微博龐大的用戶(hù)量和即時(shí)的傳播速度，使其成為輿情事件醞釀、產(chǎn)生和傳播的重要場(chǎng)所。微博中的熱門(mén)話(huà)題可在短時(shí)間內大范圍擴散，甚至形成重大的輿情事件，需政府部門(mén)或相關(guān)責任人及時(shí)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(shí)意義。 

　　微博內容無(wú)結構性、動(dòng)態(tài)性和短文本的特點(diǎn)，給輿情事件的趨勢預測帶來(lái)了一定的技術(shù)困難。雖然已有多個(gè)領(lǐng)域對微博輿情展開(kāi)研究，但大多側重于心理學(xué)、傳播學(xué)相關(guān)的理論研究，或僅進(jìn)行個(gè)案分析。當前研究基于微博數據的預測沒(méi)有充分利用現有心理學(xué)及傳播學(xué)上關(guān)于輿情事件的研究成果，研究的特征較為單一，且實(shí)驗驗證的數據量較小。 

　　中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室朱廷劭研究組基于社會(huì )心理學(xué)、傳播學(xué)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(shí)際輿情事件中提取情緒值、意見(jiàn)領(lǐng)袖、社會(huì )態(tài)度等特征，通過(guò)比較多種經(jīng)典回歸方法，基于大量輿情事件的網(wǎng)絡(luò )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(gè)模型的最優(yōu)特征集的準確率、召回率和F值分別如下： 

    通過(guò)上述實(shí)驗得到的有效特征和預測方法，選取一個(gè)新的事件進(jìn)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(fā)展過(guò)程中每天的真實(shí)微博量和預測微博量，描繪出該事件的真實(shí)發(fā)展趨勢和預測發(fā)展趨勢圖。由圖1可看出預測值與真實(shí)值雖然存在一些偏差，但二者的整體發(fā)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(shí)際應用價(jià)值，對可能發(fā)展成為重大輿情事件的微博輿情提供預警。 

　　圖1 PX事件發(fā)展趨勢 

　　該研究是中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室朱廷劭研究組在“計算網(wǎng)絡(luò )心理學(xué)”研究領(lǐng)域的系列成果之一。研究得到湖北省自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院戰略性先導科技專(zhuān)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(xiàn)發(fā)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