大数据时代突发公共事件网络舆情分析探索
中国网络舆情的现状及引导对策研究
中国网络舆情的现状及引导对策研究一、概述随着互联网的迅猛发展，网络已成为公众表达意见、交流思想的重要平台。
网络舆情作为社会舆论的重要组成部分，其影响力日益增强，对政治、经济、文化等多个领域产生深远影响。
中国作为拥有庞大网民群体的国家，网络舆情的现状和发展趋势具有鲜明的中国特色和时代特征。
中国网络舆情呈现出多元化、复杂化、快速化的特点。
网络舆论场日益活跃，各类社交媒体、新闻网站、论坛博客等成为公众发声的重要渠道另一方面，网络舆论的议题日益广泛，涉及政治、经济、文化、社会等多个领域，既有对公共事务的关注和讨论，也有对个人权益的维护和诉求。
网络舆情的复杂性也带来了一系列挑战。
网络信息的真实性、客观性难以保证，虚假信息、谣言等在网络空间中泛滥网络舆论的情绪化、极端化倾向明显，容易引发社会矛盾和冲突网络舆论的监管难度加大，对政府部门和媒体机构提出了更高的要求。
加强网络舆情的引导和管理显得尤为重要。
通过对网络舆情的深入分析，了解公众的需求和关切，制定有针对性的引导策略，有助于维护社会稳定、促进和谐发展。
加强网络法治建设，完善网络监管机制，也是保障网络空间健康有序发展的重要举措。
1. 背景介绍：网络舆情在现代社会的重要性及其对中国社会的影响。
随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，网络舆情已经成为现代社会中不可忽视的重要力量。
网络舆情不仅反映了民众对于各类事件、政策、社会现象的观点和态度，更是影响政府决策、社会舆论乃至国家形象的关键因素。
网络舆情的地位和作用尤为突出，其对中国社会的影响日益显著。
网络舆情在现代社会中的重要性体现在多个方面。
网络舆情是民众意见表达的重要渠道。
在互联网时代，人们可以通过社交媒体、论坛、博客等平台自由发表自己的观点和看法，这使得网络舆情成为反映民意的重要窗口。
网络舆情对政策制定和执行具有重要影响。
政府可以通过分析网络舆情了解民众需求，优化政策制定网络舆情的传播和反馈也能够推动政策的执行和改进。
多维数据融合的突发公共卫生事件网络舆情演化特征研究
多维数据融合的突发公共卫生事件网络舆情演化特征研究一、简述在当今信息时代，网络舆情已成为社会关注的热点议题。
尤其对于突发公共卫生事件，网络舆情往往会在短时间内迅速发酵，引发广泛关注和社会反响。
传统的舆情分析方法往往难以全面捕捉这一过程中的复杂非线性动态变化。
为了更深入地理解这类事件的传播规律，本文提出了一种基于多维数据融合的网络舆情演化特征研究方法。
该方法综合运用了大数据分析、深度学习、社交网络分析等多种技术手段，从多个维度对网络舆情进行立体式挖掘和分析。
通过爬虫技术和文本处理技术，快速抓取和预处理海量的网络舆情数据；接着，利用深度学习模型对数据进行复杂的特征提取和表示学习；结合社会网络分析方法，深入挖掘数据中的社会关系和网络结构信息；通过综合分析和可视化展示等方法，将结果直观呈现出来，为决策者和研究者提供有价值的参考信息。
本文的研究对象限定在突发公共卫生事件领域，旨在揭示这类事件在网络舆情方面的演化规律和特点。
该方法具有较强的普适性和可扩展性，不仅可以应用于公共卫生领域，还可以推广至其他的社会公共领域，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。
1. 突发公共卫生事件对社会的严重影响自20世纪末以来，全球范围内的突发公共卫生事件呈现出频发且影响巨大的特点。
传染病的爆发和传播以其高致死率、广泛传播性和治疗难度大等特点，给人类社会带来了极大的健康威胁和经济损失。
突发公共卫生事件导致大量的民众患病和死亡。
2003年的SARS疫情迅速传播至全球多个国家和地区，导致800多人死亡和数千人感染。
2019年底至今的新冠肺炎疫情，已导致全球超2亿人次感染，众多病例死亡，严重危害人们的生命安全和身体健康。
突发公共卫生事件对社会稳定和经济发展造成巨大影响。
疫情爆发期间，为了防止病毒传播，人们需要减少外出和聚集活动，这使得许多行业受到严重冲击，特别是餐饮、旅游、娱乐等服务业。
疫情还导致了大量企业停产、裁员和降薪，增加了社会的失业率和贫困风险。
大数据与网络舆情分析研究报告
大数据与网络舆情分析研究报告在当今数字化的时代，互联网已经成为人们获取信息、表达观点和交流互动的重要平台。
随着网络的普及和社交媒体的兴起，网络舆情的影响力日益凸显。
大数据技术的发展为网络舆情分析提供了强大的支持，使我们能够更全面、深入地了解公众的意见和情绪。
一、大数据在网络舆情分析中的重要性大数据的特点在于其海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低。
这些特点使得大数据在网络舆情分析中具有不可替代的作用。
首先，大数据能够提供全面的舆情数据。
通过收集和整合来自各种网络平台的信息，包括社交媒体、新闻网站、论坛等，我们可以获得更广泛的公众意见和话题讨论。
其次，大数据能够实现实时监测。
网络舆情的发展变化迅速，实时的数据采集和分析可以帮助我们及时掌握舆情的动态，做出快速响应。
再者，大数据有助于发现潜在的舆情趋势。
通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现一些隐藏在表面之下的规律和趋势，为预测舆情走向提供依据。
二、网络舆情的特点与传播机制网络舆情具有以下几个显著特点：一是传播速度快。
信息在网络上可以瞬间传播到全球各地，一个热点事件可能在短时间内引发广泛的关注和讨论。
二是传播范围广。
网络突破了地域和时间的限制，使得舆情能够在不同的地区和群体中迅速扩散。
三是参与主体多元化。
任何人都可以在网络上发表自己的观点和看法，舆情的来源非常广泛。
网络舆情的传播机制主要包括以下几个方面：首先是信息源的发布。
某个事件或话题的出现成为舆情的起点。
其次是社交媒体的推动。
社交媒体平台上的用户通过转发、评论等方式加速了舆情的传播。
再者是意见领袖的引导。
一些具有较高影响力和权威性的个人或组织的观点往往能够影响公众的看法。
三、大数据时代网络舆情分析的方法与技术在大数据时代，网络舆情分析主要采用以下方法和技术：数据采集技术，包括网络爬虫、API 接口等，用于获取各种网络平台上的舆情数据。
数据预处理技术，对采集到的数据进行清洗、去噪、分类等处理，以提高数据质量。
基于大数据分析的网络舆情态势感知与评估
基于大数据分析的网络舆情态势感知与评估网络舆情态势感知与评估是当今社会信息时代的重要课题之一。
随着互联网的普及和信息传播的快速发展，舆情事件的爆发和蔓延速度也越来越快。
在这样的背景下，借助大数据分析技术，可以有效地捕捉和分析网络舆情信息，从而实现对舆情态势的感知与评估。
首先，网络舆情态势感知是通过运用大数据分析技术，对海量的网络舆情数据进行搜集和分析，快速准确地捕捉事件的发生和发展。
大数据技术的应用可以帮助舆情监测和分析系统实现对社交媒体、新闻网站、论坛等多种信息源的内容监测和整合，从而及时发现与关注公众关心的热点事件。
通过对海量数据的分析，可以提取关键词、主题和情感倾向等信息，帮助利益相关者及时了解舆情的演变趋势。
其次，网络舆情态势评估是指通过采用大数据分析技术，对网络舆情进行定量和定性的评估，以便更好地理解和解读舆情的传播效果、影响范围和影响力。
通过分析网络舆情数据，可以获得事件传播的速度、规模、活跃度等指标，以及舆情事件对公众、组织和市场的影响程度。
这些评估指标能够为相关部门和企业提供决策参考和舆论引导，帮助其应对突发事件和舆情危机。
在进行网络舆情态势感知与评估时，需要借助大数据分析的相关技术和方法。
首先，需要建立一个庞大的数据采集和存储系统，可以通过网络爬虫、API接口等方式，实时地搜集和整理网络舆情数据。
其次，需要运用自然语言处理、文本挖掘和情感分析等技术，对采集到的数据进行处理和分析，提取关键信息和特征。
最后，需要运用数据可视化和统计分析等技术，将数据进行可视化展示，并在此基础上进行舆情态势评估。
通过基于大数据分析的网络舆情态势感知与评估，可以实现对舆情事件及时、准确地监测和评估，从而为社会管理、企业决策等提供科学依据。
例如，在公共安全领域，可以利用网络舆情数据进行预测分析，发现和预警突发事件，为应急管理提供及时的决策支持。
在企业营销领域，可以通过对网络舆情的感知和评估，了解消费者的喜好和需求，优化产品和服务，提升市场竞争力。
突发事件网络舆情演化与监控研究
文化产业突发事件网络舆情演化与监控研究左观，王志凌，裘知思（贵州大学 公共管理学院，贵州 贵阳 550000）摘要：受互联网技术持续升级的影响，当前在线用户规模明显扩展，由于自然或人为的原因，各种突发事件难以避免，且会在短时间内通过网络进行快速传播和发酵，所以政府与相关部门在应对突发事件网络舆情中的策略尤为重要。
特别是舆情的监控方面，这不仅关系到事件处理的效果，同时也关乎政府的公信力。
本文选择网络舆情这一解析焦点，归纳系列相关课题主张，具体分析中外针对舆情给出的学术认识、学术成果，并就网络舆论的生成与演化进行分析，通过大量文献资料归纳出现阶段网络舆情应对过程中存在的一些问题，重点围绕突发事件网络舆情监控领域的诸多弊病予以详细论述，并给出更优的处置方案。
关键词：网络舆情；突发事件；演化；监控；应对策略中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2020）24-0066-03随着全球进入“互联网+”时代，越来越多的网络社交平台问世，微博、微信等社交产品的推出令旧有的在线媒体模式发生了改变，数据传输过程不再遵循单向链条推送规律，而是采取双向推介模式，垄断壁垒逐渐瓦解。
依托移动互联构建的现代线上舆论空间逐渐延展，新兴网络媒体已被视为数据推送路径中的基本组成部分。
以此为前提，突发事件能够迅速扩展到更广阔的领域，不再受区位条件的约束，能够经由社交关系实现高效推广，引发公众参与讨论。
针对此类舆论空间内的突发事件，在把握舆情走势并进行监管的过程中势必会面对更多新的阻力和挑战。
本文对突发事件网络舆情的相关内容以及其生成和演化规律进行研究和论述，并进一步分析现阶段在突发事件网络舆情监控领域需应对的关键考验，从而为应对突发事件网络舆情提供可行的理论基础和实践依据。
1 网络舆情研究概述网络舆情不仅能够体现民众对事件的感受与态度，也向我们展示了大众关于行政机构的认识、立场及关切程度。
一旦政府公职人员未妥善解决问题，线上用户势必会聚焦于负面事件进展，这会带来更显著的消极作用，继而扩散为公共安全问题，不利于宏观秩序步入良性轨道，还会损害政府公信力。
新媒体时代下的网络舆情分析与管理
新媒体时代下的网络舆情分析与管理在新媒体时代，网络舆情分析与管理变得尤为重要。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，信息传播的速度和范围大大增加，舆情的影响力也日益凸显。
网络舆情分析与管理旨在通过对网络舆情的监测、分析和引导，实现对舆情的有效管理和应对。
本文将从网络舆情的特点、分析方法和管理策略等方面进行探讨。
一、网络舆情的特点网络舆情是指在网络空间中产生、传播和影响的舆论现象。
与传统媒体相比，网络舆情具有以下几个特点：1.时效性强：网络舆情的传播速度快，信息更新迅速。
一条消息在网络上的传播速度可以达到指数级增长，迅速引发广泛关注。
2.传播范围广：网络舆情的传播范围不受地域限制，可以迅速传播到全球各地。
一个微博、一个视频，都有可能引发全球范围内的关注和讨论。
3.信息碎片化：网络舆情的信息呈碎片化分布，不同的用户在不同的平台上发布和传播信息，形成多元化的舆论声音。
4.用户参与度高：网络舆情的参与者广泛，用户可以通过评论、转发、点赞等方式参与到舆情中，形成多样化的舆论态势。
二、网络舆情分析方法为了更好地理解和应对网络舆情，需要采用科学有效的分析方法。
以下是几种常见的网络舆情分析方法：1.文本挖掘：通过对网络舆情中的文本信息进行挖掘和分析，提取关键词、情感倾向等信息，了解舆情的主要内容和态势。
2.社交网络分析：通过分析网络舆情中的用户关系和信息传播路径，了解舆情的传播规律和影响力。
3.数据可视化：通过将网络舆情数据以图表、地图等形式进行可视化展示，直观地呈现舆情的发展趋势和热点话题。
4.情感分析：通过对网络舆情中的情感色彩进行分析，了解用户对舆情事件的情感倾向和态度。
三、网络舆情管理策略网络舆情管理旨在通过有效的策略和手段，引导和管理网络舆情，维护社会稳定和公共秩序。
以下是几种常见的网络舆情管理策略：1.舆情监测与预警：建立舆情监测系统，及时掌握网络舆情的动态，发现和预警潜在的危机和风险。
2.舆情引导与回应：通过发布权威信息、开展舆论引导等方式，引导公众正确理解和评价舆情事件，及时回应公众关切。
大数据与重大公共危机事件舆情研判_省略_天津港爆炸事件相关舆情信息的分析_丁晓蔚
4 TFBOYS 组合 重庆 9146267 3 66507 22169
5 胡冰蜀黍 浙江杭州 58048 22 148006 6728
6 头条新闻 北京海淀区 50908633 250 944452 3778
7 央视新闻
北京 45413782 231 645772 2796
8 山东卫视张晓磊 山东济南 1141018 30 66546 2218
研究分析使笔者感到 ：“作为机构博主，央媒 所发的微博的影响力大于个人博主所发的微博”的 研究假设并不正确，有必要重新估计活跃的个人博 主具备的舆论动员力量。
4. 对单条微博被转发（转载）次数排名表的分析 根据“微舆情”提供的资料，新浪微博单条微 博被转载（转发）次数最多的前十名，转载（转发） 量均在 13 万次以上。而这些微博中，灾难发生次 日发出后被转的微博有 9 条（占比达 90%）。事件 舆情的第一次高峰，可从这里找到相当一部分缘由。 这些在爆炸事件次日发出的微博，与其他微博 及新闻媒体报道一起，共同形成了舆情高峰。它们 无一不涉及如下令人关注的内容 ：对人的生命在灾 难中逝去的报道，对集装箱内的易燃易爆物品爆炸 的报道，对三次爆炸作完整版记录的视频微博。其 中饱含惊恐、痛惜、悲怆等各种感情，在公众心头 掀起了巨大波涛。 5. 对网络水军 / 疑似水军的考察 疑似水军（尚不能断定为网络水军时的一种
1. 舆情信息构成及分布 由上表可知 ：天津港爆炸事件受到公众高度关 注，在一个月内，日均舆情信息达 138798 条。在 总量中，微博 3035922 条，占 71.46%，是居第二 位的各网站总量中的占比（9.10%）的 7.85 倍。在 此次重大公共危机事件中，微博的活跃程度令人瞩 目，显见进行舆情监测和舆论引导均须特别关注微 博。博客、微信、论坛在总量中占比分别是 1.55%、 4.70%、3.68%，与微博合起来占比 81.39%，在整 个事件舆情信息总量中，占 4/5 强。忽视社交类媒 体在舆情呈现中的作用，舆论引导就会落空。以上 研究发现与研究假设 2 相一致。 2. 对舆情起伏的分析和判断 笔者根据所获得的数据制成图 1。事件发生后， 以微博为主要代表的全部舆情信息异常迅速地一路 向上。第一个高峰同时也是全过程中的舆情最高峰， 出现在 8 月 13 日（共有 814955 条舆情信息，其中 微博 609406 条）。爆炸事件发生时，已是 12 日深 夜接近 24 点。如此大的灾难突然降临，这本身就 是爆炸性信息，翌日出现舆情高峰，自有其必然性。 8 月 14、15 日，舆情稍稍趋缓，出现第一个舆情低谷。 至 8 月 18 日，则又出现了第二个舆情高峰。25 日 以后，舆情渐趋平静。舆情不平静的时段约为 2 周。 再看之后的舆情起伏状况，可以发现 ：再度出 现的舆情高峰是在 10 月 12 日，天津港爆炸事件发 生两整月之日，天津北辰仓库发生爆炸 ；而 2015 年 12 月，则是舆情的又一个活跃期。
如何利用大数据进行舆情分析
如何利用大数据进行舆情分析大数据技术的发展为舆情分析提供了全新的可能性，通过对海量数据的收集、整理和分析，可以更准确地了解社会舆论的动向和趋势。
下面将介绍如何利用大数据进行舆情分析。
一、数据采集在进行舆情分析之前，首先需要进行数据采集。
大数据时代，数据来源多样，可以通过网络爬虫技术获取互联网上的新闻、论坛、微博、微信等平台上的信息，也可以通过传感器、监控摄像头等设备获取实时数据。
此外，还可以利用第三方数据提供商的数据接口获取相关信息。
数据采集的关键是确保数据的准确性和完整性，避免因数据质量问题导致分析结果失真。
二、数据清洗采集到的数据往往是杂乱无章的，包含大量噪音和无效信息，需要经过数据清洗处理。
数据清洗包括去重、去噪、去错、去脏等步骤，确保数据的质量和准确性。
只有经过数据清洗处理后的数据才能作为舆情分析的基础。
三、数据存储清洗后的数据需要进行存储，以便后续的分析和挖掘。
传统的数据库往往无法满足大数据存储和处理的需求，可以选择使用分布式存储系统如Hadoop、Spark等进行数据存储和管理。
同时，还可以利用云计算平台提供的存储服务，实现数据的弹性扩展和高可用性。
四、数据分析数据分析是舆情分析的核心环节，通过对数据进行统计分析、文本挖掘、情感分析等技术手段，揭示数据背后的规律和趋势。
可以利用数据可视化工具如Tableau、Power BI等将分析结果直观地展现出来，帮助用户更好地理解数据。
五、舆情监测舆情监测是利用大数据技术对舆情进行实时监测和预警，及时发现和处理突发事件和舆情危机。
可以建立舆情监测系统，通过监控关键词、实时数据流等方式对舆情进行监测和分析，及时发布预警信息，帮助企业和政府做出及时决策。
六、舆情评估舆情评估是对舆情分析结果进行评估和总结，分析舆情事件的影响力、传播路径、舆论倾向等信息，为企业和政府提供决策参考。
可以通过建立舆情评估模型，对舆情事件进行量化评估，为决策提供数据支持。
综上所述，利用大数据进行舆情分析可以帮助企业和政府更好地了解社会舆论动向，及时应对突发事件和舆情危机，提升决策效率和精准度。
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大数据时代突发公共事件网络舆情分析探索作者：王德建来源：《现代信息科技》2020年第03期摘; 要：以互联网为媒介的意见表达渠道层出不穷，民众的利益表达机制不断多元，因此，在处理突发公共事件网络舆情信息工作中，可积极地利用大数据技术进行事件的处理，这也是当下突发公共事件网络舆情工作发展创新的新方向。
以大数据时代网络舆情工作的基本概念为基础，分析其问题，针对其问题利用大数据技术来提出解决方法，为构建更高层次的网络舆情处置机制提供对策。
关键词：大数据;舆情;突发事件中图分类号：TP393.09; ; ; ;文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）03-0196-03Abstract：The characteristics of the expression channel of internet-based media are endless，and the expression mechanism of the people’s interests is constantly diversified. Therefo re，in the work of network public opinion of public emergencies，we can actively use big data technology to deal with events，which is also a new direction for the development and innovation of public opinion network public health work. Based on the basic concepts of network public opinion work in the era of big data，this paper analyzes its problems，uses big data technology to propose solutions to its problems，and provides countermeasures for building a higher level network public opinion disposal mechanism.Keywords：big data;public opinion;emergencies0; 引; 言大數据时代网络舆情与传统舆情相比，具有价值密度更低、传播速度更快等特点。
因此，近几年利用大数据技术对突发公共事件网络舆情进行提前预警、事后干预与积极回应处理，尽可能地降低或消除这些网络公共事件对社会和民众造成的不良影响，降低了政府处理危机所付出的成本，提升了政府部门在民众心中的形象。
1; 突发公共事件网络舆情的特点1.1; 产生和传播最近几年互联网不断普及，自媒体迅速发展，微博、微信、论坛、APP等渠道成为了人们交流想法、传递信息、发表意见观点的重要途径，各种社交媒体层出不穷，互联网言论越来越丰富。
面对这种复杂多变的社会环境，之前的舆情分析处理方式不再能妥善地处理网络突发事件，进而衍生出更多新的舆情研究分析方法，主要有网络调查、运用统计和数据挖掘的分析处理方法。
1.2; 演变过程舆情事件从产生到衰减主要可以分为四个阶段：萌芽期、集聚期、稳定期和衰退期。
（1）萌芽期。
在这个阶段，事件发生时间不长，信息分散，还没有引起人们的广泛关注，舆情的传播范围、辐射范围都比较有限;（2）集聚期。
这个阶段的网民意见聚集快，相关信息的访问量、点击量快速增长，各种客观现实、虚假信息交织一起在社会中快速传播;（3）稳定期。
面对社会舆论压力，政府、责任部门等会对事件发展进行干预，回应事件中的焦点问题，引导舆论走势，使更多的网民可以理性分析问题，降低舆情事件在社会上造成的负面影响;（4）衰退期。
经过一段时间的沉淀，人们逐渐对事件失去兴趣，或经过有关部门及时有效地引导、采取合理的解决方法后，网络上群众对舆情事件的热度会逐渐冷却下来。
1.3; 网络舆情特征网络舆情与传统意义上的舆情有着本质上的不同，网络舆情除了具有匿名性、广泛性、即时性、多元化等互联网事件共有的基本属性，还有以下几个特征：（1）突发性。
在短时间内快速吸引网民注意力，迅速形成规模大、波及范围广的网络舆情;（2）易失实性。
网民在互联网上的发声通常带有很强的主观性，不探究事实，往往没有了解事情真相就发表评论，而这些片面的评论又会继续影响其他网民，导致舆情事件的发展偏离事实;（3）群体性。
在某些知名人士、网络大V的带领下，会形成强大的群体性舆论压力;（4）易失控性。
各个影响因素相互影响、相互制约但是又相互独立，如若控制不当极易出现失控局面。
总之，在面对一些忽然爆发的网络舆情事件时，如果没有对事件的发展趋势进行正确合理地引导，会导致事件呈爆炸式发展，在社会上造成不良影响，事件后续的控制难度也会进一步增大。
2; 突发公共事件网络舆情的处理难点2.1; 信息通报与透明化机制不完善政府管理缺位或不到位是突发公共事件发生的重要原因之一，虽然各级政府都要求重大事项在第一时间内上报，但是仍然有部分政府工作人员为了不承担责任，没能及时将事件向上级上报，或者隐瞒事件的部分真实情况。
这种行为影响了上级政府及时了解事件的发展状态以及及时采取合理的处理方法，不能保证民众的知情权，更不利于网友评价事态的真实情况。
2.2; 网络舆情监测技术的应用和普及度不够目前，网络舆情监测软件在具体实践中使用得较少，地方政府及事业单位更是很少使用网络舆情监测软件，但是政府及事业单位对网络数据管理的需求却日益加大，导致网络舆情监测技术的应用和普及度亟待提高。
2.3; 有影响力的自媒体容易失控一般传统媒体发布的内容信息都是需要层层审核之后才会出现在大众视野，但是新时代自媒体却缺乏相应的规范以及有效的信息处置机制。
在舆情事件突发后，带有主观感情色彩的自媒体的表达对网民所产生的影响往往超过了传统媒体。
3; 突发公共事件网络舆情的事件发生原因分析3.1; 缺乏对突发公共事件的正确引导突发公共事件初期，政府或网络监管部门缺乏及时处理舆情信息的意识，不能及时地采取有效措施及时扼制事件影响范围扩大，也没有及时地将舆论往积极的方向上引导，会导致事件进一步放大。
3.2; 多层管理体制导致信息传递滞后在舆情事件发生时，基层管理者往往是第一手资料的最重要的管理者，但是最终的处理方法和信息的发布却是由上层管理者决定的。
这样的分层结构就导致信息逐层传递的滞后性，严重影响了事件的处理效率，不能及时发布权威信息，满足不了群众对突发事件相关信息的需求。
即使最后发布的消息准确无误，也往往因为信息的滞后性导致处理效果事倍功半，从而造成广泛的社会影响。
3.3; 各相关部门对突发事件的处理方法耦合性低一般突发的网络舆情事件涉及范围广泛，甚至涉及到不同机构和部门。
所以，需要各相关责任单位相互配合，共同对舆情事件进行有效的处理。
这就要求不同的职责部门具有统一的规范标准，而各部门相互间缺乏配合，按照各自的想法处理事件，不能采取一致有效的处理和引导方法，无法使舆情事件的发展达到预期的控制效果。
3.4; 事件处理管理者素质不高舆情事件的处理达不到预期效果往往是因为管理者的素质不高，主要体现在：不善于运用新闻媒体来处理事件，不重视媒体，不能有效地利用媒体手段来正确引导舆论走向;缺乏危机意识，认识不到事件爆发后带来的严重后果，不能在事件刚刚萌芽的时候及时扼制事态发展，及时给出合理应对方法;在信息技术高速发展的时代，没有充分利用好先进的技术手段，如大数据技术、人工智能等，未能将这些技术运用到舆情事件的处理过程中来。
4; 突发公共事件网络舆情应对的建议4.1; 建立网络舆情监测和分析体系4.1.1; 加快建设网络舆情监测和分析体系政府应不断完善舆情监测预警机制，充分利用现代化技术应用手段，建立科技化的舆情分析体系，及时将准确、权威的网络舆情信息传递给民众。
同时结合地方实际情况，运用大数据技术加强对网络舆情的预警能力，对可能造成的影响进行评估，及时预警，及时组织有关部门以及专家学者分析研讨，防止突发公共事件影响扩大或衍生出新的热点事件。
4.1.2; 以大数据技术为依托建设舆情信息数据库当前，出现了大量的非结构化舆情信息载体，给舆情分析带来了困难。
这些数据不仅数量多，而且来源渠道分散、实时性强、相似的噪声数据多，这些特点导致数据的采集和储存难度加大。
数据直接从互联网上进行采集较为容易，但是由于这些数据具有非结构化的特点，因此在数据存储时除了运用传统的关系型数据库，还需要采用可以有效表征非结构化数据的NoSQL数据库系统，来成功构建新型的舆情监控与分析预警系统。
4.1.3; 基于人工智能的网络舆情分析随着人工智能技术的发展，机器学习、深度学习等数据处理算法、自然语言处理以及基于神经网络的谣言信息识别等技术逐渐完善，提高了数据利用率，为舆情信息的分析和处理提供了技术支持，主要体现在句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、网络舆情的传播机理分析等。
同时这些技术也为人工智能决策提供了理论技术支持。
人工智能技术的智能化、自动化等特点使其逐渐成为数据分析的核心，极大地提高了舆情监控与分析预警的实时性和准确性。
4.1.4; 建设综合性的舆情监控分析预警平台舆情监控与分析预警平台的建设的首要任务就是要搞好顶层设计，不仅仅需要性能优越的算法体系做技术支撑，而且还要从系统论的角度出发，根据不同情况因地制宜进行事件预警分析。
建设舆情监控分析预警平台并不是一蹴而就的，这是一个需要长期坚持、不断完善、不断迭代的过程，将平台打磨成多种功能于一体的综合性平台，使其发挥出更大的作用。
4.2; 协调各方关系并形成引导合力在处理突发公共事件时，宣传部门就要善于协调各部门之间关系，引导各部门积极参与到网络舆情引导的工作中去，与其他相关部门相互合作、资源共享，各部门共同处理突发事件。
同时，宣传部门在事件处理过程中还应及时与上一级部门沟通、报告，以获取更多的支持。
4.2.1; 做好官方媒体公信力建设官方媒体要注重公信力的建设，将真实、权威的信息展现在公众面前，注重发布的信息内容的是否能做到准确客观。
在面对突发的公共事件时，要及时将正能量信息传递给公众，运用官方媒体的公信力引导网络舆情事件理性发展。
4.2.2; 增强网络媒体的自律性相关行业的网络媒体可以根据国家的有关法律法规，成立行业协会，增强网络媒体的自律性，坚决抵制一切违反国家法律法规的言论在网络媒体上传播。
在突发公共事件出现后，行业协会需加强对相关网络媒体的监督管理，避免部分媒體为了媒体影响力和曝光率报道不实新闻。