原标题：关于后续风险研判的几个可行方法
当一个舆论事件所反映出的问题，具有一定程度上的普遍性，就会随着传播热度的不断上升而发生传染效应，也就是说我们经常说的舆情传染。比如此前的一女子坐在奔驰车顶维权事件，就在之后相当长的一段时间里引起了一阵又一阵的模仿维权。
作为专业的舆情分析师、舆论工作者，需要对这类后续可能会产生话题搭车、行为模仿、传染关联的舆情事件构建起一种提前预警的风险评估能力，及时通过风险提示、内部提醒等方式加以前置应对，这是检验我们舆论工作本领的重要评价指标。
结合个人经验，提供四个评估角度，供圈内读者参考。
一是看事件在线下的普遍性程度。一般来讲，如果引发舆论风波的事件本身在本地具有普遍性，那么接下来本地发生舆情传染的概率会更大一些。也就是说，在其他地方已经发生舆论风波的同时，要及时对照事件种类、发生原因、演变过程等特征，对本地同类问题被舆论聚光灯关联聚焦的风险加以分析，提前做好风险把控、推演预警等各项工作准备。因此，实时跟踪微博、百度、搜狗等搜索引擎24小时热搜、1小时热搜、同城热搜情况，及时开展内部同类情况排查，可以十分有效地帮助我们取得处置先机。
二是看事件已经形成的话题热度。话题热度与舆论注意力的聚焦程度息息相关，一个事件引发舆论风波后，如果迅速在微博、微信、抖音、知乎、B站等舆论平台传播蔓延，就会形成事件在舆论场域中的多平台叠加、多维度聚焦，后续发生传染效应的可能性就越大。比如娱乐明星涉嫌逃税漏税事件，相关话题每每冲上舆论平台的热门热搜，形成了一股强烈的传染源，从一个明星传染到下一个明星。因此，我们在分析事件线下是否存在普遍性的同时，还要跟踪关注事件在各平台的热度走势，一般来讲，舆情传染发生的可能性与舆情传播的平台数量、舆情帖文讨论总量呈现正相关关系。
三是看事件舆论反馈的情绪烈度。除了上面提到的两点外，舆论对事件反馈的情绪烈度也是非常重要的风险评价指标。这是因为舆论的情绪烈度往往是人们对事件所持态度的直观表现，烈度越强，意味着舆论对事件本身的对峙对抗程度越高，后续引发一系列关联反应的可能性就越大。比如此前发生在一高校的“鼠头鸭脖”事件，舆论反馈的对峙对抗性强，后续发生在其他地方类似食品安全事件相继受到舆论广泛关注。因此，在评估后续发生舆情传染风险时，深度分析事件网上反馈的情绪烈度非常关键。
四是看事件后续被人为干预的苗头迹象。最后，就是对事件舆论反馈可能存在“水分”的评估和处理。对于刚入门的工作人员而言，这块是一个难点，这是因为对于事件引发舆论反馈过程中是否被人为“掺水”的迹象察觉，不仅需要有扎实的舆论知识基础，还要有长期深耕网络一线的网感作为支撑。比如，账号是否“掺水”，我们就需要看参与舆论传播的账号是否存在头像异常、活跃度异常、口径异常等情况；比如热搜是否被人为干预，就要看针对性检索殷勤中的强关联、强联想词组是否为短时间内密集出现；再比如信息媒介异常，出现了类似镜像文字、旋转文字等另类代码等等。因此，一旦舆论事件出现了上述这些可能被人为干预的疑似迹象，后续被关联、被带偏、被传染的风险性就会大幅度增加。 |
