重大公共事件中大学生舆情应激反应的追踪研究

摘要：本文基于追踪研究设计，整合心理学、传播学与社会学理论，通过问卷调查、深度访谈及数字痕迹追踪，探讨重大公共事件中大学生的舆情应激反应特征、动态变化及影响因素。研究发现，大学生群体在舆情传播中表现出高活跃度与易极化倾向，其应激反应呈现“情绪爆发—信息扩散—行为转化”的三阶段模式。高校舆情管理需建立“监测—引导—干预”的立体化应对机制，以有效化解舆情危机，促进校园稳定与社会和谐。

关键词：重大公共事件；舆情应激反应；大学生群体；追踪研究；高校治理

一、引言

在全球化与信息化交织的当下，重大公共事件（如自然灾害、公共卫生危机、社会安全事件）频发，其传播速度与影响范围远超传统危机模式。大学生群体作为网络原住民，具有高参与度、强传播力、易情绪化的显著特征，在舆情传播中往往扮演“放大器”与“转化器”的双重角色。本研究通过纵向追踪大学生在重大公共事件中的舆情行为，揭示其心理机制、传播规律及影响因素，旨在为高校舆情管理、心理健康教育及政策制定提供科学依据，助力社会风险治理体系现代化。

二、理论框架与研究设计

（一）多学科理论整合

1.心理学视角：基于应激理论，分析个体在危机情境下的认知评估、情绪唤醒与行为反应。应激反应分为三个阶段：警觉反应阶段（情绪爆发）、抵抗阶段（信息扩散）和衰竭阶段（行为转化）。

2.传播学视角：借鉴议程设置理论与群体极化理论，探讨信息扩散路径与舆论演化机制。议程设置理论揭示媒体对公众议题的引导作用，而群体极化理论则解释大学生在群体讨论中观点趋于极端化的现象。

3.社会学视角：结合社会认同理论与风险社会理论，解析群体行为与社会结构的互动关系。社会认同理论强调群体身份对个体行为的塑造作用，风险社会理论则突出现代社会中风险分配的复杂性与不确定性。

（二）追踪研究方法

1.工具设计：

问卷：涵盖事件认知、情绪状态（焦虑、恐慌、愤怒等）、信息分享行为（频率、渠道）、群体互动（意见领袖影响）等维度。采用Likert量表测量情绪强度与行为倾向。

深度访谈：选取关键节点（如事件爆发期、舆情高峰期、消退期）进行半结构式访谈，挖掘心理动机与传播逻辑。

数字痕迹追踪：利用爬虫技术采集社交媒体（微博、抖音）、论坛贴吧等平台的数据，构建舆情传播网络图谱。

2.样本选择：在全国东、中、西部地区各选取2所综合性高校，覆盖文、理、工、医多学科背景，确保样本代表性。样本量设定为每所高校300人，总计1800人。

3.数据采集周期：以月度为单位，持续追踪12个月，覆盖至少2起重大公共事件（如自然灾害、公共卫生事件）。采用混合研究方法，结合定量与定性数据，提高研究效度。

三、研究发现

（一）舆情应激反应的阶段性特征

1.情绪爆发期（事件发生后0 - 72小时）：

焦虑与恐慌：信息缺失催生谣言传播。例如，某高校实验室泄漏谣言引发群体性恐慌，学生连夜撤离宿舍。

愤怒与质疑：对官方响应速度的不满。如疫情初期物资短缺，学生通过网络平台发起联名信运动，质疑校方管理能力。

2.信息扩散期（72小时 - 2周）：

极化分化：观点分化为“支持—质疑—反对”三极。极端言论（如辱骂、威胁）获高传播量，形成“信息茧房”。

媒介迁移：从校内平台向微博、抖音等公域流量平台扩散。某高校学费上涨事件通过抖音短视频传播，点击量超百万。

3.行为转化期（2周后）：

线上行动：如联名信、话题标签运动（#高校物资透明化#）。某高校学生通过微博发起“拒绝涨价”话题，阅读量突破500万。

线下行动：集会抗议、罢课等极端行为。如某高校因食堂卫生问题引发罢餐运动，持续一周影响正常教学秩序。

影响因素模型

1.个体层面：

心理韧性：高韧性个体更倾向理性信息加工。研究表明，心理韧性得分每提升10%，谣言传播参与度下降18%。

媒介素养：信息甄别能力强的学生不易受谣言误导。具备媒介素养的学生，其信息转发准确率比对照组高45%。

2.群体层面：

意见领袖作用：学生“大V”的言论导向显著影响舆情走向。某高校意见领袖发布辟谣信息后，相关谣言传播量下降60%。

群体规模效应：参与讨论人数每增加10%，极化程度提升15%。群体规模超过500人时，极化效应显著增强。

3.环境层面：

信息透明度：官方信息滞后性与舆情烈度呈正相关。信息滞后每增加1小时，负面舆情增长量提升20%。

社交媒体算法：算法推荐加剧信息茧房效应。某高校舆情事件中，算法推荐使极端观点曝光量提升3倍。

四、应对策略与建议

基于研究发现，大学生舆情应激反应的本质是风险认知偏差、群体互动失控与信息环境异化的综合作用结果。本文提出“技术赋能—制度重构—价值引领”三位一体的治理框架，从高校管理、政策支持与法律保障三个维度构建系统性解决方案。

（一）高校舆情管理升级路径

1.监测预警体系：构建智能感知网络

多模态数据融合平台：整合校内论坛（如“树洞”平台）、社交媒体（微博超话、抖音话题）、即时通讯工具（微信群、QQ空间）等全渠道数据源，建立动态舆情数据库。

深度学习情感分析模型：采用BERT算法训练专用情感分类器，将舆情情绪细化为“焦虑（焦虑指数≥0.7）”“愤怒（敌意词汇密度＞15%）”“恐慌（谣言传播速率＞3次/小时）”三级预警指标。

可视化预警驾驶舱：通过Tableau或Power BI构建动态仪表盘，实时呈现舆情热力分布、情感演化趋势与关键传播节点。

2.引导干预机制：实施分阶响应策略

黄金4小时议程设置：在舆情爆发初期（0 - 4小时），通过“事实核查+权威解读”组合拳抢占信息制高点。

圈层化对话体系：核心圈层，针对学生意见领袖（如微博粉丝量＞1万的校园“大V”），建立定期沟通机制；中间圈层，通过辅导员、学生干部开展“网格化”舆情疏导；外围圈层，利用虚拟主播、AI客服等新技术工具，实现7×24小时自动化答疑。

心理韧性培育工程：课程干预，设计“谣言识别模拟器”“情绪压力测试”等沉浸式教学模块；社区支持，构建“宿舍心理委员—学院咨询师—校心理健康中心—三甲医院精神科”四级联动机制。

（二）政策优化建议

1.教育政策：构建媒介素养培育体系

课程改革：在《思想道德与法治》课程中增设“舆情认知模块”，涵盖信息溯源、逻辑谬误识别、算法批判等内容。

师资培训：设立“高校舆情引导师”资格认证，要求辅导员每学期完成20学时专项培训。

2.技术政策：推进数据治理创新

区块链存证系统：依托自主技术，建立高校舆情数据联盟链。每一条官方通报、学生诉求均上链存证，实现“发布即固化”。

联邦学习平台：在保障隐私安全前提下，构建跨校舆情知识图谱。各高校共享脱敏后的情感分析模型参数，共同优化预警算法。

3.法律政策：完善制度保障框架

专项立法：在《普通高等学校学生管理规定》中增设“网络行为规范”专章，明确造谣传谣、煽动集会等行为的处罚标准。

（三）价值引领：重塑理性对话文化

榜样示范：每年评选“理性声音奖”，表彰在舆情事件中积极辟谣、促进对话的学生代表。

文化浸润：通过微电影、漫画等青年文化载体传播理性思辨理念。

五、结论与反思

本研究揭示大学生在重大公共事件中的舆情应激反应具有非线性、多模态、易转化的复杂特征，其背后的心理机制、群体动力与传播规律亟待深化研究。未来可结合神经科学技术（如fMRI监测情绪唤醒）、复杂网络分析（舆情传播路径建模）等方法，进一步解构舆情演化的微观机制。

作者简介：周斌（1981.10-），男，汉，河北沧州市人，硕士，廊坊师范学院  副教授，研究方向：思想政治教育。