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基于风险感知心智模型的俄罗斯酷热天气舆情分析

【摘要】:在信息通信技术更广泛地应用于生产生活领域过程中,社交网络逐渐涌现为另一个新兴的信息来源,并在风险沟通中发挥重要作用,这为研究不同的风险认知带来了新的机会。论文研究目的在于描述自然风险和社会风险相互交织所引发的关联过程。通过俄罗斯2017年夏季酷热天气案例进行分析,论文比较了具有专业知识的专家群体和群众群体的心智推理差异性。论文使用包括社会网络分析,推文文本内容分析,以及在此基础上基于推特用户的风险关联心智推理分析在内的相关分析方法,描述了基于推文文本的网民风险感知关联过程。研究结论如下:一是阐述了风险感知在酷热风险和社会话语风险相互交织过程中的能动性作用,并且发现了俄罗斯情境中风险沟通系统的独特性;二是揭示了生成关联性风险的8个关联因素,即信息的来源及其特征、话题风险关联的沟通阶段化、意见领袖的引导作用、关联性风险议题的主题词生成、关联性风险议题的主题词次序、推特用户的情绪特征、基于关联性风险议题的推特文本特征、信息接收者的知识结构;三是重新设计和实施了风险感知心智模型相应的社交网络分析方案,这套方案对于描述自然灾害和社会风险关联过程具有一定的解释能力。通过俄罗斯酷热天气案例分析,论文还发现,俄罗斯社交网络上的风险沟通系统是基于单向共享信息类型的风险沟通模式,权威信息发布主要由大众传媒机构来完成,而公众参与意愿不高。

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