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移动互联网的发展为微博的发展提供了更加广阔的发展空间,以复杂网络的基本统计特性为基础,通过抓取新浪微博中的相关数据,对其进行处理分析,详细分析微博用户在信息发布行为、信息发布内容方面的相关特性以及用户的关注行为和评论转发行为进行了详细地分析,认为微博网络是典型的小世界网络,微博网络整体密度较小,呈稀疏状态,但局部密集;微博网络用户的分布呈不均匀的状态,用户在信息发布、分享等方面存在较大的信息不对称性,只有小部分用户拥有较多的信息资源,扮演核心角色,大部分用户在微博中处于边缘地位。这为微博营销和微博舆论引导与消解提供了基础。 相似文献
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本文针对微博网络舆情的控制和引导问题,提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据,生成用户节点网络关系图谱,通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析,定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点,作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据,采用复杂网络分析工具Gephi,验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。 相似文献
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研究微博中信息的传播规律对舆论预测与管控、市场营销等方面具有重要意义。当前的信息传播模型大多忽视了不同信息间、不同用户间的个体差异。为解决这一问题,本文选取了影响用户浏览和转发信息行为的特征,采用集成逻辑回归与SVM的二分类算法预测个体行为。预测多个用户对于同一信息的浏览与转发行为构成了本文中的信息传播模型。结果表明,该模型能较好地预测现实微博网络中的信息传播过程。 相似文献
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【目的/意义】研究微博网络中话题式信息的传播模型及规律,对控制舆论和掌握微博信息传播规律具有重
要意义。【方法/过程】以微博信息传播中的SEIR模型为出发点,综合考虑微博网络中话题式信息的衍生特性,构建
改良式的微博话题式信息传播H-SEIR模型,并运用MATLAB进行模拟仿真,对微博中话题式信息传播影响因素
和对应的控制策略进行研究。【结果/结论】验证了所构建的改良微博话题式信息传播H-SEIR模型的可行性和有效
性,揭示了移动网络环境下话题式信息传播规律,为现实微博网络的监管控制策略的制定提供了理论依据。 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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以"腾讯微博"作为实证研究对象,借鉴复杂网络理论和社会网络分析方法。通过网络中介中心性分析,确定了影响整个网络内信息扩散的关键节点和连线,并进一步探讨了微博社区内信息传播的"小世界"现象的成因。本文的研究结果为运用小世界理论研究微博社区内的信息传播提供了理论和实践依据。 相似文献
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随着网络技术的发展,我们迎来了微博时代.微博的出现让人们已经习惯了快速更迭的信息环境,迎来了网络舆论的又一个高潮,而意见领袖在微博的传播过程中起着举足轻重的作用.本文通过实证研究的方法,分析不同类型微博意见领袖进行印象管理的特征和策略,通过量化的分析微博意见领袖的管理策略和效果之间的内在关系,旨在为发挥意见领袖在公共事件舆论引导中的积极作用提供理论支持,以提高微博意见领袖的自我形象和舆论影响力. 相似文献
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舆论领袖对网络舆论的形成具有重要推动作用,可以影响网络舆论的走向,因此识别网络舆论领袖对于及时掌握舆情、引导舆论有重要意义。本研究将超网络分析法应用到网络舆论领袖的识别中,首先在对网络舆论构成及关系进行分析的基础上,建立社交子网、话题子网、观点子网等子网络,并根据三者间的关联关系将它们集成为一个完整的网络舆论超网络模型;在此基础上,提出可用以识别网络舆论领袖的超网络测度指标,包括节点超度、超边重叠度、集聚系数、平均最短距离等;最后通过"钱云会"事件的实例分析证明了该方法的可行性,具有很强的实际应用价值和理论指导意义。 相似文献
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网络舆论已成为事关国家安全的重要因素,在社会管理中的作用越来越不容忽视。目前研究存在着机理认知和引导脱节的状况,且机理层面多集中于舆论在各类复杂网络上的物理表现,和实际事件联系不紧密;引导多以定性描述的方式,缺少可量化和评估的依据。将超网络建模方法与政策仿真技术相结合,定性会商与定量模拟相结合地研究网络舆论引导策略及建议,是一种从系统工程角度对网络舆论这一社会复杂问题进行探索的新模式。本文是系列研究的第一篇,通过建立集社交、心理、环境和观点等多维子网来描述社会舆论的超网络模型,并设计逻辑自洽的多层网络交互机制,为网络舆论的演化和干预等研究奠定理论基础。 相似文献
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【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传
播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造
假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最
优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演
变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要
主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创
新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、
分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究
内容。 相似文献
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【目的/意义】微博作为国内主要的社交网络平台之一,其信息传播实时快速,去中心化,成为网络舆情传播
的重要媒介。面向微博进行舆情中心人物的识别以及公众情绪的挖掘对网络舆情的控制具有重要的实践意义。
【方法/过程】本文以新疆棉花事件为例,使用生命周期法对微博舆情演化过程进行划分,使用word2vec和k-means
模型提取事件生命周期中各阶段的舆情中心人物,采用一种结合词典与LSTM深度学习模型的情感分析方法,对各
舆情中心人物相关的评论情感进行极性分析。【结果/结论】所提出的方法能够挖掘面向特定事件的微博舆情中心
人物、公众的情感类型及情感强度,得到能够使舆情转好的引导方法。【创新/局限】本文创新性的将主题挖掘方法
运用于微博舆情中心人物的提取。在情感分析方法上,结合词典和深度学习方法,解决了深度学习方法进行情感
分析时需人工标注的局限性。此外,本文进行情感值计算时没有考虑到表情符号的作用,后续研究会进一步考虑
更加细粒度的情感分类。 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】探索新媒体时代短视频网络舆情传播的影响因素及动态演化,了解短视频用户的影响因素及
动态演化过程,有助于网络舆情监管部门加强短视频网络舆情管理,为相关机构或部门在进行社会治理的过程中
提供更及时有效的信息服务。【方法/过程】以计划行为、信息行为理论为基础,以新媒体机构官方账号为研究案例,
获取短视频新闻对应用户信息数据,设置影响因素指标权重,构建新媒体短视频网络舆情传播影响因素模型;综合
信息因素、信息技术、信息环境和信息主体等多个维度测算短视频传播影响因素权重,分析其传播影响效果;同时
构建短视频传播行为的动态演化模型,并做出仿真动态演化过程。【结果/结论】研究结果表明,信息因素对新媒体
短视频网络舆情传播有显著影响,信息技术对新媒体短视频网络舆情传播影响较低,动态演化过程说明传播易感
者的数量与未被感染的易感者逐渐趋同,最终即使有新媒体的不断加入,舆情传播也不再继续。【创新/局限】从多
维角度构建用户行为的影响因素模型,用仿真法对短视频传播的动态演化进行分析,为正确引导短视频网络舆情
传播提供科学管理依据。未来的研究将获取更广泛的数据源进行更深层次的网络模型研究。 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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为揭示超网络的某些特性,基于小世界模型和无标度模型,提出和建立两种超网络演化模型,并定义交叉度用于表征超网络节点之间合作关系,最后将超网络演化模型应用于中国原子能科学研究院核技术应用研究所科研合作网的实证分析。研究结果表明:不论是对于超网络理论模型还是实证分析,交叉度都能够优于以往的网络特性用于分析超网络不同层次之间节点的相互合作关系,为从理论上进一步深入分析超网络及其应用打下一定的基础。 相似文献