基于机器学习的社会化公共危机信息交互对政府信任的影响机理研究.pdfVIP

基于机器学习的社会化公共危机信息交互对政府信任的影响机理研究.pdf

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摘要

近年来,随着社交媒体的发展和普及,在公共危机发生时,公众不再是单

向被动的接收来自政府的风险信息,而是通过社会化媒体与政府或他人进行双

向的危机信息交互,即社会化公共危机信息交互。这种社会化公共危机信息交

互使得公众获得话语权,公众可以通过社会化媒体传播和放大负面信息或情绪,

甚至是虚假信息,给政府危机信息管理带来了极大的挑战,甚至引起政府信任

危机。研究社会化公共危机信息交互对政府信任的影响机制及动态演化机制,

对于政府危机信息管理与传播,维护政府信任具有重要的意义。

首先,本研究探析了在社会化公共危机信息交互中影响政府信任的关键因

素,包括交互策略特征、交互影响力、交互主体特征等信息维度,以及责任归

因、风险感知、危机情绪等心理感知维度,并提出研究假设,构建社会化公共

危机信息交互对政府信任的影响模型。然后,通过网络爬虫分别获取公共卫生、

事故灾难、社会安全及自然灾害等典型危机事件的相关微博数据,通过标注构

建语料库,研究了基于机器学习和内容分析法相关变量的测量。再次,运用

SmartPLS等统计学软件,研究了不同类型的公共危机情境下,社会化公共危机

信息交互对政府信任的影响机制。最后,以新冠肺炎疫情为例,从时间动态维

度分析政府信任与相关因素的演化规律,通过向量自回归(VAR)模型,进一

步探究了交互策略特征对心理感知和政府信任的动态影响机制。

研究结果表明:(1)基于支持向量机(SVM)的文本分类算法,能够更好

地对政府信任和相关心理感知变量的进行实时测量;(2)责任归因和风险感知

对政府信任存在负向影响,而危机情绪则呈现正向作用;在不同的信息主题和

信息框架下,政府信任及心理感知变量表现出显著的差异性,且情感框架的积

极性对提升政府信任和缓解危机情绪具有促进作用,但其对责任归因和风险感

知的作用随危机类型而异;(3)交互主体权威性在多数危机情境下能正向影响

危机情绪并减轻责任归因和风险感知,而交互主体影响力和博文影响力在不同

危机情境下对心理感知的影响未呈现一致性;(4)不同的信息主题、信息框架

及情感框架对心理感知和政府信任的动态演化具有不同的冲击效应。

本研究丰富了社会化公共危机沟通理论和政府信任建构理论,为政府在公

共危机情境下与公众进行有效信息交互,稳定和提升政府信任提供了理论支持。

关键词:公共危机;信息交互;政府信任;机器学习;心理感知

ABSTRACT

Inrecentyears,withthedevelopmentandpopularizationofsocialmedia,whena

publiccrisisoccurs,thepublicnolongerreceivesone-wayandpassiveriskinformation

fromthegovernment,butcarriesouttwo-waycrisisinformationinteractionwiththe

governmentorothersthroughsocialmedia,thatis,socializedpubliccrisisinformation

interaction.Thiskindofsocializedpubliccrisisinformationinteractionenablesthe

publictoobtaintherighttospeak.Thepubliccanspreadandamplifynegative

informationoremotions,evenfalseinformation,throughsocialmedia,whichbrings

greatchallengestothegovernmentscrisisinformationmanagementandevencausesa

crisisoftrustinthegovernment.Itisofgreatsignificancetostudytheinfluence

mechanisman

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