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[目的/意义]无处不在的网络舆情信息深深影响甚至误导网络受众,探讨揭示网络舆情观点的方法,旨在拓展用户的认知深度和广度,提高大众对舆论的辨识能力。[方法/过程]从技术上对比分析观点提取方法间的差异,从认知上阐释网络舆论平台的群体智慧和受众个体的认知过程,进而明确LDA主题模型提取舆情观点的优势及路径。[结果/结论]结合舆论主题和情感因素,基于LDA的网络舆情观点提取,可从海量评论中判定深度评论,摘取主要观点,借助群众智慧,有效拓展个体思想和认知,为从大规模舆情中有序呈现受众观点提供新路径,也为舆情监测与疏导提供切实的依据。 相似文献
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[目的/意义] 从定量化角度研究舆情群体极化现象,建立网络舆情群体极化度的量化计算和极化趋势预测方法。[方法/过程] 从物理学中场的思想出发,引入观点势场描述舆情场内各网民节点间观点的相互作用,构建个体观点势和舆情场观点势场强度的计算模型和观点演化模型;该模型考虑了实际网络舆情传播的天然社区特性、节点观点影响力特性、观点的惯性特性和网民节点虚实的时变特性,认为个体网民观点的演化主要受所处舆情场的观点势强度、自身观点惯性的影响;通过仿真实验,重点分析模型中舆情子场是否封闭、节点虚实转换触发阀值、观点势影响因子等影响因素对网络舆情群体极化的影响。[结果/结论] 仿真结果表明该模型与实际网络舆情观点传播与舆情极化形成过程较为相符。所提出的模型中网民观点间的相互作用通过舆情场这个中介完成,相较于基于网民个体之间观点直接相互作用的舆情演化模型,其复杂性和实现难度大大降低,利于基于模型构建实际网络舆情极化预测与监控系统。 相似文献
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[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。 相似文献
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[目的/意义]整合定性与定量的舆情研究视角,统一多模态研究对象,实现网络舆情信息受众的观点测度,可修复网络舆情分析与治理的理论与实践裂痕。[方法/过程]通过引入网络舆情场的概念,对网络舆情信息受众、受众观点测度的内涵进行诠释,就网络舆情场与信息受众观点测度的逻辑关系加以辩证讨论。[结果/结论]提出网络舆情场内舆情受众观点测度机理和具体测度路径,为后续网络舆情场中的网络舆情信息分析、多维度信息受众观点测度,受众认知规律发现,网络舆情监督和管控限制等层面的研究做相应铺垫。 相似文献
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[目的/意义]从不同维度对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，进而有效提升多媒体网络舆情信息的处理效率和利用价值。[方法/过程]通过文献调研法对多媒体网络舆情信息传播要素中的主体、客体、本体、媒体和环境噪音从类型和属性两方面进行分析，对多媒体网络舆情发展演化过程中产生的数据形式和内容进行系统梳理。[结果/结论]多媒体网络舆情信息数据类型多样，对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，有助于为多媒体网络舆情信息系统整合和数据库建设提供理论基础和研究思路。 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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[目的/意义]突发事件情境下,及时有效地回应舆论关切成为舆情管理中的重要议题,梳理总结突发事件舆情观点研究现状与发展趋势有助于该领域研究开展与实践指导。[研究设计/方法]采集国内外有关突发事件舆情观点的科学文献,从信息分析过程角度出发,分为舆情观点识别、舆情观点组织和舆情观点分析三个方面进行综述。[结论/发现]随着知识图谱等技术优化与应用的不断推进,舆情观点研究可从识别细粒化、组织结构化、分析系统化等方面加以深化,在构建层次化舆情观点信息组织架构及图谱原型的基础上,建立系统化舆情观点多维演化分析框架与应用范式。[创新/价值]从信息分析过程的角度对突发事件舆情观点研究进行总结评述,为突发事件情境下舆情观点与知识图谱的深入融合应用提供参考。 相似文献
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[目的/意义] 探索微博舆情传播周期中不同传播者关注的舆情热点和传播内容的主要观点,进而发现舆情传播的特点和规律,为舆情分析与决策提供依据。[方法/过程] 以特定舆情事件的事实文本数据为来源,以生命周期理论和LDA方法为指导,设计研究流程与构建研究模型,对微博舆情事件中不同传播者的话题进行主题研究,其中包括主题抽取和结果语义标注、各阶段的不同传播者主题的语义分析、基于时间维度的舆情主题观点识别与刻画。[结果/结论] 研究发现,论文所提出的研究模型能够挖掘出舆情传播周期中不同传播者的主题结构、观点脉络以及特征,研判出分布在文字当中有关联性的、代表性的、重要的词语。同时,结论中还发现微博中的官媒、大众媒体发布信息中的话题和用户谈论的热点话题具有明显的差异性。 相似文献
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[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。 相似文献
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[目的/意义] 通过解构网络舆情场内涵、结构特征以及功能属性,进而将场理论引入到网络舆情管控治理的研究中,实现宏观与微观、定性与定量的网络舆情综合研究视角建构目标。[方法/过程] 在充分把握网络舆情的特征、运动过程和发展趋势的基础上,辩证地引入自然科学与社会科学中场论的观点与定义,从内涵和外延两方面解构网络舆情场的概念,并形式化地对网络舆情场的整体机能进行数理描述。[结果/结论] 网络舆情场的运动特征本质上是场域中客观存在的显性舆情信息与舆情受众主观认知的交互和作用的体现。因此网络舆情场的介入能将网络舆情管控对象间混乱复杂的关联体系化、规律化,进而实现网络舆情学术研究与实践需要之间裂痕的修复。 相似文献
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融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所提出的微博舆情演化分析方法能够揭示面向特定事件的微博在突发事件生命周期各阶段的主题特征、情感类型与强度,剖析网络舆情主题与情感特征的协同演化规律。 相似文献
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[目的/意义]提出和构建网络舆情观点团簇演化等级,以描述网络舆情受众的群体性观点的状态随时间与事态变化的演化程度,对于网络舆情导控与精准引导具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]基于LDA与CNN神经网络构建网络舆情观点团簇演化等级测度模型,并以"翟天临知网事件"为实验对象,验证演化等级这一指标的有效性。[结果/结论]网络舆情观点团簇演化等级能够很好地体现网络热点事件群体观点状态的演化,在展现3个维度的属性数值同时也能反映观点团簇较前一时间节点状态的演化程度,提出的观点团簇演化等级测度结果精准地体现事件观点的各个演化高峰,为有关部门对网络舆情群体观点的靶向引导提供新的指导方向。 相似文献
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[目的/意义]针对当前我国多媒体网络舆情响应问题，梳理并提出以危机风险分型为基础的政府组织响应路径整合匹配、响应工作流程模型构建机理，以期为管理决策者提升资源整合能力、网络舆情危机精准响应效力提供参考。[方法/过程]对大数据环境下网络舆情危机动力要素的作用进行分析，提取出网络舆情危机风险分型的基础系数，并以多元结构网络舆情信息的多媒体传播路径为视角提取网络舆情危机风险分型叠加系数，再逐一提取各风险分型下网络舆情危机响应的工作要点。[结果/结论]根据主体结构要素、媒体效力要素、客体属性要素危机作用形态的排序组合，在其关系节点上建立多媒体网络舆情危机等级基数。根据本体成分分化后对舆情危机的不同影响效果，建立多媒体网络舆情危机加成系数。建立多媒体网络舆情危机风险分型模型，将舆情危机风险解构为等级系数和加成系数。从而更为准确地描述舆情危机的表征，有利于判断舆情危机的未来发展态势，提高与既往舆情危机案例匹配的速度与精准度。 相似文献
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[目的/意义]微博加V用户由于自身特性更容易成为网络中的意见领袖,然而目前研究焦点往往是"大V"用户,忽略了"中V"用户。以新浪微博的"中V"用户作为研究对象,对"中V"用户的传播特征和舆情引导力进行分析,进而提供针对"中V"用户的管理建议。[方法/过程]以罗一笑事件为例,从事件演进和用户类型两个维度对"中V"用户传播特征进行分析;同时结合情感计算模型、意见领袖指标评价法构建出用户属性矩阵,对"中V"用户舆情引导力进行研究。[结果/结论]通过对"中V"用户的研究发现,"中V"用户具有舆情引导力较强、专业性较强、商业色彩弱、粉丝同质性高等显著特征,并提出相关管理建议。 相似文献