2024年2月7日发(作者：)

第17卷

第1期2021年2月Competitive Intelligence竞争情报Vol.17 No.1Feb. 2021

新冠肺炎疫情网络舆情的*时空分异及影响因素徐 王玲玲上海交通大学文化创意产业学院，上海 200240

摘 要：本研究利用百度指数对新冠肺炎疫情的舆情发展规律进行研究，采用Fisher最优分割法、变异系数分析和聚类分析法建构网络舆情时间、空间演变特征，运用多层线性模型分析新冠肺炎疫情中网络舆情时空分异的影响因素。结果显示，此次新冠肺炎疫情的网络舆情在时间分布上呈现四个阶段，在空间分布上存在明显地区差异。舆情发展受到疫情严重程度、媒体报道数量、地区常住人口数及互联网普及率的影响，在本次公共危机事件中，政府干预在舆情发展中起到了重要作用。

关键词：新冠肺炎疫情；舆情指数；时间演变；空间分布；影响因素The Temporal and Spatial Distribution of Online Public Opinion onCOVID-19 Pandemic and Its FactorsXU Yi, WANG LinglingCultural and Creative Industry Management School of Shanghai JiaoTong University, Shanghai 200240, ChinaAbstract: This essay used Baidu Index to study the law of public opinion development of COVID-19 pandemic.

Fisher's optimal segmentation method, coefficient of variation analysis and cluster analysis were used to analyze

the temporal and spatial distribution characteristics of online public opinion. The multi-layer linear model was

used to analyze the factors that influence the temporal and spatial distribution differences of online public opinions.

*

本文系青年科学基金项目“信任对企业新技术采用的影响及其内在机制研究”（编号：71902113）研究成果之一。徐 女，上海交通大学文化创意产业学院助理研究员，研究方向为文化心理学、媒介心理学和网络舆情。电子邮箱：*****************.cn。王玲玲 女，上海交通大学文化创意产业学院硕士研究生，研究方向为网络舆情、新闻与传播。11

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第17卷 第1期The research results showed that the online public opinions of the COVID-19 pandemic presented four stages in

spatial distribution and significant regional differences in spatial distribution. Public opinions were affected by the

severity of the pandemic, the number of media reports, the number of resident population and the penetration rate

of the Internet. The results showed that in this public crisis, government intervention played an important role in

the development of public ds：COVID-19 pandemic; public opinion index; the temporal distribution; the spatial distribution; factors0 引言 2019年12月以来，我国陆续发现新型冠状病毒感染的肺炎病例，给人民的生命健康造成了严重的威胁。2020年1月30日，世界卫生组织（WHO）宣布将新冠肺炎疫情列为国际关注的突发公共卫生事件。在这样的公共卫生危机事件中，民众更频繁地从网络上获取疫情信息，导致网络舆情危机和公共危机相伴而生。2月3日中央政治局常委会会议中，党中央就反复强调要做好宣传教育和舆论引导工作。网络舆情的发展具有聚合扩散、时空交汇[1]的特征，分析一定时间、不同区域的网络舆情，有助于责任部门根据舆情的演变规律和现实特点，制定出有效引导舆情的措施。本文基于网民搜索的百度指数，探讨在新冠肺炎疫情期间，网络舆情在时空分布上的演化特征及其影响因素，以期对突发公共事件的舆情引导提出建议。1 相关文献与研究假设1.1 网络舆情的定义 网络舆情是舆情在互联网时代的新生产物，具有快速的传播时间、广泛的传播空间[2]等特征。目前，对网络舆情的概念，学者大体分为两类：一类将其定义为社会公意的表达，如王来华[3]提出的网民的“社会政治态度”，张克生[4]提出的“社情民意”在网络上的反映。另一类将网络舆情定义为各种表意的集12合，其中，以刘毅[5]为代表，认为网络舆情是公众在一定时期、一定社会空间内，对自己关心或与自身利益紧密相关的事件的各种情绪和意见交错的总和。后者对网络舆情概念的理解不仅扩大了公众话语权的范围，还强调了网络舆情的时空特性。在本研究中，我们采取后者的定义，即网络舆情是网民群体性的意识思想、意见和要求等的综合表现，并具有明显的时空特征。

1.2 突发公共事件网络舆情的时间演变、空间分布特征 此次突发的新冠肺炎疫情属于突发公共事件。李纲、陈璟浩[6]在对突发公共事件网络舆情的研究进行了较为详尽的回顾后认为，突发公共事件网络舆情除具备一般网络舆情的自由性、互动性、即时性等特点外，其在时间维度和空间维度上具有独特性；学者们从不同的视角提出了三阶段、四阶段和五阶段模型,对网络舆情的时间演化特征进行分析。比较典型的有潘崇霞[7]将网络舆情的时间演化过程简化为初始传播阶段、迅速扩散阶段和消退阶段三个阶段，并对各阶段的特征进行了相应的分析。宋海龙等[8]从网民情绪变化出发将突发公共事件的网络舆情发展过程划分为形成阶段、高涨阶段、波动阶段和淡化阶段四个阶段。五阶段模型中以人民网舆情监测室[9]的总结较为经典，认为网络舆情遵循“形成期—爆发期—高峰期—反复期—消散期”的过程。 受信息全球化和互联网无边界论的影响，突发公

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王玲玲. 新冠肺炎疫情网络舆情的时空分异及影响因素共事件网络舆情的空间分布特征的研究还明显不足。

现有的研究以滕文杰、刘国巍、周妍等人为代表，滕文杰[10]筛选2011—2013年发生的11个典型突发公共卫生事件，研究其网络舆情的空间分布情况，结果显示经济发展水平越高、网民数越多的省份，网络舆情网民关注度越高。刘国巍等人[11]以上海12·31踩踏事件为例，首次运用空间计量学中的Moran’s I指数实现非常规突发事件网络舆情演化的空间定量分析，研究发现非常规突发事件发生地邻近地区具有“高峰型”空间集聚特征。周妍[12]的研究发现，在疫情严重的省份，网民对H7N9疫情的关注热度更高，除此之外，受教育程度越高的区域，网民的关注程度也越高。 从现有文献分析来看，突发公共事件网络舆情的时间维度研究已经初具规模，但以综合概况为主，缺乏具体事件的针对性研究，而突发公共事件网络舆情的空间维度研究尚处于兴起阶段。本文对新冠肺炎疫情网络舆情时空特征演化的研究有利于推动对突发公共事件网络舆情发展的认知，进而形成合理应对策略。

1.3 影响突发公共事件网络舆情时空分布的因素

现有关于网络舆情的影响因素研究多从舆情要素出发。学者们提出了“三要素[13]”“四要素”“五要素[14]”和“八要素[15]”等多种观点。其中，张一文等人[16]提出的“四要素”观点更具有普适性，认为事件本身、政府、媒体和网民是影响突发公共事件网络舆情的主要因素，该观点后来不断得到诸多学者的认同，并加以运用。

“舆情事件本身[17]”是网络舆情形成的根本性因素，会影响事件网络舆情的传播速度、强度、范围和衰退速度。此次疫情的严重程度对网络舆情的时空演化起决定作用；不同省（区、市）政府对舆情事件的干预程度[18]直接影响着网络舆情的时空分布。舆情事件发生后，媒体的集中报道[19]对舆情热度有推波助澜的作用。鉴于此，本文从事件本身、政府、媒体三方面分析其对新冠肺炎疫情网络时空分布的影响，提出实践与应用

假设H1、H2、H3。 H1：新冠肺炎疫情严重程度对网络舆情的时空分布差异存在影响； H2：政府干预程度对新冠肺炎疫情网络舆情的时空分布差异存在影响； H3：媒体报道数量对新冠肺炎疫情网络舆情的时间演变存在影响。 除此之外，突发公共事件网络舆情的地区分布还会受到地区属性的影响。滕文杰[20]认为，经济发展水平越高的地区网络舆情指数越高；刘国巍等人[21]发现人口基数、受教育程度及网络基础设施对突发公共事件网络舆情的空间分布有影响；周妍[22]将地区健康水平纳入突发公共卫生事件网络舆情空间分布特征的影响因素。鉴于此，本文考察“经济发展水平”“常住人口数”“人均受教育程度”“健康水平”和“网络基础设施”这些地区属性对网络舆情空间分布的影响，如图1所示，并提出假设H4。 H4：地区属性对新冠肺炎网络舆情的空间分布存在影响。事件本身疫情严重程度经济发展水平媒H1常住人口数媒体报地体

道人均受教育程度区属数H3网络舆情量时空分异H4健康水平性网络基础设施H2政府干预程度政府图1 新冠肺炎网络舆情时空分异影响因素假设模型2

数据来源与研究方法2.1 数据来源与变量（1）因变量：网络舆情指数 本文使用百度指数平台提供的“搜索指数”来表13

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征网络舆情指数，数据采集以天为单位，采集时间为2019年12月9日1—2020年3月9日（全国疫情基本稳定），采用直接取词法，将“新冠肺炎实时动态”+

“新型冠状病毒”+“疫情最新消息”作为组合关键词，在百度指数平台中进行搜索，得到此次疫情在全国水平的网络舆情指数92条和31个省份层面内的网络舆情指数2 852条。根据百度指数对网民个体特征的统计，关注此次疫情网络舆情网民的年龄主要集中在20~39岁（75%），其次为40~49岁（15%），男性（55%）略多于女性（45%）。（2）自变量：疫情严重程度、政府干预、媒体报道、地区属性 疫情严重程度：本文使用省域当日新增病例数据来表征疫情严重程度，数据来源于各省级卫生健康委员会官方网站。病例数据的采集时间为2020年1月20日—2020年3月9日，包括31个省份92天2 852个条病例数据。

政府干预：本文以此次新冠肺炎疫情中政府的干预级数来反映政府的干预程度。我国政府此次采取分区分级差异化的疫情防控策略，各省（区、市）将应第17卷 第1期急响应级别分为一级（特别重大）、二级（重大）、三级（较大）和四级（一般）四个级别。本文将其重新编码，其中一级为5，二级为4，三级为3，四级为2，未实施干预为1。政府干预级数数据以省（区、市）健康卫生委员会官方公布的信息为准。 媒体报道：本文以百度指数平台统计的“媒体指数”数据来表征媒体报道情况，“媒体指数”是当天各大互联网媒体报道的新闻中与关键词相关的、被百度新闻频道收录的数量，可以客观反映媒体报道的数量。 地区属性：省域层面的地区属性值来源于国家统计局最新公布的数据，数据采集包括“经济发展水平”

“常住人口数”“人均受教育程度”“地区健康水平”和“网络基础设施”的量化指标。其中，经济发展水平用“人均GDP”测量，人均受教育程度以“人均受教育年限”测量，地区健康水平以“死亡率”测量，由于本文考察的网络舆情指数以互联网为基础，所以网络基础设施的情况以“互联网普及率”测量。 本文统计的因变量和自变量相关数据指标及描述性分析如表1所示。表1 相关变量指标说明及描述性分析维度指标网络舆情指数事件本身政府干预媒体报道疫情严重程度政府干预程度媒体报道数量经济发展水平常住人口数

地区属性受教育程度健康水平网络基础设施指标说明各地区每日百度搜索指数各地区每日新增确诊病例数（个）各地区政府干预级数全国每日媒体指数人均GDP（人民币元）人数（万人）平均受教育年限（年）死亡率（‰）互联网普及率（%）平均值41 250282.832 38465 2534 5048.766.1751.37标准差62 4313271.914 43328 6532 8441.020.8010.56最小值001031 3363435.284.5537.40最大值361 48713 797513 645140 21111 34611.487.5476.78～1 ～ ～《新英格兰医学杂志》联合发表Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia指出 最早2例发病病例出现于2019年12月9日左右。14

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王玲玲. 新冠肺炎疫情网络舆情的时空分异及影响因素2.2

研究方法（1）Fisher最优分割法 Fisher最优分割法是在不破坏数据序列连续性的基础上，利用测度数据组内离差平方和最小、而组间离差平方和最大进行分割。本文采用Fisher最优分割法划分新冠肺炎疫情网络舆情时间演化阶段，首先将数据标准化，接着计算极差（变差）矩阵，然后进行最优分割，最后确定最优分割段。（2）变异系数分析 变异系数用于表征新冠肺炎疫情网络舆情的离散程度，揭示新冠肺炎疫情网络舆情的分异状况，计算公式为： （1）其中，Cv表示变异系数， 表示标准差，Xi表示i省（区、市）新冠肺炎疫情的舆情指数， 表示中国31个省（区、市）舆情指数的平均值，n为31。变异系数越大，则网络舆情的省份差异越大。（3）Q型聚类分析 Q型聚类分析是根据观察值和变量之间的亲疏程度，将最相似的对象结合在一起，以便对不同类样本进行分析。本文将31个省份作为观察值，将统计期间新冠肺炎疫情网络舆情指数均值作为变量来分析，然后采用组间联结的聚类方法，对数据进行聚类分析。（4）多层线性模型 本文将采用多层线性模型对统计期间31个省份的面板数据进行分析。不同日期的观测数据形成嵌套在省级地区层面，建立以下方程：

第一层 （2）第二层 （3）

合并 （4） 式（2）是第一层次，表现为第j个组织（时间背景）单位中的第i个个体的Yij受组织（地区背景）内预测变量Xij的影响。 是截距项，可理解为j组织内Yij的平均值。 是斜率项，表示预测变量Xij每变化一个单位，Yij平均变化多少。实践与应用 式（

3）是第二层次，它是建立在组织（时间背景）基础上的，表现为不同组织（时间背景）的截距项 、斜率项 是否一致。 和 分别是 和

的随机成分，也代表了第二层次组织（地区背景）之间的变异。 式（4）是把式（2）嵌套在式（3）后的结果。3 数据分析与研究结果3.1 新冠肺炎疫情网络舆情时间阶段

我们利用MATLAB对新冠肺炎网络舆情指数数据做Fisher最优分割处理，由于数据量较大，我们将92天每5天取平均数，进行时序迭代计算，计算获得的极差矩阵为 Dt = [0, 0, 0, 0, 0, 0.004, 0.008, 0.0152,

0.3263, 0.9254, 1.000, 0.9647, 0.9072, 0.7463, 0.4907,

0.3555, 0.2805, 0.2204]。在最优分割时段对应的期间内，根据指数变化系数的分析，确定最优分割日期。设指数变化系数为a，a= e[P(n,k)]/e[P(n,k+1)]，其中，e[P(n,k)]=min2≤t≤n

{D(1,t-1)+D(t,n)}，k表示最优分割段数，n最大为18。当a越大，k+1段的效果比分成k段的效果越好，同时最优分割段数必须通过F检验。通过计算验证，我们得到的最优分割段数k=4，最优分割日期分别是1月18日，1月24日和2月16日。 根据新冠肺炎疫情网络舆情指数时间演变特征，我们将其时间维度的演化路径分为形成期、高涨期、波动期、淡化期四个阶段，如图2所示。 第一阶段是形成期（2019年12月9日—2020年1月17日）。这个阶段突发公共事件有时会有些端倪，但更多的是难以察觉，只有极少数人会关注“以往”与该突发公共事件类似或相关的信息。1月17日之前，只有极少数网民关注到新型冠状病毒的存在。

第二阶段是高涨期（2020年1月18日—1月23日）。这个阶段突发公共事件产生的危机已经暴露，网络舆情会“脉冲式”迅速增长，绝大多数网民通过互联网平台获悉新冠肺炎疫情事件的有关信息以满足自身的信息需求，舆情指数开始出现猛增，1月19日起迅速攀升。15

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网络舆情指数/千4 5004 0003 5003 0002 5002 0001 5001 0005000第17卷 第1期形成期高涨期波动期淡化期1月18日1月24日2月16日 第三阶段是波动期（2020年1月24日—2月15日）。这个阶段网络舆情呈现波浪式发展，即发展到一定高潮后，会经历一定时期的下降，但受某些偶然因素的影响又会出现新的发展，并进入另一个高潮。这个时期网民对政府相关措施的反应会助推舆情指数跌宕起伏的发展。 第四阶段是淡化期（2020年2月16日—3月9日）。这期间网络舆情呈现“幂律衰减”分布，具有典型的网络关注长尾特征。在没有新的刺激因素介入时，多数网民的关注度会逐渐减弱，但有一些网民因 “路径依赖性”而产生行为惯性，会继续关注。这时要密切防范一些新的刺激导致新冠肺炎网络舆情的再度复苏。3.2 新冠肺炎疫情网络舆情的空间分布 经计算，各省份之间网民舆情指数的变异系数是0.6480，大于0.5，表明各省份网民对新冠肺炎疫情的网络关注度差异较大。我们对各省域舆情指数做Q型聚类分析，如果将31个省（区、市）舆情指数分为三类，得到如表2所示的聚类分析结果，广东、山东、江苏、河北、四川、河南、浙江为一类；海南、宁162019年12月209日19年12月201619日年12月202319日年12月3020日20年1月206日20年1月201320日年1月202020日年1月2720日20年2月203日20年2月201020日年2月201720日年2月2420日20年3月202日20年3月9日时间节点图2 2019年12月9日—2020年3月9日新冠肺炎疫情网络舆情指数夏、青海、西藏为一类；剩下的省（区、市）为一类。表2 新冠肺炎疫情网络舆情省域分布聚类分析结果类别第一类省（区、市）广东、山东、江苏、河北、四川、河南、浙江北京、辽宁、安徽、湖南、湖北、黑龙江、山西、上海、陕西、江第二类西、福建、吉林、重庆、云南、内蒙古、贵州、广西、甘肃、天津、新疆第三类海南、宁夏、青海、西藏低中网络舆情指数高 我国新冠肺炎疫情起始于武汉，但从空间分布的情况来看，并未形成以“武汉”为中心的网络舆情空间集聚现象，网络舆情指数高的地区包括广东、山东、河南等人口大省，江苏、浙江等经济发达省份，还有位于我国中部平原的四川和东北部的河北。网络舆情指数低的地区主要包括青海、西藏、宁夏和海南这四个人口小省；其他省份的网络舆情指数处于中间水平，遍布我国东、南、西、北四方，可见此次新冠肺炎疫情得到了全国范围内的普遍关注。

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王玲玲. 新冠肺炎疫情网络舆情的时空分异及影响因素实践与应用的时空特征及其影响因素进行了分析，总结出以下

结论。 第一，新冠肺炎疫情网络舆情的时间演变特征符3.3 新冠肺炎疫情网络舆情时空分布差异的影响

分析 通过相关文献研究，本文考虑四个维度的因素对新冠肺炎疫情网络舆情指数时空分异的影响，包括事件本身、政府干预、媒体报道和地区属性。在模型1中，加入事件本身因素（新增确诊病例数）、媒体指数和地区指标；在模型2中，加入政府应对措施。 分析结果（表3）的模型1显示，新增确诊病例数、媒体指数和地区指标中的常住人口数和网络普及率能有效地预测网络舆情。在模型2中，增加了政府干预程度变量后提高了模型的有效性，疫情严重程度的显著性下降。合突发公共事件四阶段传播的模式。在舆情形成期，大部分网民对新冠肺炎疫情还没有知觉；但在舆情高涨期，网民的网络舆情指数在短期内激增，并在波动期经历了四次“高潮—下降—发展—高潮”的周期波动；在舆情淡化期，网络舆情开始“幂律衰减”。 第二，新冠肺炎疫情网络舆情的空间分布差异较大，变异系数大于0.5，空间分布上未形成以“武汉”为中心的集聚现象，新冠肺炎疫情在全国范围内得到普遍关注。同时，相关舆论在不同阶层的网民中得到了广泛关注。各地政府根据疫情的严重程度、可控性及影响范围动态调整防疫等级，使得对疫情的关注具4 研究结论与建议4.1 研究结论

本研究通过百度指数，对新冠肺炎疫情网络舆情有普遍性。 第三，政府干预在舆情发展中起到了重要作用。模型1指出，媒体指数、疫情严重程度、地区属性变量中的常住人口数和互联网普及程度，对网络舆情指数构成正向影响，即有更多的媒体报道、有更加严重的表3 多层线性模型分析结果指标系数事件本身媒体新增确诊病例数媒体指数四级应急响应政府干预三级应急响应二级应急响应一级应急响应人均GDP常住人口数地区属性教育年限死亡率互联网普及率样本数卡方值 ICC (地区)0.0608.15***979.1522.581639.78***2 8521805.5400.0170.0880.521930.2342.073239.51911.35***7.38***模型1标准误2.7780.195系数4.31*3.98***NA31923.12***28249.37***71513.43***-0.0158.02***252.9962.59814.62**2 8524992.6300.039模型2标准误2.1400.167NA3355.0833223.4931566.6700.0890.5271964.7072.11244.007注：*** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.05；NA表示未涉及，死亡率单位为百万分之一，其中政府干预：参照组 =未实施干预。17

竞争情报疫情威胁、有较大规模网民群体的地区往往网络舆情

更为沸腾。而模型2中，加入政府干预因素的模型更加具有说服力，同时，疫情的严重程度显著性下降，即政府的干预相对于疫情发展而言，起到很重要的引导舆论的作用。4.2 舆情引导建议 政府在新冠肺炎疫情突发公共事件的舆情引导上承担主要责任，媒体作为政府信息的传播端口，也具有较强的公信力。本文根据所得到的研究结论，从网络舆情的时间阶段和地区分布两个维度对政府的舆情引导策略提出建议。 第一，在网络舆情发展的不同阶段，政府要因时制宜采取不同的引导策略，有效地进行动态引导。 在网络舆情发展的形成期，政府要提高预判能力，建立健全舆情传播的预警机制，通过打造具有良好公信力和信息透明度的媒体，把握信息发布的主动权。在本次疫情舆情形成后期，我国政府及时把握了舆情发展的主动权，掌握了信息发布的渠道和窗口。政府仍要继续提高对隐藏的危机信息的研判能力。 网络舆情发展到高涨期，舆情信息迅速扩散，政府采取有效措施纾解网民情绪至关重要。疫情带来海量难辨真假的信息，泛滥的谣言快速传播，亟需及时、公开、透明的信息源。政府应当积极打造辟谣平台，提供民众需要的信息。我国政府在此次舆情高涨期效率较高，社会信息资源得到有效利用，使得舆论往有利于平息疫情的方向发展。 在网络舆情的波动期，突发公共事件转向处置过程，政府措施的合理性、有效性、公平性等受到网民持续的监控。政府要强化解决危机的能力，及时响应与解决问题。在此次疫情网络舆情的波动期，我国政府一直致力于分区分级差异化疫情防控工作，同时发布面向个人、企业、机关事业单位、地方财政的多项措施，疫情得到有效缓解，大大提高了政府的公信力。18第17卷 第1期 在网络舆情的淡化期，网络舆情呈现“幂律衰

减”趋势，但由于此次新冠肺炎疫情的重大性，我们不能排除一些新的刺激导致网络舆情的再度复苏，政府仍要密切关注舆情动向，科学地建立群众反馈机制，做好后续网络舆情的跟踪与经验总结工作，要积极组织社会媒体对网络舆情进行分析和监控，使网络舆情稳定、淡化。 第二，政府要充分结合各地区的实际情况对舆情的引导策略做出合适的调整，实现舆情引导的最佳效果。 不同省市的网民对新冠肺炎疫情的网络关注度存在差异，对于信息的需求也存在差异，这提示各地政府部门在新冠肺炎疫情的舆情引导措施上要有针对性，做到根据当地疫情和舆情趋势呈现的规律进行动态引导。对疫情严重地区，政府更要多关注群众的想法、言论，利用网络媒体及时与网民形成有效的沟通。在利用中央媒体进行统一化的信息发布的同时，也应该充分利用地方性媒体针对本区域民众的信息需求和诉求进行具体的回应。 总之，政府在本次新冠肺炎疫情中要切实把握好疫情传播中网络舆情的时空特征，在舆情引导、信息发布过程中，充分结合各地区的实际情况做出合适的调整，保障舆情引导的效果又快又好。参考文献：[1] 人民网舆情监测室. 如何应对网络舆情: 网络舆情分析 师手册[M]. 北京: 新华出版社, 2011: 48.[2] 李弼程, 邬江兴, 戴锋. 网络舆情分析——理论、技术 与应对策略[M]. 北京: 国防工业出版社, 2015: 1, 42-43.[3] 王来华. 论网络舆情与舆论的转换及其影响[J]. 天津社 会科学, 2008 (4) : 66-69.[4] 张克生. 舆情机制是国家决策的根本机制[J]. 理论与现 代化, 2004 (4) : 71-73.[5] 刘毅. 网络舆情与政府治理范式的转变[J]. 前沿, 2006

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