心理所研究發現基于社交媒體可預測輿情事件發展趨勢

　　微博龐大的用戶量和即時的傳播速度，使其成為輿情事件醞釀、產生和傳播的重要場所。微博中的熱門話題可在短時間內大范圍擴散，甚至形成重大的輿情事件，需政府部門或相關責任人及時應對解決。因此盡早預測微博輿情事件的走向和趨勢具有很重要的現實意義。 

　　微博內容無結構性、動態性和短文本的特點，給輿情事件的趨勢預測帶來了一定的技術困難。雖然已有多個領域對微博輿情展開研究，但大多側重于心理學、傳播學相關的理論研究，或僅進行個案分析。當前研究基于微博數據的預測沒有充分利用現有心理學及傳播學上關于輿情事件的研究成果，研究的特征較為單一，且實驗驗證的數據量較小。 

　　中國科學院行為科學重點實驗室朱廷劭研究組基于社會心理學、傳播學理論基礎及已有的研究結果，完善微博輿情趨勢的影響因素，并從實際輿情事件中提取情緒值、意見領袖、社會態度等特征，通過比較多種經典回歸方法，基于大量輿情事件的網絡數據訓練模型，模型最后可以達到0.78的準確率和0.88的召回率。三個模型的最優特征集的準確率、召回率和F值分別如下： 

    通過上述實驗得到的有效特征和預測方法，選取一個新的事件進行次日微博量的預測，即福建漳州PX爆燃事件。根據PX事件在發展過程中每天的真實微博量和預測微博量，描繪出該事件的真實發展趨勢和預測發展趨勢圖。由圖1可看出預測值與真實值雖然存在一些偏差，但二者的整體發展趨勢較為接近。PX事件在4月8號有明顯的下降趨勢，且模型也準確地預測到了這一下降趨勢。因此，研究最后得到的一系列影響因素不僅有理論基礎，也展現出了其實際應用價值，對可能發展成為重大輿情事件的微博輿情提供預警。 

　　圖1 PX事件發展趨勢 

　　該研究是中國科學院行為科學重點實驗室朱廷劭研究組在“計算網絡心理學”研究領域的系列成果之一。研究得到湖北省自然科學基金、中國科學院戰略性先導科技專項等課題資助。 

　　該研究成果已被國際期刊Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking錄用并在線發表： 

　　Zhou Yang, Zhang Lei, Liu Xiaoqian, Zhang Zhen, Bai Shuotian, and Zhu Tingshao. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. September 2017, 20(9): 533-539. https://doi.org/10.1089/cyber.2017.0142