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1.
【目的/意义】随着新媒体的迅速发展,对新媒体环境下突发事件网络舆情进行合理管控是舆情管理者面临
的重要问题。对新媒体环境下突发事件网络舆情话题演进过程进行研究,能够深入剖析网络舆情信息传播规律,
帮助舆情管理者采取有效措施进行舆情监测与控制。【方法/过程】通过信息传播模型把突发事件舆情话题演进过
程分为三个阶段,即突发期、蔓延期和消散期。并采用实证方法以新浪微博热点话题“九寨沟地震”为例作为数据源
获取微博发文、转发、评论信息数据,通过Matlab软件拟合舆情周期,再使用Gephi绘制可视化云图,通过网络结构
分析网络舆情话题演进规律。【结果/结论】对“九寨沟地震”突发事件网络舆情信息在移动端和非移动端传播过程
进行对比分析,得出移动环境下突发事件网络舆情话题传播范围更广、传播周期更长、信息传播层级更高、意见领
袖影响力更大。 相似文献
2.
【目的/意义】近年来雾霾天气日益严重,如何通过对雾霾情感及雾霾信息传播特点的研究为雾霾事件情绪
预警、情绪监控提供支持,同时正确引导公众情绪等问题亟待解决。【方法/过程】文章以 2015年北京新浪微博用户
所发布的“雾霾”话题信息作为研究对象,数据预处理后,构建出一个基于朴素贝叶斯的两层分类器对原始微文进
行情感分析,并利用 Gephi平台对其评论信息进行社会网络分析。【结果/结论】得出五类群体:政府、媒体、自媒体、
企业和普通公众对雾霾的情感态度,同时结合雾霾舆情信息的社会网络特点,提出了雾霾情绪管理与疏导,以及如
何正确引导公众关注点、控制网络舆情的相关建议。 相似文献
3.
【目的/意义】对新媒体环境下网络舆情用户情感进行研究,能够剖析用户情感演化规律,从而有助于采取
针对性措施对舆情信息传播进行合理控制。【方法/过程】本文基于情感极性及情感强度理论构建新媒体环境下网
络舆情用户情感演化模型,以微博平台为例进行情感极性和情感强度分析用户情感演化特征及波动规律。【结果/
结论】“江歌案”微博热点话题主要呈现负向情感,其比例远高于正向情感和中性情感;情感值与极性值都随着极性
值的增加而增加,话题在 12月 11日负向情感值与极性值达到最低。 相似文献
4.
【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】针对频繁爆发的网络舆情,深度梳理网络舆情的内容层次,挖掘网络舆情的生成逻辑,为政府 网络舆情治理提供可行路径。【方法/过程】以“2015年初出租车罢运事件”作为研究案例,通过网络数据抓取软件收 集“财经网”相关微博下的评论信息,按照扎根理论的编码程序逐步抽象形成网络舆情的“棱镜折射”生成逻辑和 “情绪—态度—意见、行为取向”的内容层次。【结论/结果】研究结果显示,网络舆情的基本层次是网民情绪,网络舆 情的生成由公共事件的相关新闻信息触发,并取决于网民的生活经历、角色定位、思维方式、信息处理等个人特 征。因此,政府的网络舆情治理应重点关注网民情绪,并强化与网民的对话沟通和信息普及。 相似文献
6.
【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
7.
【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新
冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人
和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医
院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律,
总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻
画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息
生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究
方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。 相似文献
8.
【目的/意义】分析高校新媒体的信息传播网络结构及演化特征,有利于推动高校信息的有效传播,提升舆
论引导力。【方法/过程】以高校官方微博为例,本文对高校新媒体信息传播网络密度特征、网络中心性特征、网络结
构特征、地域路径及情感路径特征进行了分析,最后运用BA无标度网络模型对高校新媒体信息传播网络结构的演
化特征进行了仿真模拟。【结果/结论】高校新媒体信息传播网络具有较小的聚类系数、较短的网络平均路径,节点
的度分布符合幂律规律;高校新媒体影响力正在突破传统地域影响;高校信息传播中以积极情感为主,网络舆情事
件对情感影响较大;随着节点增加,网络平均度经过前期快速增长后会稳定在某个恒定值左右,网络平均路径长度
则一直呈现增长趋势。最后本文提出了改善高校新媒体信息传播网络结构的建议。【创新/局限】在今后的研究中
需要进一步扩大数据样本和时间跨度。 相似文献
9.
【目的/意义】微信公众号的复杂网络,具有小世界特性,符合人际交流特点。论文在经典 SIR模型基础上
构建微信公众号传播网络并研究其传播机制,对微信后台进行信息监管及传播有重要意义。【方法/过程】通过构建
基于 SIR的信息传播 BA无标度网络模型,并提出影响其传播的因素,通过 Netlogo仿真工具实现信息传播复杂网
络影响因素的仿真。【结果/结论】实验表明目前阶段对微信公众号网络的监控难度很大,不应该仅通过“意见领袖”
或阻碍“再次传播”来控制,而应多采取“揭露真相”或“疏导”等方式进行引导。此外,对不同信息在微信公众平台
网络中进行目标配送,会更具有针对性。 相似文献
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【目的/意义】提出基于形式概念分析的可视化功能,从多个视角全息呈现网络舆情场内信息受众观点的
“三体”关系。【方法/过程】首先将场内舆情观点解构成一个三元组:受众、情感立场、应事实体,并基于三者关系形
成形式背景,而后对背景中的对象、属性和取值关系进行形式概念分析,得出能表达观点“三体”关系的形式概念和
概念格,对上述步骤总结得到一个舆情观点的“三体化”呈现框架。【结果/结论】舆情受众观点的“三体化”呈现框架
能够用于形成多粒度的观点簇丛,对受众情感进行多元展现,以及预测网络舆情场内受众的观点演化路径,进而为
研判管控网络舆情提供实践支持。 相似文献
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【目的/意义】微博作为国内主要的社交网络平台之一,其信息传播实时快速,去中心化,成为网络舆情传播
的重要媒介。面向微博进行舆情中心人物的识别以及公众情绪的挖掘对网络舆情的控制具有重要的实践意义。
【方法/过程】本文以新疆棉花事件为例,使用生命周期法对微博舆情演化过程进行划分,使用word2vec和k-means
模型提取事件生命周期中各阶段的舆情中心人物,采用一种结合词典与LSTM深度学习模型的情感分析方法,对各
舆情中心人物相关的评论情感进行极性分析。【结果/结论】所提出的方法能够挖掘面向特定事件的微博舆情中心
人物、公众的情感类型及情感强度,得到能够使舆情转好的引导方法。【创新/局限】本文创新性的将主题挖掘方法
运用于微博舆情中心人物的提取。在情感分析方法上,结合词典和深度学习方法,解决了深度学习方法进行情感
分析时需人工标注的局限性。此外,本文进行情感值计算时没有考虑到表情符号的作用,后续研究会进一步考虑
更加细粒度的情感分类。 相似文献
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【目的/意义】准确掌握突发事件网络舆情的演化规律,提高政府应对能力,避免事态恶化是刻不容缓的课
题。【方法/过程】本文首先从生命周期和社会燃烧视角,将突发事件网络舆情演化的各个阶段分别按照“燃烧物质、
助燃剂、点火物质”集合形式进行结构化描述,探究演化过程中各阶段的关键属性以及属性之间的紧密联系。在此
基础上根据广义随机 Petri网理论,构建突发事件网络舆情演化的 GSPN模型。最后以“山东非法疫苗事件”为例从
事件代表性、谣言煽动性、情绪交融性三个方面评测演化系统的性能。【结果/结论】验证模型有效性,揭示其中的变
动规律及均衡状态,为相关部门引导舆情良性发展,防范舆情失控提供决策参考。 相似文献
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【目的/意义】随着微信使用习惯的逐渐养成和巩固,微信成为社会舆情爆发和扩散的重要场域,准确掌握
微信舆情的传播特征及扩散机制成为社会治理的重要议题。【方法/过程】通过文献梳理,对微信舆情的传播特征
进行了基础性讨论,结合SIR传染病模型分析微信舆情的扩散机制,并基于以上尝试构建微信舆情引导机制。【结
果/结论】本文认为,微信中的群聊、朋友圈及公众号三类舆情分别具有“关系链”和“多点辐射”式的传播特点,结
合SIR传染病模型分析了微信舆情扩散趋势、并从易感机制、免疫机制、防御机制三方面讨论了微信舆情的多元引
导构想。 相似文献
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【目的/意义】研究新媒体环境下网络舆情信息传播路径和传播规律,对相关部门加强网络舆情监管提供理
论和应用支撑。【方法/过程】基于社会网络分析法(Gephi),以新浪微博话题为实证案例对获取的数据进行研究,最
终对新媒体环境下网络舆情传播特质进行分析。【结果/结论】研究结论揭示了新媒体环境下网络舆情传播特质和
传播规律,为实践层面新媒体环境下网络舆情传播监管提供了理论及实践支撑。 相似文献
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【目的/意义】公共事件社会舆论容易造成公众恐慌,主流媒体发挥其引导作用可帮助公众树立正确人生
观、价值观。【方法/过程】首先,从公共事件的酝酿、爆发、持续及消减四个阶段分析了公共事件生命周期;然后,从
信息传播方式、传播内容、舆论主体等多方面研究了主流媒体引导对公共事件社会舆情的影响;最后,基于公共事
件社会舆情的关系泛化、对象泛化、热点泛化等表现形式,对公共事件社会舆情泛化的信息交互的开放性与爆炸
性、社会舆情传播的随机性与敏感性、公众发表看点的主观性等特点进行了挖掘。【结果/结论】研究发现主流媒体
引导下公共事件社会舆情泛化存在点轴式、跳跃式及传染式三种泛化特征,进而提出可通过控制舆论先机、培养与
树立意见领袖、提升社会舆情保障体系、充分发挥主流媒体的权威性及可信性等对公共事件社会舆情进行正面引
导的建议。【创新/局限】分析了主流媒体引导下公共事件社会舆情泛化特征并提出相关改进建议,对于有效避免因
舆情对社会产生的不利影响,具有一定的借鉴意义。 相似文献
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【目的/意义】探索新媒体时代短视频网络舆情传播的影响因素及动态演化,了解短视频用户的影响因素及
动态演化过程,有助于网络舆情监管部门加强短视频网络舆情管理,为相关机构或部门在进行社会治理的过程中
提供更及时有效的信息服务。【方法/过程】以计划行为、信息行为理论为基础,以新媒体机构官方账号为研究案例,
获取短视频新闻对应用户信息数据,设置影响因素指标权重,构建新媒体短视频网络舆情传播影响因素模型;综合
信息因素、信息技术、信息环境和信息主体等多个维度测算短视频传播影响因素权重,分析其传播影响效果;同时
构建短视频传播行为的动态演化模型,并做出仿真动态演化过程。【结果/结论】研究结果表明,信息因素对新媒体
短视频网络舆情传播有显著影响,信息技术对新媒体短视频网络舆情传播影响较低,动态演化过程说明传播易感
者的数量与未被感染的易感者逐渐趋同,最终即使有新媒体的不断加入,舆情传播也不再继续。【创新/局限】从多
维角度构建用户行为的影响因素模型,用仿真法对短视频传播的动态演化进行分析,为正确引导短视频网络舆情
传播提供科学管理依据。未来的研究将获取更广泛的数据源进行更深层次的网络模型研究。 相似文献
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【目的/意义】融媒体环境下,公共危机事件极易在“两微一端”迅速传播,引起网民广泛关注、讨论、传播,在 极短时间以裂变的速度造成不良的社会影响,研究公共危机事件的网络传播治理策略效果,最小化传播的负面影 响对舆情管理部门具有重要参考价值。【方法/过程】基于此,文章以不同治理策略下网络传播效果为研究对象,构 建了系统动力学模型,通过模型仿真对比研究了两种代表性治理策略——信息隔离、信息公开两种策略的网络传 播效果。【结果/结论】仿真结果表明:提早信息公开时间,提高信息公开程度能有效提高网络传播效果;信息隔离策 略强度不是越高越好;研究可为舆情管理部门制定网络舆论引导和治理策略提供参考。 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