探索突发事件网络舆情主题转变节点,并据此展开多阶段网络舆情风险评估,对精准处置突发事件网络舆情危机、提供动态舆情引导策略具有重要参考意义。本文提出一种突发事件情境下网络舆情主题转变路径识别及多阶段风险评估方法。首先,融合RoBERTa (robustly optimized BERT pretraining approach)模型提出时序语义-共词网络,并基于Louvain-CFDP (clustering by fast search and find of density peaks)算法进行网络社区主题发现;其次,提出主题状态转变检测模型,据此生成主题转变路径,识别并分析多类型转变路径及其风险波动特征。以“日本核污染水排海”事件为例进行实证分析,识别事件发展型、情绪集聚型及衍生事件型3种转变路径类型,分别对这3种类型路径的特点、风险特征及差异进行分析。研究结果表明,本文提出的主题转变路径及风险评估研究方法能够完整、全面地展现突发事件在社交媒体上的话题转变,为管理部门快速锁定高风险话题,制定精准、有效的舆情风险引导方案提供借鉴与参考。
