突发自然灾害事件中的网络舆情时空演化分析——以新浪微博“郑州7·20特大暴雨”事件为例

□陈勇 吴雨蒙

“我在地铁里，水快到脖子了，求助求助求助！”2021年7月20日晚，一个名叫“小佩”的网民在微信朋友圈求救，她所在的郑州地铁5号线海滩寺站到沙口路站隧道内出现积水，小佩的求救信息瞬间刷爆网络。河南郑州遭遇了千年一遇的特大暴雨，20日16时到17时，一小时的降雨量达到了201.9mm，超过中国陆地小时降雨量极值。特大暴雨从17日20时到20日20时，三天总降雨量达617.1mm，远远超过以往郑州年平均降雨量。郑州的暴雨牵动了全国人民的心，关于灾情、灾难发生的原因以及救援情况的舆情也持续发酵。2021年7月21日当天有关郑州暴雨的微博言论共1522643篇，这印证了网络的强大能量。网络舆情演化过程催化了事件的升级和扩散，甚至影响和决定着社会舆情的走向，进而渗透到现实社会中成为影响社会建设的重要因子。

近年来，我国突发自然灾害事件网络舆情异常高涨，在“郑州7·20特大暴雨”事件中体现得淋漓尽致。在社交媒体的参与和各种复杂环境的助推下，网络舆情体现出传播范围广、扩散速度快、信息多元化、关注度高等特点。同时网络舆情的负效应也会借助社交媒体强大的扩展力、渗透力和互动力而放大，诱发出一系列矛盾和问题，导致舆情监测、舆情分析和舆论引导的难度进一步加大。我国学界对网络舆情的研究始于2003年，近年来成为热点研究话题。目前，国内外学者对自然灾害网络舆情研究视角主要集中于舆情的议题建构、舆情影响因素分析以及舆情的传播机制三个方面，其中突发事件网络舆情演化的研究大致有三种思路：舆情演化阶段分析、舆情传播路径分析、建立舆情演化模型，研究多以时间为维度展开分析，缺乏从本质层面探讨分析舆情演化动力机制和演化规律。

基于此，本文在充分总结网络舆情演化的个案分析基础上，对突发自然灾害事件中的网络舆情演化中所表现出的舆情演化机理、动力机制和路径进行深入分析，从而总结出社交媒体环境下突发自然灾害事件网络舆情信息在时间和空间上的演化规律，实现从现实感性的观察到抽象理性的归纳，以期为网络舆情监测和管理提供借鉴和参考。具体而言，本文将回答以下研究问题：

研究问题1：突发自然灾害事件的网络舆情演化在空间上呈现出何种特征？

研究问题2：突发自然灾害事件的网络舆情空间分布是否与地理边界扩展存在一定的关系？

研究问题3：从时间序列的角度看，突发自然灾害事件的网络舆情演化规律具有何种特征？

资料来源及研究方法

资料来源。本文通过新浪微博“微热点”系统，以“郑州暴雨”为关键词，以2021年郑州特大暴雨发生的时间为主线，采集的数据时间范围为2021年7月 17日 0：00至 8月 1日 00：00，获取暴雨开始至暴雨结束后期间一周内的微博舆情数据共3026915条，并以“郑州暴雨”为关键词通过Python的网络爬虫系统，取得灾前预警期2021年7月13日至2021年7月17日舆情数据的内容、收藏量、转发量、评论量和点赞量。

统计分析。使用新浪微博“微热点”系统从微博平台采集并提取相关信息，按其传播路径、热门信息、意见领袖等多个维度进行分析，并用图表的形式呈现分析结果，着重从政务媒体、主流媒体、网络大V和网民四大主体在一定时间范围内发表的内容进行数据分析，探寻舆情演化过程中关键时间节点的议题和主要信息。

研究分析

“郑州7·20特大暴雨”事件的微博舆情空间分布特征。根据现实中的地域概念将网络空间进行划分，从方位角度将地域分为东部、中部、西部三个部分；以人口数量、消费水平等指标为标准，将地域分为大城市、中小城市以及农村偏远地区。

对“郑州7·20特大暴雨”事件发布微博的所有博主发布内容的IP地址进行地域统计结果如下：

就方位而言，关注程度强弱依次是东部、中部、西部；以经济发展水平而言，关注程度强弱依次是大城市、中小城市、农村偏远地区。在东部地区中，网络舆情分布数量排序以北京、广东、江苏、浙江、上海最为突出。虽然此次事件发生地点在河南，但对该事件更为关注以北京和广东为最，其中北京信息数为426591，广州信息数为393924，江苏信息数为208771，浙江信息数为160803。我国在突发事件网络舆情中形成了“高峰型”空间集聚和“低谷型”空间集聚两个局部空间集聚区域。“高峰型”空间集聚区人口密度较高、网络资源丰富、整体强势搜索，而“低谷型”空间集聚区人口密度较低、网络资源匮乏、整体弱势搜索。北京为全国政治文化中心，广东为东部沿海发达地区，网络舆论关注的程度最高，表现为“高峰型”空间集聚特征。距离郑州“7·20特大暴雨”事件发生地较远的西藏、青海、宁夏、甘肃等地的网民同样表现出一定程度的关注度，表明此次事件是一次全国范围内关注度高的重大舆情事件。但相比北上广等东部发达地区而言，西部城市和地区网络舆情关注度较低，具有“低谷型”空间集聚特征。北京、广东、江苏、浙江、上海的网民在突发舆情中参与度高，这与其经济和社会发展程度高有高度的相关性，但经济和社会发展是其中最重要的原因吗？通过相关数据分析，我们有进一步发现。

河南是中国人口第一大省，也是劳务输出第一大省。2020年河南省统计局人口处数据显示，从河南外出人口流向看，主要呈现向东南沿海一带流动的趋势。2020年河南外出人口流向最集中的省、直辖市依次为广东（277.36万人）、浙江（246.59万人）、江苏（219.72万人）、上海（134.3万人）和北京（134.3万人）。新经济地理学派认为社会大众互联网关系是在一定地理（空间）区域内依据亲缘、社交等关联关系而集聚形成的。费孝通在《乡土中国》中将中国传统的社会格局比作“一块石头丢在水面上所发生的一圈圈推出去的波纹”。每个人都是他社会影响所推出去的圈子的中心，被圈子的波纹所推及的就发生联系。每个网络都是以“己”作为中心，每个网络的中心也各不相同，这就是一个差序格局。河南外出人口流向与网络舆情分布突出的省市非常契合，从中可以看出“郑州7·20特大暴雨”事件使外出务工人员即使身处外地也心系家乡。他们持续关注灾情进展，通过以新浪微博为主的社交媒体平台参与到事件的讨论中。由此可知人口基础、流动性等外生变量对突发自然灾害事件网络舆情空间集聚具有较强的正向作用。

“郑州7·20特大暴雨”事件舆情时间演化分析。随着互联网的普及和纵深发展，突发自然灾害事件网络舆情的形成、发展和消退过程较为复杂。在社交媒体中每个用户既是信息源，又是信息传播者，信息可以从一个节点同时推向多个节点，通过不断转发来扩大信息的覆盖面，形成持续的影响力。如表1所呈现的“郑州7·.20特大暴雨”事件的网络舆情演变的关键信息发布及传播情况。然而从总体来看，突发自然灾害事件网络舆情从生成到消退呈现出一个完整的信息传播生命周期特征，并且呈现或遵循着某些内在的规律来运行。

表1 “郑州7·20特大暴雨”事件的网络舆情中关键时间节点信息传播情况

突发自然灾害事件“郑州7·20特大暴雨”的网络舆情具有明显的三阶段特征。从图2中可以看到，在2021年7月17日9点左右至2021年7月20日21点左右信息量增加，随着郑州连下三天暴雨，网民也开始参与到“郑州暴雨”舆情话题的扩散过程中。爆发蔓延阶段在2021年7月20日22点左右至2021年7月23日18点左右。从上图1可以看出，整个事件的爆发点在2021年7月21日，当天共有1522643篇相关微博言论。网民的大量转发加上各大媒体的高度关注，将事态发展推向高潮。随即下降进入蔓延阶段，最终在2021年7月23日19点至2021年8月1日进入消退阶段。本文结合现有的研究成果，将突发自然灾害事件舆情演化划分为舆情生成期、舆情爆发蔓延期、舆情消退期三个阶段，并对每个阶段的发展与演变过程和规律进行深入的分析与总结。

图1 “郑州7·20”特大暴雨期间微博发文的博主地域分布

图2 “郑州7·20特大暴雨”事件期间微博舆情走向图

一、生成期网络舆情演变——共振趋同规律。共振理论（Resonance theory）是物理学中的理论，指一个物体在周期性的连续受到驱动力的作用，当驱动力频率与物体本身产生的频率相当或相差较少时，物体做受迫振动使振幅最大，系统的能量最大。突发自然灾害事件网络舆情的生成是由于自然灾害发生后，公众具有一定相似或相同的情绪时会形成统一的共鸣，从而产生相似性网络舆情共振。因此共振的结果往往是能量的聚集，政府、媒体和网民等多元主体的互动可以形成更大的振幅。

在7月17日9点左右“郑州暴雨”事件网络舆情在社交媒体平台形成并进入传播阶段。而在郑州暴雨预警期间，仅有地方媒体发布预警信息，而从舆情的数量上来看也并没有得到网民的广泛关注。在7月14日19：02分@新浪河南发布暴雨黄色预警信号，该微博转发量为1，评论量为10。直到2021年7月17日，有网民开始关注，如@财智孙国英在微博上发布“未来几天还有不少暴雨运送中”“郑州暴雨导致多辆私家车趴窝”。随着受灾情况的加剧，网民相互之间有共同的议题话语，在7月19日对该话题讨论迅速进入传播阶段，网民之间开始共鸣与声援，网络舆情共振由此形成。用户主要对郑州暴雨情况、人员伤亡信息及救援活动等进行讨论，出现如@11点28分不打烊、@新浪河南、@铁酱酱酱酱等具有影响力的意见领袖。这时受灾现场与网络舆情相互共振、相互回应，个体与群体的汇流形成了在现实社会中形成群体性抗灾事件，在虚拟网络社会中则表现为突发自然灾害事件网络舆情。

二、爆发蔓延期网络舆情演变——感染互动规律。伊藤阳一提出了“三极模式”（Tripolar Model），认为舆情的扩散和传播主要是由政府、媒介、公众相互影响、感染和互动的结果。政府、媒体和公众作为突发自然灾害事件网络舆情的主体贯穿于舆情传播的过程，爆发蔓延期网络舆情演变实质上就是政府、媒体和公众以及公众与公众之间一种信息互动的过程。突发自然灾害事件网络舆情传播中具体体现为“政府—公众”“媒体—公众”“政府—媒体”“公众—公众”四个互动模式。

在7月20日22点左右至7月23日18点左右的爆发蔓延期，突发事件网络舆情“郑州暴雨”话题传播进入白热化阶段，7月21日网络舆情信息数量达到最高。政府、媒体和公众的相互作用和互动发展，对于舆情的爆发和扩散起着重要的推动作用。随着灾情的发展引发了衍生话题的传播，如“郑州暴雨5号地铁一起接力转发！”“郑州暴雨避险信息”“于逸飞免试用期直接录用”等。重要意见领袖们的发言被其他网民大量转发评论，形成多个舆论作用场，也是舆情爆发蔓延的最重要阶段。在该阶段，政府、媒体和公众在对待郑州暴雨事件问题上处于相互支持和理解的立场，政府会采取必要的议程设置引导公众，使网络舆情向良性方向发展，这时网民较高关注当地的受灾情况及应急救援情况。同时，公众也是网络舆情发生和发展的源泉，如网民@艺梵梵梵在暴雨期间经历酒店坐地起价事件成为“郑州暴雨”讨论的热点话题，这也促使政府和媒体采取必要的措施加强舆情引导。不仅如此，媒体对政府处理暴雨事件行为的监督也在一定程度上推动着网络舆情的纵深发展。

三、消退期网络舆情演变——替代转移规律。替代转移可以理解为事物的转移和取代的过程。突发自然灾害事件网络舆情在消退期中表现的替代转移规律是事件网络舆情在不断高涨的过程中，由于社会公众注意力或媒体容积率有限情况下，公众的关注力会很容易被另外的网络事件舆情所吸引和转移，或者是媒体将更多的精力和篇幅转移到其他事件的关注上去。当然政府为了转移公众或媒体的关注焦点，也会有意识地制造议题来合理引导转移网络议题。

在消退期，突发事件网络舆情传播进入尾声阶段，从7月23日起进行微博发布及评论和转发信息数量剧减，关注“郑州7·20特大暴雨”事件的网民数量逐渐减少。从图2中明显可以看出从7月22日开始舆情热点逐渐减退，7月23日转发量为289856条，25日转发量仅90971条，但部分主流媒体包括@人民日报、@观察者网、@人民网等持续发布微博引导其他网民进行讨论和转发。在该阶段网民参与到“郑州暴雨后人间百态”“航拍暴雨过后的郑州”等话题讨论中，号召更多的人参与到此次事件的救助过程中，彰显了网络正能量。此外，媒体开始深挖郑州暴雨事件的议题，相关报道也不仅限于救灾措施，更多的聚焦于暴雨发生的原因。网民此时除了关注救援行动、暴雨后恢复情况，同时也在进一步反思减灾防灾的相关举措。网络舆情开始从关注暴雨事件灾情本身向自然灾害的预警和救灾机制不完善、事件责任者、城市建设和发展等议题转移。

结论与讨论

突发自然灾害事件网络舆情演变是政府部门监测和治理网络舆情面临的现实问题，因此深入研究突发自然灾害事件网络舆情演变规律就显得十分重要。突发自然灾难事件网络舆情演化是一个时间和空间渐变的系统过程，通过数据分析突发自然灾害事件网络舆情的时空演化特征，从时间和空间两个维度考察网络舆情的传播规律，可以得出如下结论：突发自然灾害事件网络舆情演变具有“高峰型”空间集聚和“低谷型”空间集聚双重效应，其中经济发展、社会发展、人口基数、人口流动等因素对突发自然灾害事件的网络舆情空间集聚具有正向作用。突发自然灾害事件网络舆情演变可分割为生成期、爆发蔓延期、消退期三个有序阶段，其依次表现出共振趋同规律、感染互动规律、替代转移规律。政府、媒体与网民三个主体之间交互影响，对突发事件网络舆情传播热度、传播速度和舆情演变态势都具有重要的影响。

把握舆情演化规律，注重现实与虚拟互动监控。突发灾害网络舆情风险监测与评价是应对突发自然灾害和引导治理网络舆情的一项重要工作。在对自然灾害舆情进行引导和预警之前，对舆情进行合理的风险评价可以为舆情的引导和预警提供更加有效的参考。突发自然灾害事件网络舆情演化具有空间相对性，政府部门应系统考虑舆情传播中不同传播阶段的空间集聚机制，识别和分析风险背后的原因，从而进行有针对性的舆情引导。此外，政府部门应该向公众普及自然灾害预警知识，避免部分公众难以全面、科学、正确、真实地理解预警的作用和意义。预警重在实效，为此，让公众正确预估突发灾害事件可能造成的风险大小，积极培养公众的风险应对意识，从而减少突发自然灾害造成的损失。

稳步推进政务公开，加强民意沟通。在郑州特大暴雨事件中，政务媒体与主流媒体相互配合及时公开灾情信息，满足公众对灾情信息需求，有效遏制了公众恐慌心理，对舆情内容进行情感判定得出敏感占比21.51%，接近于低敏感。另外，其中网民评论观点主要表现居于首位的是湖北新闻发布“暴雨后的郑州，你们一定行！‘郑州暴雨后人间百态’‘航拍暴雨过后的郑州’”，该话题评论数占80.41%，建立起虚拟社区的凝聚感和互相激励的积极情绪，从中可以看出公众对政府的信任程度提高，该事件社会舆论处在积极健康的方向发展。在社交媒体环境下自然灾害事件的处理既是机遇也是挑战，各级政府和相关部门能否采取有效措施引导舆论，不仅关系到事件的处理、人民群众的生命财产安全、社会的稳定发展，还关系到政府的权威性和公信力。

优化网络舆情政府监控协同治理体系。根据信息传播学的二八定律，帕累托等认为引导突发事件舆论走向的主要因素是与该事件相联系的关键节点以及敏感人群在不断推动。“郑州7·20特大暴雨”事件微博舆情中转发微博占95.73%，而原微博仅占4.27%，其中参与该事件的所有层级数占比为一次转发37.77%、二次转发19.76%、三次转发10.32%、四次及以上转发为32.15%。从中可以看出信息二级传播发挥着“放大镜”的作用，甚至可以扭转舆论场的传播导向。从表1舆情走向的节点关键信息可以看到信息来源以主流媒体、网络大V为主，他们是网络舆情中的意见领袖，是议题的发出者，具有影响网络舆情扩散的能力，进而会影响舆情的走势和趋向。因此，相关政府部门应及时主动与意见领袖沟通，鼓励各方媒体深入灾情的每个环节，第一时间发布客观最新信息，并与政府的信息公开形成良好互动。舆情的引导和治理不能仅局限于政府层面，也需要充分发挥非政府组织等社会力量的作用。