新闻网讯(通讯员蔡红涛)新冠肺炎疫情爆发以来，网络舆论事件频发，各类新闻真假难辨，大众参与程度高，舆论传播的倾向性明显，社会情绪与舆论场出现互激励现象，“抗击新冠肺炎疫情”的舆情治理面临着严峻的挑战。
在江昊教授带领下，电子信息学院先进网络与智能系统研究团队开展了新冠肺炎疫情的舆情治理大数据分析工作。团队克服无法集中办公和计算资源不足的困难，临时租用一批云服务器，在中宣部相关部门的指导下利用闻海大数据平台开展工作。
团队分别对疫情中重要事件的复杂网络传播模型、传播关键节点的发现、传播网络演化过程、谣言追溯与快速定位、传播时间序列模式发现、社会情绪与舆论传播的关系等专题进行了研究。
师生们在一个月内提交多篇研究报告与建议，为宣传部门舆情治理积极建言献策，服务疫情防控大局，辅助宣传部门采取措施，引导民众及时获取准确的疫情防控相关资讯，澄清不实言论，阻断谣言传播路径，避免信息过载引起的社会情绪波动。其中包括：识别网络机器人在此次舆情发展中的负面作用，精准定位网络机器人；分析社交网络账号转发、阅读偏好，支撑谣言的快速溯源和定位；挖掘各类新闻事件的互联网转发传播模式，构建社会情绪驱动的舆情发展预测模型，准确预测舆情变化趋势；量化研究了舆情与疫情的相互作用机制，评估了舆情对疫情传播的抑制作用和程度，为重大突发公共卫生事件中舆情治理和疫情防控提供了建议。
与“钟南山”相关事件的传播网络
“广东|浙江一级响应”事件传播网络
团队网络协同办公
（编辑：付晓歌、相茹）
