社交媒体时代，网络舆情治理成为危机管理的重要环节，从文本信息中剖析公众的情感指向和获取公众的关注焦点，对组织处理突发事件尤为重要。本文运用Python抓取东航事故相关微博文本数据，通过BERT模型和LDA主题模型对不同舆情阶段的情绪分布和主题演化进行内容分析。公众在东航事故中的相关评论以焦虑、悲伤等负面情绪为主导，与不同主题词相关的信息在不同舆情阶段会引发公众不同强度的情感表达。本文通过研究揭示不同舆情阶段公众的情绪和舆论主题演化特征，并探讨整合危机图式在国内语境中的适用性。
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