在突发事件发生时,决策者一般需要借鉴以往的应急救援经验来快速生成科学、有效的应急方案。而与当前情景相似的应对效果评价信息,可以为决策者提供有价值的参考和借鉴。现有突发事件应对效果评价的研究取得了很多成果,但仍存在一些不足。一方面,对于依靠专家打分评价应对效果的方法,结果取决于专家具备的知识和经验,具有很大的主观性;另一方面,对于利用突发事件定量指标评价应对效果的方法,当信息不完备时,无法准确地评价应对效果。由此可见,对应对效果的评价还存在不全面等问题,尤其是缺乏公众的满意度评价,而公众满意度是对应对效果评价的必要补充。针对以上问题,本文提出了一种基于微博情感分类结果测度突发事件应对效果的新思路,主要进行了以下两个方面的研究:(1)针对现有微博情感分类方法缺乏将特征拼接方法和特征集成方法相结合,以及现有集成分类方法没有充分考虑分类器包含信息的差异的问题,本文提出了基于多视角集成学习的微博情感分类方法,方法包括局部融合和全局融合两个阶段。在局部融合阶段,利用原始特征和拼接特征构造基分类器,然后将基分类器以不同的方式组合成5个分类器组,其目的是能在包含所有特征信息的情况下识别微博情感。为了使预测结果更加准确,具有全局视角的分类器组将在全局融合阶段被进一步集成。实验采用NLP&CC 2013和NLP&CC 2014提供的两个标准数据集,实验结果表明,所提方法在微博情感分类上的表现优于其他经典的分类方法。(2)针对现有突发事件应对效果评价方法缺乏公众满意度评价的问题,提出了基于微博舆情分析的突发事件应对效果测度方法。首先,利用本文提出的微博情感分类方法识别舆情数据的主客观性和极性。然后,利用应对词表获取“应对效果评价”微博舆情数据。接着,基于共词分析方法发现“应对效果评价”微博舆情中的热点话题。最后,将微博舆情的热度和倾度及其演化作为测度应对效果的指标,通过分析“应对效果评价”微博舆情的热度和倾度及其演化趋势实现对应对效果的测度。实验采用三起突发事件微博舆情数据,利用所提方法测度了每起突发事件的应对效果,并在应对方面给出了建议。本文所提出的基于微博情感的突发事件应对效果测度方法研究,可以完善突发事件应急管理的理论与方法,可进一步提升突发事件微博舆情情感倾向识别的准确性,提高突发事件应对效果评价的全面性,为应急管理的科学决策提供有价值的参考和借鉴,具有较强的现实意义。