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新冠肺炎事件中的网络舆情演变及应对策略

1.介绍

全球传染病防治和控制取得显著成就。然而，传染病仍然是危害人类的主要疾病。具体而言，包括获得性免疫缺陷综合征(AIDS)、H7N9禽流感、埃博拉病毒和中东呼吸综合征(MERS)在内的数十种新传染病在全球范围内的出现和传播已经成为重大的全球突发公共卫生事件。2019年12月，冠状病毒疾病2019(新冠肺炎)爆发。2020年2月28日，世界卫生组织(世卫组织)开始每日更新新冠肺炎局势，区域和全球风险水平被上调至最高级别(“极高”)。3月11日，世卫组织评估了当前的新冠肺炎疫情，并称之为全球疫情。据世卫组织报告，截至2020年4月10日，共有1610909人感染新冠肺炎，死亡人数为99690例。

随着互联网的兴起，中国出现了一个积极使用这项技术的新群体——公民，通常被官方称为网民。重大突发公共卫生事件往往会引起网民的热烈讨论。这种批判性的帖子反映了网民情绪的变化(或积极或消极)，一些消极情绪甚至诱发群体恐慌，传播谣言。因此，在重大突发公共卫生事件中，情绪在信息传播过程中起着至关重要的作用。现有的研究使用了预测和监测突发公共卫生事件的网络文本。通常，人工智能(AI)主要用于监控在线信息传播规律，并分析网络文本与传染病传播的影响因素。重大突发公共卫生事件的发生打破了公众原有的心理平衡，导致心理异常。因此，识别网民的情绪对促进公共卫生预防和健康教育有巨大的帮助。

寻找在突发公共卫生事件期间保证公众安全和限制公众传播风险的方法是组织者和管理者的重要考虑。中国已采取措施在早期阶段控制新冠肺炎疫情，并设法减轻其影响。我们对百度贴吧发布的数据进行分析，重点是对贴吧文本内容中的情感倾向进行情感分析，提高贴吧文本的自动分析能力，降低舆情监测的难度。了解民意不仅有助于预防和控制新冠肺炎，也有助于社会的稳定与和谐。

2.方法

2.1数据源

本研究的数据来源是百度贴吧(文字语言为中文形式)。截至2013年在市场上发布，百度贴吧这一由百度开发的独立品牌已经成为全球最大的中文在线社区。百度贴吧实际上是一个基于关键词的主题交流社区。与搜索引擎密切相关，百度贴吧创造了一个免费的互联网空间，中国网民可以在这里与志同道合的同行自由分享他们的观点和意见。目前，百度贴吧拥有密集的中国网民群体，注册用户总数达15亿，帖子超过2200万条，主题35亿条，留言646亿条。

2.2词频分析

词频分析是一种具有代表性的文本内容分析方法，它根据词出现频率的变化来确定热点和变化趋势。Python中实现了counter函数，计算切分后每个词的出现频率。这些词从最高频率到最低频率排列。

3.结果

3.1数据分析

2020年1月1日至2020年4月10日之间发布的帖子是根据日期组织的。如图1所示，在2020年2月22日之前，网民很少关注新冠肺炎。这是因为新冠肺炎在中国湖北省武汉市爆发时，最初报告的确诊病例数量很少，没有引起公众的注意，因此这一数字较低是有道理的相关的讨论。后来，随着确诊病例数量的指数级增长，新冠肺炎逐渐引起了公众的关注和讨论。

3.2情感分析

按照时间顺序对帖子文本进行了积极和消极情绪分析。在这项研究中，mean()函数用于处理情感分析结果，如图4所示。大多数值在[0.4，0.5]之间，表明在新冠肺炎疫情期间，贴吧使用者大多持有负面情绪。情绪值在1月15日最低，这是由于当天只发布了少数帖子，帖子内容包括对病毒的药理预防作用的介绍，导致情绪值较低。

4.讨论

我们以短语新冠肺炎疫情为研究对象，对百度贴吧中的评论进行了统计分析，并对时间序列进行了分析。

此外，我们还从帖子流行度、用户分析、LDA和情感分析方面建立了新冠肺炎疫情信息在线传播的影响因素。研究结果揭示了以下情况。(1)网络传播方式的多样性、简单性和快速性促使公众在网上获取和分享信息，表达他们对某一事件的看法和情感。(2)网上发布的信息与问题事件的演变高度相关。例如，公众讨论的焦点随着新冠肺炎疫情的发生、发展、爆发和控制而变化。(3)公众对新冠肺炎的讨论涉及多个方面，包括新冠肺炎的来源、预防和治疗，以及对医护人员和患者的关注和鼓励。(4)期间新冠肺炎疫情爆发后，网民在百度贴吧发表的大部分评论都带有负面情绪，但也有一小部分评论是正面的。这些发现表明，公众对灾难持积极的态度，尽管他们憎恶这一灾难性事件。

根据研究结果，我们为政府公共管理部门在应对突发公共卫生事件中监控和规范网上公众情绪传播提出以下见解或建议。(1)首先，也是最重要的，网络信息传播是突发公共卫生事件舆情传播的重要组成部分，反映了社会各阶层的真实意见和态度。它是社会舆论的“晴雨表”，应该引起相应媒体和政府主管部门的高度重视。(2)根据传播内容，应大力宣传有关新冠肺炎的信息，使公众了解有关新冠肺炎疫情发生、发展和演变的事实。(3)从传播主体出发，更加注重引导具有意见领袖影响力的重要用户的态度和情绪，从而增强对舆情的整体把握。(4)政府应顾及公众的情绪，避免负面社会影响扩散，造成大规模恐慌。适当的消极和积极情绪都对疫情的防控起到有益的作用，因为消极情绪提醒网民警惕疾病，而积极情绪安抚网民的情绪。极端的反应，包括极端的负面情绪(助长群体恐慌)和极端积极情绪(导致过度自信)，对疫情防控产生不利影响。因此，媒体和政府应维护网民的知情权，保证有效治疗方式信息的透明度，以根除谣言。共享的信息应该是令人鼓舞和乐观的安抚情绪，鼓舞公众。负面情绪要及时应对，有效保证舆论良性发展。

5.结论

我们对百度贴吧发布的数据进行分析，重点针对贴吧文本内容中的情感倾向进行情感分析，旨在提高贴吧文本的自动分析能力，降低舆情监测的难度。这项工作不仅有利于预防和控制新冠肺炎疫情，也有助于社会的稳定与和谐。

Internet Public Opinion Evolution in the COVID-19 Event and Coping Strategies

1.Introduction

notable achievements have been made in global infectious disease prevention and control. However, infectious diseases remain the major diseases harming mankind. Specifically,the emergence and spread of dozens of new infectious diseases worldwide, including the acquired immunodeficiency syndrome (AIDS), H7N9 avian influenza,Ebola virus, and Middle East respiratory syndrome (MERS), have become major global public health emergencies. In December 2019, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) broke out. On February 28, 2020, the World Health Organization (WHO) began to give daily updates of the COVID-19 situation, and regional and global risk levels were raised to the highest level (“extremely high”). On March 11, the WHO evaluated that the current COVID-19 epidemic and referred to it as a global pandemic. As reported by the WHO as of April 10, 2020, there were altogether 1,610,909 people infected with the COVID-19, with a death toll of 99,690 cases.

Along with the rise of the Internet, China has seen the emergence of a new population actively engaged in using this technology—citizens popularly and officially referred to as netizens. Major public health emergencies tend to arouse heated discussions among netizens. Such critical posts reflect the changes of the netizensrsquo; emotions (either positive or negative), and some negative emotions even induce group panic and propagate rumors. Consequently, emotions play a vital role in the information diffusion process during major public health emergencies. Existing studies have used Web texts to predict and monitor public health emergencies. Typically, artificial intelligence (AI) is mainly used to monitor online information propagation rules, and analyze the influencing factors of online Web texts and infectious disease transmission. The occurrence of a major public health emergency breaks the public s original psychological balance,which results in a psychological abnormality.As a result, identifying the emotions of netizens can be of tremendous help in promoting public health prevention and health education.

Finding ways to guarantee the safety of the public and limit risks of transmission among the public during public health emergencies is an important consideration for organizers and managers. China has taken measures to control the COVID-19 outbreak at an early stage and has managed to mitigate its effects. We analyzed the data published by means of the Baidursquo;s Post Bar, with a focus on the sentiment analysis of the emotional tendency in the text contents of the Post Bar, to enhance the automatic analysis capacity for Post Bar texts and reduce the difficulty in public opinion monitoring. An understanding of the publicrsquo;s opinion not only helps facilitate the prevention and control of COVID-19 but also contributes to social stability and harmony.

2.Methods

2.1Data Source

The data source of this study is Baidu Post Bar (text language is Chinese form). As of its release on the market in 2013, the Baidu Post Bar, an independent brand developed by Baidu, has become the worldrsquo;s largest Chinese online community. The Baidu Post Bar is in reality a keyword-based subject communication community. Closely related to the search engine,the Baidu Post Bar creates a free Internet space where Chinese netizens can freely share their

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