摘要：随着网络技术的发展以及社交媒体的出现，信息传播渠道越来越丰富多样，不同的消费者对相关信息的搜索和观点表达呈现多样化特征，网络信息平台为观察消费者的信息搜寻行为和对各类信息的反应行为提供了数据条件。以 2018 年 8 月开始传入国内的非洲猪瘟疫情事件为例，利用 python 3.7 软件，本文基于从百度和微博爬取的文本信息和相关数据，通过文本分析法将所获百度和微博文本信息、新闻案例评论信息量化，方便进一步分析；通过统计描述法将全国、辽宁、江苏、四川等地的非洲猪瘟搜索指数走势图和新闻案例评论分类所得数据进行描述分析，进而对整体文本信息和数据进行总结描述；对于新闻案例，将新闻评论的网络用户按照粉丝数量、责任归因、看待问题态度等方面进行分类，建立 logit 模型将新闻评论量化结果回归，分析出网友在是食品安全问题上责任归因对象的分布情况及其看待问题态度和粉丝数量的关系；最后得出距离与疫情关注度成正比、粉丝数量与评论理性程度成正比、评论会对后来评论产生影响的结论，探索相关理论。从政府部门、相关机制、网络个体、网络媒体等多方面提出建议。

关键词：非洲猪瘟，信息搜寻，地域分布，责任归因，情感倾向

 

目 录

摘 要

Abstract

一、绪论 ... 1 

（一）研究背景与意义  1 

（二）问题提出.. 1 

（三）研究内容与框架  2 

1.研究内容.. 2 

2.研究框架.. 2 

（四）研究方法.. 3 

（五）研究特色与创新  4 

1.基于网络搜索和社交媒体大数据，数据量庞大 .. 4 

2.采用文本分析法分析消费者对食品安全信息的反应 .. 4 

3.在研究框架上同时考虑信息的输入与输出 .. 5 

二、文献综述 ... 5 

（一）信息获取渠道及其特点的研究  5 

（二）消费者的信息搜寻行为影响因素的研究  6 

（三）食品安全问题对消费者行为的影响  7 

（四）文献简评.. 8 

三、研究假设 ... 8 

（一）事件发生距离对消费者关注度产生的影响 .. 8 

（二）评论对于后续评论产生的影响  9 

（三）微博粉丝数量与评论态度的联系 .. 9 

（四）关注的微博数量对消费者理性程度的影响 . 10 

（五）性别对消费者理性程度的影响 ... 10

 四、数据分析 .. 11 

（一）基于百度指数的非洲猪瘟疫情信息搜寻行为分析 ... 11 

1.“非洲猪瘟”关键词的全国搜索趋势分析 . 11 

2.“非洲猪瘟”关键词的分区域搜索趋势分析 ... 12 

3.“非洲猪瘟”关键词的分地区搜索对比分析 ... 14 

（二）基于新浪微博评论文本的非洲猪瘟疫情反应分析 ... 15 

1.消费者对非洲猪瘟疫情信息的反应 ... 16 

2.影响消费者非洲猪瘟疫情反应的因素分析 . 18 

（三）影响评论者倾向性的实证分析 ... 23 

1.影响评论者理性态度的因素分析 . 23 

2.评论归因的影响因素分析 ... 25 

五、研究结论与建议. 27 

（一）研究结论. 27 

1.搜索热度与非洲猪瘟疫情发生距离成反比 . 27 

2.粉丝数量与微博博主的理性程度无关 . 27 

3.热评对于后续评论的影响方向存在不确定性 ... 27 

4.随着关注的微博博主数量增加，用户发表理性言论的可能性越大。 ... 28 

5.性别是影响消费者理性程度重要因素 . 28 

（二）基于研究结论的社交媒体现象探讨 ... 28 

1.微博评论的社会影响 ... 28 

2.跟帖的群体极化现象 ... 28 

3.个体特性对评论内容的影响 . 29 

（三）政策建议. 29 

1.政府方面. 29 

2.网络用户方面 . 29 

3.媒体方面. 30 

参考文献 .. 31 

附录：原始数据  33 

致谢 .. 34