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【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
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【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
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【目的/意义】突发网络舆情具有爆发快、破坏强的特点。准确建立突发网络舆情的传播模型,研究其内在 传播规律,对控制突发网络舆情的传播具有重要意义。【方法/过程】建立SEIQR演化博弈模型,将网媒与地方政府 的策略互动行为融入改进的传染病模型中,同时针对期望效用理论在描述博弈主体损益方面的缺陷,将前景理论 引入模型的分析过程中,探讨了地方政府不同引导策略对舆情发展的影响,并进行仿真实验。【结论/结果】研究结 果表明：地方政府对社会效益与形象损失的感知、网媒对地方政府非财政性奖励的感知、罚金以及网民的集体认同 感等因素将对突然网络舆情的发展趋势产生重大影响,进而为地方政府部门提出对策建议。 相似文献
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【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
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【目的/意义】通过定量研究,分析影响突发事件网络谣言热度的相关因素,找准谣言在网络社交平台的演
变规律,科学有效控制网络谣言所带领的负面效果。【方法/过程】利用系统动力学建模方法,从网民、媒体、政府三
个维度展开对谣言热度的研究,并使用Vensim PLE 软件对构建的谣言热度模型进行仿真分析。【结果/结论】由仿
真结果可知,政府公信力、媒体影响率、网民群体极化程度等变量都对突发事件网络谣言的传播具有较大影响。根
据仿真分析,可为政府部门应对突发事件网络谣言提出针对性的对策建议。 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】移动社交网络时代,随时随地传递信息与发布动态已然成为人们的一种生活习惯。与此同
时,移动社交网络的即时性、超时空性等特点也使得网络舆情进一步升级—移动社交网络舆情由此产生。【方法/过
程】通过构建移动社交网络舆情多主体应对的系统动力学模型,并采用 Vensim PLE软件对实例进行模拟仿真。【结
果/结论】结果表明移动社交网络舆情受舆情事件、媒体、网民、政府四个主体的共同影响,降低事件敏感度、移动社
交平台传播次数、网民情绪强度及提升政府的信息透明度能够有效地应对移动社交网络舆情。 相似文献
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【目的/意义】近年来移动社交网络的高速发展推动了学术界对网络舆情的关注,网络谣言作为其中的重要 组成部分越来越受到监管部门的关注。本文通过建模仿真对谣言传播群体动态演化特征进行分析,以期为有关部 门有效应对和控制移动社交网络谣言提供借鉴。【方法/过程】本文以经典SIR模型为基础,加入移动社交网络用户 数量等影响因子进行优化,并结合传播动力学理论构建了移动社交网络谣言传播的参与群体动态演化模型,最后 使用MATLAB等软件实现模型和数值仿真。【结果/结论】实验结果显示：谣言在前期发展阶段的传播速度最快,杀 伤力也最大;移动社交网络环境对谣言传播有促进作用;网络容量越大,谣言传播的范围越大;本文模型通过仿真 验算,证明可以用于对移动社交网络环境下的谣言传播进行仿真。 相似文献
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【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
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【目的/意义】信息自带的情绪是影响信息传播的重要因素之一,基于信息的情绪性探究不同类型的情绪信
息自身传播与交叉的规律,对信息传播的控制具有一定的理论意义和现实意义。【方法/过程】基于情绪感染理论和
SIR模型,构建情绪信息传播动力学模型。引入情绪信息偏差的概念,分析情绪信息偏差、悲观信息与乐观信息间
的转换速度等因素对情绪信息交叉传播的影响。【结果/结论】仿真结果表明,情绪信息偏差是引起情绪信息交叉传
播的重要因素。当网络中乐观信息传播者的占比较大时,有助于网民转变为免疫态,促进整个网络在短时间内趋
于稳定。 相似文献
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【目的/意义】为了探讨如何有效管理群体事件在微博中的传播,文章分析了群体事件发生时事件参与者在 微博中的发言行为特征。【方法/过程】秉持定性分析和定量研究有机结合的研究理念,通过引入复杂网络的相关知 识对真实案例的微博传播数据进行了深入分析来探寻群体事件微博传播中的网络特征以及事件参与者在微博发 言中的行为特征。【结果/结论】发现群体事件的微博传播网络是具有无标度性质、小世界特征和较高集聚系数的复 杂网络。群体事件的微博传播不但存在周期性、个体异质性和阵发性等特点,而且从 K核分解的角度来看,陈发性 具有自相似性,处于 K核分解中心层的用户通常能在群体事件的微博传播中发挥着更大的作用。 相似文献
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【目的/意义】有别于众多现有的针对社会群体事件的定性理论研究,文章采用了定性分析和定量研究相结
合的方式探讨群体事件在微博网络中的传播特点,并给出了社会群体事件在微博中传播的传播模型。【方法/过程】
以定性分析和定量讨论相结合的方式为指导思想,以复杂系统的理论为依据,提出对群体事件的微博传播进行基
于Agent 的建模分析;以复杂网络的相关知识为支撑,提出依据K-Shell index 方式来划分Agent 群类并设计了相应
的交互规则。【结果/结论】实证分析了以K-shell index为依据构建Agent的优点;基于Repast平台对所设计的模型进
行了仿真分析、模拟出了由个体用户的意见从无序交互到集中爆发的涌现过程,并以真实群体事件的数据为基础
论证了该模型的科学性和实用性。这些工作能帮助人们更科学地理解群体事件微博传播中的演变规律,从而为群
体事件的及时预测和有效应对提供理论指导。 相似文献
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【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
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【目的/意义】融媒体环境下,公共危机事件极易在“两微一端”迅速传播,引起网民广泛关注、讨论、传播,在 极短时间以裂变的速度造成不良的社会影响,研究公共危机事件的网络传播治理策略效果,最小化传播的负面影 响对舆情管理部门具有重要参考价值。【方法/过程】基于此,文章以不同治理策略下网络传播效果为研究对象,构 建了系统动力学模型,通过模型仿真对比研究了两种代表性治理策略——信息隔离、信息公开两种策略的网络传 播效果。【结果/结论】仿真结果表明：提早信息公开时间,提高信息公开程度能有效提高网络传播效果;信息隔离策 略强度不是越高越好;研究可为舆情管理部门制定网络舆论引导和治理策略提供参考。 相似文献
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[目的/意义]旨在为突发事件下政府应急管理决策提供依据.[方法/过程]针对突发事件下网民负面情绪演化进行研究,采用系统动力学的建模方法,从个人心理、社会传播和负面情绪治理三个方面,探讨影响因素及彼此之间的逻辑关系,构建出突发事件下网民负面情绪演化模型,并以某季酒店突发安全事件为例,分析网民负面情绪演化激励及影响因素.[... 相似文献
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【目的/意义】针对频繁爆发的网络舆情,深度梳理网络舆情的内容层次,挖掘网络舆情的生成逻辑,为政府 网络舆情治理提供可行路径。【方法/过程】以“2015年初出租车罢运事件”作为研究案例,通过网络数据抓取软件收 集“财经网”相关微博下的评论信息,按照扎根理论的编码程序逐步抽象形成网络舆情的“棱镜折射”生成逻辑和 “情绪—态度—意见、行为取向”的内容层次。【结论/结果】研究结果显示,网络舆情的基本层次是网民情绪,网络舆 情的生成由公共事件的相关新闻信息触发,并取决于网民的生活经历、角色定位、思维方式、信息处理等个人特 征。因此,政府的网络舆情治理应重点关注网民情绪,并强化与网民的对话沟通和信息普及。 相似文献
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【目的/意义】在自媒体时代,网络舆论已成为影响社会和谐稳定的重要因素,而在复杂网络环境下,如何来
引导网络舆论也成为管理科学决策的新问题。【过程/方法】基于“情景—应对”模式并结合8﹡12 天津港爆炸事故,
运用了演化博弈理论方法研究突发网络舆论事件中网络舆论传播者与网络舆论引导者群体策略选择的演化过
程。根据网络舆论演化的不同阶段建立突发网络舆论事件的“情景—应对”演化博弈模型,最后通过数值分析得出
不同参数下双方的演化稳定策略,并对假设数值进行计算仿真分析提出相关结论和建议。【结果/结论】研究结果表
明：网络舆论引导者即政府要根据网络舆论演化的不同阶段来选择成本适合的引导方案,同时政府作为网络舆论
引导的主体,不能过分规避风险,强调自身投入成本的最小化,如此才能达到帕累托最优,实现社会效益最大化。 相似文献
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【目的/意义】分析网民在突发公共卫生事件中的情感演化历程,探究影响网民情感波动的因素及其时空演
化的差异。【方法/过程】运用Python爬取微博新冠疫情相关文本数据315 445条,基于SnowNLP情感分析工具对数
据文本进行情感分析。使用TF-IDF及LDA主题模型进行建模,对不同阶段及不同群体的舆情时空演化及差异进
行内容分析。【结果/结论】网民的情感演化呈现阶段性和群体性差异,尽管整体为积极态势,但疫情上升期为负面
情绪集中爆发期;网民群体中受教育程度较低的群体情感波动幅度更大,更容易受到舆论的影响,舆情演化更易极
化;中心大城市情感波动相对稳定,而引起其他区域网民消极情绪的往往不是疫情本身,而是由疫情引发的负面舆
论;普通网民群体较于高影响力群体在舆情演化阶段的负面情绪更为严重,情感演化在各阶段呈现明显的涟漪效
应,需在不同阶段针对不同群体制定有效的舆情引导政策。【创新/局限】本文将整个语料库划分为50多个小语料,
个别语料文本数据量较少,具有一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】社交媒体中网络舆情在演化过程中可能出现意见分化、对立或集聚,进而产生网络声讨或网络
对峙的群体极化现象。研究旨在通过梳理国外社交媒体中群体极化的发展脉络与研究主题,为我国相关研究发展
提供参考。【方法/过程】本文将国外社交媒体群体极化研究分为主题发现阶段、主题发展阶段以及主题成熟阶段,
并深入剖析在各个阶段下的发展脉络。【结果/结论】本文通过对该主题的整理和分析,总结了五项国外社交媒体中
群体极化研究热点,包括群体极化的动力机制、群体情感或观点极化、群体极化的仿真预测、群体极化的影响因素
以及群体极化的管理策略。最后,提出未来可从网络谣言传播中的群体极化、内生极化与外生极化以及群体去极
化等内容展开进一步研究工作。【创新/局限】系统性梳理社交媒体群体极化的国外发展脉络和研究现状,结合信息
管理学科研究主题提出了未来的研究方向。 相似文献