党的二十大以来,党中央高度重视重大安全风险防范、主流思想舆论传播、良好网络生态构建及风险监测预警体系构建,在多次纲要文件中反复强调加强网络空间建设、科学引导舆论以防范各类重大风险的重要指示。当前国际战略格局深刻演变,我国面临重大风险挑战。社交网络舆情是社情民意的体现,一方面是公众意识形态的表现,一方面是网民对于现实社会不满及切实需求的表达,在缺乏科学引导和有效回应的情境下将激化社会矛盾造成社会冲突危害社会稳定发展。全媒体时代背景下,社交网络舆情在多平台中并发式传播,为舆情风险识别工作带来难度和挑战。知识图谱为多平台的舆情知识组织提供高效分析手段,有利于对舆情多平台传播特征进行结构化分析和推理。构建舆情多平台主题图谱能从不同要素维度对舆情多平台进行解构和分析,以客观、准确地把握舆情多平台传播的整体特征和不同平台中的具体异同点,进而针对性的提出社交网络舆情多平台风险防范的具体策略。本文以社交网络舆情多平台即由多个平台舆论场组成的社交网络舆情为研究对象,结合实证研究、文本分析、知识图谱、机器学习及系统科学研究方法,从信息生态理论出发,构建舆情多平台主题图谱并提出舆情多平台风险识别模型以及舆情多平台风险防范策略。本研究主要包括六个部分。首先在第三章提出社交网络舆情多平台主题图谱分析模型,是全文的理论核心框架,确定舆情多平台包含的要素和要素之间的关系,将舆情多平台的要素与信息生态要素一一对应,指出舆情多平台主题图谱包括多平台用户角色图谱、多平台群落信息图谱、多平台时空特征图谱三个维度。进一步在第四、五、六章,根据从微观到中观到宏观的层次逻辑,以“河南7.20暴雨”作为实证话题,分别基于信息人、信息、信息环境要素维度,构建多平台的用户角色图谱、多平台群落信息图谱及多平台时空特征图谱并进行分析,明确多平台用户、信息、时空特征的整体特征和内在异同点,为第七、八章提供理论支撑。随后,第七章构建舆情多平台风险识别模型,根据第四至六章图谱分析结果确定导致舆情风险发生的具体要素,为第八章提出舆情多平台风险防范对策提供理论支撑。最后,第八章提出舆情多平台风险防范的具体策略,是本文实践层面的落脚点。下面予以详细阐述。首先第三章是全文的理论核心框架,对社交网络舆情多平台包含的要素和要素之间的关系进行解析,将舆情多平台划分为主体、本体、时空和媒体四要素,明确舆情多平台的组成,进一步基于信息生态理论构建社交网络舆情多平台主题图谱生态要素模型,将信息生态要素与舆情多平台要素进行一一对应。在这基础上,构建社交网络舆情多平台主题图谱分析模型,说明社交网络舆情多平台主题图谱由多平台用户角色图谱、多平台群落信息图谱及多平台时空特征图谱组成,从信息人角度对多平台的用户角色、从信息角度对多平台的语义内容及从信息环境角度对多平台的时空结构进行剖析。最后,基于图谱的分析结果提出社交网络舆情多平台风险识别模型,为舆情多平台风险防范提供理论支撑。第四章基于信息人因子对舆情多平台的主体要素进行分析。将用户的主题特征、信息行为特征及社会网络结构特征作为用户角色聚类指标,对多平台的用户角色进行聚类并构建多平台用户角色图谱。利用LDA主题模型识别用户主题;对用户的信息行为特征进行数理统计;通过Page Rank算法和中介中心性算法确定用户的社会网络结构特征。采用DBSCAN聚类算法进行聚类得到用户角色种群后,采纳知识图谱工具Neo4j构建社交网络舆情多平台用户角色图谱,对多平台中的用户角色关系、角色功能、角色协作和角色转变进行分析。本章对应信息人要素,主要分析舆情多平台中的用户,为第五章从中观层面分析信息奠定基础。为第七章舆情多平台风险识别模型的构建和第八章舆情多平台风险防范策略的制定提供理论支撑。第五章基于信息因子对舆情多平台的本体要素进行分析。构建多平台群落信息图谱分析多平台群落持有的舆情信息。多平台群落信息图谱由多平台群落语义图谱、情感表达图谱和主题演化图谱三部分组成。使用依存句法分析、语义角色标注、文本语义三元组抽取方法构建群落语义图谱;调用百度AI情感分析接口识别情感属性构建情感表达图谱;采用社会网络分析法及节点重要性计算识别舆情多平台主题的演化。本章从中观层面分析了社交网络舆情多平台中的信息,为第六章从宏观层面分析社交网络舆情多平台的时空环境特征奠定了基础。为第七章舆情多平台风险识别模型的构建和第八章舆情多平台风险防范策略的制定提供理论支撑。第六章基于信息环境因子对舆情多平台的时空要素进行分析。从时空关联的角度分析社交网络舆情多平台的时空环境特征。使用知识图谱工具Neo4j分别构建多平台时空网络和单平台时空网络。通过局部聚类系数计算对多平台时空网络的紧密程度进行分析,使用中心性算法和Louvain社区发现算法对不同平台时空网络中的重要城市、空间社团。采用时空扫描统计方法对负面舆情出现的时空聚集点进行扫描,发现负面舆情聚集的时空格局,整体对舆情多平台的时空网络特征和负面舆情聚集格局进行归纳。本章从宏观层面分析了舆情多平台中的时空环境特征,为第七章舆情多平台风险识别模型的构建和第八章风险防范策略的制定提供理论支撑。基于第四、五、六章的分析结果,在第七章中从信息生态系统的整体性视角出发,构建社交网络舆情多平台风险识别模型,以舆情多平台整体的风险是否发生为识别目标,根据信息生态因子确定导致风险发生的基本要素为多平台用户、多平台信息、多平台环境和多平台技术,结合第四至六章图谱的分析结果提出基本要素包含的具体的二级要素。采用解释结构模型确定要素之前的关系路径并使用贝叶斯网络结合风险要素之间的作用路径对舆情多平台的风险进行识别。本章与第四至六章一一对应,为第八章舆情多平台风险防范策略的制定提供理论支撑。最后在第八章中,提出社交网络舆情多平台风险防范策略。首先对社交网络舆情多平台风险防范进行概述,进一步提出具体的策略体系,在第四、五、六、七章分析成果的基础上,构建社交网络舆情多平台风险防范策略体系,最后提出社交网络舆情多平台风险防范策略。防范体系分别从舆情多平台用户、舆情多平台信息、舆情多平台环境和舆情多平台技术四个维度构成,进一步提出对应的社交网络舆情多平台风险防范策略,本章是全文的实践层面的落脚点。本文在理论层面,提出社交网络舆情多平台主题图谱构建与分析模型,对社交网络舆情多平台进行解构分析,确定其包含的要素和要素之间的关系,为社交网络舆情多平台主题图谱的构建与分析提供理论支撑及实践指导。从多平台用户角色、多平台群落信息及多平台时空特征三个主题维度对舆情多平台进行拆解分析,更深入地挖掘并确定舆情多平台的特征,同时根据特征提出舆情多平台风险识别模型客观、科学的对社交网络舆情多平台风险的发生进行识别和判断,为社交网络舆情的科学管理提供有效的理论支撑。在实践层面,结合典型热门舆情话题进行实证分析,为多平台用户角色识别、多平台群落信息语义确定以及舆情多平台的时空环境特征的整体规律及平台间的异同点进行确定,为社交网络舆情多平台风险防范从舆情多平台用户、舆情多平台信息、舆情多平台环境及舆情多平台技术等层面提供具体的对策参考,为相关部门开展我国防范舆情多平台重大风险的具体实践提供科学指向。