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本文在信息管理的实践基础上,针对整个舆情工作流程中研判这一重要环节,从分析单一舆情事件的传播情况和演化规律入手,建构了反映网络舆情传播深度和广度的定性与定量相结合的指标体系。该指标体系由3个一级指标,共分4个层级展开。并利用层次分析法和专家打分法相结合的方法,提出了科学系统的网络舆情研判理论模型。 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
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梅松 《中外科技政策与管理》2011,(6):76-79
归纳分析了当前政府网络舆情治理中存在的主要问题：络舆情研判缺乏标准体系;针对性地从治理思路、实施网络舆情治理思路定位不当,网络舆情监测预警手段落后,网手段、研判标准三个方面提出了相应的解决路径,为构建标准的网络舆情治理体系和研判标准,从而为提高政府网络舆情治理能力提供一定的决策参考。 相似文献
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[目的/意义] 基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知,为社会安全事件应急管理提供情报支持。[方法/过程] 基于舆情大数据的社会网络属性,剖析网络社会环境下社会安全事件特征和情报感知需求,提出基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知具有多元、快速、全面、深度的优势。从社会安全事件要素和过程两个方面,构建全要素、全周期的情报感知指标体系。分析基于移动传感网络的情报感知路径,针对情报感知指标进行情报感知,确定"异常→风险→情报"的情报感知过程,并研究情报感知方法。[结论/结果] 基于舆情大数据构建情报感知指标体系并开展应用研究,为网络社会环境下社会安全事件应急管理提供新思路和新方法。 相似文献
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对高校网络舆情安全评估指标体系研究现状及研究思路进行探讨,初选出高校网络舆情安全评估的警源指标和警兆指标,并设计调查问卷,筛选出高校网络舆情安全评估指标;基于AHP和调查法,对筛选出指标进行权重计算,指标与权重值对应,构建出高校网络舆情安全评估指标体系. 相似文献
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新时代,高校网络舆情呈现出直接性、突发性和非理性的特点。随着微博、微信等新媒体的出现,互联网表现出明显的"微"特征,网络舆情被赋予了新的特点。研判和处置是高校管理者进行网络舆情治理的两大具体措施。在舆情研判中,我们要着重建立分层分级的研判工作制度,构建全方位的舆情信息网络,培养综合素质过硬的研判队伍。在舆情处置中,预警是重点,要制订具有针对性的工作预案;引导是关键,要培养合格的舆论"把关人"和"意见领袖";公开是保障,要强化信息报送和反馈机制。同时要做好善后工作,最终形成全员、全过程、全方位的网络舆情治理大格局。 相似文献
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【目的/意义】网络社会充斥大量负面网络舆情,负面网络舆情风险分级和研判对提高网络治理能力和网络
社会治理成效意义重大。【方法/过程】构建负面网络舆情风险指标体系,并采用熵权法计算风险指标权重;基于加
权GRA模型计算灰色加权信息关联度,在此基础上,运用k-means聚类算法构建负面网络舆情风险分级方案,据此
对负面网络舆情进行风险预测。【结果/结论】实证分析结果表明,所建负面网络舆情风险分级模型客观性强、可靠
度高,可为负面网络舆情风险精准响应提供有效决策依据。【创新/局限】以信息关联为视角,为负面网络舆情风险
分级与预测提供了新的研究框架,但典型案例数据库有待继续完善。 相似文献
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【目的/意义】为了丰富网络舆情的预警评价研究,建设全面、有效的网络舆情预警机制,以便于相关政府
部门更好地对网络舆情进行监控与管理。【方法/过程】从网络舆情的生命周期与演变过程入手,首先构建网络舆情
的生命周期模型与演变过程模型,然后设计网络舆情预警模糊综合评价指标体系,同时利用熵权法确定网络舆情
预警模糊综合评价体系中各级指标的权重,最后构建网络舆情预警模糊综合评价模型,从而确定网络舆情的预警
等级。【结果/结论】该网络舆情预警模糊综合评价指标体系中包含 4个一级指标和 13个二级指标,为网络舆情预警
提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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[目的]通过研究当下网络环境的具体情境,利用概率分析的方式判断具体舆情所属的案例类型,从而为网络舆情危机响应决策提供依据。[方法]使用贝叶斯网络模型作为分析方法,构建网络舆情案例匹配的指标体系和案例匹配模型。[结果]通过48个网络舆情危机中的随机43个事件作为训练数据,构建贝叶斯网络模型,使用剩余5个网络舆情危机事件作为测试组,经检验测试样本案例匹配结果与事实相符。[结论]本文通过构建网络舆情案例匹配的相关指标体系和贝叶斯网络模型,为对网络舆情进行分型,从而为舆情危机响应提供了决策依据。 相似文献
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Web2.0时代,如何对网络舆情危机进行有效预警已经成为政府部门的必修课。本文充分考虑了网络舆情危机产生、发展、变化的规律及特点,综合现有指标体系的优缺点,建立了3个一级指标和11个二级指标的网络舆情危机预警的指标体系。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值,构建了基于BP神经网络和遗传算法的网络舆情危机预警模型。最后,通过仿真实验,结合5个具体案例对该模型进行了验证与分析。实验表明,本文建立的网络舆情预警指标体系与遗传BP神经网络模型是有效可行的,预警准确率要优于标准的BP神经网络网络模型。 相似文献
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[目的/意义]高校学生网络舆情的动态监测与防控一直是高校网络安全所关注的焦点。在新媒体环境下,如何精准地预测高校学生网络舆情的发生和演化,掌握高校学生网络舆情发生的动态和规律以便对其进行有效地防控已成为高校思想政治教育的核心工作。[方法/过程]为此,采用信息获取、数据清洗和信息聚类等网络舆情分析技术对高校学生网络舆情监测流程、监测方法和监测内容等予以研究。[结果/结论]结果表明以舆情信息聚类结果为基础,利用人工研判和技术手段相结合的方法可以提升对高校学生网络舆情的动态监测效率,进而可以有效地对高校学生网络舆情实施防控。 相似文献
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大数据既是新技术也是方法论,大数据侧重于挖掘有价值的信息,将大数据应用到网络舆情信息工作中,是新形势新环境下突发公共事件应对的新需求。本文分析了大数据时代网络舆情的现状和特点,以及当前网络舆情信息工作存在的问题,通过对大数据的概念和特性及其主要技术的研究,结合突发公共事件的特点,探讨如何将大数据应用到突发公共事件网络舆情信息工作中,为网络舆情信息工作提供技术解决参考和方法论支持。 相似文献
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【目的/意义】科学准确地对时空范畴的舆情演化态势做出研判是及时防范风险事件、完善危机治理手段的 重要前提。【方法/过程】本文核心在于建构一套基于空间可视化理论和技术的大数据舆情研判体系,该体系以空间 行动视角的互动理论作为基础支撑,利用空间分析技术,抓取海量附加位置标签的舆情信息,存储为短期专项数据 库和长期综合数据库,将时空拟合的计算模型结果映射到可视化舆情监测平台,实现研判过程中的舆情事件空间 可视化。【结果/结论】以期弥补舆情研判的静态处置缺陷,最终达到有效辅助政府决策的目的。 相似文献