文献类型：期刊文章

作　　者：乔玉为[1] 钟智锦[1] 许小可[2] 曹仁猛[3]

QIAO Yuwei;ZHONG Zhijin;XU Xiaoke;CAO Renmeng(School of Communication and Design,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China;College of Information and Communication Engineering,Dalian Vationalities University,Dalian 116000,Liaoning China;Department of Humanities and Social Sciences,Institute of Science and Technology Management,Dalian University of Technology,Dalian 116024,Liaoning China)

机构地区：[1]中山大学传播与设计学院,广东广州510275 [2]大连民族大学信息与通信工程学院,辽宁大连116000 [3]大连理工大学人文与社会科学学部科学学与科技管理研究所,辽宁大连116024

出　　处：《吉首大学学报（社会科学版）》

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：6

起止页码：131-142

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI2021_2022、NSSD、RCCSE、RWSKHX、普通刊

摘　　要：互联网在公共领域的渗透日渐深入,局部或者单一的突发事件由于社交媒体的介入往往会延伸至公共空间,成为公众广泛关注、参与的公共议题。社交媒体用户的情绪积累与传染可能左右网络舆情的走向。判断社交媒体舆论中的情绪类型,分析情绪传播特征继而验证影响情绪传染的因素变得十分重要。以"昆山反杀案"为切入口,运用情绪挖掘与社会网络分析方法,对突发事件舆论中的网络情绪进行粗、细粒度识别和网络模体、级联深度分析。研究发现,在微博场域中,"昆山反杀案"舆论的情绪化倾向明显,情绪分布以"好"的情绪最为显著;情绪传染路径以广播式传播为主,情绪传染呈现明显趋同性特征。事件发展态势与情绪极性均为情绪传染的相关因素,而随着级联深度的增加和讨论的深入,情绪逐渐趋于理性,显示了微博舆论场的"自我净化"功能。

关 键 词：突发事件 情绪极性  传统模式  广播式传播网络结构  结构式病毒性指标  

分 类 号：G206]