【摘 要】
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针对突发公共卫生事件提出了一套结合利益相关者的网络舆情监控方法。以新冠肺炎微博数据为例，按照疫情中涉及的社会角色划分了11类利益相关者，将LDA （latent Dirichlet allocation）与LDA2vec串行提取文本主题，借助SnowNLP进行情感分类，通过统计话题的绝对关注度和相对关注度得到不同利益相关者的网络舆情演化过程。实证结果表明，利益相关者的关注点在疫情爆发期内比较一致，
【基金项目】
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陕西省社会科学基金“舆情咨政研究”专项项目“重大疫情网络舆情中公众表达与舆论引导的互动研究”（2021ZX32）；
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针对突发公共卫生事件提出了一套结合利益相关者的网络舆情监控方法。以新冠肺炎微博数据为例，按照疫情中涉及的社会角色划分了11类利益相关者，将LDA （latent Dirichlet allocation）与LDA2vec串行提取文本主题，借助SnowNLP进行情感分类，通过统计话题的绝对关注度和相对关注度得到不同利益相关者的网络舆情演化过程。实证结果表明，利益相关者的关注点在疫情爆发期内比较一致，而在平稳期内比较分散，最终随着疫情的逐步控制再次集中；相同角色的利益相关者具有相似的话题和情感演化过程，但其侧重点仍有差异；绝对关注度反映了主流舆论影响下的关注点，相对关注度反映了与利益相关者自身利益相关的关注点。本研究揭示了突发公共卫生事件中利益相关者的舆论演化特征，为政府精确监控突发公共卫生事件中不同群体的舆论趋势提供了理论依据与决策参考。
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