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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

中国作为世界人口第一大国，气候多样，自然灾害频繁发生，且有以下几个特点：种类多、分布范围广、地域差异大。本研究选择发生频率高，影响严重的暴雨灾害为研究对象，拟探究暴雨灾害信息在当今互联网时代背景下通过自媒体社交平台的传播特点及传播过程，以期为暴雨灾情舆论的正确引导以及灾害管理提供相关理论和实践参考。从理论上来看，暴雨灾情信息通过社交网络或自媒体传播这一方向的研究。虽已有学者进行探索，但目前尚在少数，且大部分是针对某单个城市的信息传播进行研究。本文利用社会网络分析法及相关软件，选取新浪微博（以下简称微博）这一自媒体平台，结合社会网络的各项指标，抓取暴雨灾情传播过程中的部分具体信息进行量化，同时分别探究天津和武汉两个城市暴雨灾害发生时和发生之后灾情在微博平台上的传播情况，将社会网络分析得出的各指标结果进行对比，得出共性结论及有差异的部分。从实际应用来看，随着互联网的应用领域拓展和发展，众多网民的对社会事件的关注度增加，利用网络对实事热点和突发时间进行关注和互动[1]。微博等网络自媒体平台除了具有娱乐功能，无疑也已经成为灾情信息传播的重要途径。根据《2017微博用户发展报告》显示，微博的monthly active users (mau)及daily active users（dau）呈持续增长态势，截止2017年9月，微博的mau指数已达到3.76亿，dau指数达到1.65亿。同时微博具有即时性、便捷性、大众化和传播力度大的特性。许多学者采用社会网络分析方法研究微博暴雨灾情传播机制时，是从微博发布者之间的关注关系着手分析的，但也有人认为转发微博虽然是短暂行为，但传递的却都是有价值的信息资源[2]。本文选择转发暴雨灾情的微博用户作为研究对象，通过社会网络分析方法，构建相关用户的关系网络，探究灾情在微博传播过程中起到重要作用的用户类型，及他们在灾情出现后不同节点的发展变化，总结出暴雨灾情在微博上的传播特性及规律，使得广大网民能够在暴雨灾害发生的第一时间关注灾情变化，做好应对措施。

国内外研究现状

灾情传播研究现状：灾害信息在网络自媒体平台的传播可归类为网络舆情(network public opinion)。国外对舆情相关的研究起步较早，20世纪初期就开始了舆情和网络科学的研究，研究方向主要为网络舆情传播及控制。网络舆情传播作为社会网络舆情的重要组成部分，主要研究舆情的产生、传播和消亡过程[3]。国外学者也已经对社交媒体在灾害信息传播、灾害预警等方面做了研究。gregory elmes等人提出通过对twitter平台的实施推文获取，利用推文信息的定位以地理位置进行分别保存，借助这些信息结合地理空间技术进行资源的调度，实现跨管辖的灾害信息及资源管理[4]。chatfield等人通过对印尼海啸中twitter预警系统起到重要作用案例的研究，肯定了twitter作为恶劣天气和洪水灾害信息传播渠道的潜力，并提出了如何利用twitter更好的向公众告知海啸危害性的结论[5]。英国流行病学家william ogilvy kermack和anderson gray mckendrick于1927年提出了sir模型，该模型将传染病流行中的人口分为三类：s类，易感者（susceptible），指未患病者，但抵抗力不足，容易被患病者传染；i类，患病者（infective），指患上传染病的人，此类人群可以传染给s类成员；r类，隔离者（removal），指被排除，或因痊愈而产生抵抗能力的人。该研究在信息扩散方面也得到了广泛应用。该模型在信息传播领域应用可以描述如下：起初，所有个体都为易感染状态，而他们自己并不知情；之后，有些个体接受了此信息，成为i类个体，i类个体会尝试传染s类个体，或者自己变成r类成员；恢复状态，即免疫，处于恢复状态的节点不再参与信息的传播[6]。macdonald等人（2012）利用sir模型，扩展了kitsak等人（2010）对信息在复杂网络中识别扩张的研究，并提出在复杂网络中，特征向量中心性始终优于其他中心性度量，且通常独立于其他中心性度量[7]。近年来，随着我国互联网和自媒体的发展，微博等渠道也成为网民获取最新灾情信息的重要渠道。黎洁仪等（2018）提出了基于微博位置及语义关键词提取暴雨灾害信息，再利用层次分析法构建降水灾情指数，并结合gis空间分析形成暴雨灾害区域的检测模型[8]。俞宙等人（2012）也肯定了气象微博“快速发布、快捷分享、实时互动”的渠道优势，并对利用微博提供气象信息服务的盈利模式进行了探讨，希望通过此类研究来判断和拓展自媒体在气象服务领域的应用，使得灾害信息得到更为广泛和迅速的扩散[9]。严华勇（2013）通过采集某段时间的微博内容，提出了关于自然灾害的信息聚合算法，其实验结果表明，基于灾害主题的关键词及地名关键词，可以有效的将信息进行聚合，并且结果真实有效。基于灾害主题的关键词可以用来检索引发的次级灾害；地名的关键词的空间聚合可以用于空间热点事件的实时发现，证明了基于微博的信息聚合方法对灾害预测也起到了极大的作用[10]。苏州大学的韩雷（2012）以2016年发生的“阜宁龙卷风”这一自然灾害事件作为案例，在新媒体视角下，系统的分析了灾害发生后社会各个层面做出的反应和行动，并研究了他们之间的互动和联系，结合“群体极化”理论，“议程设置”理论与“沉默的螺旋”理论，总结出了在新媒体环境下，突发自然灾害的舆情传播和引导的规律，并对政府如何进行有效治理提出了建议[11]。中国科学技术大学的张秀娟（2017）以“721”北京暴雨事件及丽水滑坡事件作为研究对象，利用扎根理论，即通过实际数据分析来完善和构建假设与理论的社会科学质性研究方法（martinturner,1986）,对收集到的政务微博平台发布的信息进行分类整理，并对这些微博内容进行了准备阶段、应对阶段、恢复阶段及全程阶段的划分。研究通过转发及评论行为来评价和度量公众关注程度，并对政务微博采取互动性干预策略来扩大公众关注度这一行为进行了回归分析。研究结果发现，在暴雨、滑坡等突发性自然灾害中，政府发布的相关微博前期流量较少，经过爆发之后又呈逐渐降低的趋势，网民对此类信息的关注程度也有相似态势。信息类型上，灾情汇报信息得到了最高关注。政府与公众的互动可以明显提升网民对此类灾情信息的关注程度[12]。综上，国外学者对灾害传播的研究主要是传播主体、传播机制和传播效果分析。许多学者以灾害或突发事件中用户在twitter发布的内容和位置信息为基础，对依此建立预警系统进行了研究。利用自媒体平台做预警系统的前提是对其信息的传播规律和传播特征进行研究，找出意见领袖，可以更有效的获取真实的信息。同时，许多国外学者提出了不同的信息传播模型，这些模型将信息传播过程指标化，为灾害信息传播研究提供了方法和数据支撑。国内学者从各个领域对自然灾害或突发事件在微博的传播情况进行了大量研究，以实证分析为主，研究内容主要是灾害信息在微博的传播机制，传播特征及意见领袖等。研究方法上，多采用定性分析和定量分析相结合的方法。而对于微博信息传播的研究，国内比国外起步较晚。本文选择转发网络进行研究，旨在挖掘微博类自媒体平台在灾情信息扩散行为中所起的作用。社会网络研究现状：

2. 研究的基本内容

主要的研究过程及内容如下： （1）阐述本课题的研究目的及意义，介绍了论文的整体思路，对现有国内外研究现状的文献进行综述，分析国内外对暴雨灾害及其他类型灾情信息在自媒体平台的传播情况及社会网络分析理论在相关领域的应用。

确定本文的研究方法和研究工具，并借助工具进行数据收集及后续数据处理。

（2）利用社会网络分析理论和相关工具对采集到的数据进行分析，通过各项指标和输出的可视化图形总结出暴雨灾情信息在微博的传播规律，传播特点，传播过程中涉及到的用户之间的网络关系及在该过程中起关键作用的用户类型。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

根据本文的研究计划，本文的进程计划如下：1、2018．11．01至11．12：查阅资料，与老师商议、确定选题方法和工具，填写选题申报表。

指导老师下达任务书。

2、2018．12．01至12．20：论文开题。

4. 参考文献

[1] 陈媛.基于社会网络分析的自媒体时代舆情传播研究[d].山西财经大学,2017.侯君.《高校科研绩效评价方法的研究与系统设计》．南京理工大学．2011：15-19．

[2] 王兆庆.微博转基因舆情的社会网络分析[d].南京农业大学,2016.

[3] 作者不详.https://6fce49038af904511569a50a1a65bc2b.vpn.nuist.edu.cn/yanjiu/20180728/20552.html． 2018.11.14