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相似文献
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1.
凌晨  冯俊文  杨爽  吴鹏 《情报科学》2017,35(11):172-177
【目的/意义】突发事件应急响应的核心是调节网民负面情感,调节网民负面情感的关键是把握负面情感演 化的规律。尽管各个突发事件网络舆情的产生原因和影响有所不同,但舆情发展的高峰都伴随着网民负面情感的 产生和爆发。本研究的目标是得到网民负面情绪与网络舆情应急响应的研究现状,为该领域的研究提供前沿方向 引导。【方法/过程】本文主要运用文献研究法、对比分析法对网民负面情绪和网络舆情应急响应的相关研究进行梳 理和分析。【结果/结论】关于网民负面情绪的研究,目前主要从理论层面关注动因、影响因素,关于网络舆情应急响 应的研究,目前主要是从公共管理的角度关注指标构建和策略研究,缺少结合实际事件和数据进行的实证研究,尤 其是缺少网民负面情绪与网络舆情应急响应的关联研究。  相似文献   

2.
卢恒  张向先  闫伟 《情报科学》2022,39(1):158-165
【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   

3.
杨阳  王杰 《情报科学》2020,38(3):35-41
【目的/意义】突发事件容易催生舆情主体的各种情绪,诱发其情绪化行为和态度,分析网民和政府的情绪对其行为倾向的影响机制,有助于更好地把握舆情态势。【方法/过程】该文将包含情绪函数的RDEU理论引入突发事件网络舆情演化的博弈中,然后结合演化博弈中的复制动态方程,构建以网民和政府为代表的动态博弈模型并求解,最后通过假设收益数值对情绪影响下的演化过程进行仿真分析,得出相关结论和建议。【结果/结论】研究结果表明,不同的情绪类型和情绪强度不仅会改变最终的演化结果,而且还会影响群体策略的演化速度,导致舆情的不同演化趋势。  相似文献   

4.
凌晨  冯俊文  吴鹏  张善飞 《情报科学》2019,37(9):145-152
【目的/意义】面向高校网络舆情应急管理需求,以网民群体负面情感的测量作为基点,预测网络舆情演变 的路径和态势,进而支持突发事件应急响应策略的制定【方法/过程】基于SOAR(State,Operator and Result)模型和 情境危机传播理论,设计高校网络舆情网民群体决策模型,包括工作记忆、长期记忆、决策过程等模块。结合典型 高校网络舆情案例进行建模仿真,通过真实案例数据和实验数据的对比验证模型的有效性。【结果/结论】实证结果 表明,基于网民群体决策行为规则的建模,可以分析和预测在不同网络舆情阶段、不同应急响应措施下网民群体的 行为决策规律,从而为高校网络舆情应急管理提出有效的方法和模型。  相似文献   

5.
[目的/意义]基于突发公共卫生事件期间由公民隐私泄露导致的舆情事件,构建公民隐私泄露舆情的情感演化图谱可以呈现突发公共卫生事件期间网民的情感演化特征,为舆情监管和舆情引导提供参考。[方法/过程]结合文本词语加权方法“词频—逆文档频率”(TF-IDF)的LDA主题挖掘、机器学习的情感分析和社会网络分析方法,基于舆情生命周期的不同阶段,构建突发公共卫生事件中公民隐私泄露的情感演化图谱分析模型。并以新型冠状病毒肺炎疫情期间“成都确诊女子隐私泄露”事件为研究样本话题,分析不同舆情阶段的主题挖掘和不同舆情阶段的情感演化图谱。[结果/结论]网络暴力、隐私泄露和疫情防疫是疫情期间隐私泄露舆情主要关注点,公众讨论具有交互式特征和不同舆情阶段内的多元化特征。  相似文献   

6.
郭爽  万立军 《情报科学》2020,38(5):132-140
【目的/意义】通过研究微博社区网民的情感交互与舆情观点,有助于在复杂的网络中掌握网民情绪演化从而良性引导网络舆情态势。【方法/过程】基于传播动力学、社会安全阀等理论,结合微博社区中的实际案例,定义事件利益主体并抽象出事件演化的全生命周期,同时,构建SIR演化博弈模型刻画网民情绪的动态演化规律及主体决策博弈演化过程,并通过仿真模拟分析得到系统演化至稳定状态的均衡条件。【结果/结论】结果表明:微博社区中意见领袖与官方媒体感知收益与风险的敏感度对决策行为产生显著影响;官方媒体及时设置有效议程构建安全阀能够防止网民情绪恶化;意见领袖与官方媒体的协同引导能够最大效度地帮助政府管控网络舆情。  相似文献   

7.
【目的/意义】随着互联网的日益普及与新媒体技术的广泛应用,网络舆情群体极化现象日益加剧。研究网络舆情群体极化动力学机理,科学地把握网民情绪演化规律对塑造健康的舆论生态环境具有重要意义。【方法/过程】以网民情绪演化为主线,构建网络舆情群体极化系统动力学模型,从情绪唤醒、情绪干扰、情绪疏解三个维度并结合“女子实名举报前婆婆吃空饷”案例对网络舆情群体极化进行仿真研究。【结果/结论】通过仿真结果分析,网民的媒介素养、认知水平;媒介的议程设置、平台监管力度;政府的信息公开程度、回应速度等因素对群体极化的影响程度更为重要,并以此为群体极化的治理工作提供相应对策。【创新/局限】以情绪演化视角对网络舆情群体极化进行定性与定量的结构化系统性研究。局限在于数据的量化处理具有较强的主观性且系统因素的选取还需逐步完善。  相似文献   

8.
彭程  祁凯  黎冰雪 《情报科学》2020,38(3):145-153
【目的/意义】负面情绪导向的舆情传播严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定,而"不完全"的复杂网络系统也为政府监管带来了挑战。因此厘清舆情传播特征实现精确预警具有较强的现实性与实践性。【方法/过程】基于SIR传染病模型与EGM灰色预测模型,提出一种实现舆情预警与舆情防控模型,并利用python挖掘到的政务微博历史数据进行模型模拟与检验。【结果/结论】结果表明:舆情传播过程中,易感染类网民占比会随着时间演化而不断减小;传播阈值与易感染类网民占比间的大小关系能够预示舆情演化趋势;政务微博通过及时互动能够转移网民情绪,起到一定舆情导控效用。  相似文献   

9.
张琳  杨尊琦 《情报科学》2017,35(10):79-87
【目的/意义】个人求助网络募捐模式下网络舆情演变各阶段参与主体的认知和利益诉求的差异会影响其 行为策略选择,利用演化博弈理论可以从根本上分析舆情的形成与演化动因。【方法/过程】以罗尔事件为例,在动 态演化博弈模型基础上探究网络舆情形成、发展、控制三阶段多方参与主体的演化稳定策略选择,并对网络舆情的 演变提出合理的指导意见。【结果/结论】根据博弈结果可知:受助人联合企业发布虚假求助信息、网民采取捐助是 网络舆情形成阶段的演化稳定策略;事件内情的曝光,网民总体倾向质疑使网络舆情进一步发酵,此时政府的有效 干预与相关责任方合理解释有利于控制舆情的波动,使公众利益得到补偿,从而缓解舆情的负面影响。  相似文献   

10.
【目的/意义】目前舆情情感演化研究大多是基于主题的方法来进行情感演化分析且重点均集中在从文本 本身提取的信息上,对在社交媒体中影响情感分析的用户特征缺乏考虑。【方法/过程】本文充分考虑网络用户信息 特征,构建融合用户特征的舆情情感演化方法,提出一种基于用户注意力机制的情感分析模型(U-BiLSTM),并以 新冠肺炎疫情事件为例分析舆情情感演化过程。【结果/结论】研究结果表明U-BiLSTM情感分析模型具有一定的 优越性,F1值和准确率能达到97.08%和95.19%。【创新/局限】研究提出的融合用户注意力机制的情感分析模型能够 使舆情情感演化分析具有一定的可解释性,有效揭示面向突发公共卫生事件下网民的情感演化趋势,但由于时间 和设备条件的限制,仅采用单一数据源未考虑数据的多源性,研究的数据集不够充分且研究角度仅考虑时间维度 忽略了空间维度。  相似文献   

11.
【目的/意义】对新媒体环境下网络舆情用户情感进行研究,能够剖析用户情感演化规律,从而有助于采取 针对性措施对舆情信息传播进行合理控制。【方法/过程】本文基于情感极性及情感强度理论构建新媒体环境下网 络舆情用户情感演化模型,以微博平台为例进行情感极性和情感强度分析用户情感演化特征及波动规律。【结果/ 结论】“江歌案”微博热点话题主要呈现负向情感,其比例远高于正向情感和中性情感;情感值与极性值都随着极性 值的增加而增加,话题在 12月 11日负向情感值与极性值达到最低。  相似文献   

12.
丁乐蓉  李阳 《现代情报》2023,(1):120-130+176
[目的/意义]重大传染病疫情因其突发性、社会性、更广泛传播性等特点极易造成舆情扩散式爆发,探究该情境下网络舆情时空分异规律,掌握不同时期、不同区域民众关注焦点及情绪的演化与分布差异,有助于政府在重大传染病疫情网络舆情中的民众诉求识别、社会情绪引导和相关风险防控。[方法/过程]以南京新冠疫情为例,获取微博舆情数据并划分时空区域,通过Top2Vec主题识别、SnowNLP情感计算等方法刻画重大传染病疫情网络舆情中公众关注焦点及其情感的时空分异规律。[结果/结论]在重大传染病疫情情境下,民众关注焦点在时间和空间上都呈现“指向自我→指向他人→指向社会”的趋势。民众情感值在时间上总体呈现趋向积极的递增态势,在空间上体现出一定的“涟漪效应”,边缘带地区民众情感具有一定的不确定性和复杂性。  相似文献   

13.
王林  张梦溪  吴江 《情报科学》2022,39(1):31-37
【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新 冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人 和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医 院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律, 总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻 画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息 生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究 方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。  相似文献   

14.
蔡瑶  吴鹏  王佳敏  张晶晶 《情报科学》2018,36(1):135-140
【目的/意义】微博中网民的负面情感反映了网民对于舆情事件的不满和诉求,网民的负面情感如何产生、 又如何调节,一直是政府应急响应过程中重点关注的问题。【方法/过程】ACT-R是人类认知能力针对特定行为模 型的通用框架,可以完全或几乎完全模拟人与其所处环境的真实交互。本文以ACT-R理论模型为核心,结合突发 事件中网民负面情感决策相关知识与信息行为任务目标,研究微博网民负面情感认知决策过程。以“天津爆炸”突 发事件为实验案例,对本文提出的决策模型进行验证。【结果/结论】实验结果表明:本文提出的模型可以有效的反 映网民负面情感的产生过程,为政府从认知角度调节网民的负面情感提供了新思路。  相似文献   

15.
[目的/意义]掌握和了解微博环境下高校舆情情感的演化规律,对相关部门加强高校舆情监测监管,使高校适时采取措施应对负面舆情事件的恶性传播具有十分重要的意义。[方法/过程]本文通过文本挖掘并利用词云可视化展示对文本特征进行分析;基于朴素贝叶斯分类器将网络用户评论文本进行情感分类;结合用户情感演化与舆情事件发展周期的分析动态展示高校舆情情感演化图谱。[结果/结论]网民负向情感的占比在舆情蔓延期达到顶峰,中性情感的占比在舆情蔓延期最低,正向情感的占比在舆情周期中几乎没有变化。通过对微博环境下高校舆情情感演化图谱进行研究,为微博环境下高校舆情的研究提供新的理论支撑,在实践层面为舆情监管部门及时监测和有效引导高校舆情走向起到针对性的作用。  相似文献   

16.
【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   

17.
龙玥  刘译阳 《情报科学》2019,37(12):134-139
【目的/意义】高校网络舆情是高校人员通过互联网表达个人思想、诉求个人利益所表现的网络行为,是网 络舆情在高校的延申和体现。然而,网络上的不良信息包括网络暴力、网络过度娱乐、网络谣言等可能对高校师生 产生负面影响,影响社会稳定。【方法/过程】以微博数据为数据源,使用网络爬虫采集以网络谣言、网络暴力等及大 学生为关键词的微博转发和评论内容作为实验样本,通过文本挖掘分析高校负面网络舆情传播特征和路径,并提 出引导建议。【结果/结论】网民在讨论高校负面网络舆情信息传播过程中,较关注这些负面信息对线下生活的影 响;核心传播网民的平均中心度最高,其次是核心传播媒体,核心传播机构的中心度最低;新媒体环境下高校负面 网络舆情传播呈突发裂变式,信息传播状态不稳定,波动性较大。  相似文献   

18.
董凌峰 《情报科学》2018,36(1):24-31
【目的/意义】现实中,网媒、政府和网民共同作用引发的舆情事件几乎涵盖所有舆情主题。为探索网络舆 情形成阶段主体研究,将系统动力学与演化博弈复制动态方程进行交叉,建立了基于SD的演化博弈模型。【方法/ 过程】通过系统仿真,分析了网媒、网民和政府的博弈模型,并进行系统动力学仿真,进一步探究已知变量对主体行 为的影响显著性,识别影响舆情形成阶段博弈结果的关键变量因素。【结果/结论】以“8·12 天津滨海新区爆炸事故” 作实例背景,验证模型的有效性,并提出相应的舆情管控建议。  相似文献   

19.
[目的/意义]分析网民负面情绪演化规律及影响因素,为政府正确引导网民负面情绪提供参考。[方法/过程]以情绪感染为视角,基于SIR经典传染病模型并结合“群体极化”“媒体放大”及“政府疏导”对情绪演化过程的作用构建S2IR负面情绪演化模型;基于S2IR模型分析网民负面情绪演化的影响因素;根据S2IR负面情绪演化模型及其演化过程的影响因素,构建负面情绪引导动力学模型并进行模拟仿真。[结果/结论]通过模拟仿真表明,在“接触率”“传染率”“康复率”中,对网民负面情绪起关键影响作用的因素是话题敏感度、新型意见领袖、群众满意度。  相似文献   

20.
【目的/意义】从舆情客体视角探究医保欺诈事件传播周期中情感焦点及情感倾向两个维度的舆情演化趋势,对政府倾听民众诉求及舆情治理有重要意义。【方法/过程】依据生命周期理论划分舆情传播阶段,利用Word2Vec判断舆情客体,使用LDA方法挖掘评论主题进而识别情感焦点,同时使用SnowNLP进行情感倾向研究,最后基于认知-感情相符理论发现民众诉求。【结果/结论】能够挖掘出民众对不同舆情客体在各生命周期的情感焦点、情感倾向及二者演化趋势。研究发现民众态度从事件相关讨论过渡到事件本质探究,而后关心事件后果,最后提出建议,且情感焦点与情感倾向识别结果具有一致性。  相似文献   

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