摘要：由于参与主体数量众多，且时空转换多变，突发公共卫生事件一旦爆发就呈现出不确定强、连续性强、控制难度大、应对周期长等特点，其网络舆情则表现出现实中影响广、网络上引爆快的特征

　　随着移动互联网、大数据和物联网时代的到来，北斗导航、卫星遥感、智能手机、环境监测站、GPS、传感器、移动测量车以及其他识别设备飞速发展，形成了大量多源、异构、高维、动态的城市时空大数据，它们相互融合，几何式叠加，爆发出无穷潜力，给智慧城市的进一步发展和突发公共卫生事件网络舆情的研判提供了崭新的研究视角和数据支撑。

　　相比普通的网络舆情事件，突发公共卫生事件不确定性极强，而且呈现出爆发性强、连续性强、控制难度大、应对周期长[1]以及多元峰值的特点，其网络舆情具有线下影响广、线上引爆快的特征。主要原因在于突发公共卫生事件的参与主体流动性强、时空转换多变，给此类舆情事件的研判造成了极大的工作难度。但是，这类事件一般涉及面广、参与主体多，传播轨迹复杂，极易触发舆情风险，影响社会稳定，所以，将网络舆情主体放在多重尺度的时空网络里，运用多尺度自适应模型耦合策略进行分析和研判，就显得尤为重要。

　　时空大数据的内涵及应用价值

　　时间和空间是现实世界的最基本属性，时空大数据是基于同一时空基准描述行为主体在时空中关联动向的大数据类型[2]，它的本质是时空信息和大数据的结合，从时间、空间和关联三个维度聚焦行为主体的行动轨迹，是人类认识、构建、挖掘数据世界的重要数据类别。时空大数据的主要类型有GNSS和位置轨迹数据、时空基准数据、遥感影像数据、地图数据、大地测量与重磁测量数据、与位置相关的空间媒体数据等。[3]

　　时空大数据的获取对互联网、物联网、云计算等硬软件和智慧城市的建设要求较高。2011年，党中央明确作出加强和创新社会管理的重要决定，要求全国各大城市遵循网格化管理的思想，运用时空大数据的前沿技术来进一步整合、引导、分配管理资源，逐步实现“人－地－事－物－情”[4]的社会管理要素空间化集成调用，取得了不错的成效。在这种大背景下，全国各地公共信息平台所汇聚的时空数据种类和数量越来越庞大，科学的城市时空数据体系越来越完善，为进一步满足突发公共卫生事件网络舆情管控对单一尺度到多尺度协同的精细化数据需求提供了强有力的支撑。

　　以往的突发公共卫生事件网络舆情研判大多采用定性研究的方法，从个案出发依靠经验和案例作为研判方法，几乎很难兼顾到舆情参与主体在时空位置上的动态变化，导致其风险评估参数有偏差、精细程度不足。而时空大数据则能通过数据追踪的方式随时随地捕捉舆论主体在时间序列中的空间轨迹，透视舆论主体时空联动的互构效应，对于实务部门了解舆论主体在现实和网络环境中的勾连对应情况、从根本上剖析网络群体行为言论的生成动因，以及舆情信息在舆论主体所处的不同情境中的动态演化，提供了更多精准施策的可能。

　　突发公共卫生事件一旦爆发，极易引发大范围的网络舆情，发挥时空大数据的作用做好网络舆情的监测、研判和预警，对于维护社会稳定、持续推进国家综合治理能力建设，建立健全重大突发公共卫生事件的舆论引导机制都具有重大的实际意义。

　　突发公共卫生事件的动态时空扩散

　　人作为突发公共卫生事件的参与主体，一方面通过个人轨迹的变动、对疫情防控的重视程度以及采取的疫情防控手段对突发公共卫生事件的走向产生影响；另一方面，人类的活动和行为也无时无刻不受到突发公共卫生事件进展情况的制约。所以，揭示二者的交互作用就成为研究突发公共卫生事件事态发展和舆情发展的应有之义和必然需求。

　　以我国2020年初暴发的新冠肺炎疫情为例，根据相关研究，人口流动带来的城际传播和家庭式的本地传播是我国疫情扩散的两种主要模式。商务、旅游、返乡等短期人口流动是疫情暴发初期的主要传播途径，以省内扩散、跃迁式扩散和邻接式扩散为主。而后在全国一体化的防控策略下人口流动的空间格局逐步趋于稳定，进入到本地传播的疫情消退期。这充分说明人口流动对突发公共卫生事件具有结构性、动态性和实质性的影响[5]，这种影响也作用于突发公共卫生事件网络舆情的发展动态。

　　时空大数据驱动的网络舆情研判体系

　　以时空相关理论为支撑，将时空大数据作为重要的分析工具和观测变量，探寻舆情主体时空数据库与海量舆情信息的匹配规律，探寻突发公共卫生事件网络舆情的演化路径，进行时空数据建模，构建突发公共卫生事件网络舆情“基础层－数据层－事件层－应用层－支撑层”的“五位一体”多层开放研判体系。

　　（一）基础层

　　将时空大数据纳入突发公共卫生事件网络舆情研判体系中，首先要进行理论溯源，夯实理论基础，其理论根基主要来源于空间社会学、政治传播学和地理信息学。目前其前沿应用主要聚焦于环境犯罪学、城市社会学和传染疫病学，在这三个领域都已经有了不少应用的实例，例如建立疫情地理信息平台、构建应用GIS的阶层式集群热图、实时监控重大疫情的传染动向等，这些都为结合时空大数据进行突发公共卫生事件网络舆情的管控提供了坚实基础。

　　（二）数据层

　　第一步，在智慧城市的总体框架下，以时空大数据为基础，按照网格化的管理思想，最大程度地整合交通、公安、卫生、人社、民政等部门的各类数据信息，实行市、区、街、社区和网格的五级联动机制，构建一个庞大、精准、敏捷、高效而且全方位、宽领域、全时段均能覆盖的社会管理与服务数据平台[6]。

　　第二步，对网络舆情行为主体的时空数据进行精准梳理。首先要提取舆情主体所关联的所有时空数据，包含IP地址、传感器数据、LBS数据、手机信令数据、行动轨迹、社交网络数据等，并将这些数据与网络舆情的波段进行对接，以判别这些数据的有效性，然后对这些数据进行结构化的整合、清洗、转换和提取，形成可供使用的有效数据群落。

　　第三步，建立突发公共卫生事件网络舆情专属数据库。在虚拟化的基础上按照标准提供“一站式”数据服务，将有效数据群落整合为专属数据库，形成市、区两级架构的模式，市级平台负责管理基础数据和核心数据，同时建立与各区的连接，随时将数据库与网络舆情的发展进行交叉比对匹配，大大发挥核心数据的功能。

　　（三）事件层

　　结合突发公共卫生事件的特点，可以从数据源角度有目的地收集指向特定空间域和限定时间域的事件，可将事件库根据媒体报道类型分为新闻类事件库、社交媒体类事件库以及融媒体类事件库等。由于新闻文本的结构、形式、语言较为规范且数据抽取技术较为成熟，所以新闻事件库的建立较为容易。社交网络中的数据则比较复杂，需要通过文本挖掘、网络结构分析等方式剔除错误率高以及冗余的信息，同时要分析舆情参与主体的情感趋势。融媒体事件库则需要通过融合关联技术对新闻网站、社交网络以及其他平台的信息进行整合处理，目前融媒体事件库是突发公共卫生事件库建设的重中之重。

　　（四）应用层

　　一旦突发公共卫生事件引爆网络舆情，首先需要做的就是将数据库中的数据流和事件库中的案例流进行耦合对应，将舆情主体与动态性的异构数据进行对应，将舆情种类与多元密集类的数据进行对应，将舆情表现与结构化的数据相对应，筛选出需要重点关注的舆情主体，利用python、R语言等对其进行有针对性的数据抓取，对网络舆情主体的社会网络、网络文本和情绪进行多元分析[7]，全程动态监测。

　　接下来，要在时空关联的前提下对整个突发公共卫生事件的舆情进行立体化监控，从舆情扩散广度到发展烈度，从单一通道到多元通道，从表层数据到深度网络，从公共舆情到群集舆情，从内容到关系，从参与主体的行为到情绪进行分级分类监测，广泛聚合时空大数据，充分发挥时空大数据在舆情研判、舆情信息挖掘、舆情演化预测以及舆情管控方面的重要作用[8]。

　　（五）支撑层

　　要想最大程度地发挥时空大数据的作用，需要在多个角度为突发公共卫生事件网络舆情体系的建设提供统一的后台和应用支撑。首先，建立基于时空大数据的突发公共卫生事件网络舆情后台，提供统一权限、综合系统、专题系统、桌面服务、统一服务、统一数据接口等，实现对时空大数据全方位动态监控。其次，出台基于时空大数据的突发公共卫生事件网络舆情应急方案，根据时空数据的排查结果，舆情的扩散广度、长度和烈度制定相对应的多部门协同合作的应急方案。再次，制定基于时空大数据的突发公共卫生事件网络舆情应对策略。根据时空大数据对时间、空间及其关联度的精准把控，对事件发展态势进行深入研判，对风险等级进行预测，及时启动预警方案。

　　时空大数据驱动网络舆情研判体系的应用

　　（一）实现对突发公共卫生事件网络舆情主体更立体的监控

　　过往网络舆情主体的信息获取方式较为单一，所以用户个人信息的档案自然粒度较粗，其准确性、区分性和可用性都存在着一定问题，用户画像不够清晰。通过突发公共卫生事件网络舆情研判体系，不但网络舆情主体的时空位置会浮现出来。其言论背后的关系链条也会浮现出来。通过关系链条，研究者可以进一步厘清网络舆情参与主体的主要社会矛盾和内在诉求，进一步了解网络舆论场中不同参与主体、不同言论内容的非线性互动关系，进一步了解网络舆情参与主体的情感需求，这种立体化、多角度地对参与主体的精准和动态把握对下一步更好地进行舆情分析和管控打下了良好的基础。

　　（二）实现对突发公共卫生事件网络舆情案例库更有针对性的建设

　　在对网络舆情进行研判时，数据库可以给研究者提供结构化的有用信息，事件库可以给研究者提供舆情事件的走向，但是这些与做出正确决策尚有一定距离，有目的、有针对性地建立案例库才能最大程度地辅助决策者进行正确决策。突发公共卫生事件网络舆情研判体系可以在众多舆情信息中识别出时空动态下网民重点关注的议题，对其地理位置大数据信息的关联映射和融合进行高效的群智认知和实际应用分析[9]，并通过引入专家、历史数据、相关理论的方式对舆情信息传播过程的各关键要素进行深度把控，重点是保存历史应对办法，形成案例，汇聚到案例库，当舆情事件发生时就可以迅速获得与当前情况最为类似的历史解决方案。

　　（三）实现对突发公共卫生事件网络舆情发生概率更精准的预警

　　舆情预警的本质是一种信息处理过程，即利用已知信息推测事件未来发展趋向的方法。很显然，对网络舆情事件所获取的有用信息越多，其舆情预警的准确度就越高。通过突发公共卫生事件网络舆情研判体系对众多网络参与主体的信息捕捉，使得过去单一的、静态的、以手工和定性为主的监测分析方法发展为多因素、多时相、时空联合、定量定性相结合的综合监测分析方法，能够更好地对影响舆情传播关键要素的层次结构进行建模，从而制定出一整套科学、完善的舆情预测指标体系，一旦发生疫情，就可以根据这套体系计算出舆情危机的走向，甚至确定舆情发生的时间与空间，及时通知相关部门，做到协同联动，将舆情预警、分析及防范落实到网格，将舆情危机化解于无形。

　　（四）实现对突发公共卫生事件网络舆情发展态势更科学的预判

　　在发生舆情风险时，决策者往往会面临多个舆情解决方案，不同方案导向的结果有可能大相径庭，利用突发公共卫生事件网络舆情研判体系，将多源时空大数据构建的疫情风险分析与舆情评估模型相匹配，采用模拟仿真技术，将大数据疫情监控云屏和应急信息共享平台对接，模拟舆情事件发生后网民言论、态度、情绪的聚类过程以及不同群体的相互作用机制，构建网络动员模型，测试不同方案的实施效果，避免决策失误，提高正确率。

　　结  语

　　互联网技术的发展把网络舆情相关研究带入更深的腹地，将时空大数据作为构建突发公共卫生事件网络舆情研判体系的重要突破口不但是一个崭新的视角，也会是未来网络舆情研究发展的必然方向。以时空相关理论为支撑，将时空大数据作为重要的分析工具和观测变量，探寻时空数据库与海量舆情信息的匹配规律，推导突发公共卫生事件网络舆情的演化路径，既有利于实时感知舆情发展的时空动态走向，也能够对突发公共卫生事件网络舆情的演化态势及时作出预判，大大提升政府管理部门的应急管控能力和科学决策水平，是国家长治久安、社会稳定发展的有效路径。

　　【本文为济南市哲学社会科学课题重点项目“基于时空大数据的济南市网络舆情研判体系研究”（编号：JNSK21B40）阶段性成果】

　　参考文献：

　　[1]徐迪.基于时空大数据的重大疫情类突发事件网络舆情研判体系研究[J].现代情报，2020,40(04):23-30+81.

　　[2]李德仁，马军，邵振峰.论时空大数据及其应用[J].卫星应用，2015(09):7-11.

　　[3]王家耀.时空大数据及其在智慧城市中的应用[J].卫星应用，2017(03):10-17.

　　[4][6]李宗华，彭明军，潘琛玲，陈思，樊玮.基于时空大数据的社会管理创新平台建设[J].地理空间信息，2016,14(09):1-6.

　　[5]刘涛，靳永爱.人口流动视角下的中国新冠疫情扩散时空动态——传统数据和大数据的对比研究[J].人口研究，2020,44(05):44-59.

　　[7][9]李彪.大数据时代舆情的内涵与分析方法[J].青年记者，2019(19):9-11.

　　[8]谢耘耕，李丹珉.网络舆情监测分析的十大趋势[J].新闻记者，2020(12):69-76.

　　（作者为山东政法学院传媒学院副教授）

　　【文章刊于《青年记者》2022年第6期】

　　本文引用格式参考：

　　王晓红.突发公共卫生事件网络舆情研判体系研究——基于时空大数据驱动技术的应用[J].青年记者,2022(06):101-103.