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【目的/意义】衍生舆情是舆情治理刻不容缓的难点和不可回避的重点,本文旨在揭示舆情信息衍生规律, 正确把握舆情导向,为舆情引导提供依据。【方法/过程】结合信息生态理论,界定网络舆情信息生态群落衍生内涵, 分析其构成要素及作用关系、衍生效应,并划分横向和纵向两种衍生方式。基于改进SIR模型,分别构建网络舆情 信息生态群落横向和纵向衍生模型,刻画衍生过程。【结果/结论】横向衍生主要体现在同类事件单一话题之间融合 关系,纵向衍生主要体现在单一事件多个话题之间继承关系。对初始状态、衍生率进行灵敏度分析,研究系统状态 的变化,为舆情引导提供科学合理的理论指导。 相似文献
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[目的/意义]针对频繁通过网络渠道造势的医闹事件,科学分析和有效控制观点异化现象以帮助医疗系统摆脱长期陷入"污名化"的不利境地是重大医疗纠纷事件网络舆情管理的关键环节。[方法/过程]选取"8.10湘潭孕妇死亡事件"为实证研究对象,采用网络爬虫软件抓取新浪微博相关议题的网络舆情文本信息,遵循扎根理论开放译码、主轴译码和选择译码等三个主要步骤归纳得到"信息源—信息接收者""事件认知""感知情绪"及"观点形成"4个主范畴,并在此基础上构建了观点异化过程的概念研究模型。[结果/结论]分析结果显示,认知、情绪和观点异化之间存在强相关关系,信息接受者的认知则取决于信息源。因此,信源信息对于舆情异化起着根本性的作用,在重大医疗纠纷事件的网络舆情管理中需要重点监控信源信息。 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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网络衍生舆情形成的根本原因是网络舆情信息和主体异化问题。根据信息异化理论,通过分析网络舆情演化的萌芽期、扩散期与消退期3个阶段,归纳了网络衍生舆情的一般特征和演化规律,指出网络谣言是信息异化作用下一种典型的综合网络舆情,并以网络谣言治理为例,深入剖析了网络谣言的基本要素与演化机理,进而,提出了治理网络谣言的"主体——社会——技术"的"三维一体"策略,以期为我国综合网络舆情治理体系建设提供有益参考。 相似文献
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[目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律,使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用,使其理论和方法更加完善,也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。[方法/过程]在对研究对象界定的基础上,利用社会网络分析法（Gephi软件）结合新浪微博"大学生理财"的话题所采集的基础数据,对移动网络环境下舆情传播特征、过程、规律进行实证研究,参考研究结论提出具体监管对策。[结果/结论]验证了社会网络分析方法对于移动环境下网络舆情信息传播研究的有效性和实用性,说明了移动环境下网络舆情信息传播的大致特点,并且为今后进行此项研究提供了新的思路,为实践层面监管网络舆情信息传播提供了借鉴模式。 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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热点事件舆情关联现象在网络时代普遍存在。事件通过共同主体、主题或者情绪相互联系,既包括存在于单一热点事件之中的舆情簇,也包括存在于多个热点事件之间的舆情集。研究表明网络热点事件舆情关联是由信息的"眼球经济"效应、媒体的协同过滤和议程设置以及网民的群体记忆等多种因素而促成。舆情关联会促进网民和媒体的事件认知,推动政府治理,但也会造成私人生活的公共化、网民的反向认知、情绪累加和政治冷漠等问题。政府应建立关联舆情数据库以及立体的舆情应对体系,加强媒体管理及网民引导,从而有效地对舆情关联所带来的负面影响进行防控。 相似文献
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运用计量统计的方法,首先对网络舆情近十年的相关研究进行文献统计,得出近些年网络舆情研究的总体概况。其次对近些年的网络舆情在研究内容上进行分类分析,主要通过对相关理论研究、网络舆情分析技术研究、网络舆情的应用及实践研究方面进行分析梳理,以从整体上把握近些年我国网络舆情的研究状况,最后,总结分析目前网络舆情研究中尚且存在的问题,并对未来的研究趋势进行展望,以期为网络舆情后续的相关研究提供借鉴和参考。 相似文献
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[研究目的]舆情当事人作为舆情事件中关注度较高的节点,其观点的信息质量会直接影响群体观点的分化和一致程度,该研究可为把控舆情发展方向、完善舆情预警系统的建设提供理论价值和现实意义。[研究方法]基于有界置信模型,引入了信息质量变量和个体信任阈值,构建了两阶段观点演化模型。通过仿真实验以及案例数据验证了模型的合理性,分析了观点信息质量、观点发布时间和频率对舆论的不同影响作用。[研究结论]研究发现,论据越充足、态度越温和的观点,越容易影响公众的舆论走向;舆情当事人持有的观点及其信息质量不同,选择介入舆论的时间不同;舆情当事人观点发布频率对最终舆论存在正向影响。 相似文献
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网络媒体环境下的舆论导向功能研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在网络媒体环境下，舆论呈现出主体分众化、内容多元化、传播快捷化等特点，政府舆论导向失灵，引发了主流舆论被边缘化、舆论失范等问题，并危及我国的执政理念和意识形态管理工作。应根据网络媒体环境的特点，从疏通信息渠道、发挥“意见领袖”作用、发挥“议程设置”功能、转换“把关人”角色以及发挥传统媒体优势等五方面入手，完善舆论导向功能，确保正确的舆论导向，切实维护好主流意识形态的主导地位。 相似文献
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了解网民对某一话题所持的舆情观点倾向及其演化过程,是互联网舆情监控的一项重要内容。掌握舆情观点的演化特性对于及时引导和化解舆情危机具有十分重要的意义。考虑到互联网是一连接度分布具有幂律特性的复杂网络,提出了基于BA网络的舆情观点演化模型。模型考虑了个体本身以及个体对他人的信任关系两个因素,重点分析了模型中信任阀值对观点演化过程的影响,并对模型是否考虑网络拓扑结构因素进行了比较分析。 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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随着互联网技术和应用的发展,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。网络舆情分析方法已超出了现有常用的分析框架,必须在大数据分析的思维下有所创新。本文概述了常用的网络舆情分析方法,归纳了当前网络舆情的大数据特征和分类,提出了网络舆情分析创新要向大数据分析方向发展的观点,并概述了4种新思路新方法,对需要注意的相关问题进行了总结,对未来网络舆情分析创新进行了展望。 相似文献