在網絡輿情治理中都存在不同程度的政府信任差序格局困境、信息傳播的后真相困境和應急管理的多部門資源聯動協調困境(16)張春顏：《災害性公共危機治理過程中的領導行為困境與能力提升路徑——基于108個案例的深入分析》，《領導科學》2020年第1期，第102-104頁。。翁士洪(2020)對中國2009—2012年網絡輿情案例進行定量分析，建構了理解政府回應效果的探索性分析框架，指出政府回應、官方響應和信息透明三者線性相關，政府回應受到近期決策方式影響(17)翁士洪：《網絡治理能力視角下的政府回應效果研究》，《公共管理研究》2020年第3期，第49-61頁。。張一文(2010)創新性地運用系統動力學建模，分析突發公共事件網絡輿情的作用機制(18)張一文、齊佳音、馬君等：《網絡輿情與非常規突發事件作用機制——基于系統動力學建模分析》，《情報雜志》2010年第9期，第1-6頁。；彭輝(2014)基于2013年33個網絡輿情事件，系統分析我國政府應對網絡輿情現狀(19)彭輝、姚頡靖：《我國政府應對網絡輿情的現狀及對策研究——基于33件網絡輿情典型案例分析》，《北京交通大學學報(社會科學版)》2014年第3期，第102-110頁。；許鑫(2016)對2007—2014年102個網絡公共事件進行定量統計(20)許鑫：《網絡公共事件政府回應的現狀、問題與策略——基于2007-2014年102個案例的實證分析》，《情報雜志》2016年第7期，第80-85頁。。

(三)研究假設

結合前文分析，本研究提出以下假設:

H1：“突發公共事件類型”與“網絡輿情持續時間”顯著相關。突發公共事件分為公共衛生類、社會安全類、事故災難類、政府公權類和自然災害類五類。公共危機事件類型不同，公共危機輿情持續時間也不同，政府網絡輿情治理能力也不同。

H2：“突發公共事件類型”與“微博關注度(閱讀量)”顯著相關。新浪微博是我國最具代表性和影響力的媒體平臺。公共危機事件類型不同，媒體關注度也不同，以新浪微博為代表的媒體平臺的報道量也會不同。

H3：“政府輿情響應頻率”與“微博關注度(閱讀量)”顯著相關。政府輿情響應頻率不同，輿論媒體關注度也會不同，政府輿情響應越快、越頻繁，媒體關注度就會相應下降，就不容易發酵為公共危機事件。

H4：“政府危機反應速度”(21)政府危機反應速度是指政府部門在突發公共事件發生后處理的速度，主要考察政府公共危機治理能力。2016年8月，國務院辦公廳印發《關于在政務公開工作中進一步做好政務輿情回應的通知》，要求各地各部門對重特大政務輿情最遲應在24小時內舉行新聞發布會，對其他政務輿情應在48小時內予以回應，并根據工作進展情況，持續發布權威信息。同年11月，國務院辦公廳又出臺了實施細則，明確涉及特別重大、重大突發事件的政務輿情，最遲要在5小時內發布權威信息。在重大事件發生之后快速向社會發布權威消息，既能使政府掌握信息的主導權，也能在一定程度上避免謠言的傳播。與“網絡輿情持續時間”顯著相關。網絡輿情持續時間是指突發公共事件發生后經由網絡融媒體的傳播產生輿情的時間，到事件基本解決后網絡輿情消解的時間。該指標用于考察政府對突發公共事件網絡輿情的調控能力，間接反映政府網絡輿情治理能力。網絡輿情持續時間與政府危機反應速度呈負相關。網絡輿情持續時間越長，說明政府網絡輿情治理能力越弱。

H5：“突發公共事件嚴重程度”與“政府危機反應速度”顯著相關。突發公共事件分為Ⅰ級(特別重大)、Ⅱ級(重大)、Ⅲ級(較大)和Ⅳ級(一般)。突發公共事件的嚴重程度與政府危機反應的速度呈正相關。突發公共事件越嚴重，政府危機反應速度就越迅速、越及時。

二、數據來源及樣本

當今網絡輿情呈現融媒體、多終端的發展趨勢，網絡輿論環境愈加復雜多變，突發公共事件的輿情發酵周期受到多重因素的影響，網絡輿情走勢更加難以預測，網絡輿情治理也更加難以把握。為更好地體現樣本的代表性，本研究在樣本事件選取上考慮了以下因素：一是選取影響較大的突發公共事件，二是事件受關注度較高(引發全網熱議)，三是主要首發信息來源是微博。當然，在輿情熱點事件中，并不是所有的事件都是突發公共事件，因此剔除了部分不符合突發公共事件定義的案例，同時確保相關數據信息能查詢獲取。

(一)數據來源

本研究采用判斷式抽樣的方法，通過公開網站搜集2019年國內發生的68個網絡輿情事件為樣本，抓取“事件類型、事件發生時間、事件持續時間、輿情發生時間、輿情持續時間、事件聲量峰值時間、首發消息來源、微博關注度、主要傳播(影響力)平臺、政府第一回應時間、政府回應次數、事件嚴重程度及網民態度”等數據，構建一套“突發公共事件網絡輿情治理影響因素評價指標體系”(見表1)。

表1 突發公共事件網絡輿情治理影響因素評價指標體系量化表

(二)樣本情況

樣本分布情況見表2。

表2 68個樣本事件的評價指標分布情況表

1.突發公共事件類型。在68個突發公共事件中，社會安全類占據大多數，占57.4%；其次為政府公權類，占19.1%；公共衛生類、事故災難類分別占8.8%，自然災害類占5.9%。

2.首發信息來源。首發信息來源是指信息事件首次曝光發布的媒體源頭，主要分為網絡媒體和傳統媒體。在68個樣本事件中，首發信息來源于微博最多，占47.2%。而新聞網站和視頻并列第二(占17.6%)，新聞客戶端(占10%)和微信(占6%)位列第三、第四，傳統媒體和論壇則均低于5%。

3.突發公共事件嚴重程度。在68個樣本事件中，突發公共事件以一般事件為主，占84%，特別重大事件占6%，重大事件占6%，較大事件占4%。其中，特別重大事件主要以自然災害類為主。

5.網絡輿情持續時間。在68個樣本事件中，網絡輿情持續3—7天的占33.8%，持續8—12天的占33.8%，持續13—17天的占8.8%，持續18—25天的占8.8%，持續26—38天的占8.8%，持續38天以上的占6%。這表明大部分網絡輿情(67.6%)在2周內可以結束。

6.新浪微博關注度(閱讀量)情況。新浪微博的閱讀量計算主要分為三類：頁面刷新閱讀、微博加載閱讀和微博轉發閱讀，一般可以引發熱議、受微博網民關注的突發公共事件閱讀量都超過1億。68個樣本事件的新浪微博閱讀量分布較均勻，其中有“1億”閱讀量的最多，占17.5%；“2億”的占16.2%；“3億”的占7.4%；“4億”的占11.8%；“5億”的占8.8%；“6億”的占7.4%；“7億”的占7.4%；“8億”的占10.3%；“9億”的占4.4%；“10億”的占8.8%。

7.政府危機反應速度。政府危機反應速度是指政府部門在突發公共事件發生后采取相應舉措的速度，主要考察政府公共危機治理能力。在68個樣本事件中，政府當天響應的占26.5%，1天后響應的占23.5%，2—4天響應的占26.5%，5—8天響應的占7.4%，14—30天響應的占5.9%，30天以后響應的占10.2%。

8.政府網絡輿情響應次數。政府網絡輿情響應次數是指政府部門在突發公共事件發生后公開向媒體和社會發布關于事件的相關信息和回應社會關切的次數。在68個樣本事件中，“響應1次”的占7.4%，“響應2次”的占28.0%，“響應3次”的占38.2%，“響應4次”的占2.9%，“響應5次”的占8.8%，“響應6次”的占8.8%，“響應9次”的占2.9%，“響應10次及以上”的占7.4%。

三、實證分析

不同于傳統媒體環境下的網絡輿情影響因素，突發公共事件的網絡輿情受多個因素的影響，貫穿突發公共事件的全生命周期。政府部門必須全面勘察突發公共事件，密切追蹤輿情演變，及時反應并采取恰當的措施，將網絡輿情扼殺在萌芽階段，進行有效的突發公共事件危機公關。那么，哪些因素影響政府網絡輿情治理？通過對68個突發公共事件的統計分析，從網絡輿情治理的眾多影響因素中尋找最具有影響力的變量。

(一)相關性分析

通過皮爾森(Pearson)相關性分析檢驗研究假設，得出以下結果。

還有人工智能之無人彩妝店、無人汽車4s店、無人環衛車等。人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，隨著時代的發展，科技的進步，人工智能將更加深入地滲透于我們工作生活的方方面面，“無人”的人工智慧城市會越來越完善，城市服務，即將成為智慧的“無人之境”！

H1：“突發公共事件類型”與“網絡輿情持續時間”相關不成立。從相關性分析結果可以發現，“網絡輿情持續時間”與“突發公共事件類型”的Pearson相關系數為0.304，在p=0.01的顯著性水平下(雙側)，相關性不顯著，即網絡輿情持續時間的長短與突發公共事件類型并沒有直接的關系(見表3)。在68個樣本事件中，網絡輿情持續39天及以上的樣本事件和事件嚴重程度與否關系不大，主要是社會類、話題度大的事件，比如“陜西奔馳女車主維權風波”事件持續了49天，“華南理工某院長篡改考生考研成績”事件持續了56天，“上海首例‘咸豬手’入刑”事件和“大潤發抓小偷私自處罰”事件各持續了53天。

表3 “突發公共事件類型”與“網絡輿情持續時間”的相關性分析

H2：“突發公共事件類型”與“微博關注度(閱讀量)”相關成立。從相關性分析結果可以發現，“突發公共事件類型”與“微博關注度(閱讀量)”的Pearson相關系數為0.040，在p=0.01的顯著性水平下(雙側)，相關性顯著(見表4)。在68個樣本事件中，微博關注度(閱讀量)達到10億的案例是“翟天臨知網事件”“江蘇鹽城響水化工廠發生爆炸”“陜西奔馳女車主維權風波”“重慶保時捷女車主打人事件”“大連13歲少年殺害女童案”和“視覺中國圖片版權事件”，分屬不同突發公共事件類型。

表4 “突發公共事件類型”與“微博關注度(閱讀量)”的相關性分析

H3：“政府網絡輿情響應次數”與“微博關注度(閱讀量)”相關成立。由相關性分析結果可知，“政府網絡輿情響應次數”與“微博關注度(閱讀量)”Pearson相關系數為0.048，在p=0.01的顯著性水平下(雙側)，相關性顯著(見表5)。“微博關注度(閱讀量)”越高，“政府網絡輿情響應次數”就越多，反之則相反。

表5 “政府網絡輿情響應次數”與“微博關注度(閱讀量)”的相關性分析

H4：“網絡輿情持續時間”與“政府危機反應速度”相關成立。由相關性分析結果可知，“政府危機反應速度”與“網絡輿情持續時間”的Pearson相關系數為0.000，在p=0.01的顯著性水平下(雙側)，負相關(見表6)。“政府危機反應速度”越快，“網絡輿情持續時間”越短，反之則相反。

表6 “網絡輿情持續時間”與“政府危機反應速度”的相關性分析

H5：“突發公共事件嚴重程度”與“政府危機反應速度”相關成立。由相關性分析結果可知，“政府對危機反應速度”與“公共事件嚴重程度”的Pearson相關系數為0.005，在p=0.01的顯著性水平下(雙側)，相關性顯著(見表7)。突發公共事件嚴重程度越高，政府危機反應速度就越快，反之則相反。

表7 “突發公共事件嚴重程度”與“政府危機反應速度”的相關性分析

綜上所述，由相關性分析結果可知，“突發公共事件類型”與“微博關注度(閱讀量)”、“政府網絡輿情響應次數”與“微博關注度(閱讀量)”、“網絡輿情持續時間”與“政府危機反應速度”、“突發公共事件嚴重程度”與“政府危機反應速度”四組變量在p=0.01的水平(雙側)上顯著相關，只有一個假設中的變量組不顯著相關。

(二)回歸分析

政府網絡輿情治理能力可以通過網絡輿情持續時間間接得以反映，所以可從“網絡輿情持續時間”這一指標考察政府的網絡輿情治理能力。本研究以“網絡輿情持續時間”為因變量，以突發公共事件的“事件類型、嚴重程度、首發信息來源、微博關注度(閱讀量)、政府危機反應速度和政府網絡輿情響應次數”作為預測變量，進行回歸分析(見表8)。

表8 網絡輿情持續時間的影響變量方差分析結果

由表8可知，F檢驗值的顯著性Sig.=0.000<α(α=0.05)，表明首發信息來源、微博關注度(閱讀量)、事件嚴重程度、突發公共事件類型、政府危機反應速度、政府網絡輿情響應次數和網絡輿情持續時間之間存在顯著的線性關系。上述數據參數表明建立的模型比較理想，可以用來分析網絡輿情持續時間的影響因素。方差膨脹因子VIF的取值范圍一般為1—10，VIF越大說明模型共線性越強。在本模型的回歸結果中，自變量的方差膨脹因子VIF都在1—2之間，并且每個自變量的VIF各不相同，表明模型不存在多重共線性。在t檢驗中，“突發公共事件類型”“突發公共事件嚴重程度”和“首發信息來源”回歸系數均不顯著。其中，“突發公共事件類型”的顯著性水平為0.150 >α；“事件嚴重程度”的顯著性水平為0.848>α；“首發信息來源”的顯著性水平為0.621>α；其他變量的回歸系數的顯著性均小于α，回歸系數顯著。由此可見，網絡輿情持續時間不受“突發公共事件類型”“突發公共事件嚴重程度”和“首發信息來源”的影響，但與“微博關注度(閱讀量)”“政府危機反應速度”和“政府網絡輿情響應次數”等相關(見表9)。

表9 網絡輿情持續時間的影響變量t檢驗和多重共線檢驗結果

(三)主成分分析

以“網絡輿情持續時間”為因變量，以“突發公共事件類型、聲量峰值時間與輿情發生時間、首發信息來源、微博關注度(閱讀量)、政府危機反應速度、政府網絡輿情響應次數和突發公共事件嚴重程度”為自變量進行主成分分析，結果如下。

從相關性矩陣分析結果可知，變量之間的相關系數絕對值大于0.5，即存在比較大的相關性，可以進行主成分分析。由表10中可以看出，存在三個主成分，主成分Ⅰ的特征根為2.0，方差的貢獻率為28.60%；主成分Ⅱ的特征根為1.7，方差的貢獻率為24.58%；主成分Ⅲ的特征根為1.2，方差的貢獻率為17.08%；累計方差為70.26%，大于70%。在主成分分析結果中發現：主成分Ⅰ包含的主要變量有“政府網絡輿情響應次數”“突發公共事件嚴重程度”和“微博關注度(閱讀量)”；主成分Ⅱ包括“政府危機反應速度”“聲量峰值時間與輿情發生時間差”和“首發信息來源”，它表示“政府危機反應速度”和“聲量峰值時間與輿情發生時間差”之間呈正相關，而與“首發信息來源”呈負相關;主成分Ⅲ為突發公共事件類型，它表示為“突發公共事件類型”對“網絡輿情持續時間”和“網絡輿情治理能力”的影響程度(見表11)。

表10 網絡輿情持續時間的總方差分析結果

表11 網絡輿情持續時間的旋轉后的成分矩陣表

四、結論及對策建議

本研究通過“網絡輿情持續時間”來間接衡量“政府網絡輿情治理能力”，從而分析政府網絡輿情治理能力影響因素的差異化作用機制，基于上述分析，得出相應結論，并提出有針對性的對策建議。

(一)結論

“突發公共事件類型”與“微博關注度(閱讀量)”，“微博關注度(閱讀量)”與“政府網絡輿情響應次數”之間呈現正相關。而“網絡輿情持續時間”“公共事件嚴重程度”與“政府危機反應速度”呈現負相關。對“網絡輿情持續時間”影響較大的因素為“政府危機反應速度”“政府網絡輿情響應次數”和“微博關注度(閱讀量)”。而“突發公共事件類型”“公共事件嚴重程度”和“首發信息來源”等自變量在回歸模型中不顯著。影響“網絡輿情持續時間”的三個主成分分別是：主成分Ⅰ包含的主要變量有“政府網絡輿情響應次數”“突發公共事件嚴重程度”和“微博關注度(閱讀量)”，主成分Ⅱ包含的主要變量有“政府危機反應速度”“聲量峰值時間與輿情發生時間差”和“首發信息來源”，主成分Ⅲ為“突發公共事件類型”，表明“突發公共事件類型”對政府網絡輿情治理能力的影響程度。

(二)對策建議

突發公共事件是對全球公共危機治理體系的一次全方位大考，而網絡輿情越來越成為影響全球經濟社會可持續發展的重要因素。在這場全球戰“疫”中，各國醫療衛生系統面臨巨大的挑戰，網絡輿情治理能力也面臨前所未有的壓力。在處置突發公共事件的過程中，尤其是在諸如新冠肺炎疫情之類的特別重大事件面前，政府應在以下五方面提升網絡輿情治理效能。

1.堅持以人民為中心的價值導向。突發公共事件一般與人民群眾利益息息相關，而突發公共事件的網絡輿情則是人民群眾利益在網絡上的表達。因此，在網絡輿情治理中應該尊重人民群眾的利益、重視人民群眾的利益，切實保護人民群眾的生命安全和切身利益，通過政府的力量來維護突發公共事件中弱勢群體的表達權，將復雜問題柔性化、人性化化解。

2.建立完善的網絡輿情監測體系。政府必須與時俱進地推動網絡輿情治理理念，改變以往應對網絡輿情的思維模式和官僚化獨白的話語體系。借助“互聯網+”、大數據等手段，建立完善的政府網絡輿情監測體系，提升政府網絡輿情治理效能。政府借助網絡輿情監測體系(22)徐然婷：《大數據時代網絡輿情與社會治理探討》，《傳播力研究》2019年第8期，第245頁。，及時掌握社情民意、人民需求和工作人員的態度，實現部門之間的有效網絡輿論監督，掌握網絡輿情發生時間和輿情進展情況，有效監督和管理網絡違法行為，以便及時調整相關政策和工作內容。

3.建立網絡輿情收集機制。互聯網的崛起改變了公眾獲取信息、表達態度的方式，互聯網已經成為輿論興起、傳播和渲染的重要平臺。地方政府應該有意識地通過大數據技術和手段收集民意，并對網絡輿情進行實時關注和分析，通過話題的變化來預測和有效跟蹤民意流行的可能趨勢(23)鐘偉軍：《公共輿論危機中的地方政府微博回應與網絡溝通——基于深圳“5.26飆車事件”的個案分析》，《公共管理學報》2013年第1期，第31-42頁。。積極調動相關領域專家，發揮網絡意見領袖的作用，將受眾的注意力引向特定的議題或話題，為高熱度生成的突發公共事件網絡輿情“降溫”提供可能。

4.正確引導網絡媒體的放大化效應(24)李靜、張勤：《地方政府應對網絡輿情的治理能力研究》，《中共南京市委黨校學報》2016年第1期，第68-72頁。。改變僵化而官僚的網絡輿情治理模式，勇于直面網絡媒體，正確引導網絡媒體對網絡輿情的放大化效應。倒逼政府及時主動公開政務，保障公民的知情權，加強對重大突發公共事件的通報、公開以及對網絡輿情熱點的回應。及時糾正偏頗、不準確信息，壓縮負面信息傳播空間，緩解網絡輿情給公眾帶來不安和恐慌情緒，最大限度消除社會的不穩定性因素。

5.構建多元協同的網絡輿情治理新模式。網絡輿情治理是一個復雜的系統性工程，互聯網涉及的領域和維度非常廣泛，應該從政府“單向管理”走向“多向聯動治理”。政府應在加強頂層設計的基礎上，積極吸納互聯網行業的參與，調動互聯網企業和網絡媒介的積極性，形成綜合性的網絡輿情協同治理框架(25)錢彩平：《國外網絡輿情治理：特色模式、典型經驗與現實啟示》，《天津行政學院學報》2019年第6期，第43-49頁。。呼吁并督促相關部門建立網絡輿情處置監督及責任機制，避免一些不法分子借機進行欺詐等犯罪活動，既可保護公眾的言論自由權利，又有利于營造健康清朗的網絡輿論環境。