【摘要】[目的/意义] 反向议程设置探测方法能够动态捕捉危机情境下局部而短暂的反向议程设置效应，反向议程设置的预测模型有助于理解危机信息从公众议程进入媒体议程的过程，能够有效追踪舆情动态并辅助危机报道的选题。[方法/过程]采用滑动时间窗口和格兰杰因果检验，动态探测危机情境下的反向议程设置效应；基于新闻价值和资源动员理论，从内容价值、媒体差异、话语风格、动员举措和成员网络5个方面提出反向议程设置的特征体系，采用逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、CART决策树和XGBoost训练反向议程设置预测模型，使用XGBoost解释特征重要性排序，利用SHAP解释特征影响。[结果/结论]公众议程与媒体议程的领先关系随着危机议题的发展动态变化，媒体议程影响公众议程的速度高于公众议程影响媒体议程的速度。危机情境下基于XGBoost的反向议程设置预测模型效果最好，准确率达到91.04%，F1值达到90.80%，AUC值达到96.58%；内容价值、媒体差异特征对预测结果重要性最高。