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[目的/意义]在线健康社区中用户参与对医生的评价/打分进而生成医生口碑相关数据信息,从一定程度上反映医生能力水平并给患者选择提供了参考。[方法/过程]以好大夫在线平台为例,抓取8 649位医生的有效面板数据,探索医生口碑与患者选择之间的关系、研究疾病风险的调节作用,建立线性回归模型利用最小二乘法（OLS）对模型拟合。[结果/结论]发现可以用来衡量医生口碑的指标有疗效（β1=1.933,p<0.1）、态度（β2=1.870,p<0.1）、感谢信（β3=0.119,p<0.05）、评论数（β5=0.253,p<0.05）以及评论情感倾向值（β6=1.095,p<0.05）是显著的且正向影响患者选择,而礼物指标并不显著（p>0.1）;疾病风险的调节作用是高风险疾病时显著（a3=1.307,p<0.05）且具有正向调节作用。最后从医生和在线健康社区平台发展的角度提出建议。 相似文献
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【目的/意义】探究网络集群行为主体的观点演化机理,以期为引导和化解网络集群行为提供参考。【方法/ 过程】基于信息熵理论,借鉴有界信任模型中的HK模型,构建基于熵的观点演化模型并进行计算仿真实验,分析信 任阈值、观点自信度和群体异质性对网络集群行为主体观点演化的影响。【结果/结论】改进后的观点演化模型所需 的聚合轮次较少,网络社群观点演化能够较快的达到稳态;信任阈值对于网络集群行为主体的观点演化有正向影 响,信任阈值越小,观点聚合所需时间越短,最终观点集团数量越少;个体观点自信度对网络集群行为主体的观点 演化有正向影响,个体观点自信度越大,观点聚合所需时间越长,最终观点集团数量越多;初始阶段网络社群的群 体异质性越高,群体观点分布越具有偏向性,观点聚合所需时间越长,观点集团数量越多。 相似文献
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[目的/意义]社会热点话题常引发大众的高度关注和热议，在匿名化、高互动性、公共性的社交媒体中可能引发群体极化的现象。文章从观点多元化的视角来理解群体极化现象，根据各种观点的群体相对规模的变化趋势来量化群体极化。[方法/过程]将群体极化看作包括若干阶段的动态过程，计算各阶段的观点离散程度，并对观点离散程度序列进行回归分析。如果回归系数显著，系数为正说明存在群体极化，系数为负说明存在去极化；如果回归系数不显著，则不能判定是否出现群体极化。同时文章给出了基于文本挖掘进行社交媒体极化测量和可视化的方法。[结果/结论]以微博平台上“乃万音乐节发言”引发的男女平等的热点话题为例，使用文章提出的方法进行分析和可视化，发现在该话题的讨论中存在去极化现象。 相似文献
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对HK模型进行扩展,综合考虑不同观点之间的影响权重以及交互网络的结构特征,探讨了在有界信任和影响异质性的前提下,网络结构和信任阈值对群体观点演化结果的交互影响。仿真结果表明,随着有界信任参数的增加,不同网络结构类型下的平均观点簇数量均呈现出递减的趋势,且递减速度受网络结构的影响。小世界网络随着重连概率的增加,平均观点簇数量的下降趋势更明显,并且群体观点演化速度不断加快,使得网络能够在较短的时间内形成更大的观点簇,从而更有利于群体共识的达成。规则网络中观点的收敛速度最慢,最终网络中保持着较高的观点簇数量,使得群体观点比较分化,一致性构建的难度加大。 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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【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]本文基于认知失调构建了观点演化模型，有助于研究群体观点的演化趋势。这是从心理学角度为舆情治理提供了一个新思路，也是从以人为本的角度出发，拓展了舆情监管的理论研究。[方法/过程]首先通过分析个体对认知失调的缓解措施，总结分析出网络拓扑的动态机制；然后根据差异化的个体网络结构划分了各自的亲密度，再根据亲密度衡量对其他个体观点的接受度，构建了新的观点演化规则；最后通过调节参数来设置不同的心理环境进行仿真实验，模拟不同情况下的观点演化结果。[结果/结论]实验结果表明，在认知失调的环境中，群体意见的聚合效果更加显著；认知失调环境中个体的社交阈值越大，即对矛盾观点的容忍度越强，这越有利于社会共识的达成；面对群体中不同数量的顽固个体，若监管部门需达成不同的舆论引导效果，应采取差异化的治理措施。 相似文献
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[目的/意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法/过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果/结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。 相似文献
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[目的/意义]推荐算法等技术的迅速发展,使得网民群体中更容易形成信息茧房现象,并由此导致群体极化、网络巴尔干化的发生,增大了舆情危机发生的风险。在网络舆情研究中考虑信息茧房现象对舆情的治理尤为重要。[方法/过程]论文以经典传染病模型为基础,结合信息茧房理论与意见动力学,建立舆情传播的动态演化模型,并使用BA无标度网络对模型进行模拟仿真。[结果/结论]仿真结果验证了模型的有效性,分析了用户初始意见分布、意见融合阈值对各群体密度的影响,以及后续刺激、舆情波动等因素对舆情演化的影响,为网络舆情的演化研究提供了新的理论视角,并为政府更好地管控网络舆情提供参考。 相似文献
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[目的/意义]社交网络虚假信息反转现象频繁发生，研究其反转规律与特点，可以有效避免社交网络虚假信息演化失控造成的社会失序。[方法/过程]将传染病动力学模型和观点动力学模型相结合，构建了考虑竞争传播的SIR-HK社交网络虚假信息反转模型，并爬取“高考答题卡疑被掉包”实证数据验证模型有效性，进而通过数值仿真揭示社交网络虚假信息反转规律。[结果/结论]虚假信息出现将扩大感染者的规模、延长信息传播弛豫时间，并导致感染者所传播观点反转；真相信息出现时间会影响参与信息传播的感染者数量与观点反转过程；较低可信度的信息将影响主体对后续信息的信任。 相似文献
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分析了网络舆情群体极化现象,提出网络舆情群体极化包括4种现象:单极聚化、两极裂化、多极碎化和零极淡化。研究网络舆情群体极化的影响因素,揭示群体极化影响因素之间的动力关系,构建网络舆情群体极化动力模型。通过对模型仿真的结果分析,验证模型的有效性,为政府和企业监管网络舆情提供了决策思路和方法指导。 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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[目的]网络舆情爆发容易影响政府公信力造成形象危机,政府应该积极与大众沟通回应舆情。回应策略是政府在舆情事件中应该说什么的问题,现有研究还较缺乏。[方法]基于危机情境沟通策略,通过人民网舆情案例库等收集近年来的典型网络舆情事件64例,采用内容分析对案例中政府采用的回应策略进行分析。[结论]研究发现,政府回应网络舆情符合SCCT理论的匹配规则,但也有创新回应策略以及策略组合方式,策略组合包括从属策略与主回应策略形成的两种类型,具体策略组合方式需要考虑事件类型、回应时间和回应主体身份。 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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[目的/意义]旨在提出一种基于领域词典的突发公共安全领域舆情事件自动识别方法,有效识别公共安全领域的热点舆情事件,预防危机舆情事件,提高政府公信力。[方法/过程]首先以中国应急服务网中的公共安全事件语料为数据来源,提取并筛选公共安全领域的高频词汇;然后结合人工干预方式选择部分高频且与领域高度相关的种子词;随后以互信息方法计算种子词与语料中的其他词汇共现概率(点互信息),同时以与种子词具有较高点互信息的词汇作为领域候选词,并结合人工审核方式对候选词汇进行调整。最后在对待识别语料进行文本表示的基础上,将其与词典中的领域词汇进行匹配,并以语料中出现的公共安全领域词汇的数量和权重来判断待识别语料是否为突发公共安全舆情事件。[结果/结论]在标注语料上的实验结果表明,与经典的Naive Bayes方法相比,提出的方法能够有效提高公共安全领域热点舆情事件的识别准确率。 相似文献
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[目的/意义]针对产品评论中的复合句式，实现特征观点对的语义匹配及提取，并明确评论可信度的识别因素及权重，对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算，并采用模糊层次分析法确定可信度指标权重。[结果/结论]实验表明相较于单句提取特征观点对方法，特征观点对的语义匹配算法在召回率、准确率和F-score等性能方面均有较大优势。依据可信度指标对网站产品评论进行筛选，不仅可以评估产品整体的评论可信度，还可以细化到产品特征级别的可信度分析，为用户筛选可信的评论信息并提升购物决策效率。 相似文献
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[目的/意义]旨在官方舆论场和民间舆论场并存的现实背景下,深入探究异质性网络上的信息传播规律。[方法/过程]从理论层面给出异质层次网络的研究框架,构建个体信息传播影响力评价指标。以抖音短视频平台为例,界定账号类型,基于账号之间的关注关系数据进行实证分析,获得高影响力舆论个体账号,验证了研究方法的可行性。[结果/结论]异质层次网络方法为分析不同类型舆论个体之间的交互作用提供了理论体系,识别出的核心传播节点和关键传播路径有助于为舆情管控提供决策支持。 相似文献