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[研究目的]网络信息的快捷性、非理性加剧了网络舆情生态的失衡与恶性发展。厘清网络舆情传播的影响因素和动态演化机理,为辅助政府相关部门防范化解舆情风险提供理论依据。[研究方法]基于信息生态视角,通过分析信息、信息人和信息环境三要素,将舆情系统划分为事件、网民、媒体和政府子系统,构建信息供需、情绪态势双重失衡环境下的系统动力学舆情演化模型,并利用Vensim PLE软件进行模拟仿真。[研究结论]结果表明：事件、网民、媒体和政府四个作用主体与网络舆情风险存在相互作用关系,在双重失衡环境下事件危害程度、网络媒体的涉利程度、网民参与约束、意见领袖作用、政府信息公开程度等因素对网络舆情风险影响程度较大。最后,从网民主体信息溯源、形成心理震慑效应、发挥主流媒体影响力、抨击处罚恶意营销媒体、强化网民媒体自我约束、加大问责监管力度防范化解舆情危机,为网络舆情治理提供一定参考。 相似文献
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新浪微博作为国内互联网最主要的舆情发酵源头和热点事件聚集地之一,是监测互联网舆情动态,洞察舆论观点不可或缺的重要平台。本研究聚焦新浪微博"新冠肺炎"热点事件,从科技话题、科研机构、科技人物、热点事件等不同维度进行数据挖掘,结果表明,一是政府、科研机构、科技工作者等各级社会组织和个人迅速参与"新冠肺炎"热点事件讨论,推动各级政府积极协调动员社会各方资源。二是社会公众高度信任政府、科研机构和领域专家等权威主体的舆论引导,其应激情绪也深受权威媒体言论影响。三是要进一步提升我国"应急科普"能力,创新科普宣传理念,树立科协品牌价值,引导舆论正向发展。 相似文献
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为细致分析突发事件网络舆情示范效应的表现形式、社会影响和消解方式,利用案例归纳与逻辑分解的方式,提出突发事件网络舆情示范效应包括话语示范、认知示范、行为示范和规则示范四种形式,并且认为舆情示范会带来舆情同质化、事件系列化、规则病态化、公信力危机和风险常态化等社会性问题或病症,需要网民、媒体和政府等多元主体在认知突发事件网络舆情存在示范效应并会带来负面影响的基础上,从避免舆情贴牌生产、避免认知单向与反向以及避免指导式报道等角度消解突发事件网络舆情示范效应。 相似文献
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[目的/意义]旨在为加强反转网络舆情监管提供参考。[方法/过程]引入前景理论,构建反转网络舆情监管三方演化博弈模型,建立各主体收益感知矩阵,根据复制动态方程分析各种情况下知情者、媒体、政府策略选择。[结果/结论]该模型不存在稳定均衡策略,新闻核实成本、监管成本、处罚力度、公众媒介素养水平均会直接作用于系统演化方向。提出加强政府对网络舆论环境的监管力度,规范网民和媒体行为;加强媒体公信力建设,做好信息"把关人"的角色;提升网民媒介素养,理性表达观点等加强反转网络舆情监管的对策建议。 相似文献
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应用系统动力学原理对网络舆情事件演化过程进行系统分析,从事件本身、媒体、政府和网民4个方面的综合作用出发,通过Ven Sim PLE软件对网络舆情事件的演化过程进行建模与仿真。结果表明,事件本身的严重程度、媒体的引导作用和政府作用都会对网络舆情的发展起到至关重要的作用。 相似文献
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［目的/意义］新信息技术推动媒体应用平台快速发展,网民通过主流媒体与自媒体积极参与话题讨论,客观分析信息传播平台对网络舆情事件发展的影响力,有利于建立良性的信息生态循环圈。［方法/过程］本文以官方公布的十年网络舆情热点事件为数据分析对象,使用灰色关联法分析历年各信息传播平台与网络舆情热度的关联关系,从时间、事件等维度挖掘信息传播平台对网络舆情热度的影响特征。［结论/建议］各信息传播平台对网络舆情热度的影响力与传播技术发展水平是同步的,对网络舆情热度的影响呈现势均力敌之势,媒体融合、资讯融合是发展必然趋势。 相似文献
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[目的/意义]探究企业网络舆情的影响因素有助于提升企业决策层对网络舆情的治理成效,对留存用户群体、维护企业形象减少企业损失具有实践意义。[方法/过程]以企业舆情为研究对象,围绕舆情事件、企业、政府、媒体、网民群众五个舆情维度,结合近两年20起企业网络舆情事件案例,采用QCA方法进行单因素分析与组态分析。[结果/结论]媒体报道准确度是造成企业网络舆情热度高涨的关键性成因,企业形象的影响作用最小,企业负面事件引起的网络舆情是多种影响因素共同导致的。企业应对舆情时应端正态度,注意回应频次以及方式方法,避免不当言论倾向;在注重生产质量、营销宣传等基础企业活动之外,企业应尽可能避免卷入刑事、民事以及激发公众爱国情绪的事件当中。 相似文献
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[目的/意义]随着5G时代的到来,短视频的信息传播成为引导网民舆情的重要工具,如何运用政务短视频导控网络舆情成为政府面临的新挑战。[方法/过程]将政务短视频网络舆情分为舆情事件、网民和政务短视频三个子系统,借助Vensim PLE软件,构建政务短视频网络舆情多主体应对仿真模型,并结合具体案例"黑龙江疫情反弹"仿真分析子系统中各影响因素之间的相互作用关系,探究政务短视频网络舆情传播的动态机制。[结果/结论]结果表明:政务短视频网络舆情受舆情事件、网民、政务短视频子系统及其相关因素的共同影响。因此,政务短视频可以通过控制三个子系统的相关因素,有效应对和导控网络舆情。 相似文献
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【目的/意义】负面情绪导向的舆情传播严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定,而"不完全"的复杂网络系统也为政府监管带来了挑战。因此厘清舆情传播特征实现精确预警具有较强的现实性与实践性。【方法/过程】基于SIR传染病模型与EGM灰色预测模型,提出一种实现舆情预警与舆情防控模型,并利用python挖掘到的政务微博历史数据进行模型模拟与检验。【结果/结论】结果表明:舆情传播过程中,易感染类网民占比会随着时间演化而不断减小;传播阈值与易感染类网民占比间的大小关系能够预示舆情演化趋势;政务微博通过及时互动能够转移网民情绪,起到一定舆情导控效用。 相似文献
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[目的/意义] 利用新冠疫情网络舆情数据来研究突发公共卫生事件中中国网民关注度,有助于提升疫情期间政府信息供给效率、满足公众需求和提供社会支持等。[研究设计/方法] 通过新浪舆情大数据平台获取研究数据,包括：疫情流行高峰期间全网舆情数据、每日转发排名前100名热门微博、每日新增病例数据等。采用描述性统计、列联表分析、回归分析等方法,研究突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势及影响因素。[结论/发现] 疫情爆发初期,媒体大规模报道造成大量网民对事件关注;随着疫情严重,新增病例与网民关注出现同频共振;媒体报道初期,网民关注度集中趋势高;防疫举措、鼓励加油、捐献赠送、倡议建议、赞誉肯定5大关注主题,贯穿疫情流行高峰;主流媒体发布微博受关注最多,不同账户类型情感倾向有显著差异;网民总体关注度受新增病例和变异系数影响;每日热门舆情关注度,受新增病例、变异系数、舆情总量和戏剧性分值影响;单条微博受关注程度与当日相关话题总量和微博粉丝数有一定关系。[创新/价值] 本文系统分析了突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势和影响因素,为政府决策提供支持。 相似文献
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[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。 相似文献
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[目的/意义]利用知识图谱构建大数据驱动的社交网络舆情事件主题图谱,是网络舆情学术界和产业界关注的新问题,结合校园突发事件网络舆情进行可视化分析对推动社交网络舆情监控平台的构建具有一定的理论和现实指导意义。[方法/过程]文章在对知识图谱、社交网络舆情事件主题图谱相关理论进行分析梳理的基础上,构建校园突发网络舆情事件主题图谱中的实体、关系和过程模型,并结合"北京交通大学实验室爆炸"舆情事件进行可视化分析。[结果/结论]数据结果表明,政府官微在舆情引导中起到重要作用;可以从"故事线"和"时间线"两个方面对舆情事件进行可视化分析;高校舆情事件在爆发初期、事件调查进展期、事件调查结果期呈现不同的情感倾向;高校舆情事件的传播媒介在移动端和非移动端传播差异不大;舆情夜间传播活跃度高于日间。 相似文献