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【目的/意义】网络社会充斥大量负面网络舆情,负面网络舆情风险分级和研判对提高网络治理能力和网络
社会治理成效意义重大。【方法/过程】构建负面网络舆情风险指标体系,并采用熵权法计算风险指标权重;基于加
权GRA模型计算灰色加权信息关联度,在此基础上,运用k-means聚类算法构建负面网络舆情风险分级方案,据此
对负面网络舆情进行风险预测。【结果/结论】实证分析结果表明,所建负面网络舆情风险分级模型客观性强、可靠
度高,可为负面网络舆情风险精准响应提供有效决策依据。【创新/局限】以信息关联为视角,为负面网络舆情风险
分级与预测提供了新的研究框架,但典型案例数据库有待继续完善。 相似文献
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【目的/意义】随着互联网技术的广泛应用,新媒体的强势崛起带来全新的网络传播生态,分析新媒体时代
网络舆情特点与演化规律,提出网络舆情治理创新路径,有效提升政府网络舆情应对与治理能力。【方法/过程】从
网络舆情及其治理的概念与属性出发,阐发当前政府网络舆情治理困境,基于协同治理理论,探析网络舆情治理创
新的具体实施策略。【结果/结论】新媒体时代,政府舆情治理应从网络管控转变为网络治理,创新治理理念;从单一
到多元,形成多元主体协同治理模式;从线性到系统,构建“三位一体”的网络舆情治理机制。 相似文献
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【目的/意义】测度领袖型信息受众对网络舆情场内非领袖型受众的观点动员能力，实现对场域内领袖型 受众情感引导力的监测和掌握。【方法/过程】基于场力的作用机制，定性预置出三种观点动员类型，而后提出以 付出情感量、收获情感量、动员时机作为定量测度的三要素，并提出测度模型，最后通过真实数据演示验证了测 度方法。【结果/结论】测度结果有助于更灵活和有针对性地对网络舆情意见领袖采取治理措施，提高网络舆情管 控效率。 相似文献
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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】在社会转型期各种矛盾交织,突发公共事件频现引发舆情危机的环境中,研究舆情爆发机制 及治理有重要意义。【方法/过程】本文基于爆炸性渗流理论,考虑各节点不同影响力构建了改进的社会舆情爆炸性 传播模型,探究了舆情可能的爆发机制。进而提出随机免疫、目标包围免疫、全面科普三种舆情治理选择,通过仿 真和案例分析验证其合理性。【结果/结论】研究发现：社会舆情的爆发存在阈值,在感染率小于阈值前爆发规模几 乎为0,超过阈值后会快速引爆舆论场。对比随机免疫,目标包围免疫能够有效控制舆情爆发,而全面科普作用时 间较久,研究可为政府的舆情治理提供一点新思路。 相似文献
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【目的/意义】社交媒体网络成为突发事件的主要传播平台,也使得网络舆情影响力得到更大范围的扩散和
传播。【方法/过程】本文首先梳理了国内外学者对社交媒体网络舆情传播影响力研究的现状,从研究着力点、研究
方法、衡量因素及评价方法进行评述。然后,对影响社交媒体网络舆情传播的信息生态链、群体情绪研究进行分
析。最后,从加强政府治理舆情治理的可控性角度,对社交媒体网络舆情传播影响力的指标构建情况分析。【结果/
结论】本文认为,为提高对网络舆情影响力的可控性,应从公众情绪、媒体责任、政府治理加强引导和治理。 相似文献
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【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。 相似文献
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【目的/意义】当前网络舆情事件日渐增多,能否有效应对成为评价政府执政能力的新指标。为了探究网络
舆情事件内在差异,总结我国网络舆情传播的客观规律,为政府在网络舆情中及时准确地采取合理的应对措施提
供科学的参考依据。【目的/意义】本文选取2017至2020年间的15件热点网络舆情事件,结合DEA模型建立了舆情
事件政府应对评价指标体系,并进行了实证研究。【结果/结论】研究发现,模型可以给出舆情事件中政府应对的效
率值,直观反映了政府舆情应对的有效性,还可以进一步明确政府应对不当的环节,政府据此可以设置改进的意
见。【创新/局限】本文拟定的下一步研究工作是建立更加精确的指标体系,以期对舆情事件中政府应对的影响因素
作出更加深入的思考。局限性在于评价体系中的某些指标只能采用德尔菲法进行赋值,考虑到主观因素难以进行
精确量化,受到时间与条件的限制较大。 相似文献
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【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆
情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博
用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析,
研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度
通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选
取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创
新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】随着移动互联网技术的飞速发展,社交网络信息数量呈现爆炸式增长,民众对于热点事件的
评论形成强大的舆情力量,因此对舆情的分析与监控成为目前重点关注的问题。【方法/过程】为此,本文基于
GARCH模型,以“甘肃白银连环杀人案”事件为例,对网络舆情的波动性进行研究。【结果/结论】通过舆情数据的收
集和分析,研究结果表明,该新闻舆论出现与GARCH模型的特点相一致,模型和数据可以通过调整参数实现完美
拟合。 相似文献
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【目的/意义】为有效判断网络舆情演变趋势,分析网络舆情传播和形成的规律,研究网络舆情分众化演变
的状态和特征,本文基于AEMIPO方法提出了大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析方法,以期为网络舆情
传播引导策略提供优化参考。【方法/过程】通过对网络舆情分众化演变过程的自相似性、周期性和平稳性等统计特
性进行动态跟踪,选取ARMA,ARIMA,SARIMA,FARIMA模型对上述统计特性进行描述,构建备选模型库,从备
选模型库中根据选择规则选择模型对网络舆情分众化演变趋势进行建模,并在大数据情境下预测网络舆情分众化
演变趋势。【结果/结论】以“山东金矿爆炸救援案”的微博数据为实例对所提方法进行验证分析,结果反映该方法预
测准确率高达80%,表明其可在大数据情境下对网络舆情分众化演变趋势进行准确地预测和分析。【创新/局限】由
于本文针对一个实证案例进行分析,存在一定研究局限性,因此在日后研究中需结合更多案例进行验证,并对该方
法进行不断优化,从而全方面提升其有效性和准确度。 相似文献
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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】研究正面情绪和负面情绪对网络舆情态势的影响,确保网络舆论能够坚持主流价值观,同时 为有关部门舆情治理以及控制提供决策参考。【方法/过程】首先在经典传染病理论的基础上引入正面情绪净化作 用,并将净化率设计为正面情绪公信力和社会群体记忆作用合力,建立正负情绪交互下网络舆情情绪演变模型, 然后数值求解平衡点并实现MATLAB仿真,最后结合实例验证模型有效性。【结果/结论】模型有效地刻画网络舆 情情绪演变动态过程,得出影响网络舆情态势的因素包括初始节点、社会记忆、公信力和感染力等,为舆情治理提 供参考。 相似文献
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【目的/意义】网络信息环境健康发展受到了多种因素的影响,提高新媒体和政府部门的公信力、营造良好的舆论环境迫在眉睫。【过程/方法】基于参与式治理理论建立舆情信息发布的新媒体组织与政府媒体监管部门之间的演化博弈模型,探寻博弈双方行为的演化过程及演化稳定策略,并进行数值仿真模拟,分析公众参与治理对演化结果的影响。【结果/结论】结果表明:公众参与治理能有效约束新媒体组织的掺假行为,有利于促使监管部门选择从严监管策略,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】舆情信息自发演化条件下出现多平台联动现象,使舆情演化的内在机理更加复杂,进一步增
加政府对舆情的认知难度和治理成本。【方法/过程】在分析舆情系统多场域耦合效应治理原理的基础上,针对基于
Logistic 扩展模型的舆情系统,提出确定耦合效应的研判方法,以不同稳态情形更有针对性地制定舆情治理策略,
并根据COVID-19舆情案例进行可视化展示。【结果/结论】本文提出的耦合效应量化与识别方法适用于舆情治理
工作,可将多场域治理问题递归为双场域情形,进一步实现精准施策。【创新/局限】考虑耦合效应的舆情系统在解
释现象、理论基础、演化原理、研究层面和适用范围上有别于现有文献,未来应投入更加丰富的案例样本拓展实践
检验。 相似文献
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【 目的/意义】通过构建区块链社交网络舆情风险管理纾解对策,对于创造良好网络环境,提升网络舆情治理
效能以及应对网络风险复杂局面提供可行性方案。【方法/过程】本研究立足区块链理念与技术,分析社交网络舆情
风险管理概念框架,指明社交网络舆情风险现存问题,进一步探究区块链技术下社交网络舆情治理与纾解机理,建
立社交网络舆情管理系统模型,并从技术推进、多方协作、媒体引导等层面探究防控社交网络舆情风险的密钥。【结
果/结论】区块链技术对社交网络舆情风险治理、提高舆情信息传播质量具有积极作用,为营造健康、安全共享等网
络社交生态系统提供诸多可能性。【创新/局限】本文构建的区块链社交网络舆情管理模型是一个初步的设想,没有
考虑信息存储的上限,下一步研究工作是提升区块链社交网络舆情管理系统的兼容性和数据采集的标准化,为区
块链社交网络舆情管控提供参考。 相似文献
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【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参
考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆
情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见
领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规
律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意
见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻
合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆
情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。 相似文献
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【目的/意义】通过构建数学模型,研究大数据背景下微博舆情热度预测问题。【方法/过程】分析大数据背景
下的微博舆情的首发信息特征,定义首发信息影响系数,建立微博首发信息热度预测方程模型。【结果/结论】利用百
度指数、清博舆情等软件,研究 47个微博舆情实例分析模型特征,并用 6个微博舆情案例验证模型,得出该模型根据
微博首发信息的少量数据而得到较为准确的预测结果。研究成果有利于政府面对复杂微博舆情时做到“心中有
数”, 也为进一步研究大数据背景下微博舆情预测问题提供参考。 相似文献