基于時空大數(shù)據(jù)的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判體系研究

摘?要：[目的/意義]重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判工作的核心在于預(yù)測鑲嵌在多重尺度的時空社會網(wǎng)絡(luò)里的主體于互聯(lián)網(wǎng)情境中的演化規(guī)律和發(fā)展趨向。常態(tài)化的輿情研判常依賴經(jīng)驗積累，采用模糊推斷的方式，對于涉重大疫情的突發(fā)輿情動態(tài)判斷存在著分析黑箱。[方法/過程]本文在時空結(jié)構(gòu)理論的指引下，以時空大數(shù)據(jù)作為該類輿情研判的重要工具，將時空特質(zhì)納入重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的觀測變量，探究時空大數(shù)據(jù)源與海量輿情信息的匹配規(guī)律，尋求時空數(shù)據(jù)建模與輿情研判模型的整合方式，梳理重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的動態(tài)全局性研判流程，構(gòu)建該類網(wǎng)絡(luò)輿情研判的多維多態(tài)時空大數(shù)據(jù)分析框架。[結(jié)果/結(jié)論]向政府實務(wù)部門提供一種有針對性的、定性與定量相結(jié)合的科學(xué)準(zhǔn)確研判體系，為我國公共衛(wèi)生事件的輿情危機管控提供思路參考和決策依托。

關(guān)鍵詞：時空大數(shù)據(jù);重大疫情類;突發(fā)事件;網(wǎng)絡(luò)輿情;研判體系

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.04.003

〔中圖分類號〕G250.2?〔文獻標(biāo)識碼〕A?〔文章編號〕1008-0821（2020）04-0023-08

Research on the Judgment System of Network Public

Opinion on the Emergency Initiated By the Major

Epidemic Based on Spatio-temporal Big Data

Xu Di

（School of Journalism and Information Communication，Huazhong University of Science and Technology，

Wuhan 430074，China）

Abstract：[Purpose/Significance]The core of the research and judgment work of network public opinion on the emergency initiated by the major epidemic is to predict the evolution rules and development trends of the subjects embedded in the multi-scale spatiotemporal social network in the Internet context.Normalized public opinion research and judgment often rely on the accumulation of experience and use fuzzy inference.There is a black box for the analysis of sudden public opinion dynamics involving the major epidemic.[Method/Process]Under the guidance of the theory of spatio-temporal structure，this paper takes spatio-temporal big data as an important tool for this type of network public opinion research，incorporates spatio-temporal characteristics into the observation variables of the development of network public opinion on the emergencies triggered by the major epidemic，and explores the matching rules of of big data sources and massive public opinion information in spatio-temporal dimensions.This paper seeks the integration path between space-time data modeling and research and analysis of public opinion，combing the dynamic global research process of network public opinion on the emergencies initiated by the major epidemic，and constructs a multi-dimensional polymorphic spatio-temporal big data analysis framework for researching and judging.[Result/Conclusion]Provide government practice departments with a targeted，qualitative and quantitative combination of scientific and accurate research and judgment system，and provide ideas and decision support for the public opinion crisis management of public health events in China.

Key words：spatio-temporal big data;major epidemic;emergency events;network public opinion;judgment system

1?研究背景

國內(nèi)輿論學(xué)實踐研究中，時空分析長期缺位。當(dāng)前時空分析領(lǐng)域的前沿為時空大數(shù)據(jù)與現(xiàn)實對象、行為、事件的對應(yīng)規(guī)律揭示，以及由此衍生的大尺度事件演化推理探究。時空大數(shù)據(jù)是基于統(tǒng)一時空基準(zhǔn)描述行為主體在時空中關(guān)聯(lián)動向的大數(shù)據(jù)類型，是最重要的大數(shù)據(jù)類別之一，其表達與組織是數(shù)據(jù)內(nèi)容準(zhǔn)確度量和價值提煉的基礎(chǔ)[1]。時空大數(shù)據(jù)可有效剖析突發(fā)事件誘導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)群集言行的生成概率，該類事件行動主體在時間序列中的空間軌跡，是透視群際關(guān)系聯(lián)動和解讀個體行為動因的最優(yōu)注腳，其在虛擬情境中的言論傳遞亦映射出現(xiàn)實社會內(nèi)特定事件造成的影響效力。

公共衛(wèi)生事件屬于突發(fā)公共事件中的一種，我國常見的公共衛(wèi)生事件有兩大類，分別為食品安全類和傳染病類。這其中，對公眾健康造成重大損失的傳染病類公共衛(wèi)生事件，向行政機構(gòu)應(yīng)對措施的針對性和應(yīng)急協(xié)調(diào)管理的準(zhǔn)確性提出了極大挑戰(zhàn)。上述重大疫情存在著爆發(fā)性強、不確定性強、控制難度大、應(yīng)對周期長等特點，隨之伴生的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情具有線下事件影響廣、線上輿論引爆快等特征，凸顯出“線下發(fā)生—線上傳遞”的時空交互特殊性，該類輿情事件的研判工作極大地考驗著管理者的決策智慧。

涉重大疫情的突發(fā)事件中潛隱的意識形態(tài)暗流極易觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險，動搖社會發(fā)展穩(wěn)定，兩者于特定時空范疇內(nèi)共生聯(lián)動的互構(gòu)效應(yīng)，向政府實務(wù)部門應(yīng)急管控能力和危機應(yīng)對水平提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，研判不當(dāng)將直接影響國家和社會安全。從實務(wù)部門管理角度來看，以往的輿情研判常依賴經(jīng)驗積累，采用模糊推斷的方式，多從焦點個案考量出發(fā)，對于事件過程發(fā)展存在著分析黑箱，暴露出輿情信息收集的泛化、輿情態(tài)勢分析的霧化、輿情實體處置的臆化等共性問題。而由重大疫情引爆的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的主體鑲嵌在多重尺度的時空社會網(wǎng)絡(luò)里，中介性的時空要素在現(xiàn)實和虛擬境況內(nèi)的勾連對應(yīng)、輿情信息在互聯(lián)網(wǎng)情境中的動態(tài)演化規(guī)律和發(fā)展趨向預(yù)測，亟需以一種多維審析的科學(xué)方式加以判別。

本文以動態(tài)全局性研判理念為基石，借鑒政治傳播學(xué)、空間社會學(xué)和地理信息學(xué)等相關(guān)原理，將時空數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)輿情事件庫，著重闡述時空大數(shù)據(jù)在重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判中的應(yīng)用可行性、應(yīng)用路徑、應(yīng)用機理，構(gòu)建定性與定量相結(jié)合的科學(xué)準(zhǔn)確研判分析框架，助益政府管理部門優(yōu)化輿情應(yīng)急決策機制。

2?文獻回顧

2.1?時空大數(shù)據(jù)相關(guān)研究

時空大數(shù)據(jù)正日益成為推動社會治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要驅(qū)力[2-3]。以空間決策為前提，近年來時空大數(shù)據(jù)的前沿應(yīng)用聚焦于以下幾個領(lǐng)域：第一，環(huán)境犯罪學(xué)，被用來測量社會內(nèi)聚與犯罪模式識別之間的解釋變量[4]，以及犯罪人員時空行為規(guī)律和犯罪類型擇取的關(guān)聯(lián)模式[5];第二，城市社會學(xué)，成為城市空間演變、遷移區(qū)位決策、居住結(jié)構(gòu)優(yōu)化、居民行為研究的新輔助[6-8];第三，傳染疫病學(xué)，被用來揭示群體暴露區(qū)域與疾病擴散的邊際行為交互效應(yīng)[9]，探討疾病的流行區(qū)域、流行特征和流行周期，為公共衛(wèi)生事件提供信息咨詢。

時空大數(shù)據(jù)本質(zhì)是時空信息和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，相關(guān)研究重點反映時空對象的狀態(tài)序列屬性，強調(diào)時空對象的歷史是事件改變對象的過程，研究成果多集中在大數(shù)據(jù)背景下的時空信息挖掘、時空統(tǒng)計推理、時空數(shù)據(jù)建模3個面向，其中時空信息挖掘是基礎(chǔ)、時空統(tǒng)計推理是關(guān)鍵、時空數(shù)據(jù)建模是核心。第一，時空信息挖掘重點關(guān)注時空基準(zhǔn)大數(shù)據(jù)中時空共現(xiàn)關(guān)聯(lián)和時空聚類分列問題;第二，時空統(tǒng)計推理側(cè)重分析在時空軌跡大數(shù)據(jù)中位置媒介數(shù)據(jù)的空間域/時間域/特征域的拓撲關(guān)系;第三，時空數(shù)據(jù)建模集中研究基于實體的面向過程大數(shù)據(jù)建模和基于事件的面向?qū)ο蟠髷?shù)據(jù)建模[10-13]。

2.2?突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判相關(guān)研究

2.2.1?傳播演化與評估預(yù)警

該研究路徑聚焦于事件風(fēng)險評估且強調(diào)了事件輿情互構(gòu)，認(rèn)為突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情解讀的核心在于厘清生成機理、動力要素和擴散路徑。應(yīng)設(shè)立分級預(yù)警的關(guān)聯(lián)響應(yīng)制度。以事態(tài)的可控性為考量準(zhǔn)則，第一時間對輿情熱度和烈度進行預(yù)測[14]，利用多維多態(tài)技術(shù)方法設(shè)立指標(biāo)體系[15-16]，對輿情走勢實施動態(tài)監(jiān)控[17]。從多主體融合形成合力的視角認(rèn)知突發(fā)事件與網(wǎng)絡(luò)輿情的同頻共振[18-20]，揭示突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的演化機理[21]，把握其影響因素及演變規(guī)律[22-23]。

2.2.2?數(shù)理建模與仿真實踐

該研究路徑致力于基礎(chǔ)分析構(gòu)模且專注于輔助手段精進，認(rèn)為突發(fā)事件輿情研判的核心在于把握輿情演化的內(nèi)在固定模式。應(yīng)提升輿情判別的分析技術(shù)水平。在大數(shù)據(jù)背景下，將面向海量輿情信息的自動化、智能化、個性化應(yīng)用分析作為發(fā)展目標(biāo)，從輿情研判的基本流程出發(fā)，對輿情研判所涉及的主題特征抽取、情感類目分析、熱點發(fā)現(xiàn)算法、輿情演化分析等關(guān)鍵技術(shù)逐一突破[24-26]。并就輿情演進規(guī)律和影響因素間的關(guān)系進行建模[27-28]，厘清其間所涉及的主體差異和變量權(quán)重的相互作用關(guān)系[29]，利用數(shù)理模型通過系統(tǒng)仿真方法剖析輿情發(fā)展趨勢。

2.2.3?應(yīng)急管控與應(yīng)對機制

該研究路徑因循了應(yīng)急管理框架且著重于管控效力保障，認(rèn)為突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的處置核心在于建立健全應(yīng)急機制。應(yīng)制定規(guī)范化輿情分析工作流程。從政府管理部門常態(tài)化工作方式入手，以提升黨的執(zhí)政能力為抓手，建立“收集—研判—報送—處置—管理”的“五位一體”業(yè)務(wù)鏈，擇取合理的防范措施與應(yīng)對舉措[30]，打造“多部門協(xié)作”的扁平化輿情決策機制和“中央—地方”的垂直性輿情管理體制[31-32]，構(gòu)筑標(biāo)準(zhǔn)化全統(tǒng)籌的研判體系[33-34]。以管控突發(fā)事件發(fā)展態(tài)勢為要務(wù)，將危機傳播治理和突發(fā)事件應(yīng)對作為切口，建立統(tǒng)一指揮、分類管理、分級負責(zé)的輿論處置流程，將政府公權(quán)力部門化解信任危機和事后總結(jié)評價兩者有機整合[35-36]。

綜上可知，從上述突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判研究來看，該類文獻多聚焦事前監(jiān)測預(yù)警和事后風(fēng)險評估。在涉重大疫情類的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判方面，還未出現(xiàn)較有針對性的資料分析。具體而言，一是既有的研判研究靜態(tài)化。突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情源起于多重和不斷變化的時空場域內(nèi)，已有成果缺乏符合時空規(guī)律的深入剖析，并未涉及面向該類輿情的時空分析實踐。二是面向事件過程的研判體系研究相對匱乏，且定性多、定量少。宏觀經(jīng)驗解讀上政策性倡導(dǎo)與應(yīng)用對策之間內(nèi)在關(guān)聯(lián)表達缺失，微觀實踐應(yīng)用上囿于數(shù)理概念催新與技術(shù)手段迭代，兩者分化割裂。三是雖有部分涉大數(shù)據(jù)相關(guān)研究成果，但多作為研究背景或研究前提引入，未能充分論述大數(shù)據(jù)適用于輿情分析的理論和實踐可行性，也未對具體的應(yīng)用路徑和使用方法做出詳盡闡釋。

近年來，關(guān)聯(lián)時空大數(shù)據(jù)的地理信息系統(tǒng)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的資料分析已有許多應(yīng)用的實例，或建立疫情地理信息平臺，監(jiān)控重大疫情的傳染動向，或應(yīng)用GIS的階層式集群熱圖（Cluster Heat Map），集中探究重大疫情集中地區(qū)，了解區(qū)域風(fēng)險因子構(gòu)成。以傳染病為例的重大疫情類公共衛(wèi)生事件，本身有著極強的不確定性，其觸發(fā)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情若處置不當(dāng)極易衍生惡性后果，削減公眾信任度，動搖政府公信力，導(dǎo)致長久的信任危機。因此，涉重大疫情類的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判無論是在時空大數(shù)據(jù)的運用方面，還是在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情和重大疫情信息的時空擬合層面，都有進一步提升的空間。

3?研判體系建構(gòu)

3.1?總體思路

本文核心在于以時空大數(shù)據(jù)為抓手，建構(gòu)一套基于時空要素的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判體系，關(guān)鍵在于時空視域下的全局性動態(tài)研判過程的梳理、定性與定量相結(jié)合研判方法的提煉、多維多態(tài)系統(tǒng)性研判分析框架的構(gòu)建等3個環(huán)節(jié)。

重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判體系建構(gòu)的基本思路可歸結(jié)為，理論溯源是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵，應(yīng)用體系是核心，最終目標(biāo)是為實務(wù)部門的有效決策提供切實的支持對策。具言之，以時空結(jié)構(gòu)分析作為理論研究的落腳點，將時空類型數(shù)據(jù)列為大數(shù)據(jù)輿情研判的具象化指引，挖掘時空數(shù)據(jù)隱含價值，建立面向決策支持的分析框架，為總體國家安全觀下的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的大數(shù)據(jù)縱深化使用提供新的闡釋思路。

本體系在時空結(jié)構(gòu)理論的指引下，以時空大數(shù)據(jù)作為輿情研判的重要工具，將時空特質(zhì)納入涉重大疫情突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的觀測變量，探究時空大數(shù)據(jù)源與海量輿情信息的匹配規(guī)律，因循時空統(tǒng)計推理與輿情演化分析的契合路徑，尋求時空數(shù)據(jù)建模與輿情研判模型的整合方式，梳理該類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的動態(tài)全局性研判流程，構(gòu)建涉重大疫情突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的多維多態(tài)時空大數(shù)據(jù)分析框架。這一研判體系不僅有利于行為科學(xué)視域下輿論學(xué)范疇的理論發(fā)展，而且有利于拓寬輿情實務(wù)領(lǐng)域的研究面向。同時，也將為行政區(qū)域或系統(tǒng)內(nèi)重大疫情突發(fā)事件的應(yīng)急管控協(xié)調(diào)提供重要依據(jù)。具體框架如圖1所示。

3.2?體系概述

3.2.1?重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的時空大數(shù)據(jù)理論體系溯源

時空視閾與行為科學(xué)研究密切相關(guān)，而輿情研判某種程度上即是對行為主體聯(lián)動效應(yīng)作出合理預(yù)測的一種分析判斷，因此，將時空觀作為一個獨特的視角融入輿情研判之中，可有效解決輿情研判這一范疇內(nèi)學(xué)理積淀相對薄弱的問題。在行為科學(xué)范式的關(guān)照下，時空維度的信息匯聚與輿情事件的演化態(tài)度的統(tǒng)籌觀測，不僅能彌合社會科學(xué)和自然科學(xué)之間的隔閡，也可夯實輿論學(xué)研究中輿情研判分支脈絡(luò)的學(xué)理基礎(chǔ)。

從宏觀上看，本體系建構(gòu)的學(xué)理根基在于政治傳播學(xué)、空間社會學(xué)與地理信息學(xué)三者知識共性的互動交融，厘清上述學(xué)科合力之于研判重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的可行性、合理性和關(guān)聯(lián)性是首屬要務(wù)。將時空觀納入輿論學(xué)分析視野，祛除以單一時間節(jié)點上突發(fā)事件主體的言行動向推導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情整體格局的片面論斷，可合理規(guī)避既往輿情研判側(cè)重形而上的窠臼，凸顯時空結(jié)構(gòu)之于社會場域的張力，解構(gòu)空間政治的時序博弈邏輯，為輿論學(xué)領(lǐng)域的跨學(xué)科交叉研究開辟新路徑。

從微觀上看，歸納重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判中的時空大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化機理，以時空結(jié)構(gòu)視域切入，分析該類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情時空特質(zhì)，研判多元主體依附于同一時空情境中的動態(tài)效應(yīng)，可為該類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的應(yīng)急管理研究注入新的理論內(nèi)核。

3.2.2?重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的數(shù)據(jù)庫與事件庫耦合處理

涉重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情多遵循“線下事件突發(fā)—線上信息引爆—線下極化擴散”的演化規(guī)律，“事件—輿情”互激效應(yīng)催生風(fēng)險加劇，“線下—線上”雙向度時空動態(tài)研判，能及時準(zhǔn)確定位行動主體、預(yù)判行動軌跡。時空視閾下的上述突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的前提是篩查清洗時空維度數(shù)據(jù)和整理對接輿情事件?？杉毞譃樗膫€關(guān)鍵性步驟，即在耦合重大疫情相關(guān)信息的基礎(chǔ)上，將行為主體的時空數(shù)據(jù)維度與內(nèi)容梳理、時空大數(shù)據(jù)的來源獲取以及數(shù)據(jù)庫的建立、突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的信源獲取以及事件庫的建立、時空大數(shù)據(jù)耦合突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的可行性探析。每個步驟均包含重要的核心處理要素，具體如下：

1）重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情行為主體的時空數(shù)據(jù)維度與內(nèi)容梳理。這部分包含兩個層次的篩查：一是提取重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情主體涉及的全部時空數(shù)據(jù)（包含IP地址溯源、GPS數(shù)據(jù)抓取和焦點數(shù)據(jù)選擇等），與該區(qū)域疫情熱點數(shù)據(jù)對接;二是判別上述提取出來的時空數(shù)據(jù)的有效性如何，是否能夠有效地展開結(jié)構(gòu)化整合。結(jié)構(gòu)化整合意味著對各類不同數(shù)據(jù)的齊一化處理，清洗為可供統(tǒng)一處置的有效數(shù)據(jù)集合。在對接中，同類數(shù)據(jù)的格式齊一化要作為處理前提。

2）涉重大疫情類時空大數(shù)據(jù)的來源獲取以及數(shù)據(jù)庫的建立。相關(guān)時空大數(shù)據(jù)類別有POI數(shù)據(jù)、手機信令數(shù)據(jù)、LBS數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、建筑矢量數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、LANDSAT衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、政府公開發(fā)熱門診及定點醫(yī)院數(shù)據(jù)和空氣監(jiān)測站空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)等。這部分應(yīng)該將重點放在與疫情高度相關(guān)的時空大數(shù)據(jù)的存取上，一般來說，該類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中較易獲取的時空數(shù)據(jù)為LBS（Location Based Services）數(shù)據(jù)，由于這類數(shù)據(jù)來源于基于位置的服務(wù)終端，多由社交網(wǎng)絡(luò)留存，用戶在定位發(fā)送訊息時可以迅速獲源。POI數(shù)據(jù)和手機信令數(shù)據(jù)用于關(guān)鍵信源確認(rèn)時的交叉比對匹配，政府公開發(fā)熱門診及定點醫(yī)院數(shù)據(jù)和空氣監(jiān)測站空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)在跟疫情原發(fā)數(shù)據(jù)核實后，可以推測輿情爆發(fā)的原初走勢。

3）重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的信源獲取（網(wǎng)站/論壇/微博/QQ/微信/短視頻平臺等）以及事件庫的建立。大部分屬于應(yīng)急類輿情監(jiān)測的范疇，針對不同網(wǎng)絡(luò)載體上重大疫情關(guān)聯(lián)性的易發(fā)高發(fā)類輿情關(guān)鍵詞制定針對性監(jiān)控方案。應(yīng)急類監(jiān)測過程中在網(wǎng)絡(luò)平臺上均可獲得此類數(shù)據(jù)，無需開通特殊權(quán)限，依照常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)制定匹配查詢標(biāo)簽的事件分類即可。重大疫情類突發(fā)事件引爆網(wǎng)絡(luò)輿情后，僅需針對該事件的耦合數(shù)據(jù)集申請?zhí)厥馇赖男旁传@取，參照預(yù)警級別，設(shè)置標(biāo)明需重點關(guān)注的信源。

4）涉重大疫情類時空大數(shù)據(jù)耦合突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的可行性探析，分別為在設(shè)置重大疫情相關(guān)分類標(biāo)簽的前提下，將動態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)耦合輿情主體、多源密集數(shù)據(jù)耦合輿情分類、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)耦合輿情特征。如何歸總動態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)是不同時空數(shù)據(jù)模塊間共享時的難題，基于時空數(shù)據(jù)定位輿情主體時，來源不同數(shù)據(jù)源的動態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的同步是這個環(huán)節(jié)的處理前提。

3.2.3?重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的時空大數(shù)據(jù)應(yīng)用框架闡述

由突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情處置的基本實務(wù)操作流程可知，在研判輿情演化態(tài)勢時，首屬要務(wù)為數(shù)據(jù)庫的信息流與事件庫中的案例流應(yīng)時刻保持一一對應(yīng)的關(guān)系，這樣才能保證在標(biāo)簽統(tǒng)一的前提下，對事件過程開展行之有效的動態(tài)監(jiān)測。上述操作在重大疫情爆發(fā)后的應(yīng)急管控時，可分為挖掘關(guān)聯(lián)信息、演化預(yù)測輔助和管控決策支撐3個歷時性處理步驟。

為研究上述對象，本文以四大模塊內(nèi)容構(gòu)建應(yīng)用框架，具體為9個關(guān)鍵闡釋節(jié)點。4個模塊分別應(yīng)在匹配重大疫情類相關(guān)信息時，為時空大數(shù)據(jù)耦合突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情事件研判、時空大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息挖掘、時空大數(shù)據(jù)輔助突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化預(yù)測、時空大數(shù)據(jù)支撐突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情管控決策。其中，第一大模塊為根本前提，第二、三、四大模塊整合為研判的具體應(yīng)用體系。四大模塊9個關(guān)鍵闡釋節(jié)點如下：

第一大耦合事件研判模塊包括3個關(guān)鍵闡釋節(jié)點，即：1）動態(tài)異構(gòu)時空大數(shù)據(jù)耦合重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情主體;2）隱性密集時空大數(shù)據(jù)耦合重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情分類;3）非結(jié)構(gòu)化時空大數(shù)據(jù)耦合重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情特征。GIS空間分析是這一環(huán)節(jié)重點采用的核心技術(shù)和處理手段，特別表現(xiàn)為運用GIS技術(shù)和格網(wǎng)分析法將不規(guī)則區(qū)域的時空密度大數(shù)據(jù)統(tǒng)一到規(guī)制的區(qū)域單元上，校準(zhǔn)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情在特定區(qū)域的時空分布狀況、研判時空演化規(guī)律、歸納時空行為模式。交互式數(shù)字地圖可作為該環(huán)節(jié)涉重大疫情類時空大數(shù)據(jù)耦合處理后的重要呈現(xiàn)方式。

第二大關(guān)聯(lián)信息挖掘模塊包含兩個關(guān)鍵闡釋節(jié)點，即：1）指向特定的空間域和限定的時間域的輿情事件收集;2）符合靜態(tài)特征匹配和動態(tài)軌跡標(biāo)簽的時空信息匯聚。挖掘信息的有效性與事件收集和信息匯聚兩者間的匹配度密切相關(guān)。匹配的要點在于跟蹤高致病性疫情的時空傳播路徑以及網(wǎng)絡(luò)輿情事件的擴散途徑。

第三大輔助演化預(yù)測模塊含有兩個關(guān)鍵闡釋節(jié)點，即：1）呈現(xiàn)擴散范圍廣度和發(fā)展趨向烈度的輿情演化分析;2）面向?qū)崟r關(guān)聯(lián)映射和多維追蹤觀測需求的時空統(tǒng)計推理。輿情演化分析和時空統(tǒng)計推理的擬合度直接關(guān)涉演化預(yù)測的準(zhǔn)確性。時空大數(shù)據(jù)所映現(xiàn)的空間和時間變化本就具有多尺度、多維度的動態(tài)關(guān)聯(lián)特征，在輔助預(yù)測輿情發(fā)展態(tài)勢時，可在關(guān)聯(lián)約束條件下，針對重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的具體工作部署擬定任務(wù)的分級分類，并利用時空統(tǒng)計推理建立一種面向輿情演化分析任務(wù)的關(guān)聯(lián)約束啟發(fā)式生成方法。

第四大支撐管控決策模塊涵納了兩個關(guān)鍵闡釋節(jié)點，即：1）權(quán)重指數(shù)評估和社會網(wǎng)絡(luò)分析構(gòu)成的輿情研判模型;2）以行為本體建模和事件態(tài)勢建模組成的時空模型構(gòu)建。動態(tài)建模法是這一環(huán)節(jié)重點采用的研究方法，強調(diào)了基于綜合分析的動態(tài)風(fēng)險映射功能的需求。該方法以層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）與社會網(wǎng)絡(luò)分析（Social Network Analysis，簡稱SNA）為基礎(chǔ)，結(jié)合基于事件的時空數(shù)據(jù)模型（Event-Based Spatiotemporal Data Model，簡稱ESTDM）和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)模型（Generative Adversarial Nets，簡稱GAN）這兩種核心模型，來發(fā)現(xiàn)各研究要素間存在的定量關(guān)系，并進行仿真推導(dǎo)，進而為時空大數(shù)據(jù)應(yīng)用于重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的實踐提供科學(xué)參照和指導(dǎo)。

3.2.4?重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的時空大數(shù)據(jù)決策支持路徑

突發(fā)公共衛(wèi)生事件，尤其是重大傳染病疫情的爆發(fā)，向政府提出了現(xiàn)代社會中突發(fā)事件處置能力的考驗。輿論工作的效度關(guān)系社會大局穩(wěn)定，持續(xù)推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化，應(yīng)健全重大輿情和突發(fā)事件輿論引導(dǎo)機制。在重大疫情爆發(fā)時期踐行上述舉措的關(guān)鍵前提之一，是要科學(xué)準(zhǔn)確地研判突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情。突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測、突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判、突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警三者，共同構(gòu)成實務(wù)部門“五位一體”工作流程中的重要環(huán)節(jié)。在時空大數(shù)據(jù)的支撐下，不僅重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判的準(zhǔn)確度能得到大幅提升，而且也為實務(wù)部門的精準(zhǔn)施策提供了有力支撐。

時空大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判決策支持路徑，主要分為3類：1）基于時空大數(shù)據(jù)的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)急響應(yīng)方案。根據(jù)時空數(shù)據(jù)匯集排查，了解網(wǎng)絡(luò)輿情擴散范圍和重點議題的討論熱度，及時提出有針對性的上下聯(lián)動應(yīng)急響應(yīng)方案。2）基于時空大數(shù)據(jù)的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險應(yīng)對策略。時空大數(shù)據(jù)的價值就在于能準(zhǔn)確的反映出時間、空間以及對象三者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)時空大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)指向，掌握該類突發(fā)事件發(fā)展?fàn)顩r，深入研判實體事態(tài)，對可能觸發(fā)的風(fēng)險等級進行判別。3）基于時空大數(shù)據(jù)的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情危機處置措施。根據(jù)時空推理得出的危機等級推斷，同步推進輿論引導(dǎo)與事件處理，實行事件處置和輿情處置的危機“雙處置”措施。

3.3?建構(gòu)重點

本體系的建構(gòu)重點在于時空視域下的多維多態(tài)系統(tǒng)性研判分析框架的搭建，在充分認(rèn)知時空大數(shù)據(jù)理論內(nèi)核、熟練把控時空大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)上，提煉一種基于定性定量賦權(quán)評估和時空結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判方法，利用時空大數(shù)據(jù)預(yù)判輿情傳播態(tài)勢、分析輿情擴散范圍、模擬輿情發(fā)展趨向、輔助輿情分級處置，以期彌補既往實務(wù)部門研判的經(jīng)驗處置缺陷。

時空大數(shù)據(jù)與輿情信源的協(xié)作計算，對重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判中的雙重信道重構(gòu)，提出了面向任務(wù)的關(guān)聯(lián)約束需求?；跁r空大數(shù)據(jù)的AHP和SNA分析方法以及ESTDM和GAN評價模型的動態(tài)建模法，能實現(xiàn)輿情網(wǎng)絡(luò)特性的量化表征，再現(xiàn)時空結(jié)構(gòu)與輿情事件的高度擬合，預(yù)知重大突發(fā)事件的影響區(qū)域和網(wǎng)絡(luò)輿情的衍生態(tài)勢，可破除既有研究中先驗的質(zhì)化對策和懸置的量化實證間的界限。

3.4?建構(gòu)難點

時空大數(shù)據(jù)由于空間實體的固有特征，以及時間、空間和屬性聚合的數(shù)據(jù)集特質(zhì)，而呈現(xiàn)出多維多態(tài)、語義轉(zhuǎn)化和時空動態(tài)關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)處理方面的復(fù)雜性。因此，在研判重大疫情引發(fā)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情時，有必要研究時空大數(shù)據(jù)的多維關(guān)聯(lián)描述。如何用合適的形式表達事態(tài)的演進，如何將動態(tài)關(guān)系映射建模和如何擇取吻合的多尺度關(guān)聯(lián)分析方法，都成為本體系建構(gòu)的難點環(huán)節(jié)，具體可分為兩類：

3.4.1?時空語義表達描述匹配重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情分析文本

時空大數(shù)據(jù)融入重大疫情類突發(fā)事件實體對象后，對象變化的時空動態(tài)表達是輿情研判時空數(shù)據(jù)建模的突破關(guān)鍵。多重表達實體有效整合特征域、時空場域和關(guān)聯(lián)域，以及語義匹配離散對象和合理對接連續(xù)場域存有難度。

3.4.2?多源異構(gòu)時空數(shù)據(jù)耦合重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息處理

時空大數(shù)據(jù)具有天然的非齊一性，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)中隱含著空間基準(zhǔn)、時間、尺度、語義等的不一致，在此基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)融合與同化轉(zhuǎn)換是時空數(shù)據(jù)集成和重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情信息的標(biāo)識對應(yīng)中亟待克服的難點。

4?重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判體系的應(yīng)用示例

H省W市作為新型冠狀病毒的源頭，同時也是全國疫情的主要聚集地。在“封城”管控指令實施后，作為重大疫情爆發(fā)地的W市，不僅容易因調(diào)控配套措施短時間缺位觸發(fā)線下群體性聚集事件，同時也面臨著網(wǎng)絡(luò)輿情成井噴式爆發(fā)的極大可能。若采用傳統(tǒng)模糊性研判方式，對該類網(wǎng)絡(luò)輿情熱度和烈度進行預(yù)測，容易存在如下分析黑箱：

第一，多從焦點個案考量出發(fā)，缺乏全局性觀測。片面地關(guān)注某一輿論熱度點，而忽視該類輿情事件的聚集性和普遍性。由重大疫情引爆的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的主體內(nèi)置于多重時空維度構(gòu)成的社會網(wǎng)絡(luò)里，單篇高輿情熱度貼文實質(zhì)關(guān)聯(lián)了同一類防疫防控短板或某個群體的民生問題反饋。

第二，對于事件過程發(fā)展演化，無法動態(tài)性預(yù)判。該類網(wǎng)絡(luò)輿情背后的突發(fā)事件不同于一般引爆輿論關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)熱點事件，因直接關(guān)切民眾生命安危，波及面極廣。這類輿情的研判除了要按常規(guī)方式從社會穩(wěn)定的角度進行預(yù)處置分析，還應(yīng)該對突發(fā)事件的持續(xù)性和可控性作出科學(xué)的判別。若忽視對過程節(jié)點的精細化判別，極易抬高政務(wù)風(fēng)險。

第三，網(wǎng)絡(luò)輿論關(guān)注走勢較難掌控，實體指涉性強。涉重大疫情的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情重要特征在于“線上—線下”的疫情和輿情交織點往往暗含著極強的時空特質(zhì)，而且作為公共衛(wèi)生事件的疫情防控與由此引發(fā)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情本身也存有內(nèi)在的實體關(guān)聯(lián)性。如果割裂處理上述內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，無視時空特質(zhì)，不僅會阻礙疫情防控工作的有效開展，也會影響網(wǎng)絡(luò)輿情本身的處置和決策。

因此，在合理利用時空大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本文提出的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判體系在下列維度能規(guī)避既有的分析盲區(qū)，且能有效化解相關(guān)部門的處置困境：

4.1?研判中網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)對接疫情數(shù)據(jù)分析

本研判體系首先在靜態(tài)匹配上，對重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的主體、信源和主題詞設(shè)置粒度層級，再將涉及時空要素的特殊數(shù)據(jù)制作成可提取標(biāo)記，最后按照關(guān)鍵分析區(qū)域依次擬定共用標(biāo)簽。例如，涉地域類詞匯（W市等），涉敏感時間節(jié)點詞匯（1月23日等），涉重要主題詞匯（“封城”等）。其次在動態(tài)匹配上，將共用標(biāo)簽對接涉重大疫情類時空數(shù)據(jù)，諸如匹配個體移動軌跡追蹤和區(qū)域人口密度等等。監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，“封城”后的多次網(wǎng)絡(luò)輿情熱點高峰的出現(xiàn)均與涉重大疫情的時空數(shù)據(jù)波動相吻合。

4.2?研判中預(yù)警等級劃分對接疫情風(fēng)險評級

依據(jù)國務(wù)院應(yīng)對新型冠狀病毒感染肺炎疫情聯(lián)防聯(lián)控機制《關(guān)于科學(xué)防治精準(zhǔn)施策分區(qū)分級做好新冠肺炎疫情防控工作的指導(dǎo)意見》中的風(fēng)險劃定標(biāo)準(zhǔn)，目前現(xiàn)有的W市疫情風(fēng)險評估已經(jīng)細化到社區(qū)層級。本研判體系在應(yīng)用時將上述疫情風(fēng)險評級作為突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警等級劃分的一個重要權(quán)重指標(biāo)，更為直接地輔助相關(guān)部門在實體管控時優(yōu)化研判次生輿情。2020年1月23日之后的1周監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，高發(fā)頻發(fā)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)次生輿情對應(yīng)的線下主體，其活動范圍多聚集在疫情風(fēng)險評估中的高危區(qū)域。

4.3?研判中輿情評估建模對接疫情時空分析

本研判體系能有效將基于多源時空大數(shù)據(jù)構(gòu)建的疫情風(fēng)險分析與輿情評估模型匹配。實踐中，在特定的地理區(qū)域和行政轄屬范圍內(nèi)將大數(shù)據(jù)疫情監(jiān)控云屏和應(yīng)急信息共享平臺展開對接，通過時空可視化方式直觀呈現(xiàn)（例如，采用熱力圖疊映等方法），既可排查疫情防控漏洞又能輔助相關(guān)部門輿情處置方面的科學(xué)精準(zhǔn)決策。

5?結(jié)?語

時空大數(shù)據(jù)在突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判中的多維使用，是政府管理部門應(yīng)急管控能力提升的重要體現(xiàn)，也是國家安全和社會穩(wěn)步發(fā)展的必然要求?！拜浨椤獣r空”大數(shù)據(jù)的并行處理將助益重大疫情類網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件海量信息的精準(zhǔn)收集，準(zhǔn)確識別城市內(nèi)部疫情高風(fēng)險區(qū)域，也有利于實時感知輿論發(fā)酵趨向、動態(tài)模擬輿情發(fā)展走勢。

科學(xué)準(zhǔn)確地對時空范疇的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化態(tài)勢作出研判，是及時防范風(fēng)險事件、完善危機治理手段的重要前提，是國家長治久安的重要戰(zhàn)略部署。當(dāng)前從時空大數(shù)據(jù)這一維度出發(fā)，針對重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的研判體系尚未有系統(tǒng)清晰的研究。時空大數(shù)據(jù)視域下定性與定量相結(jié)合的研判方法是全面探尋網(wǎng)絡(luò)輿情信息內(nèi)涵、深度解讀該類網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)律的突破口，是有效防范重大疫情類突發(fā)事件引發(fā)的社會穩(wěn)定風(fēng)險和消解政府信任危機的實質(zhì)保障。以時空大數(shù)據(jù)為工具，將時空分析方法和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)融合應(yīng)用于重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢推演，讓突發(fā)事件和對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輿情并射至?xí)r空交互界面，直觀呈現(xiàn)兩者動態(tài)關(guān)聯(lián)趨向，有助于政府實務(wù)部門提高科學(xué)決策和處置水平。

參考文獻

[1]李德仁，馬軍，邵振峰.論時空大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用[J].衛(wèi)星應(yīng)用，2015，（9）：7-11.

[2]吉根林，趙斌.面向大數(shù)據(jù)的時空數(shù)據(jù)挖掘綜述[J].南京師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2014，（1）：1-7.

[3]王家耀，武芳，郭建忠，等.時空大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)與機遇[J].測繪科學(xué)，2017，（7）：5-11.

[4]Bernasco W，de Graaff T，Rouwendal J，et al.Social Interactions and Crime Revisited：An Investigation Using Individual Offender Data in Dutch Neighborhoods[J].Review of Economics and Statistics，2017，99（4）：622-636.

[5]Anselin L，Cohen J，Cook D，et al.Spatial Analyses of Crime[J].Criminal Justice，2000，4（2）：213-262.

[6]Cox K R，Golledge R.Behavioral Problems in Geography Revisited[M].Routledge，2015.

[7]孫秀林.城市研究中的空間分析[J].新視野，2015，（1）：61-67.

[8]柴彥威，譚一洺，申悅，等.空間—行為互動理論構(gòu)建的基本思路[J].地理研究，2017，（10）：1959-1970.

[9]Pfeiffer D U，Stevens K B.Spatial and Temporal Epidemiological Analysis in the Big Data Era[J].Preventive Veterinary Medicine，2015，122（1-2）：213-220.

[10]Peuquet D J，Duan N.An Event-based Spatiotemporal Data Model（ESTDM）for Temporal Analysis of Geographical Data[J].International Journal of Geographical Information Systems，1995，9（1）：7-24.

[11]Longley P A，Goodchild M F，Maguire D J，et al.Geographic Information Systems and Science[M].John Wiley & Sons，2005.

[12]Andrienko G，Andrienko N，Jankowski P，et al.Geovisual Analytics for Spatial Decision Support：Setting the Research Agenda[J].International Journal of Geographical Information Science，2007，21（8）：839-857.

[13]Shu H.Big Data Analytics：Six Techniques[J].Geo-spatial Information Science，2016，19（2）：119-128.

[14]許鑫，張嵐嵐.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模式探索[J].圖書情報工作，2010，（22）：135-138，89.

[15]談國新，方一.突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測指標(biāo)體系研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報：人文社會科學(xué)版，2010，（3）：66-70.

[16]曾潤喜，徐曉林.網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件預(yù)警系統(tǒng)、指標(biāo)與機制[J].情報雜志，2009，28（11）：52-54，51.

[17]儲節(jié)旺，朱玲玲.基于大數(shù)據(jù)分析的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警研究[J].情報理論與實踐，2017，40（8）：61-66.

[18]丁柏銓.自媒體時代的輿論格局與輿情研判[J].天津社會科學(xué)，2013，（6）：37-43.

[19]方付建.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演變研究[D].武漢：華中科技大學(xué)，2011.

[20]王國華.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的動力要素及其治理[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2017：43-53.

[21]蘭月新，鄧新元.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演進規(guī)律模型研究[J].情報雜志，2011，30（8）：47-50.

[22]李彪.輿情：山雨欲來：網(wǎng)絡(luò)熱點事件傳播的空間結(jié)構(gòu)和時間結(jié)構(gòu)[M].北京：人民日報出版社，2011：154-176.

[23]郭小安.網(wǎng)絡(luò)輿情聯(lián)想疊加的基本模式及反思——基于相關(guān)案例的綜合分析[J].現(xiàn)代傳播，2015，（3）：123-130.

[24]郝曉玲.網(wǎng)絡(luò)輿情研判技術(shù)的研究進展[J].情報科學(xué)，2012，（12）：1901-1906

[25]朱毅華，郭詩云，張超群.網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的仿真方法應(yīng)用綜述[J].情報雜志，2013，32（10）：29-35.

[26]Ma N，Liu Y.SuperedgeRank Algorithm and Its Application in Identifying Opinion Leader of Online Public Opinion Supernetwork[J].Expert Systems with Applications，2014，41（4）：1357-1368.

[27]徐迪.網(wǎng)絡(luò)輿情研判指標(biāo)體系與理論模型建構(gòu)研究[J].現(xiàn)代情報，2013，33（10）：8-13.

[28]Wang G，Liu Y，Li J，et al.Superedge Coupling Algorithm and Its Application in Coupling Mechanism Analysis of Online Public Opinion Supernetwork[J].Expert Systems with Applications，2015，42（5）：2808-2823.

[29]李雯靜，許鑫，陳正權(quán).網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系設(shè)計與分析[J].情報科學(xué)，2009，（7）：28-33.

[30]孟建，裴增雨.網(wǎng)絡(luò)輿情的收集研判與有效溝通[M].北京：五洲傳播出版社，2013：64-84.

[31]中共中央宣傳部輿情信息局.輿情信息工作概論[M].北京：學(xué)習(xí)出版社，2006：139-158.

[32]中共中央宣傳部輿情信息局.網(wǎng)絡(luò)輿情信息工作理論與實務(wù)[M].北京：學(xué)習(xí)出版社，2009：81-90.

[33]曹勁松.政府網(wǎng)絡(luò)輿情的研判機制研究[J].領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)，2010，（15）：7-9.

[34]徐迪.基于空間可視化的大數(shù)據(jù)輿情研判體系建構(gòu)研究[J].情報科學(xué)，2019，37（3）：24-28.

[35]宮承波，李珊珊，田園.重大突發(fā)事件中的網(wǎng)絡(luò)輿論：分析與應(yīng)對的比較視野[M].北京：中國廣播電視出版社，2012.

[36]唐鈞.應(yīng)急管理與危機公關(guān)：突發(fā)事件處置，媒體輿情應(yīng)對和信任危機管理[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2012：202-210.

（責(zé)任編輯：馬?卓）