不同類別重大事故輿情傳播及輿情演化特點分析
——以上海外灘踩踏事故、馬航失蹤事故、昆明暴恐案為例

(曹姝婧， 尚珊珊

(上海外國語大學德語系、國際工商管理學院，上海 200083)

不同類別重大事故輿情傳播及輿情演化特點分析
——以上海外灘踩踏事故、馬航失蹤事故、昆明暴恐案為例

(曹姝婧， 尚珊珊

(上海外國語大學德語系、國際工商管理學院，上海 200083)

[目的/意義]以中國政府的責任為依據(jù)劃分不同類別重大事故，針對不同類別重大事故分析其輿情傳播與輿情演化特點。[方法/過程]以上海外灘踩踏事故、馬航失蹤事故、昆明暴恐案為例，收集從事故發(fā)生至事故討論基本結束階段新浪新聞、新浪微博、天涯論壇上相關新聞與用戶評論，利用社會網(wǎng)絡分析及內(nèi)容分析。[結果/結論]得出不同類別重大事故輿情傳播深度相似，意見領袖特點相似，但輿情演化過程特點有區(qū)別。

輿情傳播；輿情演化；意見領袖

網(wǎng)絡尤其是智能手機、移動網(wǎng)絡的迅速發(fā)展為很多發(fā)展中國家如中國公眾獲取信息提供了更多機會與便利，公眾事件的信息傳播也更加多樣化[1]。越來越多的個人和組織通過網(wǎng)絡獲取和發(fā)布信息，且樂于在網(wǎng)絡上尤其是論壇及社交媒體表明和宣傳自己所持觀點，并會展開激烈討論，研究顯示這樣多渠道的信息傳播方式使得事件更具有影響力[2]。

網(wǎng)站、論壇，尤其是社交媒體在重大事件發(fā)生時起著非常重要的作用[3]，公眾在重大事件發(fā)生時可以通過電腦、平板以及手機于在線平臺上實時交互與討論[4]。新聞官方媒體、記者以及公眾都習慣通過社交媒體獲取和發(fā)布信息，社交媒體上公眾的互動及其對輿情的影響也越來越大[5]。中國網(wǎng)民非常關注社會事件，且在網(wǎng)絡上也非常樂于積極評論和發(fā)表觀點(Jonathan Sullivan, 2014)。CNNIC(2017)[6]調研結果顯示，截至2016年12月，中國網(wǎng)民人數(shù)達7.31億，手機網(wǎng)民規(guī)模達6.95億，網(wǎng)民較2015年分別增長2.9個百分點，意味著網(wǎng)站、微博、論壇對中國公眾將有更大的影響力。

很多專家學者關注并研究重大事故發(fā)生時網(wǎng)絡的重大影響。對于網(wǎng)絡輿情的研究主要有輿情傳播和輿情演化兩方面。輿情傳播主要有傳播廣度、傳播深度等方面研究，傳播廣度研究主要為建立網(wǎng)絡信息傳播模型并仿真，該方面研究主要基于傳染病模型以及針對該模型的各種改進以仿真分析受影響信息傳播人數(shù)，而傳播深度主要研究網(wǎng)絡信息傳播的時間、深度與層次[7]。輿情演化方面的研究主要集中于研究分析輿情傳播過程中公眾的觀點演化趨勢、影響公共觀點的主要因素如意見領袖、議程設置等要素。

但是，對于重大事故相關輿情的研究主要基于某一事件進行驗證分析，對于不同類別重大事故的輿情對比及驗證的研究較少，因此，文章基于中國政府環(huán)境試圖回答如下問題：

(1)不同類別的重大事故的傳播時間深度、傳播內(nèi)容深度與以往理論研究結果是否一致？不同類別重大事故的傳播時間深度、傳播路徑深度是否存在不同？

(2)不同類別重大事故中意見領袖是否都很重要？不同類別重大事故中意見領袖的角色特點是什么？不同類別重大事故中意見領袖都起到怎樣的推動作用？

(3)不同類別重大事故中公眾的觀點演化與走勢是怎樣？不同類別重大事故中公眾的觀點走勢有什么不同嗎？

文章基于中國政府責任角度，選取政府需要負主要責任(上海外灘踩踏事故)、次要責任(昆明暴恐案)、沒有責任(馬航失蹤事故)的三個不同類別的重大事故對傳播深度、意見領袖、公眾觀點演化三個方面進行傳播特點總結和對比分析。文章利用三種不同類別的重大事故進行分析驗證，進一步提升了研究結論的信任度，文章同時對不同類別事故的輿情傳播與演化特點進行了對比分析，也進一步深化和擴展了輿情研究，文章研究結論將會為其他相關研究提供一定支持。

1 數(shù)據(jù)來源

文章收集了新浪新聞、新浪微博、天涯論壇相關新聞報道、新聞報道下的評論及參與、新浪微博中名人微博及媒體微博、相關微博下的用戶評論轉發(fā)、天涯論壇中所有相關論壇貼及用戶評論回復。由于微博內(nèi)容一般靠用戶自行搜索或者用戶關注的賬號查看，因此，名人微博和媒體官方微博通常有眾多聽眾，起到了很好的散布信息的作用，而普通人微博搜到的概率小，關注的人又很少，傳播信息能力有限，因此，文章只收集了新浪微博中名人微博及媒體微博，但是收集了相關微博內(nèi)容下的用戶評論、轉發(fā)等信息。

文章所收集信息總體統(tǒng)計如表1所示。

表1 文章采集內(nèi)容信息總體統(tǒng)計

2 不同類別重大事故輿情傳播深度分析

2.1 不同類別重大事故輿情傳播時間深度分析

Ki Deuk Hyun, Soo Jung Moon (2016)[8]根據(jù)對網(wǎng)上新聞報道的研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡新聞報道議題設置效應通常為事件發(fā)生后1至2天，該效應通常會很快消失。新聞媒體對事件的報道越密集，公眾對事件就會越關注。Spiro Kiousis, Ji Young Kim(2016)等的研究說明有關政治政策議程設置研究顯示，媒體對事件問題的關注會引起公眾對政府政策的關注，很多研究證實媒體對政府活動議程有顯著影響，但影響程度及影響范圍會受環(huán)境因素制約。Ramona Vonbun(2016)指出，媒體對事件關注度提升也會導致公眾對事件關注度提升。ByungGu Lee, Jinha Kim等(2016)進一步分析說明隨著信息技術與社交網(wǎng)絡的發(fā)展，媒體對事件的關注會促使公眾利用網(wǎng)絡等信息技術進一步搜索相關信息，而對事件相關信息的搜索及搜索中時間和精力的投入會使得用戶更關注事件及其發(fā)展，用戶關注會受事件屬性的影響。

因此，文章認為：不同類別重大事故公眾關注度受媒體關注的影響，隨著媒體關注的減弱，公眾對其關注也會減弱，而公眾關注度同時受事件屬性影響。

2.1.1外灘踩踏事故傳播時間分析

外灘踩踏事故傳播時間及每日新浪新聞、微博和天涯發(fā)帖數(shù)如圖1所示。可以看出，總體走勢上新聞發(fā)布數(shù)、微博數(shù)以及天涯發(fā)帖數(shù)是一致的，但是微博上用戶討論明顯高于天涯論壇，1月21日三個圖上都有明顯波動，1月13日微博上有明顯波動，天涯上有小幅波動，原因在于1月13日媒體爆出黃浦區(qū)官員于事故發(fā)生日吃喝，公眾反響較為強烈，而1月21日為事故報告發(fā)布。從時間上看，新聞于1月25日基本結束，天涯論壇于1月27日基本沒有相關新帖，新浪微博則于2月1日基本沒有相關新發(fā)微博。微博上話題持續(xù)更久一點，但是持續(xù)時間也沒有超過新聞媒體報道結束一周的時間。

圖1 外灘事故傳播時間圖

2.1.2馬航失蹤事故

馬航失蹤事故新浪新聞、新浪名人微博、天涯發(fā)帖數(shù)如圖2所示，可以看出微博討論熱度相對較高，隨著事件的進展，媒體關注降低，微博關注也降低。

圖2 馬航失蹤時間圖

2.1.3云南昆明火車站暴恐案

云南昆明火車站暴恐案每日新浪新聞、微博和天涯發(fā)帖數(shù)如圖3所示?？梢钥闯?，隨著事件結束，微博話題于新聞報道結束一周后基本結束，天涯發(fā)帖數(shù)于三天后基本結束。

圖3 云南昆明火車站暴恐

2.2 不同類別重大事故輿情傳播路徑深度分析

Eyal Carmi (2017) 采納并認同社交網(wǎng)絡信息傳播深度最多不超過四層。Bakshy et al. (2011)針對Twitter上信息發(fā)布的研究發(fā)現(xiàn)，99%的事件傳播深度僅為一層。Goel et al. (2012)對Twitter上產(chǎn)品及事件傳播的研究發(fā)現(xiàn)，95%的傳播級聯(lián)深度為一層。Yoganarasimhan (2012)針對視頻傳播深度研究發(fā)現(xiàn)，其影響深度最多為兩層。因此，文章將進一步分析中國環(huán)境下不同類別重大事故的傳播深度特點及規(guī)律。

2.2.1新浪新聞

上海外灘踩踏事故新浪新聞主要新聞源從高到低依次為：中國新聞網(wǎng)、新京報、中央電視臺、新華網(wǎng)、新聞晨報、東方網(wǎng)、新華社、京華時報、中國青年報、上海發(fā)布微博、北京晨報、第一財經(jīng)日報、法制晚報、南方都市報。其中，新聞晨報、東方網(wǎng)、上海發(fā)布微博為上海本地媒體。

馬航失蹤事故新浪新聞主要新聞源從高到低依次為：中國新聞網(wǎng)、新華網(wǎng)、人民網(wǎng)、央視新聞、新京報、法制晚報、中國日報網(wǎng)、環(huán)球時報環(huán)球網(wǎng)、京華時報、21世紀經(jīng)濟報道、中國廣播網(wǎng)、南方都市報。

云南昆明火車站暴恐案新浪新聞主要新聞源從高到低依次為：人民網(wǎng)、中國新聞網(wǎng)、新華社、央視新聞、云南信息報云南網(wǎng)、環(huán)球時報環(huán)球網(wǎng)、昆明電視臺、新京報、南方都市報、中國廣播網(wǎng)、中國青年報、東方早報、 春城晚報。其中，云南信息報云南網(wǎng)、昆

明電視臺、春城晚報為云南本地媒體。

根據(jù)新浪新聞可以看出門戶網(wǎng)新聞傳播路徑較為簡單，一般為從新聞專業(yè)媒體直接轉載，重大事件通常以中央、本地主要媒體為主轉發(fā)新聞，即新聞媒體為門戶網(wǎng)供稿，而門戶網(wǎng)用戶點擊量較大，許多新聞經(jīng)由門戶網(wǎng)獲取新聞信息。

外灘踩踏事故新浪門戶網(wǎng)新聞傳播路徑如圖4所示。

圖4 外灘踩踏新浪門戶網(wǎng)新聞傳播路徑

2.2.2新浪微博

根據(jù)對三類事故所建立的傳播路徑網(wǎng)絡圖，可以得出，三類重大事故新浪微博傳播路徑相似，信息傳播路徑并不長，一般路徑為1至3，最大為3，通常為1或2，路徑為3及以上的較少。如，根據(jù)新浪微博外灘踩踏事故相關微博，可以得出如圖5所示傳播路徑網(wǎng)絡圖，圖中邊越粗表示轉發(fā)量越大。

圖5 傳播路徑網(wǎng)絡圖

根據(jù)三類重大事故傳播分析可以看出，傳播路徑主要有三種形式，如圖6所示，即通常為微博名人自創(chuàng)文章或轉發(fā)文章，繼而廣大粉絲轉發(fā)，且微博大都轉自媒體或其他名人微博，如若轉自一般非名人賬號，則一般是非名人@名人賬戶。較少信息傳播路徑情況為名人賬戶——名人賬戶——粉絲。而普通用戶的微博，傳播路徑一般為0，即一般轉發(fā)或自創(chuàng)微博文后，沒有任何人轉發(fā)。

圖6 一般微博信息傳播路徑形式

2.2.3天涯論壇

整理得出傳播路徑一般情況，如圖7所示。

圖7 一般論壇信息傳播路徑形式

3 不同類別重大事故意見領袖分析

3.1 意見領袖及其度量

Abolfazl Aleahmad et al.(2016)指出，意見領袖是對其他人有顯著影響能夠影響他人想法和決策的人。Yiyi Zhao, Libin Zhanget al.(2016)指出，大量研究顯示在商務或營銷領域意見領袖這少數(shù)群體能夠促進或阻止產(chǎn)品在大眾群體的推廣。Bakshy, Hofman, Mason, Watts (2011)研究發(fā)現(xiàn)很多事件根本沒有傳播或者傳播很少，事件內(nèi)容本身對事件傳播程度影響不大，而是受事件發(fā)布人的追隨者或者關注者的多少影響。Liyang Tang, Zhiwei Ni(2016)根據(jù)所獲取的Twitter數(shù)據(jù)研究顯示，很多用戶對產(chǎn)品推廣的不關注是受其意見領袖的影響。Joyce Y. M. Nip, King-wa Fu(2016)指出，新聞機構及在線平臺是最主要的意見領袖者。Lee et al. (2010)以潛在讀者為指標度量發(fā)現(xiàn)Twitter上新聞媒體賬號的受影響用戶最多。Meraz, Papacharissi(2013)也發(fā)現(xiàn)Twitter上轉載最多的條目來自新聞媒體賬號。

有關意見領袖不同文獻有不同的度量方式。Cha et al.(2010)比較了關注數(shù)、轉發(fā)數(shù)、回復數(shù)三種不同的度量方式，指出關注數(shù)與博主受歡迎程度有關。Kwak et al.(2010)分析說明比較傳統(tǒng)的意見領袖的算法方式為關注數(shù)與轉發(fā)數(shù)。一些學者則在傳統(tǒng)的關注數(shù)、轉發(fā)數(shù)等基礎上開發(fā)設計鑒別意見領袖的算法，如Cataldi et al.(2013)設計了一種無監(jiān)督算法以計算社區(qū)中某用戶的影響力，利用N-gram 分類器，分類所有tweet文，并建立各類信息交互圖，利用圖模型分析各類間信息的擴散，從而分析社區(qū)內(nèi)用戶的影響力。Ma N, Liu Y(2014)則綜合社交網(wǎng)絡分析、文本挖掘、pagerank方法以分析鑒別社區(qū)中的意見領袖，文章主要采用傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡分析、關注數(shù)、轉發(fā)數(shù)以鑒別意見領袖。

3.2 各類別事故意見領袖及內(nèi)容分析

3.2.1上海外灘踩踏事故

被轉發(fā)最多的賬號：@頭條新聞、@澎湃新聞、@上海發(fā)布、@財經(jīng)網(wǎng)、@陳宗鶴先生、@劉勝軍改革、@老徐時評、@傳媒老王。評論率與轉發(fā)率方面，根據(jù)對外灘事故的統(tǒng)計，當微博文發(fā)出來時，名人微博粉絲更多傾向于轉發(fā)，轉發(fā)微博的粉絲數(shù)通常為評論微博粉絲數(shù)的2～3倍。同時，用戶真正評論、轉發(fā)的比例較之粉絲總數(shù)的比例并不高，也反映出中國網(wǎng)民的一大特點，更多的網(wǎng)民一般是只看但并不在網(wǎng)上發(fā)表觀點言論。根據(jù)計算，名人微博中粉絲留言評論比例(評論人數(shù)/粉絲數(shù))平均為0.6%～0.7%，而轉發(fā)比例(轉發(fā)人數(shù)/粉絲數(shù))平均為2%～3%，一些熱門微博的轉發(fā)比例可以高達70%。

轉發(fā)最多的微博內(nèi)容有：@陳宗鶴先生，1月1日15:35發(fā)布，內(nèi)容：不是拋錢責任，不要陰謀論，只是人多，@左志堅，經(jīng)歷者述說，@韓寒，哀悼，祈禱，@叫獸易小星，嘉獎喊后退男生，@范劍平，養(yǎng)成禮讓好習慣，@雷希穎，不能隨便亂信謠言，@秋瓷炫，@turbosun，@李沁，@黃曉明，@馮紹峰，@田亮祈禱。

3.2.2馬航失蹤事故

與外灘踩踏事故中名人微博中與馬航失蹤事故中普通微博的熱鬧相比，馬航事故名人微博則顯得冷冷清清。整個名人微博中，從2014年3月8日發(fā)生到今年2015年8月一年多時間，名人微博中有關馬航失蹤的微博只有732條，且主要微博內(nèi)容都集中在3月8日至3月15日這第一周里，這一周的博文占611條。

被轉發(fā)最多的賬號：@人民日報，@央視新聞，@微天下，@人民日報，@頭條新聞，@劉勝軍改革，@老徐時評，@傳媒老王，@閭丘露薇。

3.2.3昆明暴恐案

被轉發(fā)最多的賬號：@頭條新聞，@人民日報，@財經(jīng)網(wǎng)，@央視新聞，@南方都市報，@點子正，@五岳散人，@英國那些事兒，@閭丘露薇。

昆明暴恐案中微博的一個特點就是，除去祈禱帖，大量轉發(fā)的評論博文并不多。

4 不同類別重大事故輿情演化分析

Corentin Vande Kerckhove et al.(2016)指出公眾觀點或輿論走向很容易受到他人影響。Nick Anstead, Ben O’Loughlin(2015)的研究顯示社會公眾媒體對于公眾觀點的引導有非常重要的作用。X Chen et al.(2016)指出，利用有影響力或者有權威性的個人能夠在最短時間內(nèi)快速有效地引導公眾輿論并使公眾達成一致意見。Kangqi Fan, Witold Pedrycz(2016)指出傳播機構可有效影響公眾輿論，并根據(jù)其所建立的動態(tài)仿真SJBO模型(socialjudgment based opinion，SJBO)得出最大化機構對公眾的影響力應在公眾對事件知之甚少且沒有達成一致意見的時候及時對公眾加以引導。Yusong Ye et al.(2016)的研究發(fā)現(xiàn)“熱度”和“引導強度”影響公眾輿論走向，較低的討論熱度和適度的引導強度可以使得輿論擴展系統(tǒng)較為穩(wěn)定，比較不容易發(fā)生意外。

4.1 各類別事故新聞內(nèi)容分析

4.1.1上海外灘踩踏事故

新聞報道關鍵詞如表2所示，關注較多的新聞如表3所示，相關新聞報道脈絡主要如下：1月1日，事故發(fā)生當天，以實時更新并不斷補充事故情況為主；1月2日至1月4日，傷亡人員細節(jié)報道如已經(jīng)買好回家車票，傷亡名單更新，我國其他踩踏事故回顧，專家自救建議，反思；1月5日至8日，主要以報道祭奠、政府方面態(tài)度、政府承諾追責為主；1月13日至1月14日，因為突然曝光黃浦區(qū)領導奢侈吃喝，又現(xiàn)一報道高峰；1月21日至1月22日，事故報告通報。

其中值得注意的是，上海市政府一直積極面對事故，及時發(fā)布事故情況，及時辟謠，1月1日事故發(fā)生當天下午召開新聞發(fā)布后，上海電視臺取消元旦慶祝，并于1月1日當晚辟謠非撒錢原因；1月5日、6日即表態(tài)慚愧、反思、聲明追責；至1月21日、22日，詳細調查報告出臺、追責、慰問金補償，根據(jù)網(wǎng)民評論基本得到網(wǎng)民支持與贊同。

表2 新聞內(nèi)容關鍵詞整理

表3 最受關注的新聞

4.1.2馬航失蹤事故

馬航新聞內(nèi)容報道遵從事故突發(fā)報道，跟蹤尋找失事飛機，事故定性，報道脈絡如圖8所示。公眾于新聞下的評論開始主要為祈禱。

圖8 馬航失蹤報道脈絡

4.1.3云南暴恐案

新浪新聞每天報道主要內(nèi)容、報道關鍵詞以及

評論關鍵詞如表4所示?？梢钥闯?，新聞報道主要為事故發(fā)生情況，且新聞中有很多評論文章，外灘事件中幾乎沒有評論文章。網(wǎng)民評論比較一致，大都呼吁和支持嚴懲。

表4 昆明暴恐案主要新聞報道

4.2 各類別事故微博論壇輿情演化內(nèi)容分析

可以看出，事故發(fā)生后輿情演化會受到事件本身特點、他人觀點、媒體、意見領袖的影響，而不同類別的重大事故由于其本身特點不同，輿情演化過程也不同。

4.2.1上海外灘踩踏事故

微博發(fā)布的主要內(nèi)容如下所示：1月1日，微博內(nèi)容主要為哀悼、呼吁真相、贊喊后退男生；1月2日，贊警方辟謠及時、反思、汲取教訓、不應去人多處；1月3日，痛心、立碑、哀悼；1月4日至1月8日，哀悼，反思教育沒做好，應養(yǎng)成禮讓好習慣；1月13日、14日，嚴查吃喝；1月16日，指責楊華，因楊華說應將外地人趕出上海；1月21日、22日，轉發(fā)政府事故報告、質疑80萬誰付、質疑沒有更高官員負責?？梢钥闯?，網(wǎng)民微博發(fā)布內(nèi)容話題跟新聞事件發(fā)布基本相一致。新聞上沒有提出的問題、沒有提出的質疑，網(wǎng)民通常通過微博提出。

轉發(fā)最多的微博如表5所示，可以看到，排名第一的是1月1日下午15∶35分陳宗鶴先生所發(fā)布的辟謠微博，其微博內(nèi)容配以視頻呼吁不要陰謀論，說明不是撒錢的責任只是單純的因為人太多而已。上海官方辟謠為1月1日22∶18分于@警民直通車-上海微博發(fā)布，并于23∶31由新浪門戶網(wǎng)站搜集檢索發(fā)布，由于開始沸沸揚揚傳言為撒錢所致，所以公眾也亟待了解真相，而雷希穎博文中呼吁不要亂信謠言也有極高的轉發(fā)量，因此，事故中及時辟謠非常重要，要及時阻止謠言。左志堅、鄭維、夢晨傷轉發(fā)的均為親歷者經(jīng)歷，可以看到，親歷者經(jīng)歷普通人發(fā)布時影響力有限，當這些大V轉發(fā)后，才迅速得到關注。叫獸易小星發(fā)布的微博內(nèi)容為嘉獎外灘事故中喊后退的男生，同樣徐昕的微博也是為喊后退的男生點贊，事故中的正能量事件得到了很大關注，反映出網(wǎng)民樂意看正能量事件。

表5 轉發(fā)最多的微博

天涯很多帖子內(nèi)容轉發(fā)自微博，而最熱門的帖子內(nèi)容為上海發(fā)生外灘踩踏事故，帖子內(nèi)容僅說上海外灘發(fā)生踩踏。主要回復為關注、祈禱、惋惜、建議不要去人多地方、有人撒錢、不關撒錢事等；上海外灘踩踏35人死，非常多的目擊者看到外國人撒錢故意制造踩踏，帖子內(nèi)容為微博截圖，未辟謠前，很多呼吁嚴懲，也有責罵，辟謠后，很多回復非撒錢故；上海外灘踩踏事故領導豪華餐吃了可能含瘋牛病的牛肉會嚇瘋嗎，帖子回復主要為關注、嚴懲；外灘踩踏連續(xù)圖南都記者現(xiàn)場拍攝 (轉載)，帖子內(nèi)容為記者拍的外灘當時現(xiàn)場圖，回復內(nèi)容主要為關注事態(tài)進展。其余帖子回復均較少，不足200條回復，不到2頁。

論壇帖回復會有連續(xù)性，因為天涯論壇帖一般按最后一條評論發(fā)布時間排序，一旦帖子回復，即刻帖子會自動置頂，一旦置頂，則有利于更多網(wǎng)民看到點擊并回復，而其他網(wǎng)民回復后，帖子會繼續(xù)置頂，因此，如果網(wǎng)民對帖子比較有興趣，則會進入良性循環(huán)，更多的網(wǎng)民回復，長期自動置頂。而一旦能夠經(jīng)常置頂，帖子會經(jīng)常為網(wǎng)民回復，有可能貫穿整個事件，而微博內(nèi)容下的回復通常為三天內(nèi)回復最多，一周后則幾乎沒有回復。

4.2.2馬航失蹤事故

馬航失蹤事故由于無關中國政府，公眾討論也更無所顧忌，從開始中國公眾僅當意外事故發(fā)生時的祈禱心理，逐漸轉換成了看熱鬧討論娛樂八卦的心理。后期，微博上分析文到處都是，各式科幻平行世界、懸疑、陰謀文都有，而更多的則是娛樂文，如，今年怎么都流行去哪兒了，什么爸爸去哪兒，時間去哪兒，這下好了，飛機到底去哪兒了；飛機失蹤，馬來西亞撒了17天謊，泰國撈了17天垃圾，中國放了17天新聞，我們刷了17天手機……剛開始覺得是災難片！后來成了劇情片，接著成了陰謀片，又接著成了科幻片。現(xiàn)在又是懸疑片！勝過好萊塢大片，搞不好最后成了戰(zhàn)爭片。

4.2.3云南暴恐案

昆明火車站暴恐案中，公眾的微博內(nèi)容大都為直接轉發(fā)新聞、表示對事件的震驚、祈禱、支持嚴厲打擊。昆明暴恐案中轉發(fā)最多的博文如表6所示?？梢钥闯觯W(wǎng)民大都比較支持辟謠、反對網(wǎng)絡謠言，反對分離、反對挑起民族仇恨。

表6 昆明暴恐案中影響力較大的微博文

天涯一些帖子內(nèi)容轉發(fā)自微博、新聞，而最熱門的帖子內(nèi)容為(其他帖子回復均不足一頁)：一束清菊,獻給301昆明暴恐遇害者,愿逝者安息，網(wǎng)友回復中主要為“祈禱安息”；雖然發(fā)生了昆明暴恐案，我還是照常光顧樓下的買買提燒烤攤，值得注意的是，網(wǎng)友大都譏諷樓主，同樣很多責罵少數(shù)民族者；委員：別把昆明暴恐事件同特定民族掛上鉤(轉載)，同樣，很多網(wǎng)友譏諷委員所持觀點；槍戰(zhàn)犧牲2民警，指揮失職有問題，網(wǎng)友大都支持；致敬，昆明暴恐案中挺身而出的中國好爺們，網(wǎng)友大都支持；昆明火車站暴恐案后北京警方提醒李承鵬等公眾人物注意言行(轉載)，網(wǎng)友大都支持?？梢钥闯觯W(wǎng)友大都支持贊同祈禱逝者安息、點贊挺身而出的平民英雄，支持公眾人物應注意言行，但是反感政府官員言論評論，且對社會有戾氣，支持譴責言論，反感一些維護民族統(tǒng)一的言論。

因此，網(wǎng)民需要引導，網(wǎng)民處于矛盾之中，既有愿意支持贊揚挺身而出的平民英雄并為無辜的受害者感到惋惜等社會美好的一面，同時又或多或少責備這個社會。

4.3 新聞報道、微博、論壇影響關系分析

文章對每天的新聞數(shù)量、微博發(fā)文數(shù)量、天涯發(fā)帖數(shù)量做相互影響回歸分析，得出如下結論：

新聞數(shù)對新聞下參與數(shù)影響不顯著，即新聞數(shù)越多，新聞下參與數(shù)不一定越多，換言之，新聞下的用戶參與數(shù)量不受新聞數(shù)量的影響；新聞數(shù)會對微博數(shù)產(chǎn)生顯著影響，即新聞數(shù)越多，微博發(fā)文數(shù)越多；新聞數(shù)對天涯發(fā)帖數(shù)影響不顯著，即新聞數(shù)越多，天涯論壇上發(fā)帖數(shù)不一定越多；微博數(shù)與天涯發(fā)帖數(shù)相互影響顯著，即微博發(fā)文數(shù)越多，天涯發(fā)帖數(shù)越多，同時，天涯發(fā)帖數(shù)越多，微博發(fā)文數(shù)也會越多；新聞下用戶參與數(shù)與微博發(fā)文數(shù)相互影響顯著，即新聞下用戶參與數(shù)越多，微博發(fā)文數(shù)越多，同時，微博發(fā)文數(shù)越多，新聞下用戶參與數(shù)也會越多；新聞下用戶參與數(shù)與天涯發(fā)帖數(shù)相互影響顯著，即新聞下用戶參與數(shù)越多，天涯發(fā)帖數(shù)越多，同時，天涯發(fā)帖數(shù)越多，新聞下用戶參與數(shù)也會越多。

5 結果與討論

根據(jù)以上分析，文章得出如下結論：

(1)不同類別重大事故傳播深度方面：不同類別的重大事故傳播路徑深度都類似，與以往研究結果一致，深度最多為4，一般為1或2。各類別重大事故中媒體新聞來源比較一致，一般為中央所屬專業(yè)媒體機構，如新聞社、人民網(wǎng)、中國新聞網(wǎng)等，約占70%，而當事故發(fā)生在中國某一地區(qū)時，10%～20%的新聞會來自事故發(fā)生地。各類別傳播深度的特點也比較一致，傳播最熱一般為事故發(fā)生后三天，第四天至第七天一般關注度會顯著下降，一周后幾乎沒有關注度。因此，事故應及時處理，事故發(fā)生后的一周內(nèi)政府反應會直接影響公眾對政府的印象，但事故關注度一般僅持續(xù)一周，也反映出網(wǎng)民關注點易轉移。

(2)不同類別重大事故意見領袖：各類別事故中的意見領袖比較一致，媒體賬號為主要意見領袖，三類事故的意見領袖重合很多，專業(yè)新聞媒體機構依然為主要的信息新聞源頭，而且關注媒體機構微博的用戶比關注大V用戶的更多。因此，通過媒體機構傳播依然是非常有效的傳播方式，而且并不是一般用戶只要網(wǎng)上發(fā)文就能輕而易舉得到關注，很多發(fā)文石沉大海，沒有任何反應；普通用戶發(fā)文引爆微博，進而得到公眾關注并不容易，一般采用的是@大V用戶或者@媒體機構，進而通過大V或媒體機構曝出；相對而言，微博如果不借助大V或媒體機構，普通用戶不斷刷天涯論壇會比發(fā)微博更容易引起關注；微博上名人微博大V影響力較大，尤其是一些知名評論人起到了意見領袖的作用，其觀點意見會影響眾多網(wǎng)民。三個案例中影響較大的名人微博有三分之二相同，因此，媒體評論人微博中影響力較大的比較集中；明星盡管屬于名人微博，但一般不發(fā)表評論，發(fā)表評論的通常為媒體評論人，且其一般更關注中國本土事件，更樂意針對中國事件發(fā)表評論。

(3)不同類別重大事故輿情演化方面：三個案例反映出不同政府責任比例下網(wǎng)民用戶討論熱度不同，網(wǎng)民的輿論演化不同。馬航事件跟中國政府責任沒有關系，網(wǎng)民討論及言語均較放松、顧慮少，最后幾乎演變成八卦事件，因此討論度很高，比外灘事故及昆明火車站事故討論度均高。昆明暴恐案中由于涉及一些大V的不當言行，引起了爭議，因此，微博文也較多。上海外灘踩踏事故政府應負責任較多，網(wǎng)民討論最少；馬航失蹤事故中國政府不負責任，網(wǎng)民討論最多；昆明火車站暴恐事故政府應負責任較少，網(wǎng)民討論居中。事故發(fā)生后第七天一般容易引起關注回潮，由于中國傳統(tǒng)的頭七，傷亡事故后的第7天通常因此會再次成為公眾關注的熱點；重大事故發(fā)生易有連帶效應，媒體容易報道且公眾容易回憶以往類似事故；很多網(wǎng)友比較理性，反對謠言，支持轉發(fā)正能量事件；公眾需要引導，公眾態(tài)度仍處于矛盾中居多，一方面支持贊揚社會溫暖事件，但一方面很多又痛恨責罵社會。

(4)各平臺間的相互影響：新聞、微博、論壇各媒體平臺間會相互影響，新聞數(shù)會對微博數(shù)產(chǎn)生顯著影響，新聞數(shù)對天涯發(fā)帖數(shù)影響不顯著，而微博數(shù)對天涯發(fā)帖數(shù)影響顯著；從微博中轉載到天涯論壇帖中的情況比從天涯到微博更多。

6 總結

文章以中國政府的責任為依據(jù)劃分不同類別重大事故，即中國政府應負主要責任的重大事故、中國政府不負責任的重大事故、中國政府應負次要責任的重大事故，深入討論分析不同類別重大事故的傳播深度、意見領袖、輿情演化的特點。

[1] DENNIS K, LEUNG K, FRANCIS L, et al. How Journalists value Positive News HOW JOURNALISTS VALUE POSITIVE. The influence of professional beliefs, market considerations, and political attitudes[J]. Journalism Studies, 2014, 16(2):37-41.

[3] MELISSA W, GRAHAM, ELIZABETH J, et al. The role of social media in local government crisis communications [J]. Public Relations Review, 2015, 41(3):386-394.

[4] FREBERG K, PALENCHAR M J. Convergence of Digital Negotiation and Risk Challenges: Strategic Implications of Social Media for Risk and Crisis Communications [M]. UK: Palgrave Macmillan, 2013: 50-62.

[5] JONATHAN S, CHEN Y W. Ethnicities in Sinophone cyberspace [J]. Asian Ethnicity, 2015(3):269-273.

[6] 中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心. 第39次中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[R]. 2017.

[7] CARMI E, SUNDARARAJAN A. Is oprah contagious? The depth of diffusion of demand shocks in a product network [J]. MIS Quarterly, 2017,41(1):207-221.

[8] KI D H, SOO J M. Agenda setting inthe partisan TV news context: attribute agenda setting and polarized evaluation of presidential candidates among viewers of NBC, CNN and fox news [J]. Journalism& Mass Communication Quarterly, 2016, 93(3): 509-529.

AnalysisoftheCharacteristicsofPublicOpinionDiffusionandPublicOpinionEvolutionofDifferentTypesofMajorAccidents—aCaseStudyoftheBundStampedeofShanghai,MalaysiaAirlinesMissing,KunmingTerroristExplosio

(CAOShujing,SHANGShanshan

(School of Germanic Studies, School of Business and Management, Shanghai 200083, China)

[purpose/significance] Major accidents are classified based on the responsibility of the Chinese government, characteristics of public opinion diffusion and public opinion evolution in different types of major accidents are analyzed.[Method/process]Take Shanghai, the Bund stampede, Malaysia Airlines missing, Kunming terrorist explosion as the different type representatives, collecting related news and user reviewsfrom Sina News, Sina Weibo, and Tianya forumspanning from the incidence of the accident to almost no people’s discussion on the accident, using social network analysis and content analysis. [Result/Conclusion]The results show that the depth of public opinion diffusion and the features of opinion leaders of different types of major accidents are similar, but the evolution process of public opinion is different.

public opinion diffusion public; opinion evolution; opinion leader

2017-09-27

曹姝婧(1985—)，女，博士在讀，研究方向：思政教育，E-mail:caoshujing@shisu.edu.cn；尚珊珊(1983—)，女，博士，副教授，研究方向：信息管理。

1005-9679(2017)06-0102-09

G 203

A