网络凭借技术发展与广泛普及发挥着信息传递与舆情传播的功能,网络舆情则是公众依托网络反映不同诉求而形成的新的舆论形式。伴随着经济发展与社会转型,各种社会矛盾突显,网络舆情危机频发,其中公共事件网络舆情因其强烈的话题性和及时性成为公众的热议对象。对政府来说,政府决策的信息来源于网络舆情,而网络舆情又反映了公民参与民主政治的过程。政府不仅参与网络舆情的形成,还是网络舆情强有力的管理者。政府回应不仅是政府的行为,更是实现其与公众双向互动的过程,网络舆情体现了公众对社会现象及问题的态度,政府回应体现的是在舆情事件上的具有倾向性的立场,有效的政府回应能够帮助政府在公众面前树立良好的公信力。因此,研究政府回应网络舆情传播的影响因素,对实现政府有效引导网络舆情具有重要作用。本文聚焦网络舆情政府回应的影响因素,包括回应态度、回应程度、回应速度、环境压力、政府能力、政府策略,在传播动力学理论和回应型政府理论等理论基础上,利用文献研究法、德尔菲法+人工神经网络、计算机仿真等研究方法,深入研究了政府回应的网络舆情事件传播规律。全文共有五个章节。第一章为绪论。介绍了选题背景及研究意义,研究内容和研究方法,以及研究的创新之处。第二章为研究综述与理论基础。首先基于国内外文献对政府回应、网络舆情、多指标综合评价方法、BP神经网络、传播动力学模型和二次传播的概念及内涵进行研究;进而,介绍本文研究内容相关的理论基础,包括网络舆情以及信息传播的经典传播动力学模型和回应型政府理论。第三章构建和设计BP神经网络综合评价指数体系。首先在理论基础上结合网络舆情传播的特点,总结和提炼出政府回应的影响因素作为评价指标,筛选用于训练学习的研究样本;其次,对BP神经网络方法的基本特征和关键参数进行设计,提出了由2个一级指标、6个二级指标和14个三级指标构成的政府回应多指标综合评价体系,利用德尔菲法对40个突发公共事件网络舆情政府回应的三级指标进行量化评价,并利用BP神经网络构建了综合评价指数体系。最后,综合评价指数验证结果表明,本文构建的综合评价指标体系能很好完成对政府回应效果的综合评价,为政府对突发公共事件舆情的有效回应提供了理论指导。第四章基于SEI~2R模型的传播动力学建模及仿真分析。考虑到现实网络舆情事件传播具有二次传播的特点,基于传播动力学建模方法构建了引入政府回应变量的SEI~2R传播动力学模型。其次,通过MATLAB实现模型在无标度网络和小世界网络上的仿真传播,从仿真角度对提出的模型完成验证。最后,选择两件政府回应的热点舆情事件,模拟政府回应后的传播趋势,作为实际案例验证结果。仿真结果与实例结果对比分析,证明所提出的传播动力学模型能够对政府回应的舆情事件传播走势进行预测,有助于政府机构更好进行舆情控制和公共治理。第五章为总结与展望。总结归纳了本研究成果与结论,结合本研究的不足之处对后续研究进行展望。总的来说,本文从新闻学、传播学的视角与管理学、政治学形成跨学科交叉视角研究,提供了网络舆情与政府回应的新研究角度,并利用BP神经网络法构建政府回应影响因素的多指标评价体系,提出了针对政府回应的SEI~2R模型。本文的研究能够为有效提升网络舆情的政府回应能力和评价网络舆情政府回应的效果提供了相关研究参考,为提升突发公共事件网络舆情的政府回应效果奠定了基础。