突發公共衛生事件與境外網絡輿情發展觀察
——以涉2022年上海疫情的推特文本為例

文>張鵬 上海外國語大學公共關系學系副教授

徐嘉懌 2019級本科生

2022年3月起上海爆發的一輪新型冠狀病毒肺炎疫情作為突發公共衛生事件，給上海市在抗疫舉措和輿論環境上都帶來不小的挑戰。社交媒體平臺是國際輿論形成的重要場所，了解境外社交媒體上關于上海抗疫情況的評論，對中國在全球公共衛生事件中更好的維護國家形象具有重要作用。本文利用文本分析法對2022年3月1日至5月31日推特平臺上的上海疫情相關文本進行梳理，嘗試梳理突發公共衛生事件與境外網絡輿情發展的規律。

筆者以“Shanghai”和“Covid”為關鍵詞，在推特平臺上對自2022年3月1日至2022年5月31日的相關評論進行高級檢索，排除重復數據、篩選不相關數據后，得到有效數據5415條。以上數據雖然無法包含境外所有社交平臺上涉滬抗疫評論的內容，但仍能體現該時期內境外媒體和網民的主要態度和發展趨勢。

結合上海市衛生健康委員會發布的通知及網絡各平臺整理的時間線，本研究將上海這輪新冠疫情發展分以下五個階段。

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基于以上幾個階段分類，筆者在推特平臺使用“高級搜索”欄，以2022年3月1日至2022年5月31日為時間限定，以原創文本為類別限定、英語作為語言限定，輸入“Shanghai”和“Covid”作為關鍵詞進行檢索。通過網絡爬蟲工具進行樣本采集，收集了包括發文主體、發文時間、發布內容、點贊轉發評論數量四項文本數據。在清洗、剔除重復無關數據后，得到有效數據總計5415條。其中，網格管理階段（03.01-03.27）390條，靜態管理階段（03.28-04.10）1559條，分區管理階段（04.11-04.21）1718條，全面攻堅階段（04.22-04.29）547條，復工復產階段（04.30-05.31）1201條。

基本研究發現

該分析使用了詞云，可以根據出現的頻率將文本內容進行可視化表示。

根 據圖1，在2 0 2 2年3月1日至5月3 1日，除了搜索關鍵詞“上海（Shanghai）”和“新冠（Covid）”以外，出現頻率最高的詞為“中國（China）”，這表明公眾由上海關注到中國，代表著上海防疫是中國防疫的一部分；以及“封控（Lockdown）”，體現出該時段內上海封控管理、靜態管理的主旋律。頻率次高的是“人民（People）”一詞，體現出公眾對當下上海民生的關注；以及“病例（Case）”，反映出推特網民對上海疫情每日確診病例數量的關注。此外，“新的（New）”“檢測（Test）”“城市（City）”等詞出現的頻率也較高。

圖 1 推特文本關鍵詞詞云（3月1日-5月31日）

具體而言，在網格管理階段（3月1日至3月27日），上海市根據區域風險等情況，劃定若干重點區域，實行切塊式、網格化核酸篩查，強化社會面防控。3月11日，上海公布近期病例溯源結果：“境外輸入病例攜帶的病毒污染環境，由于管理疏漏引發本土感染并導致傳播”；3月13日，上海市進一步強化疫情防控措施，通告市民非必要不離滬；3月15日，在市疫情防控工作新聞發布會，市政府副秘書長、市疫情防控領導小組辦公室主任顧洪輝表示目前沒有采取“封城”“停擺”等措施；3月26日，上海市全民進行新冠病毒抗原自測。在此階段內，如圖2所示，除了搜索關鍵詞“上海（Shanghai）”和“新冠（Covid）”以外，出現頻率最高的詞為“病例（Case）”“中國（China）”“城市（City）”“封控（Lockdown）”“新的（New）”“報告（Report）”等詞。這從側面反映出，在這一階段海市確診病例數和無癥狀感染者人數持續保持增長的背景下，推特網民持續關注上海新冠疫情情況。同時，關于上海是否會封城的討論也有較高的熱度。

圖 2 推特文本關鍵詞詞云（3月1日-3月27日）

在靜態管理階段（3月28日至4月10日），浦東浦西相繼進入封控狀態，上海市進行全域靜態管理，所有人員足不出戶，除了民生保障公共服務類企業外，所有企業實施封閉生產或居家辦公。從3月28日起，全市范圍內開展新一輪切塊式、網格化核酸篩查；4月4日，全國15省份3 80 0 0多名醫務人員馳援上海，啟動全市核酸篩查，“上海抗疫大決戰”打響。在此階段中，如圖3所示，除了搜索關鍵詞“上海（Shanghai）”和“新冠（Covid）”以外，以及在前一階段中已經出現的“病例（Case）”“中國（China）”“城市（City）”“封控（Lockdown）”“報告（R e p o r t）”以外，另有“人民（People）”“檢測（Test）”“零（Zero）”“政策（Policy）”等詞出現頻次較高。這從側面反映出，在這一階段內，民生問題和人民權益受到網民的廣泛討論；全民核酸的施行引起推特網民對上海核酸檢測情況的關注；中國應對疫情的動態清零政策也受到網友的關注。

圖 3 推特文本關鍵詞詞云（3月28日-4月10日）

在分區管理階段（4月11日至4月21日），全市按照封控區、管控區、防范區三類實施分區分級差異化防控管理，新增陽性感染者還處于高位波動狀態。4月1 1日，根據國務院聯防聯控機制相關規定，上海結合實際，實施分區分類差異化防控；4月16日，上海發布《上海市工業企業復工復產疫情防控指引（第一版）》，公布了第一批666家重點企業“白名單”；4月1 8日，上海市開通預約就醫保障巡游出租汽車，供市民普通就醫和出院使用。在這一階段內，如圖4所示，除了搜索關鍵詞“上海（Shanghai）”和“新冠（Covid）”以外，以及在前幾階段中已經出現的“病例（Case）”“中國（China）”“城市（City）”“封控（Lockdown）”“報告（Report）”“人民（People）”“檢測（Te s t）”“政策（Po l i c y）”等詞以外，“死亡（D e a t h）”“百萬（Million）”“爆發（Outbreak）”等詞也得到了極高的討論度。這說明在防控情況和民生權益持續得到網民關注的同時，在這一階段中，由于4月17日上海開始出現新冠本土死亡病例，且本土死亡病例數量呈上升趨勢，因此“死亡”話題的相關討論進入了大眾的視野。上海作為一個常住人口數量達2500萬、常駐外國人口達46萬的大城市，“百萬”單位在討論民生話題時被反復提及。此外，隨著新增感染者數量持續高位波動，“爆發”一詞被用于描述這輪疫情。

圖 4 推特文本關鍵詞詞云（4月11日-4月21日）

在全面攻堅階段（4月22日至4月29日），上海開展社會面清零攻堅九大行動，力爭早日全市實現社會面清零。4月22日，上海市通報將在國務院聯防聯控機制的指導下，著力抓好保運保供保鏈各項工作，支持更多符合防疫要求的企業有序實現復工復產；4月26日，上海對所有的封控、管控和防范區域內人員進行全員核酸篩查。在該階段中，如圖5所示，除了搜索關鍵詞“上海（Shanghai）”和“新冠（Covid）”以外，以及在前幾階段中已經出現的“病例（Case）”“中國（China）”“城市（City）”“死亡（Death）”“封控（Lockdown）”“新的（New）”“爆發（Outbreak）”“人民（People）”“報告（Report）”“檢測（Test）”等詞以外，“北京（Beijing）”一詞出現頻次也有大幅提高。一方面，北京在這一時段內確診病例數量出現明顯上升，推特網民將此兩個城市進行比較討論；另一方面，在英文語境中，一國的首都可以用于指代這個國家（即用“北京”一詞指代“中國”），關于“北京”的部分推文實際上是在討論我國的抗疫政策和整體情況。

圖 5 推特文本關鍵詞詞云（4月22日-4月29日）

在復工復產階段（4月30日至5月31日），上海實現社會面清零，持續推進復工復產。4月3 0日，上海公布第二批1 18 8家復工復產企業“白名單”；5月3日，上海發布《上海市工業企業復工復產疫情防控指引（第二版）》；5月13日，上海市區兩級方艙醫院的在院人數已經下降到5萬人左右，只有最高峰在院人數的20%；5月30日，上海市通知將自6月1日零時起有序恢復住宅小區出入、公共交通運營和機動車通行。在復工復產階段中，如圖6所示，除了搜索關鍵詞“上海（Shanghai）”和“新冠（Covid）”以外，以及在前幾階段中已經出現的“北京（Beijing）”“病例（Case）”“中國（China）”“城市（City）”“封控（Lockdown）”“新的（New）”“報告（Report）”“零（Zero）”“政策（Policy）”等詞以外，其他討論度較高的詞有：“隔離（Quarantine）”和“限制（Restrict）”。隨著上海實現社會面清零（即當日新增的新冠肺炎患者都在管控的范圍內（如：都在隔離管控場所或者閉環管理場所）），于此相關的討論通常會涉及“閉環管控”“隔離管控”（Quarantine）一詞。而“限制（Restrict）”一詞通常出現在關于上海和北京防疫政策和手段相關的話題討論中。

圖 6 推特文本關鍵詞詞云（4月30日-5月31日）

對相關文本的情緒分析

情緒分析進一步豐富了該研究的調查結果。根據圖表1，筆者基于NRC詞典對5415條推文進行情緒分析，發現38%（N=2085）的推文呈現出積極情緒，46%（N=2490）的推文呈現出消極情緒，16%（N=840）的推文情緒中性。整體而言，除了事實陳述性的中立推文以外（如每日更新確診病例數量、發布上海抗疫政策等），網友自發性評論中的消極內容在很大程度上多于積極內容。

圖表 1 推特文本情感占比圖

圖表 2 推特文本情感分析柱狀圖

從時間角度上看來，在本輪上海疫情爆發初期，推特平臺上的推文僅存在正面評論。自3月7日起，負面評論開始出現，并且數量波動上升，甚至一度超過正面評論的數量。在網格管理階段（3月1日至3月27日），整體推文數量較少，正負面評論數量均波動較大。在靜態管理階段（3月28日至4月10日），整體推文數量有顯著上升，正面評論與負面評論數量相當，負面評論總體略多于正面評論。在分區管理階段（4月11至4月21日），整體推文數量依舊處于高位，負面評論數量基本高于正面評論。在全面攻堅階段（4月22日至4月29日），整體推文數量依然較多，正面評論數量在4月22日至4月26日超過負面評論。在復工復產階段（4月30日至5月31日），除了5月21日即將恢復公共交通線路之際和5月30日即將恢復恢復住宅小區出入等兩時間點的討論熱度激增外，整體推文數量有下降趨勢；正負面評論數量均有顯著波動。

討論與思考

（一）調研結論

推特數據可以有效反應境外公眾對上海疫情的認識水平和態度情緒。

首先，網民的關注重點隨著上海疫情形勢變化而不斷變化。網格管理階段，作為本輪疫情的初期階段，見證了許多新病例、新情況、新事件，“新的”就是這一時段推特網民的熱點話題。在靜態管理階段，隨著上海逐步進入封控狀態，人民權益相關話題和中國的動態清零政策開始被廣泛討論。在分區管理階段，隨著死亡病例的出現，以及確診病例數量持續處于高位，對“死亡”病例和疫情“爆發”的討論熱度顯著上升。在全面攻堅階段，恰逢北京疫情有抬頭趨勢，對“北京”的討論開始成為主流。在復工復產階段，推特平臺討論的重點轉移到“隔離”和“限制”方面。

其次，公眾意識水平是動態的。在研究所覆蓋的三個月時間內，公眾討論出現多個高峰，通常伴隨著重點政策的推出，或病例數量的變化。在這樣的討論高峰時期，由于群體極化效應，正面或負面的推文數量會有明顯上升。這時便亟需政府和公共衛生機構在社交媒體上向其民眾清楚準確地傳達信息。無論是及時解讀新政策，抑或對近期工作成果進行說明展示，政府的聲音可以作為引導大眾討論熱點的重要途徑，避免造成負面信息的輿情傳播。

最后，總體而言，推特平臺上的公眾對3月至5月間上海疫情的認識和看法總體而言較為客觀。可以看出，在經歷了三年的疫情影響后，網民對某一地區疫情的爆發反應已經較為冷靜。但由于政策的差異和政治環境的不同，對滬、對華的負面評論依然在很大程度上充斥著推特平臺。對此，中國方面應當如何應對輿情、及時給予回應也是十分重要的一項議題。

（二）研究啟示

基于該研究，以CERC模型為指導，可以為政府如何面對疫情中的輿論信息、進行國家形象的自我建構提出一些建議。

第一，在危機前階段，政府應及時發現公眾需求，為公眾提供信息，以防危機樹立和擴大。由此，需要政府進行到位的輿情監測工作。發現輿情，才能應對輿情。社交媒體平臺打破了信息傳播的時空限制，這為輿論的產生大大降低了門檻。通過網絡輿情監測，政府可以及時掌握輿論動態，在必要的時候進行有效的引導。在上海這輪的疫情中，或隨著確診病例數量的增加，或因為某項政策的推行，推特上的討論幾次達到高峰。面對網民的廣泛討論，尤其是在關鍵時間節點后推文數量激增的情況下，政府宜加大輿情監測力度，以收集各路網絡輿論聲音，以備不時之需。

第二，在危機初期階段，政府應與公眾進行緊密溝通，適時引導輿論，以提高效能感。根據英國危機公關專家里杰斯特（M.Regester.Michael）提出的“3T組織原則”，在進行危機公關時，要“以我為主提供情況（Tell your own tell）”，牢牢把握信息發布的主動權；要“盡快提供情況（Tell it fast）”，及時不斷地發布信息；要“提供全部情況（Tel l it all）”，信息發布應全面且真實。在自媒體時代，適當參與互聯網信息流動是一個國家保持良好國際形象的重要一環，甚至是促進經濟發展和社會穩定的引擎。在重大公共衛生事件中，政府可以充分利用社交媒體的互動性，通過增強在境外社交媒體平臺上與外國網民的直接聯系和溝通，對輿論信息展開及時引導，肯定其所述恰當的部分，同時防止不利印象的生成。

第三，在危機持續階段，在與公眾保持溝通的同時，政府應繼續獲取公眾反饋，并進行精準有力的回應。美國社會學家G · W · 奧爾波特和L· 波斯特曼于1947年提出謠言公式：謠言=（事件的）重要性×（事件的）模糊性÷公眾批判能力。根據這一公式，在事件重要性和公眾評判能力不變的情況下，事件越模糊、越不精準，謠言傳播越廣泛、越惡劣。在應對疫情的關鍵時間點，政府宜準確回應公眾言論，掃清錯誤言論，引導正向傳播。以本輪上海的新冠疫情為例：一方面，快速的網絡信息傳播可能會使得信息失真，偏離真實情況。上海的物資保障和食物供給情況是推特網民在討論民生問題時常常涉及的，并且極容易借由情緒化的描述不斷發酵。政府通過何種途徑、向多少民眾、提供了怎樣的物資和食品支持等數據化的、用詞精準的回應便可以有效防止此類話題偏離實際情況、造成負面影響。另一方面，針對境外社交媒體平臺的討論，可能還會碰到外國媒體轉發報道時選擇翻譯用詞感情色彩褒貶的問題。比如對于“方艙醫院”一詞的翻譯，improvised hospital（臨時醫院）是一個合理的翻譯，而makeshift hospital（應急醫院）實際上是錯誤的。因為“improvised”主要指沒有事先準備的，不含有貶義；而“makeshift”一詞有臨時拼湊之意，通常為貶義。使用暗含貶義的翻譯版本會在英語語境中給讀者帶來負面印象，既沒有傳遞出真實含義，又對中國國家形象有著不好的影響。此時便需要政府以準確的用詞精準有效地回應，以保證信息內涵的真實準確，更好地塑造政府公信力、打造中國正面形象。