【摘要】[目的/意义]探究突发传染病情境下问答平台用户色分类方法、角色形成关键因素及转变特点和差异。[方法/过程]收集问答平台Covid-19疫情数据相关数据共计702 927条,从参与程度和价值维度识别用户角色,基于信息人因子、信息因子和信息环境因子识别社区用户角色形成的影响因素,结合多分类模型和SHapley Additive exPlanations(SHAP)模型分析影响不同角色形成的关键因素,利用FP-growth关联规则算法挖掘不同角色转变下的行为模式和主题特点。[结果/结论]研究结果表明用户倾向于维持角色不变且转变方向以积极型和潜水型为主,信息量是不同角色形成的关键因素,不同转变阶段的用户角色转变特征变化程度及所有转变阶段的用户角色转变行为具有显著差异。