摘要: 【目的/意义】网络舆情预警作为反映社会舆情的“晴雨表”和“提示器”,有助于政府部门通过公告、沟通、情
绪安慰和教育活动对社会进行科学管理。【方法/过程】本文基于Python数据爬虫技术,将刚果(金)赤道省疫情期间
的 38天分为 38个时间点,进一步构造 SVM 模型,并用 Matlab对 SVM 模型进行训练。其中 5月 18日至 6月 18日数
据为训练样本,6月19日至6月25日数据为检验样本。【结果/结论】通过实证研究,危机程度大于和小于0.5的情况
均合理有效,预警模型实用性强,对政府、社会、媒体应对危机产生了较大价值。【创新/局限】但由于本研究仅是针
对埃博拉展开,从Twitter中获取的数据量有限,因此存在一定研究局限性。未来将尝试选择基于更多的主题,从多
个来源提取更多数据,以对网络舆情危机预警机制进行更加系统、全面地研究。