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高校突发事件网络舆情的引导管理研究近年来，高校突发事件频发，一些事件引发了社会的广泛关注和讨论，这种关注和讨论往往是通过网络媒体进行的。
在这种情况下，高校如何正确引导和管理突发事件的网络舆情成为了一项重要课题。
本文将从高校突发事件网络舆情的特点、引导管理的有效方法等方面进行研究与探讨。
一、高校突发事件网络舆情的特点1. 信息传播速度快：在网络时代，信息传播的速度越来越快，一条微博、一篇文章或一张图片，都有可能在瞬间传播到全国甚至全球，因此高校突发事件的网络舆情也会在短时间内引发热议。
2. 舆论影响巨大：网络舆情的传播范围广，影响力大，一旦失控，就很容易引发恶劣后果，甚至波及到高校的声誉与形象。
3. 网络传播无界限：随着互联网的普及，信息在网络上的传播已经没有地域限制，只要有网络，就能传播，这也使得高校突发事件的网络舆情变得更加复杂和敏感。
高校在面对突发事件的网络舆情时，应该采取一系列有效的引导管理措施，以确保舆情的正面引导和舆论的平稳稳定。
下面将从以下几个方面进行具体探讨：1. 及时回应，迅速发布信息在面对突发事件的网络舆情时，高校首先要做的是及时回应，迅速发布信息。
高校应该主动选择适当的时机，通过官方渠道发布事件相关信息，公布事件的真相和处理进展，主动发声，积极引导舆论，以减少谣言的传播和错误的解读。
只有保持高度的透明度，公开并及时回应社会疑问，才能有效地降低负面舆情的发酵。
2. 引导正面舆论，平息负面情绪高校在处理突发事件的网络舆情时，应该及时引导正面舆论，平息负面情绪。
高校可以通过发布正面信息、积极回应热点问题、加强宣传教育等方式，引导舆论正面评价，树立高校的良好形象。
高校也应该切实关注社会各界的热点关切，针对社会舆论进行及时引导，调动正能量，平息负面情绪。
3. 加强媒体危机公关，引导网络舆情高校在处理突发事件的网络舆情时，应该加强媒体危机公关，引导网络舆情。
高校可以通过积极主动与媒体合作、组织媒体见面会、发布公开信等方式，引导媒体对事件报道的客观、公正。
理谕研究・第39卷第4期2024年4月突发金融舆情事件信息传播规律与对策研究王雪秋(长春光华学院金融学院，吉林长春130033)摘要：【目的/意义】对突发金融舆情事件信息传播过程的多角度分析，有助于把握舆情管理的节奏，提出具有针对性的金融舆情信息管理策略：【方法/过程】通过网络爬負采集新浪微博数据，使用Gephi、ROST CM6等软件进行社会网络分析和内容分析，对突发金融舆情事件信息的传播网络、关键节点、网民情感分类以及舆情信息内容等进行分析和讨论，以探究突发金融舆情事件信息的传播规律，并提出对应的管理建议。
【结果/结论】突发金融舆情事件信息传播规律不同于其他类型的舆情事件，传播网络结构较为分散,信息传播较多依赖意见领袖节点；虽然网 民态度较为理性，但关注的信息内容较为分散。
【创新/局限】本研究的创新性在于对突发金融舆情事件进行了多角度的分析。
局限性有两方面，一是研究样本话题较为单一，导致研究结论的代表性存在局限;二是数据来源平台单一,没有考虑不同平台中金融舆情事件传播的异同。
关键词：金融舆情；社会网络分析；舆情传播;情感分类；内容分析中图分类号：G206.3;F830.3DOI：10.13833/j.issn.1007-7634.2021.04.0081引言2文献回顾根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，我国网民用户到达9.89亿，互联网普及率达70.4%,以微博、微信为代表的社交应用使用率超过50%,庞大的网民群体构成了中国的消费市场“。
随着互联网和社交媒体应用的快速发展，在社交平台上交流和传播信息成为网民的主要选择,社交媒体平台逐渐成为网民和媒体进行信息发布、共享、沟通和互动的主要载体，同时也是网络舆情产生、发酵的主要场域。
网络舆情不仅会影响网民的态度、立场和情绪,还对社会经济有着日益扩大的影响。
金融是与社会关联度较高的领域之一,一旦有热点事件发生，便很容易引起社会各界的关注和讨论,借助网络的传播效应演变成金融舆情事件。
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。
突发公共事件网络舆情数据空间模型构建及治理研究一、绪论随着互联网的普及和发展，网络舆情已经成为社会治理的重要组成部分。
突发事件作为网络舆情的重要来源之一，其网络舆情数据空间模型的构建及治理对于提高政府应对突发事件的能力具有重要意义。
本文旨在探讨突发公共事件网络舆情数据空间模型的构建方法以及如何有效地进行治理。
本文对突发公共事件网络舆情的概念进行了界定和梳理，明确了其在社会治理中的重要性。
突发公共事件是指突然发生并可能造成较大影响的公共安全事件，如自然灾害、交通事故等。
网络舆情是指通过互联网传播的信息，包括正面、负面和中性观点。
突发事件作为网络舆情的重要来源之一，其网络舆情数据空间模型的构建及治理对于提高政府应对突发事件的能力具有重要意义。
本文从理论层面分析了突发公共事件网络舆情数据空间模型的构建方法。
主要包括以下几个方面：一是通过对突发公共事件网络舆情数据的收集、整理和分析。
揭示突发公共事件网络舆情的空间结构；三是通过对突发公共事件网络舆情数据的时间演变规律的研究，揭示突发公共事件网络舆情的时间演变特征；四是通过对突发公共事件网络舆情数据的多源异构性研究，揭示突发公共事件网络舆情的多源异构特征。
本文从实践层面探讨了突发公共事件网络舆情数据空间模型的治理策略。
主要包括以下几个方面：一是建立健全突发公共事件网络舆情数据采集和管理制度，确保数据的准确性和时效性；二是加强对突发公共事件网络舆情数据的分析和研判能力，为政府决策提供科学依据；三是建立健全突发公共事件网络舆情数据空间模型的应用机制，实现信息资源的有效整合和共享；四是加强突发公共事件网络舆情数据的监管和管理，防止虚假信息和有害信息的传播。
本文从理论和实践两个方面对突发公共事件网络舆情数据空间模型的构建及治理进行了深入研究，旨在为政府应对突发事件提供有益的参考和借鉴。
1. 研究背景和意义随着互联网技术的飞速发展，网络舆情已经成为社会治理的重要组成部分。
收稿日期:2009-07-13;修回日期:2009-11-18 基金项目:广东省教育厅人文社会科学研究项目(306N5040060);广东省哲学社会科学规划项目(B16N4070500)作者简介:李志宏(1969-),男,福建福州人,副教授,博士,主要研究方向为知识系统工程、电子商务、管理信息系统(W angh ai yan850909@163.co m );王海燕(1985-),女,浙江台州人,硕士研究生,主要研究方向为危机管理、知识管理;周广刚(1987-),男,山东济宁人,硕士研究生,主要研究方向为危机管理、知识管理.基于超网络理论的突发性公共危机知识管理研究*李志宏,王海燕,周广刚(华南理工大学工商管理学院,广州510640)摘 要:突发性公共危机管理反映了一个政府的管理能力,如何有效地利用知识进行危机管理是现代危机管理研究面临的一个难题。
基于超网络理论建立突发性公共危机知识管理模型,将错综复杂的突发性公共危机知识管理超网络分成知识、人员和知识载体三个子网络。
通过研究超网络模型的关系与结构,为突发性公共危机知识管理决策提供建议,有效提高了危机管理效率。
关键词:突发性公共危机;危机管理;超网络;知识管理;知识网络中图分类号:C931.2 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2010)04-1319-04do:i 10.3969/.j i ssn .1001-3695.2010.04.031R esearch on know ledge m anage m en t o f paroxys m a lpublic cri sis based on super -net w orkL I Zh-i hong ,W ANG H a -i yan ,ZHOU G uang -gang(S c hool of Business Adm i n istra tion,S outh Ch i na Universit y o f Technol ogy,Guangzhou 510640,China )Abstract :Paroxys m al pub lic cri sism anage m ent refl ected the operating capability of a govern m en.t But ho w tom ake good useof kno w l edgew as still a diffi cult proble m i n research ofm odern cri sism anage m en.t Based on the t heory of super -net work ,th i s paper set up a s uper -net work m odel of know ledge m anage m ent i n paroxys m al publi c cri s i s ,which consi sted of three -ti ers :know ledge net w ork ,personal net w ork and know ledge med i u m net w ork .Fro m t he research of super -net w ork mode,l it can get deci sion -m aking support f or know ledgem anage m ent of paroxys m al pub li c cri sis ,hel p i ng the govern m ent m i prove efficiency ofcrisism anage m en.t Key words :paroxys m al pub lic cri sis ;crisism anagemen;t super -net work ;know ledgem anage m en;t know ledge net w ork0 引言21世纪以来,各种突发性公共危机的频繁发生,对公众造成了不同程度的危害:2001年在美国发生的/9#110恐怖袭击导致全球经济损失3500亿美元;2003年S AR S 使得全国上下人心惶惶;2005年初印度洋海啸夺去了将近30万人的生命;2008年元月,发生在我国南方的雪灾将数万旅客滞留路上,随后/5#120汶川大地震给全国人民带来了巨大的悲痛。
重大突发事件中网络舆情引导的基本原则作者：赵林云来源：《人民论坛》2020年第27期当前，我国正处于社会转型期，新旧体制的磨擦、思想观念的冲撞、利益格局的变化，致使大量社会问题不断涌现。
互联网作为网民自发爆料和集结舆论的平台，成为社会舆论的独立源头。
在沸沸扬扬的网络舆论中，重大突发事件往往成为公众情绪的“催化剂”。
能不能有效引导重大突发事件的网络舆论，关乎整个社会的和谐稳定。
因此，深入研究重大突发事件舆情的产生、传播规律，健全完善网络舆情监测体系，建立有效调控疏导处置机制，营造积极向上的主流舆论，成为迫切需要解决的问题。
對重大突发事件相关信息的发布要及时、公开。
重大突发事件一般具有突发性、不可预测性等特征，社会公众对其极易产生“未知性”恐惧，这种恐惧是谣言等负面舆情传播的温床。
基于此，对重大突发事件相关信息进行及时发布和公开十分必要。
攻克谣言的永远是真相，只有用真实可信的信息回应社会的关切，才能够打败邪恶的负面舆情;也只有将真相及时公开地向社会公众展现，才能在第一时间抢占信息攻防的“制高点”，有效清除虚假信息等负面舆情，强化正面舆情的引导。
例如，2019年底，武汉地区发生新冠肺炎疫情，主流媒体及时发布相关的新闻报道，综合运用各种系统方法宣传疫情防控知识，从而减少了虚假信息、谣言等的传播，赢得了社会公众的理解和支持。
舆情引导要秉持理解、开明的态度。
重大突发事件具有较多不确定性因素，不明真相的群众极易被卷入舆情漩涡。
在舆情防控战中，真正的“敌人”是虚假信息及其引发的负面舆情，而不完全是“非故意传播”的公众。
因此，对于“内部矛盾”的舆情制造者，应当给予一定的理解;在进行舆情引导时应当“感同身受”，尽可能秉持理解与开明的心态与思路去处理问题，做好舆情的正向引导工作。
对重大突发事件相关信息的公开要做到全方位管辖。
一是公开范围要全面。
重大突发事件的信息传播涉及多方面内容，对信息可接受程度的个体差异以及信息在传播过程中的“合理性表述”等因素，会导致受众对信息产生误解。
基于贝叶斯网络的突发事件应急决策信息分析方法研究共3篇基于贝叶斯网络的突发事件应急决策信息分析方法研究1基于贝叶斯网络的突发事件应急决策信息分析方法研究摘要随着社会的发展，突发事件已经成为人们生活中不可避免的一部分。
针对突发事件应急决策中存在的信息分析难题，本文提出基于贝叶斯网络的信息分析方法，并通过实验验证了该方法在突发事件应急决策中的有效性。
本研究的贡献在于提供一种新的信息分析方法，为突发事件应急决策提供参考，以减少损失和保障人民生命财产安全。
关键词：贝叶斯网络；突发事件；应急决策；信息分析.介绍突发事件经常会给社会带来巨大的影响，例如人员伤亡、财产损失等。
应急决策是应对突发事件的工作，主要涉及到信息收集、筛选、分析等环节。
而信息分析是应急决策的核心，也是最为复杂和困难的环节之一。
如何高效地获取和分析突发事件的信息以辅助应急决策，一直是一个全球性的研究话题。
传统的信息分析方法多是基于专家经验和统计学方法，而这些方法往往忽略了信息的相关性、联动性和不确定性等特点，从而影响了应急决策的质量。
因此本文提出一种基于贝叶斯网络的信息分析方法，以期提高突发事件应急决策的准确性和效率。
方法贝叶斯网络是一种强大的统计学方法，可用于表示变量之间的条件依赖关系。
在该网络中，每个变量都有一个概率分布，表示该变量取各种不同取值的可能性。
贝叶斯网络通过这些变量之间的概率关系构建网络结构，从而推断不同变量的概率分布。
在突发事件应急决策中，贝叶斯网络可用于表示各种信息之间的关系，例如人员伤亡情况、天气变化等，从而提供决策支持。
基于贝叶斯网络的信息分析方法主要包括三个步骤：模型构建、数据收集和模型推理。
模型构建是指根据问题的特点构建贝叶斯网络的结构，并设置相应的概率分布；数据收集是指采集相关的事件信息，并将其转化为网络所需要的数据格式；模型推理是指通过贝叶斯网络对事件的进一步分析，包括预测、诊断、优化等。
实验本文选取一个真实的突发事件“航班抵达出现异常情况”进行实验，该突发事件涉及到多个变量的相互影响，例如出租车的数量、天气情况等。
突发事件网络舆情网上网下联动引导的必要性分析【摘要】突发事件网络舆情是指突发事件引发的网络舆论影响。
网上网下联动引导是指通过整合网络和传统媒体资源，引导舆情走向。
在处理突发事件中，网上网下联动引导至关重要。
本文分析了突发事件网络舆情的影响，探讨了网上网下联动引导的实践意义和优势，并提出了相关方法。
传统方式与新型方式的比较也得到了讨论。
总结指出，突发事件网络舆情网上网下联动引导的必要性，提出了提高舆情应对能力的建议，并展望了未来发展趋势。
通过对网络舆情的及时处置和引导，可以更好地维护社会稳定和公众利益。
【关键词】突发事件、网络舆情、网上网下联动引导、必要性、影响分析、实践意义、优势、方法探讨、传统方式、新型方式、提高舆情应对能力、未来发展趋势。
1. 引言1.1 突发事件网络舆情的定义突发事件网络舆情是指突发事件发生后，通过各种网络渠道传播的舆情信息。
这些信息可能包括事故原因、受伤人员情况、救援进展等内容。
在当今社会，人们获取信息的渠道变得多样化，网络舆情成为了重要的信息来源之一。
突发事件网络舆情的定义涵盖了事件信息传播的广泛性和迅速性。
突发事件网络舆情在传播上具有一定的特点，例如信息传播的速度快、信息量大、信息真实性难以保障等。
这意味着在处理突发事件网络舆情时，需要考虑到这些特点，采取相应的措施进行引导和应对。
突发事件网络舆情的定义不仅仅是对现象的描述，更是对舆情应对的重要指导。
通过研究突发事件网络舆情的定义，可以更好地理解其影响和作用，为网上网下联动引导提供基础和依据。
突发事件网络舆情的定义是舆情研究的基础，对于引导和处理突发事件舆情具有重要的意义。
1.2 网上网下联动引导的概念网上网下联动引导是指在突发事件网络舆情中，通过整合网络平台和现实社会资源，采取一系列有效措施，引导和干预舆情的发展趋势，以达到舆情平稳化、积极引导和最终解决问题的目的。
在现代社会，网络和现实社会已经紧密相连，而突发事件的传播速度和影响力也随之迅速增加，因此网上网下联动引导成为解决突发事件舆情问题的重要手段。
新闻媒体突发事件应急处置 [突发事件中新闻媒体应急能力评价模型研究]转型社会孕育出了具有剧烈信息需求的受众群体,当突发大事发生后,公众对信息的需求更加迫切。
新闻媒体作为社会信息沟通的主渠道,应保证突发大事新闻的真实、充分和快速公开,并成为公开看法的表达窗口,担负起自己的传播责任。
因此,客观、有效地评价新闻媒体应对突发大事的力量,是保持和促进应急力量进展,最终实现有效应对突发大事的重要手段和途径之一。
本文着眼于不同新闻媒体应急力量的评价问题,通过构造评价指标体系,以层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)为评价工具,试图供应一种评价新闻媒体应急力量的有效手段。
应急力量评价原则重大公共大事突发后,往往导致各种社会舆情纷起。
为了防止不良心情和流言的扩散,在形成负面舆论之前,新闻媒体应在政府指导下进行舆情引导,从而对人们的行为能够产生“普遍的、隐藏的和强制的力气”,引导公众态度的转变。
由于舆情引导不具备法律的强制约束力,因此,新闻媒体在突发大事中引导舆情时要特殊讲究方法和艺术。
一般以为,评价突发大事中新闻媒体应急力量可根据以下原则进行:(一)准时性原则当重大公共大事突发时,应当发挥首因效应,避开公众“先入为主”。
从传播心理学的角度来看,大多数人在接受信息时有先入为主的心理。
科学讨论表明,人们依据最初获得的信息所形成的印象不易转变,并且会左右对后面获得的新信息的解释。
特殊是重大公共大事突发时,公众处于对自身生命平安、财产平安的关怀,迫切需要获得有关信息。
假如政府和媒体的信息长期缺位,将不利于政府和媒体在公众心目中的形象建立。
同时,由于非正规渠道的信息往往充斥着流言,当流言先于媒体进入人们的认知领域,以后再订正就难免事倍功半了。
(二)主动性原则化被动为主动,把握主动权。
新闻媒体具有为公众设置“议事日程”的功能,媒体对突发大事的处理能够起到传递信息,帮助政府进行危机预防、反应和恢复,提高政府形象的正向作用。
DOI:10.14120/11-5057/f.2013.06.009突发事件信息传播超网络中枢纽节点的判定研究武澎1，2王恒山1李煜1（1.上海理工大学管理学院，上海200093；2.河南大学软件学院，开封475001）摘要：全面、合理地判定出突发事件信息传播系统中的枢纽节点具有十分重要的意义。
首先，判定的结果可以用来干预传播，如加速有重要社会价值信息的传播和监督防控谣言的扩散；其次，对枢纽节点的分析，有助于我们理解突发事件信息传播网络的演化以及突发事件信息传播的模式与途径；最后，这些研究的结果可能被应用于社会推荐和广告投放等领域[1]。
本文在对突发事件信息传播系统构成及关系进行分析的基础上，构建了一个基于信息流的突发事件信息传播超网络模型，并依据现有算法的不足，提出一种基于超网络的突发事件信息传播系统枢纽节点的综合判定算法，并通过实例进行了验证与分析。
关键词：突发事件；信息传播；超网络；社会网络；程度中心性；接近中心性引言近年来，突发事件发生较多，随着社会系统的复杂化和信息技术的飞速发展，与突发事件相关的信息传播也越来越隐蔽、快速，如果我们不能及时了解相关舆情或谣言在网络中的传播规律，并对其进行有效的引导与管理，任其扩散爆发，将可能造成灾难性的后果。
因此，对突发事件的信息传播进行深入研究很有必要。
从现有研究看，较多工作局陷于同属性节点网络中的信息传播研究，然而，对突发事件信息传播系统而言，同质信息传播网络模型具有较大的片面性和局限性。
作为一个复杂的社会系统，突发事件信息传播系统中包含了多种不同要素，在同类或异类要素之间还存在着错综复杂的相互关系。
如此复杂的构成及结构形态，很难用单一要素模式的网络进行描述，更难以进行较为全面深入的分析和研究。
另外，从突发事件信息传播管理的研究及应用来看，也迫切需要建立较为真实的、具有代表性的、可以较为全面深入描述突发事件信息传播系统的整体集成模型，而同质节点的突发事件信息传播网络无法满足这种要求，因此，只有在异质节点的信息传播网络思想基础上进一步深入研究才有可能。
对此本文准备采用超网络的思想、方法进行研究。
Nagurney等在处理交织网络时，把高于而又超于现存网络的网络称为“超网络”（Supernetwork）[2]，使得超网络的含义开始明确。
王众托院士和王志平教授则进一步提出了超网络的特征[3，4]。
目前超网络的研究主要有：基于变分不等式的研究[5-7]，主要是将多分层、多标准的超网络平衡模型转化为优化问题，然后用进化变分不等式来解决它[3]。
基于系统科学的研究[8-11]，主要从局部和整收稿日期：2012-06-25基金项目：国家自然科学基金项目（71071098）；上海市重点学科资助项目（S30504）。
作者简介：武澎，上海理工大学管理学院博士研究生，河南大学软件学院讲师；王恒山，上海理工大学管理学院教授，博士生导师；李煜，上海理工大学管理学院博士研究生。
图1三网融合之超网络示意图究，以及整体性能的研究。
本文的建模工作受到这方面研究的启发与帮助。
基于超图的研究[12，13]，则被认为是另外一个较为重要的研究方向。
本文研究思路为：在对突发事件信息传播系统构成及关系进行分析的基础上，构建一个基于信息流的突发事件信息传播超网络模型，并依据现有算法的不足，提出一种基于超网络的突发事件信息传播系统枢纽节点的综合判定算法，并通过实例进行验证与分析。
基于信息流的突发事件信息传播超网络建模在突发事件的信息传播系统中，存在着众多的信息传播载体，如人、手机、互联网信息载体（包括网站、微博、论坛帖吧、博客、QQ 等形式）、固定电话、广播、电视、报纸、期刊杂志等，但在突发事件的信息传播过程中，尤其以人、互联网信息载体和手机这三类载体最为活跃和最具代表性，所起作用也相对更为重要，为了简化与突显，本文仅以人、互联网信息载体、手机这三种最活跃、最具代表性的信息载体为例，分别针对这三种信息载体建立三种类型的信息传播网络，并根据三者间的关联关系将它们集成为一个突发事件信息传播系统的“超网络”。
该超网络的全名可称为一种具有代表性的突发事件信息传播超网络，本文简称之为突发事件信息传播超网络（EIDSN ，Emergencies Information Dissemination Supernetwork ）。
从前文的分析可知，图1中存在着三种类型的信息传播网络：（1）M-M 手机网络：即手机构建的网络，其节点为手机关联网络中的各个手机，边表示手机网络成员之间有信息往来，存在着信息的交互。
其模型为G m =（M ，E M-M ），其中M ={m 1，m 2，…，m a }为手机网络成员的集合；E M-M ={（m i ，m j ）|m i ，m j ∈M }为手机网络中边的集合，边（m i ，m j ）表示手机网成员m i 与m j 之间有信息往来，存在着信息的交互。
（2）P-P 人际社会网络：即人与人之间的网络，其节点为人际社会网络中的各个人员，边表示人际社会网成员之间有信息往来，存在着信息的交互。
该网络可以表示为：G p =（P ，E P-P ），其中，P ={p 1，p 2，…，p b }为人际社会网络成员的集合；E P-P ={（p i ，p j ）|p i ，p j ∈P }为人际社会网络中边的集合，边（p i ，p j ）表示人际社会网络成员p i 与p j 之间有信息往来，存在着信息的交互。
（3）I-I 互联网信息载体网络：即互联网信息载体所构建的网络，其节点为互联网信息载体网络中的信息载体，边表示互联网信息载体网络成员之间有信息往来，存在着信息的交互。
该网络可以表示为：G i =（I ，E I-I ），其中，I ={i 1，i 2，…，i c }为互联网信息载体网络成员的集合，E I-I ={（i i ，i j ）|i i ，i j ∈I }为互联网信息载体网络中边的集合。
（i i ，i j ）表示互联网信息载体网络成员i i 与i j 之间有信息往来，存在着信息的交互。
此外，在上述三个信息传播网络之间还存在着以下几种映射关系：（1）人与手机之间的映射：指哪些人与哪些手机之间有信息流经过，哪些人通过哪些手机收到信息或发出信息。
（2）互联网信息载体与手机之间的映射：指哪些手机可以直接连接互联网，和哪些互联网载体之间有信息交互。
哪些互联网载体可以直接连接手机，和哪些手机间有信息的往来，存在着信息的交互。
（3）人与互联网信息载体之间的映射：指哪些人与哪些互联网载体之间有信息流经过，哪些人通过哪些互联网载体获得信息或发出信息。
根据上述映射关系，可以在G i ，G p ，G m 的节点之间建立相应的关联关系，从而将三个网络集成起来，形成一个包含三种类型节点的超网络，其具体做法为：在原有的三个信息传播网络的基础上，将不同类型节点之间的映射关系也当作“边”加进去，从而将三种不同类型的信息传播网络集成在一起。
该过程可以表示为：令p i ∈P 、i j ∈I 、m l ∈M 分别表示P-P 网络、I-I 网络、M-M 网络的任一节点，布尔变量准（p i ，i j ）、φ（p i ，图2一个突发事件信息传播网络的示例图m l ）、γ（i j ，m l ）分别表示不同类型节点之间是否有信息流经过，是否存在信息的交互，当其值为1时表示两者之间有信息流经过，存在信息的交互，当其值为0时表示两者之间没有信息流经过，不存在信息的交互，则有：EIDSN＝f （G i ，G p ，G m ）＝G i ＋G p ＋G m ＋E p－i ＋E p－m ＋E m－i ＝（I ，P ，M ，E I－I ，E P－P ，E M－M ，E p－i ，E p－m ，E m－i ）。
其中，E p-i ={（p i ，i j ）｜准（p i ，i j ）=1}表示P 类节点与I 类节点之间边的集合；E p-m ={（p i ，m l ）｜φ（p i ，m l ）＝1}表示P 类节点与M 类节点之间边的集合；E m-i ={（i j ，m l ）｜γ（i j ，m l ）=1}表示M 类节点与I 类节点之间边的集合。
可以看出，EIDSN 模型是三种信息传播网络的集成体，其中包含了三种类型的节点、六种类型的边，揭示了突发事件信息传播系统的复杂构成及结构形态。
该EIDSN 模型（记为EIDSN Ⅱ）与文献[14]中建立的EIDSN 模型（记为EIDSN Ⅰ）形式上较为一致，但在实质上两者区别较大，两个模型的主要区别在于对“边”的阐释，EIDSN Ⅰ的边是对信息流渠道和信息流框架的表示，两点之间有连边存在仅表示两点之间有信息传递、信息往来的可能，并不表示当时两点之间就存在信息的往来。
而EIDSN Ⅱ模型的边主要是表示两个节点之间有信息流经过，两节点之间存在信息的往来与交互。
突发事件信息传播超网络枢纽节点的判定研究若想对突发事件的信息传播过程进行预警、干预或控制，一个重要的思路就是首先对突发事件信息传播过程中的枢纽节点做出较为全面、合理的判定，这些枢纽节点在很大程度上左右或影响着突发事件的信息传播进程和传播效果。
1、程度中心性方法的不足与接近中心性方法的引入尽管程度中心性方法最常被用来衡量某个个体在团体或网络中是否是最主要的中心个体，但随着研究的深入，我们发现在突发事件信息传播的研究背景下，该方法却存在着一些不足：程度中心性方法主要是关注节点自身的传播关联能力，即仅考虑一个节点在其局部环境内与其它节点之间具有怎样的传播关联。
由于这种测量根据的是与该节点直接相连的节点数目，忽略间接相连的节点，因此，所测量出来的中心度仅可以称为“局部中心度”[15]。
例如图2，该突发事件信息传播网络中与其它节点直接关联数目最多的分别为节点1、2、3，且三者直接关联的节点数目都为4，即在该突发事件信息传播网络中，节点1、2、3的程度中心性的数值最大且都为4；但直观地我们可以看出节点1和3都处于网络的一侧，它们的中心地位完全是局部的情况，称之为网络的中心节点不够恰当，可以称之为网络中的重要节点或网络中的局部中心节点，即该方法未能对某节点对其间接关联节点的影响力以及该节点对网络中其它节点的信息传播距离做出度量。
为了弥补程度中心性方法的上述不足，我们引入另外一种测度方法———接近中心性方法。
我们可以认为，如果网络中的某个节点在信息传播的过程中较少地依赖于其它节点，则此节点就具有较高的枢纽地位。
一个非枢纽位置的节点必须通过其它节点才能传递信息，而居于枢纽地位的节点则在传递信息上较少地依赖于其它节点。
因此，应该考虑某节点与其它节点的接近程度。
可以认为，一个节点越是与其它节点接近，该节点就越不依赖于其它节点，而且该节点在传递信息方面也更为快速和容易。
