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【目的/意义】面向高校网络舆情应急管理需求,以网民群体负面情感的测量作为基点,预测网络舆情演变 的路径和态势,进而支持突发事件应急响应策略的制定【方法/过程】基于SOAR（State,Operator and Result）模型和 情境危机传播理论,设计高校网络舆情网民群体决策模型,包括工作记忆、长期记忆、决策过程等模块。结合典型 高校网络舆情案例进行建模仿真,通过真实案例数据和实验数据的对比验证模型的有效性。【结果/结论】实证结果 表明,基于网民群体决策行为规则的建模,可以分析和预测在不同网络舆情阶段、不同应急响应措施下网民群体的 行为决策规律,从而为高校网络舆情应急管理提出有效的方法和模型。 相似文献
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【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参
考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆
情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见
领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规
律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意
见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻
合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆
情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。 相似文献
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【目的/意义】分析和对比国内外图情领域危机管理研究现状和前沿热点,把握研究脉络, 明确发展趋势,促
进我国图情领域危机管理的研究可持续发展。【方法/过程】运用知识图谱方法对国内外图情领域危机管理研究文
献进行多角度定量、定性分析,绘制可视化图谱,揭示该领域危机管理研究的年代分布、机构分布情况、研究热点和
发展趋势。【结果/结论】国内学者在该领域的研究更加积极活跃,成果较多。国内外研究热点趋势基本吻合,主要
集中在创新方法、危机予警、风险管理等方面,后续研究应加强国内危机管理体系的实证研究。 相似文献
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【目的/意义】网络舆情预警作为反映社会舆情的“晴雨表”和“提示器”,有助于政府部门通过公告、沟通、情
绪安慰和教育活动对社会进行科学管理。【方法/过程】本文基于Python数据爬虫技术,将刚果（金）赤道省疫情期间
的 38天分为 38个时间点,进一步构造 SVM 模型,并用 Matlab对 SVM 模型进行训练。其中 5月 18日至 6月 18日数
据为训练样本,6月19日至6月25日数据为检验样本。【结果/结论】通过实证研究,危机程度大于和小于0.5的情况
均合理有效,预警模型实用性强,对政府、社会、媒体应对危机产生了较大价值。【创新/局限】但由于本研究仅是针
对埃博拉展开,从Twitter中获取的数据量有限,因此存在一定研究局限性。未来将尝试选择基于更多的主题,从多
个来源提取更多数据,以对网络舆情危机预警机制进行更加系统、全面地研究。 相似文献
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【目的/意义】为揭示社会化问答情境下用户知识内化过程和内在动因,提升社会化问答社区知识的利用率
和重用率。【方法/过程】本研究基于同化顺应理论、信息加工学习理论构建了社会化问答情境下用户知识内化过程
模型,分析其作用过程和机理。然后,从组态视角运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法分析了用户知识内化的动
因和影响路径。【结果/结论】研究发现：社会化问答情境下用户的知识内化是以用户已有的认知结构为制约机制,
知识经过同化和顺应后被元认知监控,然后由知识反馈调节,同时受平台传播能力和用户自身吸收能力两个主要
因素影响。促成社会化问答情境下用户知识内化发生的条件组态路径有用户促进型和平台促进型两类;抑制社会
化问答情境下用户知识内化发生的条件组态路径有用户抑制型和平台抑制型两类。【创新/局限】不同类型和场景
下社会化问答社区用户的知识内化差异化动因还需进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】信息过载效应成为了制约互联网知识共享平台发展的一大阻碍,本研究致力于探索弱化信息 过载的有效机制。【方法/过程】采用单案例纵向研究方法,选取知乎这一知识共享平台为研究对象,并基于其社区 阶段和平台阶段的动态演变加以研究。【结果/结论】研究发现了互联网知识共享平台弱化信息过载效应的系统机 制--高质信息“生成-选择-传播”机制,并基于知乎发展的不同阶段,发现了上述机制的动态演变性,丰富了信息 过载弱化机制的系统视角,推进了知识共享相关研究在互联网情境下的发展,为互联网知识共享平台提供了切实 可行的管理启示。 相似文献
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【目的/意义】通过文献综述,梳理国内外情境感知推荐系统领域的研究进展,呈现目前主要研究成果,发现
研究中的不足,旨在对今后研究提供一定启示。【方法/过程】利用文献调查的方法,从相关概念、情境信息兼容的基
本模式、具体方法和情境感知推荐系统的主要应用领域等方面对国内外相关研究进行梳理,在此基础上提出目前
情境感知推荐系统研究中的不足。【结果/结论】情境信息兼容的基本模式已较为明确,情境信息兼容的具体方法呈
现多元化的趋势,情境感知推荐系统的应用领域日益广泛,但在情境要素的选择问题、情境信息的兼容方法问题、
大规模情境化标注数据的获取与构建问题和多元情境要素的关系处理问题等方面还需进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】近年来危机事件的频发与人们表达诉求的期望加剧给企业网络舆情管理带来了严峻挑战,针 对企业网络舆情管理绩效进行研究可以为企业应对网络舆情提供支持。【方法/过程】利用平衡积分卡的思想结合 企业提高网络舆情管理绩效的愿景,从监控预警水平、主体联动水平、反馈响应水平、引导治理水平和文化修养水 平五方面进行系统动力学仿真,探究因素之间的相互作用与制约关系。【结果/结论】基于平衡计分卡与系统动力学 的企业网络舆情管理绩效模型通过定量分析有助于企业在应对网络舆情时采取更合理的管理手段。 相似文献
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【目的/意义】在电子商务服务中,用户评论对交易决策与用户行为的影响日益凸显,如何根据这一重要的
在线语料数据集来正确判断用户的情感倾向,正确理解消费者行为与交易决策机制,是一个重要并需要深入研究
的课题。【方法/过程】本文讨论了情感计算与用户评论的基本概念和内涵,提出了一个基于情感计算的在线中文用
户评论研究与应用的分析框架,其次基于这一分析框架,系统地分析阐述了本领域的研究与发展现状。【结果/结
论】指出未来需要关注的研究和发展方向,为未来的研究提供参考。 相似文献
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【目的/意义】针对当前网络舆情识别相关研究成果存在查准率、查全率较低的问题,提出基于情感词汇的
多媒体网络突发事件舆情语义识别方法。利用突发事件数据爬取、抽取等模块构建舆情处理和语义检索平台,将
该平台分为数据采集者、数据管理者和数据使用者三个模块,将最终所得信息数据构成的案例库等当作舆情语义
识别中的数据库。【方法/过程】基于舆情数据库,对舆情词汇情感倾向进行初步识别。以词汇情感倾向性为依据,
对舆情话题评论情感呈现出的强度值进行计算,最后综合评论语义模式权值与其情感倾向值获取话题评论集合最
终情感倾向,完成舆情语义识别。【结果/结论】实验结果表明,所提方法查准率与查全率均较高,具有显著可靠性。
并提出相应的网络突发事件危机响应策略。【创新/局限】在后续研究中应以基于情感语义的舆情监测为重点,以危
机响应预案为基础,不断提升应对舆情突发事件的预判能力和处置能力。 相似文献
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【目的/意义】知识图谱不仅是新一代人工智能的前沿技术,而且是大规模知识工程的学科方向。探究我国
知识图谱研究的分布特点和发展趋势,将对技术应用和学科研究具有参考价值和借鉴意义。【方法/过程】本文运用
文献计量学方法和数据可视化技术,针对我国知识图谱研究重要文献的来源库、期刊、基金、机构、作者、关键词等
进行计量研究,采用ECharts和VOSviewer工具可视分析。再根据共词分析方法挖掘“知识抽取”和“知识应用”两大
研究主题,使用Python软件绘制词云图,着重阐述其核心内容、关键问题和主要趋势。【结果/结论】我国知识图谱研
究具有应用跨界与文献激增的总体特点,并呈现六大具体特点。面向开放域的知识抽取技术和智能应用方法,将
成为大规模知识图谱的未来发展趋势。【创新/局限】聚焦人工智能学科范畴,依据共词分析和生命周期,综合利用
多种可视化工具,我国知识图谱研究的分布特点和重要主题得以阐述。然而,国际知识图谱的文献计量与主题挖
掘,尚待进一步分析与研究。 相似文献
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【目的/意义】分析网民在突发公共卫生事件中的情感演化历程,探究影响网民情感波动的因素及其时空演
化的差异。【方法/过程】运用Python爬取微博新冠疫情相关文本数据315 445条,基于SnowNLP情感分析工具对数
据文本进行情感分析。使用TF-IDF及LDA主题模型进行建模,对不同阶段及不同群体的舆情时空演化及差异进
行内容分析。【结果/结论】网民的情感演化呈现阶段性和群体性差异,尽管整体为积极态势,但疫情上升期为负面
情绪集中爆发期;网民群体中受教育程度较低的群体情感波动幅度更大,更容易受到舆论的影响,舆情演化更易极
化;中心大城市情感波动相对稳定,而引起其他区域网民消极情绪的往往不是疫情本身,而是由疫情引发的负面舆
论;普通网民群体较于高影响力群体在舆情演化阶段的负面情绪更为严重,情感演化在各阶段呈现明显的涟漪效
应,需在不同阶段针对不同群体制定有效的舆情引导政策。【创新/局限】本文将整个语料库划分为50多个小语料,
个别语料文本数据量较少,具有一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】目前舆情情感演化研究大多是基于主题的方法来进行情感演化分析且重点均集中在从文本
本身提取的信息上,对在社交媒体中影响情感分析的用户特征缺乏考虑。【方法/过程】本文充分考虑网络用户信息
特征,构建融合用户特征的舆情情感演化方法,提出一种基于用户注意力机制的情感分析模型（U-BiLSTM）,并以
新冠肺炎疫情事件为例分析舆情情感演化过程。【结果/结论】研究结果表明U-BiLSTM情感分析模型具有一定的
优越性,F1值和准确率能达到97.08%和95.19%。【创新/局限】研究提出的融合用户注意力机制的情感分析模型能够
使舆情情感演化分析具有一定的可解释性,有效揭示面向突发公共卫生事件下网民的情感演化趋势,但由于时间
和设备条件的限制,仅采用单一数据源未考虑数据的多源性,研究的数据集不够充分且研究角度仅考虑时间维度
忽略了空间维度。 相似文献
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【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新
冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人
和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医
院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律,
总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻
画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息
生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究
方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。 相似文献
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【目的/意义】旅游业是国民经济中最容易受到外部事件冲击的行业之一。近年来由于交通意外、设施损
坏、自然灾害、突发公共卫生事件使得涉旅危机事件逐渐增多。随着网络新媒体的发展,以微博为代表的社交媒体
逐渐成为旅游网络舆情危机事件产生与传播的策源地。本论文研究旅游网络舆情危机事件的观点演化机制,对旅
游行业相关部门科学地进行危机舆情的监控与引导具有重要的意义。【方法/过程】本文从虚拟仿真与实证分析入
手,分析旅游网络舆情危机事件中网民观点的演化过程。【结果/结论】研究发现旅游舆情网络具有无标度的结构特
征,旅游网络危机舆情具有纵深扩散、反复发酵的演化规律。最后提出旅游网络舆情危机事件线上线下协同治理
的对策建议。【创新/局限】采用混合方法研究,在模型的基础上构建了无标度加权网络结构特征的旅游网络舆情危
机事件观点演化模型,在仿真研究的基础上结合实证分析,为研究旅游网络舆情危机事件观点演化机制提供了新
的研究视角;但研究中对于观点演化机制的网络平台研究仅考虑了微博,将来研究中将着眼于更多的新媒体社交
平台进行分析。 相似文献
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【目的/意义】高校是网络舆情的聚集点和热源地,其舆情引导和治理,有利于防范和化解意识形态领域的
风险、凝聚社会共识、筑牢社会认同的思想基石。【过程/方法】通过社会网络分析方法,对2007-2020年高校网络舆
情研究的文献进行可视化分析,从时间分布、主要研究力量分布、高被引文献分析等方面,阐释高校网络舆情研究
的进展情况;通过施引文献的名词性术语、高频关键词知识图谱、聚类分析等,得出高校网络舆情研究的热点主题
及前沿趋势。【结果/结论】高校网络舆情的传播机制、风险评估及预警机制、舆论引导机制,舆情治理的形象修复与
弥合路径,舆情叙事模式转变与高校舆情应对机制,以及重大舆情事件的危机响应机制等,是未来研究的重要趋
势。【创新/局限】本文反映了国内学者对高校网络舆情研究的动态图景,但数据来源仅为中国知网收录的文献,难
以展现高校网络舆情研究的全貌。 相似文献
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【Purpose/significance】this paper crawls the microblog related to the "Sino-US trade war" event, aiming to clari⁃
fy the relationship between the emotional characteristics and communication power of microblogs on different themes in the
event, which is helpful to control and guide the public opinion.【Method/process】Firstly, we extract the topic of microblog
data, classify the data into different emotion and calculate the emotional intensity, then we study distribution of emotion
types,and discuss the relationship between the emotional types and the emotional intensity and the communication power
of each topic.【Results/conclusion】The results show that: ①The analysis of the proportion and intensity of emotions of dif⁃
ferent themes can effectively identify the themes and emotions with potential risks. ②The analysis of the relationship be⁃
tween high proportion and high intensity of emotion and communication power in different themes can provide reference for
formulating emotion guidance strategies. 相似文献
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【目的/意义】监测高校网络舆情大数据信息,建立风险评估及预警系统对于快速准确识别高校网络舆情危
机风险等级,提高高校和政府相关部门对网络舆情的监管效率、应对能力以及治理水平有着极其重要的意义。【方
法/过程】在研究高校网络舆情影响因素和发展演化规律的基础上,构建舆情发布者影响力、舆情热度、舆情强度、
舆情扩散度四个维度的高校网络舆情风险评估指标体系,利用随机森林算法和熵权法进行指标筛选和权重计算,
综合运用TOPSIS法和灰色关联分析法构建高校网络舆情风险评估及预警模型,对舆情风险等级进行划分。【结果/
结论】研究结果表明,该模型具有很好的准确性和有效性,极大简化了高校网络舆情风险评估和危机预警的识别程
序,为合理有效地处理和应对高校网络舆情提供了借鉴和参考。【创新/局限】增加风险评估指标筛选过程,两种评
估方法的有效结合使得风险评估和预警结果更加客观准确。 相似文献