探索突发事件后的集体情绪和行为规律对于及时引导缓解公众焦虑以及了解背后的驱动机制具有重要意义。本项目将针对突发事件面向个体和群体分别建立一套情感分类和描述的情绪态度双维度模型，并利用互联网数据和相关心理学理论结合建立一个群体心理行为模型。在此基础上形成一个具有标准格式的知识库和典型案例描述库。

The objective of this proposal is to explore collective sentiment behind unexpected emergencies. Our findings will contribute to guide and relieve public anxiety and understand its mechanism. This project aims to establish a sentiment classification model to describe and categorize public sentiments and attitudes. We plan to use internet big data to be combined with psychological theories to establish a psychological and behavioral model.

在重大突发事件爆发时，由于互联网的信息传递便捷和用户自产生的特点，因此它们往往成为公众舆论策源地。在互联网迅速普及的现在，研究网络背景下的群体情绪发生规律，与行动意愿的关系，以及背后可能的中介因素具有重要的理论和实践意义。本项目结合实验室研究和互联网数据，包括新浪微博和网页新闻后的民众调查，希望探索群体情绪的心理行为模型。我们提出并发现：首先，提出并初步验证了情绪态度模型，该模型采用两维结构，结合了情绪（正负）和控制感（高低）两个维度，相比简单情绪分类模型可更好体现网民对某一个事件的基本态度。其次，发现某些集体情绪，如愤怒和悲伤确实可有效预测行动意愿，但其背后起中介作用的可能是社会共享现实，即想象中大多人的看法。最后，发现心理距离在预测群体情绪和行动意愿中具有较强的预测效果。