新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動力學(xué)

李 磊，支 梅，李睿涵

(西安科技大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院，陜西 西安 710054)

0 引 言

中國網(wǎng)民規(guī)模為9.40億，其中，網(wǎng)民使用手機上網(wǎng)的比例高達99.2%，通過手機上網(wǎng)已經(jīng)成為網(wǎng)民的主要上網(wǎng)方式[1]。在此背景下，網(wǎng)絡(luò)輿情已成為傳統(tǒng)社會輿論最重要的表現(xiàn)形式，對政治生活秩序和社會穩(wěn)定的影響與日俱增。新冠肺炎事件發(fā)生之初，網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)了各種類型的虛假信息，網(wǎng)絡(luò)成為別有用心者制造各種恐怖語言、虛假信息、消極情緒的“自留地”。尤其在新冠肺炎事件席卷全球之際，開展對公共衛(wèi)生類網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的研究顯得至關(guān)重要。

學(xué)者們在突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程、傳播規(guī)律、模型構(gòu)建[2]等相關(guān)方面的研究正不斷完善。國內(nèi)學(xué)者將網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程劃分為不同的傳播階段，研究表明事件、網(wǎng)民在傳播過程中發(fā)揮著重要作用，且不同類型突發(fā)事件對應(yīng)不同的輿情傳播模式[3-7]。GASPAR等通過分析德國大腸桿菌食品污染事件的Twitter數(shù)據(jù)，表明不同類別、不同階段的危機應(yīng)對方式會有不同[8]。WONG和KIM等加入公眾輿論，研究其與媒體、國家政策三者之間的作用關(guān)系，以及對公眾行為產(chǎn)生影響及其影響路徑[9-10]。安璐等通過構(gòu)建“魏則西事件”的微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件中普通群眾更易受意見領(lǐng)袖影響[11]。當前對于新冠肺炎事件的研究主要集中在臨床醫(yī)學(xué)[12]、公眾的情感[13]、情緒[14]及心理分析[15]等方面。也有部分學(xué)者，在政府、輿情治理等方面提出了自己的獨到見解。例如馬海群等采用系統(tǒng)動力學(xué)構(gòu)建二維模型，探究政府數(shù)據(jù)開放與安全問題的因果關(guān)系[16]。

單一地探究事件的傳播特征還遠遠不夠，對事故系統(tǒng)體系的動力學(xué)特征進行深入探究可彌補目前研究機理存在的不足[17]。為開展跨學(xué)科、跨機構(gòu)、跨國的交叉融合[18]，學(xué)者應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)的方法，構(gòu)建突發(fā)性公共危機事件[19]、?；匪廴臼录20]、亞布力事件[21]等不同類型突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播模型。此外ZANETTE將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和SIR模型相結(jié)合，構(gòu)建小世界范圍內(nèi)的輿情傳播模型[22]。

綜上，眾多學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播模式進行了大量深入研究，取得了豐碩成果。但針對突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究，在影響因素分析、系統(tǒng)模擬及干預(yù)等系統(tǒng)的研究略顯不足。因此，本研究通過對網(wǎng)絡(luò)輿情傳播總系統(tǒng)影響因素的分析，從事件、網(wǎng)民、媒體和政府4個方面展開對新冠肺炎網(wǎng)絡(luò)輿情傳播規(guī)律的研究，以期為突發(fā)公共衛(wèi)生事件的輿情應(yīng)對提供理論支撐。

1 基本理論方法

1.1 系統(tǒng)動力學(xué)

系統(tǒng)動力學(xué)主張“系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)決定系統(tǒng)的行為”[23]，以分析因果回路中變量關(guān)系為基本內(nèi)容，揭示各變量之間正、負反饋關(guān)系及相互作用，適用于解決周期性和長期性的問題。對于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)而言，其信息傳播是一個往復(fù)循環(huán)的周期過程，需借助模型和計算機模擬技術(shù)加以分析。從定量的角度出發(fā)，應(yīng)用計算機技術(shù)對模型進行仿真是最優(yōu)選擇。

目前常用的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型有SIR傳染病模型、線性閾值模型等。其中SIR傳染病模型主要針對信息傳播行為進行預(yù)測和控制，線性閾值模型主要應(yīng)用于信息傳播領(lǐng)域。兩者均將網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程以點與線形式呈現(xiàn)，但僅僅反映了傳播過程中各傳播節(jié)點間的內(nèi)部相互作用關(guān)系，忽略了各節(jié)點之間在社會地位、影響力等方面的差異性以及環(huán)境等外部因素在整個輿論場內(nèi)的作用。因此，在探究突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)各變量之間的相互作用關(guān)系以及隨時間變化特性時，應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)模型來解決網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)內(nèi)部問題較為合理。

1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播階段劃分

突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情一般都要經(jīng)歷從發(fā)生到發(fā)展，再到衰退直至消亡的演變。基于危機生命周期理論，將新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件下的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程劃分為4個階段。

1)輿情醞釀期。事件雖處于剛發(fā)生的狀態(tài)，但引起網(wǎng)絡(luò)輿情的因素已經(jīng)存在，只是尚未積累足夠大的力量引爆輿情。

2)輿情發(fā)展期。這一階段新聞媒體逐漸對事件進行報道，引發(fā)部分網(wǎng)民的關(guān)注、表達自己的觀點，通過轉(zhuǎn)發(fā)相關(guān)報道，引起更多網(wǎng)民對事件的關(guān)注。在網(wǎng)民交流意見的過程中，某些觀點被認同并逐漸凸顯，而某些觀點不被認同逐漸沉浸，凸顯主流意見引導(dǎo)輿情的發(fā)展方向。

3)輿情爆發(fā)期。在意見領(lǐng)袖的作用下，網(wǎng)絡(luò)輿情已經(jīng)成型，主導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)意見的主流已經(jīng)形成，傳播范圍和影響力不斷擴大并達到峰值，輿情脈絡(luò)逐漸清晰。

4)輿情衰減期。隨著政府與媒體對事件真相的揭露、事件的有效解決或網(wǎng)絡(luò)輿情新熱點的出現(xiàn)，媒體的報道率、網(wǎng)民討論度逐漸降低，輿情熱度維持在一個較低水平。但某些網(wǎng)絡(luò)輿情的消失只是階段性的隱匿，新的導(dǎo)火索出現(xiàn)后，事件將迅速引起網(wǎng)民的“二次關(guān)注”并不斷擴大其影響范圍，將事件再次推向另一個高潮，如此往復(fù)循環(huán)。

2 新冠肺炎網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型構(gòu)建

2.1 影響因素分析

突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播系統(tǒng)是一個復(fù)雜多變的動態(tài)系統(tǒng)[24]，其傳播過程受多種因素共同作用。構(gòu)建模型時，將媒體形式進一步細化為傳統(tǒng)媒體和網(wǎng)絡(luò)媒體2種，媒體、微博的沉寂量和增加量對其發(fā)布數(shù)量的影響也考慮其中。同時，用事件信息的點擊量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量3個指標衡量網(wǎng)絡(luò)輿情傳播速度；用事件危害程度、事件輿論共識度、事件敏感性3個指標判斷事件影響力的大??；網(wǎng)民參與度、民眾滿意度、媒體活躍度3個變量隨時間的變化直接作用于網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。其中，網(wǎng)民微博數(shù)量是衡量網(wǎng)民參與度的重要參數(shù)，網(wǎng)民關(guān)注度又直接作用于網(wǎng)民參與度。政府新聞發(fā)布數(shù)量是衡量政府對事件關(guān)注程度的重要指標，民眾對政府的滿意程度取決于其輿情與危機處理能力，二者與民眾滿意度、信息公開度共同作用于政府公信力。

因此，將新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播系統(tǒng)劃分為事件、網(wǎng)民、媒體、政府4個子系統(tǒng)。各子系統(tǒng)影響因素，見表1。

表1 子系統(tǒng)影響因素

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 邊界確定與基本假設(shè)

根據(jù)上述對新冠肺炎突發(fā)事件背景下的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播系統(tǒng)的分析，提出以下假設(shè)。

1)假設(shè)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生時，被看作孤立個體；如果某個突發(fā)事件受多個事件影響時，將其看作一個事件處理。

2)假設(shè)政府不會過分干預(yù)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程，干涉網(wǎng)民的言論自由和媒體的報道，阻礙網(wǎng)絡(luò)輿情的產(chǎn)生。

3)假設(shè)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情形成過程中，網(wǎng)絡(luò)是通暢的，不會出現(xiàn)大規(guī)模斷網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)癱瘓等現(xiàn)象。

2.2.2 因果回路

通過分析新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播系統(tǒng)的影響因素，得出因果回路，如圖1所示。

圖1 因果回路

從圖1可知，共4個正反饋回路，2個負反饋回路。隨著事件影響力不斷擴大，引起政府、網(wǎng)民、媒體等對事件的關(guān)注，需不斷擴大投入事件的人力、物力和財力以對事件進行控制。隨著輿情的有效控制，網(wǎng)絡(luò)輿情熱度就會逐步下降，政府在公眾心中的公信力將不斷提升；同時，隨著網(wǎng)絡(luò)輿情傳播速度不斷加快，引發(fā)媒體報道率、網(wǎng)民轉(zhuǎn)評率不斷攀升，進一步加速了網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播，提升事件作用力，形成不斷往復(fù)循環(huán)的閉合回路。

2.2.3 存量流量

在構(gòu)建新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動力學(xué)模型時，將網(wǎng)民關(guān)注度等7個變量定義為存量，用以表征網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播狀態(tài)，其他變量定義為流量。根據(jù)因果回路繪制出系統(tǒng)存量流量，如圖2所示。

圖2 存量流量

2.3 主要關(guān)系方程說明

依據(jù)新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型以天為單位，F(xiàn)INAL TIME(模擬的最后時間)=15；INITIAL TIME(模擬的初始時間)=0；TIME STEP(模擬的時間步長)=0.5。

1)政府輿情處理能力=0.529*官媒作用力+0.358*政府關(guān)注度+0.298。構(gòu)造思路：通過問卷調(diào)查收集官媒作用力、政府關(guān)注度，利用SPSS軟件分析官媒作用力與政府關(guān)注度的比重權(quán)值。

2)網(wǎng)絡(luò)新聞增加量=DELAY1(事件影響力，0.35)*網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)量*0.3。構(gòu)造思路：網(wǎng)絡(luò)新聞增加量指一天時間內(nèi)所有網(wǎng)絡(luò)媒體新聞發(fā)布的增加量，受事件影響力和網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)量直接影響。

3)網(wǎng)絡(luò)新聞沉寂量=網(wǎng)絡(luò)新聞沉寂系數(shù)*網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)量。構(gòu)造思路：網(wǎng)絡(luò)新聞沉寂量為其沉寂系數(shù)與新聞數(shù)量的乘積，網(wǎng)絡(luò)新聞沉寂系數(shù)取0.28[25]。

4)政府公信力增加量=(民眾滿意度+政府輿情處理能力+政府危機處理能力)*信息公開度/2。構(gòu)造思路：政府公信力增加量受民眾滿意度、輿情處理能力、危機處理能力和信息公開度影響；信息公開度通過調(diào)查問卷分析數(shù)據(jù)得到，取值范圍在(0，100)。

3 實證研究

3.1 模型基礎(chǔ)性檢驗

2019年12月31日，湖北省武漢市持續(xù)開展流感及相關(guān)疾病監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)多起病毒性肺炎病例，均診斷為新型冠狀病毒感染的肺炎病例。新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生初期，網(wǎng)絡(luò)上便出現(xiàn)“武漢某醫(yī)院走廊有尸體無人處理”、“出現(xiàn)超級傳播者”等謠言，隨著疫情的發(fā)展又出現(xiàn)“喝酒可消滅病毒”、“雙黃連可預(yù)防新冠肺炎”等種類繁多、不同“殺傷性”的網(wǎng)絡(luò)輿情熱點話題。通過對新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件在2020年1月23日至2020年2月6日相關(guān)數(shù)據(jù)收集，應(yīng)用Vensim軟件抽取“網(wǎng)絡(luò)輿情熱度”影響因素對模型進行基礎(chǔ)仿真，得出基礎(chǔ)仿真，如圖3所示。

從圖3可知，當新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件經(jīng)網(wǎng)民傳播促成網(wǎng)絡(luò)熱點事件時，隨著事件影響力和網(wǎng)民關(guān)注度的增加發(fā)展為網(wǎng)絡(luò)輿情事件。網(wǎng)絡(luò)輿情熱度根據(jù)時間的推移在不斷發(fā)展，達到峰值停留一段時間后逐步下降。模型在系統(tǒng)仿真模擬的過程中存在變量假設(shè)，不可能達到與真實值完全一致，但從圖3可以看出，其趨勢與真實情況基本一致。因此，所建立的新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動力學(xué)模型設(shè)計合理，可用于對事件的傳播過程進行模擬。

圖3 基礎(chǔ)仿真

3.2 仿真模擬

應(yīng)用Vensim軟件對新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播，通過調(diào)整事件影響力、社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用、信息公開度和媒體沉寂程度4個方面不同參數(shù)數(shù)值進行仿真模擬，以探究其對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度發(fā)展趨勢的影響，仿真模擬結(jié)果，如圖4所示。

圖4 仿真模擬結(jié)果

3.3 結(jié)果與分析

3.3.1 事件影響力作用分析

事件影響力是指當事件爆發(fā)形成網(wǎng)絡(luò)輿情之后，該事件以網(wǎng)絡(luò)媒體和傳統(tǒng)媒體的形式傳播，網(wǎng)民、媒體和政府等對事件的關(guān)注程度以及在傳播過程中對現(xiàn)實生活的影響程度，是事件危害程度、事件敏感性、輿論共識度共同作用的結(jié)果。其對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的發(fā)展趨勢作用，如圖4(a)所示。其中，初始狀態(tài)為current，圖中對應(yīng)綠色曲線；對事件危害程度、敏感性、輿論共識度分別減小和增加20%，對應(yīng)藍色曲線、紅色曲線。

從圖4(a)可得，事件危害程度、事件敏感性、事件輿論共識度對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度在突發(fā)事件醞釀期的影響較小，發(fā)展期、爆發(fā)期和衰減期的影響較大。因此，事件危害程度、事件敏感性、事件輿論共識度的改變對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度在不同時期均有不同程度的影響。

3.3.2 社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用分析

意見領(lǐng)袖是指活躍在人際傳播網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)常為他人提供信息、觀點或建議，且在社會上具有一定知名度和影響力的人士，其對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的發(fā)展趨勢作用，如圖4(b)所示。其中，初始狀態(tài)為current，對應(yīng)綠色曲線；社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用值分別減弱和增強20%，對應(yīng)藍色曲線、紅色曲線。

從圖4(b)可得，由于網(wǎng)絡(luò)輿情熱度受網(wǎng)民參與度的直接影響，網(wǎng)民關(guān)注度在一定程度上影響網(wǎng)民參與度，間接作用于網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。因此，社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖對其發(fā)展影響不顯著。

3.3.3 信息公開度影響分析

政府信息公開度是指政府機構(gòu)為履行職責(zé)，通過多種方式將事件信息在符合法律的前提下向公眾公開的程度，其對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的發(fā)展趨勢作用，如圖4(c)所示。其中，初始狀態(tài)為current，圖中對應(yīng)綠色曲線；政府信息公開度值分別減小和增加20%，對應(yīng)藍色曲線、紅色曲線。

從圖4(c)可得，政府信息公開程度對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的影響與社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用相似，信息公開度直接影響政府公信力，政府公信力間接影響網(wǎng)民參與度，從而進一步影響網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。因此，信息公開度的改變對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的發(fā)展趨勢影響不顯著。

3.3.4 媒體沉寂程度影響分析

媒體沉寂是指媒體受時間限制或政治等因素影響而無法發(fā)聲的現(xiàn)象，在探究媒體沉浸程度作用基礎(chǔ)上，進一步探究網(wǎng)絡(luò)媒體和傳播媒體2類媒體形態(tài)對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度不同的作用機制，其對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的發(fā)展趨勢作用，如圖4(d)所示。其中，初始狀態(tài)為current，如黑色曲線所示；網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)媒體沉寂系數(shù)值同時增加20%，圖中分別對應(yīng)藍色曲線、紅色曲線；媒體沉寂系數(shù)分別減少和增加20%，圖中對應(yīng)綠色曲線、灰色曲線。

從圖4(d)可得，綠、灰、黑三色曲線反映出媒體沉寂系數(shù)的改變對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度在不同時期有不同程度的影響，尤其是在事件衰退時期，且媒體沉寂系數(shù)越小，網(wǎng)絡(luò)輿情熱度越大；藍、紅、黑三色曲線反映出網(wǎng)絡(luò)媒體沉寂系數(shù)的改變對其發(fā)展趨勢的影響程度更顯著。

3.4 干預(yù)措施

政府對事件的干預(yù)多數(shù)處于被動狀態(tài)，對此應(yīng)“主動出擊”，將被動轉(zhuǎn)為主動，在事件尚未轉(zhuǎn)化為輿情事件或輿情尚未朝負面方向發(fā)展前進行干預(yù)。因此，為抑制新冠肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的進一步擴散，根據(jù)仿真模擬分析結(jié)果為政府在輿情傳播的不同階段進行差異化干預(yù)提出以下幾點建議。

1)醞釀期應(yīng)注重收集輿情信息，降低事件影響力。在事件尚未轉(zhuǎn)化為輿情事件前，政府可通過組建網(wǎng)絡(luò)信息篩查組、輿情判斷組等專業(yè)團隊預(yù)判輿情的發(fā)展方向；建立輿情數(shù)據(jù)庫，從中獲取相似事件的處理經(jīng)驗；基于微博平臺建立官方賬號，及時通過此賬號發(fā)布事件相關(guān)信息。因為相比于普通網(wǎng)民發(fā)布的信息，公眾更愿意相信可信度較高的官方信息。

2)發(fā)展期應(yīng)注重與意見領(lǐng)袖結(jié)合，提高政府公信力。政府可使用微博官方賬號與社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖結(jié)合，官方賬號實時發(fā)布疫情相關(guān)有效信息，意見領(lǐng)袖則對網(wǎng)民進行積極正面的引導(dǎo)與控制，避免事件影響力的進一步擴大。

3)爆發(fā)期應(yīng)與意見領(lǐng)袖、媒體多方面共同作用。政府可持續(xù)與意見領(lǐng)袖相結(jié)合，共同引導(dǎo)輿論向積極正面的方向發(fā)展；政府與媒體結(jié)合召開新聞發(fā)布會，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)媒體集中在網(wǎng)民參與度高、微博數(shù)量活躍的時間段發(fā)布相關(guān)信息；在發(fā)布輿情信息前應(yīng)做好相關(guān)影響力評估，確保觀點能被大多數(shù)網(wǎng)民所接受，以維護媒體作用力及政府公信力。

4)衰減期應(yīng)避免大量媒體沉寂并總結(jié)經(jīng)驗。衰減期是政府最容易放松警惕的時期，此時媒體，尤其是網(wǎng)絡(luò)媒體應(yīng)與政府結(jié)合加強持續(xù)有關(guān)疫情信息的報道，避免因外部因素引起網(wǎng)絡(luò)輿情的二次爆發(fā)；做好新冠肺炎輿情處理信息的總結(jié)工作，將輿情處理的詳細過程上傳至輿情數(shù)據(jù)庫，為日后相似事件輿情處理提供參考依據(jù)。

4 結(jié) 論

1)應(yīng)用Vensim軟件構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動力學(xué)模型是可行的。通過對網(wǎng)絡(luò)輿情傳播系統(tǒng)影響因素分析，將其劃分為事件、網(wǎng)民、政府、媒體4個子系統(tǒng)，應(yīng)用新冠肺炎真實數(shù)據(jù)對所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動力學(xué)模型進行檢驗，結(jié)果表明其趨勢與真實情況基本一致。

2)不同影響因素對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度在輿情傳播各個階段的影響程度各異。通過增加和減少各子系統(tǒng)內(nèi)主體變量數(shù)值的20%，探究其對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的影響。得出事件影響力、媒體沉寂程度對網(wǎng)絡(luò)輿情熱度在各個階段均有影響，其中網(wǎng)絡(luò)媒體沉寂程度比傳統(tǒng)媒體沉寂程度對其影響更顯著；社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用、信息公開度間接影響網(wǎng)絡(luò)輿情熱度，對其影響不明顯。

3)依據(jù)仿真模擬結(jié)果為政府對輿情干預(yù)的不同階段提出差異化的建議。醞釀期注重收集輿情信息，降低事件影響力；發(fā)展期與意見領(lǐng)袖相結(jié)合，提高政府公信力；爆發(fā)期將意見領(lǐng)袖、媒體和自身相結(jié)合；衰減期應(yīng)避免媒體沉寂并總結(jié)經(jīng)驗。