當(dāng)鄭州暴雨事件在社交媒體上引發(fā)海量討論時(shí)，一條關(guān)于“隧道積水致多人被困”的視頻在3小時(shí)內(nèi)獲得千萬(wàn)次轉(zhuǎn)發(fā)，隨后官方辟謠稱“視頻內(nèi)容不實(shí)”。這一事件折射出突發(fā)公共事件中網(wǎng)絡(luò)輿情的復(fù)雜性與破壞力——信息傳播速度遠(yuǎn)超真相核實(shí)效率，公眾情緒極易被裹挾，甚至引發(fā)次生危機(jī)。如何在危機(jī)事件中引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情，既保障公眾知情權(quán)，又避免社會(huì)秩序失控，已成為數(shù)字時(shí)代社會(huì)治理的關(guān)鍵課題。
一、突發(fā)公共事件的網(wǎng)絡(luò)輿情特征：從“信息爆炸”到“情緒共振”
與傳統(tǒng)輿情不同，突發(fā)公共事件中的網(wǎng)絡(luò)傳播呈現(xiàn)“瞬時(shí)爆發(fā)、多級(jí)裂變”的特征。據(jù)《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2023年突發(fā)事件相關(guān)信息在微博、抖音等平臺(tái)的傳播峰值可達(dá)每分鐘10萬(wàn)條以上。這種傳播速度往往導(dǎo)致兩個(gè)結(jié)果：一是碎片化信息占據(jù)主流，真相與謠言混雜；二是公眾情緒通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論形成“滾雪球效應(yīng)”。例如，2021年某地化工廠爆炸事件中，未經(jīng)核實(shí)的“有毒氣體泄漏”傳聞導(dǎo)致周邊城市出現(xiàn)恐慌性搶購(gòu)，直接加劇了社會(huì)資源的擠兌風(fēng)險(xiǎn)。 更值得警惕的是，算法推薦機(jī)制可能放大負(fù)面情緒。研究機(jī)構(gòu)QuestMobile的數(shù)據(jù)表明，突發(fā)事件中帶有“憤怒”“恐懼”標(biāo)簽的內(nèi)容，其點(diǎn)擊率是中性信息的2.3倍。這種“情緒優(yōu)先”的傳播邏輯，使得輿情管理面臨前所未有的挑戰(zhàn)。
二、輿情失控的三大誘因：技術(shù)、心理與制度短板
突發(fā)公共事件的網(wǎng)絡(luò)輿情之所以頻繁失控，本質(zhì)上是多重因素疊加的結(jié)果：
- 技術(shù)層面：短視頻、直播等媒介形式降低了信息傳播門(mén)檻，但內(nèi)容審核存在滯后性。某高校研究團(tuán)隊(duì)曾模擬發(fā)現(xiàn)，一條虛假信息從發(fā)布到擴(kuò)散至百萬(wàn)級(jí)用戶，平均僅需22分鐘，而平臺(tái)的人工審核周期往往超過(guò)30分鐘。
- 心理層面：公眾在危機(jī)事件中普遍存在“信息饑渴”與“安全焦慮”。心理學(xué)中的“負(fù)面偏差理論”指出，人類對(duì)危險(xiǎn)信號(hào)的敏感度遠(yuǎn)高于正面信息，這解釋了為何災(zāi)害類謠言更容易引發(fā)大規(guī)模傳播。
- 制度層面：部分地方政府仍沿用“事后滅火”思維，缺乏主動(dòng)發(fā)布機(jī)制。2022年某地疫情中，官方信息更新頻率為每日1次，而民間討論量日均超50萬(wàn)條，這種“信息真空”直接催生了猜測(cè)與謠言。
三、破局之道：構(gòu)建“黃金四小時(shí)”響應(yīng)體系
應(yīng)對(duì)突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情，需建立“速度+溫度+精度”三位一體的管理框架：
- 速度層面：落實(shí)“黃金四小時(shí)”響應(yīng)原則。中國(guó)傳媒大學(xué)案例庫(kù)分析顯示，在事件發(fā)生4小時(shí)內(nèi)發(fā)布權(quán)威通報(bào)，可使謠言傳播量減少67%。例如，2023年甘肅地震中，當(dāng)?shù)卣ㄟ^(guò)政務(wù)新媒體矩陣，實(shí)時(shí)更新災(zāi)情與救援進(jìn)展，有效遏制了不實(shí)信息的擴(kuò)散。
- 溫度層面：采用“共情式溝通”策略。復(fù)旦大學(xué)輿情實(shí)驗(yàn)室對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，使用“我們正在全力救援”“您的擔(dān)憂我們感同身受”等表達(dá)方式的通報(bào)，公眾信任度提升41%。
- 精度層面：依托大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)輿情分級(jí)預(yù)警。騰訊云安全團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的“天御系統(tǒng)”，已能通過(guò)語(yǔ)義分析識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)輿情，并將預(yù)警準(zhǔn)確率提升至89%。
四、技術(shù)賦能：AI如何重塑輿情管理生態(tài)
人工智能正在改變輿情管理的游戲規(guī)則。百度推出的“靈境輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)”，可實(shí)時(shí)抓取全網(wǎng)數(shù)據(jù)并生成情緒熱力圖，幫助決策者快速鎖定高危區(qū)域。更具突破性的是，AI生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)已用于自動(dòng)化辟謠——系統(tǒng)能在一分鐘內(nèi)比對(duì)信源、分析圖像真實(shí)性，并生成通俗易懂的澄清圖文。 但技術(shù)應(yīng)用也需警惕倫理風(fēng)險(xiǎn)。2022年某地使用AI批量刪除“敏感內(nèi)容”，反而引發(fā)公眾對(duì)信息透明的質(zhì)疑。因此，“人機(jī)協(xié)同”才是最優(yōu)解：機(jī)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)抓取與初步分析，人類專家側(cè)重策略制定與價(jià)值觀判斷。
五、全球視野：從日本地震到加州山火的啟示
國(guó)際經(jīng)驗(yàn)同樣值得借鑒。日本政府建立的“災(zāi)害信息共享平臺(tái)”，整合了氣象數(shù)據(jù)、社交媒體、救援進(jìn)展等多元信息，公眾可通過(guò)統(tǒng)一端口獲取經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的內(nèi)容。美國(guó)加州在應(yīng)對(duì)山火輿情時(shí)，則采用“網(wǎng)紅協(xié)作”模式，邀請(qǐng)本地意見(jiàn)領(lǐng)袖參與救災(zāi)直播，既增強(qiáng)了信息可信度，又疏導(dǎo)了公眾焦慮情緒。 這些案例揭示了一個(gè)共同規(guī)律：突發(fā)公共事件中的輿情管理，已從單純的“信息控制”轉(zhuǎn)向“信任共建”。當(dāng)公眾與政府形成基于透明與協(xié)作的關(guān)系時(shí)，網(wǎng)絡(luò)空間的自凈化能力將顯著提升。
（全文約1100字，關(guān)鍵詞：突發(fā)公共事件、網(wǎng)絡(luò)輿情、輿情管理、危機(jī)應(yīng)對(duì)、信息傳播）
