新冠肺炎疫情中大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)情緒特征及治理
——基于H高校封閉管理的微博文本分析

井世潔 殷 航

一、問題的提出

封閉管理（Lockdown）是世界各地普遍采用的新冠肺炎疫情防控措施，對(duì)降低新冠病毒傳播的速度，預(yù)防病毒傳播具有重要作用[1]。但是，封閉管理是一把雙刃劍，在遏制疫情蔓延方面發(fā)揮積極作用的同時(shí)，還會(huì)對(duì)社會(huì)生活的各個(gè)方面造成不良影響[2]。封閉管理對(duì)個(gè)體心理健康的影響已經(jīng)得到足夠重視，有研究顯示，封閉管理會(huì)顯著提高個(gè)體出現(xiàn)抑郁、焦慮、沖動(dòng)行為、軀體障礙、睡眠障礙、情緒困擾和自殺行為等的概率[3][4][5]。情緒是生理喚醒和認(rèn)知相結(jié)合的產(chǎn)物，除了封閉管理防控措施的影響之外，新冠肺炎疫情的突發(fā)性、緊急性、危害性、不確定性等特征也極易誘發(fā)各種消極情緒[6]，導(dǎo)致群體性恐慌、焦慮、憤怒和冷漠[7]。

高等學(xué)校是疫情防控的重要陣地，人員密集等特點(diǎn)增加了疫情防控的難度。相關(guān)部門已經(jīng)出臺(tái)多項(xiàng)針對(duì)性政策，尤其是2021年8月發(fā)布的《高等學(xué)校新冠肺炎疫情防控技術(shù)方案（第四版）》對(duì)于高等學(xué)校的學(xué)校管理舉措提出詳盡要求，并強(qiáng)調(diào)對(duì)發(fā)生疫情的高校進(jìn)行封閉管理等應(yīng)急處置措施。封閉管理過程中，大學(xué)生不但要適應(yīng)全面線上教學(xué)新變化，完成學(xué)校安排的各種學(xué)習(xí)任務(wù)，還要面對(duì)封控帶來的日常生活方式變化，極易出現(xiàn)各種不良情緒[8][9][10]。

當(dāng)代大學(xué)生是出生于網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的數(shù)字原住民，傾向于將社交媒體作為個(gè)人情緒表達(dá)與分享的主要場(chǎng)所[11]，封閉管理則進(jìn)一步推動(dòng)了社交媒體平臺(tái)成為大學(xué)生信息交流的主要渠道[12]。一方面，大學(xué)生可以通過網(wǎng)絡(luò)信息交流獲取外界信息，通過網(wǎng)絡(luò)情緒表達(dá)釋放緊張情緒、緩解心理壓力；另一方面，個(gè)體在社交媒體上表達(dá)的情緒會(huì)快速傳播并大規(guī)模傳染，如果網(wǎng)民受到負(fù)性情緒的感染并產(chǎn)生共鳴，會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)輿情朝特定方向發(fā)展，進(jìn)而衍生出嚴(yán)重群體事件和次生社會(huì)問題。

伴隨著網(wǎng)絡(luò)傳播形態(tài)的發(fā)展和對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情治理的重視，學(xué)界對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒的關(guān)注日益增長(zhǎng)。本研究將網(wǎng)絡(luò)情緒界定為：由于受到外部信息或內(nèi)部情緒狀態(tài)的影響，個(gè)人或群體在網(wǎng)絡(luò)空間中主動(dòng)或被動(dòng)地產(chǎn)生的心理體驗(yàn)和情感反應(yīng)。通過Python數(shù)據(jù)挖掘、NLP情感分析技術(shù)和LDA主題分析，對(duì)H高校2022年新冠肺炎疫情封閉管理期間大學(xué)生的微博文本展開分析，考察大學(xué)生對(duì)封閉管理的網(wǎng)絡(luò)情緒特征及影響因素，以此為重大公共衛(wèi)生事件中的大學(xué)生情緒疏導(dǎo)及生活適應(yīng)提供幫助，也為推動(dòng)高校網(wǎng)絡(luò)輿情治理水平，減少因重大公共危機(jī)事件輿情所帶來的次生危機(jī)提供對(duì)策建議。

二、數(shù)據(jù)獲取與分析

（一）數(shù)據(jù)獲取

新浪微博是中國(guó)最具人氣的社交平臺(tái)之一。《新浪微博年度報(bào)告2021》顯示，截至2021年12月，微博月活躍用戶為5.73億，平均日活躍用戶達(dá)到2.49億[13]。新浪微博兼具用戶實(shí)時(shí)自我表達(dá)與社交互動(dòng)、內(nèi)容創(chuàng)作及傳播等功能，在諸多輿論事件的傳播中發(fā)揮重要作用，已成為了解群體情緒及網(wǎng)絡(luò)輿情狀況的重要陣地。在新浪微博月活躍用戶中，75%以上為Z世代，即1995―2009年出生的人群。大學(xué)生們是其中重要的活躍群體，他們借助微博表達(dá)自我。

本研究選取新浪微博作為原始文本數(shù)據(jù)的來源平臺(tái)，采用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，抓取了2022年3月10日至3月25日間包含“H高?！奔跋嚓P(guān)稱謂的原始微博文本數(shù)據(jù)。之所以選擇H高校微博文本作為研究素材，是因?yàn)樽髡咦鳛樵撔I(yè)教師與學(xué)生，能夠結(jié)合網(wǎng)絡(luò)文本信息參與觀察，深入研究問題。而之所以將3月10日至3月25日作為數(shù)據(jù)采集區(qū)間，是因?yàn)?月10日是學(xué)校因疫情正式封校閉環(huán)管控的開始時(shí)間，而3月25日為學(xué)校正式進(jìn)入準(zhǔn)封閉管理狀態(tài)。研究通過python網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序共獲取9737條微博文本數(shù)據(jù)（表1）。

表1 微博文本數(shù)據(jù)信息情況

（續(xù)表）

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和符合后續(xù)具體任務(wù)要求，研究者進(jìn)行了多項(xiàng)數(shù)據(jù)預(yù)處理活動(dòng)。首先，對(duì)數(shù)據(jù)中的重復(fù)文本及非文本數(shù)據(jù)（包括URL、HTML和一系列表情符號(hào)數(shù)據(jù)）進(jìn)行刪除以減輕后續(xù)工作量、提高效率。其次，采用人工識(shí)別的方式刪除相關(guān)新聞報(bào)道，以更好地保證所獲取文本的準(zhǔn)確性。第三，進(jìn)行jieba分詞前去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等對(duì)語義無影響的特殊字符。為保證數(shù)據(jù)結(jié)果的精確度，將與此次研究相關(guān)的特定詞匯進(jìn)行整理并導(dǎo)入分詞系統(tǒng)，參考哈工大停用詞表等，對(duì)微博文本數(shù)據(jù)中的停用詞進(jìn)行過濾，盡可能減少冗余詞匯對(duì)情緒分析的影響。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，共獲取4515個(gè)微博文本和2859名微博用戶，以供后續(xù)分析，每日的數(shù)據(jù)量及占比見表1。

（三）數(shù)據(jù)分析

目前對(duì)于網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行情感分析的主流方式有基于情感詞典的方式和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方式兩大類。前者主要是通過將文本數(shù)據(jù)與詞典中表達(dá)情感的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配進(jìn)而劃分文本情緒類型或計(jì)算其情緒傾向[14]。本研究主要采用該方法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，包含情感詞典匹配和SnowNLP調(diào)用，再將分析結(jié)果運(yùn)用LDA 主題模型進(jìn)行主題建模，旨在探究突發(fā)公共衛(wèi)生事件下網(wǎng)絡(luò)情緒的動(dòng)機(jī)及成因，以提升高校應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情治理的能力。

1．情感詞典匹配

本研究采用基于情感詞典的方法，即通過將情感詞匯本體庫(kù)與所爬取到的微博文本數(shù)據(jù)匹配，對(duì)文本中的情感關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，以此識(shí)別新冠肺炎疫情封控期間與H高校大學(xué)生相關(guān)原創(chuàng)微博的網(wǎng)絡(luò)情緒類型。情感詞匯本體庫(kù)將其所包含的詞匯情感維度分為樂、好、怒、哀、懼、惡、驚七類，每個(gè)維度下又包含若干子類[15]。其中“好、樂”為正向積極情緒，“怒、哀、驚、惡、懼”為負(fù)向消極情緒。

2．SnowNLP

SnowNLP是借鑒TextBlob，使用Python所編寫的類庫(kù)，便于對(duì)中文文本內(nèi)容進(jìn)行處理。其通過讀取文本內(nèi)容、數(shù)據(jù)處理、計(jì)算詞匯詞頻和文本內(nèi)容的先驗(yàn)、后驗(yàn)概率，從中選取較大概率的類別。本研究主要通過調(diào)用基于樸素貝葉斯原理的SnowNLP類庫(kù)進(jìn)行情感傾向分析，計(jì)算所得到的情緒傾向值，用以反映微博文本情緒趨向積極的程度。情緒傾向值（0—1）越趨近1表明該微博文本情緒越積極，反之，越接近0就越消極[16]。

3．LDA主題模型

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一種主題模型，具有較好的模型擴(kuò)展能力，被廣泛用于微博話題特征抽取、網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)提取[17]，非常適合非結(jié)構(gòu)化文本的文檔聚類、信息檢索以及特征選擇。本研究使用LDA這一非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，采用Python程序設(shè)計(jì)語言的LDA包，基于情感分析結(jié)果對(duì)不同情緒的微博文本進(jìn)行主題建模，以探究大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情緒的主要影響因素。

三、實(shí)證分析結(jié)果

（一）封閉管理階段大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情緒傾向性特征

情緒關(guān)鍵詞是對(duì)疫情期間微博網(wǎng)絡(luò)情緒的高度概括，一定程度上反映了微博輿情的主導(dǎo)情緒類型。將所獲取的微博文本數(shù)據(jù)與情感詞典相匹配，此次研究共提取到情緒關(guān)鍵詞匯1389個(gè)（詞頻6228次），其中各類型網(wǎng)絡(luò)情緒占比由高到低依次為：“好”（50.88%）、“惡”（22.01%）、“樂”（13.01%）、“哀”（7.82%）、“懼”（4.91%）、“驚”（0.98%）、“怒”（0.39%）?！昂谩笔欠庑Ｆ陂g大學(xué)生在微博上所傳達(dá)的最主要情緒類型，該類型的詞頻總數(shù)達(dá)到3169次；其次是“惡”和“樂”，情緒關(guān)鍵詞分別出現(xiàn)了1371次和810次；在另外四種情緒類型中，“哀”和“懼”的情緒較為突出，詞頻總數(shù)分別為487次和306次，而“驚”和“怒”情緒關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較低，僅為61次和24次。情緒類型分布如圖1所示。

圖1 微博文本多維情感雷達(dá)圖

對(duì)不同情感標(biāo)簽下的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，以詞云圖形式直觀展示（圖2），其中幾類情緒類型的典型高頻關(guān)鍵詞主要包括：希望（323）、起來（115）、大白（73）、消息（65）、困難（51）、擔(dān)心（45）、難受（43）、病例（27）等。其中“希望”是對(duì)早日解封、恢復(fù)正常生活的期待以及對(duì)健康平安的希望和關(guān)切；“起來”是對(duì)疫情結(jié)束好起來的期盼；“大白”是對(duì)志愿者、教職工辛勤付出的認(rèn)可與感動(dòng)；“消息”表示對(duì)小道消息的恐慌以及對(duì)學(xué)校消息相對(duì)閉塞的不滿；“困難”是對(duì)疫情不可預(yù)見的恐懼以及對(duì)學(xué)校遭遇處境的同情；“擔(dān)心”來自消息滯后、不透明導(dǎo)致的內(nèi)心擔(dān)憂以及對(duì)志愿者、教職工、學(xué)校狀況的關(guān)注；“難受”是疫情下自由被束縛、心情壓抑的體現(xiàn)；“病例”則顯示出對(duì)學(xué)校出現(xiàn)不明疑似陽性感染者所帶來的恐慌?？梢园l(fā)現(xiàn)：封閉管理期間大學(xué)生以積極情緒為主導(dǎo)，總體保持著積極的情緒狀態(tài)，但消極情緒仍占據(jù)較大比重，不利于大學(xué)生自身穩(wěn)定與健康，需要得到必要重視。

圖2 微博文本多維情感詞匯云圖

將大學(xué)生封閉管理階段在微博上表達(dá)的情緒進(jìn)行分類后，可以發(fā)現(xiàn)積極情緒（好、樂）關(guān)鍵詞共出現(xiàn)3979次，占總詞頻數(shù)的63.89%；消極情緒（惡、哀、懼、驚、怒）關(guān)鍵詞總計(jì)出現(xiàn)2249次，占36.11%。在積極情緒中，“好”（79.64%）占據(jù)絕對(duì)主流。積極情緒具體表現(xiàn)為贊揚(yáng)（56.85%）、快樂（13.57%）、喜愛（8.82%）、尊敬（6.78%）、相信（5.83%）、安心（4.88%）、祝愿（2.31%）（百分比為在所有正向情緒中的占比）等情緒。而大學(xué)生的消極情緒（惡、哀、懼、驚、怒五大類情緒）所占比重為36.11%，主要集中在貶責(zé)（45.84%）、煩悶（13.01%）、悲傷（10.44%）、憎惡（7.41%）、恐懼（5.30%）、慌（4.84%）等情緒（百分比為在所有消極情緒中的占比）。消極情緒對(duì)人的身心狀況具有較大破壞作用，雖占比較小但仍不容忽視，需要引起足夠的重視。

（二）封閉管理階段大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情緒的時(shí)序演進(jìn)特征

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，用戶在網(wǎng)絡(luò)空間的情緒表達(dá)不斷匯集成一股洪流，掌握并利用好情緒波動(dòng)的規(guī)律性特征，對(duì)把握社交媒體中的情緒傳播具有重要意義[18]。圖3是微博文本多維情感每日占比圖，用以描述好、惡、樂、哀、懼、驚、怒七種情緒大類的每日分布情況及演變趨勢(shì)。

圖3 微博文本多維情感每日占比圖

在七類網(wǎng)絡(luò)情緒中，情緒類型“好”的占比一直在近40%以上，且有四個(gè)高峰值，分別是3月14日（57.83%）、3月18日（61.35%）、3月22日（70%）及3月24日（67.86%），顯著低值主要出現(xiàn)在3月15日和3月20日；結(jié)合相關(guān)原初文本，3月14日，#校長(zhǎng)為學(xué)生打包午飯#話題登上微博熱搜，傳達(dá)贊揚(yáng)、相信和祝愿的微博文本數(shù)量激增，其中具有典型性的微博如:“我校老師真的很好，當(dāng)志愿者給學(xué)生打飯。我校學(xué)子真的很優(yōu)秀，憑學(xué)生一己之力沖上熱搜，希望得到幫助。大家真的都好棒好強(qiáng)！加油?。?！我們會(huì)很快渡過難關(guān)的！”表達(dá)了對(duì)大學(xué)生與教師群體的贊揚(yáng)，以及爭(zhēng)取幫助、共渡難關(guān)、戰(zhàn)勝疫情的信心。3月18日，收獲一大波來自校友的物資，贊揚(yáng)感激之情經(jīng)由微博表達(dá)出來，“H校校友真好呀！這兩天收到了好多醫(yī)用口罩n95，酒精噴霧，洗手凝膠，免洗洗手液，VC，泡面，酸奶，牛奶，洗臉巾，榨菜，餅干，耙耙柑……”。3月22日及3月24日的微博文本主要反映了心態(tài)的調(diào)整改善以及對(duì)解封的期盼：“延遲感慨下俺們H校的青團(tuán)真的很好吃！”“H校封校DAY14希望明天順利解封?！?/p>

情緒類型“惡”的占比在“好”的四個(gè)高峰值內(nèi)維持最低的狀態(tài)，但最后兩日呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，顯著高峰值主要出現(xiàn)在3月15日、3月17日、3月20日和3月25日。結(jié)合文本分析，3月15日，有消息指出，因兩名大學(xué)生核酸逃檢導(dǎo)致繼續(xù)封閉管理十四天，一時(shí)間煩悶、憤怒情緒小規(guī)模爆發(fā)，在情緒類型“怒”也有所體現(xiàn)：“至少三天沒法去浴室了，逃核酸的滾出學(xué)校”。3月17日，自15日通知不允許洗澡后，有關(guān)洗澡的爭(zhēng)議持續(xù)上升，發(fā)文集中于#H校學(xué)生十四天不洗澡#話題：“物理上的發(fā)爛發(fā)臭，給了心理咨詢電話有什么用？不洗澡睡不著覺焦慮惡心想哭是心理問題？？防疫條款里沒有保持個(gè)人衛(wèi)生嗎？”3月20日，較為突出的情緒反應(yīng)涉及自我居家隔離申請(qǐng)，由此引發(fā)對(duì)學(xué)校行政管理的質(zhì)疑：“情緒問題可以通過申請(qǐng)，需要定期檢查的病可以駁回。反正我是真的破大防了，手術(shù)都沒哭成這樣過。這次封校有的人夸你，但我真的失望透頂了，你的行政怎么爛成這樣？”3月25日，封校管理第十五日，是同學(xué)期待學(xué)校下達(dá)通知的日子，渴望回家的情緒強(qiáng)烈：“啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊，放我出去，放我出去，放我出去，放我出去，放我回家，放我回家，放我回家，放我回家，再關(guān)下去我真的會(huì)精神異常?！?/p>

“樂”的占比總體表現(xiàn)平穩(wěn)，三個(gè)顯著高峰值出現(xiàn)在3月13日、3月21日及3月24日。大學(xué)生的“樂”情緒主要來自于收獲到的各種快樂，比如同學(xué)、朋友分享的內(nèi)容：“H校人真的都好樂觀啊。雖然情況很緊急很嚴(yán)峻，但是一刷朋友圈都是好笑的梗和圖……看完之后也緩解我的情緒了?！庇直热鐓⒓又驹刚叩某鋵?shí)快樂：“開始以為會(huì)是大白然后變成了小藍(lán)之后穿著雨衣成了五彩斑斕最后就變成了鴨嘴獸送飯大叔。”以及對(duì)出門做核酸的欣喜：“放風(fēng)，最后一次核酸革命成功，近在咫尺。曬曬太陽好舒服?！?/p>

情感類型“哀”的占比在整個(gè)封閉管理前期波動(dòng)較小，后期觸底反彈，波動(dòng)較大?！鞍А钡那榫w主要包括對(duì)學(xué)校的失望：“H校今天晚上真的對(duì)你很失望?！保?1日晚一批大學(xué)生轉(zhuǎn)運(yùn)隔離，聯(lián)接不暢出現(xiàn)大學(xué)生滯留）“H校你真的很會(huì)讓人灰心失望和厭惡?！币约皩?duì)學(xué)校處境的同情：“天，H校好窮啊，好心疼。”

“懼”的占比最高峰在3月20日（10.17%），封閉管理初期占比維持高位，中間有所緩和，后期呈階梯狀下降趨勢(shì)。面臨突發(fā)疫情和封校管理，驚懼、恐慌情緒涌上心頭，成為開始階段大學(xué)生的情緒反應(yīng)：“H校我求你快封校我害怕?！薄翱煲坏督o我個(gè)痛快吧。孩子天天惶惶不可終日?！?/p>

“驚”和“怒”的占比總體維持最低狀態(tài)，最高峰值分別為3月21日（5.13%）和3月15日（1.88%）：但總的來說，“驚”集中于封校初期，主要是對(duì)學(xué)校疫情狀況和突然封校的驚訝、不知所措，“突如其來就封了”，“哇?。≡瓉砦揖褪峭耆恢榈拇笕龑W(xué)姐耶，H校真有你的”;而“怒”則主要是對(duì)逃避核酸的氣憤：“真有點(diǎn)不行了，H校都啥樣了還逃核酸？？？要臉？？？全H校給你陪葬？？？”

結(jié)合微博文本多維情感每日占比圖（圖3）及對(duì)各情緒類型的時(shí)間演進(jìn)特征的分析，可以發(fā)現(xiàn)積極情緒 “好”與消極情緒 “惡”在封閉管理過程中一直處于高位，且呈現(xiàn)反向變動(dòng)模式；“樂”“懼” “哀”“驚”和“怒”等情緒強(qiáng)度較低，各自存在一定時(shí)程變動(dòng)特征。歸納起來，大學(xué)生各類網(wǎng)絡(luò)情緒的變動(dòng)主要與日常生活事件相關(guān)聯(lián)，學(xué)校在封閉管理期間采取的各項(xiàng)舉措均會(huì)引發(fā)其高強(qiáng)度情緒反應(yīng)。

（三）基于主題分類的封閉管理階段大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情感特征

為探討影響大學(xué)生封閉管理階段網(wǎng)絡(luò)情感的影響因素，需要從不同維度深入挖掘文本，結(jié)合文本主題與情感的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行綜合性審視。根據(jù)由SnowNLP所計(jì)算的情緒傾向值，將情緒分為積極情緒（情緒傾向值為0.6―1）、中性情緒（0.3―0.6）、消極情緒（0―0.3）三類。研究運(yùn)用LDA主題模型，結(jié)合TF―IDF算法分別對(duì)積極情緒和消極情緒進(jìn)行主題建模，獲得了對(duì)應(yīng)的相關(guān)主題，并據(jù)此探索大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情緒的主要影響因素。

1．與積極情緒相關(guān)聯(lián)的主題

與積極情緒相關(guān)聯(lián)的主題主要有四個(gè)，分別為主題#1 “疫情相關(guān)主體”，主題#2“物資支持”、主題#3“共克時(shí)艱”和主題#4 “登上熱搜”，且離散程度較高，呈現(xiàn)出較好的模型擬合性,分別覆蓋了37.1%、24.1%、21%、17.8%的文本信息（圖4）。

圖4 積極情緒LDA模型可視化圖

根據(jù)給出詞匯的情況回到微博文本中進(jìn)行人工檢查和提煉，從中可以總結(jié)出封校管理期間積極情感所包含的四個(gè)主題。

與封閉管理階段大學(xué)生積極情緒相關(guān)的第一個(gè)主題為 “疫情相關(guān)主體”，其中包括志愿者、老師、學(xué)校、食堂、同學(xué)、宿舍、大白等。3月10日，學(xué)校貫徹上級(jí)指示，第一時(shí)間對(duì)校園進(jìn)行閉環(huán)管理，迅速組織起醫(yī)護(hù)人員、學(xué)校退伍士兵、教職工、大學(xué)生志愿者在內(nèi)的疫情防控隊(duì)伍，負(fù)責(zé)校園秩序引導(dǎo)、核酸檢測(cè)、門崗物資搬運(yùn)、食堂打包分餐、防疫物資分發(fā)等工作，構(gòu)筑起疫情防控的堅(jiān)實(shí)防線。為防控疫情無私奉獻(xiàn)的多元工作主體成為同學(xué)們感恩、致敬的對(duì)象。如有同學(xué)表示：“H校加油！每一頓飯都很感恩，謝謝為我們連軸轉(zhuǎn)的醫(yī)護(hù)人員、老師、退伍軍人、志愿者和食堂叔叔阿姨們！”這極大地激發(fā)了大學(xué)生群體的積極情感，并通過網(wǎng)絡(luò)表達(dá)進(jìn)一步感染更多同學(xué)，形成積極的公共輿論，這對(duì)于改善處于疫情階段的同學(xué)們的情緒狀態(tài)，激發(fā)群體積極情緒大有裨益。

與封閉管理階段大學(xué)生積極情緒相關(guān)的第二個(gè)主題聚焦來自校友、愛心企業(yè)和機(jī)構(gòu)的物資援助。截至3月23日晚8時(shí)，累計(jì)收到廣大校友和愛心企業(yè)捐款捐物超1000萬元，捐款超3萬人次。來自各地校友、企業(yè)的捐贈(zèng)既為H校人增添了戰(zhàn)疫物資，也使H校人獲得了溫暖與感動(dòng)的戰(zhàn)疫精神力量。有同學(xué)感慨：“我以為我會(huì)斷糧，但校友和各大企業(yè)都說：不可能！！牛奶酸奶沒斷過，水果也一直供應(yīng)，還有各種好吃的，我簡(jiǎn)直愛死你了H校！”來自校外的支持與援助同時(shí)也為抗疫工作送來了支持和希望。正如習(xí)總書記所言：“手中有糧，心就不慌在任何時(shí)候都是真理?！币咔槠陂g，面對(duì)未知的恐慌，充分的物資供應(yīng)與資源鏈接對(duì)穩(wěn)定及激發(fā)大學(xué)生們的積極情緒具有重要作用。

與積極情緒相關(guān)的第三個(gè)主題為“共克時(shí)艱”。有同學(xué)表示：“這波反應(yīng)速度非常及時(shí)，學(xué)校的保障政策也是以學(xué)生為先?！薄皟?yōu)先保障學(xué)生，這是一個(gè)有情懷的學(xué)校！”“H校大學(xué)生用自己的努力建立互助文檔交流信息，建立了與學(xué)校的溝通?！薄癏校真的是再苦不能苦孩子，為了確保安全，已經(jīng)停止全部大學(xué)生志愿者，老師、校長(zhǎng)全部親身上陣?！狈庑Ｒ潦迹瑢W(xué)校反應(yīng)及時(shí)、以快制快，迅速組織起有效力量：學(xué)生互幫互助、積極響應(yīng)號(hào)召進(jìn)行志愿服務(wù)；老師也通過實(shí)際行動(dòng)踐行著“以身為范、立德樹人”的格言；工作人員夜以繼日忙碌在后勤保障一線，守護(hù)著H校學(xué)子的健康與生活。保衛(wèi)H校，每個(gè)H校人都在行動(dòng)。齊心協(xié)力，共克時(shí)艱。

還需提及的第四個(gè)與積極情緒相關(guān)的主題為“登上熱搜”。由表1可見，3月14日的微博數(shù)量居于單日微博數(shù)量首位，這主要是為保障大學(xué)生生命安全和身體健康，進(jìn)一步落實(shí)網(wǎng)格化管理措施，全校教職工集體承擔(dān)起所有的志愿服務(wù)活動(dòng)。近2000人次教師志愿者走進(jìn)食堂、走進(jìn)園區(qū)。校長(zhǎng)化身“打飯人”出現(xiàn)在食堂配餐隊(duì)伍中，一時(shí)間#H校校長(zhǎng)為學(xué)生打包午飯#話題登上微博熱搜，大學(xué)生借助微博平臺(tái)表達(dá)了對(duì)學(xué)校的理解、感謝與支持，為學(xué)校發(fā)聲，踐行著H校人的職責(zé)，有同學(xué)發(fā)微博稱道：“這條微博熱搜真的是大家團(tuán)結(jié)的結(jié)果?。　边@也成為H校自封校管理以來最為突出的網(wǎng)絡(luò)群體情緒事件。

2．與消極情緒相關(guān)的主題

與封閉管理期間消極情緒相關(guān)的主題主要有四個(gè)，它們是主題#1“相關(guān)場(chǎng)所”、主題#2“日常生活”、主題#3“封校狀態(tài)”和主題#4“行政工作”，分別覆蓋了31%、26%、24.2%、18.8%的文本信息（圖5）。

圖5 消極情緒LDA模型可視化圖

在封閉管理時(shí)期引起大學(xué)生消極情緒的第一個(gè)主題聚焦在以大學(xué)生寢室為主的相關(guān)場(chǎng)所上。自封閉管理伊始，學(xué)校便開始執(zhí)行網(wǎng)格化管理，大學(xué)生被通知在寢室等待，學(xué)習(xí)生活都在此間進(jìn)行，寢室成為大學(xué)生最主要的活動(dòng)場(chǎng)域，局促的生活環(huán)境和同學(xué)之間的相互影響等因素成為負(fù)面情緒的重要來源。有同學(xué)反映：“因?yàn)槭矣言趯嬍彝夥啪W(wǎng)課，戴著耳機(jī)也能聽見身后嗡嗡的講課聲，心里有點(diǎn)煩悶，忍不住嗆了室友一句讓她戴耳機(jī)?！狈忾]管理對(duì)自由的束縛令大學(xué)生感到煩悶:“學(xué)校已經(jīng)關(guān)閉了幾天。真希望這兩天情況會(huì)好一些，自由一些。”足不出戶也引發(fā)了對(duì)家的思念:“今天的空氣讓我想家。”依托網(wǎng)格化管理鏈條，加強(qiáng)對(duì)大學(xué)生寢室問題的重視，應(yīng)成為高校封控管理中的重要任務(wù)。

第二個(gè)與大學(xué)生消極情緒相關(guān)的主題涉及日常生活中的飲食、洗浴等方面。相較于平日生活，封閉式管理下，學(xué)校的相關(guān)通知若得不到學(xué)生理解，容易滋生學(xué)生的不滿情緒，通過網(wǎng)絡(luò)會(huì)夸大并加劇不滿情緒的蔓延。作為疫情管理的重要一環(huán)，洗浴問題受到大家的關(guān)注：“雖然我覺得話題可能有些夸張，但我確實(shí)已經(jīng)兩天沒洗澡了，并且不知道還有幾天不能洗…現(xiàn)在臭臭地躺在我的小床上，刷著這個(gè)話題下面的帖子努力不流眼淚……”“H校不能洗澡我真的會(huì)謝……”特殊時(shí)期，持續(xù)關(guān)注大學(xué)生心理狀況與生活狀況，同時(shí)建立有效的溝通渠道，積極回應(yīng)大學(xué)生訴求應(yīng)引起足夠重視。

與消極情緒相關(guān)的第三個(gè)主題為“封校狀態(tài)”。封校管理這一特殊應(yīng)對(duì)措施使大學(xué)生進(jìn)入從未經(jīng)歷過的狀態(tài)，會(huì)讓他們出現(xiàn)極大的不適應(yīng)，疫情管控期間的“核酸”“口罩”“消息”等都影響著大學(xué)生的心理狀態(tài)?！拔艺娴臅?huì)謝!疫情什么時(shí)候滾出,拆那！不想封校?。?！嗚嗚嗚希望H校的異常不是陽！大學(xué)城別淪陷，求求了！”“有人知道周四以后學(xué)校是怎么安排的？再隔離下去我真的會(huì)瘋?！斌w現(xiàn)了封閉管理對(duì)大學(xué)生所造成的極大心理沖擊。

還需提及的第四個(gè)與消極情緒相關(guān)的主題為“行政工作”。這一主題主要涵蓋了“封樓”“疾控中心”“官方”“疫情”等信息。當(dāng)出現(xiàn)信息滯后與消息不透明時(shí)，大學(xué)生們會(huì)出現(xiàn)恐慌情緒，不安全感上升。如，在大學(xué)生們從非正式渠道得知出現(xiàn)疑似陽性病例時(shí)，會(huì)在微博上表達(dá)：“為什么什么都不說啊，你不懂嗎？H校！你一直沉默，越沉默我們?cè)綋?dān)心啊?！薄癏校到底能不能做到信息公開啊，封在宿舍里啥情況也不知道，就一味地被提醒戴好口罩、足不出戶，信息不透明很容易造成恐慌情緒的啊……”“學(xué)生更想看到的是關(guān)于校內(nèi)疫情的實(shí)時(shí)情況通報(bào)?！币?yàn)槲茨芗皶r(shí)發(fā)布信息和缺乏有效的溝通導(dǎo)致大學(xué)生在微博上表達(dá)對(duì)學(xué)校行政管理的不滿。

通過對(duì)積極情緒和消極情緒的主題分析可以發(fā)現(xiàn)，在封閉管理階段，大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)情緒與日常生活事件緊密相關(guān)。當(dāng)高校應(yīng)對(duì)措施符合學(xué)生期待時(shí)，積極網(wǎng)絡(luò)情緒凸顯；反之，則表現(xiàn)為擔(dān)憂、恐慌、憤怒等消極情緒。因此，面對(duì)公共危機(jī)事件時(shí)，不但要關(guān)注公共危機(jī)事件本身對(duì)大學(xué)生帶來的不利影響，更要重視高校公共危機(jī)事件響應(yīng)能力的提升，以免引發(fā)次生危機(jī)和次生輿情。

四、治理對(duì)策與建議

新冠肺炎疫情以其突發(fā)性、不可預(yù)見性和強(qiáng)破壞性等特征易引發(fā)大學(xué)生的強(qiáng)烈情緒反應(yīng)，封閉管理的信息閉塞和生活不便更進(jìn)一步加劇了他們的情緒反應(yīng)。當(dāng)大學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)表達(dá)分享個(gè)人情緒時(shí)，這些個(gè)人化情緒經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)快速傳播造成大規(guī)模傳染，凝聚成廣泛、復(fù)雜卻相對(duì)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)情緒。對(duì)于大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情緒進(jìn)行治理不但對(duì)于維持大學(xué)生良好的情緒狀態(tài)和心理狀況有重要作用，更對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情規(guī)制與引導(dǎo)具有重要價(jià)值。

（一）以學(xué)生需求滿足為導(dǎo)向的高校應(yīng)急管理響應(yīng)力提升

新冠肺炎疫情暴發(fā)極易引發(fā)大學(xué)生的強(qiáng)烈情緒反應(yīng)。師生員工的無私奉獻(xiàn)、來自社會(huì)各界的物資捐助、學(xué)校管理的快速響應(yīng)等因素顯著提升大學(xué)生的積極網(wǎng)絡(luò)情緒，而封閉管理帶來的不適應(yīng)及信息發(fā)布滯后等問題則導(dǎo)致了消極網(wǎng)絡(luò)情緒的增加。高校應(yīng)加強(qiáng)封閉管理時(shí)期網(wǎng)格化管理措施，對(duì)工作職責(zé)進(jìn)行合理分工；動(dòng)員全校師生積極參與學(xué)校封閉管理時(shí)期的各項(xiàng)工作，在疫情檢測(cè)排查、環(huán)境清潔消殺、宿舍監(jiān)控管理、飲食采購(gòu)供應(yīng)等方面有條不紊地推進(jìn)；要注意形成高效透明、溝通順暢的輿情管理機(jī)制，要建立重大疫情信息強(qiáng)制披露制度，通過正式信息渠道及時(shí)公開相關(guān)信息；還應(yīng)強(qiáng)化應(yīng)急物資儲(chǔ)備保障，積極與相關(guān)物資提供方進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，充分吸納來自公益基金會(huì)、校友會(huì)等來源的資金和實(shí)物物資，保證相關(guān)物資與資金的及時(shí)到位與使用。高校應(yīng)急管理響應(yīng)能力的提升促進(jìn)了大學(xué)生封閉管理階段主導(dǎo)需求的滿足，這有利于減少大學(xué)生的消極情緒。

（二）構(gòu)建思政教育與心理輔導(dǎo)相結(jié)合的大學(xué)生情緒疏導(dǎo)模式

根據(jù)情緒社會(huì)分享理論的觀點(diǎn)，人們更傾向于進(jìn)行含有情緒感受的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)，且這種分享可以滿足個(gè)體獲得支持和尊重的需要，有利于促進(jìn)人際交往和身心健康。本研究發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生在封閉管理時(shí)期以積極情緒為主導(dǎo)情緒，這與以往研究所發(fā)現(xiàn)的人們通過網(wǎng)絡(luò)表達(dá)對(duì)疫情的積極情緒的結(jié)果相一致[19]。大學(xué)生基于“積極偏見”在網(wǎng)絡(luò)上更多談?wù)撊熒部藭r(shí)艱、校友物資援助等積極話題，不但會(huì)為自己帶來更好的心理感受，更能凝聚網(wǎng)絡(luò)輿論，引導(dǎo)積極網(wǎng)絡(luò)共識(shí)，從外至內(nèi)強(qiáng)化大學(xué)生的積極情緒。

大學(xué)生思政教育工作者應(yīng)順應(yīng)此規(guī)律，在傳統(tǒng)大學(xué)生思政教育方式基礎(chǔ)上，將網(wǎng)絡(luò)作為大學(xué)生與外部交流的主要媒介，通過“云端黨課”“線上班會(huì)”、學(xué)校及相關(guān)二級(jí)部門公眾號(hào)、微博等創(chuàng)新型思政教育形式加強(qiáng)大學(xué)生主流意識(shí)形態(tài)和社會(huì)主義核心價(jià)值觀教育，引導(dǎo)大學(xué)生學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)疫情科學(xué)知識(shí)，強(qiáng)健體魄，合理作息、防范風(fēng)險(xiǎn)，提高科學(xué)防控疫情的能力。通過提高大學(xué)生應(yīng)對(duì)疫情的思想意識(shí)和能力進(jìn)一步促進(jìn)積極情緒產(chǎn)生與表達(dá)。

消極情緒會(huì)影響到大學(xué)生的學(xué)習(xí)生活，危害大學(xué)生的身心健康，不利于大學(xué)生的人格發(fā)展，甚至誘發(fā)疾病、滋生反社會(huì)行為。為此，高校應(yīng)為封閉管理狀況下的大學(xué)生提供必要的心理健康服務(wù)，包括疫情恐慌類、人際關(guān)系不良類、學(xué)習(xí)困難類、求職就業(yè)困擾類等常見問題的咨詢服務(wù)，通過網(wǎng)絡(luò)或電話進(jìn)行個(gè)體咨詢和團(tuán)體輔導(dǎo)。特別是對(duì)于感染新冠病毒或成為密切接觸者的大學(xué)生尤其應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。另外高校還要具備對(duì)于大學(xué)生心理危機(jī)的精準(zhǔn)研判與快速響應(yīng)干預(yù)能力，將心理危機(jī)的不利影響降到最小。

（三）以避免次生輿情為核心的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管

本研究聚焦網(wǎng)絡(luò)情緒的原因很大一部分在于網(wǎng)絡(luò)情緒會(huì)通過情緒感染方式影響網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展方向，在輿情生成擴(kuò)散中發(fā)揮關(guān)鍵作用。尤其是伴隨著公共危機(jī)事件應(yīng)對(duì)所產(chǎn)生的消極網(wǎng)絡(luò)情緒會(huì)惡化網(wǎng)絡(luò)輿論空間，削弱抗疫能量，引發(fā)行為越軌，增加高校校園治理難度。應(yīng)通過大數(shù)據(jù)檢測(cè)手段，建設(shè)高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)，深入研究高校網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)生、發(fā)展、演變和衰退機(jī)理，設(shè)計(jì)相關(guān)輿情監(jiān)測(cè)指標(biāo)，對(duì)涉及學(xué)校的輿情事件開展持續(xù)監(jiān)測(cè)與預(yù)警，暢通同校外相關(guān)部門的信息交流渠道，促進(jìn)對(duì)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情的動(dòng)態(tài)監(jiān)控與有效疏導(dǎo)。還要大力發(fā)掘一批高校網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖，引導(dǎo)其正面發(fā)聲、理性發(fā)聲、主動(dòng)發(fā)聲，發(fā)揮好高校網(wǎng)絡(luò)輿情“穩(wěn)定劑”效用，提升大學(xué)生群體的正面情緒，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)輿情朝著積極方向發(fā)展。

未來屬于青年，希望寄予青年。大學(xué)生是我們國(guó)家和民族發(fā)展的力量所在，也是黨和國(guó)家事業(yè)成功的力量所在。面臨新冠肺炎疫情的嚴(yán)峻形勢(shì)，做好疫情防控工作，落實(shí)封閉管理成為今后一段時(shí)期高校常態(tài)化工作，針對(duì)高校封閉管理期間對(duì)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)情緒的深入研究不僅能為重大公共衛(wèi)生事件中的大學(xué)生心理健康教育工作提供幫助，也對(duì)高校大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情治理水平的提升具有重要參考價(jià)值。