【摘 要】
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【目的/意义】党的二十大报告提出“提高防灾减灾救灾和急难险重突发公共事件处置保障能力”。政务微博已成为政府部门发布自然灾害事件信息的重要平台，建立有效的政务微博舆情预警机制，有助于及时掌握舆情走势，为网络空间治理和调整应急救助救灾决策提供参考依据。【方法/过程】研究建立了包含突发自然灾害事件中网民情绪状态预测模块和舆情警级识别模块的政务微博舆情预警系统，并对政府自然灾害救助应急响应等级与舆情风险等
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“网络型知识组织成员错时空的隐性知识合作机制及其实现研究”（71702039）； 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“大数据支持下社交媒体平台重大疫情舆情的智慧治理机制研究”（22SHB172）； 黑龙江省经济社会发展重点研究课题“全媒体时代黑龙江省突发热点舆情引导处置对策研究”（22274）；
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【目的/意义】党的二十大报告提出“提高防灾减灾救灾和急难险重突发公共事件处置保障能力”。政务微博已成为政府部门发布自然灾害事件信息的重要平台，建立有效的政务微博舆情预警机制，有助于及时掌握舆情走势，为网络空间治理和调整应急救助救灾决策提供参考依据。【方法/过程】研究建立了包含突发自然灾害事件中网民情绪状态预测模块和舆情警级识别模块的政务微博舆情预警系统，并对政府自然灾害救助应急响应等级与舆情风险等级进行了联合分析，划分了四种情况，提高了应急管理的操作性和针对性。通过“河南遭遇特大暴雨”案例验证了舆情预警系统的准确性和适用性。【结果/结论】检验结果表明：新陈代谢灰色马尔科夫动态预测模型显著提高了舆情预警的预测精度，结合灰色关联分析建立的警级识别方法结果可靠。研究有助于健全政府部门对突发自然灾害舆情风险的应急管理体系，建立预警与响应的联动机制，提升应急管理能力。【创新/局限】研究以动态预测的理念引入了新陈代谢模型，并建立了自然灾害事件舆情预警与应急响应的联动机制，未来可进行多案例、多情景的验证。
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