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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] 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]突发事件情境下,及时有效地回应舆论关切成为舆情管理中的重要议题,梳理总结突发事件舆情观点研究现状与发展趋势有助于该领域研究开展与实践指导。[研究设计/方法]采集国内外有关突发事件舆情观点的科学文献,从信息分析过程角度出发,分为舆情观点识别、舆情观点组织和舆情观点分析三个方面进行综述。[结论/发现]随着知识图谱等技术优化与应用的不断推进,舆情观点研究可从识别细粒化、组织结构化、分析系统化等方面加以深化,在构建层次化舆情观点信息组织架构及图谱原型的基础上,建立系统化舆情观点多维演化分析框架与应用范式。[创新/价值]从信息分析过程的角度对突发事件舆情观点研究进行总结评述,为突发事件情境下舆情观点与知识图谱的深入融合应用提供参考。 相似文献
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[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化形成和演化受到来自物理空间、社会空间、信息空间的诸多风险致因因素影响,群体极化风险识别是在对其演化机理全面梳理基础上,对是否产生风险的判断,是社会风险评估和管控的前导性环节。[方法/过程]文章论证了极端观点是群体极化风险存在的最主要具象形态,分析了极端观点的特征,构建了极端观点的TCMCR识别模型,基于自我归类理论中引用的原型性概念来识别极端观点,以元对比率的值表达观点的原型性,并以突发新冠疫情下的“辉瑞新冠小分子药物”舆情为例进行了实证研究。[结果/结论]文章构建的模型对突发事件网络舆情群体极化的极端观点进行有效识别,实证研究结果显示观点O13发生了群体极化现象,形成了群体极化风险。 相似文献
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[目的/意义] 提出3种主题演化模式：主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法/过程] 以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果/结论] 通过深入比较3种演化模式得出：主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络单元的主题团簇演化模式,可以更为细粒度、挖掘深度更高、更全面系统、真实具体地仿真主题演化;而主题协同演化,结合全局演化和团簇演化的优势,能以"联系与发展"的视角揭示主题在演化过程中彼此之间的关联程度及其融合与独立趋势。 相似文献
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[目的/意义]社交媒体中网络舆情的传播使社会矛盾激化、集聚、引爆,对社会稳定和公众价值观都产生巨大影响。本文试图通过构建社交网络舆情演化图谱和时空数据分析探究舆情演化模式和规律。[方法/过程]本文基于知识图谱理论,以新浪微博平台上“天和核心舱发射”话题下的网络舆情为例,使用时空大数据挖掘技术,构建网络舆情演化图谱并挖掘包含空间维、时间维和属性维的舆情演化的时空效应。[结果/结论]舆情主体的不同属性呈现多维关联模式。基于不同时间序列,社交网络舆情演化主体关系在空间上存在明显的差异性。该事件下舆情演化符合事件演进规律,具有时空分异特征。本文的研究能够提升舆情监管部门的时空数据管理能力,为实施有针对性的管控措施提供指导。 相似文献
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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]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。 相似文献
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[目的/意义] 针对当前非正式信息交流主题演化研究在分析层次和测度指标两方面存在的局限,提出一种具有通用性的演化分析方法,从微观和中观层面探究主题演化特征与规律。[方法/过程] 引入会话分析理论,以新浪微博和知乎为例,通过对主题和主题簇运行过程进行分析,从会话内容和讨论方式两个维度揭示非正式信息交流演化特征与规律。同时,设计主题持续性计算判定方法,丰富主题演化的衡量标准。[结果/结论] 主题演化分析结果显示新浪微博和知乎意见群体的发文主题存在明显偏重,且表明了意见群体参与社会焦点事件讨论中观点的主要切入角度;主题簇演化分析发现了新浪微博意见群体在一定范围内发散探索多元主题、知乎意见群体始终关注聚焦核心主题的讨论特点。两个社交媒体中意见群体在会话内容和讨论方式方面的区别,喻示了新浪微博和知乎在网络环境的非正式信息交流中主要承担的角色差异。 相似文献
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网络舆情演化过程中容易出现意见分化、对立或聚集,产生网络对峙、网络声讨等群体极化现象.为揭示网络舆情演化系统中群体极化现象的特性与形成规律,在分析网络舆情演化中群体极化的内涵、特征和形式的基础上,从网络群体成员的行为规则、交互过程、群体涌现等出发构建网络舆情群体极化的Multi-Agent系统,建立网络舆情演化中的群体极化模型,给出算法实现,并且利用计算实验方法验证群体规模、意见领袖数量、意见领袖观点等对网络舆情演化中群体极化的影响,进而对网络舆情演化中群体极化的形成机理进行系统的研究和诠释.研究有助于把握网络舆情演化规律以及监测网络群体成员的群集行为,有利于对网络舆情的引导和监管. 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]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。 相似文献
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网络舆情衍进指数构建与实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]提出和构建网络舆情衍进指数，以描述网络舆情演化过程中常衍生出新的子话题的现象，对于舆情预警、预测具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]以文本聚类结果和文本聚类有效性为依据，提出网络舆情衍进的判别标准和舆情衍进指数的构建过程，并以"教科书老赖"这一事件作为样本数据进行实证分析。[结果/结论]所构建的舆情衍进速率指数可以用于描述舆情衍进。在突发期阶段话题舆情衍进指数最高，此后逐渐下降，这一阶段的舆情衍进最为剧烈，子话题的出现呈现爆发性增长；舆情衍进指数在舆情蔓延期内出现阶梯式下降，此后保持为负值，舆情的子话题开始逐渐减少，舆情内容本身由发散转为收敛；进入消散期后，子话题数量趋于稳定。作为舆情衍进速率的测度和舆情衍进的判别方式，舆情衍进指数为舆情监管和舆情预警提供了全新的角度。 相似文献
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[目的/意义]从不同维度对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，进而有效提升多媒体网络舆情信息的处理效率和利用价值。[方法/过程]通过文献调研法对多媒体网络舆情信息传播要素中的主体、客体、本体、媒体和环境噪音从类型和属性两方面进行分析，对多媒体网络舆情发展演化过程中产生的数据形式和内容进行系统梳理。[结果/结论]多媒体网络舆情信息数据类型多样，对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，有助于为多媒体网络舆情信息系统整合和数据库建设提供理论基础和研究思路。 相似文献