耗散结构理论视域下重大医疗事故网络舆情有序化控制研究

张　敏　刘晓彤　夏　宇

(武汉大学信息资源研究中心，武汉，430072)



耗散结构理论视域下重大医疗事故网络舆情有序化控制研究

张敏刘晓彤夏宇

(武汉大学信息资源研究中心，武汉，430072)

[摘要]重大医疗事故网络舆情具有参与群体众多、观点难以稳定和社会热度高等特点，对网络舆情进行有序化控制在重大医疗事故公共危机管理中具有重要意义。本文从耗散结构理论的研究视角出发，以湘潭孕妇死亡事件为实证研究对象，采用文本挖掘和社会化网络分析方法对舆情的演化过程展开分析。研究结果显示，保持舆情系统开放性、营造舆论场非平衡态、充分利用舆情要素间的非线性制约作用，因势利导舆情的涨落以及建立完善的舆情预警机制等控制策略对于有序化控制具有积极作用。

[关键词]重大医疗事故网络舆情有序化控制耗散结构理论文本挖掘社会化网络分析

1引言

重大医疗事故从来都是恶化医患关系并影响社会和谐稳定的“导火索”，尤其是处于急剧转型期的中国社会，医疗保障制度的不完善、优质医疗资源分配的不合理、民众医学素养相对低下以及普遍存在的城乡收入差异等都使得重大医疗事故发生后的监管、控制与平息过程困难重重。随着互联网传播手段的不断普及，数量众多的重大医疗事故通过网络渠道进行披露，直接利益相关者如患者家属往往通过发起和引导网络舆论达到支持自身利益诉求的目的，而间接利益相关者如普通民众则通过追捧、支持观点，披露真实信息甚至是采用人肉搜索等暴力手段的方式达到迫使医疗机构和政府部门改善医疗服务、提高服务公平性的目的。在此背景下，“社会稳定”与“社会冲突”成了现阶段我国网络政治学和网络社会学关注的重要问题。

网络舆情是民众通过互联网对政府管理以及现实社会中各种现象、问题所表达的政治信念、态度、意见和情绪的总和。具体到医疗事故的网络舆情，即民众通过互联网对医疗事故的各种细节与相关对象所表达的信念、态度、意见和情绪。目前，对于医患事件的网络舆情研究主要集中在三个分支：①舆情监管方面的研究，陈冬提出了拓展医院网络舆情管理工作路径的对策与建议[1]，刘万敏就涉医网络舆情监控与预警系统的实现给出了技术方案[2]；②医疗事故舆情现状、特征、危害、应对等方面的研究，谢耘耕通过搜集多起重大医患事件的资料，统计得出事件呈现的特点、存在问题及医疗舆情高发的原因[3]，张妮莉从期望差异的角度分析了医患舆情产生的原因[4]，陈立富就医患事件网络舆情总结出该类事件网络报告增多、纠纷易演化成舆情事件、负面影响巨大、医方机构应对能力不足等特点[5]，赵华翔采用传播学模型的方法分析了当前医患关系舆情对一学生造成的影响[6]；③医疗事故个案分析，如郝希群解读了“缝肛门事件”中媒体的表现，提出了媒体应强化舆论引导作用、平衡医患双方话语权、坚持记者专业能力等建议[7]，张欣以“南平医闹事件”为实例，总结了政府相关部门在处理此类事件时角色失当[8]。

对已有研究进行文献综述之后发现，现阶段我国舆情的研究虽然如火如荼，但在重大医疗事故分支领域的研究起步较晚，成果相对也少。现阶段，本领域的主要研究内容集中在宏观层面的分析，如医疗事故网络舆情现状和特征研究，常采用的研究方法为文字总结和深度略有欠缺的简单数据统计分析，应对策略在理论支撑上略显单薄。鉴于此，本文从网络微观层面上出发，以耗散结构理论为研究视角探究重大医疗事故网络舆情的动态演变过程，并根据分析结果提出了实现有序化控制的策略，研究成果对于指导公共卫生领域的危机管理具有一定的借鉴意义。

2重大医疗事故舆情网络的耗散结构性分析

耗散结构理论由比利时统计物理学家普里高津于1969年首次提出，该理论认为一个远离平衡态的非线性的开放系统(不管是物理的、化学的、生物的乃至社会的、经济的系统)通过不断地与外界交换物质和能量改变系统内部结构，当某个参量的变化达到一定阈值时，通过涨落系统可能会发生突变，并由混沌无序状态转变为在时间上、空间上或功能上的一种有序状态[9]。

在整体上，可用“熵”来定量地描绘系统的无序和混乱状态，熵值大表示系统混乱程度高，熵值的增加表示系统无序状态上升，可能诱发一次突变达到新的平衡态，系统变化的过程是不可逆的[10]，熵是反映这个不可逆过程的状态函数[11]。耗散结构理论指出，系统从无序状态过渡到耗散结构必须具有开放性、非平衡态、非线性和涨落突变等基本特征[12]。中国情境下的重大医疗事故的舆情网络是一类特殊的舆情网络，下面对该类网络的耗散结构性进行分析。

首先，重大医疗事故舆情网络是一个开放系统。开放状态的系统存在与外界不间断的物质和能量的交换，达到适应环境、继续生长获取旺盛的生命力的目的。重大医疗事故舆情网络既是具有自生组织形态的独立个体，也是社会大系统中的一个重要组成部分。数据流、信息流、观点流、意见流的持续输入与输出，激烈的观点交锋和不同利益诉求的演化博弈，各方观点逐渐趋同并最终形成相对公平的责任认定，最终系统由无序、混乱的状态走向有序、规范的状态。在此过程中，舆情网络的发展、成长、萎缩与消亡均是与外界不断进行信息交互的结果，客观上要求系统必须是开放的。

其次，重大医疗事故舆情网络是一个非平衡系统。非平衡状态的系统内部结构具有不同层级性和功能性进而产生不同的价值维度，并在内部不断的运动发展中实现系统的整体优化。在现代社会中医疗服务伴随生命的全过程，它具有其他任何行业不可比拟的群众基础和普适性。无论是现实世界还是虚拟世界中重大医疗事故的发生均会吸引直接利益相关者和间接利益相关者的积极参与，并从不同的立场、视角发出代表不同利益诉求的“声音”。在初始阶段这些言论和情绪通常是存在严重分歧的，之后随着不间断的探讨逐渐形成围绕代表性观点的“核心意见群”，随着时间的推移这些群体又不间断地补充新的信息并逐渐还原事实真相。在此过程中，舆论主导权在利益各方之间此消彼长，并伴随着利益诉求的不断中和最终达到相对一致的观点协同和利益稳定的有序状态。

此外，重大医疗事故舆情网络是一个非线性系统。非线性是指系统内部各要素的相互作用为非线性制衡，而不是简单的从上到下或从下至上的线性制约关系。重大医疗事故舆情网络中代表各利益诉求方的要素相互制约、相互影响、相互博弈从而使得舆情倾向在此消彼长的“核心意见群”主导下走向最终的稳定状态。在舆情发展的过程中，公众的情绪普遍感性大于理性，长期处于非稳定状态，突发性信息的补充表现为随机性，议程的设置也不具备整体的可控性。因此，舆情的效果不是简单的各要素效能的叠加，而是按照从隐性到显性、从主观到客观、从冲动到克制、从直白到深刻的发展脉络演进。

最后，重大医疗事故舆情网络存在着涨落和突变。涨落和突变描述了系统内部各要素围绕某个特定的“阈值”随机起伏并在超过该阈值的时刻发生质变进而跃迁至新平衡态的过程。重大医疗事故舆情网络具有显著的涨落和突变特性，在舆论初期系统通常处于“混沌”状态，大量来自于不同信源、尚未得到考证的信息充斥舆论场形成差异巨大的舆情观点，但是一旦权威媒体介入，尤其是具有医学权威的专家和医疗机构发出定论性的信息，舆论场中持相反观点的“噪声”信息就会在瞬间消失而持同样观点的“强音”也会在瞬间变得无比壮大并迅速占领绝大部分的舆论“阵地”。因此，在这些效应的调控下，舆情产生涨落和突变达到新的动态平衡，也就是形成了“耗散结构”，表现为网络舆情平复，网民意见达到统一。

3基于耗散结构理论的重大医疗事故舆情演化过程分析

3.1事件的选取与数据获取

本研究选取 “湘潭孕妇死亡事件”为研究对象。该事件发生于2014年8月10日，湖南省湘潭市一名孕妇在医院分娩命丧手术台，之后医护人员集体消失，愤怒的家属与医院之间产生了激烈的矛盾冲突，局面陷入混乱状态。随后，带着自身利益诉求的死者家属与主流媒体联合起来针对医护人员及院方的行为展开连续的网络报道。该报道一经推出就在微博上引发了社会各界的广泛关注，并迅速上升成为新浪微博的热门话题。

在事件的选取方面，本研究选取“湘潭孕妇死亡事件”为研究样本，主要基于以下考虑：①影响力因素。该话题下引发了大量具有较强代表性的精选微博，并且转发和评论量较大保证了足够的研究样本数据。统计数据显示，在不到一个月的时间区间内相关的阅读量和评论量已经超过一亿，形成了强大的舆论场。②典型性因素。此次事件涉事群体众多，在当事人一方有死者家属，在责任人一方有医护人员和医院，在引导舆论一方有权威媒体和医学专家及人民日报、央视新闻、新华视点等官方媒体，在参与主体一方有关注事件的网民。此外，引发孕妇死亡的病症为羊水栓塞是国际公认的医学难题，死亡率高居不下，医患双方都无法提供权威的证据显示院方遵循或者是未遵循正常的医疗程序展开救护，客观上导致责任认定的工作困难重重且存在诸多争议。因此，这是一起典型的难以形成统一和权威责任认定的重大医疗责任事故，是目前中国医患关系紧张情境下极具代表性的典型案例。③耗散性因素。初期的观点几乎一边倒地批判医院，但在医学专家对羊水栓塞做出解释之后，舆情发生了逆转现象，部分网民开始理解并接受医务人员和院方，并对死者家属针对医院的冲击行为和媒体报道的客观性进行了质疑，产生了新的舆论高潮并逐渐形成更为客观的观点，此次事件舆情在整体上极具耗散性。

在数据的获取方面，本研究选取央视新闻、人民日报、新华视点三家媒体作为媒体代表，以湘潭卫生局为院方代表，以丁香园、龚晓明医生作为医学专家代表采用网络抓取工具获取与事件相关的文本及数据来研究事件的舆情演化状况。在具体的数据获取过程中，为排除后期数据对前期数据的污染，本研究仅提取每条微博发布当天发表的评论作为该条微博的评论样本。此外，抓取的评论内容中包含了太多冗杂、无用的信息，需要进行数据清理，在删减、合并之后得到只包含评论内容和发布时间的信息，并将处理后的微博评论按照时间顺序排列，提取出相应微博发布当天网友发出的评论。

3.2舆情演化过程分析

本研究以ROST CM软件自带的社会网络和语义网络功能对微博评论进行内容分析，并通过Net draw软件将分析结果可视化，从而形成能反映评论中高频主题词和以及直观反映主题词之间相互关联的图形。为凸显各主题词出现频次的高低，运用Net draw的中心度分析以结点尺寸的大小作为因变量来反映各主题词在评论中出现的频次。本研究根据事件发展的时间脉络将该事件分为舆情爆发期、舆情发展期、舆情转折期、舆情稳定器、舆情消退期和舆情终止期六个阶段，如图1所示。

舆情爆发期分析。2014年8月13日，央视新闻、新华视点、人民日报三家媒体发出共计12条微博公布了湘潭孕妇事件的基本信息，并指出“产妇命丧手术台，事后医护人员失踪”这一情况。媒体希望院方尽快回应，湘潭卫生局通过新浪微博发布了2条微博介绍事件情形，并转发了1条微博介绍关于羊水栓塞的知识，但新华视点对于院方的回应提出了质疑。由于媒体只曝光了基本的事件情形，医学知识的匮乏使得部分民众产生了误解，平静的舆情系统开始混乱，系统处于熵增过程逐渐变为无序状态，有效能量减少。由于事件中出现了“羊水栓塞”等医学术语，不少医学专家在微博上发表了对该事件的评论并普及了相关的医学知识。“丁香园官方微博”公布了事件的情况介绍，提到了家属方面不同意切除子宫希望生二胎这一情况。“龚晓明医生”发布两条微博介绍了羊水栓塞的知识和该病症的危险。网民在获取了媒体、院方、医学专家三方的信息后，处于信息吸收状态，讨论中大量提及的是事件的基本信息，一小部分网民表达了对媒体只顾吸引人眼球的不满。此时，医学专家输出的负熵流还未能完全中和系统内部产生的熵增和外部输入的正熵流，舆论导向模糊，系统总体还仍然处于紊乱的状态。主题词网络中主要结点分散，形成4个大的主题词群，且各群之间关联众多，显示了混乱、无序的话题状态。

舆情发展期分析。2014年8月14日，媒体发博量迅速锐减，三家媒体微博仅更新了两条微博，表达了对医患关系的担忧，媒体输入的信息与事件本身关系较弱，并未正面揭示事件真相，输入的熵流为正熵流。院方更新一条微博，仍然是陈述事件情形向舆情系统输入负熵流。丁香网发布3条微博说明尸检结果诊断为羊水栓塞，子宫切除时间仍存在争议，并提到男方家属为了生二胎不愿签字切除子宫的情况，同时事件进入司法阶段。龚晓明医生发表微博呼吁大家关注孕妇死亡这个问题。医学专家输入系统的仍为强负熵流，继续中和系统的增熵。网民对医护人员的态度发生转变，变为相信，支持通过法律途径解决此次事件，同时否定了家属打砸医院的行为。14日，媒体、院方、医学专家共同向系统中输入负熵流，使得系统的熵值大大降低，系统开始变的有序。主题词网络中主要结点开始逐渐集中，探讨解决方案的主题词重要性增加，之前混乱、无序的话题状态逐渐趋于平缓。

舆情爆发期:2015年8月13日舆情发展期:2015年8月14日舆情转折期:2015年8月15日舆情稳定期:2015年8月16日舆情消退期:2015年9月11日舆情终止期:2015年9月12日

图1“8.10湘潭孕妇事件”舆情热点演化过程

舆情转折期分析。2014年8月15日，三家媒体共计发布了2条微博，并公布死者家属的回应，死者家属称不懂医学知识，不明白羊水栓塞有何后果，同时也表示不应该打砸医院，医院已经尽力了。大量网民开始将关注点转移到最初误导群众、只顾新闻吸引人眼球的部分媒体，并提出追究不良媒体的责任，同时要求打砸医院的家属得到处罚。媒体输入的为负熵流，系统总熵继续降低。主题词网络中主要结点更加集中，态度向正确的舆论方向转变。

舆情稳定期分析。2014年8月16日，院方与医学专家没有发布微博。媒体方发布一条微博，公布初步尸检结果，确定为羊水栓塞，死者家属回应，医院已经尽力抢救了。媒体公布尸检结果公正客观，具有较高的可信度，此时向系统内部输入为强负熵流，系统总熵继续降低而有序性大大提高。主题词网络中各主题词群的内容相关性极高，网民关注的焦点集中在对真相的接受、对打砸行为和媒体误导的谴责，以及对医务人员和院方的同情，此时舆论场基本意见已经稳定成形。

舆情消退期分析。2014年9月11日，人民日报发布一则微博，公布湘潭孕妇事件的尸检报告结果，即该事件不构成医疗事故，这一结果将已然不再关注此次事件的网民再次吸引，引发了二次讨论。此次媒体输入的为强烈的负熵流，系统逼近转变的临界状态。主题词网络中各主题词节点高度集中，且与正确的舆论导向十分契合，事件逐渐消退。

舆情终止期分析。2014年9月12日，央视新闻和新华视点发布了两条微博，分别再次公布了此次尸检报告的结果。媒体输入系统内部的信息与前日相似，故其输入的仍然为负熵流，系统总熵降低而有序度增加。丁香园发布1条微博同样公布了此次事件报告的结果，输入系统内部的熵流为负熵流。网民关注焦点集中在对事件发生原因(院方与家属沟通不够充分)的探讨，以及对网民被误导(不良媒体)的反思。至此，系统熵值降到一定程度，已经越过转变的临界状态并形成了新的有序状态——耗散结构。主题词网络中主题词内容与前日基本相似，事件无新的进展，观点也无新的变更，舆情热度消退，事件真相整体呈现，责任认定也无争议，舆情趋于终止。

4重大医疗事故网络舆情有序化控制的策略

结合上述舆情演化过程的分析，对重大医疗事故网络舆情的有序化控制提出以下策略：

(1)保持舆情系统的开放性。封闭的舆情系统缺乏与外界信息交互的能力，在自组织演变和应变能力等指标上的表现较差，如前所述重大医疗事故在真相还原、责任认定等方面都比普通舆情事件难度要高很多，代表不同利益诉求的观点在封闭的系统中激烈交锋使得系统内部混乱程度不断上升，在缺乏外界负熵流输入的情况下，系统转变为有序的可能性很低。因此，保持网络舆情的开放性是舆情有序化调控的重要前提，在事件爆发后可在第一时间迅速将直接和间接相关的利益群体都吸引至舆论场中，让各种观点迅速碰撞来规避网络舆情伤害甚至是针对某一方的网络暴力行为，这样能有效地避免参与方迟滞的信息发布引发新的舆论热潮，从整体上加快舆情发展有序化的进程。

(2)营造舆论场的非平衡态。非平衡态是系统走向有序化的必经之路，重大医疗事故网络舆情中最容易形成支持院方的意见群体和支持患者家属的意见群体这两大派系，如果舆论场长期处于两派势均力敌、纠缠不清的胶着状态，各执一词的对立状态下最容易产生群体观点极化和行为极化，不仅不利于事件的快速平息更有可能引发大规模的网络暴力事件。鉴于此，要有意识地引入独立于利益双方的第三方观点，如舆论公信力极高的权威媒体和医学公信力极高的权威医学专家，通过第三方就事论事、不偏不倚的事件分析和医学知识普及，起到打破胶着状态、瓦解极端舆论势力的目的。因此，有意识、有目的地制造舆论场的非平衡态是最终推动系统内部结构变化，并最终形成有序化的重要举措。

(3)充分利用舆情要素间的非线性制约作用。平息重大医疗事故舆情最重要的部分就是事件真相的还原和与之对应的责任认定，主要涉及到医学知识和医疗知识。医学知识是针对病症本身，如严重性、死亡率、对病患自身体质条件的要求等；医疗知识是针对医务人员救治过程，如是否及时治疗、治疗是否对病人及其家属详细介绍手术过程和可能产生的风险、治疗过程是否符合正当程序、当发生紧急状况时院方是否最大努力地抢救等。缺乏医学知识和不明真相的网民很容易被媒体煽动和诱导进而形成不客观的言论、观点，甚至是引发集体性的网络暴力行为如辱骂医务人员并公布医务人员的隐私信息等。为避免类似恶性事件的发生，在舆情爆发的初期就应该通过医学权威将最客观、最公正的医学知识迅速进行大范围的普及，并联系对医疗过程有质疑的患者家属公布详细而客观的证据，联系院方公布医疗全过程的记录，从而将事件从简单的争议引导到更有深度的讨论上来，并逐渐实现有序化舆情。在本文研究的湘潭孕妇事件中，医学专家向大众普及了“羊水栓塞”的知识，在详细解释了事件真实情况的基础上，短短几天舆情从起初的混乱状态迅速回归到正确的舆论导向中。

(4)因势利导舆情的涨落。舆情的引导者需要具备足够的舆情敏感性，善于掌控涨落的“临界点”，如不仅要看网民跟帖回帖的热度，更关键的是分析舆论中蕴含的情感，如情感极性为正向还是负向，情感值是高还是低，进而正确地判断舆情的走向和发展速度，通过安排言论的发表时间、发表内容以及发言人的选择来推动舆情系统自我修复和自我完善，并构建一条具有较高附加价值的舆情传播链，最终形成舆论场新的稳定有序形态。

(5)建立完善的网络舆情预警机制。医疗机构应有意识的收集各类医疗事故的网络舆情数据，将事件中涉及的医学知识和医疗知识进行分类存储，将民众舆情的演化过程进行数据存储并形成舆情数据库，收集热衷于参与舆情的媒体资料并根据公信力水平和诚信水平进行分级。在高危手术开始前，对患者及其家属进行医学知识和医疗知识的耐心讲解，在手术过程中严格遵循医疗程序并做好相关记录，当舆情发生时将涉事资料和类似的案例发送给权威的第三方，当有不良媒体参与时迅速将该媒体以往的不良行径曝光等。构建高效的舆情预警机制是预防医患纠纷，并最终实现舆情有序化的积极手段。

5研究结果与结论

重大医疗事故网络舆情是近期我国网络舆情中的重要组成部分，为探究其有序化控制的实现策略，本文从耗散结构理论的视角出发，从系统开放性、非平衡态、系统要素非线性关系以及系统涨落和突变四个角度展开对重大医疗舆情网络展开了耗散性分析，之后以湘潭孕妇事件为实证研究样本利用文本分析软件和社会化网络分析方法对主题词进行了可视化分析，并对舆情的演化过程展开了分析，文章最后提出了具体的五项有序化控制策略。

总之，耗散结构理论对重大医疗事故网络舆情的有效控制和引导提供了有益的启示，能帮助舆情相关方从凌乱、复杂的混沌状态挣脱出来并从整体上梳理舆情发展的脉络，从而及时、有效地对舆情进行控制与引导。本文的研究结论具有积极的现实意义，能为营造和谐、稳定和可持续发展的良性医患关系提供一定的借鉴意义。

参考文献

[1]陈冬. 公共部门应对网络舆情对策研究以温州R医院为例[D]. 上海：华东理工大学，2013:38-40

[2]刘万敏. 涉医网络舆情监控与预警系统设计与实现[D]. 北京：中国科学院大学，2014：9-10

[3]谢耘耕，陈虹，郝希群. 我国医疗业舆情现状与对策[J]. 新媒体与社会, 2012(2):18-46

[4]张妮莉, 赵静. 基于期望差异理论的医患信任危机研究[J]. 中国医学伦理学, 2014, 27(3): 391-393

[5]陈立富, 王兰成, 苏龙, 等. 基于网络的伤医事件舆情分析[J]. 中华医学图书情报杂志, 2014 (1): 29-33

[6]赵华翔, 沈宇辰, 杜文治,等. 医患关系的社会舆情对医学生影响的传播学模型分析[J]. 中国医学伦理学, 2013, 26(2):235-237

[7]郝希群. 论医疗议题与媒体传播策略——解读“缝肛门”事件中的媒体表现[J]. 新媒体与社会, 2012(2):95-105

[8]张欣, 方卫华. 医患冲突群体性事件中政府的角色失当及纠正——以“南平医闹事件”的解决过程为例[J]. 北京航空航天大学学报: 社会科学版, 2013, 26(5): 22-26

[9]荣启涵. 耗散结构理论下的社会冲突与稳定——以群体性事件为例的讨论[J]. 中国社会公共安全研究报告,2013(02):266-274

[10] 孙飞, 李青华. 耗散结构理论及其科学思想[J]. 黑龙江大学自然科学学报, 2004, 21(3):76-79

[11] 冯士森. 基于耗散结构理论的区域主导产业选择研究[D]. 大连：大连理工大学, 2007：9

[12] 贾举. 基于“耗散结构理论”对网络舆情有序化控制和引导的思考[J]. 东南传播, 2009(3): 65-66

[13] 湛垦华，沈小峰. 普利高津与耗散结构理论[M]. 西安：陕西科学技术出版社，1982：231

Ordering Control Research on Online Public Opinion in Major Medical Accidents: From the Aspect of Dissipative Structure Theory

Zhang MinLiu XiaotongXia Yu

(Center for Studies of Information Resources of Wuhan University, Wuhan 430072)

[Abstract]Online public opinion on major medical accident has many significant characteristics, such as a tremendous participation group, opinions that can hardly settle down in a short time and highly social heat. Ordering control research of online public opinion is meaningful during the process of major medical accidents public crisis management. This paper chooses the case of Xiangtan maternal to do the empirical research from the perspective of dissipative structure theory. After analysis of evolution of public opinion using text mining and social network method, five measures are proposed, involving maintaining the openness of the system, ensuring the original state of the system to be non-equilibrium, making full use of the nonlinear restrictive relation between elements, guiding the direction of public opinion in the light of the general trend, and establishing the perfect online public opinion early warning mechanism.

[Key words]Major medical accidentsOnline public opinionOrdering controlDissipative structure theoryText miningSocial network analysis

[基金项目]本文系国家自然科学基金项目“Web2.0环境下基于社会化网络瓶颈限制的信息扩散最大化研究”(71203166)，武汉大学自主科研项目(人文社会科学)“危机伤害情境下网络声誉演化与修复机制研究”(受“中央高校基本科研业务费专项资金”资助)以及武汉大学人文社会科学“70后”学者学术发展计划专题项目“数字人文和语义挖掘”的研究成果之一。

[作者简介]张敏，女，副教授，博士，研究方向：信息资源管理，Email：zhangmin@whu.edu.cn；刘晓彤，女，硕士研究生，研究方向：社交网络与文本挖掘；夏宇，女，硕士研究生，研究方向：网络舆情。

[中图分类号]TP391

[文献标识码]A

[文章编号]2095-2171(2016)02-0022-07

DOI:10.13365/j.jirm.2016.02.022

(收稿日期：2015-10-12)