王晰巍，賈若男，劉婷艷，張 柳

（1. 吉林大學(xué)管理學(xué)院，長春 130022；2. 吉林大學(xué)大數(shù)據(jù)管理研究中心，長春 130022；3. 吉林大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間治理研究中心，長春 130022；4. 吉林大學(xué)東北振興研究院，長春 130022）

1 引 言

新型冠狀病毒感染引起的肺炎疫情于2020 年1月30 日被世界衛(wèi)生組織（World Health Organiza‐tion，WHO）宣布為國際關(guān)注的緊急公共衛(wèi)生事件（public health emergency of international concern，PHE‐IC）[1]。WHO 于2020 年3 月27 日 宣稱，隨著 新 型冠狀病毒感染引起的肺炎疫情在全球的蔓延，已有200 多個(gè)國家和地區(qū)發(fā)生疫情感染病例，并引起了國際社會的廣泛關(guān)注與討論[2]。目前，新浪微博，作為中國眾多社交網(wǎng)絡(luò)平臺中在線活躍人數(shù)最多和影響力最廣的社交網(wǎng)絡(luò)平臺之一，已經(jīng)成為中國社交網(wǎng)絡(luò)市場的主流應(yīng)用[3]。在疫情事件發(fā)展的過程中，微博平臺已經(jīng)成為中國主要的輿論場之一。對于此次新冠肺炎疫情全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件的互聯(lián)網(wǎng)輿情引導(dǎo)以及實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)治理，政府輿情監(jiān)管和引導(dǎo)部門要及時(shí)掌握社交網(wǎng)絡(luò)中不同類別的信息，傳播主體特征、傳播時(shí)間、傳播影響力和傳播內(nèi)容，是其關(guān)注的重要問題。

公共衛(wèi)生事件具有突發(fā)性強(qiáng)、傳染性高、波及范圍大等特點(diǎn)。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與成熟，公共衛(wèi)生事件對社會和人們?nèi)粘Ｉ钜伯a(chǎn)生了重要影響。近年來，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者圍繞突發(fā)公共衛(wèi)生事件在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播進(jìn)行了相關(guān)研究。國外研究主要關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)平臺在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的作用[4]，探討如何將社交網(wǎng)絡(luò)作為危機(jī)溝通和管理的重要工具，并為公共衛(wèi)生事件的事后管理提供服務(wù)[5]；也有學(xué)者結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析公共衛(wèi)生事件中用戶在線發(fā)布內(nèi)容并進(jìn)行文本挖掘[4,6]，針對事件發(fā)生后社交網(wǎng)絡(luò)用戶的在線信息行為[7]進(jìn)行研究。國內(nèi)學(xué)者圍繞突發(fā)公共衛(wèi)生事件在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播與演變[8]進(jìn)行了多維度的分析，主要包括突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的應(yīng)急信息管理[9]、同類公共衛(wèi)生事件話題的共振研究[10]、公共衛(wèi)生事件中用戶的行為[11]、利益相關(guān)者和民眾的情感[12-13]、關(guān)注點(diǎn)及演化模式[14]等。從現(xiàn)有國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀來看，國外學(xué)者針對公共衛(wèi)生事件的事后危機(jī)溝通與管理相對研究更為成熟，針對公共衛(wèi)生事件中社交網(wǎng)絡(luò)用戶生成內(nèi)容進(jìn)行文本挖掘分析受到國內(nèi)外學(xué)者的共同關(guān)注。然而，對公共衛(wèi)生事件社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播的參與主體劃分多種類型，并從信息傳播主體、傳播時(shí)間、傳播影響力和傳播內(nèi)容等主體特征角度進(jìn)行分析的研究成果相對較少。

本文試圖解決的研究問題如下：①新冠肺炎事件中信息傳播主體可劃分為幾種類型？②不同參與主體劃分的類型在主體信息的傳播時(shí)間、傳播影響力、發(fā)布內(nèi)容等方面有何異同？③本文的研究成果如何更好地幫助全球新冠肺炎疫情事件中輿情傳播引導(dǎo)部門，更好地了解不同信息傳播主體特征，以實(shí)現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)信息傳播更好地引導(dǎo)？本文以新冠肺炎疫情事件的信息傳播主體作為研究對象，構(gòu)建主體信息傳播內(nèi)容分析方法和主體特征分析過程模型，并結(jié)合國際關(guān)注的 “鉆石公主號” 郵輪為典型熱點(diǎn)信息傳播話題，對此次事件的信息傳播主體類型、傳播參與時(shí)間、不同時(shí)段影響力、傳播發(fā)布內(nèi)容進(jìn)行分析，以呈現(xiàn)疫情信息傳播的主體特征，為疫情期間的輿情引導(dǎo)起到一定的幫助。

2 信息傳播主體特征分析方法及模型

2.1 信息傳播主體類別

長期以來，突發(fā)公共事件在社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播具有兩種不同的輿論領(lǐng)域：一種是較為官方和客觀的主流媒體輿論領(lǐng)域，另一種是非官方并且立場較為主觀的自媒體輿論領(lǐng)域[15]。隨著社交網(wǎng)絡(luò)和社會權(quán)力結(jié)構(gòu)的發(fā)展和變化，大眾媒體和社交意見的影響越來越大。在突發(fā)公共事件的應(yīng)急響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常有多個(gè)類型主體，包括政府部門、社會媒體和社會組織等，應(yīng)用社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行事件溝通和管理的效果也受到多類型主體因素的影響[16]。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，官方媒體或網(wǎng)絡(luò)自媒體等在線信息渠道已經(jīng)成為公眾獲取信息的主要途徑[17]，特別是當(dāng)前我國官方媒體在信息傳播中扮演著重要角色[18]。新浪微博用戶認(rèn)證中的藍(lán)V 屬于機(jī)構(gòu)認(rèn)證，用戶一般是某個(gè)機(jī)構(gòu)或組織的官方賬號；紅V 和黃V 屬于個(gè)人認(rèn)證，主要是在微博中活躍度高并且有著大量粉絲的公眾人物[19]。本文依據(jù)新浪微博平臺的用戶認(rèn)證進(jìn)行不同傳播主體類型的劃分，將藍(lán)V用戶中如央視新聞、澎湃新聞、人民日報(bào)等媒體作為網(wǎng)絡(luò)官媒主體；紅V 和黃V 用戶作為網(wǎng)絡(luò)自媒主體；剩余的用戶劃分為普通網(wǎng)民主體。本文從主體所屬類別的角度分析不同傳播主體的特征。

2.2 主體信息傳播時(shí)間

新冠病毒感染疫情事件，屬于全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件，與一般事件不同的是，此類事件具有突發(fā)性強(qiáng)、敏感度高、變化快等特點(diǎn)。公共衛(wèi)生事件的網(wǎng)絡(luò)信息傳播和報(bào)道更加注重信息的及時(shí)性和有效性，時(shí)間信息不可或缺，因而，在公共衛(wèi)生事件中時(shí)間要素是重要的組成部分[20]。疫情事件發(fā)生后，由于公眾在新冠肺炎疫情方面專業(yè)知識和防護(hù)信息方面的欠缺，需要有關(guān)組織和媒體機(jī)構(gòu)進(jìn)行及時(shí)有效的信息發(fā)布和危機(jī)管理，以應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件所造成的影響。有研究指出，從靜態(tài)角度對突發(fā)事件的分析無法解釋事件發(fā)展形勢和參與主體的變化，應(yīng)該將動態(tài)性的時(shí)間分析列入研究的考慮范圍[21]。因此，本文在分析主體特征時(shí)，將時(shí)間序列加入研究分析范疇，按照新冠肺炎疫情期間關(guān)鍵事件對應(yīng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行研究。

2.3 主體信息傳播影響力

在公共衛(wèi)生事件的輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中，往往會出現(xiàn)影響力較大的主體，對于關(guān)鍵主體的識別在突發(fā)事件的應(yīng)急管理中是非常有用的[22]。對于主體影響力數(shù)值的度量，可以通過節(jié)點(diǎn)的出度、入度、接近中心性、中介中心性以及PageRank 算法等實(shí)現(xiàn)[23]。PageRank 算法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域一種較為常見的算法，利用每個(gè)頁面的權(quán)威值來評估網(wǎng)頁的重要性，在社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力計(jì)算和關(guān)鍵意見領(lǐng)袖挖掘中較為常見，并且擁有高效率和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)[24]。社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶是動態(tài)的，用戶的粉絲數(shù)量以及用戶間的轉(zhuǎn)發(fā)、評論和關(guān)注行為會對用戶的影響力產(chǎn)生影響，如果直接利用PageRank 算法來計(jì)算用戶的影響力，則會忽略用戶本身屬性特征和行為所產(chǎn)生的影響[25]。已有的研究中，除了利用PageRank 算法來計(jì)算用戶的影響力，還會考慮其他因素，如用戶自身的屬性（包括粉絲數(shù)、是否認(rèn)證、興趣偏好等）[26-28]；以及用戶動態(tài)交互行為，如發(fā)博數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評論數(shù)等[29-30]。因此，本文在構(gòu)建信息傳播主體節(jié)點(diǎn)影響關(guān)系圖譜時(shí)，將每個(gè)參與主體設(shè)定為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)主體與其他主體的評論轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系為節(jié)點(diǎn)間的邊，綜合主體的博文閱讀量和粉絲量作為邊的權(quán)重，然后利用Cypher 語言調(diào)用Neo4j 中的加權(quán)PageRank 算法來計(jì)算各類型傳播主體的影響力水平，并通過可視化比較分析來探究不同主體影響力的變化規(guī)律和各自特征。

2.4 主體信息傳播內(nèi)容分析方法

傳播主體生成的文本內(nèi)容蘊(yùn)含了該主體對事件的態(tài)度、立場、關(guān)注點(diǎn)和情感等信息。傳播的文本可以解釋為單詞網(wǎng)絡(luò)，從頻率和關(guān)系兩個(gè)角度來分析這些單詞和文本，并可以采用單詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。單詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點(diǎn)在于其明確性，因?yàn)槠鋸膯卧~和文檔之間的關(guān)系開始識別文本中的內(nèi)容[31]。文本中的共現(xiàn)關(guān)系在單詞的連續(xù)序列內(nèi)、句法關(guān)系內(nèi)以及在有限的上下文中共現(xiàn)[32]。因此，本文通過構(gòu)建高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)來分析不同信息傳播主體的傳播內(nèi)容，具體方法：①分別對網(wǎng)絡(luò)官媒、網(wǎng)絡(luò)自媒和普通網(wǎng)民三類主體的文本資料進(jìn)行高頻詞提取并生成高頻詞表；②通過停用詞表過濾無意義詞后，生成有效高頻詞表；③提取行特征并構(gòu)建共現(xiàn)矩陣；④將高頻詞及其共現(xiàn)關(guān)系導(dǎo)入Neo4j 中，進(jìn)行高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和可視化呈現(xiàn)。

Louvain 算法是一種快速的模塊化算法，能夠起到社區(qū)檢測的作用，揭示了不同規(guī)模的社區(qū)層次，可以用來對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行理解。Louvain 算法在社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用是基于文本中共同出現(xiàn)的詞，找到不同的主題分區(qū)以提供有價(jià)值的信息[33-34]。一般而言，社區(qū)定義為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的子組，其彼此之間的連接比與組外節(jié)點(diǎn)的連接更多，為了更好地理解文本內(nèi)容，基于單詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，本文采用Lou‐vain 算法對高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分區(qū)。

2.5 主體特征分析過程模型

本文構(gòu)建了新冠肺炎疫情事件信息傳播主體特征分析過程模型（圖1）。該模型采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲對事件發(fā)生后的微博平臺用戶數(shù)據(jù)和生成文本內(nèi)容進(jìn)行采集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行刪選、去重、排序等預(yù)處理過程。根據(jù)新浪微博的用戶認(rèn)證，本文將信息傳播主體劃分為三個(gè)類型：網(wǎng)絡(luò)官媒、網(wǎng)絡(luò)自媒和普通網(wǎng)民。為更加直觀地展現(xiàn)三類信息傳播主體的特征，對主體的時(shí)間特征、影響力特征和內(nèi)容特征進(jìn)行可視化分析，通過綜合分析總結(jié)出信息傳播主體在三個(gè)特征維度上的規(guī)律，通過對新冠肺炎疫情事件發(fā)生時(shí)不同信息傳播參與主體在不同的時(shí)間階段、傳播影響力以及傳播內(nèi)容等方面的不同特征分析，進(jìn)行可視化和總結(jié)疫情事件中社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播時(shí)各個(gè)參與主體的特征分布規(guī)律，從而幫助輿情監(jiān)管部門更好地進(jìn)行信息傳播的引導(dǎo)。

3 數(shù)據(jù)源選擇及處理

3.1 事件概況

搭載近3700 名乘客的 “鉆石公主號” 郵輪在旅行途中受到新冠肺炎疫情的影響，于2020 年2 月5日被日本厚生勞動省要求全體在船人員開始為期14天的隔離。在隔離期間， “鉆石公主號” 郵輪上的新冠肺炎感染人數(shù)不斷增加。2020 年2 月19 日至2月21 日，982 名人員檢測結(jié)果呈陰性、沒有癥狀的乘客結(jié)束隔離期被允許下船[34]。由于郵輪上的乘客分別來自中國、日本、英國、美國等多個(gè)國家和地區(qū)，自 “鉆石公主號” 郵輪出現(xiàn)感染病例開始隔離以來受到了國際社會的廣泛關(guān)注，在社交網(wǎng)絡(luò)中掀起了輿論的狂潮。從事件發(fā)展趨勢可以看出（表1和圖2），事件的關(guān)注度隨時(shí)間推移不斷增長，2 月12 日前發(fā)展較為平緩，此后輿情信息開始快速爆發(fā)并于2 月19 日達(dá)到峰值，最后該話題熱度有所下降，但又因郵輪23 名下船者未經(jīng)病毒檢測再次被公眾熱議。

表1 “鉆石公主號” 郵輪事件概況

圖2 “鉆石公主號” 郵輪輿情指數(shù)趨勢圖[35]

3.2 數(shù)據(jù)分析方法

由于三類主體的討論量存在數(shù)量級上的差異，在對主體參與時(shí)間分布進(jìn)行可視化前，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以縮小各主體間的量綱和數(shù)量級差異，便于對主體間的差異進(jìn)行比較和分析[36]。log函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化方法是常見的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法之一，具體公式分析方法為

其中，Y為樣本標(biāo)準(zhǔn)化后的值；X為樣本原始值；MAX 為樣本數(shù)據(jù)最大值[28]。

本文從主體的博文閱讀量、粉絲量兩個(gè)主體基本屬性入手，計(jì)算傳播網(wǎng)絡(luò)中主體間邊的權(quán)重。由于不同主體之間在粉絲量、閱讀量上的差異巨大，因此，本文選取對數(shù)歸一化的方法對上述兩個(gè)基本屬性進(jìn)行處理，降低數(shù)據(jù)的跨度。權(quán)重的計(jì)算公式為：

其中，Wi為主體i邊的權(quán)重；Ri為主體i的博文閱讀量；Rmax為主體閱讀量的最大值；Fi為主體i的粉絲量；Fmax為主體粉絲量的最大值。

3.3 數(shù)據(jù)采集

根據(jù)新浪微博官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，微博連續(xù)三年用戶增長量超過7000 萬，垂直領(lǐng)域數(shù)量達(dá)到60個(gè)，月閱讀量過百億的領(lǐng)域達(dá)到32 個(gè)，目前已成為國內(nèi)主流的社交平臺之一[37]。因此，本文選取新浪微博作為數(shù)據(jù)采集來源，通過火車頭采集器爬取平臺中包含#鉆石公主號郵輪#話題下的微博數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集的時(shí)間范圍從2020 年2 月5 日至2 月26日，爬取的數(shù)據(jù)信息包括用戶賬號（ID）、昵稱、時(shí)間和文本內(nèi)容。本次共采集到數(shù)據(jù)32229 條，通過Microsoft Office Access、Microsoft Excel 等進(jìn)行數(shù)據(jù)刪選、查找、排序、去重等預(yù)處理，使用軟件的排序、查找、函數(shù)等功能，篩選并刪除數(shù)據(jù)中的缺失值、網(wǎng)址鏈接、空字符串、重復(fù)字段、表情符號以及亂碼數(shù)據(jù)，最終篩選到數(shù)據(jù)21082 條。本文利用NOSQL 圖形數(shù)據(jù)庫Neo4j 和數(shù)據(jù)可視化與服務(wù)平臺鏑數(shù)[38]等工具對事件予以可視化呈現(xiàn)。

4 數(shù)據(jù)結(jié)果

4.1 主體信息傳播時(shí)間

本文對三類主體在不同時(shí)間的討論數(shù)量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，得到不同傳播主體參與時(shí)間分布圖（圖3）。在圖3 中，橫軸表示主體的參與時(shí)間，縱軸表示標(biāo)準(zhǔn)化后的主體討論量。其中，左側(cè)縱軸代表主體的討論量，對應(yīng)圖中的柱狀圖形；右側(cè)縱軸代表主體的累計(jì)討論量，是每個(gè)時(shí)間點(diǎn)三類主體的討論量匯總，對應(yīng)圖中的折線圖形。由數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知，傳播主體的參與并不是不間斷地貫穿整個(gè)事件過程之中，不同主體的參與時(shí)間存在差異。網(wǎng)絡(luò)官媒主體的參與時(shí)間相對較為連貫，主體參與度較高， “斷層” 的次數(shù)較少，時(shí)間較短。網(wǎng)絡(luò)自媒的參與時(shí)間呈現(xiàn)階段性集中的特點(diǎn)， “斷層” 時(shí)間間隔較長，在2 月5 日至7 日以及2 月19 日至23 日這兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)較為集中。由于網(wǎng)民群體的特殊性，其參與相對另外兩種主體來說是最為連貫的，僅在2 月13 日至17 日出現(xiàn)密度較低的情況。此外，普通網(wǎng)民參與存在時(shí)滯性，2 月23 日以后 “鉆石公主號” 郵輪事件已經(jīng)趨向結(jié)束，其他兩類主體的參與也已基本結(jié)束，但是普通網(wǎng)民主體依舊在參與討論。

圖3 新冠肺炎疫情 “鉆石公主號” 郵輪輿情信息傳播主體參與時(shí)間分布

4.2 主體信息傳播影響力

本文利用加權(quán)PageRank 算法計(jì)算得到各類型傳播主體的影響力，并繪制圖4。圖4 中不同顏色的圓形氣泡代表該信息傳播主體在不同時(shí)間的影響力，氣泡大小代表影響力的大小， “Total” 代表主體在整個(gè)事件期間的總體影響力。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，傳播主體的影響力不是持續(xù)不斷，而是在疫情事件整體發(fā)展的周期內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)波動，并隨著時(shí)間動態(tài)變化。同時(shí)，信息傳播主體的影響力在疫情事件周期內(nèi)存在波動，影響力較大的用戶并非在每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的影響力都很大，如網(wǎng)絡(luò)官媒中的 “人民網(wǎng)” 和 “澎湃新聞” 、網(wǎng)絡(luò)自媒中 “科技阿呆” 和 “英國報(bào)姐” 等。在此話題輿情事件中，有的信息傳播主體在事件傳播周期內(nèi)始終保持著較高的活躍度和顯著影響力，如 “梨視頻” “小野妹子學(xué)吐槽” 等主體。

由圖5 可知，網(wǎng)絡(luò)官媒的總體影響力最高，網(wǎng)絡(luò)自媒相對影響力第二。兩類主體中排名第一和排名最后的節(jié)點(diǎn)影響力差距顯著。網(wǎng)絡(luò)官媒中PageR‐ank 值排前三位的有 “梨視頻（2016.99）” “人民網(wǎng)（421.76）” 和 “環(huán)球時(shí)報(bào)（170.45）” ；網(wǎng)絡(luò)自媒中影響力排在前三位的有 “帝吧官微（471.63）” “小野妹子學(xué)吐槽（285.18）” 和 “日本流行每日速報(bào)（62.84）” 。

結(jié)合運(yùn)用Neo4j 繪制的傳播主體影響力關(guān)系可視化圖譜（圖6）分析后發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒對普通網(wǎng)民的影響最為顯著，但是從可視化關(guān)系圖譜分析中發(fā)現(xiàn)這兩類主體彼此之間相對影響較小。網(wǎng)絡(luò)官媒的影響范圍存在明顯重疊，如 “央視新聞” 和 “微博日本” 之間、 “新京報(bào)” 和 “新京報(bào)我們視頻” 之間、以及 “梨視頻” 和 “頭條新聞” 之間存在許多交叉節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)自媒的影響范圍邊界較為清晰，各個(gè)自媒體在影響范圍內(nèi)基本不存在較大面積的交叉節(jié)點(diǎn)；網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒間影響范圍邊界較為清晰，基本不存在明顯重合區(qū)域。

4.3 主體信息傳播發(fā)布內(nèi)容

根據(jù)新冠肺炎疫情 “鉆石公主號” 郵輪輿情事件信息傳播主體發(fā)布的信息內(nèi)容，構(gòu)建高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，如圖7 所示。通過Cypher 語言調(diào)用Louvain算法得到不同主體高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)結(jié)果如表2所示。從信息內(nèi)容和分區(qū)結(jié)果看，網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒信息發(fā)布內(nèi)容相對較為集中，高頻關(guān)鍵詞基本都是 “鉆石公主號” “日本” “新冠肺炎” 等直接反應(yīng)事件主題的詞語。相對而言，普通網(wǎng)民主體與另外兩類主體則差異較大，共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)結(jié)果數(shù)量明顯高于另外兩類主體，信息內(nèi)容分布較為零散，涉及范圍較廣，與事件主題相關(guān)的詞少見，多為網(wǎng)民關(guān)于事件的評論、事件產(chǎn)生的影響以及一些帶有情感色彩的詞語，如 “恐怖” “嚴(yán)重” 等。

圖4 新冠肺炎疫情"鉆石公主號郵輪"輿情主體影響力圖(彩圖請見http://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml)

圖5 網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒總體影響力(彩圖請見http://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml)

在對各疫情事件信息傳播主體的發(fā)布文本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中，本文發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒這兩類主體在發(fā)帖時(shí)通常有提及其他主體的情況。為了更加清晰地了解兩類主體在此方面的特征，本文將兩類主體相互之間的關(guān)注關(guān)系和提及關(guān)系以可視化圖譜的方式進(jìn)行呈現(xiàn)，如圖8 所示。數(shù)據(jù)可視化分析結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)官媒之間的灰色線條（即關(guān)注關(guān)系）較為密集，并且官媒之間的提及關(guān)系（如紅色線條）也相對較多，如 “新浪新聞” 提及 “觀察者網(wǎng)” “人民網(wǎng)” 提及 “人民日報(bào)” “環(huán)球時(shí)報(bào)” 提及 “央視新聞” 等。這一數(shù)據(jù)結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)官媒之間存在明顯的媒體協(xié)同效應(yīng)。與此相反，網(wǎng)絡(luò)自媒之間的關(guān)注關(guān)系相對較為稀疏，甚至有像 “九卦_” 這樣與其他任何自媒和任何官媒都無關(guān)注關(guān)系和提及關(guān)系的節(jié)點(diǎn)存在。同時(shí)，提及關(guān)系只存在于網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒之間，如 “小野妹子學(xué)吐槽” 在推文中提及了 “微博日本” ，而各個(gè)自媒主體之間的提及關(guān)系卻相對較為罕見。

圖6 新冠肺炎疫情 “鉆石公主號” 郵輪信息傳播主體影響關(guān)系圖譜

5 討論與分析

5.1 信息傳播主體參與時(shí)間特征

不同信息傳播主體在參與時(shí)間和參與密度上存在差異，且該差異與主體類型有關(guān)。網(wǎng)絡(luò)官媒多屬于主流媒體，占有絕對話語權(quán)，是新冠肺炎疫情期間權(quán)威信息的主要輸出口[39]。在 “鉆石公主號” 郵輪疫情事件爆發(fā)和發(fā)展過程中，網(wǎng)絡(luò)官媒起到了信息發(fā)布和新聞更新等作用，參與時(shí)間與事件的發(fā)展階段密切相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)自媒是在網(wǎng)絡(luò)中具有大影響力的公眾人物，屬于個(gè)人用戶，其影響輻射的用戶群體范圍和類型存在一定的局限，多通過立場鮮明的言論來增加自身的曝光度和輿論熱度。網(wǎng)絡(luò)自媒在一定程度上并不擔(dān)當(dāng)權(quán)威信息源的角色，故參與時(shí)間主要集中在事件熱度較高的時(shí)段。由于 “鉆石公主號” 郵輪疫情事件的特殊性，網(wǎng)民群體的信息主要來源于官方報(bào)道，其參與多依靠媒體或其他用戶的引導(dǎo)[40]，故在另外兩種主體參與密集的時(shí)段，網(wǎng)民參與也同步密集。由于信息傳播的時(shí)間差，當(dāng)其他主體參與結(jié)束后，依舊有網(wǎng)民群體剛剛加入或繼續(xù)討論此輿情事件。

圖7 新冠肺炎疫情 “鉆石公主號” 郵輪信息傳播主體發(fā)布內(nèi)容對比

表2 高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Louvain分區(qū)結(jié)果

在社交網(wǎng)絡(luò)的傳播中，突發(fā)公共衛(wèi)生事件在很大程度上屬于群體信息傳播活動，對形成的輿情管控需要多個(gè)機(jī)構(gòu)和組織之間的相互協(xié)同和引導(dǎo)。已有研究表明，只有當(dāng)媒體的協(xié)同合作達(dá)到某種級別、能夠滿足信息同步需求時(shí)，事后管理的效能和信息流通性才會得到提高[41]。因此，針對此次全球范圍內(nèi)爆發(fā)的新冠肺炎疫情事件的輿情引導(dǎo)及管控，需要網(wǎng)絡(luò)官媒主體充分發(fā)揮主流媒體在信息獲取時(shí)間上的優(yōu)勢，第一時(shí)間迅速發(fā)布有關(guān)疫情的最新形勢信息，以提高公眾對疫情事件態(tài)勢發(fā)展的正確認(rèn)識。對于網(wǎng)絡(luò)自媒來說，曝光度和熱度需求是自媒體在社交網(wǎng)絡(luò)中生存的根本，但作為公眾人物，在此次疫情事件發(fā)展過程中，更應(yīng)該注重自身的社會責(zé)任感和發(fā)揮傳播正能量的引導(dǎo)作用，發(fā)揮意見領(lǐng)袖的積極作用，在疫情生命周期內(nèi)持續(xù)關(guān)注事件發(fā)展，做到不煽動、不造謠和不傳謠，通過正能量、積極樂觀的立場和態(tài)度引導(dǎo)公眾。對于疫情期間的信息傳播時(shí)間差，則需要社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商和通信部門加強(qiáng)密切合作，提高網(wǎng)絡(luò)傳播速度、改進(jìn)信息推薦算法、合理劃分信息流通的優(yōu)先等級，保障疫情信息傳播的時(shí)效性。

圖8 新冠肺炎疫情 “鉆石公主號” 郵輪傳播主體關(guān)系可視化圖譜(彩圖請見http://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml)

5.2 信息傳播主體影響力特征

信息傳播主體的影響力隨時(shí)間發(fā)展不斷進(jìn)行動態(tài)演變，且傳播主體的影響力具有一定的累積效應(yīng)。社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播中，t時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)會受到t-1 時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的影響，因而用戶節(jié)點(diǎn)的影響力特征在時(shí)間上也是動態(tài)變化的[42]。由于新冠肺炎疫情事件的特殊性，大部分公眾缺乏事件相關(guān)的專業(yè)信息和知識，在事件發(fā)生時(shí)往往處于較為被動的位置，需要通過主流媒體及時(shí)了解準(zhǔn)確信息。網(wǎng)絡(luò)官媒是某些機(jī)構(gòu)或組織的官方賬號。在新冠肺炎疫情事件中，這類主體往往代表某一機(jī)構(gòu)或組織發(fā)聲，其立場中立、態(tài)度客觀、信息權(quán)威，具有較強(qiáng)的公信力，在影響多種受眾方面可能更具有優(yōu)勢，故受眾間存在交叉的情況較多，輻射影響的受眾范圍也相對較廣[43]。網(wǎng)絡(luò)自媒由于主張各異，其吸引的受眾類型也差異較大。

在此次新冠肺炎疫情信息傳播中，網(wǎng)絡(luò)官媒擁有絕對的話語權(quán)和廣泛的粉絲基礎(chǔ)，在信息傳播過程中，其擔(dān)負(fù)著信息生成、加工和傳遞的角色。一方面，相對于其他信息傳播主體，網(wǎng)絡(luò)官媒影響力更具優(yōu)勢，能夠承擔(dān)陳述正面事實(shí)、引領(lǐng)輿論導(dǎo)向的重任，是此次新冠肺炎疫情信息傳播的重要和主要渠道；另一方面，網(wǎng)絡(luò)自媒以鮮明的立場、批判的態(tài)度和個(gè)性的言論吸引了大批公眾，粉絲類型也較為多樣，且互動關(guān)系良好。在整個(gè)新冠肺炎疫情事件不同信息的傳播過程中，網(wǎng)絡(luò)自媒可將信息擴(kuò)散至其粉絲群體，并利用良好的互動基礎(chǔ)形成與粉絲的互動交流，便于影響輻射到更多的公眾。在此次全球新冠肺炎突發(fā)疫情事件的信息傳播中，形成了以網(wǎng)絡(luò)官媒為中心、網(wǎng)絡(luò)自媒為輔助的多層級信息傳播和擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)。不應(yīng)僅將各傳播主體視為信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，更應(yīng)關(guān)注和促成各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作和溝通關(guān)系，形成一種多點(diǎn)觸發(fā)的信息傳播態(tài)勢，從而擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)信息影響范圍。同時(shí)，將社交媒體平臺看作信息擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)的 “培養(yǎng)皿” 和 “加油站” ，除了在事件管理期間增加上述主體的瀏覽量和曝光度，還應(yīng)積極利用大數(shù)據(jù)和人工智能，改進(jìn)用戶推薦和關(guān)聯(lián)算法等，在主體粉絲之間形成重疊社群，從而提高主體的影響力。

5.3 信息傳播主體發(fā)布內(nèi)容特征

研究結(jié)果表明，新冠肺炎疫情期間，信息傳播主體發(fā)布內(nèi)容既存在相同點(diǎn)也存在較大的差異。整體來看，新冠肺炎疫情期間，不同信息傳播主體之間的協(xié)同合作有待進(jìn)一步加強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒的發(fā)布內(nèi)容均呈現(xiàn)出一定的集中化和主題明確化的特征。其中，網(wǎng)絡(luò)官媒以陳述客觀事實(shí)為主；而自媒通常夾雜著帶有個(gè)人情感色彩的詞語，以個(gè)人立場對疫情事件的發(fā)展進(jìn)行轉(zhuǎn)述和評論。普通網(wǎng)民主體傳播信息內(nèi)容的類型則呈分散趨勢，涉及多個(gè)領(lǐng)域，具有碎片化和零散化的特征。相關(guān)研究表明，社交媒體中的發(fā)帖主題會影響用戶的交互行為，導(dǎo)致不同的信息傳播方式和傳播結(jié)果[30]，因此，網(wǎng)絡(luò)官媒和網(wǎng)絡(luò)自媒在發(fā)布內(nèi)容時(shí)均具有一定的主題鮮明和緊扣事件要點(diǎn)的特征。由于普通網(wǎng)民信息素養(yǎng)、教育背景、生活經(jīng)歷和居住地域等差異，導(dǎo)致其在新冠肺炎疫情期間不同用戶關(guān)注主題內(nèi)容的差異性較大。

新冠肺炎疫情期間，針對不同信息傳播主體應(yīng)采取不同的信息傳播管理策略。網(wǎng)絡(luò)官媒信息傳播主體應(yīng)該致力于為公眾提供主題明確和真實(shí)可靠的信息，如疫情事件的進(jìn)展和應(yīng)對措施等，必要時(shí)可以在帖子中加入話題標(biāo)簽、圖片、視頻和超鏈接等內(nèi)容，從而使信息內(nèi)容的表達(dá)更加多元化，增強(qiáng)新冠肺炎疫情信息的易讀性，并快速吸引眾多用戶。由于網(wǎng)絡(luò)自媒主體與其粉絲之間有著更為牢固的社會聯(lián)系，在疫情信息發(fā)布高峰時(shí)期可以考慮將網(wǎng)絡(luò)自媒用戶加入，以加快正能量和真實(shí)信息的傳播過程，促進(jìn)公眾的深度參與，提升信息傳播效果。對于網(wǎng)絡(luò)自媒主體，在信息發(fā)布內(nèi)容上除了堅(jiān)持以客觀事實(shí)為依據(jù)，可以適當(dāng)加入自己的立場和態(tài)度、批判和辯證地討論疫情事件，并將相關(guān)真實(shí)信息傳達(dá)給公眾，同時(shí)，也促進(jìn)其他普通網(wǎng)民的深度參與。

6 研究結(jié)論

在理論層面，本文對新冠肺炎事件信息傳播主體的特征進(jìn)行分析，構(gòu)建了新冠肺炎期間信息傳播主體傳播內(nèi)容分析方法和主題特征分析過程模型。從信息傳播主體參與時(shí)間特征、信息傳播主體影響力特征和信息傳播主體發(fā)布內(nèi)容特征三個(gè)方面展開分析，為新冠肺炎疫情期間的信息傳播管控提供理論方面的指導(dǎo)。在實(shí)踐層面，結(jié)合全球新冠肺炎期間公眾關(guān)注的 “鉆石公主號” 郵輪事件作為話題研究對象，本文對該話題的信息傳播主體時(shí)間特征、影響力特征和信息發(fā)布內(nèi)容特征進(jìn)行分析，運(yùn)用鏑數(shù)和Neo4j 等不同可視化工具進(jìn)行分析，并結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果對新冠肺炎期間信息傳播主體的輿情管控提出相關(guān)建議，為有關(guān)部門新冠肺炎疫情期間的信息傳播管控提供一定的參考和借鑒。

另外，本文在研究中也存在一定的局限性：數(shù)據(jù)來源相對較為單一，僅從微博平臺獲取了相關(guān)數(shù)據(jù)，未考慮當(dāng)下流行的短視頻平臺中信息傳播主體的信息特征；在疫情期間選擇的信息傳播話題也相對較為單一。在后續(xù)的研究中，本研究組將關(guān)注多種社交網(wǎng)絡(luò)平臺和多話題下信息主體特征的對比分析，以期對國家突發(fā)公共衛(wèi)生事件的輿情管控提供參考。