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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] 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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[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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[目的/意义] 提出网络舆情场内观点簇丛的情感极化度测算方法，为量化舆情受众情感态势和识别极化群体提供依据。[方法/过程] 首先明确舆情受众情感极化的条件，再通过设置条件阈值筛选出满足条件的观点簇丛，在此基础上引入3个极化指标（受众吸引率、极端受众增长率、极化情感增长率）描述观点簇丛在测度时间窗口内的情感发酵程度。最后利用平滑权值，对观点簇丛在不同测度阶段的情感表现进行加权综合，得出其整体情感极化程度值。[结果/结论] 观点簇丛在每个时间窗口的情感表现能为阶段性的舆情受众情感极化干预提供判断依据，而综合的情感极化度有助于准确识别场域内的敏感话题及群体，便于网络舆情的精准管控。 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]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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多媒体网络舆情演进机理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]研究多媒体网络舆情传播过程和演进机理,以准确掌握网络舆情演变规律,为相关部门增强网络舆情信息监管并引导网络舆情良性发展提供参考。[方法/过程]搜集国内外多媒体网络舆情相关文献,结合传播学理论,以大数据时代背景下多媒体网络舆情的分类、特征为基础,研究其发展规律、演进要素,从系统动力学的角度剖析多媒体网络舆情演进机理,并进行实证研究。[结果/结论]揭示大数据时代背景下多媒体网络舆情传播特点,阐释了多媒体网络舆情演进阶段、演进要素和演进机理,为大数据背景下多媒体网络舆情信息传播的深入研究及监管提供一定参考。 相似文献
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[目的/意义]研究大数据环境下多媒体网络舆情信息传播要素和运行机理,为相关部门加强网络舆情信息监管提供参考。[方法/过程]以大数据技术、舆情理论、信息传播理论为基础,对大数据环境下多媒体网络舆情的特征进行分析,深入探讨大数据环境下多媒体网络舆情传播的主体、客体、媒体、本体、空间5个要素,在此基础上重点归纳总结大数据多媒体网络舆情传播机理,并构建传播机理的总体关系架构。[结果/结论]揭示多媒体技术环境下网络舆情信息传播的内在运行规律,为大数据环境下多媒体网络舆情信息传播的研究提供新视角。 相似文献
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[目的/意义]多媒体网络舆情知识库群互操作机理能够快速、高效、精准地为政府舆情监管部门提供网络舆情监控服务。[方法/过程]在探讨多媒体网络舆情知识库群互操作相关研究的基础上，对多媒体网络舆情知识库群互操作要素、机理进行分析，从数据聚合、子库协同、调度管控、算法匹配、需求反馈、交互服务、协议适配7个方面展开知识库群互操作机理论述，并深度解析机理与要素、过程以及机理间的相互作用关系。[结果/结论]完善多媒体网络舆情知识库群互操作的基础理论研究，为多媒体网络舆情知识库群建设提供可靠的理论依据。 相似文献
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��[Purpose/significance] Combining sociological perspective and information science means, the social attributes and external manifestations of public opinion events on microblog are correspondingly integrated, which provides a new perspective for explaining the social problems behind public opinion events.[Method/process] Combing the current research situation related to public opinion, and constructing the social attributes and externalization performance model of public opinion on microblog. Focusing on public opinion and explaining the internal logic between the 3 social attributes of crowd, content and sentiment and the 3 external manifestations of opinion leader, event and emotion. Then taking a vaccine incident as an example for empirical research and visual display.[Result/conclusion] The results of empirical research verify the validity and operability of the social attributes and externalization performance model of microblog public opinion. From the perspective of sociology, using the advantages of quantitative and visual research methods in the field of information science, we can fully understand the externalization of different social attributes of public opinion events and dig deeply into the essential problems behind public opinion events. 相似文献
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[目的/意义] 准确把握突发事件网络舆情的的周期性演化规律,以便在关键节点上进行有针对性的舆情疏导。[方法/过程] 以2010-2015年的95篇核心期刊论文、28篇硕博论文与15篇英文文献作为主要研究对象,从过程与要素视角,对突发事件网络舆情的演化阶段、关键节点与影响因素等进行归纳分析。[结果/结论] 从过程视角看,形成期重点应对舆情源头进行遏制;发展期重点应对关键节点进行监测;消弭期重点应对舆情的二次衍生进行预防。从要素视角看,不同利益群体间的博弈推动舆情逐步升级;议题的存活与衍生决定舆情的复杂多变;情绪化动员诱发负向舆情的积累扩大。现有研究视角均存在不同程度的局限,未来应注重多维研究视角的综合运用,以应对更加复杂多变的网络舆情。 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]微博评论情感分类模型可以为相关舆情监管部门正确管控话题事件的发展状况和舆情提供一定的指导作用。[方法/过程]基于字词向量的多尺度卷积神经网络，运用多尺度卷积核改善微博评论中上下文信息有限的条件制约，构建基于字词向量的多尺度卷积神经网络微博评论情感分类模型；通过爬取"微博热搜整改"数据，对模型的可行性和优越性进行验证。[结果/结论]验证结果表明基于字词向量的多尺度卷积神经网络在微博舆情等上下文信息有限的短文本分类任务中表现良好。本文在理论层面为微博舆情情感分类提供了更为准确的情感分类理论模型及分类方法，在实践层面可以更好地指导舆情监管部门对舆情的情感倾向进行更好的引导和监管。 相似文献