張志恒，陳興鵬，惠丹

蘭州大學資源環境學院，甘肅? 蘭州? 730000

摘要：發掘突發環境污染事件下公眾感知變遷特征對于應急決策具有重要意義。以“2014年蘭州市自來水污染”為例，嘗試采用新浪微博的數據，使用內容分析法對公眾感知變遷的計量特征、6個感知方向變遷特征進行分析。結果表明，反映公眾感知的小文本集遵循齊夫定律；公眾感知依次經歷發散、平穩、收斂、“公眾反思”4個階段；感知方向的變遷特征分為階段弱敏感性與強敏感性兩類。基于公眾感知階段劃分及公眾感知方向變遷特征提出應對突發性環境污染事件的建議。

關鍵詞：突發環境污染事件；公眾感知；內容分析法；微博

中圖分類號：F205 ?????????文獻標識碼：A

doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2016031

Research on public perception changes of the sudden environmental pollution event based on MicroBlog

ZHANG Zhiheng, CHEN Xingpeng, HUI Dan

College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Abstract: Exploring how the characteristics of public perception changes in sudden environmental pollution events is significant to make decisions in emergency. Taking the 2014 Lanzhou water pollution event as an example, by using the data from Sina MicroBlog and the content-analysis method, the characteristics of how public perception changes and its six directions were measured. Result shows that the small text set which reflects people’s follows Zapf’s law. Public perception experienced four periods: convergence, stable, divergence, and public reflection. According to the sensitivity, public perception directions can be divided into “light sensitive” and “strong sensitive”. Based on analysis of periods in public perception and the characteristics of how public perception changes and its directions, suggestions were given on dealing with sudden environmental pollution events.

Key words: sudden environmental pollution event, public perception, content analysis method, MicroBlog

1? 引言

環境感知影響行為^[1]。此基本命題為當前認知地理學、人本主義地理學等學科基本功利性方向之一^[2]。段義孚先生在《無邊的恐懼》一書中對歷史時期城市居民對火災等威脅的感知活動進行了經典描述與闡釋^[3]。Lynch基于城市可讀性與可意向性的假設，采用城市草圖繪制（sketch map）調查方法展開城市居民對空間的感知調查，收錄這一成果的書籍《城市意象》出版后引起學術界較大的關注^[4]，日后發展形成的“環境心理學”也受此影響。Jacobs在《美國大城市的死與生》一書中通過切實的城市觀察^[5]，立足于城市居民的生活角度，對空曠廣場與街道帶來的行人安全感的減弱等問題進行分析，在此基礎上對傳統的城市規劃理念進行全面批判，提出城市多樣性促進保持城市活力等極富創見、影響深遠的觀點。環境感知將對個人與群體行為產生重要影響，這3例高水平研究成果，正是由于其共同關注了這一影響機制，并從人本主義角度對研究對象心理感知進行了深入研究，進而形成對現實更為深入、準確的認知。環境污染問題探究是關系人類生存的緊迫性命題，而上文所列研究成果將啟發人們在公眾感知維度對環境污染問題的審視。

環境污染事件將觸發公眾自我感知系統，知識與價值體系等單體差異將引發公眾感知的分異。對公眾感知同質表現形式與異質分異特征的探析有利于從人本主義視角對環境污染感知系統復雜度進行降解，以實現對公眾尤其是環境污染中直接受眾的行為把控。故近年來，從環境感知的角度對環境污染中公眾的感知表現、影響因素進行剖析的研究興起了。Giovanni De Feo等人通過垃圾填埋場周邊居民2003-2005年的感知跟蹤研究，得出居民最為關注的方向是垃圾處理設施所產生的氣味對居民健康的影響，且垃圾處理設施的變動對居民環境污染感知直接產生影響^[6]；Yang Dewei等人以我國紫金山礦山污染事件為例，對事件中各利益相關者的環保訴求度進行探討，得出被采訪者的環境反應與職業、收入、教育程度、性別等人口學特征密切相關^[7]；Marialena等人指出環境污染同樣受光線、灰塵、感知主體的狀態等因素的影響^[8]。史興民等人對煤礦周邊區域居民對環境污染感知方向的內容及環境污染感知強度的空間分異進行系列研究，主要進行了居民環境污染感知中大氣與噪音污染感知等核心感知內容的提取、環境感知強度的空間分布特征描述等工作^[9-11]。學者們的研究表明，影響公眾環境污染感知的因素復雜，且在突發性與持久性兩類不同的環境污染事件中，公眾環境污染感知有不同的表現。

根據上文所列研究成果可知，針對研究對象內心感知的研究，學者們相繼提出了開放式深度訪談、結構式問卷設計與調查、心象地圖（mental maps）、偏好地圖（preference maps）等觀測方式，而這些觀測方式均存在一定的時間滯后性，而突發環境事件具有突發性，事件演化具有短周期性的特點，實現突發事件背景下公眾感知的實時記錄則是其所面臨的難題。觀測方式的困局在一定程度上造成了對突發性環境污染事件下公眾感知動態描述及跟蹤研究的缺乏。

19世紀50年代初，明尼蘇達大學地理系教授Fred Lukermannceng提出地理學試圖回答的5個“終極”問題，第3個問題是“最好的觀測手段是什么？”^[12]。在信息技術爆炸式發展的背景下，觀測方式趨于多樣化，觀測的時空邊界在尺度放大（scaleup）與尺度縮小（scale down）兩個維度均得以拓展，數據精度與效度有效提升^[13]。觀測手段多元化導致該問題答案愈加模糊，但同時也帶來了該命題的破題，在當前的背景下該問題可被重新表述為“面對一個既定的科學命題，當前時代背景下最佳觀測手段是什么？”，而如何獲得研究對象的感知內容是認知地理學、人本主義地理學與環境心理學面臨的核心問題之一。在互聯網時代，以微博（MicroBlog）為例的社交網站數據具備對情感黑箱的透視能力、長時間尺度實時觀測與記錄能力，同時對公眾的關注點具備直接揭示能力。故本文以“2014年蘭州自來水污染事件”為例，嘗試采用新浪微博的數據進行突發環境污染事件下公眾感知變遷特征發掘。該事件是突發性城市飲水環境污染事件，引發城市居民、政府、媒體等社會角色的共同關注。

?

2? 數據采集與研究方法

2.1? 數據采集

數據采集工作主要包含事件時間端點的確定（即時間區間的提取）以及數據抓取。本文使用向量法利用微指數數據進行該事件時間區間的提取。微指數是新浪微博以關鍵詞為統計對象，考慮反垃圾機制及輿情口碑之后，分析并計算出各個關鍵詞在新浪微博平臺中的長期熱議趨勢，綜合得出的指數指標^[14]。新浪微博將“蘭州自來水”納入微指數產品熱詞庫，并共享了長時間序列下“蘭州自來水”作為關鍵詞的微指數數據。利用微指數檢索得出2014年3月2日至2015年5月1日“蘭州自來水”關鍵詞的熱詞指數（如圖1所示），進一步采用向量法偵查時間區間的時間突變端點，即對時間端點處微指數形成的向量夾角進行計算（如圖2所示）。其計算式為：

?

圖 1? “蘭州自來水”關鍵詞下的微指數變化趨勢與時間端點偵測

圖 2?? 微指數的向量夾角示意

其中，α為當天微指數y₂與前一天微指數y₁和后一天微指數y₃所形成的夾角。夾角的大小反映出公眾對該事件的感知強度在當天的變化程度，夾角越大表明感知強度變化越大，可以得出公眾感知度的激增與銳減時間節點。借助式（1），在該區間內偵測出A、B、C3個子區間（如圖1所示），其中，“2014年蘭州自來水事件”位于子區間A（2014年4月11-26日），故本文對子區間A的數據進行抓取。

本文數據采集以“蘭州自來水”為關鍵詞在新浪微博中進行搜索，通過新浪微博高級檢索功能鎖定時間范圍為2014年4月11-26日，同時為避免其他信息干擾所帶來的誤差，將檢索內容限制為原創微博。抓取方式采用網絡爬蟲軟件Locoy（火車頭瀏覽器）進行新浪微博數據抓取。Locoy爬蟲軟件具備采集流程可自由定制、對不同網頁適應能力強的特征，因而被較為廣泛地應用在虛擬社區、旅游感知等領域研究中^[15-17]。特別指出，新浪微博所公開的內容最大時間分辨率為1 h，且任意時間分辨率下抓取的上限為1 000條微博，本文以1 h的時間粒度進行數據抓取，進而匯總形成以1天為時間間隔的數據結果用于分析。共計采集微博條數為29.37萬條，以.txt形式存儲占用15 MB。

2.2? 研究方法

本文采用內容分析法（content analysis method）實現公眾感知變遷特征與規律挖掘。內容分析法起源于20世紀初，并于第二次世界大戰期間得益于美國傳播學和政策分析的奠基人拉斯韋爾所開展的“戰時戰略傳播研究”項目，得以系統地發展。內容分析法是將大量文本信息從自然狀態規整為有序結構的科學手段，是對文本進行定量與定性相結合的分析方法，其目的是揭示文本中原本具有的本質和事實、特征和發展趨勢。文本信息傳播計量分析是借助統計學方法，對有關文本產生、傳播和閱讀中表現出的數量變化特征進行描述和統計測定，運用數學模型來揭示過程中的特征，分析和抽象出有關信息傳播的內在規律，實現內容分析的定量表達^[18,19]。

本文依據數據采集結果按照時間編碼的方式進行預處理，利用對網絡語言具備較好分詞能力的圖悅詞頻在線分析工具（http://www.picdata.cn/）實現文本的洗滌、詞性標注，篩選出攜帶感知內容較多的名詞性詞匯（例如“苯”、“水質”、“化工廠”、“異味”等詞匯能夠較多地反映公眾的感知內容，揭示感知重點），依據詞頻大小排序，提取位序為1~150的名詞性詞匯生成主題詞匯（由于數據是以“蘭州自來水”為檢索詞，故分析中剔除了“蘭州市”、“自來水”、“蘭州”3個無效詞匯，實際主題詞匯量為147個），在此基礎上進行公眾感知的計量特征變遷分析與內容變遷分析。

?

3? 公眾感知及其變遷分析結果

3.1? 公眾感知內容的計量特征變遷

為了得到公眾感知內容的離散度，采用統計學中的變異系數進行感知內容計算^[20]。其計算式如下：

其中，C_v是感知內容的離散度，F'是主題詞詞頻均值，F_i是主題詞依照詞頻大小從高到低排列后，位序為i的主題詞詞頻，n為主題詞個數，此處n=147。依此，計算出的感知內容離散度變化趨勢如圖3所示。

圖 3?? 感知內容離散度（變異系數）變化趨勢

結果表明，公眾感知內容離散度依次呈現集聚、趨于平穩、倒“U”形波動的分布特征。其中，在4月12日公眾感知內容的離散度達到峰值，這與微指數的極值出現日期相同；在4月15-16日附近出現拐點，且4月26日為最小值，而前一天即4月25日微指數出現峰值。進一步通過繪制離散度與微指數、數據采集量的散點圖發現，公眾感知內容的離散度與微指數、數據采集量的變化并不存在關聯，故可剔除樣本采集量對離散度變化計算結果的影響。由事件演化可知，離散度變化較大的時間段位于自來水污染事件事態發展演化劇烈的時間區間，且在4月15日即政府宣布自來水正常后，公眾感知內容離散度變化趨于平穩。事件演化影響公眾內容離散度的變化，其具體影響機制及公眾感知內容的變遷態勢在第3.2節中進行討論。

通過觀察“位序—詞頻”分布情況（如圖4所示）可知，公眾感知內容的詞頻分布可能服從冪函數分布態勢，而K·齊夫于1948年根據最小努力原則曾指出，文章中詞頻與位序的乘積為常數^[21]，學術界進一步的研究表明該定律的適用范圍存在一定的局限性，B·芒代爾于1952年運用信息論原理解釋了齊夫定律，并進一步得到齊夫定律的修正公式^[22]，故本文基于此對主題詞匯是否服從齊夫定律進行驗證，回歸計算式為：

?

圖 4?? “位序—詞頻”分布情況

其中，F_i為位序為i的詞頻，R_i為位序，c為修正齊夫定律計算式的常數且值很小，其目的是提升低頻詞匯擬合優度。本文所選主題詞匯，其詞頻位序均在1~150，不存在低頻詞匯區，所以c取值為0。本文“詞頻—位序”回歸計算式進一步修正為：

?

雙邊取對數可得：

雙對數不定截距線性回歸（如圖5所示）擬合優度R²介于0.980 20（4月18日擬合結果）與0.980 14（4月21日擬合結果）之間，擬合結果較好，表明反映公眾感知的微博小文本構成的文集在修正后的齊夫回歸模型中具備較好的擬合表現，反映出其遵循齊夫定律。

圖 5 ? “詞頻—位序”雙對數回歸結果?

Bak曾指出自然界中復雜系統的行為有4種主要的標志：大型災變事件、分形、1/f噪聲、齊夫定律。陳彥光通過研究得出，這4種現象與分形均有深刻聯系^[23]。在突發的水環境污染的社會事件下，公眾感知體系本身即可構成復雜系統，前文已驗證微博數據對公眾感知內容遵循齊夫定律，因而為進一步表征公眾感知內容，本文引入分形數進行說明。

齊夫維數即回歸系數b與分維數互為倒數關系，即：

本文中公眾感知內容主題詞匯的分形數的意義如下：當分形數D<1時，主題詞匯分布較集中，高詞頻詞匯突出，而中、低詞頻詞匯分布量較少，表明公眾感知內容集中；當D>1時，主題詞匯分布特征比較分散，整體的均勻度提升，高詞頻詞匯不太突出，中詞頻詞匯分布量相較D<1的情況下有所提升，公眾感知內容聚焦度降低。在進行時間序列上的對比時，D值變小，說明影響公眾感知集中的力量大于分散的力量，公眾感知內容處于收斂態勢；D值變大，則說明分散的力量大于集中的力量，公眾感知內容處于發散態勢。

根據分形數變化趨勢，其感知內容變動劃分為4個階段：第一階段為4月11-17日，分形數處于上升段，感知內容呈現發散態勢；4月18-20日，分形數處于穩定階段，是感知內容變化的平穩期；4月21-23日處于分形數再度縮小的階段，且縮小至“1”附近；4月24-26日為“U”形波動期，整體上分形數變化反映出公眾感知內容先后經歷發散、平穩、收斂、“U”形波動4個階段。對比變異系數所反映出的數據離散度特征可知，分形數的變化趨勢與變異系數的變化趨勢在公眾感知發散階段（4月11-17日）、“U”形波動階段（4月24-26日）相吻合。分形數的計算結果將變異系數所反映出的發散期（4月18-23日）劃分為平穩期（4月19-20日）與收斂期（4月21-23日）兩個階段。

除去分形數對穩定期的再劃分，分形數所反映的結果大體上與變異系數所反映的變化趨勢相互印證。為了正確劃分公眾感知的時間階段，應回歸突發性事件本身的演化規律。Coombs（1999）認為任何級別的突發公共事件均存在發生、發展和減緩的階段，學者普遍認同此觀點^[24]。進一步結合蘭州2014年自來水事件演變流程可知，分形數所反映的感知變動特征更切合事件發展規律，即在事件發生階段，公眾感知內容分布開始收斂集中；事件的發展階段，公眾感知內容分布處于平穩態勢；事件減緩階段，公眾感知內容分布處于再度發散態勢，而變異系數存在對公眾感知內容平穩期解析度不夠的問題。

變異系數與分形數共同反映出4月24-26日公眾感知變化為U形波動階段。圖1反映出微指數變化在整個4月11-26日存在“雙峰”現象，這與路紫、田曉雪等人從信息地理學的角度對“郭美美事件”分析中所總結的“二次事件”類似，但卻不盡相同。通過觀察4月24-26日的微博，發現其內容所表現出的離散較高，并無核心觀點。此階段事件趨向平息，且無再刺激事件對公眾感知產生的影響，故其感知內容多為對自來水事件起源、演化過程的回顧，對事件過程中相關責任主體的詰責等方面，具備較強的反思性感知特征。故這一階段筆者將其定義為公眾感知內容變遷過程中的“公眾反思”階段。

3.2? 感知方向變遷

參考環境污染感知事件中利益相關者（stakeholder）的研究^[25-27]，界定以“企業、政府、公眾”為核心利益相關者，為了揭示海量數據中公眾感知方向變遷，本文重點考察公眾對其他利益相關者以及公眾自身等感知方向的變遷。根據主題詞匯詞頻表現，企業方向的關注本文重點揭示對威立雅水務集團、恒大集團、中國石油蘭州石化公司的關注變化，主題詞匯主要包含“威立雅”、“蘭州石化”、“恒大”等，結合蘭州自來水事件內容，可知“威立雅”主題詞頻代表公眾對自來水供應商的關注度、“恒大”詞匯表現為公眾對瓶裝水提供商的關注度，“蘭州石化”代表公眾對自來水污染企業的關注度；政府為了維系突發水環境污染事件的應急管理單位，主題詞匯主要包括“蘭州市政府”、“市政府”、“水務局”等。公眾對自身的關注則主要體現為對其他公眾反應及響應措施的關注，主要包含其他公眾的情感表達、其他公眾“搶購”瓶裝水、將水“煮沸”、嘗試購買使用“凈水器”等內容。觀察微博內容可知，除去對利益相關者的關注，水質變化情況同樣為公眾感知的重要內容，主要包含水污染物監測量變化、蘭州市各地域區間內自來水污染狀況及治理情況。結合利益相關者的表現及微博的實際內容，通過對主題詞匯的人工聚類確定“威立雅、恒大、蘭州石化、政府、水污染態勢、其他公眾反應及響應措施”6類感知方向，為了實現各感知方向變遷的定量描述，通過詞頻占比、最高詞頻位序兩個指標進行分析與計量，計算式為：

其中，P_s為某一感知方向的感知內容所占的內容比重，w_i為當前感知方向組成詞匯依據詞頻大小從高到低排序位次為i的詞匯詞頻數，w_A為當天主題詞匯詞頻累計之和，P_s值越大表明該感知方向感知度越高。R_s是構成該感知方向下的詞匯詞頻大小從高到低排序位次最為靠前的詞匯，R_s值越小表明該感知方向感知度越高。整個時間區間內的計算結果見表1、表2。

詞頻比重（見表1）與最高詞頻位序（見表2）均顯示對“水污染態勢的關注”、“其他公眾反應及響應措施”感知度在各階段均為高值，表明在任何階段，公眾對污染態勢發展、其他公眾反應及響應措施等維度的關注均呈現高度且持續的特征，這兩個感知方向階段性變遷的敏感性較低；其次為“威立雅”，該感知方向在事件變遷過程中存在較強的階段性特征，在“公眾反思”階段感知度較高，公眾在這一階段對自來水公司關注度存在較大提升；公眾感知內容的趨勢變化（見表2）顯示出對“政府”的感知度較穩定，對階段的敏感性同樣較弱，但在各階段交替的時間節點處該方向具有較高的次序（見表2），表明公眾對“政府”這一感知維度存在持續的關注，且政府對公眾整體感知變遷具有一定引導作用；“蘭州石化”感知內容的比重變遷反映出該感知方向同樣存在較強的階段性感知特征，且關注度高值區位于感知收斂階段，可知該階段公眾對污染源頭聚焦度提升；公眾對“恒大”的感知周期相比其他感知方向較短，很快淡出公眾主要感知范疇，這與企業宣傳決策有較高的聯系。

表 1?? 公眾感知內容比重變化

表 2 ? 最高詞頻位序變遷

4? ?結果與建議

本文嘗試根據新浪微博中的數據，采用內容分析法對蘭州自來水環境污染事件背景下公眾感知內容的計量特征與感知方向變遷特征進行研究，主要得出以下3點結論。

（1）對公眾感知的文本數據進行分詞的基礎上，選取詞頻位于前150位的詞構成主題詞匯，進行時間序列上統計計量分析對比，結果得出反映公眾感知的小文本集遵循齊夫定律。

（2）在突發環境污染事件背景下，公眾感知內容時間順序上先后經歷發散、平穩、收斂、公眾反思4個階段。離散度的變化（由變異系數表達）表明，公眾感知內容依次經歷離散度下降、離散度穩定、倒“U”形3個階段，而分形數表明公眾突發環境事件下公眾感知內容先后經歷發散、平穩、收斂、“U”形波動4個階段，結合相關研究與（倒）“U”形波動期的微博內容得出，分形數能夠較好地反映公眾感知內容的階段特征，故本文接受分形數計算結果，并將（倒）“U”形波動期定為“公眾反思”階段。

（3）不同公眾感知方向關注度的變遷具有較大的差異，結合階段劃分，公眾特征分異為階段弱敏感性與階段強敏感性兩類。其中公眾對“水污染態勢”與“其他公眾反應及響應措施”呈現持續、高度的關注特征，對“政府”的關注度同樣呈現持續性特征，且最高次序變遷反映出公眾對“政府”方向的感知度在階段間隔的時間節點出現高值，表明政府言論對公眾感知的引導作用。企業類感知方向則呈現出較明顯的階段性特征，“蘭州石化”、“威立雅”的高值依次出現在收斂階段與“公眾反思”階段，表明突發性環境污染事件背景下公眾在感知內容收斂階段對污染成因產生聚焦，之后進入“公眾反思”階段會對責任主體企業的關注度再次提升；公眾對“恒大”的關注周期未經歷完整的4個階段，在進入“公眾反思”階段之前即退出公眾核心感知范疇。

根據以上結論，本文提出公眾感知視角下應對環境污染事件的建議如下。

（1）突發環境污染事件發生后，應當對感知內容的發散與收斂度進行監測，提取感知內容的階段特征，根據公眾感知表現對下一階段的特征進行預測，實現對事件中公眾輿論的走向進行合理把控，從而更為高效地明晰公眾反應，并進行及時應急處理。

（2）突發水環境污染事件中“企業、政府、公眾”等利益相關者應當注重自己的輿論行為表現，對公眾在不同感知方向的內容進行合理引導。其中公眾對“其他公眾反應及響應措施”與“水污染態勢”方向在各階段均有較高的關注度，這就要求首先應當及時發布準確的水污染態勢檢測數據，同時公眾在微博進行感知表達的過程中應當提升信息辨別能力且合理表達，避免錯誤信息的擴散。政府在繼續發揮階段變遷主導作用的同時，應當在各階段提升公眾對政府的關注度。

（3）對于階段性強敏感的感知方向，應當注重針對不同階段對該類感知方向的引導。如代表對污染源方向關注度的“蘭州石化”高值出現在內容收斂階段，在這一階段污染來源的責任主體應當主動向公眾致歉，并澄清污染事故的原因，提出今后生產過程中保證飲水環境安全的措施；代表對自來水供應商關注的“威立雅”高值則出現在公眾反思階段，因此在這一階段供應商應當及時召開發布會，對整個污染事件進行回顧，承擔相應社會職責。

?

5? 結束語

本文是基于社交網站數據對環境污染感知類研究的一次嘗試，其數據調查方法本質上類似于傳統社會學研究方法中非結構式開放訪談。在網絡媒介上，公眾的表達似乎具備更高的自由度，之所以對這種“自由”冠以“似乎”之名，是因為這種自由度是一種被架空的自由，有關學者針對Facebook等社交網站存在的現象提出了“回音壁效應（echo chamber effect）”，公眾在社交網站等特定的網絡空間中更傾向于獲得與其觀點相似、情感共鳴的信息，導致形成重述、重收聽的感知循環鏈，而這將構成限制公眾感官與思考自由的牢籠[^28]。由于表達過程的低成本以及對表達后果的低責任意識，在網絡媒介中公眾可能喪失判斷而將自我意志交由他人，而“回音壁效應”的存在會進一步擴大這種錯誤。那么，是否因此就可以否定這種有可能偏離實際事件發展的研究材料？恰恰相反，這種研究材料會因此而更具備研究的價值，因為公眾感知偏離現實是客觀而真實存在的。公眾感知影響公眾行為，而正確把控公眾感知的變遷特征對于合理引導公眾行為具有重要意義。

本文研究仍存在不足，具體如下。

（1）本文數據同樣存在社交網站數據共同面臨的問題之一，即數據中往往摻有雜質，例如微博中存在的一些“掘墳”微博（將舊微博進行再次發布）、營銷微博（借助熱門事件進行“炒作”），本文尚不能對這些數據雜質進行完全洗滌。

（2）由于本文僅選擇了一例突發性環境事件進行研究，故對公眾感知的階段性特征存在挖掘不足的問題，例如“收斂”階段末期分形數回落至“1”附近，是特例或是規律，本文尚不能給出答案。

（3）本文在進行感知內容變遷研究時，采用了人工聚類方法，實則有望采用更好的方法——自然語言模型中的語義聚類，但筆者在嘗試使用中發現，該類模型對于微博等小文本分析存在分類混亂等問題，期待今后的研究可以解決。

參考文獻：

[1]? 徐磊青, 楊公俠. 環境心理學: 環境知覺和行為[M]. 上海:同濟大學出版社, 2002.

?XU L Q, YANG G X. Environmental psychology[M]. Shanghai: Tongji University Press, 2002.

[2]? 約翰斯頓. 哲學與人文地理學[M]. 蔡云龍, 江濤, 譯. 北京: 商務印書館, 2010.

?JOHNSTON. Philosophy and human geography[M]. Translated by CAI Y L, JIANG T. Beijing: The Commercial Press, 2010.

? [3]? 段義孚. 無邊的恐懼[M]. 徐文寧, 譯. 北京: 北京大學出版社, 2011.

?DUAN Y F. Landscapes of fear [M]. Translated by XU W N. Beijing: Peking University Press, 2011.

[4]? 凱文·林奇. 城市意象[M]. 方益萍, 何曉軍, 譯. 北京: 華夏出版社, 2002.

?LYNCH K. The image of city [M]. Translated by FANG Y P, HE X J. Beijing: Huaxia Publishing House, 2002.

[5]? 雅各布斯. 美國大城市的死與生[M]. 金衡山, 譯. 上海: 譯林出版社, 2006.

?JACOBS J. The death and life of great American cities[M]. Translated by JIN H S.Shanghai: Yilin Press, 2006.

[6]? GIOVANNI D F, SABINO D G, WILLIAMS I D. Public perception of odour and environmental pollution attributed to MSW treatment and disposal facilities: a case study [J].Waste Management, 2013,33(4): 974-987.

[7]? YANG D, WILLIAM W T M, HUANG N, et al. Process-based environmental communication and conflict mitigation during sudden pollution accident [J]. Journal of Cleaner Production, 2014, 66:1-9.

[8]? MIKOLOPULOU M, KLEISSL J, LINDEN P F, et al. Pedestrians’perception of environmental stimuli through field surveys: focus on particulate pollution original[J]. Science of the Total Environment, 2011, 409(13): 2493-2502.

[9]? 史興民,劉戎. 煤礦區居民的環境污染感知——以陜西省韓城礦區為例[J]. 地理研究, 2012, 31(4): 641-651.

?SHI X M, LIU R. Perception of environmental pollution in a coal mine area: a case study of Hancheng mine area, Shaanxi province [J]. Geographical Research, 2012, 31(4): 641-651.

[10]? 史興民, 劉戎, 陳玲俠, 等. 煤礦區居民對環境污染感知的空間分異研究——以陜西省韓城礦區為例[J]. 地域研究與開發,2012, 31(4): 146-151.

?SHI X M, LIU R, CHEN L X, et al. Spatial difference of environmental pollution perception in coal mine area: a case study of Hancheng mine area, Shaanxi province[J]. Areal Research and Development, 2012, 31(4): 146-151.

[11]? 史興民. 煤礦區居民的環境行為及影響因素[J]. 軟科學, 2014, 28(1):101-105.

?SHI X M. Willingness of environmental behavior and its influencing factors in coal mine area[J]. Soft Science, 2014, 28(1): 101-105.

[12]? 肖丹青. 認知地理學——以人為本的地理信息科學[M]. 北京: 科學出版社, 2013.

?XIAO D Q. Cognitive geography: people-oriented geographical information sciences[M]. Beijing: Science Press, 2013.

[13]? 杰弗里·馬丁. 所有可能的世界：地理學思想史[M]. 成一農,王雪梅, 譯. 上海: 上海人民出版社, 2008.

?MARTIN G J. All possible worlds: a history of geographical ideas[M]. Translated by CHENG Y N, WANG X M. Shanghai: Shanghai People’s Publishing House, 2008.

[14]? 張毓, 孫根年. 微指數視角下的旅游螺旋結構及分形特征研究[J]. 統計與決策, 2013(19): 60-62.

?ZHANG Y, SUN G N. Study on helix structure and fractal characteristics of tourism in perspective of micro-indices [J]. Statistics & Decision, 2013(19): 60-62.

[15]? 王曉光, 袁毅, 滕思琦. 微博社區交流網絡結構的實證分析[J]. 情報雜志, 2011, 30(2): 199-202.

?WANG X G, YUAN Y, TENG S Q. Empirical analysis on communicating structure of micro-blog community [J]. Journal of Intelligence, 2011,30(2): 199-202.

[16]? 布倩楠, 楊勇, 滕茜, 等. 上海旅游景區冷熱均衡及聯動效應研究——基于網絡游記與要聞動態的比較分析[J]. 資源科學, 2015, 37(1): 184-192.

BU Q N, YANG Y, TENG Q, et al. The balance of scenic spots and linkage effects in Shanghai: comparative analysis between travel notes and official online news[J]. Resources Science, 2015, 37(1): 184-192.

[17]? 梁保爾, 潘植強. 基于旅游數字足跡的目的地關注度與共現效應研究——以上海歷史街區為例[J]. 旅游學刊, 2015, 30(7): 80-90.

?LIANG B E, PAN Z Q. An analysis of scenic areas preference and the co-occurrence phenomenon based on online information: a case of Shanghai historic district[J]. Tourism Tribune, 2015, 30(7): 80-90.

[18]? 李鋼. 話語文本: 國家教育政策分析[M]. 北京: 社會科學文獻出版社, 2009.

?LI G. Discourse, text and the China national education policies analysis[M]. Beijing: Social Sciences Academic Press(China), 2009.

[19]? 苗紅, 馬金濤, 張歡. 基于網絡文本分析的嘉峪關市游客感知形象研究[J]. 西北師范大學學報（自然科學版）,2014, 50(2): 99-104.

?MIAO H, MA J T, ZHANG H. A study on tourists perceiving image of Jiayuguan city based on web text analysis [J]. Journal of Northwest Normal University(Natural Science), 2014, 50(2): 99-104.

[20]? 徐建華. 計量地理學[M]. 北京: 高等教育出版社, 2006.

?XU J H. Quantitative geography [M]. Beijing: Higher Education Press, 2006.

[21]? 王洋, 劉宇凡, 陳清華. 漢語言文學作品中詞頻的Zipf分布[J]. 北京師范大學學報（自然科學版）,2009, 45(4): 424-427.

?WANG Y, LIU Y F, CHEN Q H. Zipf distribution of word use in Chinese literature [J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science),2009, 45(4):424-427.

?[22]? 邱均平. 信息計量學（五）第五講文獻信息詞頻分布規律——齊普夫定律[J].情報理論與實踐, 2000(5):396-400.

?QIU J P.? Metrics (fifth): the law of document frequency distribution: the Zipf’s law[J]. Information Studies: Theory & Application, 2000(5): 396-400.

[23]? 陳彥光. 分形城市: 標度·對稱·空間復雜性[M]. 北京: 高等教育出版社, 2008.

?CHEN Y G. Fractal urban systems: scaling, symmetry, spatial complexity[M].Beijing:Higher Education Press, 2008.

[24]? 田曉雪. 網絡空間輿情危機事件人際信息擴散特征——以“郭美美事件”為例[D]. 石家莊: 河北師范大學, 2014.

?TIAN X X. The information diffusion characteristics of interpersonal nodes’ opinion on critical incident in cyber space: a case study of GuoMeimei incident [D]. Shijiazhuang: Hebei Normal University, 2014.

[25]? 陳阿江. 水污染事件中的利益相關者分析[J]. 浙江學刊, 2008(4): 169-175.

?CHEN A J.An analysis of stakeholder in water pollution accident [J]. Zhejiang Academic Journal, 2008(4): 169-175.

[26]? 張向和. 垃圾處理場的鄰避效應及其社會沖突解決機制的研究[D]. 重慶: 重慶大學, 2010.

?ZHANG X H. NIMBY of wast treatment plant and its solution mechanism of social conflict [D]. Chongqing: Chongqing University, 2010.

[27]? 羊志洪, 李雙建, 周怡圃. 從利益相關者角度構建海洋環境污染損害賠償機制[J]. 海洋經濟, 2014, 4(6): 13-21.

?YANG Z H, LI S J, ZHOU Y P. Construction of the marine environmental pollution damage compensation mechanism from the perspective of stakeholders [J]. Haiyang Jingji, 2014, 4(6): 13-21.

[28]? WILLIAMS H T P, MCMURRAY J R, KURZ T, et al. Network analysis reveals open forums and echo chambers in social media discussions of climate change[J]. Global Environmental Change, 2015, 32: 126-138.

張志恒（1990-），男，蘭州大學資源環境學院碩士生，主要研究方向為區域可持續發展、大數據在城市發 展研究中的應用。

陳興鵬（1963-），男，蘭州大學資源環境學院教授、博士生導師，主要研究方向為生態經濟、旅游經濟、循 環經濟和區域可持續發展。

惠丹（1991-），男，蘭州大學資源環境學院碩士生，主要研究方向為人地關系與區域發展。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于微博数据对突发性环境污染事件公众感知变迁研究的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。