【原创研究】智媒时代的危机传播与新闻发布：演进态势、理论创新与实践探索|原创研究|新闻发布

摘要

在社交媒体时代，突发公共事件引发的危机传播和舆论引导都面临着新挑战。本研究对 2020 年北京市两波新冠疫情下政府的危机传播策略和情感引导效果进行分析。面对两波疫情，北京市政府基于具体情境，采取相应的危机传播策略，通过多媒介平台与公众进行积极互动，对公众情感进行有序疏导。另外，研究发现，即便在同一议题下，受到“信息疫情”等外部因素的影响，政府的发布策略所产生的社会影响存在一定差异性。对此，政府部门应及时把握公众信息诉求，选择更加有效的传播策略。

【关键词】社交媒体；新闻发布；危机传播；信息疫情

【作者信息】史安斌：清华大学新闻与传播学院教授。童桐：清华大学新闻与传播学院博士。

原文发布于《中国新闻发布》第1期

新闻发布制度的建立和全面推进是改革开放40 余年中国政治社会发生深刻变革的重要标志之一。从总体上看，新闻发布制度为我国各级政府部门有效地与媒体和公众进行信息传递和意见交流，从而通过继承“走群众路线”的优良传统,实现“立党为公”“执政为民”的目标提供了有力的保障。从学理的层面上看，新闻发布制度的建立和全面推进也为“新闻传播学” 这一新兴学科在我国的建立和完善提供了历史性的机遇。笔者2004 年出版《危机传播与新闻发布》一书，首次将“危机传播”的理念引入内地学术界，这也是第一本在学理和实践层面上探讨新闻发布制度的专著。虽然改革开放以来尤其是近 20 年来政府新闻发布制度建设取得了一定的成效，也在一定程度上带动了新闻传播学科建设的深入推进，但是智媒时代带来新闻传播生态的全方位变革为危机传播和新闻发布的理论创新和实践探索提出了更为艰巨的挑战。

演进态势：跨国化 ·社交化 ·情感化

自 2003 年“非典”疫情暴发至今十几年间，“危机传播”的理念在我国经历了由引入、接受、普及到常态化实施的过程，相关的学术研究和实务探索也在蓬勃发展。2009 年以来先后兴起的微博、微信等社交网络浪潮和 2012 年以来以今日头条、抖音等人工智能算法为推手的“智媒”时代的到来给危机传播和新闻发布带来了新挑战和新机遇，提出了许多亟待解决的新课题。

人类社会进入 21 世纪，随着德国社会学家乌尔里希 · 贝克（Ulrich Beck）预言的“全球性风险社会”（global risk society）日渐成为人类社会的“新常态”，以社交网络和算法平台为代表的“智媒”深度嵌入人类生活的方方面面，危机传播和新闻发布出现了跨国化、社交化和情感化等三大态势。首先，跨国危机的案例呈现显著增加之势。危机事件造成的影响很难再受到国界疆域的限制，而是借助于无远弗届的移动互联网和社交平台迅速传遍全球，跨国界、跨地域、跨文化的“蝴蝶效应”愈发凸显。其次，危机事件中智媒的“放大器”功能凸显，危机传播和新闻发布呈现出“社交化”的特征。

最后，智媒用户的情感表达更加丰富，相近的立场倾向产生了强大的“聚合”效应，导致以“情感压倒事实”为特征的“后真相”成为舆情走向的主导性因素。研究表明，在危机爆发时，公众诉诸智媒平台的主要原因在于其独特的情感支撑作用，而“情感”这一变量与在对危机情境的分析和对组织责任的归因中显示出愈来愈明显的关联性，因此通过对智媒平台的舆情监测把握公众在危机中情感变化对于制定形象修复策略而言至关重要。

在危机传播和新闻发布的三大新趋势中， “跨国化”比较显著，因而也较容易理解。限于篇幅，本文不做展开，在此重点对“社交化”“情感化”进行详细的解读。根据心理学的界定，情感是“个体根据自身的关注重点对内部或外部的刺激因素进行评估后产生的有机反应”。依据传播学的基础理论——符号互动论，“自我身份”的建构是情感唤起的根本动因。具体而言，现代人通过人际沟通和媒体传播寻求对自我形象和社会角色的肯定和认同。如果获得他人或社会的认可，则倾向于表达积极的情感，反之则是消极的情感。根据社会心理学的研究，在当今人类社会生活中占据显要地位的情感类型包括：恐惧、愤怒、羞耻和自

豪等等。

近年来兴起的以社交网络和算法平台为代表的“智媒”是 web2.0 时代“用户生成内容” （UGC）模式的典型代表，是最能体现情感空间属性的媒介平台。在社交网络和算法平台上，情感表达与信息传输具有等量齐观的地位。近年来，某些大国在大选和贸易谈判中甚至出现了以“情感压倒事实”为特征的“后真相” （post-truth）改变主流政治走向的局面。在此背景下， “情感”成为传播学研究的一个新重点。例如，美国学者基于数据挖掘技术研究了社交网络和算法平台上有关教育议题的情感表达，其基本情感标签为幸福、惊讶、伤心、恐惧、厌恶和愤怒。此外，针对教育议题的特殊性，研究者又补充了愉快、希望、自豪和无聊等类型。显而易见，智媒平台上的表达和分享往往是以负面情感为主导的。

另一个不容忽视的特征是，智媒平台上的情感化传播与内容的“病毒式传播”往往是相伴相生的。对一些热门网络视频的传播规律的分析显示，网民之所以愿意分享这些“网红”“爆款”，一方面是由于其内容本身满足了用户自身的心理和情感需求，另一方面也取决于视频本身是否包含了具有诱导性和刺激性的元素。网络传播研究者把这些元素称之为 “米姆”（meme） —— 即在互联网上“疯传” 的文本（段子）、图像（表情包）、恶搞图片和音视频等，如中国网民熟悉的“姚明脸”“葛优瘫”等等，都属于“数字米姆”的范畴。

米姆与遗传学的核心概念“基因”（gene）一脉相承，意指被人类的“文化基因”，可以被传播、扩散、复制，也会衍生和变异，在智媒时代，米姆正在发展成为媒体文化传播的主导力量，在公共领域发挥越来越重要的作用。与早期的病毒式传播大量使用复制粘贴手段不同，米姆传播更多地体现了用户主动性、创造性和参与性，米姆不是文化单位的简单复制，而是加工、创造并赋予意义的过程。

大量案例研究表明，“数字米姆”不仅能够在社交网络和算法平台上掀起舆论狂欢，而且带动了电视、广播、报纸等传统媒体的议题共振。从总体来看，智媒传播经历的是“米姆→ 个人→社交网络→社会→地理/技术空间”的扩散过程，数字米姆作为融入人类主观情感和文化背景的表征符码，已成为主导线上和线下人类传播的重要因素之一。

理论创新：RAT与ICM的兴起

近年来，“跨国化”“社交化”“情感化” 等三大趋势成为智媒时代危机传播和新闻发布理论创新的重要驱动力，学界在此基础上对传统的理论和研究方式进行了修正和创新，形成了“修辞话语场”（RAT）理论和“整合危机图式”（ICM）等新的理论和研究范式。

危机传播的传统研究范式分为两类，一类为“修辞/文本导向”，主要关注危机主体为挽回受损的形象和声誉所采取的措施（how）和表达的内容（what），以威廉· 伯诺伊特提出的 “形象修复理论”（Image Restoration Theory， IRT）为代表；另一类为“策略/情境导向”，主要关注危机发生的情境，研究组织运用危机传播策略的最佳时机（when）、场合（where）和目标受众（whom），以库姆斯（Timothy Coombs）提出的“情境式危机传播理论”（Situational Crisis Communication Theory，SCCT）为代表。情境式危机传播理论在后来又被金燕等学者进一步延伸为“社交媒体中介的危机沟通理论”（Social-Mediated Crisis Communication , SMCC），此模型把传播媒介分为社交媒体、传统媒体和线下口语传播三种方式，丰富了危机传播的媒介视角。

丹麦学者约翰森和弗兰德森认为传统范式存在研究主体单一化和传播过程简单化的局限性，两位学者在形象修复理论和情境式危机传播理论的基础上提出了“修辞话语场理论”（Rhetorical Arena Theory， RAT，如图1所示）。该理论强调危机传播的复杂性和动态性，在宏观层面采取“复调传播法”（multi-vocal approach），将与危机传播过程中所有“利益攸关方”（stakeholder）都纳入研究范畴；在微观层面则纳入了危机传播、传者、受者三大核心要素和调剂危机传播活动的四项指标，分别为语境（ context ）、媒介（media）、体裁（genre）和文本（text）。

修辞话语场理论对于修辞话语场的分析使我们能够厘清舆论传播过程中的不同角色与功能。该理论模型采用了结构化的视角再现了危机传播中的“修辞话语场”——即通常所说的“舆论场”。

微博、微信、头条、抖音等新兴智媒平台区别于传统媒体的一大特点是“情感压倒信息”——即所谓的“后真相”。因此，情感化传播成为学界关注的新重点。由传统的“舆论”到“舆情”的概念演变也体现了智媒时代出现的这一重要变化。

目前在危机传播“情感化”研究方面最为领先的是公共关系学研究的泰斗级人物、密苏里大学教授卡梅隆 (Glen Cameron)和他的弟子们——其中尤以其华裔弟子金燕(现为佐治亚大学教授)最为活跃。他们在库姆斯情境式危机传播理论的基础之上，发展出了一套较为成熟的“整合危机图示” (ICM) 理论(如图2所示),旨在揭示在智媒传播生态中，情感因素是如何影响公众对危机情境的解读的。通过大量的实证研究，整合危机图示提炼了社交平台上的危机传播中占主导地位的四种情感：愤怒 (anger)、伤心 (sadness)、恐惧 (fear)和焦虑 (anxiety)。研究表明，这四类情感在很大程度上影响了公众对政府、企业等“利益攸关方” 所采取的危机传播策略的接纳度和偏好度。

依据整合危机图示理论，“危机管理的参与度” (纵轴)和“危机传播策略” (横轴)是评估社交化、情感化趋势下危机传播效果的重要依据。当危机发生时，组织的高参与度意味着紧密、统一和持续的投入，低参与度则意味着相对较少的资源和精力投入。从危机传播策略来看，以问题为导向的“意动型” (conative)策略旨在改变公众与组织之间的关系，而“认知型” (cognitive)策略则旨在改变公众对组织的态度。

在整合危机图示的概念和理论框架下，结合智媒的具体情境，金燕等学者通过实验的方法，将网民在危机传播中表达的情感归纳为三类：第一，与归因无关的情感：焦虑、伤心、顾忌等，此类情感往往不具有指向性；第二，与归因有关的情感：愤怒、厌恶、蔑视等，此类情感往往针对危机的“责任主体”;第三，自我归因的情感：尴尬、内疚和羞耻等，此类情感往往针对公众自身，与危机的“责任主体”关联不大。

实践探索：以疫情期间北京市政府的

新闻发布为例

在跨国化、社交化和情感化的新趋势下， 2020年初暴发的新冠肺炎疫情(以下简称“新冠疫情”)成为政府部门根据智媒时代传播生态变化及时调整危机传播策略、提升传播效果的一次大考，值得深入挖掘和认真借鉴。新冠肺炎疫情成为新中国成立以来影响最大的公共卫生安全事件。与以往历次公共危机事件不同的是，以谣言、后真相为主要内容和社交平台为主要载体导致了“信息疫情”的病毒式传播。“瘟疫”与 “信疫”在世界各国同频共振、多点暴发，至今仍未平息，政府部门的危机传播成为后疫情时代的“新常态”。

以北京为例，政府部门的危机传播和新闻发布主要集中于两波疫情的暴发期：第一次发生在新冠疫情全国性暴发之时；第二次疫情发生在2020年6月，源自亚洲最大的农副产品集散地——新发地。面对以上两波疫情，总体来看，北京市政府及其相关部门能够尊重智媒时代的新闻传播规律，通过新闻发布会、媒体报道、政务微博等多种形式及时发布信息、开展情感疏导，防止了“信疫”的扩散和次生舆论危机的发生，同时通过“形象修复”“声誉管理”等手段减轻了疫情给城市形象所带来的负面影响。

本文以前文介绍的情境式危机传播、修辞话语场和整合危机图式等前沿理论为框架，通过分析北京市政府的危机传播策略及其对公众情感的影响，力图填补智媒传播生态下危机传播理论研究中的一些“盲点”，同时为新闻发布实践提供可资借鉴的经验。

（1）危机情境

首都北京是我国的政治、文化和国际交往中心，也是春运的重要交通枢纽，这使得北京成为新冠肺炎疫情发生后最早受到波及的城市之一。经历过2003年“非典”疫情的北京在新冠肺炎疫情的防控及筛查工作方面反应迅速，立即 “重启”了“非典”时期兴建的小汤山医院，这些措施均给广大市民吃了“定心丸”。另一方面，由于市民处于“禁足”和“隔离”状态，高度依赖社交平台与外界沟通，“非典”时期的 “集体记忆”和“情感启动”效应显著，在疫情暴发初期出现了次生舆情的“燃点”和“爆点”。可见，对在疫情防控工作上反应迅速的北京市政府而言，如何及时通报信息、回应舆论热点并有效纾解舆情，从而强化市民对市政府的信任，成为危机传播和新闻发布的首要目标。

（2）媒介

新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会通过多媒体端进行发布，除传统的电视媒体外，微博、今日头条等多个新媒体端进行传播，相比于其他媒体渠道，微博跟进更早、频率更高、持续时间更长。仅在新浪微博客户端就有@北京发布、@朝阳发布、@首都健康、@京视频等多个媒体及机构账号。其中@北京发布是相关媒体账号矩阵中粉丝最多的账号，截至2021年6月，其粉丝数量接近870万，新冠疫情期间该账号充分利用了140字微博、长微博、网页链接、转发等多种功能对北京市新冠肺炎疫情防控工作进行报道总结。

（3）体裁

疫情期间，北京市政府部门通过口语、文字、图像、音频、视频等多种体裁进行了危机传播与新闻发布。在口语传播方面，从2020年1月 24日至2021年2月9日，北京市新闻办共召开225 场新冠肺炎疫情防控工作的新闻发布会。在文字传播方面，政府通过官方网站、政务微博、手机短信等形式及时提醒疫情、汇报进展等。此外，政府发布的图像主要为新闻图片，包括疫情防控现场、医疗工作人员、疫情进展相关数据图等。官方发布的视频资料同样丰富，主要为新闻发布会实录和相关医疗专家解读。

（4）文本和传播策略

文本维度主要考察传播者有意或无意选择的修辞策略，约翰森和弗兰德森借鉴了库姆斯在情境式危机理论中基于危机情境提出的危机传播策略。本文对上述学者建立的概念框架加以整合和提炼。

情境式危机理论总结了四种危机传播策略，分别为“否认型”“淡化型”“重塑型”和 “支持型”。其中，“否认型”策略可再细分为 “回击指控”“直接否认”“指名替罪羊”三种技巧；“淡化型”策略可再细分为“寻找借口” 和“寻找合理性”等两种技巧；“重塑型”策略可再细分为“进行补偿”和“郑重道歉”两种技巧；“支持型”策略可再细分为提醒、迎合、共鸣三种技巧。在具体操作方面，库姆斯又补充了向公众提供“指导性信息”和“调适型信息”的对策。

本文以该理论为框架，选取北京市两波疫情期间各四次重要新闻发布会进行了文本分析，总结和提炼出了北京市政府采取的危机传播策略（见表1、表2）。

新冠疫情持续时间长，是包含了受害型、事故型、错误型等多重情境的复合型危机。在 1—2月间的第一波疫情期间，高度的不确定性引发了公众的恐慌情绪。因此，北京市的政府新闻发布主要使用了针对“受害型”危机的应对策略。6—7月第二波疫情期间，无论是政府部门还是普通市民都具备了一定的抗疫经验，政府新闻发布主要使用了“重塑型”和“支持型”的危机传播策略。

具体而言，在第一波疫情暴发初期，北京市政府多次强调将“以保护民众安全”为第一要义，保障复工复产。在第二波疫情新发地市场关闭影响到民众正常生产生活之时，北京市政府在加强对市场部门监管的同时，第一时间回答民众有关生活物资保障的疑问，避免了疫情可能带来的次生舆情危机。毋庸讳言，面对第二波疫情中所出现的“男子谎称自己核酸检测阳性”以及“王府井百货大楼确诊一例”等谣言，由于缺乏持续性的指导类信息发布，造成了社交媒体网民负面情绪有小范围攀升的后果。从总体上看，疫情期间北京市政府部门使用的危机传播策略基本符合情境式危机理论及其相关的对策。

（5）不同情境下公众的情感表达

智媒时代危机传播的一个重要平台就是社交网络，在近年的天津爆炸案、深圳滑坡事故等众多危机事件中，以微博为代表的社交网络正是直接面向民意、推动危机传播的重要渠道。在北京市面临的两波疫情期间，公众通过微博平台积极地参与到危机传播过程中，截至2021年6月，@北京发布账号有关#北京市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作新闻发布会#话题标签下的浏览量高达6.2亿，互动量4.5万。智媒时代政府部门的危机传播和新闻发布除了发挥信息传递的功能，情感疏导也成为不

容低估的重要维度。为理解公众面临危机时产生的复杂情感，ICM理论提炼了四种主要的负面情感：愤怒、伤心、恐惧、焦虑，这些情感将影响公众对危机传播策略的偏好，以及对组织所采取策略的接纳度。

基于整合图示理论，本研究参考金燕等人所总结的情绪类型，检视与归因无关的情感、与归因有关的情感以及自我检视的情感三种情感在2020年北京市两波新冠疫情中的分布。通过对两波疫情下不同情感分布进行考察，理解在不同语境下，同一主体的不同危机应对策略在引导公众情绪表达方面可能产生的差异。

特定的危机情感会对危机处理结果造成负面影响，如“愤怒”情绪会导致消费意愿降低、口碑传播恶化，对于由内因引发的危机，“恐惧”情感也会使组织的口碑受损。

通过微博的“热搜”或“热门话题标签” 关注公众的情感表达，并在此基础上评估传播策略对公众的情感引导作用，是智媒时代提高危机传播和新闻发布的时度效的重要依据。为此，本文选取两波疫情下（2020年1—2月以及 6—7月）48条有一定典型性、互动量较高的微博及其相关评论进行编码，具体样本选取见表3和表4。

通过分析发现，在第一波疫情期间，北京市的政府新闻发布主要采用补偿、提醒、指导、调适以及淡化等五类策略。其中“指导” 和“调适”两项策略是@北京发布在进行危机传播时的主要策略，使用这两类策略的微博数量较多，这说明北京市政府部门在疫情暴发初期做到了对民众关切的及时回应。从受众反馈来看，“提醒”和“指导”两类策略下的评论最多，这体现了公众面对新冠疫情这一不确定性事件所产生的恐慌情绪和对权威信息的迫切需求。

在第二波疫情期间，北京市的政府新闻发布主要采用重塑、提醒、指导、调适以及淡化等五项策略。其中“淡化”“重塑”和“调适”等三类是@ 北京发布在进行危机传播时使用的主要策略，使用这三类策略的微博数量较多。结合对两次危机具体情境和民众诉求的分析发现（见表5），相比于第一波疫情，第二波疫情出现时网络上出现了“北京王府井百货大楼确诊一例”一类的本地谣言。在这一时期，指导策略虽然不是北京市的主要传播策略，但却收获了更多评论。这意味着虽然经历了第一波疫情后，北京市政府在应对疫情方面已经有所准备，但面对第二波疫情中各类有关 “确诊患者行踪”谣言的出现，网民还是产生了对指导性信息的更多需求，例如要求公布确诊新冠确诊病例具体行程、确诊病例居住地等信息。

在实际防疫工作中，第二波暴发在北京的局部疫情涉及的确诊案例并不多。从现实防疫工作情况来看，北京市政府的工作重点在于对丰台等几个重点地区的疫情管控以及严加防范境外疫情输入。而在公布确诊病例相关信息方面，尚有改进空间。这也导致了部分公众的信息需求并没有得到满足。

这也导致了相比于第一波疫情，在准备相对比较充分的第二波疫情中，网民的负面情绪有明显增加的趋势。从微博评论的情绪分布来看，第二波疫情期间网民的焦虑、怀疑、恐惧情绪较第一波显著增加。具体来看，六种情绪在

两波疫情下，可以再聚类为三种情绪特征：

焦虑、怀疑及与恐惧：不确定性导致的三种情绪

具体来看，焦虑、怀疑和恐惧三种情绪均来源于受众面对防疫信息“不确定性”。在第一波疫情中，网民的这三种情绪主要来源于疫情初期对于新冠病毒本身的致病性及影响的不确定性；而在第二波疫情中，这三种情绪则主要指向北京市政府发布的有关信息，在“信息疫情”的影响下，面对网络中出现的大量谣言，网民普

悲伤与愤怒：归因个人的情绪

疫情期间，网民的悲伤和愤怒情绪主要针对的是个体——例如，在疫情中不幸去世的重症患者，违反防疫措施的肇事者，等等。相比于 1 月份的疫情，6 月份开始的第二波疫情中此类情绪有所减少。其原因在于，第一波疫情感染人数众多，抗疫正处于攻坚时期，“北京跑步女子”“复工期不遵守防疫规定私自外出上班族” 等新闻事件的频繁出现点燃了公众对这一类议题的负面情绪；而到了第二波疫情，确诊病例仅在局部出现，这一时期仅有“石景山万达哭泣女子”等个别负面案例出现，被报道更多的是此次疫情首位确诊病例——记忆力超强、能够如实报告两周内行踪的“西城大爷”等正面案例，因此这两类情绪在第二波疫情期间所减弱。

支持：抗疫过程中的主要情绪表达

虽然“支持”立场的评论在第二波疫情中比例有所降低，但两波疫情对政府防疫工作表示支持者总占比一直较高，这说明总体而言网民对于北京市政府的抗疫表现持肯定态度，尤其是在第一阶段疫情期间，有关医护人员在防疫抗疫中所树立的典型形象获得了较多正面评价。两次疫情中出现的以钟南山、张文宏为代表的“关键性意见领袖”(KOL)也是官方获得较多支持的重要原因，这类关键意见领袖以政府官方信息发言人的形象出现在社交媒体之中，带来了较多流量，也使得民众在新冠疫情期间的信息焦虑减少。

(6)不同引导策略下的情绪表达

具体而言，在不同的危机传播策略下，网友的情感反馈也不尽相同；值得注意的是，即使是同一类传播策略，在不同的危机情境下所获得的情感反应也有所差异。

总体而言，“调试”和“淡化”两个传播策略下的正面情绪更多，这说明面对新冠疫情一类不确定性较大的危机事件中，让民众知晓政府的具体抗疫措施能够使民众获得安全感。同时应当树立抗疫过程中的典型形象，例如突出医疗人员的正面形象也能够获得民众更多支持。在此基础上，通过补偿和指导两项策略及时发布与民众切身利益相关信息也可获得民众较多支持，例如在疫情第一阶段中，民众关注较多的话题是 “延迟复工”。对此，北京市政府在疫情最开始阶段在回应民众信息诉求方面还有待提升。

在第二波疫情期间，受到微博中谣言等不确定性信息的影响，调试、指导以及矫正等策略下的焦虑情绪明显提升，虽然政府的相关信息策略对民众的情绪表达起到一定影响，但面对整体的信息不确定，民众仍然表现出较多焦虑感。但值得注意的是，第二波疫情中所增长的负面情绪并非完全针对政府，矫正、提醒下的悲伤、愤怒等情绪有很多是对政府查处造谣者以及违反防疫规定者的反应，这类负面情绪实际上是对政府相关工作的侧面支持。这说明在对民众的情绪表达进行分析时不能对负面情绪一概而论，还应当关照网民在情绪表达过程中的具体关注点，对网民的相关情绪具体分析。

同时，本研究也说明，政府在进行危机传播策略的选择时应当考虑社交媒体的具体传播语境，虽然第二波疫情的工作重点与第一波并不相同。但由于第二波疫情出现了小范围内的信息疫情，因此网民的不确定性心理与第一波具有相似之处，因此在第二波疫情已经实际得到控制的情况下，政府在发布防疫信息时仍应当延续第一波疫情中所达到的信息透明度。但北京市政府在第二波疫情中的传播策略也亮点颇多，例如及时发布有关民众生活物资保障的相关信息，加大对网络谣言的打击力度，使得在第二波疫情中，对政府表达支持的网民仍占主要部分。

智媒时代危机传播和新闻发布实务的对策建议

基于对智媒时代危机传播和新闻发布的三大发展趋势和相关理论梳理、案例分析，本文对如何改进相关实务提出以下一些对策建议：

(1)完善危机期间舆情全方位监测机制，首先是增加对网络之中虚假信息的传播监测，对虚假信息的具体关注点以及网民的相关信息需求进行实时监测，将其作为信息发布策略选择的判断依据；其次是根据智媒用户的使用习惯，加强对18— 19点、22—24 点和周末时段的舆情监测。针对社交平台和算法网络上具有显著性和相关性的"热点""痛点""爆点" "槽点"和公众的情绪变化应开展实时监测并制定相应发布预案。

(2)秉持“策略性公开”的原则，避免一次性事无巨细、缺乏重点的信息发布，应针对上述的“四个点”和舆情走向，采用“掰开揉碎”的策略“喂新闻”,尽可能做到“时时有信息”,适应智媒时代碎片化传播的特点，牢牢把握舆情的话语权和主导权。

(3)新闻发布应根据时度效原则加强议题管理，针对“四个点”规避争议性议题，避免由于议题的“泛社会化""泛道德化”而引发 “次生舆情”,如北京市疫情案例中，政府的新闻发布采用“支持”“补偿”等策略就有效规避了由复工、民众生活物资可能短缺等负面舆情的发酵。

(4)智媒时代新闻发布的内容应当是“有温度"的事实、数字和故事，将事实说明与情感引导有机结合，尽可能采用“网言网语”,根据具体情况为社交网络、算法平台和境外媒体量身定制具有不同受众指向的新闻发布稿，避免“一份通稿包打天下”的做法，贯彻差异化、精细化传播的策略区分对象、精准施策，更好适应 “跨国化、社交化、情感化”的新趋势。

(5)以政府部门的权威发布为主，根据 “第三方传播”原则和"复调传播”的原则，充分发挥相关领域大 V、大号、"关键性意见领袖” (KOL)的引领作用，尊重算法推送的原则和规律，打造上下回应、优势互补、合纵连横的立体化传播矩阵，强化政府新闻发布的传播力、引导力、影响力和公信力。

(6)重视社交媒体之中网民的情感表达，对“情感”背后的诉求点进行具体考量。社交媒体发展至今，相关政府部门已经建立起较为完善的网络舆情分析机制，但在对舆情进行具体分析过程中应当结合网民诉求点及情感表达进行情景化的分析，例如疫情中的许多负面情绪并非针对政府本身，在进行情感计算的过程中需要通过人工识别与机器识别相结合的方式进行具体分析。