提取中国台风灾害的公众舆论：以登陆台风“梅花”（2022）在新浪微博为例的研究

为何风暴中的线上讨论重要

当一场强台风逼近陆地，人们不再只是等待电视播报——他们会拿起手机。在2022年台风“梅花”期间，风暴在沿海罕见地四次登陆时，数以百万计的帖子出现在中国的新浪微博平台上。本研究提出一个简单但重要的问题：这股涌现的线上信息流能否帮助我们实时理解民众的处境，并指导官方如何发布预警和保护公众？

一场不肯停歇的风暴

台风“梅花”于2022年9月初在菲律宾以东的暖海上形成，随后逐步向中国东部靠近。几天之内它经历了增强、减弱与再增强，随后做出前所未有的举动：在浙江、上海、山东和辽宁四个不同的省市四次登陆。每次登陆都带来强风和暴雨，国家气象服务通过其新浪微博账号推送每次最新的预报更新。那些官方发布的信息，连同不断加剧的降雨，共同决定了公众关注在网络上起伏的节奏。

人们在网上讨论什么

研究者在15天内收集了19,417条提及台风“梅花”的微博帖子。通过计算机文本分析，他们发现大多数信息集中在四类日常主题：台风如何扰乱生活（如航班取消、停课和街道积水）、天空和天气的观察、官方的风暴信息、以及救援与应急行动的报道。台风来袭前，帖子以预报和警示为主。随着风暴登陆和降雨加剧，讨论迅速转向损害、日常不便，随后又转向恢复与救援工作。普通用户的短而随意的帖子多为现场景象描述，而较长的帖子通常更详细地讨论多重关切。

谁在发声，他们的感受如何

研究团队还分析了发帖主体。“官方”账号——如政府机构和新闻媒体——倾向于发布中性、事实性的更新，内容包括风暴路径、降雨量和应急措施。相比之下，个人账号则侧重于切身体会：被突如其来的大雨困住、对工作和学校的担忧，或在风暴过后惊叹于壮丽的晚霞。这些个人帖子情绪更为强烈，尤其表现为沮丧和忧虑。当研究者使用现代语言模型对语调进行分类时发现，负面情绪在风暴最强且登陆的日子达到峰值，而关于救援行动和风暴减弱后美丽天空的帖子中更常见正面情绪。

地面降雨与线上反应

为了解线上讨论与实际情况的对应程度，研究将每日微博活跃度与五个受影响省份的测得降雨量进行了比较。在国家预报突出某次登陆的地区，如浙江和上海，降雨较大的日子也伴随着更多的发帖，尤其是表达负面情绪的帖子。在那些虽有强降雨但未获同等官方关注的地区，降雨量与发帖量之间的联系则较弱。总体来看，日累计降雨量与发帖总量及其中负面帖子的比例有很强的关联。中性帖子（主要是官方预报）也随风暴增多，而正面帖子的变化则与天气的关联不那么明显。

对未来风暴的启示

对非专业读者而言，关键结论是社交媒体像一个巨大的实时传感器，反映灾害中的人类体验。随着降雨加剧和影响扩散，人们会转向像新浪微博这样的平台以获取信息、表达担忧并报告损害。与此同时，官方账号为公众关注的焦点定下基调：当预报点名某些省份时，当地居民在线上的反应更为强烈。作者认为，紧急管理者可以利用这些模式来微调风暴预警——将信息发布与公众注意力相匹配、将明确的事实与实用建议和同理心结合，并将负面帖子激增视为早期困境信号。尽管本研究聚焦于一场台风和一个平台，但它展示了如何通过细读在线对话来在下一次大风暴来临时更好地保护公众安全。

引用: Sun, Y., Wang, Q., Zhu, Y. et al. Extracting public opinion on typhoon disasters in China: a sina weibo case study of landfalling typhoon Muifa (2022). Sci Rep 16, 10227 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40736-8

关键词: 台风风险传播, 灾害时期的社交媒体, 公众情绪分析, 新浪微博案例研究, 极端天气影响