【摘 要】
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[目的/意义]在网络社交媒体平台上，不同的公众情感在信息交互和传播过程中往往会出现“相生相克”现象，准确掌握和预测社交媒体环境中公众情感热度的变化规律，对于正确引导突发事件的网络舆情具有重要的理论价值。[方法/过程]在定性分析网民情感特征和交互模式基础上，结合生态科学中种群共生理论和Logistic方程，构建公众情感共生模型（E-SM），通过定义共生系数划分情感的7种共生模式，可使用差分回归法计算
【机 构】
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中国人民警察大学网络舆情治理研究中心
【基金项目】
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河北省高等学校人文社会科学研究项目“基于舆情大数据的群体性事件感知与应对策略研究”（项目编号：BJ2020210）； 警察大学科研重点专项课题“人工智能背景下网络虚假信息识别与治理对策研究”（项目编号：ZDZX202201）； 教育部人文社会科学项目“基于舆情大数据的突发事件网民情感风险感知与治理研究”（项目编号：20YJ
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[目的/意义]在网络社交媒体平台上，不同的公众情感在信息交互和传播过程中往往会出现“相生相克”现象，准确掌握和预测社交媒体环境中公众情感热度的变化规律，对于正确引导突发事件的网络舆情具有重要的理论价值。[方法/过程]在定性分析网民情感特征和交互模式基础上，结合生态科学中种群共生理论和Logistic方程，构建公众情感共生模型（E-SM），通过定义共生系数划分情感的7种共生模式，可使用差分回归法计算情感共生系数和模型稳定点，进而确定网络舆情中公众情感的共生模式和预测趋势。[结果/结论]通过共生模式的仿真模拟得出稳定状态下的公众情感值和增长速度与情感饱和量、共生系数、固有增长率、情感初值间的关系，以及7种情感共生模式的特点，并根据新浪微热点统计的微博热门话题事件中公众情感的真实数据与差分方程进行拟合，验证了E-SM模型具有很高的准确性。
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