信息生態(tài)視角下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的生成演化及過程追蹤分析

周福戰(zhàn) 何麗蓉

（大連理工大學(xué)公共管理學(xué)院，遼寧 大連 116024）

導(dǎo)語

各種基于互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的高速發(fā)展而蓬勃興起，網(wǎng)絡(luò)空間成為人們活動(dòng)的重要場(chǎng)所。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第51 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2022 年12 月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.67 億。[1]互聯(lián)網(wǎng)的普及和網(wǎng)絡(luò)媒體的發(fā)展給人們的生活帶來了極大便利，加強(qiáng)了人與人之間的遠(yuǎn)程溝通，人們可以通過微博、微信、論壇、新聞客戶端等發(fā)表自己的觀點(diǎn)、表達(dá)自己的訴求。但與此同時(shí)，其帶來的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)也不可忽視。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)信息安全、意識(shí)形態(tài)安全等網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出，特別是進(jìn)入新發(fā)展階段，社會(huì)動(dòng)蕩不安、突發(fā)事件時(shí)有發(fā)生，如2018 年的“長(zhǎng)生生物問題疫苗事件”、2019 年的“江蘇響水爆炸事故”、2020 年新年伊始的大規(guī)模新型冠狀病毒感染等。伴隨著事件的發(fā)生，大量垃圾信息和謠言在網(wǎng)絡(luò)空間肆意傳播，對(duì)個(gè)人人身安全、社會(huì)秩序及國家政治穩(wěn)定造成了嚴(yán)重影響，因此，網(wǎng)絡(luò)輿情治理成為凈化網(wǎng)絡(luò)空間的重要課題。

1.文獻(xiàn)回顧與理論闡述

1.1 文獻(xiàn)回顧

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展及突發(fā)事件的頻發(fā)，網(wǎng)絡(luò)輿情逐漸成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、傳播學(xué)、管理學(xué)、情報(bào)學(xué)等領(lǐng)域有關(guān)學(xué)者的研究熱點(diǎn)。在國內(nèi)外學(xué)者的大量研究和共同努力下，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情的研究形成了較為完備的理論體系，也取得了豐富的研究成果，主要有以下幾個(gè)方面。

一是網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)與預(yù)警研究，學(xué)者們主要是通過建立數(shù)學(xué)模型，搜集輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，驗(yàn)證模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的實(shí)用性和可行性。David A.Broniatowski 等建立感染檢測(cè)算法，用以區(qū)分相關(guān)推文和其他閑聊，并以每周的增量預(yù)測(cè)CDC 數(shù)據(jù)的方向。[2]Eleonora D’Andrea等采用詞包（bag-of-words）和支持向量機(jī)模型來跟蹤和監(jiān)測(cè)有關(guān)疫苗接種決策的公眾意見。[3]國內(nèi)學(xué)者程鐵軍基于數(shù)據(jù)分解的研究思路，利用自適應(yīng)噪聲完備集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)空間重構(gòu)理論構(gòu)建基于CEEMDAN-BP的輿情預(yù)測(cè)方法，并結(jié)合三起突發(fā)事件案例進(jìn)行實(shí)證研究，表明該模型能夠有效分解出網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)中的多種隨機(jī)性、周期性等影響因素，可有效預(yù)測(cè)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展趨勢(shì)。[4]

二是網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播與演化研究，相關(guān)學(xué)者大都通過建模仿真的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的演化周期和演化趨勢(shì)進(jìn)行分析。Aidan Sudbury 借助傳染病模型分析謠言傳播規(guī)律。[5]Fiona Duggan 等從信息提供者與信息接收者兩個(gè)主題出發(fā)，構(gòu)建了危機(jī)中有效信息的傳播模型，用于描述和評(píng)估事件期間信息的傳播情況。[6]張藝煒等基于共生理論視角，根據(jù)擴(kuò)展的 Logistic 模型建立網(wǎng)絡(luò)輿情共生演化模型，通過新浪微博中管控合理和管控不當(dāng)?shù)膬衫浨閿?shù)據(jù)進(jìn)行仿真模擬，驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)系統(tǒng)二維共生模型的合理性，并總結(jié)出不同演化階段和管控條件下網(wǎng)民參與各單元間的共生關(guān)系及成因。[7]

三是網(wǎng)絡(luò)輿情的引導(dǎo)與治理研究。Anne Marie DiNardo 認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)是搜集信息和回應(yīng)公眾關(guān)切的雙向溝通媒介，可以輔助政府等有關(guān)部門有效應(yīng)對(duì)危機(jī)。[8]蘇妍嫄等基于公眾風(fēng)險(xiǎn)感知異質(zhì)性與演變性雙重視角，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動(dòng)力學(xué)模型，以“北京新發(fā)地疫情”為例進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為政府等有關(guān)部門的迅速行動(dòng)有利于降低事件的影響力與公眾風(fēng)險(xiǎn)感知水平，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的有效干預(yù)。[9]

總體而言，網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的研究已取得豐碩成果，但縱觀學(xué)者們的研究成果，多從網(wǎng)絡(luò)輿情的本質(zhì)、治理對(duì)策等理論層面進(jìn)行探討，實(shí)證層面的研究主要借助EGM 灰色預(yù)測(cè)模型、SIR 傳染病模型、概率論、流行病學(xué)理論等分析網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播規(guī)律，但定性和定量相結(jié)合的分析方法使用較少，且未能進(jìn)一步探究突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的因果機(jī)制。為了豐富現(xiàn)有研究，本文采用定性與定量相結(jié)合的研究方法——清晰集定性比較分析方法（csQCA），基于信息生態(tài)理論，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的前因變量和結(jié)果變量，分析突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的影響因素，再運(yùn)用過程追蹤法捕捉不同組態(tài)下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的因果機(jī)制，最后提出凈化網(wǎng)絡(luò)輿情信息生態(tài)的治理啟示。

1.2 理論闡述

1978 年，美國學(xué)者F.W.Horton 率先提出信息生態(tài)的概念，他將生態(tài)學(xué)的觀點(diǎn)和理念引入信息學(xué)范疇，構(gòu)建了信息生態(tài)理論，強(qiáng)調(diào)以系統(tǒng)性視角管理信息生態(tài)系統(tǒng)整體，認(rèn)為信息社會(huì)中，信息人與信息環(huán)境之間是緊密聯(lián)系的，其中人、行為、價(jià)值與技術(shù)是其主要構(gòu)成要素。此后，學(xué)者們開始對(duì)信息生態(tài)、信息生態(tài)系統(tǒng)、信息生態(tài)鏈等理論進(jìn)行不斷完善和延伸。隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展，信息生態(tài)理論也被學(xué)者們引用至網(wǎng)絡(luò)信息空間，并取得豐碩的研究成果。魏明珠立足于信息生態(tài)視角，分析網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)的三個(gè)維度——主體維度、客體維度及時(shí)空維度，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法、知識(shí)圖譜及網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性分析法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)的多維圖譜，并以“重慶萬州公交車墜江事件”為例，揭示網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)的動(dòng)態(tài)變化及演化規(guī)律[10]。楊小溪以信息生態(tài)理論為基礎(chǔ)，深入分析網(wǎng)絡(luò)輿情信息與信息環(huán)境的關(guān)系，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)體系，為相關(guān)管理部門提供預(yù)警參考。[11]田世海以信息生態(tài)理論為基礎(chǔ)，分析網(wǎng)絡(luò)輿情信息生態(tài)的構(gòu)成要素及相互作用關(guān)系，并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情信息生態(tài)橫向衍生和縱向衍生模型來刻畫網(wǎng)絡(luò)輿情信息衍生過程，發(fā)現(xiàn)橫向衍生主要體現(xiàn)在同類事件、單一話題之間的融合關(guān)系，縱向衍生主要體現(xiàn)在單一事件、多個(gè)話題之間的繼承關(guān)系。[12]

相應(yīng)地，網(wǎng)絡(luò)輿情信息生態(tài)主要包含信息、信息人、信息環(huán)境三個(gè)信息因子。信息表現(xiàn)為突發(fā)事件相關(guān)信息，包括網(wǎng)民、媒體、官方等圍繞突發(fā)事件表達(dá)的言論、觀點(diǎn)和看法等，具體形式有文字、圖片、音頻、視頻等。信息人是指在網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)表言論、表達(dá)情緒、態(tài)度、立場(chǎng)等言論的人或者組織，主要包括網(wǎng)民、網(wǎng)媒、官媒。信息環(huán)境分為技術(shù)環(huán)境和社會(huì)環(huán)境。技術(shù)環(huán)境是指公眾獲取信息所需的技術(shù)條件，如互聯(lián)網(wǎng)、獲取信息的平臺(tái)、渠道等條件；社會(huì)環(huán)境包含的因素較多，本研究主要考慮突發(fā)事件發(fā)生近期的社會(huì)發(fā)展情況，是否有類似事件發(fā)生。然后基于信息生態(tài)視角，以信息、信息人、信息環(huán)境三個(gè)信息因子作為前因變量的理論基礎(chǔ)，提取具體指標(biāo)，通過定性比較分析，探究各類網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)系統(tǒng)要素對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的作用機(jī)理。

2.研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

2.1.1 清晰集定性比較分析方法

定性比較分析方法（Qualitative Comparative Analysis，簡(jiǎn)稱QCA）是由美國社會(huì)學(xué)家查爾斯·拉金（Charles Ragin）提出的。它是一種以案例研究為導(dǎo)向、基于布爾運(yùn)算和集合論思想的研究方法，兼具定性與定量研究的優(yōu)勢(shì)，既適合于小案例數(shù)的研究（10或者15 以下的案例），中等規(guī)模樣本（10 或者15 至50 案例數(shù)），也適合超100 案例數(shù)的大樣本案例的研究。QCA 能夠關(guān)注到變量影響的復(fù)雜性和多樣性，致力于解決“多重復(fù)雜并發(fā)因果”誘致的復(fù)雜社會(huì)議題[13]，具體可分為清晰集定性比較分析（csQCA）、模糊集定性比較分析（fsQCA）與多值集定性比較分析（mvQCA）。其中，csQCA 適用于原因和結(jié)果條件變量能夠清晰地被編碼為0 或1 的情況；mvQCA 適用于變量類別不只是0 或1，需要賦值為0、1、2、3 等多類別的情況；fsQCA 適用于前因和結(jié)果變量不能都清晰地被劃分為0 或1，還需要考慮處于0 ～1 間的狀態(tài)。

考慮到突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情是由多種因素共同作用的結(jié)果，結(jié)果變量與條件變量之間不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，不能簡(jiǎn)單通過控制其他條件變量來分析某一條件變量對(duì)結(jié)果變量的影響，且網(wǎng)絡(luò)輿情演化的結(jié)果變量及其條件變量比較適合作為二分變量進(jìn)行處理，故采用模糊集定性比較分析方法考察影響突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的必要條件及各因素組合方式。

2.1.2 過程追蹤法

過程追蹤法致力于闡釋社會(huì)發(fā)展中各種因果機(jī)制，而因果機(jī)制主要指的是一套通過某些組件的相互作用而產(chǎn)生某種結(jié)果的復(fù)雜系統(tǒng)[14]，分為理論檢驗(yàn)型過程追蹤、理論構(gòu)建型過程追蹤、解釋結(jié)果型過程追蹤，可以分別應(yīng)用于分析中，也可以相互嵌套混合應(yīng)用于分析設(shè)計(jì)中。本文將過程追蹤法與csQCA 相結(jié)合，在定性比較分析的基礎(chǔ)上，采用解釋結(jié)果型過程追蹤，對(duì)各組態(tài)下的代表性案例進(jìn)行深入考察，進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)輿情信息生態(tài)系統(tǒng)中不同信息因子組合對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情演化的影響，進(jìn)而推斷其因果機(jī)制。

2.2 案例選取

csQCA 作為一種案例導(dǎo)向的研究方法，對(duì)案例的選擇具有一定的要求，其遵循理論抽樣而非隨機(jī)抽樣的原則。本研究秉持全面性、多樣性、典型性和代表性的原則，通過知微事見、蟻坊軟件、新浪微博、百度等輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)或搜索引擎進(jìn)行案例的搜索，然后通過篩選，最終選取了2018—2022 年間發(fā)生的40 個(gè)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情案例（參見表1）。

表1 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情案例（2018 年—2022 年）

2.3 變量設(shè)置與賦值

目前確定研究變量的方法主要有5 種：基于研究問題和情景的問題導(dǎo)向法、基于研究要素的研究框架法、根據(jù)不同理論或解釋視角的理論視角法、基于已有研究成果的文獻(xiàn)歸納法以及從研究現(xiàn)象中獲取可信條件的現(xiàn)象總結(jié)法。[16]本文綜合運(yùn)用問題導(dǎo)向法、理論視角法、文獻(xiàn)歸納法、現(xiàn)象總結(jié)法，確定信息、信息人、信息環(huán)境作為解釋變量，將網(wǎng)絡(luò)輿情熱度作為結(jié)果變量，并綜合考慮所選案例樣本的實(shí)際情況，對(duì)各變量進(jìn)行賦值（參見表2）。

表2 變量設(shè)置與賦值

信息包含2 個(gè)變量：信息敏感度較高和信息敏感度較低，根據(jù)突發(fā)事件的影響力指數(shù)判斷信息敏感度的高低，事件影響力指數(shù)大于等于65 的賦值為1，事件影響力指數(shù)小于65 的賦值為0。信息人包括網(wǎng)民、網(wǎng)媒與政府官方，信息人是網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的參與者，對(duì)輿情的傳播與演化具有重要影響。根據(jù)樣本案例的統(tǒng)計(jì)，在傳播事件相關(guān)信息時(shí)，網(wǎng)民參與度高于100的賦值為1，低于100 的賦值為0；網(wǎng)媒報(bào)道數(shù)高于100 的賦值為1，低于100 的賦值為0；官方發(fā)文量高于30 的賦值為1，低于30 的賦值為0。信息環(huán)境主要包括技術(shù)硬環(huán)境和社會(huì)軟環(huán)境。技術(shù)硬環(huán)境主要考慮互聯(lián)網(wǎng)普及率及參與報(bào)道的重要媒體數(shù)量，互聯(lián)網(wǎng)普及率越高、報(bào)道的媒體越多，公眾獲取事件相關(guān)信息越容易，2018 年至2022 年的互聯(lián)網(wǎng)普及率均達(dá)到較高水平，分別為59.6%、61.2%、70.4%、73.0%和75.6%，故以參與報(bào)道的重要媒體數(shù)作為賦值的參考，重要媒體數(shù)高于40 家的賦值為1，低于40 家的賦值為0；社會(huì)軟環(huán)境主要考慮突發(fā)事件發(fā)生的近一年內(nèi)是否有類似事件發(fā)生，有類似事件發(fā)生的賦值為1，沒有類似事件發(fā)生的賦值為0。

3.結(jié)果分析

3.1 單變量必要性分析

在清晰集定性比較分析中，首先要進(jìn)行單個(gè)前因變量的必要性分析，通過一致性指標(biāo)找出能夠?qū)е陆Y(jié)果發(fā)生的必要條件和影響結(jié)果發(fā)生的充分條件。若某一前因變量的一致性大于或等于0.9，則說明該前因變量可作為結(jié)果變量的必要條件；若某一前因變量的一致性大于或等于0.8，則認(rèn)為該前因變量可作為結(jié)果變量的充分條件。覆蓋率是用于衡量前因變量或前因變量組合對(duì)結(jié)果變量的解釋力度的指標(biāo)，覆蓋率越接近1，說明前因變量或前因變量組合對(duì)結(jié)果變量的解釋力度越大。

根據(jù)清晰集定性比較分析方法，本文以信息影響力、網(wǎng)民參與度、網(wǎng)媒報(bào)道數(shù)、政府新聞發(fā)布量、技術(shù)環(huán)境、社會(huì)環(huán)境作為解釋變量，以網(wǎng)絡(luò)輿情熱度為結(jié)果變量建立真值表計(jì)算一致性和覆蓋度，所得結(jié)果如表3 所示，信息敏感度、網(wǎng)民參與度、技術(shù)環(huán)境的一致性大于0.9，視為結(jié)果變量的必要條件，其對(duì)應(yīng)的覆蓋率分別為84.85%、87.50%與84.85%；網(wǎng)媒報(bào)道量的一致性為0.827586，說明其對(duì)于結(jié)果變量的解釋力較強(qiáng)，可視為結(jié)果變量的充分條件；官方發(fā)文量的一致性為0.714286，小于0.8，說明其對(duì)結(jié)果的發(fā)生具有一定的影響；社會(huì)軟環(huán)境的一致性為0.413793，說明其對(duì)于結(jié)果變量的解釋力較弱。鑒于官方發(fā)文量與社會(huì)軟環(huán)境無法解釋結(jié)果變量的發(fā)生條件及突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的復(fù)雜性，因此必須通過組合視角進(jìn)一步探究條件組態(tài)對(duì)結(jié)果變量的影響。

表3 解釋變量的必要性檢驗(yàn)

3.2 條件組合分析

條件組合分析主要是分析不同前因變量形成的組合對(duì)結(jié)果變量的影響。通過運(yùn)行QCA，得到復(fù)雜解、簡(jiǎn)約解和中間解三種組合方案。本研究將一致性閾值設(shè)置為0.8，將案例頻數(shù)值設(shè)置為1，得出簡(jiǎn)約解如表4 所示，復(fù)雜解與中間解相同，如表5 所示。一般而言，在復(fù)雜解和簡(jiǎn)約解中求得平衡的中間解要優(yōu)于復(fù)雜解和簡(jiǎn)約解[18]，因此，本研究選擇中間解作為分析結(jié)果。

表4 條件組合結(jié)果分析（簡(jiǎn)約解）

表5 條件組合結(jié)果分析（中間解、復(fù)雜解）

表5 顯示，中間解得到4 種條件組合，且4 種組合的一致性都在0.9 以上，表明這3 種條件組合具有較強(qiáng)的解釋力，且總覆蓋率達(dá)到0.896552，表明這4條件組合能夠解釋絕大部分的案例。

（1）組合1：X1*X2*X3*X5，即“信息敏感度*網(wǎng)民參與度*網(wǎng)媒報(bào)道量*技術(shù)環(huán)境”

其內(nèi)涵在于，信息敏感度、網(wǎng)民參與度、網(wǎng)媒報(bào)道量、技術(shù)環(huán)境是突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成及演化的重要條件。一旦影響范圍較大的突發(fā)事件發(fā)生，就會(huì)引發(fā)網(wǎng)民的關(guān)注和參與，網(wǎng)媒也會(huì)大肆報(bào)道突發(fā)事件相關(guān)信息，在信息技術(shù)高度普及的情況下，網(wǎng)絡(luò)輿情很快就會(huì)升溫，演化成高熱度的網(wǎng)絡(luò)輿情。

東航客機(jī)MU5735 墜機(jī)事件是該組態(tài)下的代表性案例。2022 年3 月21 日，東航客機(jī)MU5735 于廣西梧州藤縣墜毀，機(jī)上132 人全部遇難。事故發(fā)生后引發(fā)輿論高度聚焦，東航MU5735 事故相關(guān)話題迅速占領(lǐng)微博輿論熱點(diǎn)榜首，網(wǎng)民的參與度、網(wǎng)媒的報(bào)道量達(dá)到峰值，186 家重要媒體參與事件相關(guān)報(bào)道，傳播速度到達(dá)每小時(shí)7440 條。3 月23 日16 時(shí)30 分左右，搜尋到駕駛艙話音記錄器，輿情傳播出現(xiàn)第二個(gè)高峰。3 月25 日上午，中國民航報(bào)發(fā)布報(bào)道稱找到第二個(gè)東航失事客機(jī)的黑匣子，但隨即刪除。隨后，新華社發(fā)文稱還未找到第二部黑匣子，救援現(xiàn)場(chǎng)正在抓緊搜尋，信息發(fā)布應(yīng)以指揮部新聞發(fā)布會(huì)發(fā)布消息為準(zhǔn)，由此又引發(fā)廣大網(wǎng)友對(duì)于事件信息真實(shí)性的熱議。3 月26日，官方發(fā)文確認(rèn)航班上人員已全部遇難，輿論瞬間演變成第三個(gè)高峰。3 月27 日上午9 時(shí)20 分許，第二個(gè)黑匣子已找到。事件持續(xù)期間，“墜機(jī)處燃起熊熊大火”“墜機(jī)原因?yàn)闁|航壓縮飛機(jī)維修費(fèi)用”“東航失事原因鎖定副駕駛”等謠言也在網(wǎng)絡(luò)上快速傳播，導(dǎo)致熱搜不斷，輿情熱度高漲不下。

（2）組合2：X1*X2*～X4*X5*～X6，即“信息敏感度*網(wǎng)民參與度*～官方新聞發(fā)布量*技術(shù)環(huán)境*～社會(huì)軟環(huán)境”

其內(nèi)涵在于，有高影響力的突發(fā)事件發(fā)生，網(wǎng)民就會(huì)廣泛參與到突發(fā)事件相關(guān)信息的傳播當(dāng)中，無論政府官方是否大量發(fā)文，也不管近期是否有類似事件發(fā)生，只要在信息技術(shù)環(huán)境良好的情況下，就會(huì)引發(fā)高熱度的網(wǎng)絡(luò)輿情。

四川雅安發(fā)生山洪泥石流是該組態(tài)下的典型案例。2021 年9 月26 日，四川雅安市天全縣喇叭河鎮(zhèn)龍頭溝處因局部暴雨發(fā)生山洪災(zāi)害，導(dǎo)致62 人被困，現(xiàn)場(chǎng)部分公共設(shè)施如道路、通信設(shè)備等遭到破壞。2021年9 月26 日19 時(shí)，救援指揮部公布消息，找到10 名失聯(lián)人員，其中2 人輕傷，1 人未受傷，7 人遇難，7人失聯(lián)。災(zāi)情發(fā)生后，58 家重要媒體參與事件相關(guān)情況報(bào)道，信息獲取較容易。網(wǎng)民也大量發(fā)帖或轉(zhuǎn)發(fā)相關(guān)信息，致使輿情熱度在當(dāng)日達(dá)到最高，平均每小時(shí)233 條。

（3） 組 合3： ～X1*X2*X3* ～X4* ～X5* ～X6，即“～信息敏感度*網(wǎng)民參與度*網(wǎng)媒報(bào)道量*～官方發(fā)文量*～技術(shù)環(huán)境*”～社會(huì)環(huán)境”

其內(nèi)涵在于，無論信息敏感度高低、政府官方發(fā)文量多少、信息環(huán)境如何，只要網(wǎng)民參與度高、網(wǎng)媒大肆報(bào)道，就會(huì)導(dǎo)致高熱度的網(wǎng)絡(luò)輿情。

長(zhǎng)春一餐廳起火致17 人死亡是該組態(tài)下的代表案例。2022 年9 月28 日12 時(shí)40 分，長(zhǎng)春市高新區(qū)宜居路宏宇小油餅百姓餐廳發(fā)生火災(zāi)，消防人員立即趕往現(xiàn)場(chǎng)，迅速開展撲救和現(xiàn)場(chǎng)救援。省市也立即成立現(xiàn)場(chǎng)救援指揮部，組織救援、救治、調(diào)查等工作。9月28 日15 時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)搜救結(jié)束，事故造成17 人死亡、3 人受傷。雖然該事故波及范圍不大，但發(fā)生后，仍有大量網(wǎng)民和網(wǎng)媒參與相關(guān)信息的傳播，對(duì)火災(zāi)原因及傷亡情況表示質(zhì)疑和關(guān)心，峰值傳播速度達(dá)到每小時(shí)445 條。

（4）組合4：X1*～X2*～X3*X4*X5*～X6，即“信息敏感度*～網(wǎng)民參與度*～網(wǎng)媒報(bào)道量*官方發(fā)文量*技術(shù)環(huán)境*～社會(huì)環(huán)境”

其內(nèi)涵在于，高影響力突發(fā)事件發(fā)生，在網(wǎng)民參與度低、網(wǎng)媒報(bào)道量少、近期無類似事件發(fā)生且信息技術(shù)環(huán)境良好的情況下，政府官方大量發(fā)文通報(bào)事件相關(guān)情況，就不會(huì)引發(fā)高熱度網(wǎng)絡(luò)輿情。

上海金山區(qū)廠房火災(zāi)導(dǎo)致8 人遇難是該組態(tài)下的代表性案例。2021 年4 月23 日，位于上海金山區(qū)林盛路171 弄116 號(hào)的勝瑞電子科技（上海）有限公司發(fā)生火災(zāi)，導(dǎo)致8 人遇難。事故發(fā)生后，57 家重要媒體參與事故相關(guān)信息報(bào)道，《人民日?qǐng)?bào)》、人民網(wǎng)、新華網(wǎng)持續(xù)報(bào)道跟進(jìn)事故處理情況，讓公眾清楚地看到事故情況，消除公眾疑慮，故沒有導(dǎo)致輿情高漲。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

清晰集定性比較分析穩(wěn)定性檢驗(yàn)的方法通常有四種，包括調(diào)高一致性閾值、增加和剔除案例、新增前因條件和提高PRI 一致性。本研究采用調(diào)高一致性閾值的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，保持其他條件不變，將一致性閾值由0.8 調(diào)至0.9 所得結(jié)果如表6 所示，所得結(jié)果與一致性閾值為0.8 時(shí)所得結(jié)果無差異，表明前述分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)（中間解、復(fù)雜解）

4.研究結(jié)論與啟示

本文基于信息生態(tài)視角，從信息、信息人、信息環(huán)境三個(gè)維度提煉出信息敏感度、網(wǎng)民參與度、網(wǎng)媒報(bào)道量、政府官方發(fā)文量、技術(shù)環(huán)境、社會(huì)環(huán)境六個(gè)解釋變量，通過對(duì)2018 年至2022 年間發(fā)生的40 個(gè)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情案例進(jìn)行清晰集定性比較分析，旨在發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)中各信息因子及組合對(duì)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的影響，在此基礎(chǔ)上，再對(duì)不同組態(tài)條件下的代表性案例進(jìn)行過程追蹤分析，深入考察其因果機(jī)制。從單變量必要性分析來看，信息敏感度、網(wǎng)民參與度、技術(shù)硬環(huán)境是影響突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化的必要條件，網(wǎng)媒報(bào)道量對(duì)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情生成演化具有重要影響。從條件組合分析來看，得到四種有效組合：“信息敏感度*網(wǎng)民參與度*～官方新聞發(fā)布量*技術(shù)硬環(huán)境*～社會(huì)軟環(huán)境”“信息敏感度*網(wǎng)民參與度*～官方新聞發(fā)布量*技術(shù)硬環(huán)境*～社會(huì)軟環(huán)境”“～信息敏感度*網(wǎng)民參與度*網(wǎng)媒報(bào)道量*～官方發(fā)文量*～技術(shù)硬環(huán)境*”～社會(huì)軟環(huán)境”“信息敏感度*～網(wǎng)民參與度*～網(wǎng)媒報(bào)道量*官方發(fā)文量*技術(shù)硬環(huán)境*～社會(huì)軟環(huán)境”。通過對(duì)各組態(tài)下的代表性案例進(jìn)行深入考察，發(fā)現(xiàn)信息敏感度的高低對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情熱度演化趨勢(shì)具有重要影響，事件信息越敏感，越容易引起網(wǎng)民對(duì)事件真相的求知欲和網(wǎng)媒的關(guān)注，進(jìn)而引發(fā)高熱度輿情；在突發(fā)事件相關(guān)信息傳播過程中，容易出現(xiàn)不實(shí)信息，混淆公眾視聽，引發(fā)網(wǎng)民揣測(cè)，導(dǎo)致輿情愈演愈烈；重要媒體參與事件信息傳播使公眾獲得信息更容易。綜合以上分析，可得出凈化網(wǎng)絡(luò)輿情信息生態(tài)的啟示。

4.1 建立預(yù)警機(jī)制、提高預(yù)警能力

事件信息的敏感度對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的演化趨勢(shì)具有較大影響，而事件的發(fā)生往往不受人為因素的控制，因此為了降低網(wǎng)絡(luò)輿情帶來的危害，政府部門應(yīng)當(dāng)提高對(duì)敏感性話題的關(guān)注度，并建立輿情預(yù)警機(jī)制。一是加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)，提高對(duì)敏感性話題和危害重大事件的關(guān)注，善于發(fā)現(xiàn)事件的苗頭、及時(shí)捕捉危機(jī)跡象，盡可能將敏感話題抑制在萌芽狀態(tài)。二是使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)輔助監(jiān)測(cè)。通過使用主題詞的監(jiān)測(cè)和相關(guān)情感的趨向監(jiān)測(cè)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上的輿論信息內(nèi)容、媒體報(bào)道和網(wǎng)民的評(píng)論等動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，挖掘隱蔽信息、感知輿情危機(jī)，然后做好相應(yīng)的應(yīng)急措施。三是建立敏感詞信息庫。針對(duì)近年發(fā)生的突發(fā)事件，對(duì)其演化規(guī)律、回應(yīng)方案及效果作出評(píng)價(jià)和分析，以此建立健全敏感詞信息庫、案例庫和大數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)進(jìn)行預(yù)警級(jí)別劃分，針對(duì)不同級(jí)別作出研判和預(yù)警方案，以便于吸取處置經(jīng)驗(yàn)，及時(shí)化解危機(jī)。

4.2 加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)法治化建設(shè)，營造良好網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

一是規(guī)范網(wǎng)民言行。自媒體時(shí)代，公眾的表達(dá)自由權(quán)得到極大發(fā)揮，信息發(fā)布門檻降低，人人都能在網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)布消息。但在輿情事件發(fā)生時(shí)，部分網(wǎng)民感性代替理性，在不知實(shí)情的情況下，過度解讀輿情信息、扭曲事實(shí)、隨意發(fā)表觀點(diǎn)，造成虛假信息在網(wǎng)絡(luò)上大肆傳播，嚴(yán)重的甚至?xí)l(fā)社會(huì)恐慌。因此，政府要加強(qiáng)法治建設(shè)，提升網(wǎng)民法律意識(shí)。網(wǎng)絡(luò)空間不是非法之地，只有在法律的約束下，網(wǎng)民才能實(shí)現(xiàn)真正的言論自由。對(duì)于制造、散布謠言，故意擾亂公共秩序行為追究個(gè)人法律責(zé)任，令網(wǎng)絡(luò)用戶形成法律理念，促使其發(fā)表觀點(diǎn)時(shí)，減少情緒化參與，不盲從、不跟風(fēng)，不傳播虛假信息。二是加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)媒體管控。部分網(wǎng)絡(luò)媒體為吸引眼球，用“標(biāo)題黨”博取關(guān)注，發(fā)布虛假信息，擾亂網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情向著負(fù)面發(fā)展，給輿情治理工作造成極大困擾。對(duì)此，政府需出臺(tái)關(guān)于監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)媒體行業(yè)的細(xì)則規(guī)范，加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)媒體的約束力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量信息內(nèi)容供給，對(duì)嚴(yán)重違規(guī)的網(wǎng)絡(luò)媒體可對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的罰款，以營造和諧的網(wǎng)絡(luò)氛圍。三是強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)監(jiān)管。有的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)缺乏主體責(zé)任意識(shí)，對(duì)用戶信息管理不到位，甚至是默許謠言在網(wǎng)上傳播，使網(wǎng)絡(luò)輿情難以控制。對(duì)此，政府有必要完善相關(guān)法律法規(guī)細(xì)則，促使網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)加強(qiáng)“實(shí)名制”監(jiān)督力度，并對(duì)用戶發(fā)布的信息做審核，篩選虛假、造謠信息，阻斷傳播。

4.3 暢通多元溝通渠道，加大信息公開程度

突發(fā)公共事件發(fā)生后，網(wǎng)民出于對(duì)事件真相的好奇或?qū)ψ陨砝?、公共利益的關(guān)心，會(huì)大肆傳播事件相關(guān)信息，部分媒體為了吸引眼球、博得關(guān)注，不惜違反網(wǎng)絡(luò)空間管理法規(guī)條例，散播虛假信息，而部分缺乏分辨真假能力的網(wǎng)民就會(huì)跟著轉(zhuǎn)發(fā)，結(jié)果導(dǎo)致以訛傳訛，輿情熱度愈發(fā)難以平息。事件發(fā)生后，政府官方應(yīng)當(dāng)?shù)谝粫r(shí)間向社會(huì)公眾通報(bào)事件相關(guān)信息，引導(dǎo)公眾理性思考，避免謠言、小道消息等的泛濫。同時(shí)，還應(yīng)開辟新的回應(yīng)渠道，比如在微博、抖音、知乎等App 上開通官方媒體賬號(hào)，公布應(yīng)急處置工作開展情況，例如，傷員救治、家屬安撫、社會(huì)穩(wěn)控工作等相關(guān)情況，對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行全方位、全過程的關(guān)注和引導(dǎo)，使公眾全面了解事實(shí)情況。