Day 6.重大医疗伤害事件网络舆情能量传播过程分析*——

题目：
重大医疗伤害事件网络舆情能量传播过程分析*———以“魏则西事件”为例

关键词：
网络舆情情感扩散社交传播医疗伤害能量损耗转发峰值

摘要：
［目的/意义］科学分析网络舆情能量传播过程并有效控制舆情发展方向是重大医疗伤害事件网络舆情管理的重要环节，为相关媒体平台、医疗机构以及政府的医疗事件舆情管理提供参考和借鉴。［方法/过程］从情感扩散和社交传播的双维视角出发，构建了舆情能量传播模型并提出计算方法。选取“魏则西事件”为实证研究对象，以新浪微博为数据源采用网络爬虫软件获取舆情文本信息和转发行为信息，并借助 ROST Emotion Analysis Tool 完成文本情感分析，通过模拟单条微博能量曲线和能量场总的能量变化曲线分析得到不同时段能量曲线的变化特征。［结果/结论］结果显示，医疗伤害事件舆情存在 4 种传播特征和两种情感极性; 基于情感扩散和社交传播的舆情能量场能真实反映事件发展和舆情情感偏向; 医疗伤害事件舆情能量场存在显著的能量高峰期，但会随时间推移最终消耗完毕。

0 引言
（1）重大医疗伤害事件的网络舆情因其诱因复杂、观点异化过程复杂、利益相关方错综复杂和事件平息困难等特征引发社会各界广泛关注，迅速成为国内学术界研究的热点问题［2］。
（2）经过十余年的研究，现阶段我国重大医疗伤害事件网络舆情研究已初具规模并形成了较为完备的知识体系，研究内容主要集中在以下三个方面: a.舆情监管研究；b.舆情特点分析与策略研究；c.基于个案分析的舆情演化研究。
（3）对已有文献进行内容分析后发现，重大医疗伤害事件网络舆情还可以从以下两个方面深入研究: a.舆情能量扩散的定量研究；b.考虑情感扩散和社交传播的整合研究。——这个转折写的非常好，既对前人的研究成果进行了总结，又点明了自作者在该研究方向上的创新！
（4）因此，本研究基于上述分析选择重大医疗伤害事件为研究主题，从情感扩散和社交传播的双重视角出发，在分析舆情传播规律的基础上引入情感属性特征和转发行为特征，发掘舆情的能量传递特征，进而形成整体性、规律性认知和探讨对医疗机构、政府和媒体及时应对突发情况、制定科学的公共关系管理策略具有积极意义。——点明研究意义

1 模型的构建与算法设计
1．1 理论基础
（1）信息能量研究强调信息生态系统的动态性和发展性，认为信息中蕴藏着能量，而能量值表征信息传播过程中信息生命力的强弱，衡量标准包括信息数量、信息传播范围以及信息衰减程度等［9］。
（2）与其他舆情事件不同的是，医疗事件中民众的**“弱势感”被强化，面对重大的医疗舆情事件，则更容易通过网络匿名性、低成本性发泄情绪［13］，此类事件的舆情传播过程中社交和情感的要素十分凸显;
（3）根据持续认知程度的能量受限理论，医疗体制下的信息不对称和新舆情信息不断输入的稀释作用下，民众对该医疗舆情事件的认知逐渐衰退[ 14］，随之该事件的舆情能量也逐渐损耗。
（4）舆情扩散研究中常用的仓室模型认为舆情过程中个体状态主要有非知情 S ( Susceptible) 、知情 E( Exposed) 和传播 I( Infective)［15］。
（5）舆情文本中所含的能量能通过用户间的社会关系网络流通，个体状态也从非知情状态转化为知情状态或传播状态，舆情能量开始被激活**。

1．2 舆情能量传播模型及计算方法

2 实证研究
2．1 数据来源与研究方法
（1）本研究选取 2016 年 5月爆发的重大医疗伤害事件“魏则西事件”为实证研究对象，原因如下: a．牵涉对象众多且影响较大，国内最知名的信息搜索服务平台、武警医院、我国最大的民营医疗服务体系“莆田系”纷纷牵涉其中; b．所涉疾病治疗方案颇具争议性，患者处于典型的信息弱势地位;c． “魏则西事件”事件关注度广泛，存在网络舆论高潮和一定的话题反转。基于此，本文认为，除一般的舆情事件特点外，“魏则西”事件观点响应度大［18］、医患信息差距大［19］、存在观点异化［20］，具备重大医疗伤害舆情事件的典型特点，对其他同类型的医疗伤害舆情研究起到一定的借鉴作用。

2．2 情感分析
通过分析微博文本情感值的专业软件 ROST Emotion Analysis Tool 分析和计算文本情感值。该软件内置 1 万多个网络常用情感词，词语文本情感值取值区间为［－20，20］，分别表示积极情绪( 值大于零) 、中性情绪( 值为零) 和消极情绪( 值小于零) 。处理文本后即对情感词进行打分，并累计计算得到文本的整体得分，能达到82.7%情感极性准确率和79.7%的情感强度准确率。

2．3 单条能量场分析
a．函数参数分析

b．能量峰值分析
（1）无论微博文本情感内容为正向积极还是负向消极，微博转发带来的能量累积大致相同，均存在一个或者多个峰值，且峰值持续时间较短。此外，不同微博的峰值个数不同，大部分仅存在一个能量峰值且停留时间较短一般为 6 ～ 8 小时左右。但在某些特殊情况下，如微博如果被拥有大量粉丝的权威账号转发后往往能引起二次转发高峰，且峰值附近的停留时间较长。

c．能量走势分析
绝大部分的热门微博存在能量爆发式累积、能量快速消耗以及能量缓慢消耗三个阶段。但是，对于具有多个转发峰值的微博，若能将二次能量峰值与一次能量峰值的时间间隔控制在一定的范围内，就有可能形成稳定的能量峰值期。

2．4 整体能量场分析
(1)但从整体而言正面能量显著高于负面能量，说明经过前期多次医疗舆情事件之后民众和涉事各方逐渐理性和克制，舆情在特定的时间段内得到了很好的控制，大量分析客观、倡导社会正义、积极建设和谐医患关系的含有正面内容和情感的舆情信息得到了高效的传播和扩散。——国内期刊论文一定要将话题引向正能量。

3 结果讨论

参考文献：
［2］陈立富，王兰成，王果．医疗机构网络舆情原因分析与应对策略［J］．解放军医院管理杂志，2014( 1) : 35－37．
［9］任福兵．网络危机信息能量场的空间结构与能量传递［J］．系统科学学报，2015( 3) : 100－103．
［13］潘嫦宝，花菊香．以伤医事件的网络舆情观社会心态［J］．医学与哲学，2016，37( 7) : 41－44．
［14］张奇勇，卢家楣．情绪感染的概念与发生机制［J］．心理科学进展，2013，21( 9) : 1596－1604．
［15］郭淼，焦垣生．网络舆情传播与演变背景下的微博信息转发预测分析［J］．情报杂志，2016，35( 5) : 46－51．
［18］施琳玲，陈霖，张涛．网络空间医患话语权失衡现象的探讨［J］．医学与哲学: a，2011，32( 5) : 78－79．
［19］ Giorgiiannis J． The evolving patient—physician relationship［J］．The Pfizer Journal，1998，2( 3) : 1－55．
［20］张敏，刘晓彤，夏宇．重大医患纠纷事件网络舆情观点异化过程分析———以“8．10 湘潭孕妇死亡事件”为例［J］．情报杂志，
2016，35( 4) : 64－69．

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