【摘 要】
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近年来的社会危机事件表明,社交媒体平台已成为传播信息、开展联结行动的主流社会报道工具.基于决策与推理的双系统说服模型—启发式与系统式处理,本文通过微博平台定量地探
【机 构】
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北京邮电大学经济管理学院, 北京 100876;北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室, 北京 100876;西安电子科技大学经济与管理学院, 陕西西安 710126;上海对外经贸大学人工智
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近年来的社会危机事件表明,社交媒体平台已成为传播信息、开展联结行动的主流社会报道工具.基于决策与推理的双系统说服模型—启发式与系统式处理,本文通过微博平台定量地探讨了联结行动中积极分子的用户生成内容(UGC)与公众参与间的复杂关系.借鉴道德判断和认知加工文献,视道德呼吁内容为启发式线索,功利呼吁内容为系统式线索,考察其重要性,并从情绪唤醒的角度研究了社会危机中常见的两种消极离散情感:焦虑和悲伤.利用两个不同社会危机期间(2016年魏则西事件和2018年泰国沉船事件)的数据集,结合机器学习算法与负二项回归模型,发现两类呼吁性内容均可刺激普通用户作为扩散者参与联结行动.同时,嵌入在UGC中的悲伤情绪增加了道德呼吁的重要性,而焦虑情绪则促进了功利呼吁的正向影响.实证结果对联结行动的行动者、危机管理者和应急救援部门都具有重要的现实意义.
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