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移动互联网时代,传播形式与方式剧变,舆情风险极易扩大蔓延。过往针对传统媒体、PC端为主的舆情信息监测管理系统已不适应新时代的新要求。针对当前舆情爆发快、性质界定难、交互式传播、网民观点杂等特点,本文提出,首先要构建网络舆情监测系统,进行信息采集、过滤、传播路径分析、网民情感挖掘等;其次,建立网络舆情管理体系,实行舆情的分级、分类处理;最后,借助网络舆情监测管理系统,建立数据库、案例库,通过对历史数据的分析,推演所在机构的未来舆情的敏感点与爆发区间。 相似文献
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建设档案网络舆情监测平台是做好档案网络舆情工作的重要基础和保证,文章阐述了档案网络舆情监测平台的建设目标和基本任务,指出为最大化发挥监测平台作用,必须处理好档案网络舆情监测平台建设和应用中存在的采购社会化技术服务、设定检索“关键词”等问题。 相似文献
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互联网时代下网络舆情监测发展迅猛。本文从主流媒体、高校、软件公司三个主体的舆情监测行为入手,初步探析中国网络舆情监测的发展情况,为进一步做好舆情监测的研究或安排提供参考。 相似文献
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移动互联网的快速发展与普及加快了网络舆情的形成、发酵与演化,给网络舆情的监控、预警、研判和应对带来巨大挑战。将区块链技术应用于网络舆情领域,能够为网络舆情监控预警、分析研判、引导处置等科学决策提供有力的技术支撑。 相似文献
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MNPOS:军事网络舆情分析系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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网络舆情演化过程中容易出现意见分化、对立或聚集,产生网络对峙、网络声讨等群体极化现象.为揭示网络舆情演化系统中群体极化现象的特性与形成规律,在分析网络舆情演化中群体极化的内涵、特征和形式的基础上,从网络群体成员的行为规则、交互过程、群体涌现等出发构建网络舆情群体极化的Multi-Agent系统,建立网络舆情演化中的群体极化模型,给出算法实现,并且利用计算实验方法验证群体规模、意见领袖数量、意见领袖观点等对网络舆情演化中群体极化的影响,进而对网络舆情演化中群体极化的形成机理进行系统的研究和诠释.研究有助于把握网络舆情演化规律以及监测网络群体成员的群集行为,有利于对网络舆情的引导和监管. 相似文献
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我国网络舆情研究与发展现状分析 总被引：10，自引：0，他引：10
本文从网络舆情的基础理论、网络舆情的管控机制、网络舆情的外部性、网络舆情的技术与系统构建等四个角度对我国网络舆情研究现状进行了回顾,并对我国网络舆情研究现状和研究机构的发展现状予以了分析. 相似文献
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[目的/意义]针对中文网络客户评论,从消费者真实购买体验的网络平台上抓取在线评论信息,构建基于在线评论情感隶属度模糊推理的网络口碑监测评估方法,有助于企业实时监控网络口碑舆情。[方法/过程]以美国消费者满意度模型（ACSI）为基础,从感知质量、感知价值、感知期望和感知情感4个属性方面构建在线评论网络口碑监测评估模型,结合情感隶属度模糊推理算法,从数据准备、情感分析和网络口碑舆情监测评估3个研究阶段,通过模糊推理系统设定计算规则,采用Mamdani方法对网络口碑舆情进行监测评估。[结果/结论]以亚马逊手机品牌在线评论为例进行实例验证,提出的基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估方法得到较好的实验检验效果,可以为在线产品的网络口碑舆情监测评估提供信息决策。 相似文献
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本文基于2010-2018年10600起舆情事件,考察了事件本身属性、媒介传播、网民参与及政府干预对网络舆情热度的影响。多元分层回归模型的结果表明:1.环境和文化体育类事件网络舆情热度较高,反腐倡廉类事件网络舆情热度较低;因为大型活动和科技发现引发的舆情事件传播热度较高。2.由传统媒体、网络新闻首次曝光的舆情事件热度较低。3.出现第三方、网络谣言、网络动员的舆情事件热度较高,意见领袖的出现对网络舆情热度没有显著影响;网民舆论倾向性非常正面的舆情事件传播热度较高。4.网络舆情事件中如果国家部委进行了干预,则舆情热度较高;政府干预的时效性越差,网络舆情热度越高;政府采用新闻发布会、社交媒体回应的舆情事件热度较高,利用对外公告或文件回应的舆情事件热度较低;政府干预级数与网络舆情热度正相关。 相似文献
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[目的/意义] 量化展现网络舆情信息受众之间的观点认知距离与情感归属,澄清其情感倾向性的形成脉络,为科学应对群体性突发事件提供思路。[方法/过程] 切分舆情事项子话题,通过情感本体计算受众观点的极性强度,构建2-模的受众-关注焦点隶属矩阵和1-模的受众关系矩阵,并采用复杂网络可视化图谱对受众认知距离进行可视化展示,从网络舆情场的视角下阐述受众观点的互斥与耦合机制,描述受众情感倾向的形成脉络。[结果/结论] 对受众整体认知网络中不同类型的受众加以区分,揭示真实情景中的网络舆情场力的作用特点,为舆情受众情感疏导工作提供实践出发点。 相似文献
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基于贝叶斯网络建模的非常规危机事件网络舆情预警研究 总被引：1，自引：0，他引：1
网络舆情态势作为衡量社情民意的主要指标,在管理实践和学术研究中显得尤为重要。针对网络舆情作用主体复杂多样、作用关系难以预知、作用程度难以计量等特点,将贝叶斯网络建模方法和网络舆情态势评估相结合,同时基于贝叶斯网络三个重要特点--复杂关联关系表示能力、概率不确定表示能力以及因果推理能力,提出基于贝叶斯网络建模的网络舆情态势评估方法。通过对关键指标数据进行仿真和学习,建立网络舆情态势评估模型,从而对网络舆情态势进行有效评估和预测。 相似文献
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基于聚类的网络舆情热点发现及分析* 总被引：9，自引：0，他引：9
根据对网络舆情分析的需求,构建出基于聚类的网络舆情热点发现及分析系统。通过对样本网页文本的特征提取,构建向量空间模型,使用OPTICS算法获取网页热点簇,根据热点簇特征向量对网页进行二次聚类,从而获取关于舆情的时间演变模式,为相关领域研究提供决策支持。通过二次聚类,提高舆情网页相关度的质量,使网络舆情分析更为准确可靠。 相似文献