突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模

Topic evolution analysis and impact modeling of social media information regarding public health emergencies can help administration departments of public health emergencies master development laws of public health emergencies and main concerns by stakeholders of various types. Administrators can accurately determine the most important issues in current status according to the phase of emergencies, predict subsequent potential risks and adopt effective measures. To compensate deficiency or untimeliness of decision support knowledge, this project proceeds from the perspective of stakeholders of public health emergencies and attempts to determine types of stakeholders and their main concerns and explore topic evolution patterns and temporal trends in social media information regarding specific public health emergencies. Upon identifying features of releasers, topical contents, time and platforms, we intend to construct an impact model of social media information to predict impact of social media information and conduct experiments on topics in social media information regarding various cases on different platforms of various districts and languages. The research findings will help administration departments of public health emergencies improve efficiencies of collecting and analyzing social media information, understand development laws of similar emergencies and balance benefits of stakeholders of various types.

突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模有助于管理部门掌握突发公共卫生事件的发展规律与各类型利益相关者的主要关注点，根据正在发生的事件所处的阶段，准确判断当前需要解决的首要问题，预测后续的潜在风险，从而及时采取有效的应对措施。本课题从突发公共卫生事件的利益相关者视角出发，确定事件的利益相关者类型及其主要关注点，探索该类事件在社交媒体信息中的主题演化模式与时序趋势，通过识别社交媒体信息的发布者、主题内容、时间与平台等特征，建立社交媒体信息的影响力模型，用于预测社交媒体信息的影响力，并开展一系列具有地区跨度、语言跨度的多平台、多案例的社交媒体信息的主题演化与影响力预测的实证研究，从而解决该类事件的管理部门所面临的决策支持知识不足或不够及时的问题。项目的研究成果有助于突发公共卫生事件的管理部门提升社交媒体信息搜集与分析效率，为其掌握该类事件的发展规律，平衡各方利益提供有效的参考。

社交媒体为突发公共卫生事件的管理者提供了丰富的线索。对突发事件的社交媒体信息进行主题、情感及影响力分析有助于突发事件的管理者掌握突发事件的发展规律及各类型利益相关者的关注点，根据事件所处的阶段，准确判断当前需要解决的首要问题，预测后续的潜在风险，从而及时采取有效的应对措施。本项目以埃博拉、寨卡、中东呼吸综合征、魏则西事件、山东疫苗案、山西疫苗案等近几年严重的突发公共卫生事件为例，以新浪微博、推特、微信等社交媒体平台上的信息为数据来源，尝试研究突发公共卫生事件社交媒体舆情演化模式、同类突发事件信息的共振现象及规律，构建突发事件情境下社交媒体信息的影响力预测模型，提出社交网络中关键用户识别方法，揭示用户行为模式，开展多语言、跨领域的社交媒体信息情感分析，并研究突发公共卫生事件知识库的构建。其研究发现有助于突发公共卫生事件管理部门掌握该类事件的发展规律，理解各类利益相关者的信息需求与行为模式，从而采取有针对性的风险防范措施，减少突发事件的危害与负面影响。