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【目的/意义】企业和国家对网络热点话题舆情的关注度越来越高,越来越多的企业、部门和政府通过舆情信息监控系统应对网络中爆发的群体性事件和舆论压力,在此环境下对网络热点话题舆情信息进行监控可以方便舆情危机的处理。而传统的网络舆情信息监控方法为构建词项识别体系,存在监控效率低、监控效果差等问题。为此,本文对网络热点话题舆情信息监控策略进行研究。【方法/过程】构建的ISM模型对网络热点话题舆情信息监控进行相关性分析,利用建立词项识别体系,并通过K-means算法处理突发词项完成对网络热点话题舆情信息的识别,获取网络热点话题舆情信息监控影响因素集,构建舆情信息监控影响因素的直接关系矩阵,结合布尔代数运算规则和推移规律建立可达矩,从而构建出舆情信息监控影响因素关联矩阵及解释结构模型,完成网络热点话题舆情信息监控。【结果/结论】结果表明,舆情热度、舆情关注度、舆情影响力、舆情敏感度和网民情感都会对网络热点话题舆情信息的监控产生影响。在此基础上提出网络热点话题舆情信息监控策略。【创新/局限】为有效地防止网络恶性事件突发,需要全面、及时地掌握网络热点话题舆情信息的发展情况,通过分析网络热点话题舆情信息监... 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】从舆情客体视角探究医保欺诈事件传播周期中情感焦点及情感倾向两个维度的舆情演化趋势,对政府倾听民众诉求及舆情治理有重要意义。【方法/过程】依据生命周期理论划分舆情传播阶段,利用Word2Vec判断舆情客体,使用LDA方法挖掘评论主题进而识别情感焦点,同时使用SnowNLP进行情感倾向研究,最后基于认知-感情相符理论发现民众诉求。【结果/结论】能够挖掘出民众对不同舆情客体在各生命周期的情感焦点、情感倾向及二者演化趋势。研究发现民众态度从事件相关讨论过渡到事件本质探究,而后关心事件后果,最后提出建议,且情感焦点与情感倾向识别结果具有一致性。 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】对突发公共事件政务微博回应内容的规律及特征进行分析,为政府网络舆情的应对工作提供理论参考。【方法/过程】选取影响力和网民认同度较高的政务微博,采用内容分析方法对政务微博的突发公共事件回应样本进行事件类型、回应议题、回应态度和回应语气等特征的分析,首先构建编码表,然后采用人工标注的方法对样本数据进行编码,最后对各类目的数量、分布、特征词进行统计分析。【结果/结论】政务微博在进行突发公共事件回应时多采用陈述语气,疑问和感叹语气在回应时也起到了引起关注和强调的作用;对不同的事件类型进行回应时,要掌握态度和议题的平衡,自然灾害事件多发布正能量信息转移公众的负面情绪,事件本身信息的发布和解释要相对减少。事故灾害类事件、社会安全类事件和公共卫生类事件要以解释事件进展为主,同时要发布对受害或受灾人员的关心和补救措施的信息。回应内容要注重措辞和词语的选择,态度和议题明确,防止产生误解。 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】突发疫情环境下将形成大量网络舆情,准确把握网络舆情传播趋势可为突发疫情环境下的社
会保障应急机制提供参考依据。【方法/过程】本文从网络舆情信息交互影响要素、网络舆情信息交互机理两方面分
析突发疫情环境下网络舆情信息交互机理;并从网络舆情传播趋势特点考虑,以新冠病毒肺炎李文亮事件为例,采
用Elman 神经网络模型,选取网络信息数量以及情绪总量和主导情绪作为网络舆情传播趋势预测主要变量和辅助
变量,对突发疫情环境下的网络舆情传播趋势进行预测分析,针对预测结果制定相关社会保障应急机制。【结果/结
论】研究提出可通过完善网络舆情相关法律机制、社会参与机制、信息披露机制、社会监督机制、责任追究机制五项
社会保障应急机制,以期为突发疫情环境下维持社会稳定性提供依据。【局限/创新】未来研究中可结合更多相关实
例进行分析,从而使研究结论进一步得到丰富与深化。 相似文献
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【目的/意义】以近两年（2018-2019）国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行
聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络
分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行
情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明：微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒
体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微
博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创
新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类
分析。 相似文献
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【目的/意义】公共事件社会舆论容易造成公众恐慌,主流媒体发挥其引导作用可帮助公众树立正确人生
观、价值观。【方法/过程】首先,从公共事件的酝酿、爆发、持续及消减四个阶段分析了公共事件生命周期;然后,从
信息传播方式、传播内容、舆论主体等多方面研究了主流媒体引导对公共事件社会舆情的影响;最后,基于公共事
件社会舆情的关系泛化、对象泛化、热点泛化等表现形式,对公共事件社会舆情泛化的信息交互的开放性与爆炸
性、社会舆情传播的随机性与敏感性、公众发表看点的主观性等特点进行了挖掘。【结果/结论】研究发现主流媒体
引导下公共事件社会舆情泛化存在点轴式、跳跃式及传染式三种泛化特征,进而提出可通过控制舆论先机、培养与
树立意见领袖、提升社会舆情保障体系、充分发挥主流媒体的权威性及可信性等对公共事件社会舆情进行正面引
导的建议。【创新/局限】分析了主流媒体引导下公共事件社会舆情泛化特征并提出相关改进建议,对于有效避免因
舆情对社会产生的不利影响,具有一定的借鉴意义。 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】衍生舆情是舆情治理刻不容缓的难点和不可回避的重点,本文旨在揭示舆情信息衍生规律, 正确把握舆情导向,为舆情引导提供依据。【方法/过程】结合信息生态理论,界定网络舆情信息生态群落衍生内涵, 分析其构成要素及作用关系、衍生效应,并划分横向和纵向两种衍生方式。基于改进SIR模型,分别构建网络舆情 信息生态群落横向和纵向衍生模型,刻画衍生过程。【结果/结论】横向衍生主要体现在同类事件单一话题之间融合 关系,纵向衍生主要体现在单一事件多个话题之间继承关系。对初始状态、衍生率进行灵敏度分析,研究系统状态 的变化,为舆情引导提供科学合理的理论指导。 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】为避免预警信息疫情下短视频网络舆情危机的爆发,维护正常、有序的短视频网络环境,本文
对信息疫情下短视频网络舆情预警指标体系的构建进行了研究。【方法/过程】首先,采用文献调研与实地调研相结
合的方法,析出信息疫情下短视频网络舆情预警指标体系的一级指标与二级指标。其次,采用层次分析与专家调
查相结合的方法,计算出各级指标的权重。最后,通过实证研究检验本文所构建的信息疫情下短视频网络舆情预
警指标体系的科学性及可应用性。【结果/结论】研究结果表明：本研究所构建的信息疫情下短视频网络舆情预警指
标体系具有科学性及可应用性。【创新/局限】本研究遵循指标可度量原则、指标个数精简化原则、指标参数易获取
原则构建了信息疫情下短视频网络舆情预警指标体系,使其在现实应用中具有更强的普适性。 相似文献
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[目的/意义]随着5G时代的到来,短视频的信息传播成为引导网民舆情的重要工具,如何运用政务短视频导控网络舆情成为政府面临的新挑战。[方法/过程]将政务短视频网络舆情分为舆情事件、网民和政务短视频三个子系统,借助Vensim PLE软件,构建政务短视频网络舆情多主体应对仿真模型,并结合具体案例"黑龙江疫情反弹"仿真分析子系统中各影响因素之间的相互作用关系,探究政务短视频网络舆情传播的动态机制。[结果/结论]结果表明:政务短视频网络舆情受舆情事件、网民、政务短视频子系统及其相关因素的共同影响。因此,政务短视频可以通过控制三个子系统的相关因素,有效应对和导控网络舆情。 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]提取突发事件网络舆情中事件的因果和顺承关系,构建事理图谱揭示事理发展脉络和演化规律。[方法/过程]以微博相关评论为研究对象,分别通过因果关系标识、事件影响因子和时间因子等维度识别事件间的关系,提取因果和顺承事件对;采用层次聚类将相似度较高的事件泛化为一类,构建新冠肺炎网络舆情事理图谱,并对生成的舆情演化路径进行分析。[结果/结论]研究表明,因果关系演化路径具有事件少、演化路径短等规律性特点,且同时包含顺承关系事件和伪结果事件;顺承关系演化路径具有事件数量多、演化路径较长、交叠变化等规律性特点,且能够揭示舆情演化的关键节点。通过构建事理图谱可以快速区分突发事件舆情的噪音和关键信息,充分体现其在监测、预测和管理中的价值性。 相似文献
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【目的/意义】探索新媒体时代短视频网络舆情传播的影响因素及动态演化,了解短视频用户的影响因素及
动态演化过程,有助于网络舆情监管部门加强短视频网络舆情管理,为相关机构或部门在进行社会治理的过程中
提供更及时有效的信息服务。【方法/过程】以计划行为、信息行为理论为基础,以新媒体机构官方账号为研究案例,
获取短视频新闻对应用户信息数据,设置影响因素指标权重,构建新媒体短视频网络舆情传播影响因素模型;综合
信息因素、信息技术、信息环境和信息主体等多个维度测算短视频传播影响因素权重,分析其传播影响效果;同时
构建短视频传播行为的动态演化模型,并做出仿真动态演化过程。【结果/结论】研究结果表明,信息因素对新媒体
短视频网络舆情传播有显著影响,信息技术对新媒体短视频网络舆情传播影响较低,动态演化过程说明传播易感
者的数量与未被感染的易感者逐渐趋同,最终即使有新媒体的不断加入,舆情传播也不再继续。【创新/局限】从多
维角度构建用户行为的影响因素模型,用仿真法对短视频传播的动态演化进行分析,为正确引导短视频网络舆情
传播提供科学管理依据。未来的研究将获取更广泛的数据源进行更深层次的网络模型研究。 相似文献
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[研究目的]近年来突发公共事件网络舆情反转引发舆论海啸时有发生,给社会治理带来了挑战。探究突发公共事件网络舆情反转强度生成机理,有助于理清突发公共事件高强度和低强度反转的成因及两者的生成差异,从而最大程度上降低网络舆情反转带来的负面影响,提升政府的舆情引导能力。[研究方法]以15个突发公共事件网络舆情反转案例为研究样本,运用模糊集定性比较分析方法(fsQCA),从舆情反转的首发阶段、发酵阶段、反转阶段提取首发平台、事件热度、公众关注度、媒体报道量、政府干预、反转时差、反转归因7个前因变量,探究突发公共事件网络舆情反转强度的组态构型和生成路径。[研究结论]结果显示,网络舆情反转强度生成更倾向于是多元组态影响的结果;依据核心条件,将舆情反转高低强度生成共10条路径归纳为5种组合类型,分别为累积蓄力型、高温冲击型、官方缺位型、标签弱化型、低温平缓型。反转时期成为整个网络舆情反转过程的核心阶段。 相似文献
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[目的/意义]突发公共事件已成为社会治理难题,探究该事件网络舆情危机预警过程,有助于相关部门科学认知舆情发展态势,提高危机处理能力。[方法/过程]文章首先基于知识元模型,从情景事件、情景驱动要素、情景推理要素、情景目标要素四个方面对网络舆情危机预警情景进行结构性表达,并构建预警情景动态贝叶斯网络模型;其次,结合EM算法对模型进行训练和测试,明确各情景下舆情危机预警重点关注的影响要素;最后,以南京市禄口机场疫情事件为例,对各情景舆情危机预警等级进行评估分析。[结果/结论]训练出来的动态贝叶斯网络具有一定的可靠性,不同情景状态中采取不同的应对方案会对舆情危机预警级别产生不同的影响,为政府及相关部门动态制定危机应急决策提供参考。 相似文献