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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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【目的/意义】为了解媒体微博信息传播规律与特征,识别具有高度影响力的媒体微博节点与类型,更有效
地对信息传播进行监管和引导。【方法/过程】研究基于社会网络理论,选取新浪微博中的部分媒体微博为研究样
本,测度其社会网络结构特征,并结合中心度与LeaderRank 算法测度媒体微博影响力。【结果/结论】研究发现,媒体
微博社会网络整体较为紧密,信息在媒体微博网络中的传播速度较快,网络节点之间的整体凝聚性强;网络结构与
节点位置决定着成员的影响力程度;具有高度影响力的核心节点的资源控制能力与话语权相对较大,可以通过改
变中心度、聚类系数等手段引导核心节点,控制信息传播态势。 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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【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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微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。 相似文献
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现时微博谣言泛滥,对现实社会危害巨大。为了科学控制微博不实信息的传播,本研究根据微博网络谣言传播特点以及病毒传播模型,提出具有怀疑与反谣言机制的有向传播模型SIR-CO,并进一步提出谣言源影响力评估算法,实时监控微博谣言造成的社会影响力,在此基础上,采取基于Agent的建模仿真方法对微博谣言传播进行模拟仿真。分析结果表明:内容信服度、节点影响度以及抑制时机是影响微博谣言传播与控制的重要因子;谣言源影响力与传播数、感染节点数以及等级影响度分布皆存在相关关系,最后趋于稳定状态。基于仿真分析结果,建议控制微博谣言传播时,可运用目标免疫策略阻止谣言向外传播,并采取多点侧面慢性策略减低谣言的同化作用。 相似文献
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【目的/意义】近年来微信已成为民众社交的首要平台,同时也逐渐成为谣言传播的主阵地,但目前针对微
信谣言传播的研究尚不多见。【方法/过程】将微信网络划分为朋友圈网络、群网络和公众用户网络,生成了微信谣
言传播加权有向三层网络,在此网络基础上构建了基于兴趣衰减效应的线性阈值谣言传播模型,并利用多主体仿
真平台Netlogo对该模型进行仿真。【结果/结论】研究发现,微信群的存在改变了个人用户网络节点的度分布,且导
致当节点信任度较低时微信网络比微博类网络更有利于谣言的传播;节点信任度与谣言的传播力度显著正相关;
增大谣言传播阈值和减小谣言传播兴趣值,能有效抑制谣言的传播。 相似文献
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根据社交网络信息传播多维度、多元化和基于人际关系的特点,构建一种基于用户相对传播能力的分层网络传播模型,对社交网络传播模型研究中缺少实例验证和用户层次分类的问题进行补充分析和证明。通过调查收集"平江火电厂重启事件"中公众对火电项目的态度变化数据,对政府相关宣传内容的传播过程、方式和效果进行归纳总结;采取K-Means方式对抽样的数据节点进行分类,构建以节点传播能力为划分标准的分层网络传播模型,分析模型中信息的传播路径、传播特征及权重关系。研究表明:(1)基于用户相对传播能力的分层网络传播模型更能真实地体现社交网络中信息传递的特点;(2)意见领袖层节点在信息传播过程中具有导向性作用,其网络影响程度约为普通群众的4倍(意见领袖节点的平均权重为2.6,普通群众节点的平均权重为0.6);(3)用户网络地位影响信息传递的效果,政府在提高公众支持度的问题上应该充分发挥意见领袖的作用,引导社会舆论。社会信息传播网络仍然是复杂网络研究中的难点,信息传递的方向、节点出度和入度都有待在未来的研究中进一步完善。 相似文献
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【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
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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/意义】针对基于地理坐标的社交网络（如微博）信息传播特征,研究复杂网络环境下网络节点影响力
识别算法,为某些真实网络拓扑结构中衡量节点传播影响力的模拟仿真和实证分析提供参考。【方法/过程】采用统
计分析和计算机仿真方法,在传统的中心性变量基础上,考虑网络社区加权因素,引入LWCS算法;然后对该算法
的排序结果以及度、紧密度、介数和k-shell之间的性能进行比较;最后,基于k-shell划分对LWCS算法加以改进并
提出LWCS+算法,并通过实证分析对改进算法进行检验。【结果/结论】数据分析结果表明,在识别网络节点传播影
响力范围和还原社区加权因素方面,LWCS+具有比LWCS更为明显的优势。 相似文献
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在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,以社群网络中的关键节点及其传播主题为分析单元,将生命周期理论和关键节点识别相结合,并选择新浪微博作为数据来源,采集舆情事件信息,构建舆情事件生命周期各阶段的社会网络并提取关键节点,借助LDA主题模型方法挖掘各阶段舆情内容的主题,在此基础上研究相同阶段或者不同阶段中在关键节点影响下的舆情主题分布及其变化。研究结论为社会舆情分析与决策支持提供了一定的参考。 相似文献
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通过对twitter网站上的转发和评论数据进行统计分析表明,用户的信息传播能力服从幂律分布。在此基础上,对以上2个实证数据集进行可视化仿真研究,结果显示某用户的微博被转发的人数越多,其对信息在网络中传播扩散的作用越大,但是不同的网络,关键节点对信息传播的影响程度不同。幂指数的大小决定了无标度网络中关键节点出度值的分布范围,幂指数越大,关键节点的出度值分布越均匀,其对信息在网络中的传播范围的影响相对越小。 相似文献
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【目的/意义】微博传导热点的影响力大、信息扩散速度快,且隐蔽性较强,因此成为了网络舆情管理研究领
域的难点和瓶颈。【方法/过程】针对这些情况,基于复杂网络分析理论与技术,设计了微博传导热点预测算法
TPCN。TPCN算法将复杂网络中的信息路由节点模型扩展为微博传导节点模型,从而对传导子网进行划分;最终
以传导信息序列的热密度功率谱为依据,对传导节点的传导空间进行测度,从而判断其信息影响趋势,并实施传导
热点预测。【结果/结论】微博传导热点监测实验表明,较之 SNSM算法,TPCN算法具有较高的热点预测率、较低的
误报率以及良好的预测精确度。 相似文献