突發自然災害事件中的網絡輿情時空演化分析
——以新浪微博“鄭州7·20特大暴雨”事件為例

□陳勇 吳雨蒙

“我在地鐵里，水快到脖子了，求助求助求助！”2021年7月20日晚，一個名叫“小佩”的網民在微信朋友圈求救，她所在的鄭州地鐵5號線海灘寺站到沙口路站隧道內出現積水，小佩的求救信息瞬間刷爆網絡。河南鄭州遭遇了千年一遇的特大暴雨，20日16時到17時，一小時的降雨量達到了201.9mm，超過中國陸地小時降雨量極值。特大暴雨從17日20時到20日20時，三天總降雨量達617.1mm，遠遠超過以往鄭州年平均降雨量。鄭州的暴雨牽動了全國人民的心，關于災情、災難發生的原因以及救援情況的輿情也持續發酵。2021年7月21日當天有關鄭州暴雨的微博言論共1522643篇，這印證了網絡的強大能量。網絡輿情演化過程催化了事件的升級和擴散，甚至影響和決定著社會輿情的走向，進而滲透到現實社會中成為影響社會建設的重要因子。

近年來，我國突發自然災害事件網絡輿情異常高漲，在“鄭州7·20特大暴雨”事件中體現得淋漓盡致。在社交媒體的參與和各種復雜環境的助推下，網絡輿情體現出傳播范圍廣、擴散速度快、信息多元化、關注度高等特點。同時網絡輿情的負效應也會借助社交媒體強大的擴展力、滲透力和互動力而放大，誘發出一系列矛盾和問題，導致輿情監測、輿情分析和輿論引導的難度進一步加大。我國學界對網絡輿情的研究始于2003年，近年來成為熱點研究話題。目前，國內外學者對自然災害網絡輿情研究視角主要集中于輿情的議題建構、輿情影響因素分析以及輿情的傳播機制三個方面，其中突發事件網絡輿情演化的研究大致有三種思路：輿情演化階段分析、輿情傳播路徑分析、建立輿情演化模型，研究多以時間為維度展開分析，缺乏從本質層面探討分析輿情演化動力機制和演化規律。

基于此，本文在充分總結網絡輿情演化的個案分析基礎上，對突發自然災害事件中的網絡輿情演化中所表現出的輿情演化機理、動力機制和路徑進行深入分析，從而總結出社交媒體環境下突發自然災害事件網絡輿情信息在時間和空間上的演化規律，實現從現實感性的觀察到抽象理性的歸納，以期為網絡輿情監測和管理提供借鑒和參考。具體而言，本文將回答以下研究問題：

研究問題1：突發自然災害事件的網絡輿情演化在空間上呈現出何種特征？

研究問題2：突發自然災害事件的網絡輿情空間分布是否與地理邊界擴展存在一定的關系？

研究問題3：從時間序列的角度看，突發自然災害事件的網絡輿情演化規律具有何種特征？

資料來源及研究方法

資料來源。本文通過新浪微博“微熱點”系統，以“鄭州暴雨”為關鍵詞，以2021年鄭州特大暴雨發生的時間為主線，采集的數據時間范圍為2021年7月 17日 0：00至 8月 1日 00：00，獲取暴雨開始至暴雨結束后期間一周內的微博輿情數據共3026915條，并以“鄭州暴雨”為關鍵詞通過Python的網絡爬蟲系統，取得災前預警期2021年7月13日至2021年7月17日輿情數據的內容、收藏量、轉發量、評論量和點贊量。

統計分析。使用新浪微博“微熱點”系統從微博平臺采集并提取相關信息，按其傳播路徑、熱門信息、意見領袖等多個維度進行分析，并用圖表的形式呈現分析結果，著重從政務媒體、主流媒體、網絡大V和網民四大主體在一定時間范圍內發表的內容進行數據分析，探尋輿情演化過程中關鍵時間節點的議題和主要信息。

研究分析

“鄭州7·20特大暴雨”事件的微博輿情空間分布特征。根據現實中的地域概念將網絡空間進行劃分，從方位角度將地域分為東部、中部、西部三個部分；以人口數量、消費水平等指標為標準，將地域分為大城市、中小城市以及農村偏遠地區。

對“鄭州7·20特大暴雨”事件發布微博的所有博主發布內容的IP地址進行地域統計結果如下：

就方位而言，關注程度強弱依次是東部、中部、西部；以經濟發展水平而言，關注程度強弱依次是大城市、中小城市、農村偏遠地區。在東部地區中，網絡輿情分布數量排序以北京、廣東、江蘇、浙江、上海最為突出。雖然此次事件發生地點在河南，但對該事件更為關注以北京和廣東為最，其中北京信息數為426591，廣州信息數為393924，江蘇信息數為208771，浙江信息數為160803。我國在突發事件網絡輿情中形成了“高峰型”空間集聚和“低谷型”空間集聚兩個局部空間集聚區域。“高峰型”空間集聚區人口密度較高、網絡資源豐富、整體強勢搜索，而“低谷型”空間集聚區人口密度較低、網絡資源匱乏、整體弱勢搜索。北京為全國政治文化中心，廣東為東部沿海發達地區，網絡輿論關注的程度最高，表現為“高峰型”空間集聚特征。距離鄭州“7·20特大暴雨”事件發生地較遠的西藏、青海、寧夏、甘肅等地的網民同樣表現出一定程度的關注度，表明此次事件是一次全國范圍內關注度高的重大輿情事件。但相比北上廣等東部發達地區而言，西部城市和地區網絡輿情關注度較低，具有“低谷型”空間集聚特征。北京、廣東、江蘇、浙江、上海的網民在突發輿情中參與度高，這與其經濟和社會發展程度高有高度的相關性，但經濟和社會發展是其中最重要的原因嗎？通過相關數據分析，我們有進一步發現。

河南是中國人口第一大省，也是勞務輸出第一大省。2020年河南省統計局人口處數據顯示，從河南外出人口流向看，主要呈現向東南沿海一帶流動的趨勢。2020年河南外出人口流向最集中的省、直轄市依次為廣東（277.36萬人）、浙江（246.59萬人）、江蘇（219.72萬人）、上海（134.3萬人）和北京（134.3萬人）。新經濟地理學派認為社會大眾互聯網關系是在一定地理（空間）區域內依據親緣、社交等關聯關系而集聚形成的。費孝通在《鄉土中國》中將中國傳統的社會格局比作“一塊石頭丟在水面上所發生的一圈圈推出去的波紋”。每個人都是他社會影響所推出去的圈子的中心，被圈子的波紋所推及的就發生聯系。每個網絡都是以“己”作為中心，每個網絡的中心也各不相同，這就是一個差序格局。河南外出人口流向與網絡輿情分布突出的省市非常契合，從中可以看出“鄭州7·20特大暴雨”事件使外出務工人員即使身處外地也心系家鄉。他們持續關注災情進展，通過以新浪微博為主的社交媒體平臺參與到事件的討論中。由此可知人口基礎、流動性等外生變量對突發自然災害事件網絡輿情空間集聚具有較強的正向作用。

“鄭州7·20特大暴雨”事件輿情時間演化分析。隨著互聯網的普及和縱深發展，突發自然災害事件網絡輿情的形成、發展和消退過程較為復雜。在社交媒體中每個用戶既是信息源，又是信息傳播者，信息可以從一個節點同時推向多個節點，通過不斷轉發來擴大信息的覆蓋面，形成持續的影響力。如表1所呈現的“鄭州7·.20特大暴雨”事件的網絡輿情演變的關鍵信息發布及傳播情況。然而從總體來看，突發自然災害事件網絡輿情從生成到消退呈現出一個完整的信息傳播生命周期特征，并且呈現或遵循著某些內在的規律來運行。

表1 “鄭州7·20特大暴雨”事件的網絡輿情中關鍵時間節點信息傳播情況

突發自然災害事件“鄭州7·20特大暴雨”的網絡輿情具有明顯的三階段特征。從圖2中可以看到，在2021年7月17日9點左右至2021年7月20日21點左右信息量增加，隨著鄭州連下三天暴雨，網民也開始參與到“鄭州暴雨”輿情話題的擴散過程中。爆發蔓延階段在2021年7月20日22點左右至2021年7月23日18點左右。從上圖1可以看出，整個事件的爆發點在2021年7月21日，當天共有1522643篇相關微博言論。網民的大量轉發加上各大媒體的高度關注，將事態發展推向高潮。隨即下降進入蔓延階段，最終在2021年7月23日19點至2021年8月1日進入消退階段。本文結合現有的研究成果，將突發自然災害事件輿情演化劃分為輿情生成期、輿情爆發蔓延期、輿情消退期三個階段，并對每個階段的發展與演變過程和規律進行深入的分析與總結。

圖1 “鄭州7·20”特大暴雨期間微博發文的博主地域分布

圖2 “鄭州7·20特大暴雨”事件期間微博輿情走向圖

一、生成期網絡輿情演變——共振趨同規律。共振理論（Resonance theory）是物理學中的理論，指一個物體在周期性的連續受到驅動力的作用，當驅動力頻率與物體本身產生的頻率相當或相差較少時，物體做受迫振動使振幅最大，系統的能量最大。突發自然災害事件網絡輿情的生成是由于自然災害發生后，公眾具有一定相似或相同的情緒時會形成統一的共鳴，從而產生相似性網絡輿情共振。因此共振的結果往往是能量的聚集，政府、媒體和網民等多元主體的互動可以形成更大的振幅。

在7月17日9點左右“鄭州暴雨”事件網絡輿情在社交媒體平臺形成并進入傳播階段。而在鄭州暴雨預警期間，僅有地方媒體發布預警信息，而從輿情的數量上來看也并沒有得到網民的廣泛關注。在7月14日19：02分@新浪河南發布暴雨黃色預警信號，該微博轉發量為1，評論量為10。直到2021年7月17日，有網民開始關注，如@財智孫國英在微博上發布“未來幾天還有不少暴雨運送中”“鄭州暴雨導致多輛私家車趴窩”。隨著受災情況的加劇，網民相互之間有共同的議題話語，在7月19日對該話題討論迅速進入傳播階段，網民之間開始共鳴與聲援，網絡輿情共振由此形成。用戶主要對鄭州暴雨情況、人員傷亡信息及救援活動等進行討論，出現如@11點28分不打烊、@新浪河南、@鐵醬醬醬醬等具有影響力的意見領袖。這時受災現場與網絡輿情相互共振、相互回應，個體與群體的匯流形成了在現實社會中形成群體性抗災事件，在虛擬網絡社會中則表現為突發自然災害事件網絡輿情。

二、爆發蔓延期網絡輿情演變——感染互動規律。伊藤陽一提出了“三極模式”（Tripolar Model），認為輿情的擴散和傳播主要是由政府、媒介、公眾相互影響、感染和互動的結果。政府、媒體和公眾作為突發自然災害事件網絡輿情的主體貫穿于輿情傳播的過程，爆發蔓延期網絡輿情演變實質上就是政府、媒體和公眾以及公眾與公眾之間一種信息互動的過程。突發自然災害事件網絡輿情傳播中具體體現為“政府—公眾”“媒體—公眾”“政府—媒體”“公眾—公眾”四個互動模式。

在7月20日22點左右至7月23日18點左右的爆發蔓延期，突發事件網絡輿情“鄭州暴雨”話題傳播進入白熱化階段，7月21日網絡輿情信息數量達到最高。政府、媒體和公眾的相互作用和互動發展，對于輿情的爆發和擴散起著重要的推動作用。隨著災情的發展引發了衍生話題的傳播，如“鄭州暴雨5號地鐵一起接力轉發！”“鄭州暴雨避險信息”“于逸飛免試用期直接錄用”等。重要意見領袖們的發言被其他網民大量轉發評論，形成多個輿論作用場，也是輿情爆發蔓延的最重要階段。在該階段，政府、媒體和公眾在對待鄭州暴雨事件問題上處于相互支持和理解的立場，政府會采取必要的議程設置引導公眾，使網絡輿情向良性方向發展，這時網民較高關注當地的受災情況及應急救援情況。同時，公眾也是網絡輿情發生和發展的源泉，如網民@藝梵梵梵在暴雨期間經歷酒店坐地起價事件成為“鄭州暴雨”討論的熱點話題，這也促使政府和媒體采取必要的措施加強輿情引導。不僅如此，媒體對政府處理暴雨事件行為的監督也在一定程度上推動著網絡輿情的縱深發展。

三、消退期網絡輿情演變——替代轉移規律。替代轉移可以理解為事物的轉移和取代的過程。突發自然災害事件網絡輿情在消退期中表現的替代轉移規律是事件網絡輿情在不斷高漲的過程中，由于社會公眾注意力或媒體容積率有限情況下，公眾的關注力會很容易被另外的網絡事件輿情所吸引和轉移，或者是媒體將更多的精力和篇幅轉移到其他事件的關注上去。當然政府為了轉移公眾或媒體的關注焦點，也會有意識地制造議題來合理引導轉移網絡議題。

在消退期，突發事件網絡輿情傳播進入尾聲階段，從7月23日起進行微博發布及評論和轉發信息數量劇減，關注“鄭州7·20特大暴雨”事件的網民數量逐漸減少。從圖2中明顯可以看出從7月22日開始輿情熱點逐漸減退，7月23日轉發量為289856條，25日轉發量僅90971條，但部分主流媒體包括@人民日報、@觀察者網、@人民網等持續發布微博引導其他網民進行討論和轉發。在該階段網民參與到“鄭州暴雨后人間百態”“航拍暴雨過后的鄭州”等話題討論中，號召更多的人參與到此次事件的救助過程中，彰顯了網絡正能量。此外，媒體開始深挖鄭州暴雨事件的議題，相關報道也不僅限于救災措施，更多的聚焦于暴雨發生的原因。網民此時除了關注救援行動、暴雨后恢復情況，同時也在進一步反思減災防災的相關舉措。網絡輿情開始從關注暴雨事件災情本身向自然災害的預警和救災機制不完善、事件責任者、城市建設和發展等議題轉移。

結論與討論

突發自然災害事件網絡輿情演變是政府部門監測和治理網絡輿情面臨的現實問題，因此深入研究突發自然災害事件網絡輿情演變規律就顯得十分重要。突發自然災難事件網絡輿情演化是一個時間和空間漸變的系統過程，通過數據分析突發自然災害事件網絡輿情的時空演化特征，從時間和空間兩個維度考察網絡輿情的傳播規律，可以得出如下結論：突發自然災害事件網絡輿情演變具有“高峰型”空間集聚和“低谷型”空間集聚雙重效應，其中經濟發展、社會發展、人口基數、人口流動等因素對突發自然災害事件的網絡輿情空間集聚具有正向作用。突發自然災害事件網絡輿情演變可分割為生成期、爆發蔓延期、消退期三個有序階段，其依次表現出共振趨同規律、感染互動規律、替代轉移規律。政府、媒體與網民三個主體之間交互影響，對突發事件網絡輿情傳播熱度、傳播速度和輿情演變態勢都具有重要的影響。

把握輿情演化規律，注重現實與虛擬互動監控。突發災害網絡輿情風險監測與評價是應對突發自然災害和引導治理網絡輿情的一項重要工作。在對自然災害輿情進行引導和預警之前，對輿情進行合理的風險評價可以為輿情的引導和預警提供更加有效的參考。突發自然災害事件網絡輿情演化具有空間相對性，政府部門應系統考慮輿情傳播中不同傳播階段的空間集聚機制，識別和分析風險背后的原因，從而進行有針對性的輿情引導。此外，政府部門應該向公眾普及自然災害預警知識，避免部分公眾難以全面、科學、正確、真實地理解預警的作用和意義。預警重在實效，為此，讓公眾正確預估突發災害事件可能造成的風險大小，積極培養公眾的風險應對意識，從而減少突發自然災害造成的損失。

穩步推進政務公開，加強民意溝通。在鄭州特大暴雨事件中，政務媒體與主流媒體相互配合及時公開災情信息，滿足公眾對災情信息需求，有效遏制了公眾恐慌心理，對輿情內容進行情感判定得出敏感占比21.51%，接近于低敏感。另外，其中網民評論觀點主要表現居于首位的是湖北新聞發布“暴雨后的鄭州，你們一定行！‘鄭州暴雨后人間百態’‘航拍暴雨過后的鄭州’”，該話題評論數占80.41%，建立起虛擬社區的凝聚感和互相激勵的積極情緒，從中可以看出公眾對政府的信任程度提高，該事件社會輿論處在積極健康的方向發展。在社交媒體環境下自然災害事件的處理既是機遇也是挑戰，各級政府和相關部門能否采取有效措施引導輿論，不僅關系到事件的處理、人民群眾的生命財產安全、社會的穩定發展，還關系到政府的權威性和公信力。

優化網絡輿情政府監控協同治理體系。根據信息傳播學的二八定律，帕累托等認為引導突發事件輿論走向的主要因素是與該事件相聯系的關鍵節點以及敏感人群在不斷推動。“鄭州7·20特大暴雨”事件微博輿情中轉發微博占95.73%，而原微博僅占4.27%，其中參與該事件的所有層級數占比為一次轉發37.77%、二次轉發19.76%、三次轉發10.32%、四次及以上轉發為32.15%。從中可以看出信息二級傳播發揮著“放大鏡”的作用，甚至可以扭轉輿論場的傳播導向。從表1輿情走向的節點關鍵信息可以看到信息來源以主流媒體、網絡大V為主，他們是網絡輿情中的意見領袖，是議題的發出者，具有影響網絡輿情擴散的能力，進而會影響輿情的走勢和趨向。因此，相關政府部門應及時主動與意見領袖溝通，鼓勵各方媒體深入災情的每個環節，第一時間發布客觀最新信息，并與政府的信息公開形成良好互動。輿情的引導和治理不能僅局限于政府層面，也需要充分發揮非政府組織等社會力量的作用。