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1.
【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
2.
【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参
考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆
情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见
领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规
律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意
见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻
合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆
情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。 相似文献
3.
【目的/意义】研究舆情演化机制，分析影响舆情演化过程中的因素，为控制舆情的发展提供有力的参考。 【方法/过程】本文构建有向加权网络拓扑结构，选用经典Deffuant模型的交互思路并进行改进，重点加入了有向边 的权重值，考虑意见领袖的出度，建立交互模型，利用Netlogo软件对现实世界网络舆情的演化进行仿真，分析群体 中节点度、意见领袖对群体观点演化过程的影响。【结果/结论】群体中节点度的增大，在一定的度值δ内可以迅速增 加个体观点聚合速度，使群体中观点分布更加明显，有利于小范围内观点的统一。意见领袖在群体观点演化中起 着关键性作用，对于群体观点的聚合速度有着较大的影响，因此对意见领袖观点的把控有利于更好地引导舆情的 发展。 相似文献
4.
【目的/意义】为更好地适应网络舆情环境的变化,提升政府网络舆情治理能力,本文对政府网络舆情治理
融合与政府信息协同效应测度方法进行了优化设计。【方法/过程】本文基于网络计算学与动力学间的协同效应构
建了协同舆情演化模型,通过计算政府相关性,并以Deffuant模型为基础框架建立逆转模型,实现对政府网络舆情
治理融合与政府信息协同效应的测度。同时以“重庆公交车坠江事件”舆情为例,对所提出的的协同效应测度方法
进行验证。【结果/结论】实例分析结果表明,此次研究的测度方法能够准确分析出政府信息下发前舆论的导向,并
且验证了在政府网络舆情治理与政府信息结合后对于舆论的治理效果更好。【创新/局限】由于本文选取的案例较
单一,因此实证结果存在一定局限性,日后可选取多项案例进行综合分析,使测度方法更加具有说服力。 相似文献
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【目的/意义】在分析现有研究对于网络舆情传播影响的基础上,提出假设,验证假设是否合理。【方法/过
程】选择新浪微博上的相关实例,利用网络爬虫进行数据抓取,利用 SPSS软件对数据进行回归分析,得出多元线性
回归方程。【结果/结论】研究表明,由于意见领袖的言论可以引导网络舆情的发展方向,根据结论对意见领袖言论
控制,并提出使网络环境和谐稳定的措施,对于构建和谐网络及政府控制网络舆情事件的发展,也有一定的帮助。
意见领袖身份的其他方面研究尚未展开,研究方法仅用到多元线性回归。应多方面的研究意见领袖如何影响网络
舆情传播,也可运用更多研究方法得出研究结果。 相似文献
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【目的/意义】通过研究微博社区网民的情感交互与舆情观点,有助于在复杂的网络中掌握网民情绪演化从而良性引导网络舆情态势。【方法/过程】基于传播动力学、社会安全阀等理论,结合微博社区中的实际案例,定义事件利益主体并抽象出事件演化的全生命周期,同时,构建SIR演化博弈模型刻画网民情绪的动态演化规律及主体决策博弈演化过程,并通过仿真模拟分析得到系统演化至稳定状态的均衡条件。【结果/结论】结果表明:微博社区中意见领袖与官方媒体感知收益与风险的敏感度对决策行为产生显著影响;官方媒体及时设置有效议程构建安全阀能够防止网民情绪恶化;意见领袖与官方媒体的协同引导能够最大效度地帮助政府管控网络舆情。 相似文献
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【目的/意义】在网络舆情传播的过程中,网民、媒体、政府等主体扮演了相当重要的角色。【方法/过程】本文
将舆情信息质量看作二阶反映式变量,在此基础上构建了受众的舆情传播行为影响因素双路径模型,利用PLS结构
方程建模对问卷调查数据进行了分析,研究了作为中枢路径的舆情信息质量及作为边缘路径的媒体干预和政府引
导如何影响受众的态度,以及受众的态度如何进一步影响受众的舆情传播行为,并结合舆情传播过程中主要影响
因素的研究结果,分析了社交网络上网络舆情的传播机制。【结果/结论】研究结果表明,媒体干预加速网络舆情的
扩散,政府引导则能起到平息舆情或引导舆情良性发展的作用。 相似文献
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【目的/意义】从复杂网络视角,对有界信任模型中的DW模型进行改进,提出了基于社会关系强度的舆情
观点演化模型,分析网络社群舆情的观点演化机制,以期为引导网络舆情提供指导。【方法/过程】运用仿真实验的
方法,分析了信任阈值、观点开放度、关系强度对舆情观点演化过程的影响作用。【结果/结论】随着信任阈值的增
大,个体间观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点的聚合速度逐渐加快;随着群体从保守型转
变为开放型,个体观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点簇聚合速度逐渐加快;强关系更利于
网络社群舆情观点的快速聚合,且观点聚合达到稳态时的观点数量和观点分布方差均小于弱关系环境中。 相似文献
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【目的/意义】突发公共卫生事件是公众关注的重要话题,极易引发网络信息泛滥和社会公众恐慌;了解公
共卫生舆情地区的差异,为舆情调控提出建议。【方法/过程】利用网络爬虫技术爬取新浪微博自2020年1月17日至
5月29日的COVID-19每日疫情通报博文下共计10余万条评论,运用情感分析和词频统计探讨地区舆情演变特征
及其原因,利用面板数据模型估计方法对网络舆情情感得分进行预测。【结果/结论】模型预测我国7个地区,14个
影响变量,样本记录 938条;整体的情感得分区间为(0.1,0.6);其中华北、华中、东北地区情感得分均值区间为(0.25,
0.35),而华东、华南、西南、西北地区的情感得分均值区间为(0.35,0.45);相关分析表明预测模型拟合具有统计学意义
（P<0.05,R2=0.65）。【创新/局限】基于COVID-19的网络舆情呈现出地理区域特性和时间特性,通过建模测度手段
对舆情进行监测,从而采取应对措施,但是还需考虑潜在因素的影响。 相似文献
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【目的/意义】针对当前网络舆情识别相关研究成果存在查准率、查全率较低的问题,提出基于情感词汇的
多媒体网络突发事件舆情语义识别方法。利用突发事件数据爬取、抽取等模块构建舆情处理和语义检索平台,将
该平台分为数据采集者、数据管理者和数据使用者三个模块,将最终所得信息数据构成的案例库等当作舆情语义
识别中的数据库。【方法/过程】基于舆情数据库,对舆情词汇情感倾向进行初步识别。以词汇情感倾向性为依据,
对舆情话题评论情感呈现出的强度值进行计算,最后综合评论语义模式权值与其情感倾向值获取话题评论集合最
终情感倾向,完成舆情语义识别。【结果/结论】实验结果表明,所提方法查准率与查全率均较高,具有显著可靠性。
并提出相应的网络突发事件危机响应策略。【创新/局限】在后续研究中应以基于情感语义的舆情监测为重点,以危
机响应预案为基础,不断提升应对舆情突发事件的预判能力和处置能力。 相似文献
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【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。 相似文献
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【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
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【目的/意义】围绕网络舆情反转频发现状,厘清网络舆情反转生成机理，以有效应对网络舆情应急治理面临的挑战。【方法/过程】从信息生态视角出发，建立网络舆情生态种群关系网络研究框架，利用模糊集定性比较分析方法探寻首发主体权威度、网民相关度、传播主体权威度、传播主体倾向、首发信息内容直观度、内容敏感度、舆情持续时长七个内在因素的“联合效应”，识别网络舆情反转产生动因和组态路径。【结果/结论】网络舆情反转组态路径可归纳为“关键种群主导舆情信息持续发酵型”和“管理种群引导舆情信息迅速扭转型”两种类型。敏感型网络舆情信息作为网络舆情反转的核心条件，与难制约型关键种群、持续间断型管理种群相互作用作为主体力量推动网络舆情反转；自由包容型支持种群为辅助条件。【创新/局限】基于信息生态学搭建网络舆情反转生成机理研究框架，从组态视角剖析网络舆情反转生成机理，为网络舆情反转研究提供新的研究思路。 相似文献
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【目的/意义】新媒体中反沉默现象具有传播行为的双重性、匿名化的自我性和利益驱动性。它是新媒体所
特有的属性,也是现代舆情在互联网环境下外在表现形式。【方法/过程】通过演化博弈中的“囚徒困境”模型来阐述
反沉默螺旋中受众群体的行为趋向性与受众收益影响因素。【结果/结论】结果表明当受众群体非理智型占多数时,
则在新媒体的现代舆情中反沉默现象将尤为显著;同时受众收益的影响因素与受众行为、信息公开性、传播速度等
直接相关,进而为新时期的舆情管控提供理论依据。同时根据研究模型计算结果提出新时期舆情管控策略。 相似文献
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【目的/意义】科学识别影响网络舆情热度评价的主要因素,并分析各因素之间的关系,对理解网络舆情发
展变化走势具有重要意义。【方法/过程】从信息生态视角出发,通过文献查阅、发放问卷等方式归纳总结出影响网
络舆情热度变化的15个因素,并通过DEMATEL方法对这些因素进行影响关系分析。【结果/结论】结果表明: 政府
危机处理能力、政府应对满意度、领袖意见导向度、话题类型、水军参与度和参与回应数可以视为影响网络舆情热
度评价的关键因素。 相似文献
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【目的/意义】为推动深度学习在网络舆情管理中的应用,提高突发灾害事件网络舆情情感识别效率。【方 法/过程】基于OCC模型建立了突发自然灾害网络舆情情感规则,并由word2vec构建文本向量作为长短期记忆网 络（Long-short term memory,LSTM）的初始输入,对其训练得到突发灾害事件网络舆情多情感识别模型。【结果/结 论】通过对比试验发现,OCC情感规则能够提升情感识别模型的正确率,基于LSTM和word2vec的突发灾害事件 网络舆情情感识别模型在情感识别效果上优于TF-IDF文本向量化方法以及基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）和传统的机器学习方式（Support vector machine,SVM）的分类算法结果。 相似文献
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【目的/意义】互联网背景下社会热点事件层出不穷,因网络高关注度极易引发舆情与谣言危机,舆情与谣
言演变时关系紧密,通过分析舆情与谣言耦合机制,为社会热点事件网络治理提供指导。【方法/过程】选取近4年28
个社会热点事件,筛选其中表现突出的耦合样本,可视化呈现了社会热点事件网络舆情与谣言的耦合模型,进而利
用场域理论中行动者、资本与惯习的内、外循环机理揭示网络舆情与谣言的耦合机制。【结果/结论】揭示了社会热
点事件网络舆情与谣言的一致演变耦合模型、超前分歧耦合模型和滞后分歧耦合模型,并深入分析了三类耦合模
型中不同的耦合机制,包括两场域互振共变机制、谣言场抑制与舆情场反攻机制,以及舆情场主导与谣言场破茧机
制。对于社会热点事件网络舆情与谣言的科学判定及精准施策具有重要意义。【创新/局限】结合多元研究方法揭
示舆情与谣言间的双向互动关系,在舆情与谣言耦合演变影响因素的理论研究仍需加强。 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】构建有效的突发事件网络舆情风险预警指标体系和评价方法,是应急决策机构有效控制舆 情风险和科学应对突发事件的重要依据。【方法/过程】通过理论分析、文献调查和统计分析方法,从突发事件作用 力、网络媒体作用力及网民作用力3 个维度提出10 个评价指标。采用加速遗传算法（AGA）对传统投影寻踪（PP）模 型进行改进,提出了基于加速遗传算法与投影寻踪（AGA-PP）相结合的突发事件网络舆情风险预警模型。【结果/结 论】与传统PP模型相比,本文模型简化了投影寻踪实现过程,克服了传统投影寻踪方法计算的复杂、编程实现困难 的缺点,为突发事件网络舆情风险预警的广泛应用提供了有效方法。 相似文献