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1.
【目的/意义】明确用户评论的情感倾向及其主要影响因素,有助于政府了解网民的态度及观点,更好地引
导和控制舆情发展。【方法/过程】运用八爪鱼软件采集新浪政务微博上的辟谣信息,获取数据75847条,构建多元
Logistic回归模型对用户情感倾向的影响因素进行分析。【结果/结论】研究发现：用户对政府辟谣信息表现出不同的
情感倾向,其中,中性情感倾向用户比重最小,消极情感用户和积极情感用户占比接近;内容特征变量、文本特征变
量、用户特征变量均对用户情感倾向有显著影响,但影响方式各异。 相似文献
2.
【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
3.
【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
4.
【目的/意义】本文通过探究社交媒体主题分布特征及其在不同情感倾向的差异性,对发掘用户意见表达的特征规律,进而在突发事件风险沟通中制定科学合理的内容发布和情感引导策略,提升风险沟通管理效果具有重要作用。【方法/过程】研究从发文和用户两个维度出发,设计主题分布指标,刻画社交媒体主题的散布状态。采用方差分析,检验主题分布特征在情感倾向上的显著差异,解析影响主题情感演变的内在因素。【结果/结论】实验以新浪微博中高影响力用户的常态发文为样本数据,分析发现：(1)通过聚焦主题和集中输出观点,可以培养用户在特定领域中的影响力。(2)高影响力用户习惯于表达明确的情感倾向,且其情感随着时间推移变化。(3)主题分布热度和广度在发文的积极与消极情感倾向上具有显著差异,且均不受时间因素的影响。【创新/局限】本文构建了主题分布特征分析框架,并探讨了主题分布特征与情感倾向的差异,研究结论可为制定科学的风险沟通策略提供参考。后续可通过探究基于用户常态发文与事件发文的异同规律实现观点和情感预测,辅助突发事件中的舆情风险治理。 相似文献
5.
【目的/意义】将时间序列分析方法引入情感分析,可以对微博突发事件衍生舆情作出科学预测,为政府掌 握舆情情感走势,从而根据舆情发生的不同阶段采取相应的导控策略提供合理的意见与指导。【方法/过程】结合 突发事件衍生舆情的特点,采用词集合并法、SO-PMI、PMI-IR等方法构建了微博突发事件衍生舆情专属情感词 典,随后利用该情感词典和时间序列分析方法对“6.22”杭州保姆纵火案衍生舆情事件进行实证分析。【结果/结论】 对该事件的日均情感值进行计算,与实际情感值拟合程度较好,证明了建立的衍生舆情情感词典及时间序列模型 较为科学,可以为政府选择相应的策略及应对时机提供一定的参考。 相似文献
6.
【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传
播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造
假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最
优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演
变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要
主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创
新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、
分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究
内容。 相似文献
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【目的/意义】随着移动互联网的发展,微博的普及进一步加速了社会突发事件的传播。转发作为最重要的用户信息行为,在很大程度上预示了网络舆情的发展趋势。但是,鲜有研究关注微博内容中的心理语言使用与转发行为的关系。本研究拓展了心理语言学在社会突发事件情境下的应用领域,为政府或企业应急管理部门有效引导网络舆情提供了实践启示。【方法/过程】本文以九寨沟地震事件为例,基于LIWC文本分析工具研究了微博用户心理过程对于转发行为的影响,通过构建VAR向量自回归模型并进行格兰杰因果检验,确定了微博转发行为的心理语言影响因素,并进一步运用脉冲响应函数对转发行为进行了动态分析。【结果/结论】根据实证研究的结果,社会过程词和情感历程词对微博用户的转发行为具有一定的预测作用。 相似文献
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【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆
情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博
用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析,
研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度
通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选
取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创
新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。 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】微博作为国内主要的社交网络平台之一,其信息传播实时快速,去中心化,成为网络舆情传播
的重要媒介。面向微博进行舆情中心人物的识别以及公众情绪的挖掘对网络舆情的控制具有重要的实践意义。
【方法/过程】本文以新疆棉花事件为例,使用生命周期法对微博舆情演化过程进行划分,使用word2vec和k-means
模型提取事件生命周期中各阶段的舆情中心人物,采用一种结合词典与LSTM深度学习模型的情感分析方法,对各
舆情中心人物相关的评论情感进行极性分析。【结果/结论】所提出的方法能够挖掘面向特定事件的微博舆情中心
人物、公众的情感类型及情感强度,得到能够使舆情转好的引导方法。【创新/局限】本文创新性的将主题挖掘方法
运用于微博舆情中心人物的提取。在情感分析方法上,结合词典和深度学习方法,解决了深度学习方法进行情感
分析时需人工标注的局限性。此外,本文进行情感值计算时没有考虑到表情符号的作用,后续研究会进一步考虑
更加细粒度的情感分类。 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】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】微博转发行为是公众参与监管突发事件网络舆情的重要渠道,科学合理的监管与引导对突发
事件精准预警和快速响应具有重要意义。【方法/过程】针对突发事件的微博转发行为未充分考虑转发者个体差异
的不足,借助UTAUT模型,结合动机理论,引入类型偏好、信源偏好、转发动机三个变量,构建面向突发事件的微博
用户转发行为的影响因素模型。以新浪微博为例,通过设计问卷、分析问卷数据验证构建影响因素模型有效性,对
影响因素模型进行拟合检验。【结果/结论】实证结果表明努力期望、社群影响、信源偏好、感知成本对转发意愿的路
径的CR值均大于1.96,即对转发意愿有正向影响作用;转发意愿对转发行为的路径的CR值大于1.96,即对转发行
为有正向影响作用,从政府部门、相关媒介和公众等方面提出加强微博转发监管的建议。【创新/局限】深入研究了
面向突发事件的微博用户转发行为,但调查对象不够广泛,数据分析还存在一定的局限性。 相似文献
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【 目的/意义】转发行为是社交媒体上信息传播的重要方式,转发者添加的评论能够反映情绪状态与认知情
况,研究突发自然灾害事件背景下的转发评论有助于应急管理部门了解公众情绪走向和认知变化。【方法/过程】转
发型微博被再次转发时会产生转发级联并形成不同转发层级,本文利用LIWC软件从情绪和认知角度分析转发者
添加的评论内容,对比不同层级情绪得分和认知得分的差异以及转发评论中情绪和认知变化。【结果/结论】突发自
然灾害相关原始微博和转发评论的情绪和认知具有显著差异,用户在原始微博中倾向使用关于积极情绪、消极情
绪、洞察和原因的词;在不同转发层级中,表达积极情绪、洞察和矛盾的词的使用频率更高,且具有更大的波动;在
转发评论过程中,相同类型的情绪和认知显著正相关。【创新/局限】本文研究了转发者生成内容的特征,为应急管
理部门的灾后决策和舆情治理提供新视角,没有考虑添加评论对微博转发的影响,后续将对比不同转发微博的传
播效果。 相似文献
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【目的/意义】研究分析社交媒体平台中围观者对不同类型隐私泄漏事件的情感，以确定围观者对不同类型隐私泄露的态度，促进社交媒体平台在用户隐私安全的情况下为用户提供更好的服务。【方法/过程】基于隐私泄露事件的四种类型，构建百度情感倾向分析与LDA主题识别相结合的情感分析框架，分别在四种社交媒体平台上对四类隐私泄露事件典型案例中围观者的评论进行抓取和处理，采用LDA主题提取模型进行主题提取，通过百度情感倾向分析进行情感分类，最终进行情感对比分析。【结果/结论】总体而言，大约75%的围观者对隐私泄露事件持负面情绪，其中围观者对社会隐私泄漏的负面情绪占比最高达82%。具体到各平台的围观者，微信公众号和微博的围观者负面情绪较多，知乎中的围观者中性、负面情绪较多，抖音平台的围观者正面情绪占比较高。根据研究结果，提出了相应的建议。【创新/局限】本文创新性地探讨了四种社交媒体上的围观者对四类隐私泄露事件的情感差异，情感的情景与强度维度研究不够深入。 相似文献
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【目的/意义】微博情感分析对公共安全事件管控有着重要意义。现有研究将单条微博作为整体进行分析， 情感分析最小单元局限于字或词，而对微博从词到句子，从句子到单条微博这种多层粒度文本结构产生的影响关 注不足，基于此本文提出一种融合双层注意力的Bi-LSTM模型提升情感分析性能。【方法/过程】以红黄蓝幼儿园涉 嫌虐童事件为例，通过Bi-LSTM提取微博词级和句子级特征，结合双层注意力机制学习各级特征权重分布，以递 进顺序综合局部情感得到整条微博的情感分类。【结果/结论】实验结果表明，本研究提出的微博情感分析模型F1 值、准确率分别达到97.39%、97.62%，相比于SVM、RF、XGBOOST和LSTM，该模型能够在公共安全事件微博情感 分析方面取得较好效果。 相似文献
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【目的/意义】以总体国家安全观为指导思想,力争在中华民族伟大复兴关键时期,使网络舆情生态治理成
为国家理政治国的重要工具。具体立足于信息生态视角,分析网络舆情生态的多维图谱的构建方法与过程。【目
的/意义】首先分析网络舆情生态的构成维度,具体包括主体维度、客体维度及时空维度;其次基于网络舆情生态的
不同维度,分别利用社会网络分析法、知识图谱及网络复杂性分析法构建网络舆情生态的多维图谱;最后,以“重庆
万州公交车坠江事件”为例,对网络舆情生态多维图谱构建做进一步解释说明。【结果/结论】分别从主体图谱、客体
图谱及时空图谱揭示网络舆情生态的动态变化及演化规律,为网络舆情生态的监管及治理提供参考及建议。【创
新/局限】本文从信息生态视角构建网络舆情的主体—客体—时空环境图谱,全方面揭示网络舆情的动态演化过
程。目前研究案例仅仅针对微博平台,后续研究将着眼于更广泛的新媒体平台及类型。 相似文献
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【目的/意义】对突发事件应急响应情报体系进行功能有效性验证。【方法/过程】应用案例分析法，对突发事 件案例进行了过程回顾和特征分析，结合突发事件应急响应情报体系的功能，对突发事件案例进行假设性应用分 析。对公共安全突发事件进行分类，介绍突发事件应急响应情报体系的架构和主要功能，并应用情报体系从预警 联动、网络舆情控制、风险评估、危机识别与警示四个方面对突发事件进行案例分析。【结果/结论】突发事件应急响 应情报体系对公共安全事件的处理具有可预见的效果。 相似文献