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[期刊] 情报学报
[作者]
安璐 杜廷尧 李纲 余传明
通过利益相关者理论构造突发公共卫生事件的利益相关者类型体系,共包含六大类13种类型,依据生命周期理论,将突发事件的生命周期划分为五个阶段,利用相关性公式改进的潜在狄利克雷分配(LDA)模型,比较分析了2015年中东呼吸综合征(MERS)病毒爆发时新浪微博和微信平台上各利益相关者在不同阶段的话题关注点,并揭示其话题演化模式的异同点。通过分主体、分阶段、分平台梳理网络信息传播过程中各利益相关者在不同阶段的主要关注点,归纳出热点话题的演化规律,其研究发现能够为政府研判突发公共卫生事件网络舆情态势提供信息支持,帮助突发事件管理部门针对特定人群采取对应的响应措施,减少突发事件带来的负面影响。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
贾若男 王晰巍 孙玉姣
[目的/意义]从多角度分析网络辟谣信息主体的类型、相互关系、社区结构和辟谣信息传播效果，有助于发现关键的辟谣信息主体和有效的网络辟谣信息扩散模式，对于加强突发公共卫生事件期间的舆情引导及维护社会稳定具有重要作用。[方法/过程]选取新冠肺炎疫情期间“双黄连”辟谣事件，通过Neo4j构建辟谣主体关系网络，利用Louvain社区发现算法划分网络社区；通过内容分析和回归分析对网络辟谣信息主体的内容特征和辟谣策略进行比较和分析，并构建“主体-内容”二模网络，以分析不同信息主体和网络社区如何推动社交媒体中的辟谣信息传播以及行之有效的辟谣方式和辟谣策略。[结果/结论]研究结果发现，政府和大众媒体是网络辟谣中的主要行为者。政府最普遍使用反驳谣言的策略，大众媒体则与之相反。内容特征对辟谣信息传播效果具有不同的影响。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘宇桐 王晰巍 王楠阿雪 乌吉斯古楞
[目的 /意义]鉴于社交媒体推荐算法所带来的众多算法负面问题，研究社交媒体用户在重大突发公共卫生事件下的算法抵抗行为，对我国的应急管理和舆情治理具有应用价值。[方法 /过程]基于福格行为模型（FBM模型）和风险信息寻求与处理模型（RISP模型）构建重大突发公共卫生事件下社交媒体信息传播中的算法抵抗行为影响机理模型，并利用问卷调查和结构方程方法进行实证检验。[结果 /结论 ]研究发现，触发维的感知风险变量正向影响负面情感反应；动机维的信息不充分变量正向影响算法抵抗行为。能力维的算法功能感知会通过信息不充分影响算法抵抗行为，算法FEAT感知直接影响算法抵抗行为。为重大突发公共卫生事件下社交媒体信息传播的算法抵抗行为研究提供新的理论视角和分析框架，对推动重大突发公共卫生事件的社交媒体算法治理和应急舆情管理提供参考和借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安璐 欧孟花
[目的 /意义]构建突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感网络图谱,以可视化的方式分析突发公共卫生事件中各类利益相关者的情感状态和分布,探寻利益相关者之间的情感传播路径,并结合舆情话题综合分析利益相关者的情感演化态势。[方法 /过程]以"魏则西事件"为例,通过微博转发关系构建微博用户的社会关系网络,同时标识各用户的利益相关者类型,并计算用户的情感类型及情感强度嵌入社会网络中构建出社会网络情感图谱。[结果 /结论]普通群众的情绪更强烈且易受意见领袖影响,在事件爆发期和蔓延期,主流媒体和自媒体对普通群众的情
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
贾若男 王晰巍 李嘉兴
[目的/意义]通过用户聚类，调查不同类型的参与主体、不同参与时间以及不同影响力的主体在突发公共卫生事件信息传播中的作用。[方法/过程] 本研究将参与COVID-19的主体划分为4种类型，分别是政府官微(GO)、主流媒体(MM)、意见领袖(OL)和普通网民(ON)，将主体参与时间、影响力和类型作为聚类系数，通过Canopy和K-means聚类算法进行用户群体聚类。[结果/结论]研究发现，在紧急突发事件期间，政府官微(GO)、主流媒体(MM)和意见领袖(OL)是事件信息源，在信息传播网络中占主导地位，其中政府的主导作用最强。公众则主要助力于信息的转发和扩散，并且其信息来源于其他三类主体。对于信息传播主体而言，越早发布信息就越容易被公众接受，进而拥有更强的影响力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
詹国辉 陈辉
文章通过厘清重大突发公共卫生事件主体行为的演变过程，明确其内在主体的博弈动因及影响因素并构建演化博弈模型，并进行均衡稳定分析。进一步进行了异质性情景下（事件发展热度、事件负面效应持续恶化、政府介入后采取的奖惩机制）三方主体行为博弈的仿真模拟分析。研究发现：随着事件热度持续增强，政府、媒体、社会民众均衡稳定策略均趋于（积极，报道，参与）；而在事件负面效应情景下，媒体的报道和关注力度与事件发展趋势呈现正相关关系，事件的负面效应会引发社会民众对于事件大范围且深层次的关注，政府会积极通过针对性的干预措施应对事件的演变；政府介入后采取的奖惩机制对于社会民众博弈收益的影响较小，但可以有效约束和规范媒体的行为。
[期刊] 开发研究
[作者]
王枫云 何梅清 潘文杰
社会工作作为抗击新冠肺炎疫情的重要力量,在整体疫情防控工作中发挥着举足轻重的作用,但同时也暴露出诸多不足,必须予以重视和解决。经探析,社会工作在突发公共卫生事件预警体系中存在缺乏相关法律规范和有效工作指引、社会工作力量与政府部门协同联动有待加强、行业内缺少监测响应机制的困境,呈现出嵌入度不深、参与度不高的问题。有鉴于此,提出社会工作介入的优化策略,包括明确社会工作介入的正当性和合法性,构建社会工作行业全国枢纽型平台,深化社会工作力量与政府部门的交流合作,建立社会工作多层次、跨专业合作体系,强化社会工作服务的专业性和针对性。
关键词：
突发公共卫生事件 社会工作 预警体系
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李嘉兴 王雷 宋士杰 朱庆华
[目的/意义]通过深入探析重大突发公共卫生事件医疗数据开放共享过程，为我国重大突发公共卫生事件数据治理构建一种多主体协同参与的医疗数据开放治理模式。[方法/过程]采用文献调研和网络调查相结合的方法，全面梳理国内外重大公共卫生事件医疗数据开放模式的研究现状和现存障碍，从解决实际问题的角度提出治理方案。[结果/结论]通过明确重大突发公共卫生事件医疗数据开放原则，分解数据开放共享过程，提出对重大突发公共卫生事件下医疗数据开放共享进行分阶段治理的模式，并制定相关配套保障机制，最终提出一套切实可行的面向重大突发公共卫生事件的医疗数据开放治理模式。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
程晓 苏若云
本文探讨医院内部审计部门如何运用多种审计方法,在新冠肺炎疫情防控过程中采用应急审计模式,为构建疫情防控应急监督机制提出思路和建议。
关键词：
公立医院 公共卫生事件 应急 审计监督
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
杨思洛 郑梦雪 王启云
文章以COVID-19事件为背景，依据问卷调查以及32所省级公共图书馆官方数据，通过危机管理4R模型，从缩减、准备、反应、恢复4个阶段对公共图书馆的危机管理进行调查。研究发现，公共图书馆在缩减阶段的危机意识不足，缺乏理论制度引导；准备阶段举措略显滞后；反应阶段服务多样，发挥信息中心和社会援助作用；各地公共图书馆进入恢复阶段时间不一，面临系列挑战。
[期刊] 经济师
[作者]
王彦芳
在突发公共卫生事件救治工作中，医疗卫生机构起到了非常重要的作用。然而，对于所涉及到的各类突发公共卫生事件工作，在预算编制以及预算绩效管理中还存在着一定的问题，对突发公共卫生事件救治工作处理效果产生了一定的负面影响。因此加强对公共卫生事件的预算管理工作，有助于对医疗机构现有的预算管理内容进行优化与完善，在更大程度上提升预算绩效管理工作水平，实现对资金方面的合理利用，同时促进资金管理能力以及预算管理能力明显提升。文章主要针对突发公共卫生事件预算绩效管理工作进行分析，并结合实际情况提出了一些有效的管理策略。
关键词：
公共卫生事件 预算 绩效管理 解决策略
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王晰巍 刘宇桐 李玥琪
[目的/意义]基于突发公共卫生事件期间由公民隐私泄露导致的舆情事件，构建公民隐私泄露舆情的情感演化图谱可以呈现突发公共卫生事件期间网民的情感演化特征，为舆情监管和舆情引导提供参考。[方法/过程]结合文本词语加权方法“词频—逆文档频率”(TF-IDF)的LDA主题挖掘、机器学习的情感分析和社会网络分析方法，基于舆情生命周期的不同阶段，构建突发公共卫生事件中公民隐私泄露的情感演化图谱分析模型。并以新型冠状病毒肺炎疫情期间“成都确诊女子隐私泄露”事件为研究样本话题，分析不同舆情阶段的主题挖掘和不同舆情阶段的情感演化图谱。[结果/结论]网络暴力、隐私泄露和疫情防疫是疫情期间隐私泄露舆情主要关注点，公众讨论具有交互式特征和不同舆情阶段内的多元化特征。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王晰巍 刘宇桐 李玥琪
［目的/意义］基于突发公共卫生事件期间由公民隐私泄露导致的舆情事件，构建公民隐私泄露舆情的情感演化图谱可以呈现突发公共卫生事件期间网民的情感演化特征，为舆情监管和舆情引导提供参考。［方法/过程］结合文本词语加权方法“词频—逆文档频率”（TF-IDF）的LDA主题挖掘、机器学习的情感分析和社会网络分析方法，基于舆情生命周期的不同阶段，构建突发公共卫生事件中公民隐私泄露的情感演化图谱分析模型。并以新冠肺炎疫情期间“成都确诊女子隐私泄露”事件为研究样本话题，分析不同舆情阶段的主题挖掘和不同舆情阶段的情感演化图谱。［结果/结论］网络暴力、隐私泄露和疫情防疫是疫情期间隐私泄露舆情主要关注点，公众讨论具有交互式特征和不同舆情阶段内的多元化特征。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
石锴文 刘勘
[目的/意义]在"新冠"疫情这类突发公共卫生事件中,网络社交媒体上迅速产生大量关于疫情的言论,其中包含不少蓄意传播的谣言,不仅危害公众心理健康,而且会影响应对公共卫生事件的方案实施。识别突发公共卫生事件的谣言能够使民众正确面对危机,为社会安定、网络治理起到积极的维护作用。[方法/过程]首先对采集到的疫情期间已被证实的谣言进行深度分析,提取谣言文本的主要特征,包括上下文特征、话题类别特征、情感程度特征、关键词特征等;然后针对文本分类模型中的文本特征表达较为单一的问题,利用不同的模型对提取的谣言文本特征进行向量化,并对各类文本特征进行加强和融合。其中通过TF-IDF计算的词向量权重在捕获上下文特征的同时,能够加强词粒度的关键词特征信息。最后,使用BiLSTM+DNN模型对融合的特征向量进行分类判别。[结果/结论]实验结果表明,话题类别、情感程度等特征对谣言识别均有贡献,特别是经过强化后的词向量与其他特征融合后对识别准确率有明显提升,召回率、F1值等指标均达到90%以上,效果超过其他的谣言识别模型,说明笔者所构建的方法能够很好地实现对突发公共卫生事件背景下的谣言识别。
关键词：
公共卫生事件 谣言识别 微博 多特征融合
[期刊] 常州工学院学报(社科版)
[作者]
张鲜华 王少瑜
突发公共卫生事件中,公众的信息需求倍增且极易形成"情绪共鸣",错误信息也得以借助社交媒体广泛传播。文章从(错误)信息获取和传播渠道、个体情绪对接受(错误及矫正)信息的影响,以及如何有效矫正错误信息等几方面展开问卷调查分析,结果表明:公众主要通过来自主流媒体的官方渠道获取和传播疫情信息,社交媒体受到了年轻人及受教育程度较高群体的关注;个体情绪的确会对错误信息的接受产生影响,同时,简单驳斥对于情绪消极的个体来说是最为有效的矫正信息类型,但事实陈述与因果解释则对情绪相对乐观的个体更为有效。因此,来自主流媒体的官方信息需增强对个体的关注,而来自权威机构和专业人士的客观见解可使社交媒体成为官方信息的重要补充,慈善公益机构需在信息透明的前提下加强对弱势群体的保护和关爱。
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