移动互联网的发展将现实社会中有相同特征的人群以标签化的形式汇聚于网络端，通过大数据、云计算、情感分析等新兴数据处理技术对目标标签涉及群体的信息开展传播特征分析，发现产品安全事件的网络舆情存在以下特点：

（1）事件随机性

复杂的网络环境及网民群体特征使产品安全事件的网络舆情的生成、传播、演进及爆发具有明显的随机性特点。

以近年来汽车产品舆情事件为例：一方面，车辆故障可能由于汽车本身设计、制造等原因造成，也有可能由于车主操作及养护问题导致；另一方面舆情中描述的故障表现可能为多总成共同具备，以及部分故障表现在实验及检测中具有不可复现的特点。这可能导致用故障表现描述网络舆情出现不确定性。

（2）传播多元性

随着互联网新传播平台的大量涌现，舆情监测范围已不再局限于“两微一端”，抖音、快手、知乎等多种平台成为舆情事件的信息源头，这些新兴高流量平台传播的内容包括文字、图片、语音、视频和直播等，给传统舆情监测和预警带来挑战，也使危机应对更为被动。

（3）舆论极端性

在舆情事件传播中，新兴媒体的即时性和高互动性打通了不同专业领域间的技术壁垒，信息的表达和获取更趋向于融媒体化和个性化，降低了内容生产和传播的门槛的同时也使受众更容易聚集，使得网络传播关系变得复杂，易导致舆论极化。

（4）覆盖的局限性

舆情监测信息覆盖的全面性决定了预警的质量，现阶段舆情覆盖的局限性主要包括两方面：一是由于反爬取机制和页面多层级导致的采集渠道覆盖不足；二是对目标关键词定义的准确与全面性不足，如自媒体信息以个人情绪宣泄、符号等代替了原目标关键词的定义范围，导致舆情监测的覆盖具有一定局限性。

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