突發事件網絡輿情研究綜述

【摘" "要】回顧2009-2024年研究突發事件網絡輿情的文獻，梳理現有研究脈絡，對現有的基礎理論、研究方法和影響作用進行系統總結。通過CiteSpace知識圖譜軟件進行分析，運用可視圖系統展現突發事件網絡輿情研究的發文量年限分布、研究熱點關鍵詞和研究熱點時間變遷趨勢。研究發現，突發事件網絡輿情的學科間的關聯性有待加強、研究方法略顯單一。因此，要加強不同領域專家學者的合作，同時避免孤立看待所要研究的領域，做到多種方法間的有效結合，實現定性和定量方法的優勢互補。

【關鍵詞】突發事件；網絡輿情；研究方法；輿情引導和治理

中國互聯網絡信息中心發布的第53次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2023年12月，我國網民規模已達10.92億人，全國互聯網普及率達77.5%，網絡視頻用戶規模為10.67億人，短視頻用戶規模為10.53億人。[1]新一代信息技術和網絡自媒體迅速發展的當下，越來越多的網民開始通過社交媒體和短視頻接收信息、傳遞情緒和表達訴求。突發事件發生后，常常伴隨著網絡輿情的急速發酵和快速蔓延，對政府工作、社會穩定以及公眾的正常生活都會產生很大的影響。因此，如何在突發事件發生時，提高多方有效應對網絡輿情的能力，成為有待解決的重要課題。

基于中國知網（CNKI）所提供的文獻，收集并整理了2009年至2024年國內學者對突發事件網絡輿情研究的文獻資料，使用CiteSpace知識圖譜軟件作為工具進行可視圖的構建，系統分析過去不同領域和不同學者的研究內容和成果，通過文獻分析法對國內突發事件網絡輿情的基礎理論、研究方法、影響作用三個方面的研究進展進行歸納和總結，目的在于幫助學者更加了解突發事件網絡輿情的研究現狀和發展趨勢，為開展進一步的研究提供參考。

一、國內網絡輿情研究文獻統計概述

（一）文獻來源

本文采用文獻研究法，中文文獻選自中國知網（CNKI）全文數據庫。利用高級檢索功能設置主題詞為“網絡輿情”AND“突發事件”OR文獻關鍵詞為“網絡輿情”AND“突發事件”，來源類別為“中文核心”進行檢索（檢索時間為2009年至2024年），最終檢索出536篇中文文獻。在此基礎上對已獲取的文獻進行進一步篩選和清洗，從樣本里剔除綜述型和評述型文獻、各年份期刊會議文獻、與“網絡輿情”和“突發事件”無關的泛義詞等，保證樣本數據的精確性和分析結果的準確性，最終得到401篇有效中文文獻樣本。

（二）發文量年限分布

對收集整理到的中文文獻數據樣本在CiteSpace軟件中進行時間年限分布分析，得出結果如圖1所示。該圖一方面反映出2009年至2024年里突發事件網絡輿情不同年份的研究占比；另一方面也體現出學術界對突發事件網絡輿情研究重心和關注度的演變趨勢。

從圖1中可以看出國內對突發事件網絡輿情的研究從2009年開始呈現遞增趨勢，到2016年達到高峰，之后的兩年里研究熱度出現下滑，2019年到2023年間該領域研究熱度呈現波浪式發展趨勢，2009年至2016年逐年遞增的態勢與信息技術和新媒體的發展有著密切的關系，這一時間段是承上啟下的階段，隨著前人對基礎理論的研究日益完善，每個領域內的研究框架和研究方法被逐步接受和推廣。2020年新冠疫情暴發，全國范圍內圍繞疫情的關注度和討論數量上升，致使2020年突發事件網絡輿情的發文量達到頂峰，在隨后的兩年里發文量較2019年都呈現增加態勢。

（三）研究熱點關鍵詞分析

關鍵詞能夠體現文獻的研究內容，在對我國突發事件網絡輿情發文量年限分布分析的基礎上，從文獻關鍵詞入手進一步分析我國突發事件網絡輿情的研究主題的集中度以及研究熱點的變遷趨勢，本文使用CiteSpace知識圖譜工具進行可視化分析，結果如圖2所示。利用知識圖譜分析工具對所研究領域的高頻關鍵詞進行分析有明顯優勢，能夠直觀有效地體現出該領域研究熱點間的關聯與交互。圖2中不同大小的圓狀模型表示此類關鍵詞在樣本中的出現程度，圓圈越大，出現頻率越高說明該關鍵詞的研究在研究年份內總體熱度越高。圓狀模型的顏色表示文獻樣本中此類文章發表時間距2024年的久遠程度，冷色模型說明文獻發表時間離2024年時間較遠，暖色模型說明離2024年時間較近。圖2中最大的模型節點是“網絡輿情”和“突發事件”，隨后是“應急管理”“輿情治理”“輿情傳播”“輿情演化”“新媒體”“信息生態”等。

（四）研究熱點時間變遷趨勢

利用CiteSpace知識圖譜工具中的時間線功能對樣本文獻中的熱點進行研究，繪制出樣本文獻的時間軸可視圖（如圖3所示），能夠直觀具體地反映本次研究的時間跨度，研究熱點領域分布及時間演化過程。視圖橫軸從左至右是2009年到2024年關鍵詞出現的時間先后順序，視圖縱軸從上至下表示聚類信息集中程度從高到低，通過時間軸視圖整理出突發事件網絡輿情領域內研究熱點的時間分布和發展脈絡。從圖3可以看出，2009年至2024年我國突發事件網絡輿情的相關研究主要圍繞著“網絡輿情”和“突發事件”展開，在研究平臺上由微博逐漸向微信向云時代轉移，尤其是隨著近些年云端大數據和新一代信息技術的發展，我國網民網絡資源獲取率大幅度提高，突發事件所帶來的網絡輿情相關研究成為一個重要趨勢。

二、突發事件網絡輿情的基礎理論研究

王建龍、王來華、張克生、陳月生等是較早一批在網絡輿情領域開展研究的學者，其中王來華將輿情定義為“在一定的社會空間內，圍繞中介性社會事項的發生、發展和變化，民眾對國家管理者產生和持有的社會政治態度。”[2]網絡輿情是網民的社會政治態度。[3]學者張克生認為輿情是“決策主體在決策活動中對社會客觀情況以及國家決策產生的社會政治態度。”[4]劉毅認為網絡輿情是公眾對公共事務所持有的多種情緒、態度和意見交錯的總和，互聯網平臺是網絡輿情傳播和表達的中介，公共事務選擇的范圍是公眾所關心或是與公眾自身利益相關。[5]朱四倍通過網絡輿情的觸發條件和發展演變對其進行定義，認為是在特定的事件發生后，網民和網民情緒自發地進行分類和篩選，最終形成對問題屬性的各種主觀傾向性判斷的集合，認為網絡輿情是被社會輿情包含的子集。[6]

以上學者從不同側重點給予網絡輿情不同的定義，為后續針對網絡輿情開展各方面的研究提供了理論基礎。

三、突發事件網絡輿情研究方法

研究突發事件網絡輿情的方法無外乎兩種，分別是定性研究方法和定量研究方法，針對各自不同的領域和研究方向側重點的不同，學者們也選擇使用不同的方法。

（一）突發事件網絡輿情的監測和研判

在網絡輿情監測和研判中，蘭月新、曾潤喜研究突發事件網絡輿情，從潛伏期、擴散期和消退期三個階段入手研究相關問題，利用MATALB數值進行實證仿真研究。[7]

李彤、宋之杰對突發事件在微博平臺上的討論和傳播過程進行情感分類與網絡輿情發展趨勢預測，建立了基于微博平臺的情感分析與預測模型，對輿情進行情感分類與發展趨勢預測。[8]程鐵軍、王曼、黃寶鳳等在數據分解的研究思路下構建基于CEEMDAN-BP的輿情預測方法進行實證研究，探討了網絡輿情演化的影響因素。[9]焦威、夏一雪對輿情信息的不同傳播擴散機制進行研究，構建了數理模型并通過數值仿真，研究輿情信息擴散過程中的影響因素。[10]

盧冀峰、吳艷麗使用案例研究的方法對哈爾濱“天價魚”事件進行分析，研究信息的碎片化傳播對網絡輿情的正面和負面影響。[11]徐占品通過分析“7·19”河北特大暴雨洪澇災害的輿情發展脈絡以及網絡輿情傳播過程中網民更關注哪些問題，研究發現存在政府部門權威信息發布較為滯后、對公眾關切的研判存在失誤以及有關部門輿論引導手段單一等問題。[12]

在針對突發事件網絡輿情的預警和研判的研究中，定量研究方法是較為常用的。學者們多基于各自領域的學科特點構建分析和預測模型，利用仿真實驗和實證研究探尋突發事件網絡輿情的發展演變趨勢。采用案例分析法的研究中往往針對個別案例，由于各案例間存在一定的差異，因此所得出的結論具有一定的局限性，不能夠完全應用到所有突發事件網絡輿情中。

（二）突發事件網絡輿情的引導和治理

在突發事件網絡輿情的引導和治理方面，定性和定量的方法都較為常見。

張一文、齊佳音等利用系統動力學構建系統模型仿真模擬非常規突發事件熱度漲落規律，探究網絡輿情傳播演化機制，為控制輿情擴散和引導傳播提供有力幫助。[13]莊文英、許英姿、任俊玲也利用主題分析和傳播動力學進行建模，探究突發事件輿情演化的主要特征。[14]杜澤、張曉杰構建動態平衡模型，從三維視角分析突發公共衛生事件網絡輿情治理中存在問題的形成原因。[15]畢鵬、陳偉、丁小洲從復雜系統理論的視角出發，基于傳播動力學理論與演化博弈理論，構建了SIR演化博弈模型，探索網絡輿情從形成到消亡的動態演化規律以及主體決策博弈演化過程。[16]劉華欣以“河北省遵化市職教中心欠薪”事件為例，研究地方政府在網絡空間中引導和調控網絡輿情中的作用路徑。[17]

四、對突發事件網絡輿情影響的研究

（一）突發事件網絡輿情對公共政策的影響

突發事件的網絡輿情因其傳播起點的爆發性、演變過程中的不確定性和網絡群體中的擴散性等特點，通常會在短時間內裹挾公眾情緒，隨著這類情緒有序地轉化為訴求，會讓社會和公眾對此突發事件產生的訴求加快進入政策議程，或推動對現存政策的修訂和完善。集結、共識、抗爭及式微是“交互觸發式”網絡輿情發展的四個關鍵演變階段，受到交互時機、影響范圍及作用強度的嚴格約束，可以推動社會問題轉化為政策議題。[18]2016年哈爾濱“天價魚”事件在網上引發熱議，推動黑龍江省出臺了《黑龍江省旅游業明碼標價規定》。

（二）突發事件網絡輿情對社會管理的影響

隨著近年來互聯網和自媒體的蓬勃發展，人們開始趨向于從網絡中獲取最新的新聞消息，也熱衷于在網絡平臺上發表自己的想法和訴求。總結觀察近年來的突發事件會發現，幾乎每一例迅速成為社會輿論焦點的突發事件，都與門戶網站、微博、網上論壇等網絡媒體持續報道和傳播有聯系。[19]一方面，為公眾參與社會監督提供了更加便捷的渠道；另一方面，網絡信息的駁雜性和輿情演化的難以預測性很大程度上會誤導公眾想法和意見，提高了社會管理過程中的專業性和復雜程度。突發事件網絡輿情治理逐漸成為社會管理的重要課題，關于突發事件網絡輿情的研究日趨增多。

五、結論與展望

國內突發事件網絡輿情研究，從理論基礎到研究框架，從研究方法到實際應用都有了較為完善和科學的體系。隨著科技的發展和時代的變化，突發事件網絡輿情研究還有以下兩點需要關注：

（一）學科間的關聯性有待加強

突發事件網絡輿情是綜合性很強的研究領域，所涉及的學科也很多，包括情報科學、社會學、新聞傳播學、管理學、計算機科學、心理學等，在研究突發事件網絡輿情的過程中，學者通常會選擇預測、監控、引導、治理等某一個具體的環節作為研究的重點，不同環節的研究要求學者具備不同專業領域知識和能力，造成了不同環節相同專業領域學者聚集和扎堆，卻少有綜合學科背景的研究成果，導致研究成果在各自單一領域內有著顯著的影響力，但是無法被有關聯的其他領域所借鑒，這勢必會影響研究的深度和廣度。因此，在未來的研究過程中，要強化綜合性思維，加強不同領域專家學者的合作，將不同領域的專業知識有機聯系起來，群策群力共同應用于突發事件網絡輿情的研究過程中。

（二）研究方法略顯單一

在輿情演化和傳播領域使用定量和模型仿真的方法，可以很大程度上實現對突發事件網絡輿情演化和傳播的精確仿真，具備鮮明優勢的同時也存在著一定不足，例如意識形態和公眾意志這類社會科學范疇的影響因素很難在量化模型分析中得以體現。在突發事件網絡輿情引導和治理中大量使用定性方法，這類方法主要依靠研究者的專業能力和經驗，缺乏標準化的指標細則及規范操作，使研究結果存在一定的主觀偏差。所以在研究突發事件網絡輿情時，不能孤立地看待所要研究的領域，要用系統思維去分析議題，做到多種方法的有效結合，實現定性和定量方法的優勢互補。

注釋：

[1]中國互聯網絡信息中心發布第53次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[J].國家圖書館學刊，2024，33（02）：104.

[2]王來華.輿情研究概論：理論、方法和現實熱點[M].天津：天津社會科學院出版社，2003.

[3]王來華.論網絡輿情與輿論的轉換及其影響[J].天津社會科學，2008（04）：66-69

[4]張克生.輿情機制是國家決策的根本機制[J].理論與現代化，2004（04）：71-73.

[5]劉毅.略論網絡輿情的概念、特點、表達與傳播[J].理論界，2007（01）：11-12.

[6]朱四倍.突發事件中的網絡輿情危機及應對機制研究[J].新聞界，2011（02）：47-49.

[7]蘭月新，曾潤喜.突發事件網絡輿情傳播規律與預警階段研究[J].情報雜志，2013，32（05）：16-19.

[8]李彤，宋之杰.基于模型集成的突發事件輿情分析與趨勢預測研究[J].系統工程理論與實踐，2015，35（10）：2582-2587.

[9]程鐵軍，王曼，黃寶鳳 等.基于CEEMDAN-BP模型的突發事件網絡輿情預測研究[J].數據分析與知識發現，2021，5（11）：59-67.

[10]焦威，夏一雪.突發事件網絡輿情信息擴散差異性度量與實證研究[J].現代情報，2022，44（07）.

[11]盧冀峰，吳艷麗.網絡突發事件的輿情影響與引導對策——以哈爾濱“天價魚”事件為例[J].新聞與寫作，2016（05）：110-111.

[12]徐占品.災害事件中的政府應急傳播研究——以河北邢臺“7·19”洪災為例[J].新聞界，2016（15）：31-35.

[13]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[J].情報雜志，2010，29（09）：1-6.

[14]莊文英，許英姿，任俊玲 等.突發事件輿情演化與治理研究——基于拓展多意見競爭演化模型[J].情報雜志，2021，40（12）：127-134+185.

[15]杜澤，張曉杰.循證治理視域下突發公共衛生事件的網絡輿情治理研究[J].情報理論與實踐，2020，43（05）：17-23.

[16]畢鵬，陳偉，丁小洲.基于SIR演化博弈模型的突發公共危機事件網絡輿情引導研究[J].系統科學學報，2024（03）：77-81.

[17]劉華欣.政府應對群體性突發事件網絡輿情研究——以“河北省遵化市職教中心欠薪”事件為例[J].青年記者，2013（20）：8-9.

[18]田進，朱利平，曾潤喜.網絡輿情交互觸發演變特征及政策議題建構效果——基于系列“PX事件”的案例研究[J].情報雜志，2016，35（02）：133-138.

[19]王維國，周杰.論社會管理創新視域下的突發事件網絡輿情引導[J].學術論壇，2013，36（01）：102-105.

（作者：徐江，黑龍江科技大學管理學院碩士研究生，研究方向：網絡輿情和行政管理；戴元溪，黑龍江科技大學管理學院本科生，研究方向：網絡輿情和行政管理；陳碩聞，黑龍江科技大學管理學院碩士研究生，研究方向：網絡輿情和公共政策；許佳琦，黑龍江科技大學管理學院講師）

責編：周蕾