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[目的/意义]提出和构建网络舆情观点团簇演化等级,以描述网络舆情受众的群体性观点的状态随时间与事态变化的演化程度,对于网络舆情导控与精准引导具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]基于LDA与CNN神经网络构建网络舆情观点团簇演化等级测度模型,并以"翟天临知网事件"为实验对象,验证演化等级这一指标的有效性。[结果/结论]网络舆情观点团簇演化等级能够很好地体现网络热点事件群体观点状态的演化,在展现3个维度的属性数值同时也能反映观点团簇较前一时间节点状态的演化程度,提出的观点团簇演化等级测度结果精准地体现事件观点的各个演化高峰,为有关部门对网络舆情群体观点的靶向引导提供新的指导方向。 相似文献
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[目的/意义] 基于社交媒体,探索突发事件信息生命周期中不同利益相关者的动态分类及其关注主题的演变规律,为更精准的危机信息监测与动态决策提供依据。[方法/过程] 以特定危机事件的事实文本数据为来源,以利益相关者理论和动态主题模型为指导,构建三维动态主题演化模型以对社交媒体危机事件中不同利益相关者的分类与话题关注进行主题挖掘。其中包括时间粒度划分、利益相关者的定量评估、基于时间和主体的危机主题观点识别与刻画,并利用可视化工具对该动态趋势进行表征。[结果/结论] 基于三维动态主题演化模型,利益相关者的组成与分类在不同阶段中具有明显的差异性,同时其关注主题与行为特征也体现出不同的偏好性和动态差异性。危机主体的动态与危机主题的动态有效结合,能够更加全面地表达舆情传播的特点和规律。 相似文献
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[目的/意义]借助信息扩散研究方法,对伴随文化内容传播的社交媒体热点这一特殊类型事件中的民族文化演化扩散规律进行探究,为解释民族文化扩散规律、推动民族文化传播提供新视角。[方法/过程]以微博平台“丁真事件”发布文本为数据来源。基于LDA主题模型、民族文化符号识别与情感分析构建主题—民族文化符号—情感关联网络,对热点事件中不同主题传播伴随的民族文化演化扩散动态进行情境还原。量化不同类型用户的民族文化传播影响力,探究热点事件中不同主体的民族文化传递接力过程。[结果/结论]结果表明,从主题—民族文化符号—情感关联网络构建与传播主体影响力两大层次分析社交媒体情境下民族文化扩散路径规律,可帮助人文学者精准把握文化传播细节及其动态交互特征。 相似文献
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[目的/意义]借助信息扩散研究方法,对伴随文化内容传播的社交媒体热点这一特殊类型事件中的民族文化演化扩散规律进行探究,为解释民族文化扩散规律、推动民族文化传播提供新视角。[方法/过程]以微博平台“丁真事件”发布文本为数据来源。基于LDA主题模型、民族文化符号识别与情感分析构建主题—民族文化符号—情感关联网络,对热点事件中不同主题传播伴随的民族文化演化扩散动态进行情境还原。量化不同类型用户的民族文化传播影响力,探究热点事件中不同主体的民族文化传递接力过程。[结果/结论]结果表明,从主题—民族文化符号—情感关联网络构建与传播主体影响力两大层次分析社交媒体情境下民族文化扩散路径规律,可帮助人文学者精准把握文化传播细节及其动态交互特征。 相似文献
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突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感图谱研究 总被引：3，自引：0，他引：3
[目的/意义]构建突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感网络图谱,以可视化的方式分析突发公共卫生事件中各类利益相关者的情感状态和分布,探寻利益相关者之间的情感传播路径,并结合舆情话题综合分析利益相关者的情感演化态势。[方法/过程]以"魏则西事件"为例,通过微博转发关系构建微博用户的社会关系网络,同时标识各用户的利益相关者类型,并计算用户的情感类型及情感强度嵌入社会网络中构建出社会网络情感图谱。[结果/结论]普通群众的情绪更强烈且易受意见领袖影响,在事件爆发期和蔓延期,主流媒体和自媒体对普通群众的情感影响较大,在衰退期,政府人员和医护人员的参与增加且情感影响变大。随着舆情的演化,各类利益相关者的主导情感也随着变化,自媒体和企业在情感传播中起重要的桥梁作用。 相似文献
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[目的/意义]在大数据时代,基于客观数据构建行之有效的社交网络舆情生态评价方法对网络生态治理和健康发展具有重要的意义。[方法/过程]本文以信息生态理论为基础,采用机器学习、敏感判断、关键词抽取等自然语言处理技术构建了社交网络舆情生态性评价算法。在数据处理过程中,采用基于Adaboost的集成学习方法,利用差异方法、特征集合构造分类器之间的互补效应,通过有效聚合多个基于统计和基于规则的情绪分析器,构建出情感分析模型,为评价指标体系提供支撑。实践层面,本文选出东北、沿海以及西部几个代表性区域运用所构建的评价算法对区域生态性进行评价和分析。[结果/结论]该评价方法的构建为政府、网站、网民携手净化社交网络空间具有重要的指导意义,并为社交网络舆情主题图谱的构建及调控策略的研究提供了重要的理论和实践基础。 相似文献
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[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。 相似文献
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文章以新浪微博"微热点"系统呈现的突发自然灾害事件"郑州7·20特大暴雨"作为研究对象,对突发自然灾害事件中的网络舆情在时间和空间上呈现的演化规律进行研究.研究结果表明,网络舆情演化具有一定的空间集聚效应,区域发展程度、人口基数、人口流动等因素对网络舆情空间集聚具有正向作用.此外,网络舆情演化具有明显的阶段化走向,各阶... 相似文献
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融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所提出的微博舆情演化分析方法能够揭示面向特定事件的微博在突发事件生命周期各阶段的主题特征、情感类型与强度,剖析网络舆情主题与情感特征的协同演化规律。 相似文献
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[目的 /意义]鉴于社交媒体推荐算法所带来的众多算法负面问题,研究社交媒体用户在重大突发公共卫生事件下的算法抵抗行为,对我国的应急管理和舆情治理具有应用价值。[方法 /过程]基于福格行为模型（FBM模型）和风险信息寻求与处理模型（RISP模型）构建重大突发公共卫生事件下社交媒体信息传播中的算法抵抗行为影响机理模型,并利用问卷调查和结构方程方法进行实证检验。[结果 /结论 ]研究发现,触发维的感知风险变量正向影响负面情感反应;动机维的信息不充分变量正向影响算法抵抗行为。能力维的算法功能感知会通过信息不充分影响算法抵抗行为,算法FEAT感知直接影响算法抵抗行为。为重大突发公共卫生事件下社交媒体信息传播的算法抵抗行为研究提供新的理论视角和分析框架,对推动重大突发公共卫生事件的社交媒体算法治理和应急舆情管理提供参考和借鉴。 相似文献
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[目的/意义]网络舆情事件往往会激发公众情绪,网络情绪也会影响舆情主体的行为决策,而舆情主体的行为决策会在一定程度上引导舆情的走向。因此,研究舆情主体的情绪与行为之间相互作用机制具有重要价值。[方法/过程]本研究以个体的有限理性为前提,通过舆情主体间话语权争夺行为带来的情绪收益,探讨情绪与行为的互动关系。利用情绪价值函数和概率特征函数,构建测量舆情主体情绪值的行为特征函数。通过行为特征函数进行情绪测量,构建关于网民和自媒体营销号的改进型最后通牒情绪博弈模型,进而研究考虑情绪因素的舆情事件主体行为决策机制,讨论博弈策略的均衡性和话语权阈值。最后以“广州教师涉嫌体罚学生”事件为例,验证该情绪博弈模型的有效性。[结果/结论]针对情绪博弈过程的不同动机诉求、不同行为群体,给出舆情事件应对策略,进行具有可操作性和切实有效的过程干预。 相似文献
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[目的/意义] 新冠肺炎疫情是新中国成立至今传播速度最快、传染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件，微博是新冠肺炎疫情舆情传播的重要场域，加强突发公共卫生事件微博舆情的针对性研究，利于有效应对突发公共卫生事件舆情。[方法/过程] 基于社会网络分析法，探索新冠肺炎疫情舆情传播的网络结构特征、各传播主体的位置与角色。[结果/结论] 新冠肺炎疫情微博舆情体现出总量巨大、节点林立、关系复杂的网络特征；不同类型的微博用户在网络中的传播作用各不相同，官方媒体微博、商业媒体微博、自媒体微博在突发事件舆情网络中占据不同的传播位置、具有不同等级的传播能力；在突发公共事件舆情应对和引导过程中，应当推动各类媒体的广泛合作。 相似文献
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[目的/意义]非遗的产生、发展与传承都依附于特定的文化空间,借助文化空间中有形载体的时空及属性等特征,可以构建时空数据模型来表达非遗演化的整个过程,从而从整体上把握非遗的发展动态和规律,促进非遗的保护与传承。[方法/过程]在对非遗的文化空间进行时空特征分析、载体类型划分和时空表达的基础上,提出一种面向非遗文化空间的时空数据模型,并选取孝感雕花剪纸传承人作为分析对象,建立其传承信息的时空表达模型。[结果/结论]该模型能够表达传承人时空信息的变化,以此建立的原型系统能动态回溯和检索传承人的时空信息,并提炼出对其发展有所影响的一些信息,有利于促进其自身的发展。同时,也为其他非遗项目的发展提供了借鉴,对非遗传承人的培养和保护,具有一定的理论和现实意义。 相似文献
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[目的/意义]基于知识图谱的口述历史档案资源知识发现是知识发现在数字人文领域的新尝试,为资源细粒度关联、语义化查询、个性化探索提供新路径。[方法/过程]以南京师范大学抗战老兵口述资料中心数据为数据源构建抗战老兵口述历史档案资源知识图谱,基于图谱实例,从项目整体概况、事件主题关系、社会网络关系、时空网络关系等层面开展多维知识发现研究。[结果/结论]以知识图谱为代表的数字人文技术方法为知识发现研究提供有力的工具支撑,为人文资源深度开发注入了全新动能。 相似文献
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［目的/意义］ 梳理网络舆情的研究进展,有助于厘清网络舆情研究的知识基础、传导规律、预警机制和治理策略等之间的内在联系和主题演化路径。［方法/过程］ 首先分析网络舆情的理论知识基础,然后结合现有研究,按照内容递进的规律将网络舆情研究分为影响因素、传导路径、预警机制以及引导治理策略四个主题,采用内容分析法和社会网络分析法对网络舆情进行主题关联关系分析和演化路径探索。［结果/结论］ 结果表明,生命周期理论、认知定势理论、沉默的螺旋、群体极化理论、蝴蝶效应理论和治理理论常作为网络舆情研究的理论知识基础,网络媒介环境、社会结构压力、网民心理、触发性事件、有效动员和社会控制力量六个因素被视为网络舆情演化的重要影响要素,且网络舆情、舆情事件、社交媒体、利益相关者、大数据和信息传播等六个主题与其他研究内容关系较为密切,在主题演化路径中发挥着重要桥接作用。 相似文献
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[目的/意义]从不同维度对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，进而有效提升多媒体网络舆情信息的处理效率和利用价值。[方法/过程]通过文献调研法对多媒体网络舆情信息传播要素中的主体、客体、本体、媒体和环境噪音从类型和属性两方面进行分析，对多媒体网络舆情发展演化过程中产生的数据形式和内容进行系统梳理。[结果/结论]多媒体网络舆情信息数据类型多样，对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，有助于为多媒体网络舆情信息系统整合和数据库建设提供理论基础和研究思路。 相似文献
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[目的/意义]研究大数据环境下多媒体网络舆情信息传播要素和运行机理,为相关部门加强网络舆情信息监管提供参考。[方法/过程]以大数据技术、舆情理论、信息传播理论为基础,对大数据环境下多媒体网络舆情的特征进行分析,深入探讨大数据环境下多媒体网络舆情传播的主体、客体、媒体、本体、空间5个要素,在此基础上重点归纳总结大数据多媒体网络舆情传播机理,并构建传播机理的总体关系架构。[结果/结论]揭示多媒体技术环境下网络舆情信息传播的内在运行规律,为大数据环境下多媒体网络舆情信息传播的研究提供新视角。 相似文献
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[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。 相似文献
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[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化形成和演化受到来自物理空间、社会空间、信息空间的诸多风险致因因素影响,群体极化风险识别是在对其演化机理全面梳理基础上,对是否产生风险的判断,是社会风险评估和管控的前导性环节。[方法/过程]文章论证了极端观点是群体极化风险存在的最主要具象形态,分析了极端观点的特征,构建了极端观点的TCMCR识别模型,基于自我归类理论中引用的原型性概念来识别极端观点,以元对比率的值表达观点的原型性,并以突发新冠疫情下的“辉瑞新冠小分子药物”舆情为例进行了实证研究。[结果/结论]文章构建的模型对突发事件网络舆情群体极化的极端观点进行有效识别,实证研究结果显示观点O13发生了群体极化现象,形成了群体极化风险。 相似文献