“非洲猪瘟”(African Swine Fever,ASF)是一种对猪具有严重危害的烈性传染疫病,它于1921年被学者乌干达政府兽医学顾问R.Eustace Montgomery发现于非洲的肯尼亚,因此被命名为“非洲猪瘟”。历经近百年的传播,2018年8月辽宁沈阳爆发我国首例输入型“非洲猪瘟”疫情。德国社会学家乌尔里希·贝克认为,中国已经进入一个高度风险的社会。随着传统媒体影响力的下降,媒体特别是以新浪微博为代表的社交媒体在风险的社会放大框架和风险呈现对公众风险水平感知的作用越来越明显,基于以上现实和理论发展趋势,本文围绕议题“非洲猪瘟微博报道的风险呈现对公众风险水平感知的影响”进行相关研究。研究样本以自2018年8月到2019年3月1日非洲猪瘟疫情在我国爆发以来,官方媒体和非官方媒体的新浪官方微博的报道和报道下用户的热门评论为研究样本,以卡斯帕森夫妇的风险的社会放大框架的相关理论为依据,考察官方与非官方媒体在风险的社会放大框架中作用的差异性。微博报道的风险呈现以保罗·斯洛维奇的风险感知理论模型为蓝本进行分析,从理论中的恐惧性(Dread)和未知性(Unknown)两个维度进行考察,具体考察相关微博报道内容传递的信息恐惧性(Dread):疫情是否可控、报道事件的严重性、传播是否广泛、是否致命、是否持续性、是否高降低率、是否有风险累加等七个因素;未知性(Unknown):病毒是否可被检测、是否是已知疫病、影响是否迅速、是否是科学已知、是否被公众熟悉五个因素,以上诸因素设置为自变量。本论文将通过使用武汉大学ROST虚拟学习团队开发ROSTCM6软件中的情感分析功能,测量相关微博报道下热门评论样本的负面情绪来进行风险水平感知程度测量,结合相关理论将公众的风险感知程度分为:可忽视的、可接受的、可忍受的、不能接受的等四个等级。风险水平感知的程度是因变量。通过SPSS软件对统计数据进行统计学的相关分析,具体采用斯皮尔曼(Spearman)相关性分析和多项logistic回归分析。研究结果显示:微博的属性,即官方性和非官方性对公众的风险水平感知等级影响不明显,微博报道传递信息的未知性(Unknown)维度中的“是否被公众熟悉”,对公众的风险水平感知等级影响明显且深刻。