摘要: 目的/意义】为提升政府在重大突发事件中的响应效率与公信力,本研究旨在构建一套基于新媒体的舆论
智能决策情报体系,通过精准捕捉公众诉求与关切,助力政府科学决策。【方法/过程】 首先,利用Python爬虫技术从
微博、博客、微信公众号等新媒体平台自动搜集相关的舆论情报;然后,运用LDA与K-means算法提取并分析主题,
依据主题一致度整合信息。其次,结合舆情发展三阶段(增长期、减速期、饱和期)与主体、主题、情感三个态势层
面,构建舆情态势分析模型以监测舆情动态。同时,建立舆论风险预警模型,通过历史数据学习进行舆情风险预
测,并自动生成情报报告。最后,以2023年12月18日发生的“甘肃地震”事件为例,对所构建的重大突发事件新媒
体舆论智能决策情报体系进行实证验证。【结果/结论】 实证结果表明,该体系能够高效准确地提炼主题词,实现高
质量的舆论信息整合,有效监测舆情发展态势,并精准预警舆情风险,为政府决策提供有力支持。【创新/局限】 但案
例的单一性可能限制了研究结论的普适性和广泛性,不同类型的重大突发事件在舆情传播和演变上可能存在差
异。因此,未来研究将引入更多样化的案例来进一步验证和优化所构建的体系。