舆情演化推演

要解决什么问题

舆情事件往往在几小时内从局部讨论变成全网热搜，涉事主体常见的困境是：回应晚了、口径不一致、不知道公众真正在骂什么。单靠「发通报」或「等热度过去」很难判断当前处于升级还是趋缓，也缺少可复用的分析结构。

本技能面向需要判断舆情走向、评估既有回应效果、或起草应对策略的场景，把零散线索整理成可对照的推理结果，而不是替你做公关话术。

技能如何工作

分析基于文献中的「网络舆情应对主体的正负驱动力」框架，流程大致如下：

1. 收集输入：事件描述、主体类型、传播平台、时间节点、已有回应、媒体报道、KOL 态度、公众反应等；缺项会标注「信息不足」，不补造事实。
2. 正负驱动力打分：正向 8 项（态势评估、24 小时内回应、信息公开、满足诉求、媒体正面、KOL 积极、公众信任、支持决策）与负向 8 项（误判、迟缓、不透明、忽视诉求、负面报道、KOL 消极、不信任、质疑决策），每项给出满足 / 部分满足 / 不满足，并汇总数量供走势判断。
3. 回应方式归类：将当前回应映射为类型 A（否认）、B（承认但推责）、C（承认并担责及 C1–C3 强度），并说明对舆情的一般影响。
4. 18 维风险推演：从社会影响力、预案、不确定性、公信力、发布及时性、传播速度、回应适当性、部门协调、问责力度、媒体沟通、负面报道量、意见领袖、诉求清晰度、公众情绪、事件态势、网上群体愤怒、应急能力质疑、网下冲突等维度，逐条标高风险 / 中风险 / 低风险 / 信息不足，再按高风险维度个数给出失控 / 升级 / 震荡 / 趋向平息等走势结论。
5. 输出结构：结论先行，附驱动力依据、回应评估与应对建议；信息过少时会列出需补充的字段。

技能声明可用 Read、Write、WebSearch、WebFetch，便于在信息允许时检索公开报道，但推理仍以你提供的事实为准。

适用边界与注意点

• 不是舆情监测产品：不会自动爬全网数据；没有监测账号或内部通报时，判断精度取决于你给的素材是否完整、可核对。
• 中立推理：规则要求不「洗地」也不夸大；对否认型回应、迟缓回应等会按框架给出偏负面的效果预判，需结合当地事实自行取舍。
• 触发场景：适合在对话中提及舆情演化、走势推演、应对评估、预测等需求时使用；仅一句梗概也可先跑一版，再按「需要补充的信息」迭代。