【摘要】利用舆情大数据探究暴雨灾害的多样化社会影响，为城市水灾害管理提供了新的研究视角。构建暴雨灾害社会影响分析框架，采集“郑州暴雨”事件中与基础设施相关的微博数据，分别运用基于词典的情感分析方法和随机森林机器学习模型，探究细粒度情感以及人与设施多种响应行为随灾情进展的演化特征。结果表明：灾前悲哀和愤怒是主导消极情绪，而灾中恐惧占主导，应及时公开灾情焦点信息，疏导高唤醒消极情绪；公众对设施中断的感知体现了级联失效关系，加强建成区积水点改造和新区交通与排水设施配套设计是关键；灾中公众对各类设施修复感知存在时滞性，应加强重点设施灾前联合防护，避免关键路段积水断行；灾前政府救助准备不足，导致公众负向行为较多，应提升基层重大风险决策与处置能力。研究结果可为防洪减灾制度及政策优化提供有益参考，有助于提升政府水灾害管理水平。