重大突发事件下舆情传播回音室效应中社交机器人交互特征研究

来源：图书情报工作杂志2026年第3期北京时间：

作者：王晰巍,赵阳,汤明

单位：1 吉林大学商学与管理学院 长春 130012;2 吉林大学大数据管理研究中心 长春 130012;3 吉林大学网络空间治理研究中心 长春 130012;4 吉林大学国家发展与安全研究院 长春 130012;5澳门城市大学人文社会科学学院 澳门 999078

摘要：[目的/意义] 研究重大突发事件下舆情传播中社交机器人交互特征，对于提升未来突发事件下的舆情引导能力，实现公共应急措施和构建国家现代化治理体系具有重要意义。[方法/过程] 基于社会网络理论，利用BERTopic主题模型和社会网络分析方法，构建舆情传播回音室效应中社交机器人交互特征识别模型。结合梅州高速塌方和广州龙卷风两个舆情事件进行实证分析，识别回音室效应及其中的社交机器人，从内容特征和行为特征两个角度分析回音室效应中社交机器人交互特征。[结果/结论] 在内容特征方面，回音室效应和社交机器人更多地影响人类的负面情感，回音室效应中社交机器人关注的主题单一且同质化严重。在行为特征方面，社交机器人更多通过信息转发行为与人类交流，促进回音室效应的产生，社交机器人提高网络信息传播效率的能力低于人类，社交机器人处于回音室网络的端点位置。研究证明，与其他社交机器人识别模型相比，提出的特征识别模型在鲁棒性、容错性和泛化能力上表现更为优异。

关键词：重大突发事件,舆情传播,回音室效应,社交机器人,交互特征,

基金资助：本文系教育部人文社会科学研究一般项目“信息生态视角下人工智能生成内容人机交互风险及治理路径研究”（项目编号24A10183005）研究成果之一。