基于情绪与舆情演化生命周期的微博传播分析 #

张凌1,2，魏洁1，朱礼军3*

（1. 武汉科技大学管理学院 武汉430081；
2. 武汉科技大学管理学院服务科学与工程研究中心 武汉430081；
3. 中国科学技术信息研究所 北京 100038）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0Schoolof Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430080，China ;Center for Service Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430080, China；Schoolof Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430080，China；Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing 100038, China 武汉科技大学管理学院 武汉430081；武汉科技大学管理学院服务科学与工程研究中心 武汉430081;武汉科技大学管理学院 武汉430081;中国科学技术信息研究所 北京 100038430080;430080;18971662856;15072437168;18971662856;15072437168;武汉市 洪山区 青凌街道 武汉科技大学黄家湖校区南10;湖北省武汉市洪山区青菱街道武汉科技大学黄家湖校区南10;beauty_ling@hotmail.com;1650959891@qq.com;zhulj@istic.ac.cn张凌，女，1981年生，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：知识与信息管理，网络舆情;魏洁（1993-），女，主要研究方向：信息与知识管理;张凌;魏洁;朱礼军Zhang Ling;Wei Jie;Zhu Lijun张凌国家社会科学基金(15CTQ029)；湖北省教育厅人文社科产业政策与管理研究中心开放基金 (18D010)2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.01*|*期刊*|*李然,林政,林海伦,等.文本情绪分析综述[J].计算机学报，2018,55(1):30-52<CR>2*|*期刊*|*Schachter S, Singer JE. 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摘要：[目的/意义] 微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介，分析突发事件的网络舆情传播特征及演化机理对危机管理等方面具有重要实践意义 [方法/过程]以艾尔玛飓风事件为例,通过半监督学习方法识别微博情绪（joy、anger、sadness、fear、disgust），结合网络舆情演化的生命周期，分析不同情绪微博与周期阶段对信息传播的影响[结果/结论]研究发现在突发事件中，负面情绪的信息会有更强的传播性，其中sadness和fear情绪的微博受众会有更强的转发意愿。同时，情绪与舆情演化生命周期会对受众的转发行为产生交互作用，并且在舆情演化的起始、爆发阶段的作用最为明显。

关键词：突发事件 网络舆情 信息传播 半监督 内容分析 生命周期

中图分类号：G20

Analysis of Microblog Dissemination Based on Emotional and the Evolution Life Cycle of Public Opinion

Zhang Ling1,2, Wei Jie1, Zhu Lijun3

(1. Schoolof Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430080，China;
2. Center for Service Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430080, China;
3. Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing 100038, China)

Abstract: [Objective/Significance] Microblog is an important media to disseminate online public opinion in emergency. Analyzing the features and evolution mechanism of online public opinion in emergency plays a significant role in the practice of crisis management and other aspects. [Method/Process] This paper takes case of Hurricane Irma and combines with the life cycle of online public opinion evolution to analyze the effect of different emotional microblog and cyclic stage on information spreading. In addition, the method of semi-supervised learning is used to identify the emotion of microblog. (joy, anger, sadness, fear, disgust). [Results/Conclusions] The research has revealed that negative emotional information has great communicability, and the target audience of the sadness and fear emotional microblog have stronger will to retweet. Meanwhile, emotion and life cycle of public opinion evolution have exerted interactive effects on retweeting behavior of the target audience, and the effects are obvious in initial and eruption stage of public opinion.

Key words: Emergency;Internet public opinion; Information Dissemination；Semi-supervised ;content analysis;llife Cycle;

引言

随着移动互联网技术的蓬勃发展和移动终端应用的普及，以微博为代表的在线社交媒体迅速时兴起来，成为突发事件舆情传播的重要平台。微博是一个基于网络用户关系为中心，以转发、关注、点赞和评论为联系纽带的信息传播、分享及获取的平台。而与传统传播平台相比，微博中的信息和情感的交流与传播具有更加活跃、影响范围更大的特点[1]。另外，由于微博使用的低门槛 、低成本、即时、简洁的信息发布方式使人们更热衷于将它作为个人情绪传播的首选通道，当情绪不断促进着网民们大规模的情绪共振与话语协同时，加剧了社会情绪的失衡，而负面情绪的不断堆积即群体极化现象，是网络事件与社会冲突发生的温床。因此，在自然灾害等突发事件的紧急情况下，识别在线社交媒体的中情绪，并分析网络演化各阶段不同情绪的传播差异具有很强的现实意义。

本文主要研究在灾难性艾尔玛飓风期间Twitter用户情绪和舆情演化生命周期与信息传播之间的关系。采用SVM半监督学习的情感分类方法将推特平台收集的艾尔玛飓风的评论文本数据分为joy、anger、sadness、fear、disgust五种情绪类型，结合网络舆情演化的生命周期，统计不同阶段五种情绪类型的转发量来分析不同情绪下的网络传播结构特点，并利用负二项回归分析来研究情绪和舆情演化生命周期与信息传播之间的关系。同时构建突发事件中情绪与舆情演化生命周期的误差条形图，以可视化的方式展现不同情绪微博在不同时期的动态演化过程。

相关理论

微博情绪分析

情绪分析又称细粒度类别的情感分析，是在现有粗粒度的二分类分析工作的基础上，从人类的心理学角度出发，多维度地描述人的情绪态度[2]。目前大部分的研究主要集中在情感的极性分析，包括正向和负向情感以及正、中、负3种情感态度，然而，欲想充分表达人类复杂的内心世界，基于二分类的情感分析是远远不够的，它不仅忽视了用户所表达的细微情绪变化，同时也难以较全面地涵盖用户的心理状态，这些都加速了对基于多分类的细粒度情绪分析的需求。情绪是从对刺激的认知解释以及生理唤醒中产生的，如恐慌、气愤和愉悦等[3]。情绪作为突发事件的关键一环，有着重要的动员作用，是唤起舆情事件的二次爆发并在事件后期将其催生为新的舆论拐点的重要媒介因素，因此，探讨情绪演化机理对于检视突发事件的发展进程显得尤为重要。在内容传播方面，以往的研究表明，情感词汇或信息的情感框架中的情感刺激可能引发广泛的认知过程[5]。认知参与水平的提高反过来导致在信息传播方面对情绪刺激行为反应的可能性更高[6]。认知水平是指对信息的处理能力，知觉、记忆、注意、思维和想象的能力都被认为是认知能力[7]。本研究拟采用分析思维能力作为衡量认知水平的指标。

现有的情感分类方法主要可分为两大类：基于机器学习的文本情感分析和基于词典和语义的文本情感分析。基于机器学习的情感分析中，Pang等[4]分别采用朴素贝叶斯、支持向量机以及最大熵学习分类器对电影评论的情感进行分类研究，最后证明支持向量机的分类效果最优。随着大数据时代的到来，半监督的学习方法可以充分利用少量人工标注的数据训练模型，而后预测大量未标注的数据，省去大量人工标注语料的过程。在基于词典和语义的文本情感倾向分析中,潘明慧[5]构建了微博表情符词典EmoDic和中文情绪词典SixDic，将EmoDic 、SixDic用来进行六类情绪识别，实验正确率达到 61.7%。蒋盛益等[6]以HowNet词典和人工筛选来探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法，并将其应用于社会公共事件的情绪分析中，其平均准确率为76.9%。

1.2 微博舆情传播演化分析

用户在微博、社区和论坛中的社交活动往往都是现实生活对网络社会的映射，并且用户的情绪与其所关注的话题通常具有较强的连续性。而突发事件的演化过程往往具有一定的生命周期，因此如若分析某起事件中民众情绪随舆情演化生命周期的动态变化可以较为准确地捕捉舆情信息随生命周期传播的演化进程。在网络舆情的研究中，一般将舆情事件从发生到衰退的整个经历过程定义为信息传播的生命周期。国外学者对生命周期比较著名的划分包括，1976年Turner[7]根据灾难的发展进行了模型的描述，将灾难的演化进程分为六个阶段：开始点、潜伏期、急促期、爆发期、救援期、社会调整期；1986年美国学者Steven将生命周期理论引入到危机管理中，并提出危机传播四阶段理论：潜在期、爆发期、蔓延期和解决期[8]。此后，国内学者相关的划分包括李志宏等[9]将突发性公共危机的信息传播划分成五个阶段: 前兆、爆发、蔓延、缓解和终止阶段; 马建华和陈安提出突发事件演化的四阶段过程：发生、发展、演化和终结[10]；贾亚敏等结合城市突发事件的特点及具体案例将舆情传播生命周期划分为起始阶段、爆发阶段、衰退阶段、平息阶段[11]。王晰巍和安璐[12,13]等以埃博拉事件为例分析了舆情传播信息的传播模式，以及主题演化，但都并未揭示相关情绪的演化。本文结合突发事件发生的特点，并在前人研究的基础上，拟采用贾亚敏等的划分方式将飓风事件分为六个阶段：起始阶段、爆发阶段、第一次衰退阶段、第二次增长阶段、第二次衰退阶段、恢复阶段。

数据收集与分析方法

2.1 数据收集与预处理

本研究围绕2017年9月6日加勒比艾尔玛飓风事件，以“Hurricane Irma ”为关键词，利用NodeXL在推特上爬取了2017年9月6至2017年9月20的数据，数据爬取以天为间隔。对收集的微博数据去除非英文、重复以及与事件无关数据后得到238769条，去掉转发量少于1后为183148条。同时在数据预处理部分，对剩余的数据过滤掉特殊符号，如“//@xxx”、“#xxx”、超链接等不包含实际话意义与情感信息的元素。本文利用CRF算法[14]（conditional random field algorithm）对文本进行分词并对相关表情做进一步处理。通过 NodeXL 进行数据获取及数据存储格式如图1所示。

图1.NodeXL 数据抽取操作及存储格式

2.2分析流程

本研究以艾尔玛飓风事件为例，基于情绪与生命周期分析突发事件网络舆情传播。首先利用SVM半监督的情绪分类方法对筛选过后的评论文本集进行多情绪分类。然后根据贾亚敏等的划分方式对舆情演化周期进行划分。最后以每条推文的转发量为被解释变量，微博情绪和生命周期为解释变量分析微博情绪与舆情传播、生命周期与舆情传播之间的关系，并考虑微博情绪和生命周期的交互与舆情传播之间的关系，最终得到生命周期不同阶段下微博情绪的变化趋势，生成情绪演化图。其流程图如图2所示

图2.基于情绪与生命周期的舆情传播分析流程

2.3 微博情绪分类

半监督学习[15, 16]的基本思想就是利用少量已标注的样本和大量未标注样本来进行有效的情绪分类。支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是Vapnik[17]在统计学理论的基础上再基于结构风险最小化理论提出的，SVM常被用于二分类的监督式学习的方法，研究表明SVM在情绪多分类上也有很好的分类效果[18,19]。因此本文采用SVM的半监督学习方法对微博文本进行情绪分类，其算法步骤如表1所示

表1.基于SVM半监督的情绪分类算法步骤

输入：人工标注数据集L和未标注数据集U 输出：更新后的标注数据集L
初始化：样本到SVM分类超平面的距离
1）利用训练集L训练SVM分类器C
2）运用分类器C对未标注的样本进行分类预测，可以得到已经分类好的情绪集合Si（i=0,1,2,3,4），其中i是情绪的类别标签。
3）先后分别从集合Si中找出距离SVM分类超平面比较远的K个文本M加入到已有标签的集合L中，标签就是分类器预测的结果。L=L∪M
4）如果使用新的没有达到训练阈值的话，使用新的训练集L对分类器进行训练，获得新的分类器C，一直迭代，直到达到训练的阈值；否则就终止迭代。

2.4 微博传播周期阶段划分

在生命周期理论的划分中，通常学者们会根据具体的应用场景划分为3个或4个阶段，在此，为了更细致的分析情绪随生命周期的演化，本研究根据事件的单峰、双峰和多峰来划分舆情传播的生命周期。具体见图3，其中N为峰值的数量，N=1时为单峰事件，N=2时为双峰事件，N>2时为多峰事件

图3.舆情演化周期划分

情绪与舆情演化生命周期对微博传播的影响

3.1 情绪分类结果

本研究参考Plutchik的多维度情绪模型对微博文本进行情绪分类（joy（高兴）、anger（愤怒）、sadness（悲伤）、fear（恐惧）、disgust（厌恶）、anticipation（期望）、trust（信任）、surprise（惊讶））[20]，在分类过程中，因为anticipation、trust、surprise情绪类别的数量较少，导致数据不平衡而致使准确率不高，故将其去掉，最终得到“joy”“anger”“sadness”“fear”“disgust”5类情绪。计算结果如表2所示，其平均准率达到了83.8%，实验证明SVM半监督的分类方法运用于微博情绪分类效果较好。

研究发现，在对每个情绪类别推文的平均转发量进行统计时，含joy情感微博与其他负面情感微博一样，其转发量也比较大，而本研究是在自然灾害事件下，顾引起了本项目研究人员的好奇，选取了部分该情绪的转发量排名靠前的推文发现这些内容有些是一些偏幽默的话语，具有调侃性质，如表3所示。Nahon[21]认为社交媒体的信息传播内容有如下类别：幽默、新奇、生产质量、情感影响、共鸣和兴趣，而Bakshy[22]等人也发现更有趣的内容更容易被传播。因此，根据研究结果可得出，幽默也可作为促进信息内容传播的元素之一。

表2.基于SVM的半监督模型的微博情绪分类结果

情绪类别	准确率	召回率	F-score
joy	0.83	0.84	0.84
anger	0.83	0.89	0.86
sadness	0.86	0.80	0.83
fear	0.86	0.82	0.84
disgust	0.81	0.80	0.82
平均准确率	0.838

表3. joy情绪转发量排名靠前的部分推文

Tweet	Sentiment	转发量
Buying iPhone X in europe? why not add a free weekend trip to NYC .	joy	38869
We have Thick Rihanna, Thick Beyonce and now Thickye West. 2017 is officially the year of getting thick .	joy	35045
Thats scrappy doo, scoobs nephew you uncultured swine.	joy	33925
TRUMP: Sorry about that, here's a corporate tax cut ，I still have no house.	joy	26579
Hurricane Irma, you're doing amazing sweetie.	joy	24368

3.2 舆情演化生命周期的划分结果

如图4所示，事件热度主要维持在2017年9月10-2017年9月20日，而2017年9月6至2017年9月9日数据量很少，因此将艾尔玛飓风事件分为六个阶段：起始阶段（9月

图4.飓风事件微博传播演化

10日-9月11）、爆发阶段（9月12）、第一次衰退阶段（9月13-9月14）、第二次增长阶段(9月15)、第二次衰退阶段（9月16）、恢复阶段（9月17-9月20）。

3.3基于情绪与舆情演化生命周期的信息传播分析

本文以每条推文的转发次数作为信息传播量的度量指标，去除转发量小于1的推文。每条推文都有对应的发推时间和情绪类别，以天为时间间隔统计日平均转发量来划分网络演化阶段。

本研究利用回归分析以探究情绪和舆情演化生命周期对信息传播的影响，将转推行为相关的其他文本内容因素也考虑在内，包括URL[23-24]、hashtag[25]、follower[23-24]，研究中的主要影响因素如表4所示。推文描述统计数据如表5所示，由于转发量的标准差远大于其均值，需要对过度离散做调整分析，因此本研究借助stata15.0进行负二项回归来分析情绪和舆情演化生命周期对信息传播的影响[26]，回归模型如(1)(2)所示。另外，利用双因素方差分析来检验情绪与舆情演化生命周期对信息传播是否存在交互效。

表4.回归分析使用的变量

变量	描述	符号
转发量	原创推文被转发的次数
URL	推文是否包含URL的分类变量
hashtag	文中包含标签的个数
follower	粉丝的数量
anger	分类变量，表示推文是怒的
sadness	分类变量，表示推文是悲的
fear	分类变量，表示推文是惧的
disgust	分类变量，表示推文是恶的
第一阶段	起始阶段
第二阶段	爆发阶段
第三阶段	第一次衰退阶段
第四阶段	第二次增长阶段
第五阶段	第二次衰退阶段

表5.推文描述统计

变量	最小值	最大值	均值	标准偏差
转发量	1	167240	323.43	3037.138
hashtag	0	16	0.97	1.470
URL	0	1	0.446	0.68
follower	0	999495	12991.28	66577.753

3.3.1 情绪与微博传播之间的关系

本文先利用负二项回归研究情绪微博与传播量之间的关系，回归方程如（1）。由于使用的是负二项回归，所以需要对解释变量的系数做指数变换，表6显示了分析结果，表中β和eβ的值用来衡量解释变量对被解释变量的影响，eβ为估计解释变量对被解释变量的影响强度的指标，表示在所有其他解释变量控制不变的情况下，解释变量每增加一个单位，预计会引发eβ倍的转推。由于R2会随着变量或观察次数的增多而增大，因此R2不能够完全表示回归方程的拟合优度。回归系数β表明anger、disgust 、fear、sadness情绪都增加了推文的转发次数，其中sadness情绪影响效果最显著（β=0.633，p<0.01），fear（β=0.593，p<0.01）其次、anger（β=0.548,p<0,01）和disgust（β=0.506，p<0.01）影响效果相对sadness小些。此外，回归系数表明，sadness情绪的推文转发量高于joy情绪的88.3%,其他情绪同理，fear、sadness 、disgust情绪的推文转发量分别高于joy情绪80.9%、78%、65.8%。因此，面对突发事件，在不划分生命周期的情况下危机管理及时处理负面情绪的推文是很紧要的，尤其是sadness、fear、anger这三种影响较大的情绪微博。同时，危机管理部门应当适时为受灾群体提供灾后合理安排的救助规划，化解网民的不安，避免引发大面积的悲伤和恐惧情绪。

表6.情绪与生命周期负二项分析结果

因变量	转发量（y）
（1）	（2）
自变量	Coeff.β	SE	eβ	Coeff. β	SE	eβ
URL	0.329***	0.024	1.390	0.266***	0.024	1.305
hashtag	0.052***	0.008	1.053	0.069***	0.008	1.071
logfollower	0.481***	0.029	1.618	0.690***	0.041	1.994
anger	0.548***	0.006	1.780
disgust	0.506***	0.005	1.658
fear	0.593***	0.005	1.809
sadness	0.633***	0.004	1.883
起始阶段	0.280***	0.033	1.323
爆发阶段	0.294***	0.048	1.342
第一次衰退阶段	0.071***	0.045	1.074
第二次增长阶段	0.115***	0.049	1.122
第二次衰退阶段	0.046***	0.051	1.047
Constant	1.720***	0.004	1.590***	0.004
Pseudo R2	0.024	0.034
Observations	183148

3.3.2 舆情演化生命周期与微博传播之间的关系

其次，本文还利用负二项回归研究舆情演化生命周期与传播量之间的关系，回归模型如方程（2）。不同解释变量对推文转发量的影响强度结果如表6所示，由分析结果可知，起始阶段（β=0.280，p<0.01）和爆发阶段对推文的转发量影响效果（β=0.294，p<0.01）相较于其他四个阶段更显著；此外，起始、爆发阶段的回归系数说明此阶段推文的转发量高于恢复阶段的34.2%。观察其他控制变量，可以发现,URL（β=0.266,p<0.01）,hashtag（β=0.069，p<0.01），logfollower（β=0.690，p<0.01）都显著影响转发量，特别是logfollower。因此，在双峰的突发事件中，危机管理部门应首要关注事件的起始阶段和爆发阶段，并及时采取应急措施以避免事件的第二次爆发。

3.3.3情绪与生命周期的交互影响

再次，通过研究负面情绪微博和起始阶段、爆发阶段信息传播更广泛后，进一步研究了情绪与舆情演化生命周期对推文的转发量是否具有交互作用。本文先利用双因素方差分析来验证情绪与舆情演化生命周期的交互作用情况，分析结果如表7所示，输出结果表明情绪的主效应（P=0.0000<0.05）、生命周期的主效应（P=0.0000<0.05）以及交互效应（P=0.0000<0.05）都是显著的。因此可以说情绪与生命周期存在交互作用，而对一个双因素因子方差分析来说，误差条形图有助于我们将主效应和交互效应可视化以便剖释显著的交互效应。输出的误差条形图如图5所示。

从舆情演化的整个生命周期来看，五种情绪微博类型的推文在起始阶段和爆发阶段的平均传播量最大，并且都是在爆发阶段达到顶峰；另外，起始阶段与爆发阶段的舆论主要由负面情绪主导，其中“fear”和“sadness”平均传播量最大，表明舆论已经出现了群体极化现象。在第一次衰退阶段，各种情绪的传播量相较于此前的阶段均有所降低，尤其是“fear”和“sadness”，而“joy”此时为主导情绪，说明舆情的态势有所缓和。到了第二次增长阶段，“anger”“disgust”和“fear”这三种负面情绪交叉出现，并且“fear”情绪相较于上一阶段回升，灾情的治理可能再次加剧。在第二次衰退阶段，“sadness”也开始回升，但其他四种情绪的平均传播量均在下降。在恢复阶段下，“sadness”和“joy”的情绪成为主导，说明灾情治理已经取得一定进展，虽然“joy”显示出用户对灾情的乐观态度，但“sadness”在此阶段也仍不可忽略，因此事后的安抚等举措必不可少。

表7.情绪与生命周期的双因素方差分析

异差源	平方和	自由度	均方和	F值	P值>f值
模型	107590.370	29	3710.013	542.34	0.0000
情绪	9621.967	4	2405.492	351.64	0.0000
生命周期	69436.602	5	13887.320	2030.07	0.0000
情绪×生命周期	14868.261	20	743.413	108.670	0.0000
误差	1252675.100	183118	6.841
总计	1360265.400	183147	7.427

图5.情绪与生命周期的误差条形图

结合回归分析，以上基于情绪与舆情演化生命周期的信息传播分析的结果见图6，从图6可以得出一些见解。首先，可以发现飓风信息的情感维度（anger、sadness 、fear 、disgust）确实与转发行为在转发数量上显著相关，与joy情绪相比，负面情绪的微博传播性更强。其次，研究表明，舆情演化周期的初始阶段和爆发阶段对信息传播的影响比其他四个阶段更为显著。最后，情绪与舆情演化生命周期会对受众的转发行为产生交互作用，并且在舆情演化的起始、爆发阶段的作用最为明显。另外，可以发现，尽管joy情绪的传播性在整个时间段内相较于负面情绪的传播性较弱，但在舆情演化生命周期的特定的阶段仍可以成为主导，如第一衰退阶段和恢复阶段。不难发现各情绪微博对传播量的影响程度并不是固定不变的，而是随舆情的发展不断演变。因此分析突发事件在不同阶段下的情绪演化为灾情管理带来了新的视角，从舆情演化的生命周期来看，灾情管理部门在事件的起始阶段和爆发阶段应及时化解用户的困惑，遏制谣言的发酵，避免引发大面积的“sadness”和“fear”情绪，有效引导舆情良性发展以避免群体性事件的发生。在第一次衰退和第二次增长之前实时跟进报道最新防护措施与响应动态，引发网民向“joy”情绪迁移，以防止舆论的再次爆发。同时，通过营造大量正面积极的讯息来打造和谐向上的舆情环境，使微博舆情迅速进入正面情绪的累积阶段，进而加强对舆论的整体把握。在事件恢复阶段，仍然不可放松警惕，应及时安抚公众情绪，有针对地开展心理救援工作及灾后重建工作。

图6. 基于情绪与舆情演化生命周期的微博传播分析结果

结论与展望

本研究提出了基于情绪与舆情演化生命周期的微博传播分析方法，将半监督学习的方法引入到细粒度情绪分类中，结合舆情演化的生命周期探索微博情绪对信息传播影响。以“艾尔玛飓风”事件的183148条数据为样本，验证该方法能够有效监测舆情演化过程中情绪微博传播的变化趋势。其研究结果表明灾难信息的情感维度（anger、sadness、fear、disgust）与转发量显著相关，与joy情绪相比，负面情绪化的微博传播性更强,其中sadness和fear最强；初始阶段和爆发阶段对信息传播的影响比其他四个阶段更为显著，情绪与舆情演化生命周期存在交互作用并且在舆情演化的起始、爆发阶段的作用最为明显。因此，对舆情前期的预防和微博传播中的负面情绪控制能够最大程度上避免舆情危机风险的产生。本研究结果为灾情管理人员实时监测舆情的演化情况和获悉公众们在整个事件的舆情演化生命周期中的情绪、态度和传播行为倾向提供借鉴，有益于实现高效的情报服务和应急管理。

然而，本研究的分析结果的准确度很大程度上取决于细粒度情绪分类的准去率，半监督学习模型受人工标注影响较大，人工标注的好坏直接影响最终的分类结果，在未来的研究中，还需要考虑加入专业领域词典以及上下文语义关联等因素，从而使本研究所构建的分类模型具有更高的舆情监管和分析效率。另外，情感词汇或信息的情感框架中的情感刺激可能引发广泛的认知过程，未来将进一步分析同一阶段下的情绪传播与认识水平之间的关联以期更好的探悉舆情传播机理。

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基金项目：国家社会科学基金(15CTQ029)；湖北省教育厅人文社科产业政策与管理研究中心开放基金 (18D010)

作者简介：张凌，女，1981年生，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：知识与信息管理，网络舆情. E-mail: beauty_ling@hotmail.com