張堯政 鄧少靈
摘要:本文對(duì)京東六六事件和海底撈事件的網(wǎng)絡(luò)輿情演化發(fā)展進(jìn)行了比較研究,通過對(duì)微博數(shù)據(jù)的抓取分析,尤其是微博文本的情感分析,揭示了網(wǎng)民情緒的演變路徑。通過比較兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件在應(yīng)對(duì)過程中的得失,總結(jié)出企業(yè)有效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的策略,進(jìn)而有助于企業(yè)做好網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)輿情;情感分析;企業(yè)應(yīng)對(duì)
引言
微博由于傳播便利、互動(dòng)快捷等特性成為網(wǎng)民現(xiàn)代生活必不可少的信息傳播和交流溝通的平臺(tái),公眾可以在微博上對(duì)企業(yè)的負(fù)面突發(fā)事件發(fā)表自身的看法、態(tài)度以及觀點(diǎn),這些情緒在一定程度上可以影響他人,大量的公眾觀點(diǎn)形成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情。由于互聯(lián)網(wǎng)中紛繁復(fù)雜的信息真?zhèn)坞y辨,網(wǎng)民的情緒,態(tài)度極易受到負(fù)面消息的影響。再加上競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,消費(fèi)者等其他因素,企業(yè)如若不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情善加利用,將為企業(yè)未來發(fā)展帶來負(fù)面影響。因此,企業(yè)要時(shí)刻關(guān)注網(wǎng)絡(luò)輿情的變化,對(duì)可能出現(xiàn)的不利輿論進(jìn)行及時(shí)引導(dǎo),為企業(yè)發(fā)展?fàn)I造一個(gè)有利的輿論環(huán)境。
近幾年來,國(guó)內(nèi)有不少學(xué)者對(duì)企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的策略開展了研究。例如,趙蓉英,王旭1以案例分析,提出了針對(duì)突發(fā)事件輿情傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身的控制對(duì)策。蔣知義,馬王榮等以“羅一笑”事件為對(duì)象,通過分析輿情演化過程每個(gè)階段的特征與規(guī)律,提出引導(dǎo)與應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)建議。陳慶杰3通過分析網(wǎng)絡(luò)輿情的特征和問題,從制度、人才建設(shè)和思想觀念的轉(zhuǎn)變和完善上入手,提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,提升突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的處置能力。王康4發(fā)現(xiàn),對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對(duì)的事件越早,應(yīng)對(duì)的頻次越多,輿情所造成的負(fù)面影響對(duì)企業(yè)就越小。李婷[5]通過參照政府應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的工作方法,結(jié)合中國(guó)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的特征以及演化規(guī)律,提出了企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的策略和建議。
上述研究主要立足于網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程,目前少有學(xué)者從比較的視角來研究輿情演化發(fā)展不同階段,不同應(yīng)對(duì)策略最終導(dǎo)致的不同結(jié)果。本文選取了典型的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件:京東六六事件和海底撈事件,基于微博文本的情感分析,分析了此兩事件中網(wǎng)民情緒的變化特點(diǎn),并對(duì)兩個(gè)企業(yè)不同的應(yīng)對(duì)策略和效果進(jìn)行了比較。此兩案例的研究也說明如何順應(yīng)網(wǎng)民的情緒,對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行適時(shí)引導(dǎo)。本研究有助于其他企業(yè)在遇到類似網(wǎng)絡(luò)事件時(shí),能采取正確的引導(dǎo)方式,避免網(wǎng)絡(luò)輿情向不利于企業(yè)的方向發(fā)展。
1、微博數(shù)據(jù)采集與分析
本文借助新浪微博平臺(tái),以新浪微博作為數(shù)據(jù)采集對(duì)象,以“京東六六”,“海底撈事件”作為搜索關(guān)鍵詞,利用python爬蟲抓取京東六六事件2018年3月14日一2018年3月20日的微博數(shù)據(jù)和海底撈事件2017年8月25日一2017年8月31日的微博數(shù)據(jù),通過過濾篩選,排除掉重復(fù)的微博數(shù)據(jù),然后人工瀏覽刪除收集過程中的不相干數(shù)據(jù),最終整理微博數(shù)據(jù)得到京東六六事件的有效數(shù)據(jù)20660條,海底撈事件的有效數(shù)據(jù)8643條。主要采集的數(shù)據(jù)是:發(fā)布用戶、發(fā)布時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容、微博點(diǎn)贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)。分析方法主要采用時(shí)間序列分析和詞頻分析。
1.1?時(shí)間序列分析
通常情況下,網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程可以分為開始、擴(kuò)散、高潮和消退四個(gè)階段[6],但是階段之間并沒有非常嚴(yán)格界限要求,針對(duì)不同的事件以及事件的嚴(yán)重程度,相對(duì)應(yīng)的每個(gè)階段的持續(xù)時(shí)間和影響力也有所不同。本文以小時(shí)為統(tǒng)計(jì)單位對(duì)京東六六事件微博數(shù)據(jù)和海底撈老鼠門微博數(shù)據(jù)分別進(jìn)行相應(yīng)的時(shí)間序列分析,可以得到相關(guān)事件微博發(fā)布數(shù)量隨時(shí)間變化的情況,如圖1所示。
通過對(duì)比兩個(gè)事件的微博發(fā)布數(shù)量時(shí)間序列對(duì)比圖,可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)事件都在經(jīng)歷了一周之后熱度逐漸降低。海底撈事件整體呈平穩(wěn)遞減的趨勢(shì),整個(gè)事件的輿情演化過程在前期有小幅度的波動(dòng)。再第二天之后,則直接進(jìn)入消退階段,隨著時(shí)間的推移,微博發(fā)布數(shù)量逐漸減少。京東六六事件在開始期到擴(kuò)散期的過程中,微博發(fā)布數(shù)量逐漸上升,在第二天則直接達(dá)到了高潮期,微博數(shù)量有一個(gè)大幅度的上升。隨后逐漸進(jìn)入消退期,在消退期的過程中,又出現(xiàn)了一個(gè)比較大的波動(dòng)。
1.2?詞頻分析
網(wǎng)絡(luò)輿情在演化過程中會(huì)受企業(yè)應(yīng)對(duì)措施的影響。企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、次數(shù)以及內(nèi)容都會(huì)影響網(wǎng)民的看法觀點(diǎn),這些都體現(xiàn)在網(wǎng)名發(fā)布的微博內(nèi)容中,而微博的文本內(nèi)容就是網(wǎng)民針對(duì)這一事件最直觀的看法。因此,企業(yè)只要分析網(wǎng)民微博文本內(nèi)容,就能掌握公眾對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的看法、為引導(dǎo)和應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情提供依據(jù)。本文分別分析了京東六六事件以及海底撈事件中網(wǎng)民在一周內(nèi)發(fā)布的微博文本內(nèi)容,京東六六事件在一周內(nèi)的有效參與網(wǎng)民人數(shù)為87460人,相關(guān)微博發(fā)布數(shù)量為20660條,微博文本中出現(xiàn)的詞語有8201個(gè)。海底撈事件在一周內(nèi)的有效參與網(wǎng)民人數(shù)為35016人,相關(guān)微博發(fā)布數(shù)量為8643條,微博文本中出現(xiàn)的詞語有3400個(gè)。
通過分析統(tǒng)計(jì)所得,在京東六六事件微博文本中詞頻達(dá)到1000以上的詞語如圖2所示,詞頻達(dá)到3000以上的詞語有“京東”“客服”“假貨”“六六”等詞。而詞頻達(dá)到5000的詞語“假貨”和“客服”等詞在一定程度反映了網(wǎng)民對(duì)京東六六事件的整體看法,引發(fā)了公眾對(duì)網(wǎng)上購物信任和企業(yè)售后服務(wù)的不滿。
在海底撈事件微博文本中詞頻達(dá)到1000以上的詞語如圖3所示,詞頻達(dá)到1000以上的詞語有“海底撈”“老鼠”“公關(guān)”“衛(wèi)生”“服務(wù)”等詞。而詞頻達(dá)到2000以上的詞語“公關(guān)”“衛(wèi)生”等詞在一定程度反映了網(wǎng)民對(duì)海底撈事件的整體看法,可以看出,海底撈事件因?yàn)槭称沸l(wèi)生和公關(guān)處理的問題引起了廣泛的關(guān)注。
本文為了更加明顯的對(duì)比分析企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的過程,通過表1對(duì)比京東六六事件和海底撈事件的信息特征。
京東六六事件在3月13日15:30發(fā)生后,經(jīng)過20h小時(shí)的發(fā)酵后,作家六六的投訴微博下的評(píng)論數(shù)已經(jīng)高達(dá)2萬條,轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)也超過8000條。此時(shí)“京東客服”作為京東電商平臺(tái)的官方微博才首次作出回應(yīng),截止3月16日晚,回應(yīng)微博下評(píng)論數(shù)超過1萬條,轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)超過5千條,使得事件再次發(fā)酵。17日京東高管在個(gè)人微博上就此事作出回應(yīng),截止19日,回應(yīng)微博下評(píng)論數(shù)超過7000條,轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)達(dá)到了1000多條。
海底撈事件發(fā)生后,僅僅在三個(gè)小時(shí)內(nèi)海底撈官方微博做出回應(yīng),發(fā)布致歉信,回應(yīng)微博在1個(gè)小時(shí)內(nèi)評(píng)論數(shù)就高達(dá)15000條,轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)超過3000條。之后官方微博就此事件發(fā)布出處理通報(bào)的微博,此微博之后評(píng)論數(shù)達(dá)到了10000條,轉(zhuǎn)發(fā)超過15000條。官方微博在2天后發(fā)布了一條聲明,此時(shí)熱度已經(jīng)大幅度降低。
2、基于文本情感分析的網(wǎng)絡(luò)事件應(yīng)對(duì)策略比較
網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)于企業(yè)來說有兩面性,企業(yè)既能借助網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)企業(yè)形象,企業(yè)產(chǎn)品等進(jìn)行積極的宣傳。但同時(shí),由于其傳播速度快,爆發(fā)性強(qiáng)的特點(diǎn),在面對(duì)負(fù)面輿情時(shí),企業(yè)如果未能及時(shí)的進(jìn)行控制和引導(dǎo),極有可能造成嚴(yán)重的負(fù)面影響,損害企業(yè)的形象和發(fā)展能力,因此,及時(shí)掌握公眾對(duì)企業(yè)相關(guān)事件的情緒變化是企業(yè)應(yīng)對(duì)策略好壞的晴雨表。
2.1?文本情感分析方法
通常情況下,微博用戶發(fā)布的微博都是一段包含眾多詞語的文字,在經(jīng)過去除無關(guān)的停用詞后,剩余的情感詞都有其所反應(yīng)的情感。而每個(gè)情感詞的詞頻能夠反映出網(wǎng)民的情感傾向,但是卻無法準(zhǔn)確的表達(dá)出多個(gè)詞語組合成的微博文本的情感態(tài)度。因此,想要對(duì)得知公眾對(duì)事件所持有的看法和態(tài)度等情緒信息,是只有通過對(duì)公眾發(fā)布的情感文本進(jìn)行處理,分析和歸納,這樣才能準(zhǔn)確的掌握輿情的變化態(tài)勢(shì)。
在計(jì)算微博文本內(nèi)容的情感強(qiáng)度時(shí),即要將每一個(gè)情感詞的情感強(qiáng)度計(jì)算在內(nèi),也要將微博文本中的句型,程度詞,否定詞等考慮在內(nèi)。
本文通過以下方法來計(jì)算微博文本的情感極性:
首先,每個(gè)微博文本都D是由句子S;組成的,通過加總單個(gè)句子S;的情感值F(S;),可以得出微博文本D的情感值F(S):
其中,Sw;為句子中情感詞w;的情感值。如果F(S)>0,則文本情感傾向?yàn)榉e極正面的;如果F(S)<0,文本情感傾向?yàn)橄麡O負(fù)面的;如果F(S)=0,文本情感傾向?yàn)橹行灾辛⒌摹?/p>
然后,假設(shè)F'(S;)為考慮句型特征后文本中每個(gè)句子的情感值,則根據(jù)不同的句型,可以歸納出考慮句型后的句子情感值,公式如下:
通過F'(S),我們可以進(jìn)一步算出微博文本的情感值F'(S),見公式:
如果F'(S)>0,則文本情感傾向?yàn)榉e極正面的;如果F'(S)<0,文本情感傾向?yàn)橄麡O負(fù)面的;如果F'(S)=0,文本情感傾向?yàn)橹行灾辛⒌摹?/p>
2.2?微博文本情感分析
2.2.1?單條微博文本的極性統(tǒng)計(jì)
根據(jù)上一小節(jié)的情感分析方法,計(jì)算每一條微博文本的情感極性,對(duì)比京東六六事件和海底撈事件中正面情緒、負(fù)面情緒以及中立情緒的占比(如圖4)來看,兩個(gè)事件發(fā)生后,海底撈事件網(wǎng)民的正面情緒明顯要高于京東六六事件,負(fù)面情緒就更明顯了,海底撈事件的負(fù)面情緒要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于京東六六事件,前者只占20%,而后者高達(dá)百分之45%。
2.2.2?微博文本情感極性的時(shí)間序列比較
以橫坐標(biāo)單位為時(shí)間,縱坐標(biāo)單位為該時(shí)間的微博平均極性強(qiáng)度,對(duì)微博平均極性強(qiáng)度隨時(shí)間的變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。每小時(shí)內(nèi)的微博平均極性強(qiáng)度=該小時(shí)的所有微博文本的情感強(qiáng)度的總和/該小時(shí)內(nèi)微博發(fā)布總數(shù);橫軸以上部分表示積極正面情緒(極性強(qiáng)度>0),橫軸以下部分表示消極負(fù)面情緒(極性強(qiáng)度<0)。京東六六事件統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別如圖5所示。對(duì)于京東六六事件,網(wǎng)民的情緒總體屬于消極負(fù)面的情緒,同時(shí)在輿情演變的過程中出現(xiàn)了兩次非常高的消極情緒的波動(dòng),之后隨著時(shí)間的推移,情緒逐漸平穩(wěn),在正負(fù)兩個(gè)情感極性中小幅度震蕩。同時(shí),在輿情發(fā)展后期,網(wǎng)絡(luò)的情緒仍未得到統(tǒng)一海底撈事件統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖6所示。對(duì)于海底撈事件,首先是以積極正面情緒和中性中立情緒為主,少量負(fù)面情緒出現(xiàn)在事件初期,在25日14時(shí)后出現(xiàn)連續(xù)兩次比較高的正面情緒。隨后一段時(shí)間積極情緒逐漸變換,只存在少部分的消極負(fù)面情緒,積極情緒在大多數(shù)時(shí)間是高于消極情緒,積極情緒在整體上占主導(dǎo)地位。輿情演化過程的后期,積極情緒為主要。
2.3?輿情應(yīng)對(duì)策略比較
2.3.1?輿情演化過程的比較
海底撈事件和京東六六事件發(fā)生后,都引起了社會(huì)上廣泛的關(guān)注,并且隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)出不斷遞減的趨勢(shì)。但是,兩者不同之處在于海底撈事件在一周內(nèi)的輿情關(guān)注度是逐漸下降的,而京東六六事件的微博發(fā)布量出現(xiàn)了兩次比較高的波動(dòng),一次是出現(xiàn)在官方微博一天后首次回應(yīng),一次是出現(xiàn)在京東高管三天后的聲明。同樣,在海底撈事件發(fā)生后,海底撈官方微博同樣對(duì)此作出過兩次回應(yīng),一次是三小時(shí)后,一次是在六小時(shí)后,兩次回應(yīng)并未引起網(wǎng)民更高的關(guān)注度。并且,從兩事件發(fā)生后一周內(nèi)的原創(chuàng)微博數(shù)量上可以看出,京東六六事件所引起的公眾關(guān)注度更高,因?yàn)橄嚓P(guān)微博發(fā)布量接近是海底撈事件的3倍,前者是2萬多條,而后者僅為8千余條。這表明海底撈事件中輿情演化過程較為平滑,事件發(fā)生后的處理沒有再次造成意外的輿情關(guān)注。
2.3.2?企業(yè)處理方式的比較
海底撈事件和京東六六事件均為企業(yè)負(fù)面輿情突發(fā)事件,但二者在回應(yīng)時(shí)滯、回應(yīng)效率、應(yīng)對(duì)策略都存在很大的差異。
(1)回應(yīng)時(shí)滯。首先,海底撈事件發(fā)生后僅僅在3小時(shí)內(nèi),企業(yè)官方微博就此事發(fā)布了聲明,引起了企業(yè)有關(guān)部門的高度重視,并且核實(shí)了情況,主動(dòng)承擔(dān)經(jīng)濟(jì)責(zé)任和法律責(zé)任,向公眾表達(dá)歉意。而相反京東六六事件發(fā)生后的“黃金3小時(shí)”內(nèi),官方并未作出任何回應(yīng),錯(cuò)過了輿情演化的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn),并未遏制輿情演化的源頭。
(2)回應(yīng)效率。不同于京東六六事件的20小時(shí)無回應(yīng),海底撈在首次作出回應(yīng)后,又在3小時(shí)后對(duì)此事件的后續(xù)給出處理通報(bào),公布了官方對(duì)此事的態(tài)度和措施,控制了輿情的演化方向,負(fù)面輿情爆發(fā)時(shí)的積極應(yīng)對(duì)以及承認(rèn)錯(cuò)誤時(shí)的勇于擔(dān)責(zé)得到了公眾的諒解和肯定。從京東六六事件和海底撈事件可以看出,面對(duì)負(fù)面輿情突發(fā)事件高效率的應(yīng)對(duì)是控制輿情演化的重點(diǎn)。
(3)應(yīng)對(duì)策略。京東六六事件發(fā)生后,官方微博就此事發(fā)布聲明,立場(chǎng)強(qiáng)烈,并不認(rèn)同文章中的投訴內(nèi)容,這一做法引起了公眾廣泛的關(guān)注,使得輿論興起。三天后京東高管就此事表達(dá)歉意,承認(rèn)錯(cuò)誤,再次引起了輿情的高漲。而海底撈則在事件發(fā)生后,就核實(shí)情況,表達(dá)歉意。并后續(xù)給出了處理通報(bào)。網(wǎng)民對(duì)于此事件的關(guān)注從最初的安全衛(wèi)生轉(zhuǎn)移到了事故責(zé)任以及整改措施,網(wǎng)民輿論趨于理性。
2.3.3?網(wǎng)民反響的比較
京東六六事件發(fā)生后,京東客服官方微博并未第一時(shí)間核實(shí)情況,一天后的首次回應(yīng)也并不符合實(shí)際情況,導(dǎo)致微博下的網(wǎng)民評(píng)論出現(xiàn)了相當(dāng)高頻次的情感詞“假貨”,表現(xiàn)了公眾對(duì)企業(yè)誠(chéng)信缺失的不滿。而三天后京東高管就此事在個(gè)人微博上發(fā)布了最終聲明,此時(shí)微博下的回應(yīng)中頻次最高的詞為“客服”,可以看出公眾對(duì)“大企業(yè)病”的反感。而海底撈事件發(fā)生后,海底撈官方微博在三小時(shí)和六小時(shí)分別就作出回應(yīng),核實(shí)情況,承擔(dān)責(zé)任,微博下的評(píng)論既有對(duì)食品安全的擔(dān)憂和對(duì)海底撈廚房衛(wèi)生的譴責(zé),可以從“衛(wèi)生”“安全”等高頻詞看出。也有對(duì)官方不推卸責(zé)任和真誠(chéng)道歉的認(rèn)可,從“公關(guān)”“服務(wù)”等高頻詞看出。而不同的是,海底撈從一件負(fù)面輿情事件挖掘出了公民對(duì)企業(yè)負(fù)責(zé)的認(rèn)可,微博評(píng)論中的正面情緒比負(fù)面情緒要高,這恰恰反映了企業(yè)對(duì)突發(fā)事件的及時(shí)處理,應(yīng)對(duì)過程中的策略以及相對(duì)應(yīng)的做法得到了公眾的接受和認(rèn)可,取得了不錯(cuò)的效果。
3、研究結(jié)論
從以上兩個(gè)案例的對(duì)比分析,我們可以得出以下結(jié)論:
(1)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制。通過分析兩個(gè)事件的輿情應(yīng)對(duì)過程可以得出,企業(yè)引導(dǎo)和應(yīng)對(duì)負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情事件的最佳時(shí)間是事件發(fā)生后的三小時(shí)內(nèi)即發(fā)生的第一時(shí)間,要從源頭上遏制輿情的發(fā)展。企業(yè)可以針對(duì)這一時(shí)間節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制,對(duì)負(fù)面輿情進(jìn)行及時(shí)監(jiān)控,第一時(shí)間引導(dǎo)輿論走向。
(2)充分關(guān)注微博等新媒體平臺(tái)。在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的過程中,要及時(shí)發(fā)布回應(yīng)信息。在平臺(tái)中積極與網(wǎng)民進(jìn)行交流互動(dòng),充分表現(xiàn)出重視公眾的看法,引導(dǎo)正面輿情信息,起到良好的應(yīng)對(duì)效果。
(3)企業(yè)加強(qiáng)自身責(zé)任意識(shí)。從兩個(gè)事件的首次回應(yīng)可以看出,勇于承擔(dān)責(zé)任的態(tài)度,在重大負(fù)面輿情突發(fā)事件發(fā)生的時(shí)候,更能為公眾所認(rèn)可。而推卸責(zé)任,則會(huì)引起公眾的反感,導(dǎo)致情緒進(jìn)一步惡化。因此,企業(yè)在危機(jī)發(fā)生時(shí)要積極應(yīng)對(duì),敢于承認(rèn)存在的錯(cuò)誤和承擔(dān)必要的責(zé)任,向民眾展示自己的責(zé)任感其實(shí)就是在展示企業(yè)本身的責(zé)任感,這樣才能提高企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的能力。
參考文獻(xiàn):
[1]趙蓉英,王旭.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別及導(dǎo)控對(duì)策研究——以“大賢村遭洪災(zāi)事件”為例[J].現(xiàn)代情報(bào),2018,38(01):19-24+30.
[2]蔣知義,馬王榮,鄒凱,李黎.基于情感傾向性分析的網(wǎng)絡(luò)輿情情感演化特征研究[J].現(xiàn)代情報(bào),2018,38(04):50-57.
[3]陳慶杰.企業(yè)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對(duì)策略研究[J].采寫編,2018(02):164-165.
[4]王康,李含偉.自媒體時(shí)代的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對(duì)策略研究——基于上市公司百度指數(shù)的研究[J].情報(bào)科學(xué),2018,36(01):113-117.
[5]李婷.中國(guó)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情工作現(xiàn)狀及對(duì)策研究——以中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司為例[J].情報(bào)探索,2015(12):86-90+112.
[6]易臣何,何振.突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的生成演化規(guī)律研究[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2014,38(02):74-78.
[7]李勇,何玉花,蔡夢(mèng)思,鄭昱,譚旭.政府應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的對(duì)比分析及有效策略研究——以上海踩踏事件和深圳滑坡事件為例[J].情報(bào)雜志,2018,37(04):93-99.