| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1. 前言 | 第10-12页 |
| 1.1 问题的提出 | 第10页 |
| 1.2 研究的目的 | 第10页 |
| 1.3 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.4 技术背景与研究框架 | 第11-12页 |
| 2. 研究综述 | 第12-15页 |
| 2.1 内容分析法与心理学 | 第12-14页 |
| 2.1.1 内容分析方法简述 | 第12页 |
| 2.1.2 心理学中的内容分析法 | 第12-14页 |
| 2.2 突发公共卫生事件相关的心理学研究 | 第14-15页 |
| 3. 研究设计 | 第15-17页 |
| 3.1 微博行为的分类与分析方法 | 第15页 |
| 3.2 研究假设 | 第15-16页 |
| 3.3 研究方法 | 第16-17页 |
| 3.3.1 数据获取 | 第16页 |
| 3.3.2 研究工具 | 第16页 |
| 3.3.3 统计和分析方法 | 第16-17页 |
| 4. 研究一：微博发布内容的态度倾向分析 | 第17-28页 |
| 4.1 研究目的 | 第17页 |
| 4.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 4.2.1 采样方法与规则 | 第17页 |
| 4.2.2 分析工具原理及评价指标 | 第17-18页 |
| 4.3 结果与分析 | 第18-21页 |
| 4.3.1 态度值与变化趋势 | 第18页 |
| 4.3.2 不同态度倾向微博的比例变化 | 第18-21页 |
| 4.4 时间序列分析 | 第21-23页 |
| 4.4.1 序列平稳性检验 | 第22页 |
| 4.4.2 自相关性分析 | 第22-23页 |
| 4.5 模型的构建与测试 | 第23-28页 |
| 5. 研究二：微博发布内容中的心理过程词使用——基于LIWC文本心理分析 | 第28-43页 |
| 5.1 研究目的 | 第28页 |
| 5.2 研究方法 | 第28-29页 |
| 5.2.1 分析工具和原理 | 第28-29页 |
| 5.2.2 数据获取与分析过程 | 第29页 |
| 5.3 研究结果 | 第29-43页 |
| 5.3.1 各大维度心理过程词的比例和变化趋势 | 第29-33页 |
| 5.3.2 社会过程词及子维度的比例、变化趋势与相关性分析 | 第33-34页 |
| 5.3.3 情感过程词及子维度的比例、变化趋势与相关性分析 | 第34-37页 |
| 5.3.4 认知过程词子维度的比例、变化趋势与相关性分析 | 第37-39页 |
| 5.3.5 感知过程词及子维度的比例、变化趋势与相关性分析 | 第39-40页 |
| 5.3.6 生理过程词子维度的比例与变化趋势 | 第40-41页 |
| 5.3.7 关系词子维度的比例与变化趋势 | 第41-43页 |
| 6. 研究三：微博发布的内容偏好性——基于词频与共词网络分析 | 第43-56页 |
| 6.1 研究目的 | 第43页 |
| 6.2 词频分析 | 第43-45页 |
| 6.3 共词网络分析 | 第45-56页 |
| 7. 研究四：微博的阅读与转发偏好——基于人工编码分析 | 第56-60页 |
| 7.1 研究目的 | 第56页 |
| 7.2 研究方法 | 第56-58页 |
| 7.2.1 采样方法 | 第56页 |
| 7.2.2 编码方式 | 第56-57页 |
| 7.2.3 编码员和信度 | 第57-58页 |
| 7.2.4 量化指标 | 第58页 |
| 7.3 研究结果 | 第58-60页 |
| 8. 讨论与结论 | 第60-63页 |
| 8.1 禽流感疫情早期的微博的态度变化 | 第60页 |
| 8.2 禽流感相关微博的心理过程词分析 | 第60-61页 |
| 8.3 词频与共词分析 | 第61-62页 |
| 8.4 热门微博分析 | 第62页 |
| 8.5 对公共卫生政策的建议 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
