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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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行动者网络视角下突发公共事件的谣言协同治理机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 近年来突发公共事件舆情频频产生,基于该舆情往往会爆发相关突发公共事件谣言,谣言对舆情发展影响深刻,通过建立突发公共事件谣言协同治理机制以期提高舆情导控成效。[方法/过程] 论文以行动者网络理论为理论基础,在突发公共事件谣言的生命周期不同阶段进行行动者网络分析,进而确定不同阶段的强制通行点,根据转译过程构建突发公共事件谣言协同治理机制。[结果/结论] 论文以行动者网络理论的行动者和转译要素构建了突发公共事件谣言在潜伏爆发期的监测预警机制、变种期的分析反馈机制、消亡期的反思预防机制,3个阶段的行动者网络形成严密的突发公共事件谣言协同治理机制。 相似文献
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[目的/意义]网民情感变化是影响政府舆情应对进程、政策、策略的关键。因此，构建科学高效的情感词典，对网民情感分析研究及应对策略的选择具有重要的实际意义。[方法/过程]结合扎根理论的质性研究特点，在情感词典的构造中融入突发事件演化规律影响因素，采用点互信息算法，TF-IDF，统计量等方法对微博表情符号词典及突发事件专属情感词典进行构建，编制了突发事件情感词典，随后选取"6.22"杭州保姆纵火案微博语料进行情感分析。[结论/结果]实验发现，与不加入影响因素的情感词典相比，本文构造的词典在准确率召回率等指标的对比中均得到了一定程度的提高。同时，结合扎根理论与主题分析的结果，对舆情发展的不同阶段所选择的舆情应对策略提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]情感分析技术广泛应用于网络舆情方面,该技术可以有效地区别分析网民在网络社交平台所发布言论的情感极性。受到应用领域的限制,基础的情感词典并不能满足特定应用领域对于情感分析的需求。本文构建的词典可以满足网络舆情领域的情感分析需求。[方法/过程]先使用TF-IDF和TextRank提取种子词,然后采用SO-PMI算法构建突发事件网络舆情领域的情感词典。[结果/结论]使用该情感词典对“昆山反杀案”这一突发事件的微博评论进行情感分析,证明了所构建的情感词典在一定程度上具有准确性及适用性。 相似文献
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[目的/意义]构建突发公共事件网络舆情时空演化模型及算法，从突发公共事件网络舆情中获得的时空数据来揭示并呈现舆情的时空演化特征及规律，从而为时空视角下的舆情精准治理提供一定的指导。[方法/过程]构建突发公共事件网络舆情时空演化分析模型，运用空间自相关算法中的全局空间自相关分析网络舆情的时空总体分布，运用局部空间自相关分析时空聚集类型；运用时空网络图算法中的平均聚类系数分析网络结构，运用局部聚类系数分析关键区域或城市。[结果/结论]突发公共事件网络舆情的时空分布具有地域差异性和一定的规模特征，在重点城市群区域表现出明显的聚集性。舆情事件信息的传播和扩散具有时空收缩效应，事件的时空网络均呈现为以个别城市为核心的星型和网状信息链结构。 相似文献
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[目的/意义]分析影响突发公共卫生事件“信息疫情”生成的关键影响要素，有助于突发公共卫生事件信息问题的应对与处置。[方法/过程]基于信息生态理论和信息生态位理论，找出“信息疫情”生成的4个维度的影响因素，利用基于模糊集理论的Dematel方法对要素进行识别，找出其中的关键影响要素。[结果/结论]识别出包括突发公共卫生事件的疫情舆情持续演化、政府信息发布不及时等在内的12个“信息疫情”关键影响要素，信息内容公共性、相似事件集体记忆的唤醒等是突发公共卫生事件“信息疫情”生成的特有因素，以期为突发公共卫生事件“信息疫情”应对提供理论与实践指导。 相似文献
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[目的/意义]网络舆情风险信息涉及要素较多，为了提高网络舆情风险信息感知效果，在新媒体环境下构建了突发环境事件网络舆情风险信息感知模型。[方法/过程]建立突发环境事件网络舆情信息流风险指标集，赋予评价指标权重，对权重离散化处理，构成相似系数矩阵。通过舆情主体建模、舆情信息模型建立与网民情感模型建立3个部分分析网络舆情传播核心要素演化规律。在此基础上计算传播概率，确定用户传播信息的涉入程度，采用Logistic回归模型感知风险信息风险高低。采用决策树对舆情风险预警，实现突发环境事件网络舆情风险信息感知。[结果/结论]实验结果表明，所构建模型应用后的事件舆情情感演化情况分析准确性较高，各个事件的转发数量和恶意评论数量感知准确度较高，预警效果更好，有效提高了突发环境事件网络舆情风险信息感知效果。 相似文献
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[目的/意义]为深化区块链技术在网络舆情中的应用，推动网络舆情溯源体系的构建与完善，提高突发舆情风险管理的科学性与预见性。[方法/过程]本文基于态势感知理论和区块链技术，构建了多社交平台网络舆情溯源体系，采用区块链和IPFS的双存储机制进行舆情数据的海量存储，利用智能合约对风险舆情进行监控预警，基于内容标识符CID和事件ID实现网络舆情的精准溯源。[结果/结论]完善了区块链视域下突发公共卫生事件网络舆情溯源体系，提高了多平台间舆情风险的可溯源度与可预测度，为政府相关监管部门提供了精准的舆情预警与决策支持。 相似文献
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[目的/意义]旨在为有关部门及时分析和应对舆情提供参考。[方法/过程]通过爬虫搜集媒体上的舆情数据,计算舆情热度并划分舆情演化阶段,利用TextRank算法提取不同舆情阶段的关键词,采用Python语言的Snownlp库进行文本的情感分析,构建公安舆情分析模型,并通过“六安事件”对该模型进行验证。[结果/结论]该模型从热度、关键词与情感三个维度较好地对公安舆情数据进行分析和挖掘,有助于及时有效地处理社交媒体上的公安舆情数据,为公安舆情分析提供新的途径。 相似文献
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[目的/意义]高校学生网络舆情的动态监测与防控一直是高校网络安全所关注的焦点。在新媒体环境下,如何精准地预测高校学生网络舆情的发生和演化,掌握高校学生网络舆情发生的动态和规律以便对其进行有效地防控已成为高校思想政治教育的核心工作。[方法/过程]为此,采用信息获取、数据清洗和信息聚类等网络舆情分析技术对高校学生网络舆情监测流程、监测方法和监测内容等予以研究。[结果/结论]结果表明以舆情信息聚类结果为基础,利用人工研判和技术手段相结合的方法可以提升对高校学生网络舆情的动态监测效率,进而可以有效地对高校学生网络舆情实施防控。 相似文献
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[目的/意义]医暴舆论空间积聚的情感能量推动观点衍化并深刻影响事件发展趋势,识别不同维度的情感认知且关注能量特征可有效循迹医患冲突的情感焦点。[方法/过程]以情感维度为能量源、情感能量特征为能量波构建医暴舆论情感能量域空间模型,能量源基于关键词云划分为自我认知、民生民意、社会发展三大维度,能量波以各认知维度的情感倾向、情感强度与扩散速度综合刻画能量趋势,最终依据能量域模型立体剖析突发医暴事件舆论空间。[结果/结论]结果显示,能量域空间模型能够真实反映医暴舆论情感演化趋势;各能量源均持续积聚负向情感能量;民生民意为医暴舆论的情感焦点。 相似文献
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[目的/意义]为校园舆情信息管理员、校园舆情监管办公室、相关领导等提供舆情信息服务及决策参考。[方法/过程]在Jade平台下分析、设计了基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统。详细阐述了信息采集Agent、信息预处理Agent、舆情分析Agent、舆情简报生成Agent的工作机制。构建了由物理层、语法层和语义层组成的多Agent间的通信模型。为了提高Agent的舆情分析能力与分析结果的可视化展示能力,通过Rserve接口对Jade平台与R语言进行集成,使得Jade Agent可以灵活调用R语言丰富的算法包。[结果/结论]文中给出了"高校百度贴吧热点分析"的系统运行实例。运行结果表明基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统充分利用了Agent的自主性、智能性和交互性,使得系统更加具有灵活性和实时性;同时系统以大数据思维为指导,并集成了大数据分析利器R语言,使得舆情分析更加全面、客观。 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] 区别于单一维度的情感强度测度,基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析从立体空间角度探析情感的细粒度表征及情感焦点,对政府及有关部门提升舆情治理水平具有重要意义。[方法/过程] 运用PAD情感模型构建情感语义空间,以2018年食品安全舆情为例,一方面,将情感词映射至情感语义空间,根据位置判别情感词多维情感强度;另一方面,根据情感语义空间的表现形式划分情感层次,探寻不同情感指向特征。[结果/结论] 多维情感语义空间中,食品安全舆情情感的自我认知层愉悦度较高,表明公众认为自身对食品安全有较好的认知;舆情中社会发展和民生民意空间呈现明显的负向情绪,且网民在表达该类情感时的神经生理激活水平较高,应引起政府高度重视。食品安全舆情中的意见领袖对他人情感有较强的影响力,政府应加强与该领域意见领袖的沟通与引导。 相似文献
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[目的/意义]网络舆情已经上升为非传统安全问题,网络舆情的治理范式应逐步实现从危机管理向智慧治理的转变。[方法/过程]从非传统安全视角入手,梳理网络舆情的系统性、复杂性和关联性特征,并从社会环境和技术环境两方面厘清网络舆情演化的动力机理,提出网络舆情智慧治理的新路径。[结果/结论]网络舆情治理要坚持对虚拟社会和现实社会的预见性治理,实现"治未病"的目标。既要提高非传统安全意识,加强政治安全防范,改善网络舆情在现实社会中的生存基础;也要借助新信息技术,建立网络舆情治理的一体化决策支持体系、决策仿真平台、人工智能新范式、信息资源共享机制,阻遏网络舆情的不当蔓延,防止其向负面舆论转化。 相似文献