医药企业负面网络舆情演化及应对策略研究.pdf
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1、第 24 卷第 2 期2023 年 4 月南华大学学报(社会科学版)Journal of University of South China(Social Science Edition)Vol.24 No.2Apr.2023收稿日期 2022-06-01基金项目 国家自然科学基金面上项目“涉核项目网络舆情跨界平行演化机理及其控制策略研究”资助(编号:71974090);湖南省自然科学基金面上项目“涉核事件舆情平行演化机理及其集成化响应决策方法研究”资助(编号:2018JJ2336);湖南省哲学社会科学基金青年项目“新媒体时代问题疫苗事件舆情平行演化及其控制策略研究”资助(编号:18YBQ10
2、5)作者简介 谢天(1984),男,湖南醴陵人,南华大学经济管理与法学学院教授,博士。1 南华大学经济管理与法学学院硕士研究生。医药企业负面网络舆情演化及应对策略研究谢 天,曾 敏1(南华大学 经济管理与法学学院,湖南 衡阳 421001)摘 要 探讨因媒体不当报道引发医药企业网络舆情危机的演变规律,为企业找寻适宜的对策,有助于提高医药企业危机应对能力。文章以“深圳康泰公司乙肝疫苗信任危机”为例,构建了医药企业负面网络舆情演化和响应策略的系统动力学模型,并采用 Vensim PLE 软件进行仿真。结果表明:医药企业负面网络舆情经过酝酿、爆发、衰退三个阶段,且呈现爆发时间短、热度高、负面情绪强的
3、特点;医药企业应根据舆情演化阶段特征采取不同应对策略,三个阶段对应有效应急策略依次是提升舆情监测能力、端正担责态度、提高信息公开度和沟通能力、注意形象修复和注重人文关怀。其中,提高信息公开度和沟通能力对负面网络舆情热度的峰值均有明显的削弱效果,整体提升企业舆情应对能力是改善舆情、挽救医药行业信任危机的有力措施。关键词 医药企业;负面网络舆情;舆情治理;系统动力学中图分类号 F423.3 文献标识码 A文章编号 1673-0755(2023)02-0075-11DOI:10.13967/ki.nhxb.2023.0027 网络谣言治理报告显示近年来食药安全和医药健康类谣言一直居于“网络谣言排行榜
4、”的首列。在新媒体时代下,医药企业突发事件的网络舆情不同于一般性企业的舆情事件,舆情传播速度更快、波及范围更广、热度持续更长、社会危害性更大1。医药产品的安全直接关系人民切身利益,一旦爆出医药企业的突发事件,势必会引起网民的热切关注和强烈的反应,部分媒体为了博取流量故意夸大事实、发布虚假信息,加之我国网民固有对国产医药产品的不信任及大部分缺乏医学健康类的专业知识,谣言大面积大范围的涟漪效应极易激发公众恐慌、焦虑等情绪,使得负面舆情在短时间内呈几何级扩散2。近年来,医药企业频频卷入因信源不明、谣言、媒体不当报道等引发的网络舆情危机中,2013 年“康泰乙肝疫苗疑似预防接种异常反应事件”、2016
5、年“止咳药贝母检出硫磺事件”、2018 年“鸿茅药酒事件”、2018 年康泰生物面临“疫苗之王的风波”等,不难发现,医药企业突发事件基本上是被动发生的负面事件,有关负面报道和极端情绪评论以新媒体平台为载体快速发酵,很容易形成医药企业的网络舆情危机,关涉企业的名誉,使经济严重受损,甚至会演化为整个医药行业的信任危机,不利于政府管理和社会稳定3。因此,梳理医药企业突发事件演变为舆情的发展过程,分析负面网络舆情的演化规律和特征,在此基础上为关涉的医药企业提出有效应对网络舆情的策略,对医药企业的发展和社会的稳定具有重大意义。一 文献综述在国内外,已有很多学者对医疗健康类事件的网络舆情进行研究。SANT
6、OSH V 等分析 Twitter 上的有关传染病信息的真实性,确定了网民是网络舆情的主要传播者,给媒体和公共卫生机构舆情引导提供指导4。Wang J 等利用 SNA 研究工具得到疫苗事件的生命周期内不同阶段网络舆情的传播规律及特征5。曹武军等通过构建新冠肺炎网络舆情应对的系统动力学模型仿真分析,针对舆情发展规律为政府提供不同阶段的有效策略6。在突发事件网络舆情的传播规律方面,现有文献一般把网络舆情演化过程划分为三到四个阶段,如杜洪涛等基于生命周期理论将突发事件网络舆情划分为形成、高潮和消退三个阶段7,郭宇等以 PPRR 和 4R 危机管理理论为基础,将舆情发展划分为方兴、爆发、波动和消寂四个
7、阶段8。在企业突发事件网络舆情应对策略方面,宋劲松针对企业信任危机,从媒体行动(舆情过程)、政府响应、企业发声三个视角研究了危机的演变过程并提出应对流程9。姚晶晶等以长生生物疫苗事件为例从多主体视角出发研究企业负面舆情热度,得出对企业负面舆情热度影响最大的是企业主体的作用力10。此外,突发事件安全舆情传播与演化是受事件、媒体、企业多个主体交互影响,其中受事件自身因素起效时间最早,媒体作为“催化剂”,而相关企业的作用是最直接、作用时间最长、效力最大的11。因此,面对突发安全事件引发的网络舆情,不应仅依靠政府和官媒的调控,企业作为事件的当事人和相关利益者应发挥相应的作用力,提高企业防控舆情危机的能
8、力,将潜在的负面网络舆情扼杀在摇篮里,将已经发生的负面网络舆情用最小代价进行管理,降低衍生灾害发生的风险12。由于医药企业具有其特殊性,药品安全、功效虚假宣传或药品污染等突发事件的安全舆情,此类可划分为公共卫生事件13,现有文献对此类事件应对舆情策略研究大多从政府主体出发,研究医药企业作用力的成果较少,且其研究多为定性分析。本文针对医药企业突发事件的舆情危机,结合定量和定性方法,从涉企主体出发进行舆情演化规律及应对策略的研究,是一个比较新颖的角度,丰富了突发事件舆情危机方面的研究议题,对其他涉企热点舆情的应对也有借鉴意义。二 医药企业负面网络舆情的系统分析(一)系统动力学方法系统动力学14是将
9、系统结构理论和计算机仿真技术结合,深入剖析系统内部各要素间的相互关系和整体动态变化过程,在处理非线性、周期性、高阶的复杂系统问题时具有独特的优势,此外在建模过程中它能处理数据不足或难以量化的情况,因此其运用范围较广10-11,14-17。鉴于医药企业突发事件及网络舆情的演化过程受到多主体和多因素的影响,是典型的复杂系统,本文通过系统动力学构建相应模型,分析舆情危机的演化过程及影响因素,从而为医药企业提出各阶段的有效应对策略。(二)作用主体分析本文研究对象设定为事件、网民、网媒、政府、企业五个主体,这些主体共同作用于企业负面网络舆情的演化过程,见图 1。其中,事件是网络舆情的导火索,医药类安全事
10、件的影响力和对社会的危害度是舆情危机的内源动力3;网络媒体具有强大的信息传播力和引导力,而大部分网媒为自媒体,为了追求流量和热度,夸大事实、虚假报道,是负面网络舆情演进的外源动力2;网民是网络舆情系统中参与度最高的主体,其中大部分缺乏医药方面的科学认知,极易被网络谣言煽动非理性情绪13,进一步刺激企业的负面舆情热度;政府在调控网络舆情方面扮演着重要角色;企业是舆情危机的风险承担者,也是应对风险的重要主体。图 1 概念模型(三)系统边界的确定及基本假设模型边界的确定是为了确立企业负面网络舆情的主要影响要素,不考虑系统中其他相关度较小的要素,这使得研究更有意义。因此假设如下:第一,假设舆情信息全部
11、来自于网络,网络信息是畅通的,不存在网络瘫痪;第二,事件之间相互独立,不考虑其他衍生事件的影响;第三,本文重点研究医药企业突发事件的网络舆情;第四,在引导和控制舆情过程中,不存在政府运用行政手段删除有关信息或企业雇水军等人为影响舆情的情况;第五,对于难获取的数据,可以通过层次分析法、专家打分法等科学方法进行合理推测和估计。(四)模型因果回路图因果关系图是网络舆情相关主体之间的定性表达,见图 2。67 南华大学学报(社会科学版)2023 年图 2 因果关系图 1.事件子系统。事件的影响力和社会危害程度越大,事件作用力越大,网络负面舆情热度越大。随着负面热度的增加,会使得网媒、网民、政府的关注度提
12、高,引发事件热议和更广泛扩散和更多讨论,使得事件影响力增加,负面网络舆情热度直线升高。但随着时间发展会使得事件作用力逐渐减弱。2.网民子系统。事件作用力越大,企业负面舆情热度越高,网民的关注度越高,通过微信、微博等网络平台发帖和转载,使得舆情参与度上升,医药企业有别于一般企业,网民情绪强度增强,进而促使企业负面舆情热度高涨。3.网媒子系统。企业负面事件作用力越大,网媒的关注度越高,事件被报道新闻频率越高。由于网络媒体素质良莠不齐,某些媒体会散布大量谣言和出现“舆论失焦”煽动公众负面情绪15,使得企业负面舆情热度进一步激化,同时又会引起更多网络媒体的关注。媒体影响力越大,网络媒体的作用力越强,负
13、面网络舆情影响力越大。4.医药企业子系统。在医药网络舆情事件中,作为涉事主体的医药企业应积极应对负面舆情风险,作用于负面舆情演化的每一个阶段,是舆情危机能否得到妥善处理的关键因素。事件影响力或社会危害性越大,负面网络舆情热度越高,企业关注度也越高。企业应提高舆情监测能力和舆情响应速度,保持信息公开通畅,在舆情不同阶段采取相应不同措施,通过对危机事件的妥善处理和舆情正面引导,重建企业公信度,这些因素共同影响网民对企业的满意度,网民对企业满意度的提升会使负面舆情热度更快消退。5.政府子系统。企业负面网络舆情热度越高,事件越能引起政府的关注度,政府会介入调查并通过官方媒体向群众报道事件处置进展,政府
14、新闻报道频率代表了政府对事件的参与度,参与度越高对舆情的调控力度越大。三 医药企业负面网络舆情的系统流图系统流图是网络舆情演化过程中各主体相互作用的定量表达。完整的系统流图如图 3 所示。本文通过找到影响系统的相关变量及其因果关系,构造变量间的方程关系,其中一些主要变量的计算公式见表 1。77第 2 期谢 天,曾 敏:医药企业负面网络舆情演化及应对策略研究图 3 系统流图表 1 流图中主要公式子系统主要公式构造思路事件作用力事件作用力=(a事件影响力+b社会危害度)EXP(-Time/10)事件影响力和事件的社会危害性影响着事件作用力,其权重采取专家打分法,由于事件作用程度会随着时间推移减弱,
15、且后期减弱程度不断加快,因此用 exp 函数来表示11网民作用力网民作用力=网民关注度(1+民众情绪强度)医药企业突发事件很容易滋生人们的负面情绪,微博是中国网民使用较多的社交平台,微博参与度用系统动力学 Vensim PLE 软件中的表函数表示,数据来源于国家食品药品监管总局官网网媒作用力网媒参与度=网媒新闻报道频率网媒的影响力/10网媒的作用力=事件的作用力网媒的参与度/100网媒的新闻报道频率代表了网媒参与度,网媒影响力越大,参与度越高,网媒的作用程度也越高政府的作用力政府关注度=INTEGER(政府参与度事件的作用力)政府舆情调控=政府关注度(政府响应力度+政府公信力)h政府参与度具象
16、化为政府新闻发布的频率,用系统动力学 Vensim PLE 软件中的表函数表示,此外医药产品安全属于突发公共卫生事件,因此该事件的作用力影响政府的关注度政府舆情调控受政府的响应力度、政府公信力的影响,政府响应速度越快,舆情调控效果越好,然而若政府研判时间太长或新闻发布不充分,就会使得政府舆情调控效果下降,其中 0h187 南华大学学报(社会科学版)2023 年续表子系统主要公式构造思路医药企业企业公信度=IF THEN ELSE(0=Time:AND:Time5,(企业舆情监测能力+担责态度)10,IF THEN ELSE(5 =Time:AND:Time10,(企业舆情监测能力+沟通能力)1
17、0,IF THEN ELSE(10 =Time:AND:Time=20,(信息公开度+沟通能力)10,IF THEN ELSE(20 Time:AND:Time=28,形象修复10,0)网民对企业的满意度=舆情的响应速度+企业危机处理力度+企业公信度突发事件发生后,医药企业公信度受到企业舆情监测能力、担责态度、信息公开度、沟通能力和形象修复五个因素的影响18舆情热度企业负面舆情热度=m1事件的作用力+m2网媒的作用力+m3网民的作用力-n1政府的作用力-企业作用力n2企业的负面网络舆情热度与事件作用力、网媒作用力、网民作用力这三个因素正相关,与政府作用力和企业作用力这两个因素负相关。以上权重值
18、通过专家打分法和 Matlab 软件结合进行层次分析法来确定,其中 m1+m2+m3=1,n1+n2=1四 实证分析 以“深圳康泰公司乙肝疫苗事件”为例(一)事件背景深圳康泰生物制品股份有限公司(以下简称“深圳康泰”)的乙肝疫苗事件是由于网络媒体报道失真引发网络舆情危机的典型案例9。2013 年 12 月 11日,湖南某电视台发布“衡阳市 2 名婴儿注射深圳康泰乙肝疫苗后不幸死亡”的报道,12 月 19 日起深圳、广东、四川等各省相继报出婴儿疑似接种深圳康泰乙肝后死亡案例。一时间网络社交平台谣言四起,同时康泰应对负面舆情消极回避,使得负面网络舆情愈演愈烈,该事件以国家食品药品监督管理总局发布调
19、查结果:“婴儿死亡案例与接种疫苗无关”而告终。(二)模型数据采集模型中网民、企业、政府子系统中的常数根据相关资料并采用专家打分法来确定;主要通过知微事见、微博、国家食品药品监督管理总局等网站获取事件、企业、网媒子系统和政府子系统的数据;相关公式权重值采用专家访谈、层次分析法和 Matlab 软件结合来确定各因素的重要程度,结果见表 2。表 2 主要常数取值变量名取值事件影响力91.2社会危害度82网媒影响力77.9政府公信力68政府响应力度54.27 网民对舆情关注度可以用微博的发帖量与转载量来表现,政府和网媒的参与度可以通过新闻报道频率来具象化表达,相关数据收集于国家食品药品监督管理总局、新
20、浪、知微事见等网站,运用 VensimPLE 软件中的表函数表示,选取 2013 年 12 月 14 日至 2014 年 1 月 11 日共 28 天数据并将数据按一定比例缩小以方便处理,由于篇幅有限,部分表函数如下:微博参与度=WITH LOOKUP(Time(0,0)-(28,90),(0,4.11),(1,6),(2,6.4),(3,6),(4,6.4),(5,6.6),(6,3.48),(7,4.03),(8,4.56),(9,9.89),(9.33,44.6053),(10,59.22),(10.9817,56.0526),(11,56.8421),(12,57.59),(12.88
21、07,51.7105),(13.2936,46.5789),(14,37.8947),(14.367,8.684),(14.4495,5.921),(15,4.4),(15.9358,7.1052),(17,6.4),(18,23.6),(19.156,26.8421),(20.2294,27.2368),(21,17.6),(22,8.4),(23,6.8),(24.44,5.921),(25,3.6),(26,2.3),(27,1.05),(28,0.93)微信参与度=WITH LOOKUP(Time,(0,-0.8)-(28,90),(0,6.57),(0.908,12.74),(1.7
22、58,8.359),(2.146,14.333),(3,20.8),(4.6636,16.7228),(5.8868,12.7403),(6.1162,12.7403),(6.853,9.554),(7.4159,14.7316),(8.486,24.289),(8.8685,51.7684),(10.0153,62.9193),(11.4495,82.5),(12,84.94),(12.1346,82.1053),(13,51.3702),(13.6239,46.9895),(14,43.007),(14.2844,12.7403),(15,97第 2 期谢 天,曾 敏:医药企业负面网络舆情
23、演化及应对策略研究10.28),(16,20),(16.9266,33.0509),(18,32),(18.9908,37.4316),(20.1468,32.2544),(21,14.42),(22,18.85),(22.9541,23.8912),(24,22),(25,12.2),(26,5.8),(27,4.2),(28,2.41)(三)模型仿真结果分析1.系统基础模拟结果本文利用 Vensim PLE 软件对模型进行为期 28天的仿真分析并通过了模型的检验,仿真运行结果的舆情变动趋势和现实情况相一致,基本运行结果见图 4。图 4 医药企业负面舆情热度的发展趋势由图 4 可知,负面网络
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