管 健，孙凯强，王乐豪

（南京信息工程大学自动化学院，江苏 南京210044）

1 引言

据CNNIC最新发布的《第45次中国互联网络发展状况统计报告》统计[1]，中国网民规模为9.04亿，网络舆情是以网民为主体，以互联网为平台，所产生的具有一定影响力的表现。2020年，新冠疫情对中国造成巨大的损失，网络成为民众接收信息的主要方式，疫情期间发生的事件在庞大的网络群体中产生了巨大的舆论，带来的影响不可小觑。负面的新冠舆情会引导民众走入歧途，导致一些极端的事件发生，也会对社会和经济造成不小的威胁。笔者从事新冠疫情研究与预测方向，新冠舆情是研究的重点，所以设计了有效的方法实现对新冠舆情事件预警等级的快速评价，及时地作出预警，制定出有效的应对策略非常重要。本文基于模糊推理方法，以微博为平台，通过对新冠舆情事件的分析，快速并准确地对新冠舆情事件作出预警等级的评价，可以准确并且迅速地辅助引导新冠舆论方向，从而使得负面的新冠舆论对社会和经济等造成的损失最小化。

2 新冠微博舆情指标的构建

网络舆情的研究一直是舆情研究的热点，目前网络舆情研究主要是指标的建立和模型的建立。指标的建立途径如下：①从舆情整体出发，对指标进行筛选；②从舆情事件的性质出发，比如突发性事件等，确定特定的指标；③从不同的媒体平台出发，比如新闻、微博、论坛等；④从不同的主体出发，比如国家、高校等多角度来建立[2-3]。……