突发公共卫生事件网络舆情传播机制研究

张 省，周 燕

郑州轻工业大学经济与管理学院，河南郑州，450000

北京时间2020年1月31日凌晨3点30分，世界卫生组织总干事谭德塞(Tedros Adhanom Ghebreyesus)在世界卫生组织总部瑞士日内瓦宣布新型冠状病毒的暴发为全球公共卫生突发事件。与突发公共卫生事件相伴而生的舆情态势演变和应急处置影响深远，而社交媒体催生的网络舆情将境内外舆论场变得更加错综复杂[1]。从众心理引发的情绪失控、言论偏激等非理性行为甚至可诱发“线上喧嚣”向“线下集聚”演变，从而引发严重的社会危机[2]。因此，探究重大突发公共卫生事件发生后的网络舆情传播机制，对于政府制定应急方案和干预措施具有重要的理论和现实意义。

当前学术界主要从“诠释学”、“治理学”与“心理学”三个维度探讨突发公共卫生事件网络舆情传播机制。诠释学重在阐明互联网场域中突发公共卫生事件网络舆情的传播要素与演化特点，如Kyungmo等认为新闻和观点之间的界限在内容和形式上变得模糊，而疫情新闻在互联网上的传播过程与在线舆论形成过程交织在一起[3]；李诗悦和李晚莲将动物疫情危机网络舆情归因于政府、媒体、网民及网络环境等因素的综合作用，网络舆情聚集扩散经历发展、变异阶段，最后在失焦与迭代的作用下消解[4]。马颖等指出网络舆情按照利益主体分类，其演变生命周期的不同阶段存在形成机理、发展机理、作用机理及中介机理四大演变机理[5]。

治理学从多角度探索互联网情境下突发公共卫生事件中网民集体行为的治理方式。赵序茅等基于大数据运用传染病SEIRS模型拟合武汉和北京新冠肺炎确诊病例得出真实传播系数，指出舆情是抗击疫情的第二战场，应加强舆论引导和监督[6]；Chongwoo等发现网媒对突发事件的报道能提高政府的社会治理效率，政府应通过官方媒体及时回应事件并表明态度来提高网民对政府的信任度[7]；杜泽和张晓杰基于循证治理视域，从决策者能力、科学证据、公众价值三个维度分析突发公共卫生事件网络舆情治理存在问题的成因，并提出相应对策建议[8]。

心理学则基于个体心理层面和群体心理引导层面，研究如何在人际博弈与社会博弈情况下将网络舆情向正确的主流方向引导[9]。Mollema等发现社会化媒体数据可以反映疾病流行期间公众的行为模式，建议开发自动编码系统捕捉突发公共卫生事件中的公众行为特征[10]。王义保等针对新冠肺炎疫情引入认知心理学SOR理论，构建“疫情事件刺激—公众应急心理—公众应急行为”模型，得出事件刺激对公众应急感知意识、认知意识、信任意识具有显著正向影响[11]。董洪哲在理性情绪疗法ABC模型的基础上构建了ABCDE公共危机事件网络舆情治理模型，指出理性情绪疗法能为政府和媒体提供舆论治理方案[12]。

从突发公共卫生事件网络舆情文献回顾可以看出，学者们逐渐从公共卫生视角向新闻传播视角和更为深层次的社会心理视角转变。由于突发公共卫生事件海量的舆情话题数据在不同形式的社会化媒体上不断涌现，使得采用社会网络分析、统计分析、文本挖掘等方法来研究其传播演化规律变得极其困难，本研究分析了突发公共卫生事件网络舆情的形成与发展过程，构建了疫情网络舆情演化的系统动力学模型，通过新型冠状病毒肺炎双黄连事件仿真检验了模型的有效性和实用性，并得出了政府管控的政策建议。

1 疫情网络舆情传播机制的动力学分析

1.1 疫情舆情传播概述

本研究的研究对象是新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019，COVID-19)疫情(下文简称“疫情”)。疫情网络舆情形成与发展的一般过程图如图1所示。在重大疫情中，当与疫情相关的某一事件发生后，网络热点或者议题被触发，舆情开始点线面、多渠道、多路径、全通道“病毒式”传播扩散。如果网络回应和网上意见充分沟通互动，使网络舆情信息链趋于完整和闭合，舆情信息就失去了引发网民普遍关注的要素和条件，网络舆情也就仅处于原生舆情阶段[13]。但若是敏感紧急且涉及社会公众利益的突发事件，网民会在线上线下持续热议。此时一旦传统媒体以新闻调查、新闻评论、网络舆情反馈等方式跟进，而网媒再将传统媒体的报道和评论加以转载并再跟帖评论，舆情传播就会进入次生舆情阶段。政府部门应及时、主动地通过网络发言和网络评论回应舆情诉求，将相关舆情控制在合理范围，尽量避免上升到次生舆情阶段[14]。

图1 疫情网络舆情的形成与发展过程

1.2 模型构建

1.2.1 因果关系图。在疫情网络舆情演化过程中，各主体从自身利益最大化角度出发不断调整策略，形成一个利益博弈场，涉及事件子系统、网媒子系统、网民子系统、政府子系统等四个子系统。

第一，事件子系统。重大疫情传播力对事件作用力有重要影响，而事件作用力的大小是事件作用量的体现，直接关系到网络舆情风险的大小。传播者作用力和事件传播速度会影响事件传播力，事件敏感度和事件紧急度会影响网民判断干扰，从而影响传播意愿，而与政府相关程度和与企业相关程度会直接影响事件作用力，同时间接影响到网络舆情风险的大小。事件子系统包括两个正反馈回路。见图2。

图2 舆情事件子系统的因果关系

第二，网媒子系统。网媒对疫情的传播与演化有重要的助推作用。网媒参与度、网媒关注度、意见领袖关注度及网媒权威度对网络舆情风险有增强作用，而政府舆情感知度在网媒子系统中的管控对网络舆情风险有削弱作用。网媒子系统包括两个正反馈回路和一个负反馈回路。见图3。

图3 网媒子系统的因果关系

第三，网民子系统。网络舆情风险的大小主要体现为网民参与度和关注度的高低，网络舆情热度对网民参与度有增强作用，网络舆情传播速度对网民关注度有增强作用。网民参与度的影响因素有网络平台用户量、意见领袖作用和传播意愿，网络舆情传播速度的影响因素有点击量、发布量与评论量。网民子系统包括两个正反馈回路。见图4。

图4 网民子系统的因果关系

第四，政府子系统。政府在处理疫情舆情事件中起着降低网络舆情风险、消散民众的焦虑与不满、监督网媒健康发展的作用[15]。政府公信力与管控度对较低网络舆情风险有重要影响，而政府回应速度、信息公开度及网民满意度对政府公信力有增强作用，网媒监管度一定程度上能加强政府管控度。政府子系统包括三个负反馈回路。见图5。

图5 政府子系统的因果关系

1.2.2 存量流量图。系统存量流量图是指在一个系统中反映各个状态变量、水平存量及辅助变量的相互作用形式且具有反馈性质的动态反馈图。确定好舆情事件模型边界与四个子系统的因果关系的基础上，构建疫情网络舆情系统存量流量图。见图6。

图6 总系统的存量流量

将网络舆情风险作为水平变量，将事件、网媒、网民、政府等主体的作用量作为4个速率变量，外加受速率变量影响的34个辅助变量与常量来完善整个疫情舆情演化系统模型的构建。

1.3 前提条件假设

结合相关研究与实际情况，对疫情舆情模型做出以下4点假设：

H1在同一时间内存在的两个与疫情相关的舆情事件之间不会有交互作用，疫情舆情中的各舆情事件是相互独立的；

H2探讨单个网民情绪及行为过程十分复杂且意义不大，模型只考虑网民总体情绪的共性问题；

H3将网民动机纳为主要变量参数，其他如所属利益集团的政治动机、借环境事件舆情炒作等动机则不在本研究探讨之内；

H4网媒和网民在报道或转发舆情时除了政府在事件发酵过程中的拦截外，不存在其他任何阻碍网络舆情传播的因素。

2.4 变量分析

在COVID-19发展过程中，相关网络舆情事件持续的时间大约为三天。因此，文章中的模型以小时为单位，INITIAL TIME =0，FINAL TIME =72，时间间隔设置为1小时。表1列出了总系统存量流量图中各因素的方程公式，各变量之间正负相关关系参见各子系统的因果关系图。

表1 变量说明

表1(续)

2 双黄连事件网络舆情传播实证研究

2020年1月31日晚间，据新华视点报道，中国科学院上海药物所获悉和武汉病毒所联合研究初步发现，中成药双黄连口服液可抑制新型冠状病毒。这个疫情信息一出，15分钟之后全网电商双黄连口服液全部断货，有些地区百姓不顾疫情彻夜在药店门口排队购买双黄连，甚至出现了双黄莲蓉月饼脱销的闹剧。2月1日众多专家和《人民日报》出面澄清，指出抑制作用不等于治疗，也不等于预防，经过快速权威的科普与正名，“双黄连热”在三天不到的时间里偃旗息鼓。

2.1 舆情数据采集

该模型中涉及到的常量参数均由河南日报社2名高级编辑、郑州大学新闻与传播学院3名教授和郑州轻工业大学经济与管理学院3名教授对“双黄连事件”进行分析与打分获取。各常量的分值控制在0-10之间，先对每一个变量分别进行打分，然后通过加权平均法得到每个变量最终的参数值，以保证各常量取值的准确性及有效性。见表2。

表2 模型中的参数设定

由于COVID-19影响重大，加上随着时间的发展网民的基数愈大，因此假设模型中网络平台用户量为10亿人。本文主要利用神箭手云爬虫软件从微信、微博、知乎、头条等网站获取“双黄连事件”的点击、评论及发布量等数据。见表3。

表3 双黄连事件的部分网络舆情统计数据

网民、网媒及政府对双黄连事件的关注具体体现在政府作用率和传播者作用力上，对疫情网络舆情风险的大小有重要影响。政府作用率和传播者作用力的表函数如下。

政府作用率=WITH LOOKUP(Time,([(0,0)-(72,0)],(0,0.460526),(5,0.697368), (10,0.77193),(15,0.701754),(20,0.592105),(30,0.513158),(40,0.578947),(50,0.473684),(60,0.403509),(70,0.236842),(72,0.088596)))

传播者作用力=WITH LOOKUP(Time,([(0,0)-(72,5)],(0,3.7),(5,5),(10,4.8), (15,4.2),(20,4.5),(30,3.6),(40,2.2),(50,0.9),(60,1.1),(70,0.3),(72,0.2)))

2.2 仿真结果分析

2.2.1 事件子系统。在事件子系统中，事件敏感度、事件紧急度、事件传播速度、传播者作用力、与政府相关程度、与企业相关程度及传播意愿都对网络舆情风险有影响。通过仿真可知，各因素对网络舆情风险都有增强作用，但事件敏感度、事件紧急度和传播意愿对网络舆情风险的影响较大，如图7所示，在初始值(曲线1)的基础上，将事件紧急度、事件敏感度与传播意愿分别上调20%，对应曲线2、3、4。事件敏感度和事件紧急度对网络舆情风险的增强作用最大，远高于其他变量。这说明民众对疫苗、死亡率、传染率等医疗医药舆情很敏感。

图7 事件子系统作用分析

2.2.2 网媒子系统。在网媒子系统中，网媒监管度、网络舆情传播速度、网民关注度、网络舆情热度及事件传播力都对网络舆情风险有影响。其中，较为重要的因素是网络舆情热度和网媒监管度。如图8所示，在初始值(曲线2)的基础上，将网络舆情热度和网媒监管度分别上调20%，对应曲线1和3。网络舆情热度对网络舆情风险有增强作用，而网媒监管度对网络舆情风险有减弱作用。这表明网络平台上的舆情讨论热度下蕴藏着舆情风险，而随着网民质疑，政府及时管控，加强对网媒的监管，缩短了舆情的生命周期，从而有利于降低网络舆情风险。

图8 网媒子系统作用分析

2.2.3 网民子系统。在网民子系统中，网络舆情传播速度(发布量、点击量与评论量)、意见领袖关注度、网络平台用户量、传播意愿、网民判断干扰及网络平台影响力都对网络舆情风险有影响。其中，较为重要的因素是网络舆情传播速度和网民判断干扰。如图9所示，在初始值(曲线3)的基础上，将网民判断干扰和网络舆情传播速度分别上调20%，对应曲线1和2。网民判断干扰在网民作用子系统中扩大网络舆情风险的效果最为明显。这反映了在重大疫情中纵使很微小的谣言都能迅速扩散，影响网民情绪，造成民众恐慌。

图9 网媒子系统作用分析图

2.2.4 政府子系统。在政府子系统中，网络新闻发布量、信息公开程度、政府回应速度、政府作用率、事件作用力、网络舆情热度、网媒监管度都对网络舆情风险有影响。其中，对网络舆情风险影响较为重要的是政府回应速度和信息公开程度。如图10所示，在初始值(曲线3)的基础上，将政府回应速度和信息公开程度分别上调20%，对应曲线1和2。

图10 政府子系统作用分析图

政府回应速度和信息公开程度对降低网络舆情风险的作用很大，远远大于其他变量的影响，充分说明了政府公信力对网络舆情传播的决定性作用。

3 结论

本研究构建了突发公共卫生事件网络舆情传播的系统动力学模型，并以新型冠状病毒肺炎双黄连事件进行仿真分析，研究得出三点结论。

第一，政府的公信力是影响突发公共卫生事件网络舆情发展的关键因素。突发公共卫生事件发生后，政府对事件的处理能力、信息的公开程度以及回应速度与态度等，经网媒收缩或放大并形成针对政府公信力的网络舆情，双黄连抢购、武汉病毒所质疑、武汉红十字会救灾不力等事件从不同侧面反映了政府公信力对疫情网络舆情传播的关键作用。

第二，受卫生类疫情的专业性、成因未明等制约，突发公共卫生事件在暴发初期往往充满不确定性，事件发展的过程中舆情主体、舆论热点不断变化，往往伴随着多次“反转”，互联网发展大大缩短了舆情的生命周期，因此，突发公共卫生事件爆发初期是政府舆情干预的最佳时期。

第三，社交媒体对于疫情网络舆情的产生、发展及消解起到重要的导向作用。可以说，突发公共卫生事件网络舆情治理本质上就是社交媒体的治理。疫情发生后，社交媒体和社交直播经由网络意见领袖的积极发声，形成了广泛舆论的“二级传播”模式，极大地点燃了舆情热度。

根据研究结论，在突发公共卫生事件网络舆情治理措施实施上得出三点建议。

第一，明确疫情舆情科学传播、健康传播、危机传播中科技界和学术界的主体作用。应鼓励科研机构、科技工作者尤其是公共卫生领域的专家学者利用内容媒体(如传统媒体)、关系媒体(如两微一端)、服务媒体(如网络工具)的网络综合传播平台，用数据、病例形成对舆论场的知识型引领，并尝试实施信息分级制度，以降低民众甄别信息的困难度。

第二，政府对网络谣言的处理要科学适度。根据造谣者动机划分，疫情期间的谣言大致可分为误解性谣言、牢骚性谣言和攻击性谣言三类。对前两类政府的工作是及时辟谣，不仅不必追究查处传播链，还应将其视为民意窗口加以研判；而对于攻击性谣言，不能依靠舆论场的自我净化功能，而是要严厉批驳，视舆情负面传播的影响力和破坏程度依法制裁，维护传播领域公序良俗。

第三，尽早设立官方权威平台，统一发布疫情信息。疫情发生后媒体最重要的工作是抢发新闻、争取独家报道，而忽略了向民众传播真实、有价值的疫情信息，出现了“自媒体高于社交媒体，社交媒体高于官方媒体”的怪现象，因此统一口径，统一平台，统一报道势在必行。