基于輿情大數(shù)據(jù)的突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”研究*

夏一雪 王 娟 何 巍 張立紅 蘭月新

（1.中國(guó)人民警察大學(xué) 河北廊坊 065000）

突發(fā)事件引發(fā)的情感反應(yīng)和變化， 作為一種特殊的社會(huì)心理現(xiàn)象，近年來(lái)逐漸引起學(xué)術(shù)界關(guān)注。已有研究主要圍繞兩方面主題展開(kāi)， 一是突發(fā)事件情感識(shí)別與分析，并提出引導(dǎo)策略或風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，如通過(guò)OCC 情感規(guī)則、長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法研究突發(fā)事件情感識(shí)別問(wèn)題， 通過(guò)情感詞典、 情感圖譜、 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等方法進(jìn)行突發(fā)事件情感演化態(tài)勢(shì)分析、情感傾向性分析，通過(guò)傳染病模型、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、Multi-agent System 等方法研究突發(fā)事件情感的感染機(jī)制、傳播機(jī)制、影響機(jī)制等；二是情感與突發(fā)事件應(yīng)急管理的相互作用， 如研究突發(fā)事件傳播過(guò)程中的情感動(dòng)員機(jī)制特別是社交媒體的作用、情緒對(duì)突發(fā)事件應(yīng)急決策的影響； 情緒與突發(fā)事件的共振及對(duì)突發(fā)事件演化的影響等。 通過(guò)分析相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，負(fù)面情感成為新的研究關(guān)注點(diǎn)，體現(xiàn)出學(xué)術(shù)界對(duì)突發(fā)事件情感的研究， 由一般性的情感識(shí)別與分析， 轉(zhuǎn)向更緊密結(jié)合突發(fā)事件情感的負(fù)面特征，并進(jìn)行專門深入的研究。已取得的研究成果如通過(guò)“信念-愿望-意圖”模型、理性思維自適應(yīng)控制系統(tǒng)理論模型等研究網(wǎng)民負(fù)面情感的影響因素和演變規(guī)律，服務(wù)于政府調(diào)節(jié)網(wǎng)民負(fù)面情感。 綜合已有研究，由于突發(fā)事件情感具有突出的負(fù)面特征，因此負(fù)面情感研究將是這一領(lǐng)域深入研究的方向。同時(shí)，由于突發(fā)事件應(yīng)急管理的時(shí)效性強(qiáng)、關(guān)注度高，因此面向突發(fā)事件進(jìn)行的情感研究需要重點(diǎn)關(guān)注情感引導(dǎo)的及時(shí)性、針對(duì)性，探索提升負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”的理論路徑。

1 基于輿情大數(shù)據(jù)的突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)問(wèn)題

在輿情大數(shù)據(jù)環(huán)境下， 突發(fā)事件負(fù)面情感信息的產(chǎn)生速度、傳播速度、影響范圍、極化程度、線上線下關(guān)聯(lián)程度都顯著增加，這為情感引導(dǎo)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，但另一方面， 基于輿情大數(shù)據(jù)的情感態(tài)勢(shì)分析和預(yù)測(cè)，又為突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)提供了數(shù)據(jù)支持。

1.1 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模式

當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)輿情作為應(yīng)急管理的“第二現(xiàn)場(chǎng)”，線上輿情引導(dǎo)與線下應(yīng)急救援正成為突發(fā)事件應(yīng)急管理中一體兩面、相互影響的兩個(gè)方面。由于突發(fā)事件通常對(duì)民眾造成強(qiáng)烈的情感沖擊乃至心理創(chuàng)傷，而且負(fù)面情感的輿情信息產(chǎn)生快速、 蔓延迅速并容易極化而引發(fā)線下群體事件， 因此突發(fā)事件的輿情引導(dǎo)，以情感疏導(dǎo)為核心，而突發(fā)事件情感具有突出的負(fù)面特征， 如何疏導(dǎo)負(fù)面情感便成為突發(fā)事件輿情引導(dǎo)的關(guān)鍵。

突發(fā)事件輿情引導(dǎo)可以分為兩種模式（見(jiàn)圖1）：第一種是以政府需求為導(dǎo)向的引導(dǎo)模式， 突發(fā)事件發(fā)生后，政府對(duì)輿情引導(dǎo)的時(shí)間、內(nèi)容、范圍、途徑等實(shí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)管理，強(qiáng)調(diào)程序化、規(guī)范化、制度化，這類引導(dǎo)模式稱為統(tǒng)一引導(dǎo)模式； 第二種是以網(wǎng)民需求為導(dǎo)向的引導(dǎo)模式，突發(fā)事件發(fā)生后，政府根據(jù)輿情大數(shù)據(jù)開(kāi)展綜合研判，全方位挖掘網(wǎng)民需求，并面向不同網(wǎng)民群體制定有針對(duì)性的引導(dǎo)策略， 實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)強(qiáng)度、深度、廣度等與網(wǎng)民需求的高度契合，這類引導(dǎo)模式稱為精準(zhǔn)引導(dǎo)模式。

圖1 兩種引導(dǎo)模式示意圖

然而，一方面是網(wǎng)民需求具有差異性、多樣性，并且我國(guó)網(wǎng)民群體具有明顯的“三低”特征，根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心第43 次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》， 我國(guó)網(wǎng)民中高中及以下學(xué)歷所占比例為77.5%（低學(xué)歷），29 歲以下網(wǎng)民所占比例為58.2%（低年齡），無(wú)業(yè)、下崗、失業(yè)、自由職業(yè)者、學(xué)生所占比例為54.8%（低收入）， 這些客觀因素使得網(wǎng)民情感的易變性、不穩(wěn)定性增強(qiáng)，以政府需求為導(dǎo)向的統(tǒng)一引導(dǎo)模式，較難達(dá)到良好的引導(dǎo)效果，容易引發(fā)驚慌、憤怒、悲傷等負(fù)面情感甚至導(dǎo)致情感的群體極化；另一方面由于突發(fā)事件及其負(fù)面情感影響的緊急性、危害性、嚴(yán)重性、不確定性，要求負(fù)面情感引導(dǎo)必須重視“時(shí)度效”，滿足需求差異性，具有動(dòng)態(tài)調(diào)整性。 由此，突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)應(yīng)實(shí)現(xiàn)由被動(dòng)引導(dǎo)向主動(dòng)引導(dǎo)、 單次引導(dǎo)向持續(xù)引導(dǎo)、統(tǒng)一引導(dǎo)向分類精準(zhǔn)引導(dǎo)、 傳統(tǒng)媒體引導(dǎo)向全媒體引導(dǎo)的轉(zhuǎn)變，利用輿情大數(shù)據(jù)解決負(fù)面情感引導(dǎo)的“時(shí)度效”問(wèn)題。

1.2 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)的“時(shí)度效”

近年來(lái)，“時(shí)度效” 成為輿情引導(dǎo)的著力點(diǎn)和衡量標(biāo)準(zhǔn)。 在“時(shí)度效”標(biāo)準(zhǔn)中，時(shí)間往往最受關(guān)注，如對(duì)于政務(wù)輿情回應(yīng)的時(shí)間要求不斷細(xì)化和前置，由48 小時(shí)、24 小時(shí)到5 小時(shí)，理論界更是 提出了黃金4 小時(shí)、2 小時(shí)、1 小時(shí)， 在第一時(shí)間進(jìn)行輿情回應(yīng)，逐漸成為輿情引導(dǎo)的共識(shí)。 但是，輿情引導(dǎo)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，時(shí)間、程度、效果等“時(shí)度效”三者之間需統(tǒng)籌考慮、一體規(guī)劃，特別是突發(fā)事件情景下的負(fù)面情感引導(dǎo)，存在敏感性強(qiáng)、突變性強(qiáng)、疏導(dǎo)難度大、關(guān)注度高等特征，尤其需要把握正確的時(shí)機(jī)，選擇合適的力度，進(jìn)而產(chǎn)生最佳的效果。

“時(shí)度效”三者是一個(gè)整體，相互之間協(xié)同配合才能實(shí)現(xiàn)預(yù)期目的。 一方面，為達(dá)到最快的“時(shí)”，往往導(dǎo)致信息的準(zhǔn)確性、全面性、針對(duì)性降低，情感疏導(dǎo)的強(qiáng)度、深度、廣度等“度”的指標(biāo)降低，出現(xiàn)欲速則不達(dá)的效果；另一方面，為了實(shí)現(xiàn)科學(xué)的“度”，則需要大量時(shí)間分析研判， 容易導(dǎo)致錯(cuò)過(guò)最佳引導(dǎo)時(shí)間進(jìn)而喪失先動(dòng)優(yōu)勢(shì)，也會(huì)影響引導(dǎo)效果。特別是輿情大數(shù)據(jù)環(huán)境增加了負(fù)面情感極化和線上線下關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)，通過(guò)輿情大數(shù)據(jù)又能科學(xué)預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)確定引導(dǎo)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、作用程度和預(yù)期效果，并根據(jù)實(shí)時(shí)反饋和評(píng)估， 動(dòng)態(tài)調(diào)整負(fù)面情感引導(dǎo)的具體措施，從而實(shí)現(xiàn)分類精準(zhǔn)引導(dǎo)。

由此，為爭(zhēng)取最佳的引導(dǎo)效果，首先需要構(gòu)建理論模型，將“時(shí)度效”作為一個(gè)整體進(jìn)行研究。其次基于輿情大數(shù)據(jù)解決負(fù)面情感引導(dǎo)的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，一是“時(shí)”的問(wèn)題，如何選擇引導(dǎo)的起點(diǎn)，即首次引導(dǎo)的時(shí)間問(wèn)題，以及持續(xù)引導(dǎo)的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)問(wèn)題；二是“度”的問(wèn)題，引導(dǎo)強(qiáng)度、深度、廣度的度量和評(píng)估問(wèn)題；三是“效”的問(wèn)題，“時(shí)”和“度”是如何影響引導(dǎo)效果的，即基于“時(shí)”和“度”的引導(dǎo)效果預(yù)測(cè)，以及保障引導(dǎo)效果的“時(shí)”和“度”的選擇策略問(wèn)題?；诖?，本文基于輿情大數(shù)據(jù)構(gòu)建突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模型，并通過(guò)模型分析和數(shù)值仿真，系統(tǒng)研究負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”之間的關(guān)系，為政府科學(xué)有效引導(dǎo)突發(fā)事件負(fù)面情感提供理論參考。

2 基于輿情大數(shù)據(jù)的突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模型

2.1 負(fù)面情感演化常態(tài)模型

根據(jù)信息生命周期理論， 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播經(jīng)歷潛伏期、擴(kuò)散期、消退期等階段，網(wǎng)絡(luò)輿情信息量呈現(xiàn)“S 型”曲線特征，生態(tài)科學(xué)中的Logistic 模型、Gompertz 模型、Smith 模型等均可以描述這類曲線的演化趨勢(shì)。 基于此，在政府未采取措施引導(dǎo)負(fù)面情感時(shí)，本文選取Logistic 模型作為常態(tài)模型，來(lái)描述突發(fā)事件負(fù)面情感演化規(guī)律。 假設(shè)某個(gè)突發(fā)事件發(fā)生后， t時(shí)間內(nèi)負(fù)面情感信息量為X（t），則其對(duì)應(yīng)的Logistic方程為

2.2 負(fù)面情感引導(dǎo)模型

其中α 為引導(dǎo)系數(shù)。 政府引導(dǎo)措施只能對(duì)引導(dǎo)后的負(fù)面情感產(chǎn)生影響（未來(lái)數(shù)據(jù)），而不能對(duì)引導(dǎo)前的負(fù)面情感產(chǎn)生影響（歷史數(shù)據(jù)），則政府采取引導(dǎo)措施后，負(fù)面情感信息量增長(zhǎng)空間由

變?yōu)?/p>

則政府基于輿情大數(shù)據(jù)開(kāi)展精準(zhǔn)引導(dǎo)時(shí)突發(fā)事件負(fù)面情感演化模型為

其中初值x（0）=X（t），t為政府引導(dǎo)負(fù)面情感的時(shí)間節(jié)點(diǎn)（突發(fā)事件負(fù)面情感常態(tài)模型與引導(dǎo)模型關(guān)系見(jiàn)圖3）。

圖3 常態(tài)模型與引導(dǎo)模型關(guān)系圖

2.3 模型關(guān)鍵參數(shù)

2.3.1 時(shí)間節(jié)點(diǎn)t

突發(fā)事件發(fā)生后， 負(fù)面情感按照常態(tài)模型進(jìn)行演化， 如何在其演化過(guò)程中選擇引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)t是負(fù)面情感引導(dǎo)的關(guān)鍵，所以，時(shí)間節(jié)點(diǎn)t的選擇問(wèn)題也就是最佳引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)選擇問(wèn)題?；诖耍枰芯控?fù)面情感常態(tài)演化的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)， 為確定t提供參考依據(jù)。 令

X'''（t）=0

得

僅僅與信息增長(zhǎng)率有關(guān)，而與其他參數(shù)無(wú)關(guān)。進(jìn)一步計(jì)算兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的函數(shù)增量

通過(guò)上述計(jì)算，負(fù)面情感自X開(kāi)始，處于潛伏期，在經(jīng)歷t后，進(jìn)入爆發(fā)期，直到t后趨于穩(wěn)定。為進(jìn)一步確定負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)， 假設(shè)兩類場(chǎng)景開(kāi)展數(shù)值仿真研究關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)和信息增量之間的關(guān)系：第一類為一般突發(fā)事件場(chǎng)景，初值小（1%K），信息增長(zhǎng)率小（r=0.1，0.2，…，0.9）；第二類為重特大突發(fā)事件場(chǎng)景，初值大（10%K），信息增長(zhǎng)率大（r=1，1.5，2，2.5，3），兩種場(chǎng)景分別計(jì)算第一時(shí)間節(jié)點(diǎn)t，爆發(fā)時(shí)長(zhǎng)t-t， 負(fù)面情感演化至信息量上限的95%所需時(shí)長(zhǎng)以及估計(jì)[t，t+1] 區(qū)間上信息增量等數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1）。 數(shù)值仿真顯示，隨著增長(zhǎng)率的增大，負(fù)面情感醞釀時(shí)長(zhǎng)t越來(lái)越短（重特大突發(fā)事件場(chǎng)景不到1 天），負(fù)面情感爆發(fā)時(shí)長(zhǎng)越來(lái)越短，負(fù)面情感延遲引導(dǎo)會(huì)導(dǎo)致信息量迅速增長(zhǎng)。

表1 數(shù)值仿真數(shù)據(jù)表

通過(guò)關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)計(jì)算和數(shù)值仿真得出： 突發(fā)事件發(fā)生后（t=0），負(fù)面情感區(qū)間[0，t]上的信息增量相對(duì)較少，而經(jīng)過(guò)時(shí)間節(jié)點(diǎn)t之后，負(fù)面情感信息量短時(shí)間快速增加，且政府在t+1 時(shí)引導(dǎo)負(fù)面情感（延遲1 個(gè)時(shí)間單位），引導(dǎo)效果將大打折扣，所以負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)t應(yīng)在區(qū)間[0，t]之內(nèi)。 尤其針對(duì)重特大突發(fā)事件， 負(fù)面情感醞釀時(shí)長(zhǎng)t非常短（仿真數(shù)據(jù)中t均小于1 個(gè)時(shí)間單位）， 導(dǎo)致負(fù)面情感引導(dǎo)的響應(yīng)時(shí)間也非常短， 這就要求政府在突發(fā)事件發(fā)生后，在線下開(kāi)展突發(fā)事件應(yīng)急救援的同時(shí)，基于輿情大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)感知負(fù)面情感演化態(tài)勢(shì)，在[0，t]內(nèi)啟動(dòng)負(fù)面情感引導(dǎo)工作。 根據(jù)國(guó)務(wù)院辦公廳《關(guān)于全面推進(jìn)政務(wù)公開(kāi)工作的意見(jiàn)》實(shí)施細(xì)則：對(duì)涉及特別重大、重大突發(fā)事件的政務(wù)輿情，要快速反應(yīng)，最遲要在5 小時(shí)內(nèi)發(fā)布權(quán)威信息，在24 小時(shí)內(nèi)舉行新聞發(fā)布會(huì)，并根據(jù)工作進(jìn)展情況，持續(xù)發(fā)布權(quán)威信息， 有關(guān)地方和部門主要負(fù)責(zé)人要帶頭主動(dòng)發(fā)聲。結(jié)合數(shù)值仿真數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)， 本文通過(guò)建模確定的最佳引導(dǎo)時(shí)間與政府對(duì)于重特大突發(fā)事件輿情回應(yīng)的時(shí)間要求相一致。

2.3.2 負(fù)面情感引導(dǎo)系數(shù)α

突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)模型中系數(shù)α 決定著負(fù)面情感引導(dǎo)程度，其取值范圍為（-1，+∞）。 當(dāng)α∈（-1，0）時(shí)，負(fù)面情感引導(dǎo)為負(fù)向，反而導(dǎo)致負(fù)面情感信息量繼續(xù)增加， 如突發(fā)事件中輿情引導(dǎo)的失語(yǔ)、失真、失調(diào)、失品現(xiàn)象；當(dāng)α∈（0，+∞）時(shí)， 負(fù)面情感引導(dǎo)為正向，且α 越大，引導(dǎo)效果越好。 輿情大數(shù)據(jù)環(huán)境下， 精準(zhǔn)開(kāi)展突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)是一個(gè)持續(xù)過(guò)程，包括負(fù)面情感主題感知、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、信息發(fā)布及效果反饋等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)都會(huì)影響引導(dǎo)系數(shù)α。由于負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時(shí)間較短， 這就要求政府在有限的時(shí)間內(nèi)， 借助大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)開(kāi)展主題感知、態(tài)勢(shì)推演、信息推送和反饋評(píng)估等，高效完成負(fù)面情感引導(dǎo)工作，保障引導(dǎo)效果。 在此過(guò)程中需要估計(jì)引導(dǎo)系數(shù)α， 為開(kāi)展引導(dǎo)效果預(yù)測(cè)和評(píng)估提供依據(jù)。 首先將常態(tài)模型和引導(dǎo)模型變?yōu)閷?duì)應(yīng)的差分方程， 然后應(yīng)用回歸分析擬合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，便可以估計(jì)引導(dǎo)系數(shù)α（具體過(guò)程見(jiàn)圖4）。

圖4 估計(jì)引導(dǎo)系數(shù)α 過(guò)程圖

3 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”一體化研究

本文通過(guò)構(gòu)建突發(fā)事件負(fù)面情感演化常態(tài)模型和引導(dǎo)模型，確定了負(fù)面情感最佳引導(dǎo)時(shí)間，定義了描述引導(dǎo)程度的引導(dǎo)系數(shù)， 本文將在此基礎(chǔ)上開(kāi)展“時(shí)度效” 一體化研究， 為解決負(fù)面情感引導(dǎo)的時(shí)、度、效問(wèn)題提供理論參考。

3.1 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”矩陣模型

首先，在負(fù)面情感引導(dǎo)時(shí)間上，最佳引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)t應(yīng)選擇在區(qū)間[0，t]之內(nèi)，但是考慮到重特大突發(fā)事件發(fā)生后，輿情初值大、信息增長(zhǎng)率大的情況，導(dǎo)致t很小， 所以會(huì)出現(xiàn)引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)在t右側(cè)的情況，基于此，本文將引導(dǎo)時(shí)間節(jié)點(diǎn)在t左側(cè)稱為前置引導(dǎo)，在t右側(cè)稱為后置引導(dǎo)。 其次，在負(fù)面情感引導(dǎo)程度上，引導(dǎo)系數(shù)α 可為正數(shù)，也可為負(fù)數(shù)，分別對(duì)應(yīng)著正向引導(dǎo)和負(fù)向引導(dǎo)?；诖?，針對(duì)“時(shí)”和“度”的不同情況，可以構(gòu)建“時(shí)度效”矩陣模型（見(jiàn)圖5），開(kāi)展“時(shí)度效”一體化研究，為深度研究負(fù)面情感引導(dǎo)效果提供依據(jù)。

圖5 負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”矩陣模型

3.2 突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”仿真

為便于觀察不同類別突發(fā)事件負(fù)面情感引導(dǎo)“時(shí)度效”之間的關(guān)系，本文通過(guò)數(shù)值仿真開(kāi)展研究，設(shè)定初試參數(shù)（見(jiàn)表2）。

表2 “時(shí)度效”仿真參數(shù)表

突發(fā)事件發(fā)生后， 考慮到政府引導(dǎo)負(fù)面情感的緊迫性， 前置引導(dǎo)和后置引導(dǎo)的時(shí)間點(diǎn)分別選為時(shí)間節(jié)點(diǎn)t前0.5 個(gè)時(shí)間單位和后0.5 個(gè)時(shí)間單位，基于此，通過(guò)模型計(jì)算得到仿真數(shù)據(jù)表（見(jiàn)表3）。

（1）類別I：一般突發(fā)事件。根據(jù)模型仿真參數(shù)和仿真數(shù)據(jù)，得到前置引導(dǎo)時(shí)間為6.0563，后置引導(dǎo)時(shí)間為7.0563，并令引導(dǎo)系數(shù)分別為{正向引導(dǎo)情況：0.5，1，1.5，2} 和{負(fù)向引導(dǎo)情況：-0.1，-0.2，-0.3，-0.4}，繪制一般突發(fā)事件“時(shí)度效”仿真圖（見(jiàn)圖6）。

表3 “時(shí)度效”仿真數(shù)據(jù)表

觀察發(fā)現(xiàn)：①當(dāng)政府正向引導(dǎo)負(fù)面情感時(shí)，負(fù)面情感數(shù)量大幅降低，降低程度為33.33%、50%、60%和66.67%，當(dāng)政府負(fù)向引導(dǎo)負(fù)面情感時(shí)，負(fù)面情感數(shù)量大幅提高， 提升程度為11.11%、25%、42.86%和66.67%，但無(wú)論正向引導(dǎo)還是負(fù)向引導(dǎo)，時(shí)間前置和時(shí)間后置差距不大， 主要原因是t-t時(shí)間較長(zhǎng)（5.2678），引導(dǎo)負(fù)面情感提前或者延后0.5 個(gè)時(shí)間單位對(duì)負(fù)面情感引導(dǎo)影響較小； ②無(wú)論政府采用前置引導(dǎo)還是后置引導(dǎo)， 兩種情況負(fù)面情感變化量差距不大。 綜合以上兩點(diǎn)，對(duì)于一般突發(fā)事件而言，初值較小，信息增長(zhǎng)率較低，負(fù)面情感在單位時(shí)間內(nèi)變化不大，政府在引導(dǎo)此類事件負(fù)面情感時(shí)，引導(dǎo)反應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)， 所以， 在突發(fā)事件發(fā)生后， 政府應(yīng)采取先“度”后“時(shí)”的策略，即負(fù)面情感引導(dǎo)的準(zhǔn)確性、全面性、針對(duì)性優(yōu)先于及時(shí)性。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)，開(kāi)展情感監(jiān)測(cè)，挖掘情感主題，進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)、態(tài)勢(shì)推演等，為首次回應(yīng)提供數(shù)據(jù)支持，保障情感引導(dǎo)信息精準(zhǔn)投放，確保首次引導(dǎo)的效果，進(jìn)而提升網(wǎng)民的認(rèn)同感和支持度。

（2）類別II：重特大突發(fā)事件。 根據(jù)模型仿真參數(shù)和仿真數(shù)據(jù)，得到前置引導(dǎo)時(shí)間為0.0868，后置引導(dǎo)時(shí)間為1.0868，并令引導(dǎo)系數(shù)分別為{正向引導(dǎo)情況：0.5，1，1.5，2}和{負(fù)向引導(dǎo)情況：-0.1，-0.2，-0.3，-0.4}，繪制重特大突發(fā)事件“時(shí)度效”仿真圖（見(jiàn)圖7）。

圖6 一般突發(fā)事件“時(shí)度效”仿真

觀察發(fā)現(xiàn)：①當(dāng)政府正向引導(dǎo)負(fù)面情感時(shí)，前置引導(dǎo)（最佳引導(dǎo)時(shí)間內(nèi)）負(fù)面情感數(shù)量大幅降低，降低程度為33.33%、50%、60%和66.67%， 而對(duì)于后置引導(dǎo)，負(fù)面情感數(shù)量出現(xiàn)先增加，突破模型上限后降低的現(xiàn)象，這與模型假設(shè)（信息量函數(shù)為單調(diào)遞增函數(shù)）相矛盾，這就意味著負(fù)面情感演化出現(xiàn)不確定因素，該因素刺激負(fù)面情感信息量短時(shí)間激增，改變其原有演化趨勢(shì)，進(jìn)而突破模型上限。這說(shuō)明同樣是正向引導(dǎo)，時(shí)間前置可以有效降低負(fù)面情感信息量，時(shí)間后置則可能面臨諸多不確定因素， 例如負(fù)面情感信息量基數(shù)過(guò)大，負(fù)面情感信息敏感性突出，虛假信息和網(wǎng)絡(luò)謠言導(dǎo)致的情感起伏， 以及線上線下復(fù)雜關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的衍生輿情或者次生輿情等， 這些情況都可能催發(fā)更多負(fù)面情感； 并且由于t-t時(shí)間短（1.7559），提前或者延后0.5 個(gè)時(shí)間單位對(duì)負(fù)面情感引導(dǎo)影響顯著。當(dāng)政府負(fù)向引導(dǎo)負(fù)面情感時(shí)，前置引導(dǎo)和后置引導(dǎo)差距不大， 負(fù)面情感數(shù)量均有大幅提高，提升程度為11.11%、25%、42.86%和66.67%。 ②無(wú)論政府采用前置引導(dǎo)還是后置引導(dǎo)，負(fù)向引導(dǎo)對(duì)應(yīng)的負(fù)面情感變化量差距不大，而正向引導(dǎo)情況下，由于后置引導(dǎo)破壞了模型假設(shè)， 使得后置引導(dǎo)效果不穩(wěn)定。綜合以上兩點(diǎn)，對(duì)于重特大突發(fā)事件而言，初值較大，信息增長(zhǎng)率較大，負(fù)面情感在單位時(shí)間內(nèi)變化較大，政府在引導(dǎo)此類事件負(fù)面情感時(shí)，引導(dǎo)反應(yīng)時(shí)間非常短（往往小于一個(gè)時(shí)間單位），所以，在此類突發(fā)事件發(fā)生后，政府應(yīng)采取先“時(shí)”后“度”的策略，即負(fù)面情感引導(dǎo)的及時(shí)性是第一位的。 可以通過(guò)歷史輿情大數(shù)據(jù)分析，確定基本的引導(dǎo)策略，第一時(shí)間進(jìn)行負(fù)面情感引導(dǎo)，并隨著實(shí)時(shí)情感大數(shù)據(jù)的增多，持續(xù)、動(dòng)態(tài)調(diào)整引導(dǎo)措施， 在確保占據(jù)時(shí)間先動(dòng)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，不斷提升負(fù)面情感引導(dǎo)的準(zhǔn)確性、全面性、針對(duì)性。

4 結(jié)語(yǔ)

圖7 重特大突發(fā)事件“時(shí)度效”仿真

通過(guò)研究，本文得出以下結(jié)論：（1）基于歷史和實(shí)時(shí)輿情大數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建負(fù)面情感引導(dǎo)模型，可以確定和度量負(fù)面情感引導(dǎo)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、 作用程度和預(yù)期效果；（2）通過(guò)構(gòu)建“時(shí)度效”矩陣模型，進(jìn)行“時(shí)度效”一體化研究，并針對(duì)不同的突發(fā)事件場(chǎng)景，提出相應(yīng)的“時(shí)度效”策略，實(shí)現(xiàn)分類精準(zhǔn)引導(dǎo)；（3）針對(duì)輿情引導(dǎo)的“時(shí)度效”標(biāo)準(zhǔn)，提出可操作的“時(shí)度效”量化思路，為輿情引導(dǎo)工作提供理論參考。 未來(lái)在本文研究基礎(chǔ)上，仍需深入開(kāi)展如下研究，如本文將負(fù)面情感作為一個(gè)整體， 后續(xù)研究需將負(fù)面情感精細(xì)分類， 并針對(duì)不同類型的負(fù)面情感研究其引導(dǎo)策略；本文將突發(fā)事件分為一般和重特大兩類，后續(xù)研究可以按照突發(fā)事件發(fā)展的不同階段， 針對(duì)相應(yīng)的情感演化態(tài)勢(shì)進(jìn)行引導(dǎo)策略研究等。