新冠肺炎疫情背景下,疫情相关事件在社交媒体上受到广泛关注和激烈讨论,公共卫生和健康领域成为危机事件的高发地带。如何在新冠肺炎疫情相关事件中发现与引导舆论,是新时期危机传播研究的热点问题之一。本研究提出一种以整合危机图示模型（ICM）和情绪感染理论为依据、以自然语言处理技术为核心的公众情绪演化分析方法:构建基于情感词汇本体库的情绪词典,从新浪微博文本中识别和提取了多种类别的公众情绪;从时间序列和具体事件两个视角,面向新冠肺炎疫情中的四个典型事件,分析了危机事件中组织管理方的应对策略和公众情绪演化情况;最后结合ICM模型和我国具体政治文化语境,讨论了ICM模型的中国本土化检验与实践,提出了适用于中国的公共卫生危机事件的舆论引导策略。本研究结果表明,第一,基于情绪词典的方法对新冠肺炎疫情相关危机事件中公众情绪的提取和分析是可行的。第二,结合组织管理方采取的应对措施和公众情绪演化情况,能够发现组织管理方不同的应对方式会对公众情绪产生不同的影响,主要表现为组织管理方及时公开有效信息、迅速出台有效应对措施能够有效缓解公众负面情绪;相反地,组织管理方采取冷处理或响应不够迅速,则会加剧公众的贬责和恐慌。第三,ICM模型应当根据中国国情和公共卫生危机事件的具体情况,进行适当调整和补充:在“声誉问题”类型危机事件中,公众的主导情绪为“贬责”、“愤怒”和“悲伤”,建议公众采取认知型应对方式,理性等待组织管理方的回应;在“自然灾害”类型危机事件中,公众的主导情绪为“贬责”和“恐惧”,建议公众采取行为型应对方式,在组织管理方出台有效措施后,积极协助化解危机;ICM模型认为公众的行为应对都是基于自身利益考虑的,但在中国的现实文化语境中,“集体主义”精神、大局意识在公众中有普遍认同,将社会利益放在个人利益之前;中国管理制度相对集中,全国性政策能够快速传递到基层,公众倾向于采取行为型应对方式来协助组织管理方化解危机,这是ICM模型没有考虑到的。