台风灾害中政府风险沟通策略与应急响应网络的多维分析——基于微信政务号的全国性实证研究

本研究针对中国地方政府在台风灾害中风险沟通(GRC)的协作机制与传播效能问题，通过采集237个城市政务微信(WOAs)全年台风新闻数据，创新性地构建了包含三阶段动态分析、城市-组织响应网络建模及LLM情感分析的研究框架，揭示了跨城市协同响应网络低密度性、组织协作层级化等特征，为优化政府灾害传播策略提供了数据驱动的决策支持。

　　

【研究背景】
在全球气候变化加剧的背景下，台风灾害正以更高频次侵袭中国沿海地区，仅2022年台风"梅花"就造成直接经济损失超50亿元。这类极端天气事件不仅带来风暴潮、城市内涝等直接危害，更会引发复杂的灾害链式反应。尽管风险沟通(Risk Communication)被视为灾害管理的核心环节，现有研究却存在三大痛点：其一，多数聚焦单一政府主体，缺乏对237个地级市政府协同机制的宏观把握；其二，忽视城市间(City-to-City)与政企间(City-to-Organization)的应急网络构建；其三，传统研究方法依赖人工标注，难以应对海量社交媒体数据的分析需求。

中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室的研究团队另辟蹊径，以微信政务号(WeChat Official Accounts, WOAs)这一独特窗口切入，首次系统揭示了中国政府台风风险沟通的时空演变规律与网络协作特征。相关成果发表于灾害研究领域顶级期刊《International Journal of Disaster Risk Reduction》。

【关键技术】
研究团队构建了包含237个城市全年WOAs台风新闻的原创数据集，配套同期台风路径数据。开发了基于灾害管理周期(Disaster Management Cycle)的三阶段分析方法，创新性设计城市/组织实体识别器构建响应网络，并运用大型语言模型(LLM)实现标题特征提取与情感分类，突破传统人工标注的效率瓶颈。

【研究结果】

Analysis of public engagement dynamics

通过量化分析"杜苏芮""海葵"等台风期间新闻的阅读量、点赞量等指标，发现台风新闻平均阅读量(19,772次)是非台风新闻的2.6倍，其中"海葵"相关文章以单篇41次点赞位居榜首。数据揭示公众对灾害预警信息存在显著阶段性关注差异：灾前48小时关注度激增300%，灾后72小时快速衰减。

Key findings

1. 城市响应网络显示：超1/3城市参与台风报道但网络密度仅0.12，呈现"东部密集-西部稀疏"的梯度分布；
2. 组织协作呈现"三层级"结构：应急管理部门处于核心层(中介中心度0.78)，公用事业机构构成中间层，社会组织处于边缘；
3. LLM分析表明：含具体防护措施的标题点击率提升47%，而警示型标题易引发负面情绪(p<0.01)。

【结论与意义】
该研究首创的"动态监测-网络建模-智能分析"三位一体框架，为政府风险沟通研究提供了方法论突破。实证发现WOAs在灾害信息传播中具有"精准触达-情感共鸣"的双重优势，但跨区域协作效率有待提升。特别值得注意的是，研究证实大型语言模型可有效替代传统人工标注，为风险沟通研究开辟了智能化新路径。这些发现不仅为优化中国"平急结合"的应急管理体系提供了数据支撑，更为全球数字治理时代的灾害传播研究提供了东方范本。