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【目的/意义】基于事理图谱的方法对网络舆情事件进行揭示,能够准确分析舆情事件的发展趋势和脉络,
为政府部门的舆情管控和舆情引导献计献策。【方法/过程】以微博“长征5B失控”的相关主题与评论内容为研究对
象,对提取的数据进行清洗和处理、抽取和泛化,分别生成顺承事件对和因果事件对,并对其顺承关系和因果关系
进行识别,从而构建网络舆情事理图谱。【结果/结论】在网络舆情的发展过程中,可以看出因果事件的演化路径具
有时间发生短,演化路径短的特点,伴随着时间的推移,其演化的趋势也逐步降低;网络舆情顺承事件具有传播的
时间长,传播的路径多且具有多向性的传播特点,在顺承事件的传播过程中,往往伴随着因果事件,且舆情事件的
走向与网民的情绪有很大的关联。【创新/局限】构建基于事理图谱的网络舆情的演化路径,同时揭示网络舆情演化
的传播特点与现实意义,后续有必要扩大研究样本,使得研究结果具有更好地通用性。 相似文献
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[目的/意义]针对突发公共卫生事件情境下网络舆情信息复杂，多事件之间存在耦合现象，提出利用多属性融合的事理图谱揭示舆情事件发展脉络和演化规律。[方法/过程]以“西安疫情”为实验数据源，提取事件情感因子、事件影响力、事件持续时间等多维属性特征，采用规则模板和语义聚类算法构建舆情事理图谱，从多维视角揭示舆情演化规律。[结果/结论]多属性融合的事理图谱不仅可以从事件链角度揭示突发公共卫生事件网络舆情的演化路径和发展方向，而且可以从多维视角识别舆情动态发展中的关键事件，为舆情管控部门和应急管理部门进行舆情治理提供决策依据。[局限]未考虑一因多果和一果多因的因果事件对。 相似文献
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[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算,设计舆情传播建模方法,为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法,提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征,之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系,构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化,通过系统特征的因果关系强弱和差异分析,揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现,各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平,即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外,不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同,因果关系越弱舆情演化不确定性越大。 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
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[目的/意义]误导性舆情是当前社会发展中一种特殊的社会现象。准确认识、理解这一现象，有助于减少或消除它所带来的社会危害。[方法/过程]以拉闸限电所引发的“大棋论”为案例，从误导性信息的视角，阐述误导性舆情的概念内涵、事理图谱和形成机理。[结果/结论]误导性舆情是指某些具有号召力、影响力的个人或社会组织，通过编造某一事件或利用已经发生的热点事件及其舆情，故意制造的、具有明确误导性的，且大众参与传播的一种与舆情相类似的社会现象。根据它的基本构件即施动者(网络大V)、受动者(大众)、信息和命题等，可构建误导性舆情的事理图谱。根据它由“舆情”转化为“非舆情”这一变异过程，可揭示出误导性舆情的形成机理。 相似文献
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[目的/意义]研究突发事件网络舆情风险建模，为突发事件网络舆情风险防范提供理论方法和实践指导。[方法/过程]基于舆情生命周期理论与舆情风险演化机理构建突发事件网络舆情风险评估指标体系，采用AHP层次分析法计算其权重系数并在多维风险场景中开展突发事件网络舆情动态风险评估。以“成都49中学”为案例，进行风险评估验证。[结果/结论]依据风险评估结果得出政府的处置行为、危机意识；事件的类型、影响范围、连锁反应；媒体的议程设置与网民的利益诉求是引发突发事件舆情风险的高概率因素，以此针对上述风险因素提供治理策略。 相似文献
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[目的/意义]探索河南暴雨事件的网络舆情情感演化特征，为自然灾害事件网络舆情治理提供参考。[方法/过程]基于网络舆情发展中情感演化视角，构建了河南暴雨事件网络舆情处理分析模型，以微博舆情数据作为研究对象，采用SnowNLP、词云等方法揭示其情感特征和情感倾向。[结果/结论]网络舆情处理分析模型能够合理划分舆情演变阶段，发现舆情演变规律，为相关部门提供有针对性的引导策略及理论支撑。 相似文献
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考。[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性。面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型。[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7%,且具有较好的泛化能力。暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素。 相似文献
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[目的/意义]利用本体对重大突发事件下网络舆情信息源及要素等进行分析，更好地管理与组织相关数据，为设计重大突发事件网络舆情案例数据库奠定基础，进而辅助政府进行精准决策。[方法/过程]分析并提取异源平台网络舆情数据属性与属性值，依据舆情传播过程及要素分析本体核心概念、数据属性及关系，利用UML完成本体数据模型的构建。[结果/结论]为各类突发事件网络舆情异构信息源统一描述、组织、存储与管理建立了数据模型，为各类突发事件进一步应急决策与防范提供了有力支持。[局限]文章对数据模型的研究未进一步细化和解释相关概念、关系和数据属性，也未完成数据库存储平台的实际搭建并对数据的属性、属性值及数据类型进行深入分析。 相似文献
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[目的/意义] 为探寻网络舆情演变的动力机制,本文采用演化博弈工具,试图厘清参与主体与舆情发展间的内在关联。[方法/过程] 首先构建了网络舆情潜伏期、发展期、爆发期及消退期的演化博弈模型,通过求解博弈均衡和雅克比矩阵分析了网络舆情的演变路径和关联条件,以博弈主体之间的利益依存探讨了网络舆情发展演变的内在机制;在此基础上,在Matlab平台上对西安地铁3号线"问题电缆事件"舆情演变过程进行仿真模拟,并重点检验了心理满足程度对博弈均衡的影响。[结果/结论] 处于不同发展时期的网络舆情,影响其未来走势的关键因素也有所不同;参与网络舆情的各方主体共同影响着舆情演变的方向;政府部门的作为对网络舆情影响重大;心理满足系数对网民的决策至关重要,甚至能够改变舆情事件的发展走向。 相似文献
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[目的/意义] 探索突发事件舆情传播网络的拓扑结构和传播规律、识别与评判突发事件舆情传播网络中重要节点,有助于从源头上控制舆情,增强公众、政府和媒体引导突发事件网络舆情的能力。[方法/过程] 以“魏则西事件”为实证研究对象、采集并整理数据,基于社会网络分析理论,运用Ucinet软件构建互动关系矩阵模型和Netdraw软件绘制该事件舆情传播网络社群图,从整体、局部和个体3个视角进行了该舆情传播网络结构测度分析。[结果/结论] 拓展了SNA的应用,从本质上揭示了突发事件网络舆情传播的结构特征与演变规律,总结并提出针对其本身拓扑结构的控制建议,最后,为从源头上弱化其不可控性,分别提出了公众、政府和媒体突发事件网络舆情传播的引导建议。 相似文献
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[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以“新冠肺炎疫情”事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情治理提出了建议。 相似文献
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[目的/意义] 对我国突发性网络舆情事件的要素进行内容归纳和关联分析,以发现网络舆情演化的结构特征,丰富对网络舆情传播规律的共性认识。[方法/过程] 以人民网连续12年发布的《我国互联网舆情分析报告》的115个突发性网络舆情事件为研究对象,基于内容分析和共词网络分析方法,从"主体-主题-风险-诱因"四大维度来透视我国网络舆情事件的关联网络结构特征。[结果/结论] 研究发现,我国突发性网络舆情事件的要素之间具有紧密的关联性;府际问责、政民互动与警民冲突构成我国舆情生态的基本主体关系;公众安全感和政府公信力在共词网络中具有重要影响力;经济利益、公平正义和道德诚信也是社会公众关注的永恒议题。 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