从“感知”到“预知”： 基于多源数据融合的突发事件舆情预警与精准引导机制研究

赵 静雯
河北机电职业技术学院

摘要


在数字化浪潮席卷全球的当下，突发事件呈现出爆发突然、连带性强、社会影响力大等特征，传统的
“事后应对”式舆情管理已难以满足现代社会治理的需求。本文旨在构建一套从“感知”向“预知”跨越的突发事
件舆情预警与引导机制，核心在于深度融合物联网传感器、社交媒体文本、政务业务系统及卫星遥感等多源异构
数据。通过改进的小波变换去噪、BERT-wwm 语义解析及跨模态注意力网络（CMAN），实现对海量碎片化信息
的深度特征提取与时空对齐。在此基础上，引入LSTM-Attention预测模型与动态权重分配算法，结合贝叶斯推理
与D-S证据理论，构建具有高精度（≥89%）与低误报率（<3%）的风险预警体系。研究进一步提出“平战结合”
的精准引导策略，利用知识图谱与联邦学习技术，在保障数据隐私的前提下实现舆情的溯源追踪与态势推演。本
研究不仅为智慧应急管理提供了系统性的技术框架，更为维护社会稳定与国家安全提供了强有力的理论支撑与实
践路径。

关键词


多源数据融合；突发事件；舆情预警；精准引导；时空关联；深度学习

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