基于新浪微博数据，运用网络爬虫技术，获取2022年3月16日吉林松原MS4.3地震舆情信息数据并进行分析，发现舆情传播生命周期通常为震后48小时，震后舆情传播信息广度通常呈双峰分布，官方与自媒体的信息发布更易推动舆情事件热度多峰的形成，政府与自媒体的介入可有效稳定网友情绪并提升网友情绪评分。
Based on Sina Weibo data, using web crawler technology, this study obtains and analyzes the public opinion information data of the MS4.3 earthquake in Songyuan, Jilin on March 16, 2022. It is found that the life cycle of public opinion communication is usually 48 hours after the earthquake, and the breadth of public opinion communication information after the earthquake is usually bimodal distribution, and the information release of official and self-media is easier to promote the formation of multiple peaks of public opinion events, while the intervention of the government and self-media after the earthquake can effectively stabilize the emotions of netizens and improve the emotional score of netizens.
2024,45(2): 171-176 收稿日期：2023-10-24
DOI：10.3969/j.issn.1003-3246.2024.02.022
基金项目：黑龙江省地震局一般科研项目（项目编号：202205）
作者简介：胡越（1995—），女，硕士研究生，助理工程师，主要从事信息网络安全工作。E-mail：724277294@qq.com
参考文献：
曹彦波，毛振江. 基于微博数据挖掘的九寨沟7.0级地震灾情时空特征分析[J]. 中国地震，2017，33（4）：613-625.
韩少卿. 网络舆情热点事件传播的生命周期研究[J]. 东南传播，2018，（10）：88-90.
胡悦，王亚民. 基于模糊神经网络的微博舆情趋势预测方法[J]. 情报科学，2017，35（12）：28-33.
刘国巍，程国辉，姜金贵. 时空分异视角下非常规突发事件网络舆情演化研究——以“上海12.31踩踏事件”为例[J]. 情报杂志，2015，34（6）：126-130.
牛伟纳，张小松，范文慧.基于评论数量的微博舆情事件热度与发展趋势预测方法:CN201811336392.3[P].2019-3-22
王旭，孙瑞英. 基于SNA的突发事件网络舆情传播研究——以“魏则西事件”为例[J]. 情报科学，2017，35（3）：87-92.
赵金楼，成俊会. 基于SNA的突发事件微博舆情传播网络结构分析——以“4.20四川雅安地震”为例[J]. 管理评论，2015，27（1）：148-157.
