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借助行动者网络理论(Actor Network Theory,ANT)分析中国闪联联盟的构建、发展和演化的过程,根据此类联盟中行动者所处位置和角色的不同,把行动者分为核心行动者、主要行动者和共同行动者三类,通过追踪行动者的行动发现此类联盟中核心行动者经历了从政府向企业的转变,而实现这个转变的关键是联盟成为转译者来表达各行动者利益并进行互动、磋商和连结起来形成行动网络,同时联结行动者的手段也从政府政策主导向政府和市场共同作用演变。进而就联盟的长效发展得到以下启示:企业代替政府成为行动者网络中的核心行动者;政府通过政策和服务加强行动者网络联结的强度、扩大网络覆盖范围、缩小网络联结长度;企业、政府、大学和科研机构要建立基于利益共享为基础的协同创新网络。 相似文献
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网络舆情演化机理多维建模与仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过“成都女司机”微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是可行的,并且多维度模型很好地解释了网络舆情数据出现多个“峰值”现象,而网络舆情统计数据的实质是高维度模型曲线在时间轴的投影。 相似文献
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行动者网络视角下突发公共事件的谣言协同治理机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 近年来突发公共事件舆情频频产生,基于该舆情往往会爆发相关突发公共事件谣言,谣言对舆情发展影响深刻,通过建立突发公共事件谣言协同治理机制以期提高舆情导控成效。[方法/过程] 论文以行动者网络理论为理论基础,在突发公共事件谣言的生命周期不同阶段进行行动者网络分析,进而确定不同阶段的强制通行点,根据转译过程构建突发公共事件谣言协同治理机制。[结果/结论] 论文以行动者网络理论的行动者和转译要素构建了突发公共事件谣言在潜伏爆发期的监测预警机制、变种期的分析反馈机制、消亡期的反思预防机制,3个阶段的行动者网络形成严密的突发公共事件谣言协同治理机制。 相似文献
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[目的/意义]研究突发事件网络舆情风险建模,为突发事件网络舆情风险防范提供理论方法和实践指导。[方法/过程]基于舆情生命周期理论与舆情风险演化机理构建突发事件网络舆情风险评估指标体系,采用AHP层次分析法计算其权重系数并在多维风险场景中开展突发事件网络舆情动态风险评估。以“成都49中学”为案例,进行风险评估验证。[结果/结论]依据风险评估结果得出政府的处置行为、危机意识;事件的类型、影响范围、连锁反应;媒体的议程设置与网民的利益诉求是引发突发事件舆情风险的高概率因素,以此针对上述风险因素提供治理策略。 相似文献
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[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算,设计舆情传播建模方法,为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法,提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征,之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系,构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化,通过系统特征的因果关系强弱和差异分析,揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现,各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平,即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外,不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同,因果关系越弱舆情演化不确定性越大。 相似文献
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[目的/意义]认知盈余的出现以及互联网技术的迅猛发展,使得网络舆论逐渐成为公众发声与评议过程中的一项重要议题。在新形势下,如何合理引导网络舆论演化,对破解重大舆情危机,疏导公众情绪,维护社会长治久安具有重要的理论与现实意义。[方法/过程]基于认知失调视角,将个体之间的亲和度纳入经典HK模型,形成改进HK模型,在此基础上,集中分析了初始观点坚持度,异质信任水平,个体亲和度,观点影响阈值对网络舆论演化的影响,并以2015年成都女司机被打事件为例,对上述研究进行了案例分析。[结果/结论]研究结果显示,观点坚持度在均值为0.5的正态分布条件下,观点会较快完成演化;较大的个体亲和度和观点影响阈值对舆论的演化具有加速效应。最后针对上述研究结果,提出了应对重大舆情危机的相关策略。 相似文献
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[目的/意义]探索突发公共卫生事件网络舆情发展周期中的主题和情感演化历程,研究影响网民情感波动的因素,为网络舆情有效管控提供决策支持。[方法/过程]结合博文数量的时序特征和生命周期理论进行周期划分,利用LDA模型、BERT-BiLSTM-Attention模型构建研究框架,探究不同周期的舆情主题差异及情感演化。[结果/结论]线下病毒变异演化和线上舆情主题与情感演化具有关联性。在新型冠状病毒变异语料库中,BERT-BiLSTM-Attention模型分类准确率为0.8817,F1值为0.8778,其在情感演化分析上具有优越性。构建的“数据采集预处理、舆情周期划分、主题演化和情感演化到获得策略输出”的全过程分析框架对相关部门有效引导网络舆情提供了决策支持和理论支撑,BERT-BiLSTM-Attention模型能更准确地进行情感分类。[局限]数据源单一,面向时间维度上的演化历程未进行时空结合的演化分析。 相似文献
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[目的/意义] 探索突发事件舆情传播网络的拓扑结构和传播规律、识别与评判突发事件舆情传播网络中重要节点,有助于从源头上控制舆情,增强公众、政府和媒体引导突发事件网络舆情的能力。[方法/过程] 以“魏则西事件”为实证研究对象、采集并整理数据,基于社会网络分析理论,运用Ucinet软件构建互动关系矩阵模型和Netdraw软件绘制该事件舆情传播网络社群图,从整体、局部和个体3个视角进行了该舆情传播网络结构测度分析。[结果/结论] 拓展了SNA的应用,从本质上揭示了突发事件网络舆情传播的结构特征与演变规律,总结并提出针对其本身拓扑结构的控制建议,最后,为从源头上弱化其不可控性,分别提出了公众、政府和媒体突发事件网络舆情传播的引导建议。 相似文献
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[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。 相似文献
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[研究目的]网络舆情中信息间的竞争传播更符合社交网络的真实情境,研究舆情事件中多元信息竞争传播的演化机制有助于政府和媒体有效监控舆情、引导舆论。[研究方法]结合舆情事件多信息传播特点,加入信息犹豫者和信息接触率,构建二元信息竞争的SH2IR模型,仿真同步和异步情景下二元信息的竞争演化过程。[研究结论]研究表明,在同步传播模式下,单独增强信息接触率、传播转化率、犹豫转化率以及置换率,都可以扩大信息的传播;在异步传播模式下,信息发布的越早,传播范围越广,但单独增强传播参数对传播效果影响较弱,同时提高信息的传播参数时传播行为明显加强。 相似文献
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[目的/意义]随着网络和社交媒体的发展,网络"意见领袖"在网络社区的信息传播和交流中发挥着越来越重要的作用,在社会生活的各个方面对网络民意产生巨大的影响。因此,识别网络"意见领袖",掌握其特征和规律成为了网络信息传播研究的重要方面。[方法/过程]在PageRank思想的基础上,利用文本的TF-IDF计算网络社区用户节点的连接强度,以此改进PageRank算法,提出一种LeaderRank方法用来评价网络社区用户节点的重要度,并结合其他指标及BP神经网络进行"意见领袖"的发现实验以及进一步的数据挖掘工作。[结果/结论]实验结果表明,该方法相较于神经网络具有更高的识别率,该方法可以灵活配合其他指标和方法使用,具有更好的适用性、扩展性和稳定性。 相似文献
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[目的]为了研究社交网络以及研究微博网络与微信网络之间舆情的传递过程。[方法]利用无标度有向网络和BA网络分别模拟微博网络和微信网络环境,通过特定的连接关系设计了耦合网络载体,在SEIR模型的基础上,充分分析了用户的传播心理,考虑到了个体具有兴趣衰减效应以及记忆效应等特征,构建了基于耦合网络的社交网络舆情传播模型。[结果]实验结果表明,构建的双层社交网络舆情传播模型能较好地反映现实生活中的舆情传播过程,用户在多层社交网络之间的互动加速了舆情信息的流动,扩大了舆情信息的影响力,层间传播阈值的控制是管理多层社交网络舆情传播的关键。 相似文献
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[研究目的]域外势力操控网络社交媒体,影响网络环境和政治生态,挖掘分析域外势力操纵网络社交媒体行为,据此提出科学的应对策略,以提升舆情事件处置能力,维护国家安全。[研究方法]采用可视化分析工具对开源情报进行网络拓扑分析、层级分析、中心性分析、聚类分析和结构化特征分析,剖析域外势力操控网络社交媒体的表现形式和手段路径。采用大数据挖掘技术识别判断政治机器人操控社交账号的行为策略和特征。[研究结论]域外势力利用虚假公司注册网络社交媒体账号并操控政治机器人开展虚假舆论宣传。应利用大数据建模建立关键信息数据库,监测管控高危账号;利用人工智能技术有效识别和应对政治机器人。 相似文献
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[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。 相似文献