当前社会是一个数字化、信息化高度发达的社会,人们通过网络进行信息传递变得越来越普遍。中国一共13亿多人,其中,截止到2013年3月底,全国注册微博账户有5.36亿个。庞大的用户群体、便利的信息沟通方式、快速的信息传播速度、广泛的信息影响力。微博在给人们信息传播带来方便快捷的同时,也给企业负面信息的传播带来机会。肉制品是跟老百姓息息相关的农产品,任何有关肉制品的食品安全问题的信息经过微博的传播就会对企业带来绝大的社会舆论影响。为了帮助肉制品企业在面对网络舆情过程中度过难关,重树公众良好形象,有必要专门就肉制品企业做出肉制品企业的网络舆情危机预警的体系,帮助相关企业发现舆情热点,做出预警和采取措施。本文的研究思路主要可以分为五大步：第一步,介绍相关概念,界定微博传播、网络舆情危机、微博传播与网络舆情危机的关系,以及网络预警预警的理论。第二步分析微博传播下肉制品企业网络舆情危机的概念内涵、肉制品消费中存在的问题、以及肉制品企业网络舆情危机的原因。第三步,构建构建肉制品企业在微博传播环境的预警指标体系,把BP神经网络模型与指标体系相结合,构建数量模型,进行微博环境下危机预警。第四步,用真实存在的XX肉制品企业应对瘦肉精事件的过程进行实证分析。第五步,提出微博传播环境下,肉制品企业如何应对网络的危机预警和处理,以及反思本模型的不足之处。本文的创新点有两个：1.在前人研究基础上,利用定量统计和定性分析相结合的方法,构建了基于微博环境下肉制品生产企业网络舆情危机的预警的指标体系,对网络舆情危机预警指标体系探索进行了有意义的尝试。2.利用BP神经网络在肉制品生产企业网络舆情危机预警指标体系的基础上,构建网络舆情危机预警模型,将人工网络模型运用到肉制品公司的网络舆情领域,在应用范围上有所创新,扩大了人工神经网络的利用范围,进一步探索了农业信息化在舆情监控方面的研究思路。肉制品企业舆情预警是舆情监测的“温度计”“晴雨表”,对保障企业健康稳定发展具有重要意义。本文就肉制品企业的危机预警做出了一定的指标体系研究、以及预警方法做出了有意思的探索,有一定的参考意义。