【摘 要】
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全球自然灾害及突发公共卫生事件频发，突发事件下社交媒体网络舆情的风险危机逐渐增多，如何有效的对突发事件社交媒体中网络舆情的风险进行识别及预警，是突发事件应急管理中的关键环节。本文从强化重大问题研判和风险预警需求出发，构建基于ISM-BN的突发事件社交媒体网络舆情风险识别及预警模型。采纳知识图谱对突发事件社交媒体风险案例知识库进行构建；使用解释结构模型（interpretative structur
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”（18ZDA310）； 吉林大学研究生创新研究计划项目“突发事件下多平台网络舆情演化规律及风险识别研究”（2022105）；
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全球自然灾害及突发公共卫生事件频发，突发事件下社交媒体网络舆情的风险危机逐渐增多，如何有效的对突发事件社交媒体中网络舆情的风险进行识别及预警，是突发事件应急管理中的关键环节。本文从强化重大问题研判和风险预警需求出发，构建基于ISM-BN的突发事件社交媒体网络舆情风险识别及预警模型。采纳知识图谱对突发事件社交媒体风险案例知识库进行构建；使用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对突发事件社交媒体网络舆情的风险因素进行因果路径及层级关系的识别；采用贝叶斯网络模型（Bayesian network,BN）对突发事件社交媒体风险进行预警，实现突发事件社交媒体网络舆情风险知识获取、知识分析及预警决策的闭环决策过程。研究为突发事件环境下社交媒体风险管理提供新的理论及方法，为相关舆情监管机构提供舆情风险识别和预警的决策支持。
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