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[研究目的]探究健康视频需求主题特征及其对弹幕视频播放影响的组态效应,揭示健康视频弹幕信息行为规律,促进弹幕信息资源优化配置。[研究方法]采集哔哩哔哩视频网站的28470条弹幕,从中提取用户信息需求主题及其网络关系,并采用fsQCA研究健康视频需求主题特征对播放量的影响,识别各影响因素的组态效应。[研究结论]健康视频需求包括3类共8个主题,这些主题特征对视频播放量具有重要影响,共识别出情感需求及其与社交需求组合的2个影响组态。深化认识健康视频需求主题特征及其与视频播放量之间的因果关系,丰富健康视频弹幕信息行为研究,为健康弹幕视频服务提升与有效利用提供指导。 相似文献
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[目的/意义]探究热点事件网络社区的主题及情感波动,掌握舆情事件的演化过程,对于做好网络舆论引导、维护网络信息生态具有重要意义。[方法/过程]以社交关系构建社群网络,采用Louvain算法划分主题社区,基于此提取各阶段社区主题,并计算主题情感分布,多维度协同探究网络舆情的动态演化过程;最后以“孙海洋寻子圆梦”事件为例检验了模型的有效性。[结果/结论]网民会自发性地关注并讨论舆情事件的发展,并依据网络社交关系形成不同的主题社区,从而产生不同的情感波动。研究结果能够较好地反映出特定舆情事件的主题-情感演化过程。 相似文献
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[目的/意义]在线健康社区在突发公共卫生事件的应急和管理中发挥了重要的作用,对社区中用户关注的事件话题及其情感进行分析和监测有助于社区平台创新应急服务水平,提升舆情监管部门的舆情管理水平。[方法/过程]为了实现在线健康社区突发话题与情感的共现关联分析,首先抽取话题及其特征词,计算话题突发强度;然后对用户情感进行分类与极性强度计算;接着对突发话题与情感进行共现可视化分析;最后对话题突发强度与情感表达之间的关系进行实证分析。[结果/结论]文章的研究思路与方法可以直观地观测用户交互话题的突发性以及话题—情感的演化进程;情感强度与话题突发强度存在正向弱相关关系,随着话题突发强度增强,用户表达的情感类型也会有所不同。 相似文献
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【目的/意义】短视频平台的兴起让弹幕成为公众情感交流的重要载体,构建短视频平台弹幕情绪预警机制有助于更好地把握舆情态势。【方法/过程】以互动仪式链理论为基础,建立Bilibili弹幕视频互动仪式模型,并对驱动互动仪式链形成的用户情绪设计了预警机制。构建了EGM-马尔可夫-Fisher模型,并与EGM(1,1)、EGM-马尔可夫模型的预测结果进行了精度对比,以实现较为准确的负面情绪风险预警;在预测阈值的基础上结合灰色关联分析方法,提出情绪预警分级方案。最后通过爬取Bilibili网站舆情事件数据对预警机制进行检验。【结果/结论】EGM-马尔可夫-Fisher模型的预测精度较高,其在情绪监测预警方面具有良好的适用性。结合灰色关联分析改进的分级方法预测可靠,为提升用户情感互动体验和网络空间的有效治理提供参考。【创新/局限】研究挖掘了短视频平台互动仪式中弹幕与实现情绪预警的关联,构建了预警模型,未来可针对用户主体特征深化情绪传播研究。 相似文献
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[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
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[目的/意义]旨在探究民众对科技类视频的关注焦点,在丰富学界关于视频流行度研究的同时,也为视频创作者优化制作策略提供借鉴。[方法/过程]考虑到弹幕中隐含的观众情感可能会影响视频的流行度,本文以弹幕情感特征为出发点,探究影响科技类视频流行度的因素。[结果/结论]视频播放量、评论量、弹幕量和中性情感比例对视频流行度有正向影响,而负向情感比例对视频流行度有负向影响。 相似文献
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[研究目的]政务短视频如何精准地服务于用户需求已成为数字政务管理实践中的重点和难点。从主题与行为的关联演化的视角出发,对这一问题展开深入探究并提出针对性的意见和建议,能为政府制定适宜的政务短视频发布策略提供决策支持。[研究方法]设计网络爬虫程序抓取政务短视频数据,基于政务话语框架和BERTopic模型对政务短视频标题进行主题挖掘,并结合话题与用户行为数据进行关联分析。[研究结论]政务短视频运营方应基于舆情不同生命阶段的用户特征指定个性化的政务短视频主题发布策略,应加大观点框架的使用频度和使用力度。但在舆情爆发期,应特别重视和强化信息框架下的短视频发布。将框架理论引入政务短视频的主题挖掘研究,并基于短视频主题和用户行为的双重视角构建了突发公共卫生事件期间政务短视频的话语框架,为突发公共卫生事件中政务短视频运营管理提供了一种全新的发布策略。 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] 随着"互联网+"在医疗服务行业的应用与发展,积累了大量的医疗评价信息,利用情感分析技术可以对其进行有效地挖掘和利用,从而为医疗管理提供决策参考。[方法/过程] 基于框架语义理论建立医疗情感语义分类词典;采用词典和规则相结合的方法进行在线医疗评论的情感语义分析,标注情感类别、情感主题、极性和强度等信息。[结果/结论] 通过在线医疗评论数据测试,验证了研究方法的有效性和科学性,是情感分析向医疗健康领域纵深发展的一次有益探索。 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
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[目的]通过研究当下网络环境的具体情境,利用概率分析的方式判断具体舆情所属的案例类型,从而为网络舆情危机响应决策提供依据。[方法]使用贝叶斯网络模型作为分析方法,构建网络舆情案例匹配的指标体系和案例匹配模型。[结果]通过48个网络舆情危机中的随机43个事件作为训练数据,构建贝叶斯网络模型,使用剩余5个网络舆情危机事件作为测试组,经检验测试样本案例匹配结果与事实相符。[结论]本文通过构建网络舆情案例匹配的相关指标体系和贝叶斯网络模型,为对网络舆情进行分型,从而为舆情危机响应提供了决策依据。 相似文献
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[目的/意义]随着5G时代的到来,短视频的信息传播成为引导网民舆情的重要工具,如何运用政务短视频导控网络舆情成为政府面临的新挑战。[方法/过程]将政务短视频网络舆情分为舆情事件、网民和政务短视频三个子系统,借助Vensim PLE软件,构建政务短视频网络舆情多主体应对仿真模型,并结合具体案例"黑龙江疫情反弹"仿真分析子系统中各影响因素之间的相互作用关系,探究政务短视频网络舆情传播的动态机制。[结果/结论]结果表明:政务短视频网络舆情受舆情事件、网民、政务短视频子系统及其相关因素的共同影响。因此,政务短视频可以通过控制三个子系统的相关因素,有效应对和导控网络舆情。 相似文献
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考。[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性。面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型。[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7%,且具有较好的泛化能力。暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素。 相似文献
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[目的/意义]网民情感变化是影响政府舆情应对进程、政策、策略的关键。因此，构建科学高效的情感词典，对网民情感分析研究及应对策略的选择具有重要的实际意义。[方法/过程]结合扎根理论的质性研究特点，在情感词典的构造中融入突发事件演化规律影响因素，采用点互信息算法，TF-IDF，统计量等方法对微博表情符号词典及突发事件专属情感词典进行构建，编制了突发事件情感词典，随后选取"6.22"杭州保姆纵火案微博语料进行情感分析。[结论/结果]实验发现，与不加入影响因素的情感词典相比，本文构造的词典在准确率召回率等指标的对比中均得到了一定程度的提高。同时，结合扎根理论与主题分析的结果，对舆情发展的不同阶段所选择的舆情应对策略提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]旨在研究引文分析中引入情感分析后对论文排名的影响。[方法/过程]提出一种引文情感分析方法,确定引文文本中的情绪,并使用监督分类器为每个文本句分配一个分数来确定其情感倾向,利用C4.5决策树对引文的极性进行分类;提出一个考虑定量(引用次数)和定性(情感分析)因素的论文评价指数pc指数,并基于该指数对论文进行了排名。[结果/结论]C4.5决策树对引文的极性进行分类,获得了较为准确的结果;pc指数对朴素算法进行改进后获得了对被引论文的影响力新的排名,排名对于较小的语料库影响不大(只有4篇论文排名发生了变化),而对于更大的语料库,预计影响会更大。 相似文献
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[目的/意义] 融合多源数据,从大量真实具体的企业竞争对手中抽取出竞争对手的画像,为解决海量竞争对手无限性和企业竞争情报资源有限性之间的矛盾提供启发。[方法/过程] 从画像指标体系、数据采集、数据融合、数据分析、画像构建和画像应用等环节出发,提出了一套融合多源数据的企业竞争对手画像构建模式,然后以H公司为例开展了实证研究。[结果/结论] 基于所提出的竞争对手画像构建模式,构建了H公司的主要竞争对手画像,从而为企业的竞争对手画像构建实践以及为后续相关理论研究和实证研究提供参考。 相似文献