突发公共卫生事件中公众情绪引导模型制造技术

本方案属于公共卫生事件处理领域，具体涉及突发公共卫生事件中公众情绪引导模型。包括用户终端：用于向用户展示发布的内容信息，并持续采集用户在阅读内容信息后的反馈信息，然后记录反馈信息产生时的反馈时间点信息，并且建立用户阅读的内容信息、反馈信息以及反馈时间点的情绪关联关系；情绪识别模块：用于接收不同的反馈时间点的反馈信息，并根据预设的情绪识别模型依次计算出不同时间点的反馈信息对应的情绪特征向量；情绪预测模块：根据情绪关联关系以及根据情绪特征向量的变化趋势，对用户下次阅读发布的内容信息后的反馈信息和反馈时间点信息进行预测。能够更加精确地识别用户的情绪变化信息，并对用户情绪进行正面引导。导。导。

【技术实现步骤摘要】
突发公共卫生事件中公众情绪引导模型


[0001]本方案属于公共卫生事件处理领域，具体涉及突发公共卫生事件中公众情绪引导模型。

技术介绍

[0002]近年来，社交媒体日渐成为社会传播的重要手段。突发公共卫生事件因其突发性、未知性和危害性的特点，在发生发展过程中几乎无法避免误导信息的产生和传播。对社交媒体特征（包括转发数、点赞数和评论数）、用户特征（包括关注数、粉丝数和是否认证）和文本内容进行综合判断，得出用户可信度和社交媒体的可靠性，效果最佳。
[0003]申请号为202011012538.6的专利技术专利公布了本申请公开了一种情绪识别与引导方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：从目标终端获取待识别的内容信息；其中，所述内容信息包括：文字信息、语音信息、图片信息中的至少任一项；利用预设情绪识别模型，分别计算出与所述文字信息、语音信息、图片信息对应的情绪值；根据与所述文字信息、语音信息、图片信息对应的情绪值，确定出所述目标用户的综合情绪类型；获取与所述综合情绪类型对应的推荐内容，并将所述推荐内容发送至所述目标终端；该申请能够更加准确的识别出用户当前情绪信息，并对用户情绪进行正面引导。
[0004]上述技术通过对多种实时信息进行处理后得到了用户当前的情绪模型，实时信息转化为实时的情绪值，然后对用户进行实时引导；在突发的公共卫生事件中，社会公众用户关注了解到该事件会产生对应的情绪值，但是通常情况下用户的情绪是随着时间的流逝会发生变化的，是一个动态且连续的过程；如果仅仅是靠瞬时的情绪值引导其用户，忽略了用户的情绪变化，其效果不太精确，无法给予用户较好的情绪引导。

技术实现思路

[0005]本方案提供一种突发公共卫生事件中公众情绪引导模型，能够更加精确地识别用户的情绪变化信息，并对用户情绪进行正面引导。
[0006]为了达到上述目的，本方案提供一种突发公共卫生事件中公众情绪引导模型，包括用户终端：用于向用户展示发布的内容信息，并持续采集用户在阅读内容信息后的反馈信息，所述反馈信息包括文字信息，语音信息、图片信息，然后记录反馈信息产生时的反馈时间点信息，并且建立用户阅读的内容信息、反馈信息以及反馈时间点的情绪关联关系；情绪识别模块：用于接收不同的反馈时间点的反馈信息，并根据预设的情绪识别模型依次计算出不同时间点的反馈信息对应的情绪特征向量；情绪预测模块：用于对用户下次阅读发布的内容信息进行解析，并根据情绪关联关系以及根据情绪特征向量的变化趋势，对用户下次阅读发布的内容信息后的反馈信息和反馈时间点信息进行预测，得到预测反馈信息和预测反馈时间点信息，若预测反馈信息和
预测反馈时间点信息超出预设阈值时，则生成用户下次阅读发布的内容信息调整指令；信息处理模块：用于根据时间顺序对用户下次阅读发布的内容信息进行排序，在接收到用户下次阅读发布的内容信息调整指令后，对用户下次阅读发布的内容信息进行调整，并发送至情绪预测模块，直至未收到用户下次阅读发布的内容信息调整指令后，生成用户下次阅读发布的内容信息排序表；其中，用户终端还用于根据排序表对发布的内容信息进行展示。
[0007]本方案的原理及有益效果：通过用户查看发布的内容信息后反馈出的文字信息、语音信息和图片信息，通过预设的情绪识别模型计算出用户不同时间点的反馈信息对应的情绪特征向量，得出反馈信息以及反馈时间点的情绪关联关系；预测用户下次阅读发布的内容信息后的情绪特征向量的变化，然后根据变化区间是否超过设定阈值，判断此消息是否会对该用户产生超出阈值的情绪下降的负面情绪，如果会产生，则待定发送此消息，优先推送其他消息，待识别到此消息对用户影响在阈值范围内时再推送。
[0008]依照用户的实际情绪值进行引导，时刻关注用户的情绪值变化趋势，从而灵敏且准确地提供下次推送内容的时机，给了用户良好的心理安慰和控制了负面情绪的传播，使得用户饱含信心，积极向上，时刻处于正面情绪。
[0009]本方案给用户推荐的消息均为真实信息，且依照用户当前的情绪值及情绪值变化预测出了用户在未来某一时间点的情绪状况，并依据未来时间点的实际情绪状况推荐适宜的消息。时刻以用户的情绪变化为基准，做到了对于用户的个性化引导，更具人性化。
[0010]本方案有效预防了过激用户受到持续影响导致情绪持续恶化，平衡了用户自身接受能力和推荐消息的将会产生的情绪变化，如果情绪变化在用户的接受能力范围以内便可实行立即推送，如果超出用户的接受能力范围便先推送有利于提高用户情绪的信息。此推送信息的方式不同于传统的用户喜欢什么而推荐什么或者用户经常浏览什么而推荐同类别的消息，由于短时间内人的注意力是有限的，若用户被锁定在由算法精准推送的某类固定信息中，久而久之，会造成思维固化、认知结构单一，甚至会模糊或淡化对现实社会的真实感知，间接地剥夺了用户对其他信息的“知情权”，本方案从用户的情绪体验出发，依照先后顺序将所有的信息按照顺序推送给用户，用户可以了解到所有的信息，不会陷入思维固化，认知结构单一的情况。从而让用户有了更好的感受和体验，也给予了用户较好的情绪引导。
[0011]进一步，所述情绪特征向量包括各时间点预设情绪识别模型分别计算文字信息、语音信息和图片信息对应的情绪值；获取第一反馈时间点的情绪值，信息处理模块根据该情绪值获取对应的推荐内容，并通过用户终端展示。
[0012]有益效果：获取到用户对事件发生的首次看法产生的情绪值，依据情绪值获取对应的推荐内容，并通过用户终端展示给用户，第一时间平复了用户的心理，积极地为其引导正向情绪。
[0013]进一步，所述情绪预测模块解析用户下次阅读发布的内容信息后得到该下次阅读发布的内容信息的综合情绪对标值；然后以该情绪对标值作为基准，对用户终端内的其他发布的相关内容信息进行解析，得到与之对应的综合情绪对标值；以所获得的综合情绪对标值作为检索条件，用户下次阅读发布的内容信息和其他发布的相关内容信息作为待推送内容，构建综合情绪模型。
[0014]有益效果：构建个性化的综合情绪模型，更加贴近用户的真实感受，给了用户更为精准的引导，同时也依据用户的真实心理推送了他想关心了解的相关信息；使得他了解事物更为全面。
[0015]进一步，所述情绪关联信息通过获取预设的文字信息系数、语音信息系数和图片信息系数；将文字信息系数、语音信息系数和图片信息系数和各自对应的情绪特征向量进行加权运算，计算出综合情绪值；通过综合情绪值与综合情绪对标值进行对比，在综合情绪模型中选择对应的待推送内容，推送至用户终端。
[0016]有益效果：通过多信息的加权整合，得到的综合情绪值更贴近用户的真实心理情绪值。
[0017]进一步，还包括从用户终端采集用户的点赞和转发信息。
[0018]有益效果：通过采集点赞和转发信息内容，从而了解到用户真实心理想法的倾向。分析点赞或转发内容的情绪值，可初步评估出当前用户的情绪值。
[0019]进一步，通过对用户点赞或转发信息内容进行分析，得出修正情绪特征向量，并根据预设的情绪特征向量修正系数，计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.突发公共卫生事件中公众情绪引导模型，其特征在于：包括用户终端：用于从目标终端向用户展示发布的内容信息，并持续采集内容用户在阅读内容信息后的反馈信息，所述反馈内容信息包括文字信息，音频语音信息、图片信息，然后记录反馈信息产生时的和发布时间反馈时间点信息，并且建立用户阅读的内容信息、反馈信息以及反馈时间点的情绪关联关系；情绪识别模块：用于接收不同的反馈时间段点信息采集模块所采集的反馈内容信息，并根据预设的情绪识别模型依次计算出不同时间点的反馈信息所述文字信息、音频信息和图片信息对应的情绪特征向量值；情绪预测模块：用于对用户下次阅读发布的内容信息进行解析，并根据情绪关联关系以及根据情绪特征向量的变化趋势，对用户下次阅读发布的内容信息后的反馈信息和反馈时间点信息进行预测，得到预测反馈信息和预测反馈时间点信息，若预测反馈信息和预测反馈时间点信息超出预设阈值时，则生成用户下次阅读发布的内容信息调整指令；信息处理模块：用于根据时间顺序对用户下次阅读发布的内容信息进行排序，在接收到用户下次阅读发布的内容信息调整指令后，对用户下次阅读发布的内容信息进行调整，并发送至情绪预测模块，直至未收到用户下次阅读发布的内容信息调整指令后，生成用户下次阅读发布的内容信息排序表；其中，用户终端还用于根据排序表对发布的内容信息进行展示。2.根据权利要求1所述的突发公共卫生事件中公众情绪引导模型，其特征在于：所述情绪特征向量包括各时间点预设情绪识别模型分别计算文字信息、语音信息和图片信息对应的情绪值；获取第一反馈时间点的情绪值，信息处理模块根据该情绪值获取对应的推荐内容，并通过用户终端展示。3.根据权利要求1所述的突发公共卫生事件中公众情绪引导模型，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：周春碚，赵怡楠，李怡，
申请(专利权)人：重庆市疾病预防控制中心重庆市救灾防病应急处理中心，
类型：发明
国别省市：