突发灾难事件中舆情发酵机理与内在逻辑研究*——基于融知发酵模型

杨洋洋 胡 峰

(1.郑州轻工业大学经济与管理学院 郑州 450001;2.江苏省科学技术情报研究所 南京 210042;3.江苏省科学技术发展战略研究院 南京 210042;4.南京师范大学国家安全与应急管理研究中心 南京 210023)

0 引 言

近年来,突发灾难舆情事件频繁爆发,如“东航搭载132人客机MU5735在广西梧州藤县坠毁”“河南遭遇特大暴雨”“T179客运火车在湖南脱轨起火”等,由于突发灾难事件的危害性、突发性和敏感性,加之互联网平台的虚拟性和匿名性,导致突发灾难舆情事件的快速发酵[1-2]。突发灾难舆情事件的快速发酵,不仅给公众带来焦虑和恐慌,而且扰乱网络秩序,为突发灾难舆情事件的处理带来极大压力。因此,面对复杂的实践环境和多变的网络空间,剖析突发灾难舆情事件的发酵机理,掌握突发灾难舆情事件的发酵规律,制定针对性的应对方案,是突发灾难舆情事件应急管理的关键。

可见，该次采空区治理工作既消除了灾害体的安全隐患，又实现了灾害体的空间利用，可对胶东地区其他金矿采空区充填工作提供借鉴。但需要指出，该次工作是在小型石英脉型金矿区进行采空区治理，充填方法和物料的确定主要考虑倾角陡、空间小的特点，此前未曾开展类似工作，无规范、手册可循，今后在相关工作中仍需进一步完善。特别是对于蚀变岩型金矿及其他缓倾矿体采空区治理，需要更进一步开展深入研究。

换届以来，临沂市河东区人大常委会创新开展了“代表履职尽责做表率、建设美丽河东当先锋”主题实践活动，推进代表履职能力有新提高、助力发展有新业绩、建言献策有新成效、服务群众有新举措、全区代表工作有创新，有活力、有亮点。

基于此,本文以突发灾难舆情事件为研究对象,探究突发灾难舆情事件的发酵机理,以期为突发灾难事件网络舆情治理提供决策支撑和政策建议。本文试图解决以下3个问题:a.哪些变量是影响突发灾难事件舆情发酵的必要条件,影响程度如何?b.哪些组态是影响突发灾难事件舆情发酵的充分条件,不同路径存在怎样的差异?c.突发灾难事件舆情发酵机理存在怎样的内在逻辑?

1 文献回顾与理论框架

1.1 文献回顾

1.1.1融知发酵模型及其应用研究

融知发酵模型源于知识演化模型,是由和金生教授于2002首次提出的,该理论基于交叉研究的角度,把生物学和知识管理融合在一起,拓展了新的研究视角[3-4]。从知识供应链视角解析融知发酵模型的构成要素,其主要包括发酵底物、发酵菌株、发酵酶、发酵吧、发酵环境、发酵产物[5]。该理论将知识的产生、传播、增长、演化等过程类比为生物发酵过程,赋予知识以生命力,对揭示知识发酵的内在机理和背后逻辑具有独到见解[6]。

目前,学者已将融知发酵模型扩展到诸多领域。如在知识创新领域研究中,王越等认为知识的转移、增长和转化存在一定的规律,类比生物发酵原理,建立了知识发酵模型[7];张红兵等以产业集群为切入点,阐述了知识创新发酵的过程和特征,为产业集群中知识创新能力培育提供建议[8]。在信息资源共享领域研究中,张蒙等结合融知发酵模型,从共享主体、持续可获取的信息资源、共享需求和目标、共享机制、共享场所、共享环境和技术支撑7个维度构建了公共服务平台信息资源共享的影响因素模型[9];刘国亮等在此基础上,进一步研究了公共服务平台信息资源共享的实现路径[10]。在公共事件应急领域研究中,胡峰等从微观、中观、宏观3个维度剖析了重大疫情防控工作中应急情报的发酵机理,提出了应急管理质量提升的建议[6];张蒙解析了突发公共卫生事件网络舆情发酵机理,并结合舆情发酵周期,构建了网络舆情发酵动态演化模型[11]。

综上,虽然已有少数学者把融知发酵模型引入网络舆情研究中,为本文研究的开展奠定了理论基础,但现有研究更侧重于理论模型的构建,缺乏实证案例的验证。鉴于此,本文基于融知发酵模型构建突发灾难事件舆情发酵机理的理论模型,并通过案例分析验证模型的可行性,以期在理论上完善网络舆情相关研究体系,进一步拓展融知发酵模型在网络舆情研究领域的应用深度和广度。

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由表6可知,突发灾难事件舆情发酵机理的组态包括10条路径,根据杜运周等[32]的研究,一般认为当组态的一致性水平大于0.8时,则该解具有一定的可解释性,本文得到的10条组态的一致性水平均大于0.9,总体一致性为0.9831,表明本文得出的解的可解释性比较高,达到了研究的需求,研究结果具有科学性。

对网络舆情发酵机理的研究,有助于掌握网络舆情的传播特征和规律,为网络舆情治理提供理论支撑。现有研究主要从研究方法和模型构建两个方面展开:第一,研究方法。网络舆情在发酵过程中会产生大量的文本数据,扎根理论能从复杂海量的文本数据中抽取概念,把杂乱无章的数据转化为学术语言,从而剖析网络舆情传播发酵的特征[12-13];回归分析能够探究单个因素对网络舆情发酵的影响效果,以此提高网络舆情的应对效率[14];定性比较分析方法能够分析组合因素对重大突发舆情事件触发机制的影响,剖析多重并发的舆情触发路径[15]。第二,模型构建。SEIR模型能够剖析不同情景下公众观点的发酵演化过程,分析不同人群的演化特征,据此提出针对性的政策建议[16-17];系统动力学模型能用模拟舆情发酵的动态演化过程,有助于应急管理动态调控策略的制定[18];贝叶斯网络模型用于网络舆情发酵趋势预测,能够有效地解释舆情发酵过程中存在的问题,为网络舆情的干预提供支撑[19-20]。

综上,在借鉴和参考现有网络舆情发酵机理研究成果的基础上,本文构建了突发灾难事件舆情发酵机理的融知发酵模型,探究影响突发灾难事件舆情发酵机理的必要条件和组态路径,揭示其背后的内在逻辑,归纳舆情发酵模式,剖析突发灾难舆情事件多重并发的发酵机理,以期为突发灾难舆情事件的管控提供更有针对性的政策建议。

高等职业技术教育的职业技术课应用项目式教学，与其他的教学方式最主要的区别在于：改革本科专业学科体系教学知识的完整性和系统性，教学过程始终围绕着项目(技术或技能单元)是否能够完成而进行，主要是培养学生的综合技能和可持续发展能力，对知识结构的要求本着“必须、够用”的原则[5]。与任务驱动教学、案例教学、探究教学(问题式)的教学方式相比，高职项目式教学具有以下特点。

1.2 理论框架

为了确保研究结果的科学性和合理性,需要做稳健性检验,结合Kraus等和程建青等的研究[34-35],本文采用两种方式对研究结果进行稳健性检验:第一,把一致性阈值从0.80提高到0.85,其他参数设置保持不变,得到的组态路径不变,各组态的一致性水平和覆盖率、整体的一致性水平和覆盖率均未发生显著变化。第二,把PRI从0.75分别提高到0.80和0.90,其他参数设置保持不变,得到的组态路径不变,各组态的一致性水平和覆盖率、整体的一致性水平和覆盖率均未发生显著变化。由此可知,本文的研究结果通过了稳健性检验。

结合本文的数据特点和研究目的,同时借鉴Ragin和杜运周等的研究[22,32],选择三点锚定方法对条件变量和结果变量进行校准,完全隶属(95%)用最大值来表示;交叉点(50%)用平均值来表示;完全不隶属(5%)用最小值来表示。如案例4(广东惠州发生4.1级地震)的原始数据为:发酵底物(6)、发酵菌株(6)、媒体酶(107)、公众酶(6166)、发酵场域(2.5)、发酵周期(86)、发酵产物(65.1);校准后的数据为:发酵底物(0.57)、发酵菌株(0.08)、媒体酶(0.06)、公众酶(0.22)、发酵场域(0.08)、发酵周期(0.15)、发酵产物(0.45)。各变量的校准统计如表3所示。

2 研究设计

2.1 研究方法

NCA(Necessary Condition Analysis)由杜尔教授(Jan Dul)于2016年首次提出,该方法用于分析复杂系统中单个变量对结果变量的必要性程度,NCA方法不仅能够判断某一变量是否是结果变量的必要条件,而且给出了该变量的必要性程度,便于学者们据此判断某一变量相对于结果变量的重要性,依次展开更加深入的研究[21]。fsQCA(Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis)由查尔斯·拉金(Charles C. Ragin)于1987年提出,该方法用于探究复杂系统中导致结果变量发生的多重并发因果关系,更符合实践需求,fsQCA方法打破了传统方法效率导向的研究瓶颈,以效果为导向,为学者们打开了新的研究视角,对于探究复杂系统问题的因果机制具有独特优势[22]。本文采用NCA与fsQCA相融合的方法,运用NCA方法探究突发灾难事件舆情发酵生成的必要条件和必要程度,采用fsQCA方法探讨导致突发灾难事件舆情发酵生成的组态路径,NCA方法弥补了fsQCA方法必要条件分析的不足,两种研究方法的结合,使得突发灾难事件舆情发酵机理的研究更加科学合理。

2.2 变量说明

本文把融知发酵模型引用到突发灾难事件舆情发酵机理的研究中,以发酵底物、发酵菌株、媒体酶、公众酶、发酵场域、发酵周期为条件变量,以发酵产物为结果变量,各变量解释与测度、文献来源如表1所示。

表1 变量解释与测度汇总表

2.3 案例与数据来源

本文的研究案例主要来源于知微事见平台和新浪微博,筛选案例的原则主要基于两点:第一,为了确保研究案例的同质性,仅选择与突发灾难事件有关的网络舆情事件,剔除主题重复、内容无关、数据残缺的网络舆情事件;第二,为了确保研究数据的可获得性,选取的舆情案例在新浪微博、微信平台、网媒平台等平台上具有一定的传播量,剔除正在发生的网络舆情事件。以“突发灾难事件”作为检索词,一共搜集了133个案例,时间跨度为2018-2022年,事件类型涵盖了自然灾害事件和事故灾害事件。表2给出了部分案例的基本信息。

表2 部分案例的基本信息

本文的数据类型包括文本数据和数值数据,文本数据采用后羿采集器通过网络爬虫获取,数值数据的获取方式包括网络爬取和专家打分,由于突发灾难事件危害性指标难以找到定量数据来测度,采用专家打分法,其他指标数据均通过网络爬虫获取。把133个案例的文本材料发给专家组,以此作为打分的依据,专家组包括舆情领域学者和研究生共30名,其中,3名教授、4名副教授、9名讲师、14名研究生。为了确保专家组打分的可靠性,专家组成员的专业背景都与网络舆情领域相关,其中14名研究生来源于作者课题组,对本文研究案例具有充分的了解,且具有扎实的网络舆情研究专业背景。

3 数据分析

3.1 变量校准

突发灾难事件舆情发酵是各发酵要素相互作用的结果,随着突发灾难事件信息的输入,舆情信息进入网络环境中,突发灾难事件作为发酵底物,其危害性是影响发酵底物影响力的重要因素,突发灾难事件的危害性越大,越能引起较大的发酵反应。新浪微博、微信平台、网媒平台等互联网平台作为发酵吧,为突发灾难舆情事件的发酵提供场所,由于互联网发酵吧的虚拟性、便捷性和交互性,能够显著提高突发灾难舆情事件的发酵进程。突发灾难事件会诱发不同数量的发酵菌株进入发酵吧,在互联网平台上,媒体酶和公众酶参与其中,媒体作为突发灾难舆情事件的主要传播者,会对突发灾难事件发布一系列的报道,为了吸引更多的关注,媒体机构会采用夸张渲染的报道方式,有效的报道方式能够快速吸引公众眼球,提高突发灾难舆情事件的热度,加速突发灾难舆情事件的发酵速度,公众会在互联网平台上参与突发灾难事件舆论的评论、转发、点赞、收藏等活动,在自媒体时代,公众的传播行为更能够引起共鸣响应,从而加速突发灾难事件舆情的发酵。在此期间,发酵环境也会影响突发灾难事件舆论的发酵过程,该突发灾难舆情事件在整个发酵场域中的影响力占比,也会影响到其发酵结果,当在同一发酵场域中,该事件的影响力较高时,能占据发酵场域的中心,获得更多的发酵资源,突发灾难舆情事件在新浪微博、微信平台、网媒平台等平台上的发酵周期也是影响发酵结果的重要因素。在发酵底物、发酵菌株、发酵吧、媒体酶、公众酶、发酵场域、发酵周期的共同作用下,最终导致发酵产物的产生。当媒体和公众对发酵产物进行二次挖掘时,会产生与该舆情事件相关的衍生舆情,使得发酵产物更加多样化和复杂化,将这些舆情发酵产物集成整合形成舆情库,能够为网络舆情治理提供决策支撑。

该模式覆盖的组态路径有H1、H2和H5。在该理论模式中,发酵场域发挥主导作用。在某一突发灾难事件舆情发生场域内,会有诸多网络舆情事件同时传播发酵,在网络发酵场域内的占比反映了公众和媒体对该舆情事件的关注程度,当该突发灾难舆情事件的发酵场域占比较高时,表明该舆情事件吸引了更多的关注和热度。因此,该类网络舆情事件发酵产物的产生是与其他网络舆情事件经过激烈会战后胜出的结果,薛可等学者的研究结论也验证了发酵场域的驱动作用[36]。组态H1的发酵方程式为:～媒体酶+～公众酶+发酵场域+～发酵周期→发酵产物。该组态覆盖了9个案例,在该组态中,发酵场域发挥主导作用,即使在媒体酶、公众酶、发酵周期不存在的情况下,依然能够驱动突发灾难事件发酵产物的产生。组态H2的发酵方程式为:发酵底物+～发酵菌株+～媒体酶+发酵场域→发酵产物。该组态覆盖了7个案例,在该组态中,发酵底物和发酵场域发挥主导作用,即使在发酵菌株和媒体酶不存在的情况下,依然能够驱动突发灾难事件发酵产物的产生。组态H5的发酵方程式为:媒体酶+～公众酶+发酵场域+发酵周期→发酵产物。该组态覆盖了8个案例,在该组态中,媒体酶、发酵场域和发酵周期发挥主导作用,即使在公众酶不存在的情况下,依然能够驱动突发灾难事件舆情发酵产物的产生。

表3 变量的校准统计

3.2 必要条件分析

本文运用R语言进行突发灾难事件舆情发酵机理的必要条件分析,得到NCA方法必要条件分析结果和散点图如表4和图2所示。由图2可知,发酵底物的散点图中几乎不存在天花板区域,因此,发酵底物不是发酵产物产生的必要条件,结合表4进一步判断其他变量的必要性。根据Dul的研究[21],给出NCA方法必要条件判定的依据为:当0≤ d ≤0.1时,说明该条件变量对结果具有低等效应,当0.1< d ≤0.3时,说明该条件变量对结果具有中等效应,当0.3< d ≤0.5时,说明该条件变量对结果具有高等效应,当0.5< d ≤1.0时,说明该条件变量对结果具有超高等效应。当某一变量同时满足效应量大于0.3、P值小于0.05、精确度大于90%时,可以判断该变量是结果变量的必要条件,在下文进行条件组态分析时需要设置该条件为必要条件。由表4可知,发酵菌株、媒体酶、公众酶、发酵场域、发酵周期的效应量均小于0.3,因此,不构成发酵产物产生的必要条件。综上可知,发酵底物、发酵菌株、媒体酶、公众酶、发酵场域、发酵周期均不是发酵产物产生的必要条件。

图2 NCA方法必要条件分析的散点图

为了进一步验证NCA方法必要条件分析的研究结果,这里利用fsQCA3.0软件中的必要条件进行检验,分析结果如表5所示,借鉴Fiss的研究[33],当某一变量的必要性分析的一致性水平大于0.9时,构成结果变量的必要条件。由表5可知,各变量必要性分析的一致性水平均小于0.9,不构成发酵产物产生的必要条件,该结论与NCA方法必要条件分析结果一致。

基于以上突发灾难事件舆情发酵机理的探究,结合融知发酵模型,对突发灾难事件舆情发酵机理的内在逻辑进行剖析,总结出3种驱动突发灾难事件舆情发酵的理论模式,即:交融碰撞型模式、演化推进型模式和衍生变异型模式。

表5 基于fsQCA方法的单一条件必要性分析

3.3 条件组态分析

在必要条件分析的基础上,为了进一步剖析各条件变量对结果变量的组态效应,以发酵底物、发酵菌株、媒体酶、公众酶、发酵场域、发酵周期为条件变量,以发酵产物为结果变量,运用fsQCA3.0软件对突发灾难事件舆情的发酵机理进行剖析。把原始一致性阈值设置为0.8,案例频数值设置为1,PRI(Proportional Reduction in Inconsistency)一致性设置为0.75,所得到的突发灾难事件舆情发酵机理的组态分析结果如表6所示。

5月3日，中共中央政治局委员、国务院副总理、国家防汛抗旱总指挥部总指挥回良玉在国家防总指挥中心主持召开国家防总全体会议，研究分析今年汛情旱情形势，安排部署防汛抗旱工作。

表6 突发灾难事件舆情发酵机理的组态分析

1.1.2网络舆情发酵机理研究

综合中间解和简约解可知,发酵菌株、公众酶、发酵场域为核心条件,发酵底物、媒体酶、发酵周期为边缘条件。发酵菌株覆盖7条组态,其中,在6条组态表现为存在因素,在突发灾难舆情事件中,网络舆情的菌株数量和质量对发酵产物的产生具有显著影响,质量较好的发酵菌株能够吸引公众和媒体的眼球,数量较多的发酵菌株能够扩大突发灾难舆情事件的曝光概率。公众酶覆盖7条组态,其中,在4条组态表现为存在因素,公众作为网络舆情事件发酵的传播者,公众的评论、转发、点赞等行为都会加速突发灾难舆情事件的发酵过程,甚至影响网络舆情事件的发酵趋势。发酵场域覆盖8条组态,其中,在6条组态表现为存在因素,发酵场域是影响发酵产物产生的一个环境变量,当该突发灾难舆情事件在发酵场域中的占比较高时,此时,其他网络舆情事件的影响力就会减弱,即该网络舆情事件受到的外界干扰较弱,从而触发发酵产物的快速发酵。

3.4 稳健性检验

本文将融知发酵模型运用到突发灾难事件舆情发酵机理的研究中,其理论框架如图1所示。在突发灾难事件舆情发酵系统中,发酵底物是指突发灾难事件本身,舆情发酵依存于突发灾难事件;发酵菌株提供突发灾难事件舆情信息,使得突发灾难事件进入媒体和公众的视线;发酵酶是促进突发灾难事件舆情发酵的催化剂,提高突发灾难事件舆情传播的深度和广度;发酵环境是指影响突发灾难事件舆情发酵的外部因素;发酵吧是突发灾难事件舆情发酵的容器,为突发灾难事件舆情发酵提供平台,如新浪微博、微信平台和网媒平台;发酵产物是突发灾难事件舆情发酵的结果,具体表现为突发灾难舆情事件的发酵过程、影响程度、应对机制等。

4 突发灾难事件舆情发酵的内在逻辑分析

尽管内部控制上强调招聘人员要从职业道德修养和专业胜任能力双方面标准来选拔和聘用财务人员，但是行政事业单位很难做到。例如，在行政事业单位中，有部分会计与财务工作人员在工作时并未取得相关证书，理论和实践根本无法同步，导致相关内部控制政策执行起来困难。同时，在行政事业单位中从事会计工作的人员年龄层次普遍偏大，接受新事物的能力与意识相对缺乏，但社会快速发展下，会计制度与理论知识也同样在发展，学习能力低下的问题必然产生各种不良影响。

4.1 交融碰撞型模式

HINT1基因突变所致的遗传性轴突型神经病1例报告 ………………………… 李洁，张丽，汤其强，等 394

4.2 演化推进型模式

该模式覆盖的组态路径有H6和H8。在该理论模式中,发酵菌株和发酵周期发挥主导作用。在突发灾难事件舆情融知发酵模型中,质量较好的发酵菌株能够提高网络舆情事件的传播效率,使得媒体有更多报道挖掘的空间,吸引更多的公众眼球,较长的发酵周期能够有效地提高该突发灾难事件舆情事件的曝光率,随着发酵周期的延长,公众会对该突发灾难事件舆情事件有更加客观的认知,从而驱动该舆情事件朝着良性的方向演化,该结论在张兆阳等的研究中也得到了验证[37]。组态H6的发酵方程式为:发酵菌株+媒体酶+发酵场域+发酵周期→发酵产物。该组态覆盖了12个案例,在该组态中,发酵菌株、媒体酶、发酵场域、发酵周期发挥主导作用,驱动突发灾难事件舆情发酵产物的产生。组态H8的发酵方程式为:～发酵底物+发酵菌株+～媒体酶+～公众酶+～发酵场域+发酵周期→发酵产物。该组态覆盖了1个案例,在该组态中,发酵菌株和发酵周期发挥主导作用,即使在发酵底物、媒体酶、公众酶、发酵场域不存在的情况下,依然能够驱动突发灾难事件舆情发酵产物的产生。

4.3 衍生变异型模式

该模式覆盖的组态路径有H9和H10。在该理论模式中,发酵菌株、公众酶和发酵场域发挥主导作用。当某一突发灾难事件舆情事件同时满足具备质量较好的发酵菌株、拥有较高的公众关注度、在发酵场域中的占比较高时,会导致该突发灾难事件舆情具有较大的影响力,并在舆情事件发酵过程中,再造出一系列衍生舆情的发酵,驱动该突发灾难事件舆情的二次发酵,单晓红等的研究与该结论相吻合[38]。组态H9的发酵方程式为:发酵底物+发酵菌株+公众酶+发酵场域+～发酵周期→发酵产物。该组态覆盖了8个案例,在该组态中,发酵底物、发酵菌株、公众酶、发酵场域发挥主导作用,即使在发酵周期不存在的情况下,依然能够驱动突发灾难事件舆情发酵产物的产生。组态H10的发酵方程式为:发酵底物+发酵菌株+媒体酶+公众酶+发酵场域→发酵产物。该组态覆盖了11个案例,在该组态中,发酵底物、发酵菌株、媒体酶、公众酶、发酵场域发挥主导作用,驱动突发灾难事件舆情发酵产物的产生。

5 研究结论与讨论

5.1 研究结论

本文基于融知发酵模型,采用NCA与fsQCA相融合的方法,探究了突发灾难事件舆情发酵机理和理论模式,主要得出如下研究结论:

a.通过必要条件分析可知,发酵底物、发酵菌株、媒体酶、公众酶、发酵场域、发酵周期均不构成发酵产物产生的必要条件,即单个变量对发酵产物的影响是有限的。

b.通过组态路径分析可知,突发灾难事件舆情发酵机理的组态包括10条路径。其中,发酵菌株、公众酶、发酵场域为核心条件,发酵底物、媒体酶、发酵周期为边缘条件。

c.基于以上分析结果,结合融知发酵模型,对突发灾难事件舆情发酵机理的组态路径进一步归纳分析,总结出3种驱动突发灾难事件舆情发酵的理论模式,即:交融碰撞型模式、演化推进型模式和衍生变异型模式。

5.2 政策启示

本文的研究结论对突发灾难事件网络舆情治理的实践启示主要体现在以下两个方面:

1.3 观察指标 将温度探头置入鼻咽部，连接HP监护仪持续监测患者鼻喉温度作为机体中心温度。记录麻醉时、切皮时、手术开始后 30、60、90、120、150 和 180 min及手术结束时体温;记录输液量、出血量、手术时间、完全苏醒时间(定向力恢复、能正确回答问题、举手、抬头等)、术后寒战和躁动发生情况等指标。

玉米秸秆低温高效降解菌GF-20的应用效果研究…………………………………………… 胡万吉，孙继颖，青格尔，胡树平（64）

a.基于系统性思维,制定舆情管理应急预案。单个因素对突发灾难事件舆情发酵的影响是有限的,要基于系统思维提高舆情治理的整体效率,防止“木桶效应”,注重整体效能。第一,注重对舆情事件的过程管理。舆情管理应急预案制定是一个迭代优化的过程,从应急预案的制定、实施、监测到改进是一个循环反复的过程,需要在过程中不断优化和改进舆情应急预案内容。第二,加强对舆情系统的动态管理。在网络舆情演化的不同阶段,相关部门需要采取不同的引导措施,掌握舆论话语的主导权,针对网络舆情的演化趋势,采取动态的管理措施,实现实时监控管理。

b.因事制宜,采取多样化的治理措施。导致突发灾难事件舆情发酵产生的路径是多重并发的,其路径并不是唯一的,因此,需要制定多样化的治理措施,以应对复杂多变的实践环境。第一,针对舆情事件类型制定个性化的治理方案,不同类型舆情事件的发酵机理存在差异,其治理方案也要因事调整,针对该类舆情事件的发酵机理,制定个性化的治理方案,提高舆情治理的精度和效率。第二,赋予舆情管理部门灵活化的治理权限,面对复杂多变的网络环境,需要采取灵活性的治理措施,以突破网络舆情的“变局”带来的治理“困局”。同时,要赋予舆情管理部门更大的权力,使其能够在第一时间制定出应对决策。

5.3 不足与展望

本文基于融知发酵模型,对突发灾难事件中的舆情发酵机理进行探究,并进一步归纳了发酵机理的理论模式。仍存在一定的局限性:第一,本文以整个周期的突发灾难舆情事件为研究对象,未对发酵周期进行细分,在突发灾难舆情事件的不同周期发酵特征也存在差异。在后续研究中,将会把时间因素纳入研究体系中,探究不同发酵周期对突发灾难事件舆情发酵机理的影响。第二,本文针对突发灾难事件中舆情发酵机理进行探究,在其他类型的网络舆情事件中是否具有通用性,有待验证,在后期研究中,会进一步验证该模型构建的通用性问题,把该模型推广到更加广阔的应用领域。