新媒体时代高校网络舆情危机的智能预警模型与治理效能

摘要

本研究针对新媒体时代高校网络舆情治理的迫切需求，构建了一套基于多源数据融合的智能预警模型，并通过实
证研究验证其治理效能。研究首先系统分析了当前高校网络舆情在传播速度（较传统模式提升 15 倍）、传播渠道（平均
每个事件涉及 3.2 个平台）和内容形态（70% 热点舆情由视觉化内容引发）三个维度的特征演变。在此基础上，研发了包
含数据采集、情感分析和危机评级三大模块的智能预警系统，其中改进的 BERT-wwm 模型将负面情绪识别准确率提升至
91.4%，多维度加权评估体系实现了 88.9% 的重大舆情预警准确率。通过在 6 所高校的实地应用表明，该系统使平均响应时
间缩短 65%，危机处置效率提升 40%。研究同时揭示了当前技术在非结构化数据处理（图片识别准确率 78%）和基层响应
体系（延迟率 19%）等方面存在的局限，为后续研究指明了方向。