在舆情热点中开展防震减灾科普的思考

防震减灾科普工作应与时俱进,在舆论引导中体现更大作用,在舆情治理中承担更多责任。本文认为防震减灾科普具有重要的舆论引导作用。一是舆情热点为防震减灾科普提供了契机。二是舆情热点为防震减灾科普提供了内容。本文从3个方面提出了防震减灾科普的舆论引导策略。一是合理设置科普议程,掌握舆论引导主动权;二是借力新媒体传播技术,有意识地引导舆论;三是打好“组合拳”,形成舆论引导最大合力。本文认为应在舆情热点中积极主动做好防震减灾科普宣传,创新传播形式、方法,巧妙设置议程,全时空覆盖,全社会参与,构建政府、媒体和公众信息互通的良性舆论场,增强社会公众的风险意识和防灾减灾能力,真正筑牢风险防控的人民防线。     

2022年9月5日四川泸定MS6.8地震舆情分析

2022年9月5日12时52分,四川省甘孜州泸定县发生 M_S6.8地震,造成重大人员伤亡,引起社会公众的广泛关注。突发事件的信息发布和舆情引导越来越受到党和政府的高度重视,相关信息公开效率的影响甚至决定了事件处置的舆情发展。本研究以中国地震台网中心为舆情引导主体,对四川泸定 M_S6.8地震舆情进行分析研究,总结舆情引导经验,探讨突发地震舆情引导对地震部门有效开展震后应急的促进作用,以期为今后的防震减灾新闻宣传工作带来启示和思考。     

为基层通讯员“充电增能”——《资源导刊》杂志社召开通联工作暨新闻写作培训会

本刊讯如何采写国土新闻宣传稿件?如何区分政务信息和新闻稿件?如何应对网络舆情?如何提高上稿命中率?……3月24~25日,《资源导刊》杂志社在洛阳市栾川县举办通联工作暨新闻写作培训会,安排部署2016年度杂志社通联工作,加强基层通联队伍建设,提升全省各地的基层通讯员写作水平和业务素质。会上,省国土资源厅办公室副主任、《资源导刊》杂志社负责人景志刚传达了上级部门关于加强新闻宣传的文件精     

新媒体时代背景下涉震舆情处置建议——以四川省地震局官方微博开展涉震舆情处置为例

为了总结四川省地震局在新媒体时代的涉震舆情引导处置经验,给相关部门提供借鉴案例,本文以四川省地震局官方微博为研究对象,探讨其在2019年长宁MS6.0地震后虚假信息、燕子群飞、2020年绵阳老井升温、2018年“古天文学家王笑冬”预报地震4个典型涉震舆情事件中的应对策略,并提出5点新媒体时代涉震舆情处置的建议：把“化危为机”作为舆情应对的“战略考量”,把团队培养作为舆情处置的“储备考量”,把实时监控作为舆情操作的“决策考量”,把科普宣传作为舆情优化的“手段考量”,把“战时思维”作为舆情引导的“意识考量”。     

网络舆情监控系统在芦山地震应急中的应用

破坏性地震发生后,灾情信息在不同的抗震救灾阶段会呈现不同的需求特点。使用网络舆情监控系统快速准确地获取网络舆情信息、掌握舆情热点,对于震后信息发布、舆论正确引导和应急指挥具有重要意义。本文详细介绍了舆情监控系统的框架体系、功能构成以及在"4.20"芦山地震应急处置中的应用。     

面向不同用户群体的社交媒体台风舆情演化分析及对比研究

社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台（如新浪微博等）舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论证尚有欠缺,且在舆情分析时未能区分用户群体差异。本文以台风“利奇马”为例,在浙江省域范围内,以新浪微博数据为研究对象,首先从词频分析、台风关注度时空变化以及特定灾害事件响应3个角度探讨了微博数据对台风灾情响应的有效性;其次采用隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）主题模型技术挖掘微博文本主题信息,并根据Louvain算法对主题社团进行划分;然后开发了一种基于自定义情感词典的情感分析方法用于情感指数计算,与SnowNLP相比情感倾向性预测精度得到了提高;最后分析了台风期间官方和民众在新浪微博平台上的话题关注以及情感演变差异。结果表明：① 在省级范围内,微博数据能有效反映台风动态和灾害时空分布;② 台风事件微博文本的主题变化反映了灾情不同阶段舆论关注点的动态变化;③ 官方微博文本比民众微博文本具有更明确的主题社团结构;④ 台风事件相关微博文本中的消极情绪在台风登陆后显著增加,其中民众微博文本对台风灾害的情绪响应更及时,官方微博文本中的情感表达始终相对积极。     

野象北移事件舆情演化及其影响机制

网络舆情分析在突发事件科学管理及应急响应中作用显著。本文以2021年发生的我国首例野象大跨度北移事件为案例，采用事件抽取和扩展BosonNLP的情感分析方法，研究新闻及社交媒体关于野象北移的情感关切响应及事件级联效应，并用地理探测器等空间统计分析方法揭示其影响机制，进而探讨此类突发事件与其他舆情的传播及演化差异。结果表明：(1)野象北移舆情起始期较长而爆发期较短，且其信息扩散受空间距离衰减规律的影响较小，而主要取决于地区互联网资源供给及传播媒介分布情况，有别于公共卫生、自然灾害等跨区域重大突发事件舆情演进规律；(2)北移象群逼近人口密集的城区时易引爆舆情；期间，新闻媒体全面关注野象迁移动态且积极意向明显，成为推动公众舆情趋向正面社会建构的重要话语力量；(3)微博舆情情感在全国及省域尺度均存在显著空间集聚性；事源地云南及其邻域为低-低集聚型情感冷区，国内媒体及微博用户主要分布地（北京、山东、江苏等）为高-高集聚型情感热区；突发事件主要影响区（昆明和玉溪）亦为高-高集聚型情感热区，而我国野象传统分布区（普洱和西双版纳）却为情感冷区；决策部门及新闻媒体应差异化响应舆情情感冷热区的民众关切并精...     

基于微博数据的西藏那曲比如县地震舆情分析

震后对网络舆情信息的监控与分析,对于相关部门开展震灾应急救援、掌握救灾动态、稳定民众情绪具有重要意义。本研究基于新浪微博数据,运用网络爬虫技术,获取西藏自治区那曲市比如县6.1级地震震后24小时及震后一周的相关微博及评论;利用Python中文分词组件“jieba”和ROST CM6软件,对数据进行分类、去重、分词等处理,得到结构化的分级、分类数据,并制成震后微博时间序列图、地理分布图、舆情热词词频表、情绪极性统计图等,实现微博舆情数据的可视化。研究结果表明,本次地震事件的微博舆情整体呈现积极情绪,微博活跃程度与当地经济发展程度密切相关。在本次地震舆情传播中,政府部门的舆情引导起到至关重要的作用,舆情传播中的防灾视频传播具有明确的正向引导作用。本研究对于中国西部欠发达少数民族地区的地震舆情分析及引导工作具有借鉴意义。     

新浪微博地震舆情数据库的设计与实现

社交媒体地震舆情数据可实时反映灾区现状,为震后应急提供较好的地震灾情舆情研判服务。选取新浪微博作为数据源,对接EQIM,采用新浪微博开放平台API与分布式网络爬虫相结合的方式获取地震舆情数据。在数据清洗和基于fastText地震相关性分类模型进行数据预处理的基础上,应用MySQL关系型数据库,设计并实现我国大陆地区准实时新浪微博地震舆情数据库及管理平台。现阶段,该数据库收集了2021年1月1日至2022年3月31日我国大陆地区3.0级及以上地震447次、地震舆情数据732 949条,实现数据下载、快速查询及精确查询,方便数据查询与管理,有助于震后舆情监控与灾情快速获取。     

2019年6月17日四川长宁MS6.0地震的网络舆情特点研究

2019年6月17日22时55分在四川省宜宾市长宁县发生6.0级地震,震源深度16 km。地震发生后在网络上引起了广泛热议,迅速成为热点事件。本文主要分析在震后24小时内的网络舆情趋势、关注热点、谣言类型、舆情特点等方面,仅对突发类地震舆情事件的掌控提供参考。