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数据分析与知识发现  2022, Vol. 6 Issue (1): 55-68     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2021.0631
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突发公共卫生事件情境下网民对政务微博信任度的测度*
安璐1(),徐曼婷2
1武汉大学信息资源研究中心 武汉 430072
2武汉大学信息管理学院 武汉 430072
Measuring Online Trust in Government Microblogs in Public Health Emergencies
An Lu1(),Xu Manting2
1Center for Studies of Information Resources, Wuhan University, Wuhan 430072, China
2School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China
全文: PDF (1101 KB)   HTML ( 41
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 在突发公共卫生事件情境下,计算网民对政务微博的信任度,探究信任度变化的原因。【方法】 根据评论对象、评论与微博的主题相似度、情感倾向三部分的匹配结果计算政务微博的评论区信任值,将点赞和转发作为政务微博的点赞信任值和转发信任值,计算网民对政务微博的综合信任度。【结果】 使用新冠疫情的微博数据进行实证分析,发现行业战疫相关的话题可以提升政务微博的信任度,境内疫情对网民信任度的作用会受到行业战疫和政府行动的影响;不同行业的政务微博信任度的变化趋势及原因有较大差异。【局限】 微博评论的对象只考虑了事件和博主两种可能性。【结论】 研究结果揭示了疫情期间网民对不同行业的政务微博信任度的变化趋势和变化原因,为政府部门在突发公共卫生事件期间的决策制定、信任修复和提升、舆情引导提供数据与方法支持。

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安璐
徐曼婷
关键词 政务微博社交媒体公众信任度信任度计算突发公共事件新冠疫情    
Abstract

[Objective] This paper tries to measure the netizens' trust in government microblogs during public health emergencies, and then explores reasons for the changes. [Methods] First, we calculated the trust from the comments on government microblogs with the comment objects, the topic similarity between comments and microblogs, as well as their sentiments. Then, we added the numbers of likes and forwards/retweets to decide the comprehensive trust of the netizens toward the government microblogs. [Results] We examined out model with microblog data on COVID-19 and found that topics related to industrial and government efforts fighting the pandemic enhanced the trust in government microblogs. There were great differences in the development trends and reasons of the trust in government microblogs from different fields. [Limitations] We only used the events and the microbloggers as the objects of comments. [Conclusions] The proposed model could help government agencies improve decision making, public trust, and lead online opinion during public health emergencies.

Key wordsGovernment Microblogging    Social Media    Public Trust    Trust Calculation    Public Emergencies    COVID-19
收稿日期: 2021-06-24      出版日期: 2022-02-22
ZTFLH:  D63  
基金资助:*国家自然科学基金面上项目(72174153);国家自然科学基金面上项目(71790612);国家自然科学基金面上项目(71921002)
通讯作者: 安璐,ORCID:0000-0002-5408-7135     E-mail: anlu97@163.com
引用本文:   
安璐, 徐曼婷. 突发公共卫生事件情境下网民对政务微博信任度的测度*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(1): 55-68.
An Lu, Xu Manting. Measuring Online Trust in Government Microblogs in Public Health Emergencies. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2022, 6(1): 55-68.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2021.0631      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2022/V6/I1/55
规则编号 微博内容情感 评论情感 主题是否相似 是否信任 举例
1 —— 正(对博主) —— 偏向于信任 “神仙博主!表白幕后工作者!”
2 —— 负(对博主) —— 偏向于不信任 “你有什么资格叫女性之声”
3 正(对事件) —— 偏向于信任 “辛苦啦一线的医护人员”
4 负(对事件) 相似 偏向于不信任 “10万口罩都不知道去哪了,根本预约不上,骗人!”
5 不相似 偏向于不信任(其他诉求未得到解决) “反对外国人永居条例!”
6 正(对事件) 相似 偏向于不信任 “他不是造谣者,他是公民心中的英雄”
7 不相似 偏向于信任 “新的一年要加油呀”
8 负(对事件) 相似 偏向于信任 “我真是无语了 那些乱跑的人压根没有心”
9 不相似 偏向于不信任(其他诉求未得到解决) “红十字会什么时候查处?物资什么时候给一线医院送过去?”
10 中立 正/负(对事件) 相似 偏向于中立(对事件的讨论) “江苏的情况也很严峻了。”
11 不相似 取决于评论情感 (同规则7、规则5)
12 —— 中立(对事件/对博主) —— 偏向于中立 “美白美黑只是个人审美叭”
Table 1  每条评论是否信任的判断规则
Fig.1  研究框架
Fig.2  关键词的百度搜索指数
微博账号 认证信息 所在榜单 影响力
中国警方在线 公安部新闻中心,公安部治安管理局官方微博 全国十大公安微博 91.34
共青团中央 共青团中央官方微博 全国十大团委微博 91.01
中国长安网 中央政法委新闻网站官方微博 全国十大政法委微博 90.85
中国消防 应急管理部消防救援局官方微博 全国十大应急系统微博 90.77
成都发布 成都市人民政府新闻办公室 全国十大党政新闻发布微博 88.15
Table 2  高影响力政务微博账号名单(前5名)
辟谣信息原始来源账号 时间 辟谣话题 关键词
科普中国 2020/1/21 喝板蓝根和熏醋可以预防武汉肺炎?辟谣:不可以 板蓝根,熏醋,预防
侠客岛 2020/1/31 世卫组织宣布中国为“疫区国”?谣言! 中国,疫区国
中国新闻网 2020/2/29 新型冠状病毒在家也能自测?假的 新型冠状病毒,自测
天津辟谣 2020/3/29 谣言:感染新冠需终身服药。鉴定结果:谣言 终身服药
中国互联网联合辟谣平台 2020/4/29 病毒来自武汉生物实验室?澄清:迄今为止所有证据证明新冠病毒并非人造 病毒,武汉,实验室
Table 3  辟谣话题和关键词(部分)
样本 评价对象为博主 评价对象为事件
训练集(原始) 95条 1 566条
训练集(RandomOverSampler) 1 566条 1 566条
测试集 30条 386条
Table 4  样本数据分布
实验序号 计算规则 准确率
倾向于信任 倾向于不信任 倾向于中立
1 主题相似度+评论情感 69.7% 71.2% 94.5%
2 微博正文情感+评论情感 77.5% 78.0% 94.6%
3 微博正文情感+评论情感+主题相似度+评论对象 81.2% 82.2% 95.3%
Table 5  规则计算结果的准确率
Fig.3  43个政务微博的月平均信任度
Fig.4  5个政务微博的月平均信任度
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