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【目的/意义】网络舆情共振是一种舆论叠加爆发现象,从现实情况来看,多事件引发的共振对社会的影响远
大于单一事件,然而目前有关网络舆情的研究多集中在单一事件方面,有关多事件之间共振的研究相对较少。【方
法/过程】本文将区域文化、人群特征、政府介入等因素作为调节变量,借鉴郎之万方程建立网络舆情共振模型,并采
集 2013年乙肝疫苗及 2016年山东疫苗事件的数据,经过模型计算得到共振规律图,与统计相关博文数量后得到的
折线图进行对比分析。【结果/结论】结果显示了山东疫苗事件与乙肝疫苗事件产生共振,证明了模型的合理性。 相似文献
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【目的/意义】旅游业是国民经济中最容易受到外部事件冲击的行业之一。近年来由于交通意外、设施损
坏、自然灾害、突发公共卫生事件使得涉旅危机事件逐渐增多。随着网络新媒体的发展,以微博为代表的社交媒体
逐渐成为旅游网络舆情危机事件产生与传播的策源地。本论文研究旅游网络舆情危机事件的观点演化机制,对旅
游行业相关部门科学地进行危机舆情的监控与引导具有重要的意义。【方法/过程】本文从虚拟仿真与实证分析入
手,分析旅游网络舆情危机事件中网民观点的演化过程。【结果/结论】研究发现旅游舆情网络具有无标度的结构特
征,旅游网络危机舆情具有纵深扩散、反复发酵的演化规律。最后提出旅游网络舆情危机事件线上线下协同治理
的对策建议。【创新/局限】采用混合方法研究,在模型的基础上构建了无标度加权网络结构特征的旅游网络舆情危
机事件观点演化模型,在仿真研究的基础上结合实证分析,为研究旅游网络舆情危机事件观点演化机制提供了新
的研究视角;但研究中对于观点演化机制的网络平台研究仅考虑了微博,将来研究中将着眼于更多的新媒体社交
平台进行分析。 相似文献
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【目的/意义】互联网背景下社会热点事件层出不穷,因网络高关注度极易引发舆情与谣言危机,舆情与谣
言演变时关系紧密,通过分析舆情与谣言耦合机制,为社会热点事件网络治理提供指导。【方法/过程】选取近4年28
个社会热点事件,筛选其中表现突出的耦合样本,可视化呈现了社会热点事件网络舆情与谣言的耦合模型,进而利
用场域理论中行动者、资本与惯习的内、外循环机理揭示网络舆情与谣言的耦合机制。【结果/结论】揭示了社会热
点事件网络舆情与谣言的一致演变耦合模型、超前分歧耦合模型和滞后分歧耦合模型,并深入分析了三类耦合模
型中不同的耦合机制,包括两场域互振共变机制、谣言场抑制与舆情场反攻机制,以及舆情场主导与谣言场破茧机
制。对于社会热点事件网络舆情与谣言的科学判定及精准施策具有重要意义。【创新/局限】结合多元研究方法揭
示舆情与谣言间的双向互动关系,在舆情与谣言耦合演变影响因素的理论研究仍需加强。 相似文献
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【目的/意义】基于事理图谱的方法对网络舆情事件进行揭示,能够准确分析舆情事件的发展趋势和脉络,
为政府部门的舆情管控和舆情引导献计献策。【方法/过程】以微博“长征5B失控”的相关主题与评论内容为研究对
象,对提取的数据进行清洗和处理、抽取和泛化,分别生成顺承事件对和因果事件对,并对其顺承关系和因果关系
进行识别,从而构建网络舆情事理图谱。【结果/结论】在网络舆情的发展过程中,可以看出因果事件的演化路径具
有时间发生短,演化路径短的特点,伴随着时间的推移,其演化的趋势也逐步降低;网络舆情顺承事件具有传播的
时间长,传播的路径多且具有多向性的传播特点,在顺承事件的传播过程中,往往伴随着因果事件,且舆情事件的
走向与网民的情绪有很大的关联。【创新/局限】构建基于事理图谱的网络舆情的演化路径,同时揭示网络舆情演化
的传播特点与现实意义,后续有必要扩大研究样本,使得研究结果具有更好地通用性。 相似文献
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【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参
考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆
情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见
领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规
律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意
见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻
合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆
情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。 相似文献
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【目的/意义】目前网络舆情事件与社会稳定密切相关,其中定量计算方法在网络舆情事件分析中占有重要地位。【方法/过程】本文提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network下文简称BN)分析网络舆情事件趋势的方法。先根据先验知识和专家指导设计BN拓扑结构;再利用EM算法推算条件概率表;最后通过训练集和测试集的方法检验BN的有效性。【结果/结论】本文以随机抽取的2018年100件网络舆情事件为数据源进行实验,结果表明本文设计的BN在预测网络舆情事件趋势方面是可靠的。这为基于BN处理网络舆情事件提供了一定理论依据。 相似文献
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【目的/意义】高校是网络舆情的聚集点和热源地,其舆情引导和治理,有利于防范和化解意识形态领域的
风险、凝聚社会共识、筑牢社会认同的思想基石。【过程/方法】通过社会网络分析方法,对2007-2020年高校网络舆
情研究的文献进行可视化分析,从时间分布、主要研究力量分布、高被引文献分析等方面,阐释高校网络舆情研究
的进展情况;通过施引文献的名词性术语、高频关键词知识图谱、聚类分析等,得出高校网络舆情研究的热点主题
及前沿趋势。【结果/结论】高校网络舆情的传播机制、风险评估及预警机制、舆论引导机制,舆情治理的形象修复与
弥合路径,舆情叙事模式转变与高校舆情应对机制,以及重大舆情事件的危机响应机制等,是未来研究的重要趋
势。【创新/局限】本文反映了国内学者对高校网络舆情研究的动态图景,但数据来源仅为中国知网收录的文献,难
以展现高校网络舆情研究的全貌。 相似文献
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【目的/意义】为更好地适应网络舆情环境的变化,提升政府网络舆情治理能力,本文对政府网络舆情治理
融合与政府信息协同效应测度方法进行了优化设计。【方法/过程】本文基于网络计算学与动力学间的协同效应构
建了协同舆情演化模型,通过计算政府相关性,并以Deffuant模型为基础框架建立逆转模型,实现对政府网络舆情
治理融合与政府信息协同效应的测度。同时以“重庆公交车坠江事件”舆情为例,对所提出的的协同效应测度方法
进行验证。【结果/结论】实例分析结果表明,此次研究的测度方法能够准确分析出政府信息下发前舆论的导向,并
且验证了在政府网络舆情治理与政府信息结合后对于舆论的治理效果更好。【创新/局限】由于本文选取的案例较
单一,因此实证结果存在一定局限性,日后可选取多项案例进行综合分析,使测度方法更加具有说服力。 相似文献
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【目的/意义】针对现有网络舆情态势感知方法存在的感知误差大、灵敏度低等问题,在意识形态视角下研
究网络舆情态势感知方法。【方法/过程】本文首先对网络舆情态势感知的基本概念、特征及网络舆情态势感知安全
结构进行了介绍;然后,在意识形态视角下,提出了捕获与处理网络舆情态势感知数据、识别网络舆情态势感知脆
弱性以及检测网络舆情态势感知行为事件的感知方法;最后,以网络公共事件作为研究对象对该网络舆情态势感
知方法进行测试研究。【结果/结论】实例分析结果表明：设计态势感知方法的感知误差低于 1,耗时时间低于 5s,即
设计方法具有良好的感知精度和灵敏度。【创新/局限】但在特征提取方面,所提出的方法并没有涉及合适的预测特
征。因此,在后续研究进程中应充分考虑网络舆情态势感知方法不同特征,并依据实际开发情况进行全新思考。 相似文献
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【目的/意义】旨在从网络舆情用户信息及文本内容视角出发,构建不同维度的网络舆情主题图谱,结合主
题图谱对网络舆情进行特征演化及可视化分析,为舆情管理提供参考。【方法/过程】本文以实体抽取和关系构建技
术为基础,构建了网络舆情主题图谱模型,并以“台风利奇马”事件为例,建立了三个不同维度的主题图谱,结合用
户和文本等多维度微观数据,对网络舆情特征演化进行分析。【结果/结论】在该事件中,用户影响力节点具备多元
化、相关性、官方主导性等特点;网络舆情演化对应台风事件发展存在一定的滞后性;PC终端存在传播媒介种类少、
发博数量多且用户集中等特点,移动终端存在传播媒介种类多、发博数量少且用户分布均匀等特点。【创新/局限】
本文借助主题图谱,构建了网络舆情用户节点和文本节点及其关联关系,从用户、账户、内容三个维度系统且全面
的展示了网络舆情特征的演化规律。 相似文献
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【目的/意义】随着移动网络技术的飞速发展,用户已习惯在社交网络平台发表意见,进而形成所谓的网络
舆情。准确建立舆情的传播模型,对于舆情的引导和控制具有重要的帮助。【方法/过程】本文基于传统的SIR传染
病模型,综合考虑用户的心理特征行为因素,搭建新型的社交网络舆情传播动力学模型,并选用粒子群算法,以
2016年内热点的微博舆情事件为例,求解模型参数的最优值,并进行实验数据验证。【结果/结论】结果表明：用户的
追根溯源心理、持续关注心理以及漠不关心心理等心理特征对舆情的传播特性有重要影响,同时本文给出的模型
由于考虑了用户的心理特征行为因素,模型的准确性相较传统的SIR模型有明显优势,模型拟合曲线与真实数据曲
线基本一致,并且模型拟合值与真实数据的绝对误差值和RMSE值都较低。本文的研究对准确预测舆情信息传播
趋势以及舆情的分析和引导有着重要的指导作用。 相似文献
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【目的/意义】社交网络平台的普及应用使得传统网络舆情升级为社交网络舆情,舆情风险预警难度进一步 增大,积极探索科学有效的舆情预警新方法对于舆情风险导控而言意义非凡。【方法/过程】在对社交网络舆情自身 特点及其风险预警相关主体进行总结与分析的基础上构建包含多主体影响因素的社交网络舆情风险预警体系,并 综合运用网络层次分析法与灰色模糊评价法构建基于ANP—灰色模糊的社交网络舆情风险预警模型,继而以“重 庆公交坠江事件”进行实证分析。【结果/结论】结果表明：该事件的风险预警等级介于严重和特别严重之间,存在较 大的舆情风险,采用此方法能够实现社交网络舆情风险的有效预警,从而较好地说明了该预警方法的科学性和准 确性。 相似文献
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【目的/意义】随着网络规模的持续扩张,加强公共卫生安全网络舆情的特征挖掘及走向预测,探索舆情预
警机制,已成为当前公共卫生安全治理领域亟待解决的关键问题。【方法/过程】本文基于对公共卫生安全网络舆情
预警特征的理解,采用弱关联挖掘方法构建了包括舆情黏合性、热力性、趋势性三个维度的公共卫生安全网络舆情
预警模型。基于此,以“长春长生问题疫苗事件”的舆情数据为例,对公共卫生安全网络舆情的影响要素进行了详
细分析;同时,综合运用K-Means聚类算法与灰色关联分析方法,对该事件的舆情发展时间进行预警分级,为后续
对策建议提供支撑。【结果/结论】结果表明基于 K-Means聚类算法的弱关联挖掘方法在公共卫生安全网络舆情中
具有较强的适用性。【创新/局限】本文基于公共卫生安全网络舆情特点,采用K-Means聚类算法与灰色关联分析方
法划分预警等级,实现了研究方法上的创新。但仍存在一些不足之处,如预警分级自动化触点的研究等,需要后续
更加深入的探究。 相似文献
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【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要
意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模
型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建
基于残差修正的多因素灰色模型,并结合“莆田系事件”对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相
对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测上具
有一定的优势。 相似文献
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【目的/意义】突发疫情环境下将形成大量网络舆情,准确把握网络舆情传播趋势可为突发疫情环境下的社
会保障应急机制提供参考依据。【方法/过程】本文从网络舆情信息交互影响要素、网络舆情信息交互机理两方面分
析突发疫情环境下网络舆情信息交互机理;并从网络舆情传播趋势特点考虑,以新冠病毒肺炎李文亮事件为例,采
用Elman 神经网络模型,选取网络信息数量以及情绪总量和主导情绪作为网络舆情传播趋势预测主要变量和辅助
变量,对突发疫情环境下的网络舆情传播趋势进行预测分析,针对预测结果制定相关社会保障应急机制。【结果/结
论】研究提出可通过完善网络舆情相关法律机制、社会参与机制、信息披露机制、社会监督机制、责任追究机制五项
社会保障应急机制,以期为突发疫情环境下维持社会稳定性提供依据。【局限/创新】未来研究中可结合更多相关实
例进行分析,从而使研究结论进一步得到丰富与深化。 相似文献
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【目的/意义】网络舆情反转现象愈演愈烈,研究反转网络舆情的特点和分类,对于深入分析反转网络舆情
的发生,有效预防网络舆情反转的危害有重要现实意义。【方法/过程】通过分析网络舆情反转现象,识别网络舆情
反转的风险因素,构建反转网络舆情的分类和预测模型,利用SPSS21对反转网络舆情案例样本进行聚类分析和判
别分析。【结果/结论】结果表明事件性质、报道倾向、报道形式、首发平台,以及与网民相关度是影响网络舆情反转
的重要因素。将反转网络舆情分为四类,以此为基础开展预测,并为反转网络舆情的应对提出策略支持。 相似文献
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【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆
情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博
用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析,
研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度
通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选
取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创
新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】非常规突发事件的爆发会带动舆论信息的传播,本文旨在揭示网络舆情驱动下突发事件的演化机理,为有关部门及时采取应急救援活动、有效控制舆情蔓延提供依据。【方法/过程】运用知识元表示法描述突发事件的情景状态、应急活动、孕灾环境和承灾体四种要素,构建基于动态贝叶斯网络的情景推演模型,并以沈阳非洲猪瘟事件为例,建立网络舆情驱动下突发事件情景网络结构,通过动态贝叶斯网络直观呈现情景演化过程。【结果/结论】研究结果表明,情景推演模型在时间推理与事件发展的顺序上与突发事件演化过程基本一致,通过应急活动扰动分析,证实知识元表示和动态贝叶斯网络方法的有效性,为舆情引导提供一定的参考。 相似文献