3.2 与《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》相关微博

（1）涉及领域。《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》[19]是 《灾害学》期刊2006年第21卷第3期发表的论文。这篇论文引起微博关注的重要原因在于，论文运用可公度法推算出2008年川滇地区会发生6.7级以上强烈地震。该结论与2008年汶川地震相吻合。因此该微博涉及的领域包括两个方面，第一是研究结论的推广；第二是研究方法的探讨。微博对研究结论是一致的好评；对于可公度法具有不同的观点，有些是推广该方法，有些是怀疑。无论哪一种观点，在微博中都缺乏科学的认证。

图5 2011年微博发文统计图Fig.5 Micro-blog dispatch statistics in 2011

图6 2012年微博发文统计图Fig.6 Micro-blog dispatch statistics in 2012

图7 2013年微博发文统计图Fig.7 Micro-blog dispatch statistics in 2013

（2）评论数和转发数。《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》[19]相关微博评论和转发数均较少，如图11所示。从图11可知， 《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》相关内容转发量相对较少，而评论数更少，说明关注度非常低。

图8 2014年微博发文统计图Fig.8 Micro-blog dispatch statistics in 2014

图9 2015年微博发文统计图Fig.9 Micro-blog dispatch statistics in 2015

图10 2016年微博发文统计图Fig.10 Micro-blog dispatch statistics in 2016

（3）传播途径。《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》[19]相关微博具有清晰的传播途径。如图12所示。通过图12可以看出 《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》[19]相关微博传播过程中，传播的重要节点有 “长安落雪誓治拖延症”和 “一朵小咩”；其他用户如 “阿PG”和 “蚊几羊几庚几”也引起了转发。形成了多元中心的雏形。

图11 《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》[30]相关微博转发数与评论数示意图Fig.11 Forwarding number and comment number diagram of the relevant Microblog of Sichuan-Yunnan earthquake trend research based on commensurability method[30]

图12 《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》相关微博传播途径示意图Fig.12 Schematic diagram of transmission routes of the relevant Microblog of Sichuan-Yunnan earthquake trend research based on commensurability method

（4）传播峰值。通过数据汇总，得出各个年份微博发布趋势图，如图13所示。由图13可知，《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》[19]相关微博传播峰值出现在2011年3月14日。该时间正好是在2011年3月11日东日本大地震[28]之后。说明当突发性大地震事件发生时，所谓地震预报问题的关注度会重新提高。

图13 《基于可公度方法的川滇地区地震趋势研究》相关微博传播峰值示意图Fig.13 Sketch map of propagation peak value of the relevant Microblog of Sichuan-Yunnan earthquake trend research based on commensurability method

4 结语

微博可视分析工具PKUVIS可以相对直观、全面、有效的在微博上进行灾害学传播途径的分析。

（1）灾害学在微博这个大众传播平台上的整体关注度非常低。灾害学知识的传播没有能充分利用好微博这个平台，尤其是防灾减灾技能方面的宣传在微博中更少。

（2）要有目的的培养正面宣传防灾减灾知识的大V，抓住防灾减灾宣传的话语权，用科学的知识来占领这一宣传阵地。

（2）微博传播灾害学知识已基本形成多元中心的雏形。

（3）世界上重特大地震灾害发生后是灾害学知识传播有效时间。如何利用这种时机做好防灾减灾的正面宣传，是我们值得重视和研究的问题。

[1]赵思健.再论自然灾害风险的时空尺度[J].灾害学，2016，31（4）：1-10.

[2]尚志海.城市自然灾害前瞻性风险管理与绩效评估[J].灾害学，2017，32（2）：1-6.

[3]陈通，郑通彦.2015年中国大陆地震灾害损失述评[J].灾害学，2016，31（3）：133-137.

[4]周桂华，杨子汉.2015年云南主要自然灾害灾情分析[J].灾害学，2016，31（3）：138-145.

[5]周桂华，吴惠标.2016年云南主要自然灾害特点及减灾对策研究[J].灾害学，2017，32（3）：112-119.

[6]白华，林勋国.基于中文短文本分类的社交媒体灾害事件检测系统研究[J].灾害学，2016，31（2）：19-23.

[7]李宁，王烨，张正涛.从科技论文数量和内容看自然灾害风险度评估方法的转变[J].灾害学，2016，31（3）：8-14.

[8]苏飞，何超，黄建毅，等.灾害风险感知现状及趋向[J].灾害学，2016，31（3）：146-151.

[9]苏飞，殷杰，何超，等.国际洪灾风险感知研究的文献计量分析[J].灾害学，2016，31（4）：145-149.

文章来源：《自然灾害学报》 网址: http://www.zrzhxb.cn/qikandaodu/2020/0713/342.html