本研究由Cui Zhang Meadows（美国东卡罗莱纳大学传播学院）、Lu Tang和Wenxue Zou（均就职于美国德州农工大学传播系）合作完成，于2021年12月发表在期刊《Chinese Journal of Communication》上，标题为《Managing government legitimacy during the COVID-19 pandemic in China: A semantic network analysis of state-run media Sina Weibo posts》。该研究采用语义网络分析方法，考察了中国三大官方媒体（央视、人民日报和新华社）在新冠疫情初期通过微博平台进行政府合法性管理的传播策略。
学术背景与目标
研究立足于公共危机传播与政府合法性管理的交叉领域。新冠疫情作为全球公共卫生危机，对各国政府的危机应对与合法性建构提出挑战。在中国，官方媒体作为党和政府的”喉舌”，其传播内容直接反映政府立场。作者指出，现有研究多聚焦西方政府危机传播策略，而对中国政府通过官方媒体管理合法性的机制缺乏实证分析。研究旨在通过语义网络分析，揭示中国官方媒体在疫情不同阶段使用的传播主题及其背后的合法性管理逻辑，弥补现有文献的空白。理论基础包含三个方面：一是Suchman（1995）提出的合法性四维度理论（结构性、个人性、程序性和结果性合法性），二是政府危机传播的三种核心策略（指导性信息、适应性信息和强化策略），三是中国特有的”绩效合法性”理论框架。
研究方法与流程
研究设计分为四个阶段，对应中国政府对疫情发展的官方分期：第一阶段（2019年12月31日-2020年1月19日）为病毒发现期，第二阶段（1月20日-2月20日）为暴发高峰期，第三阶段（2月21日-3月17日）为国际蔓延期，第四阶段（3月18日-4月28日）为国内控制期。研究团队通过Python爬虫收集三大媒体官方微博在此期间发布的全部原创内容（共22,636条），经”新冠”“肺炎”“疫情”“病毒”“病例”等关键词筛选后，最终保留14,451条疫情相关帖文（央视4,113条、人民日报4,668条、新华社5,670条）。
数据分析采用语义网络分析（Semantic Network Analysis, SNA）方法：
1. 数据预处理：使用R语言去除特殊字符、停用词，合并近义词（如”病人”“病患”“患者”统一为”患者”），并进行中文分词
2. 构建共现矩阵：提取每个阶段前300个高频词，以整条微博为分析单元统计词汇共现关系
3. 网络可视化：采用Gephi软件生成语义网络图，节点大小代表特征向量中心性（eigenvector centrality），连线粗细表示共现频率
4. 主题聚类：通过模块化分析识别词汇集群，每个颜色代表一个传播主题
主要发现
研究发现不同阶段的传播主题呈现明显演变：
第一阶段以”病毒调查”（33.33%）、”政府应对”（35.59%）和”医疗救治”（31.08%）三大主题为主。高频词如”未知”“病原体”“核酸检测”反映对病毒的初步探索，而”处理”“加强”“有序”等动词凸显政府响应速度。值得注意的是，”华南海鲜市场”相关词汇与病毒溯源紧密关联。
第二阶段主题转变为”政府应对”（61.86%）、”病例更新”（15.68%）和”医疗救治”（22.46%）。此时出现”严格”“紧急”“风险”等危机程度描述词，”一线”“医护人员”等新词汇集群开始凸显。研究发现，该阶段官方媒体大量使用”坚决”“有效”“统一”等具有积极情感色彩的词汇强化政府形象。
第三阶段新增”境外输入病例报告”（12.83%）和”监狱疫情调查”（1.33%）主题。当国内新增病例降至个位数时，”入境”“隔离”“检测”等边境管控词汇与国际疫情数据（如”美国”“意大利”）频繁共现。特别的是，对监狱聚集性疫情的报道迅速伴随”问责”“调查”等词汇，体现程序合法性管理。
第四阶段主题演变为”国际协作”（53.25%）、”治疗进展”（25.61%）和”全球疫情”（7.72%）。此时”呼吁”“各国”“经验分享”等词汇形成新集群，同时”复工复产”“学生”“恢复正常”等词汇显示社会重启准备。纵向比较发现，政府应对主题贯穿所有阶段，且始终占据最大比重。
理论贡献与实践意义
研究验证了适应性信息（解释疫情进展）和强化策略（彰显政府效能）是中国官方媒体管理合法性的主要手段，而指导性信息（如防护指南）占比相对较低。这种传播模式与中国政府依赖”绩效合法性”的特征高度吻合——通过持续展示病例控制成果（结果合法性）和政策执行过程（程序合法性）来巩固公众信任。
方法论上，该研究首次将语义网络分析应用于中国政府危机传播研究，通过大数据方法揭示了传统内容分析难以捕捉的词汇关联模式。实践层面，研究建议官方媒体在公共卫生危机中应增加具体防护指导的传播强度，同时保持透明度以增强公众自我效能感。
研究亮点
1. 创新性地划分疫情传播的四个阶段，揭示政府合法性管理策略的动态演变
2. 发现中国官方媒体更侧重”绩效展示”而非情感联结，这与西方政府的危机传播模式形成对比
3. 开发适用于中文社交媒体分析的语义网络构建流程，为后续研究提供方法范本
4. 首次系统比较三大央媒在重大公共危机中的传播策略异同
局限与展望
研究未分析微博帖文的公众互动数据（点赞、评论等），未来可结合受众反馈评估传播效果。作者建议后续研究可对比传统媒体与社交媒体的策略差异，或采用自然语言处理（NLP）技术对传播策略进行自动分类和强度测量。这些发现为理解威权体制下的危机传播机制提供了重要实证依据。