夏一雪 王 娟 何 巍 張立紅 蘭月新

（1.中國人民警察大學(xué) 河北廊坊 065000）

突發(fā)事件引發(fā)的情感反應(yīng)和變化， 作為一種特殊的社會心理現(xiàn)象，近年來逐漸引起學(xué)術(shù)界關(guān)注。已有研究主要圍繞兩方面主題展開， 一是突發(fā)事件情感識別與分析，并提出引導(dǎo)策略或風(fēng)險預(yù)警機制，如通過OCC 情感規(guī)則、長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法研究突發(fā)事件情感識別問題， 通過情感詞典、 情感圖譜、 系統(tǒng)動力學(xué)等方法進(jìn)行突發(fā)事件情感演化態(tài)勢分析、情感傾向性分析，通過傳染病模型、社會網(wǎng)絡(luò)分析、Multi-agent System 等方法研究突發(fā)事件情感的感染機制、傳播機制、影響機制等；二是情感與突發(fā)事件應(yīng)急管理的相互作用， 如研究突發(fā)事件傳播過程中的情感動員機制特別是社交媒體的作用、情緒對突發(fā)事件應(yīng)急決策的影響； 情緒與突發(fā)事件的共振及對突發(fā)事件演化的影響等。 通過分析相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，負(fù)面情感成為新的研究關(guān)注點，體現(xiàn)出學(xué)術(shù)界對突發(fā)事件情感的研究， 由一般性的情感識別與分析， 轉(zhuǎn)向更緊密結(jié)合突發(fā)事件情感的負(fù)面特征，并進(jìn)行專門深入的研究。已取得的研究成果如通過“信念-愿望-意圖”模型、理性思維自適應(yīng)控制系統(tǒng)理論模型等研究網(wǎng)民負(fù)面情感的影響因素和演變規(guī)律，服務(wù)于政府調(diào)節(jié)網(wǎng)民負(fù)面情感。 綜合已有研究，由于突發(fā)事件情感具有突出的負(fù)面特征，因此負(fù)面情感研究將是這一領(lǐng)域深入研究的方向。同時，由于突發(fā)事件應(yīng)急管理的時效性強、關(guān)注度高，因此面向突發(fā)事件進(jìn)行的情感研究需要重點關(guān)注情感引導(dǎo)的及時性、針對性，探索提升負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”的理論路徑。

1 基于輿情大數(shù)據(jù)的突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)問題

在輿情大數(shù)據(jù)環(huán)境下， 突發(fā)事件負(fù)面情感信息的產(chǎn)生速度、傳播速度、影響范圍、極化程度、線上線下關(guān)聯(lián)程度都顯著增加，這為情感引導(dǎo)帶來了挑戰(zhàn)，但另一方面， 基于輿情大數(shù)據(jù)的情感態(tài)勢分析和預(yù)測，又為突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)提供了數(shù)據(jù)支持。

1.1 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模式

當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)輿情作為應(yīng)急管理的“第二現(xiàn)場”，線上輿情引導(dǎo)與線下應(yīng)急救援正成為突發(fā)事件應(yīng)急管理中一體兩面、相互影響的兩個方面。由于突發(fā)事件通常對民眾造成強烈的情感沖擊乃至心理創(chuàng)傷，而且負(fù)面情感的輿情信息產(chǎn)生快速、 蔓延迅速并容易極化而引發(fā)線下群體事件， 因此突發(fā)事件的輿情引導(dǎo)，以情感疏導(dǎo)為核心，而突發(fā)事件情感具有突出的負(fù)面特征， 如何疏導(dǎo)負(fù)面情感便成為突發(fā)事件輿情引導(dǎo)的關(guān)鍵。

突發(fā)事件輿情引導(dǎo)可以分為兩種模式（見圖1）：第一種是以政府需求為導(dǎo)向的引導(dǎo)模式， 突發(fā)事件發(fā)生后，政府對輿情引導(dǎo)的時間、內(nèi)容、范圍、途徑等實行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)管理，強調(diào)程序化、規(guī)范化、制度化，這類引導(dǎo)模式稱為統(tǒng)一引導(dǎo)模式； 第二種是以網(wǎng)民需求為導(dǎo)向的引導(dǎo)模式，突發(fā)事件發(fā)生后，政府根據(jù)輿情大數(shù)據(jù)開展綜合研判，全方位挖掘網(wǎng)民需求，并面向不同網(wǎng)民群體制定有針對性的引導(dǎo)策略， 實現(xiàn)引導(dǎo)強度、深度、廣度等與網(wǎng)民需求的高度契合，這類引導(dǎo)模式稱為精準(zhǔn)引導(dǎo)模式。

圖1 兩種引導(dǎo)模式示意圖

然而，一方面是網(wǎng)民需求具有差異性、多樣性，并且我國網(wǎng)民群體具有明顯的“三低”特征，根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心第43 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》， 我國網(wǎng)民中高中及以下學(xué)歷所占比例為77.5%（低學(xué)歷），29 歲以下網(wǎng)民所占比例為58.2%（低年齡），無業(yè)、下崗、失業(yè)、自由職業(yè)者、學(xué)生所占比例為54.8%（低收入）， 這些客觀因素使得網(wǎng)民情感的易變性、不穩(wěn)定性增強，以政府需求為導(dǎo)向的統(tǒng)一引導(dǎo)模式，較難達(dá)到良好的引導(dǎo)效果，容易引發(fā)驚慌、憤怒、悲傷等負(fù)面情感甚至導(dǎo)致情感的群體極化；另一方面由于突發(fā)事件及其負(fù)面情感影響的緊急性、危害性、嚴(yán)重性、不確定性，要求負(fù)面情感引導(dǎo)必須重視“時度效”，滿足需求差異性，具有動態(tài)調(diào)整性。 由此，突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)應(yīng)實現(xiàn)由被動引導(dǎo)向主動引導(dǎo)、 單次引導(dǎo)向持續(xù)引導(dǎo)、統(tǒng)一引導(dǎo)向分類精準(zhǔn)引導(dǎo)、 傳統(tǒng)媒體引導(dǎo)向全媒體引導(dǎo)的轉(zhuǎn)變，利用輿情大數(shù)據(jù)解決負(fù)面情感引導(dǎo)的“時度效”問題。

1.2 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)的“時度效”

近年來，“時度效” 成為輿情引導(dǎo)的著力點和衡量標(biāo)準(zhǔn)。 在“時度效”標(biāo)準(zhǔn)中，時間往往最受關(guān)注，如對于政務(wù)輿情回應(yīng)的時間要求不斷細(xì)化和前置，由48 小時、24 小時到5 小時，理論界更是 提出了黃金4 小時、2 小時、1 小時， 在第一時間進(jìn)行輿情回應(yīng)，逐漸成為輿情引導(dǎo)的共識。 但是，輿情引導(dǎo)是一項系統(tǒng)工程，時間、程度、效果等“時度效”三者之間需統(tǒng)籌考慮、一體規(guī)劃，特別是突發(fā)事件情景下的負(fù)面情感引導(dǎo)，存在敏感性強、突變性強、疏導(dǎo)難度大、關(guān)注度高等特征，尤其需要把握正確的時機，選擇合適的力度，進(jìn)而產(chǎn)生最佳的效果。

“時度效”三者是一個整體，相互之間協(xié)同配合才能實現(xiàn)預(yù)期目的。 一方面，為達(dá)到最快的“時”，往往導(dǎo)致信息的準(zhǔn)確性、全面性、針對性降低，情感疏導(dǎo)的強度、深度、廣度等“度”的指標(biāo)降低，出現(xiàn)欲速則不達(dá)的效果；另一方面，為了實現(xiàn)科學(xué)的“度”，則需要大量時間分析研判， 容易導(dǎo)致錯過最佳引導(dǎo)時間進(jìn)而喪失先動優(yōu)勢，也會影響引導(dǎo)效果。特別是輿情大數(shù)據(jù)環(huán)境增加了負(fù)面情感極化和線上線下關(guān)聯(lián)的風(fēng)險，但同時，通過輿情大數(shù)據(jù)又能科學(xué)預(yù)測、精準(zhǔn)確定引導(dǎo)的時間節(jié)點、作用程度和預(yù)期效果，并根據(jù)實時反饋和評估， 動態(tài)調(diào)整負(fù)面情感引導(dǎo)的具體措施，從而實現(xiàn)分類精準(zhǔn)引導(dǎo)。

由此，為爭取最佳的引導(dǎo)效果，首先需要構(gòu)建理論模型，將“時度效”作為一個整體進(jìn)行研究。其次基于輿情大數(shù)據(jù)解決負(fù)面情感引導(dǎo)的幾個關(guān)鍵問題，一是“時”的問題，如何選擇引導(dǎo)的起點，即首次引導(dǎo)的時間問題，以及持續(xù)引導(dǎo)的關(guān)鍵時間節(jié)點問題；二是“度”的問題，引導(dǎo)強度、深度、廣度的度量和評估問題；三是“效”的問題，“時”和“度”是如何影響引導(dǎo)效果的，即基于“時”和“度”的引導(dǎo)效果預(yù)測，以及保障引導(dǎo)效果的“時”和“度”的選擇策略問題?；诖耍疚幕谳浨榇髷?shù)據(jù)構(gòu)建突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模型，并通過模型分析和數(shù)值仿真，系統(tǒng)研究負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”之間的關(guān)系，為政府科學(xué)有效引導(dǎo)突發(fā)事件負(fù)面情感提供理論參考。

2 基于輿情大數(shù)據(jù)的突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模型

2.1 負(fù)面情感演化常態(tài)模型

根據(jù)信息生命周期理論， 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播經(jīng)歷潛伏期、擴散期、消退期等階段，網(wǎng)絡(luò)輿情信息量呈現(xiàn)“S 型”曲線特征，生態(tài)科學(xué)中的Logistic 模型、Gompertz 模型、Smith 模型等均可以描述這類曲線的演化趨勢。 基于此，在政府未采取措施引導(dǎo)負(fù)面情感時，本文選取Logistic 模型作為常態(tài)模型，來描述突發(fā)事件負(fù)面情感演化規(guī)律。 假設(shè)某個突發(fā)事件發(fā)生后， t時間內(nèi)負(fù)面情感信息量為X（t），則其對應(yīng)的Logistic方程為

2.2 負(fù)面情感引導(dǎo)模型

其中α 為引導(dǎo)系數(shù)。 政府引導(dǎo)措施只能對引導(dǎo)后的負(fù)面情感產(chǎn)生影響（未來數(shù)據(jù)），而不能對引導(dǎo)前的負(fù)面情感產(chǎn)生影響（歷史數(shù)據(jù)），則政府采取引導(dǎo)措施后，負(fù)面情感信息量增長空間由

變?yōu)?/p>

則政府基于輿情大數(shù)據(jù)開展精準(zhǔn)引導(dǎo)時突發(fā)事件負(fù)面情感演化模型為

其中初值x（0）=X（t），t為政府引導(dǎo)負(fù)面情感的時間節(jié)點（突發(fā)事件負(fù)面情感常態(tài)模型與引導(dǎo)模型關(guān)系見圖3）。

圖3 常態(tài)模型與引導(dǎo)模型關(guān)系圖

2.3 模型關(guān)鍵參數(shù)

2.3.1 時間節(jié)點t

突發(fā)事件發(fā)生后， 負(fù)面情感按照常態(tài)模型進(jìn)行演化， 如何在其演化過程中選擇引導(dǎo)時間節(jié)點t是負(fù)面情感引導(dǎo)的關(guān)鍵，所以，時間節(jié)點t的選擇問題也就是最佳引導(dǎo)時間節(jié)點選擇問題。基于此，需要研究負(fù)面情感常態(tài)演化的關(guān)鍵時間節(jié)點， 為確定t提供參考依據(jù)。 令

X'''（t）=0

得

僅僅與信息增長率有關(guān)，而與其他參數(shù)無關(guān)。進(jìn)一步計算兩個時間節(jié)點對應(yīng)的函數(shù)增量

通過上述計算，負(fù)面情感自X開始，處于潛伏期，在經(jīng)歷t后，進(jìn)入爆發(fā)期，直到t后趨于穩(wěn)定。為進(jìn)一步確定負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時間節(jié)點， 假設(shè)兩類場景開展數(shù)值仿真研究關(guān)鍵時間節(jié)點和信息增量之間的關(guān)系：第一類為一般突發(fā)事件場景，初值小（1%K），信息增長率?。╮=0.1，0.2，…，0.9）；第二類為重特大突發(fā)事件場景，初值大（10%K），信息增長率大（r=1，1.5，2，2.5，3），兩種場景分別計算第一時間節(jié)點t，爆發(fā)時長t-t， 負(fù)面情感演化至信息量上限的95%所需時長以及估計[t，t+1] 區(qū)間上信息增量等數(shù)據(jù)（見表1）。 數(shù)值仿真顯示，隨著增長率的增大，負(fù)面情感醞釀時長t越來越短（重特大突發(fā)事件場景不到1 天），負(fù)面情感爆發(fā)時長越來越短，負(fù)面情感延遲引導(dǎo)會導(dǎo)致信息量迅速增長。

表1 數(shù)值仿真數(shù)據(jù)表

通過關(guān)鍵時間節(jié)點計算和數(shù)值仿真得出： 突發(fā)事件發(fā)生后（t=0），負(fù)面情感區(qū)間[0，t]上的信息增量相對較少，而經(jīng)過時間節(jié)點t之后，負(fù)面情感信息量短時間快速增加，且政府在t+1 時引導(dǎo)負(fù)面情感（延遲1 個時間單位），引導(dǎo)效果將大打折扣，所以負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時間節(jié)點t應(yīng)在區(qū)間[0，t]之內(nèi)。 尤其針對重特大突發(fā)事件， 負(fù)面情感醞釀時長t非常短（仿真數(shù)據(jù)中t均小于1 個時間單位）， 導(dǎo)致負(fù)面情感引導(dǎo)的響應(yīng)時間也非常短， 這就要求政府在突發(fā)事件發(fā)生后，在線下開展突發(fā)事件應(yīng)急救援的同時，基于輿情大數(shù)據(jù)實時感知負(fù)面情感演化態(tài)勢，在[0，t]內(nèi)啟動負(fù)面情感引導(dǎo)工作。 根據(jù)國務(wù)院辦公廳《關(guān)于全面推進(jìn)政務(wù)公開工作的意見》實施細(xì)則：對涉及特別重大、重大突發(fā)事件的政務(wù)輿情，要快速反應(yīng)，最遲要在5 小時內(nèi)發(fā)布權(quán)威信息，在24 小時內(nèi)舉行新聞發(fā)布會，并根據(jù)工作進(jìn)展情況，持續(xù)發(fā)布權(quán)威信息， 有關(guān)地方和部門主要負(fù)責(zé)人要帶頭主動發(fā)聲。結(jié)合數(shù)值仿真數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)， 本文通過建模確定的最佳引導(dǎo)時間與政府對于重特大突發(fā)事件輿情回應(yīng)的時間要求相一致。

2.3.2 負(fù)面情感引導(dǎo)系數(shù)α

突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模型中系數(shù)α 決定著負(fù)面情感引導(dǎo)程度，其取值范圍為（-1，+∞）。 當(dāng)α∈（-1，0）時，負(fù)面情感引導(dǎo)為負(fù)向，反而導(dǎo)致負(fù)面情感信息量繼續(xù)增加， 如突發(fā)事件中輿情引導(dǎo)的失語、失真、失調(diào)、失品現(xiàn)象；當(dāng)α∈（0，+∞）時， 負(fù)面情感引導(dǎo)為正向，且α 越大，引導(dǎo)效果越好。 輿情大數(shù)據(jù)環(huán)境下， 精準(zhǔn)開展突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)是一個持續(xù)過程，包括負(fù)面情感主題感知、趨勢預(yù)測、信息發(fā)布及效果反饋等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)都會影響引導(dǎo)系數(shù)α。由于負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時間較短， 這就要求政府在有限的時間內(nèi)， 借助大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)實時動態(tài)開展主題感知、態(tài)勢推演、信息推送和反饋評估等，高效完成負(fù)面情感引導(dǎo)工作，保障引導(dǎo)效果。 在此過程中需要估計引導(dǎo)系數(shù)α， 為開展引導(dǎo)效果預(yù)測和評估提供依據(jù)。 首先將常態(tài)模型和引導(dǎo)模型變?yōu)閷?yīng)的差分方程， 然后應(yīng)用回歸分析擬合監(jiān)測數(shù)據(jù)，便可以估計引導(dǎo)系數(shù)α（具體過程見圖4）。

圖4 估計引導(dǎo)系數(shù)α 過程圖

3 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”一體化研究

本文通過構(gòu)建突發(fā)事件負(fù)面情感演化常態(tài)模型和引導(dǎo)模型，確定了負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時間，定義了描述引導(dǎo)程度的引導(dǎo)系數(shù)， 本文將在此基礎(chǔ)上開展“時度效” 一體化研究， 為解決負(fù)面情感引導(dǎo)的時、度、效問題提供理論參考。

3.1 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”矩陣模型

首先，在負(fù)面情感引導(dǎo)時間上，最佳引導(dǎo)時間節(jié)點t應(yīng)選擇在區(qū)間[0，t]之內(nèi)，但是考慮到重特大突發(fā)事件發(fā)生后，輿情初值大、信息增長率大的情況，導(dǎo)致t很小， 所以會出現(xiàn)引導(dǎo)時間節(jié)點在t右側(cè)的情況，基于此，本文將引導(dǎo)時間節(jié)點在t左側(cè)稱為前置引導(dǎo)，在t右側(cè)稱為后置引導(dǎo)。 其次，在負(fù)面情感引導(dǎo)程度上，引導(dǎo)系數(shù)α 可為正數(shù)，也可為負(fù)數(shù)，分別對應(yīng)著正向引導(dǎo)和負(fù)向引導(dǎo)?；诖?，針對“時”和“度”的不同情況，可以構(gòu)建“時度效”矩陣模型（見圖5），開展“時度效”一體化研究，為深度研究負(fù)面情感引導(dǎo)效果提供依據(jù)。

圖5 負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”矩陣模型

3.2 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”仿真

為便于觀察不同類別突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時度效”之間的關(guān)系，本文通過數(shù)值仿真開展研究，設(shè)定初試參數(shù)（見表2）。

表2 “時度效”仿真參數(shù)表

突發(fā)事件發(fā)生后， 考慮到政府引導(dǎo)負(fù)面情感的緊迫性， 前置引導(dǎo)和后置引導(dǎo)的時間點分別選為時間節(jié)點t前0.5 個時間單位和后0.5 個時間單位，基于此，通過模型計算得到仿真數(shù)據(jù)表（見表3）。

（1）類別I：一般突發(fā)事件。根據(jù)模型仿真參數(shù)和仿真數(shù)據(jù)，得到前置引導(dǎo)時間為6.0563，后置引導(dǎo)時間為7.0563，并令引導(dǎo)系數(shù)分別為{正向引導(dǎo)情況：0.5，1，1.5，2} 和{負(fù)向引導(dǎo)情況：-0.1，-0.2，-0.3，-0.4}，繪制一般突發(fā)事件“時度效”仿真圖（見圖6）。

表3 “時度效”仿真數(shù)據(jù)表

觀察發(fā)現(xiàn)：①當(dāng)政府正向引導(dǎo)負(fù)面情感時，負(fù)面情感數(shù)量大幅降低，降低程度為33.33%、50%、60%和66.67%，當(dāng)政府負(fù)向引導(dǎo)負(fù)面情感時，負(fù)面情感數(shù)量大幅提高， 提升程度為11.11%、25%、42.86%和66.67%，但無論正向引導(dǎo)還是負(fù)向引導(dǎo)，時間前置和時間后置差距不大， 主要原因是t-t時間較長（5.2678），引導(dǎo)負(fù)面情感提前或者延后0.5 個時間單位對負(fù)面情感引導(dǎo)影響較?。?②無論政府采用前置引導(dǎo)還是后置引導(dǎo)， 兩種情況負(fù)面情感變化量差距不大。 綜合以上兩點，對于一般突發(fā)事件而言，初值較小，信息增長率較低，負(fù)面情感在單位時間內(nèi)變化不大，政府在引導(dǎo)此類事件負(fù)面情感時，引導(dǎo)反應(yīng)時間較長， 所以， 在突發(fā)事件發(fā)生后， 政府應(yīng)采取先“度”后“時”的策略，即負(fù)面情感引導(dǎo)的準(zhǔn)確性、全面性、針對性優(yōu)先于及時性。通過實時獲取網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)，開展情感監(jiān)測，挖掘情感主題，進(jìn)行趨勢預(yù)測、態(tài)勢推演等，為首次回應(yīng)提供數(shù)據(jù)支持，保障情感引導(dǎo)信息精準(zhǔn)投放，確保首次引導(dǎo)的效果，進(jìn)而提升網(wǎng)民的認(rèn)同感和支持度。

（2）類別II：重特大突發(fā)事件。 根據(jù)模型仿真參數(shù)和仿真數(shù)據(jù)，得到前置引導(dǎo)時間為0.0868，后置引導(dǎo)時間為1.0868，并令引導(dǎo)系數(shù)分別為{正向引導(dǎo)情況：0.5，1，1.5，2}和{負(fù)向引導(dǎo)情況：-0.1，-0.2，-0.3，-0.4}，繪制重特大突發(fā)事件“時度效”仿真圖（見圖7）。

圖6 一般突發(fā)事件“時度效”仿真

觀察發(fā)現(xiàn)：①當(dāng)政府正向引導(dǎo)負(fù)面情感時，前置引導(dǎo)（最佳引導(dǎo)時間內(nèi)）負(fù)面情感數(shù)量大幅降低，降低程度為33.33%、50%、60%和66.67%， 而對于后置引導(dǎo)，負(fù)面情感數(shù)量出現(xiàn)先增加，突破模型上限后降低的現(xiàn)象，這與模型假設(shè)（信息量函數(shù)為單調(diào)遞增函數(shù)）相矛盾，這就意味著負(fù)面情感演化出現(xiàn)不確定因素，該因素刺激負(fù)面情感信息量短時間激增，改變其原有演化趨勢，進(jìn)而突破模型上限。這說明同樣是正向引導(dǎo)，時間前置可以有效降低負(fù)面情感信息量，時間后置則可能面臨諸多不確定因素， 例如負(fù)面情感信息量基數(shù)過大，負(fù)面情感信息敏感性突出，虛假信息和網(wǎng)絡(luò)謠言導(dǎo)致的情感起伏， 以及線上線下復(fù)雜關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的衍生輿情或者次生輿情等， 這些情況都可能催發(fā)更多負(fù)面情感； 并且由于t-t時間短（1.7559），提前或者延后0.5 個時間單位對負(fù)面情感引導(dǎo)影響顯著。當(dāng)政府負(fù)向引導(dǎo)負(fù)面情感時，前置引導(dǎo)和后置引導(dǎo)差距不大， 負(fù)面情感數(shù)量均有大幅提高，提升程度為11.11%、25%、42.86%和66.67%。 ②無論政府采用前置引導(dǎo)還是后置引導(dǎo)，負(fù)向引導(dǎo)對應(yīng)的負(fù)面情感變化量差距不大，而正向引導(dǎo)情況下，由于后置引導(dǎo)破壞了模型假設(shè)， 使得后置引導(dǎo)效果不穩(wěn)定。綜合以上兩點，對于重特大突發(fā)事件而言，初值較大，信息增長率較大，負(fù)面情感在單位時間內(nèi)變化較大，政府在引導(dǎo)此類事件負(fù)面情感時，引導(dǎo)反應(yīng)時間非常短（往往小于一個時間單位），所以，在此類突發(fā)事件發(fā)生后，政府應(yīng)采取先“時”后“度”的策略，即負(fù)面情感引導(dǎo)的及時性是第一位的。 可以通過歷史輿情大數(shù)據(jù)分析，確定基本的引導(dǎo)策略，第一時間進(jìn)行負(fù)面情感引導(dǎo)，并隨著實時情感大數(shù)據(jù)的增多，持續(xù)、動態(tài)調(diào)整引導(dǎo)措施， 在確保占據(jù)時間先動優(yōu)勢的同時，不斷提升負(fù)面情感引導(dǎo)的準(zhǔn)確性、全面性、針對性。

4 結(jié)語

圖7 重特大突發(fā)事件“時度效”仿真

通過研究，本文得出以下結(jié)論：（1）基于歷史和實時輿情大數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建負(fù)面情感引導(dǎo)模型，可以確定和度量負(fù)面情感引導(dǎo)的時間節(jié)點、 作用程度和預(yù)期效果；（2）通過構(gòu)建“時度效”矩陣模型，進(jìn)行“時度效”一體化研究，并針對不同的突發(fā)事件場景，提出相應(yīng)的“時度效”策略，實現(xiàn)分類精準(zhǔn)引導(dǎo)；（3）針對輿情引導(dǎo)的“時度效”標(biāo)準(zhǔn)，提出可操作的“時度效”量化思路，為輿情引導(dǎo)工作提供理論參考。 未來在本文研究基礎(chǔ)上，仍需深入開展如下研究，如本文將負(fù)面情感作為一個整體， 后續(xù)研究需將負(fù)面情感精細(xì)分類， 并針對不同類型的負(fù)面情感研究其引導(dǎo)策略；本文將突發(fā)事件分為一般和重特大兩類，后續(xù)研究可以按照突發(fā)事件發(fā)展的不同階段， 針對相應(yīng)的情感演化態(tài)勢進(jìn)行引導(dǎo)策略研究等。