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[目的/意义]分析网民负面情绪演化规律及影响因素,为政府正确引导网民负面情绪提供参考。[方法/过程]以情绪感染为视角,基于SIR经典传染病模型并结合“群体极化”“媒体放大”及“政府疏导”对情绪演化过程的作用构建S2IR负面情绪演化模型;基于S2IR模型分析网民负面情绪演化的影响因素;根据S2IR负面情绪演化模型及其演化过程的影响因素,构建负面情绪引导动力学模型并进行模拟仿真。[结果/结论]通过模拟仿真表明,在“接触率”“传染率”“康复率”中,对网民负面情绪起关键影响作用的因素是话题敏感度、新型意见领袖、群众满意度。 相似文献
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【目的/意义】突发事件应急响应的核心是调节网民负面情感,调节网民负面情感的关键是把握负面情感演
化的规律。尽管各个突发事件网络舆情的产生原因和影响有所不同,但舆情发展的高峰都伴随着网民负面情感的
产生和爆发。本研究的目标是得到网民负面情绪与网络舆情应急响应的研究现状,为该领域的研究提供前沿方向
引导。【方法/过程】本文主要运用文献研究法、对比分析法对网民负面情绪和网络舆情应急响应的相关研究进行梳
理和分析。【结果/结论】关于网民负面情绪的研究,目前主要从理论层面关注动因、影响因素,关于网络舆情应急响
应的研究,目前主要是从公共管理的角度关注指标构建和策略研究,缺少结合实际事件和数据进行的实证研究,尤
其是缺少网民负面情绪与网络舆情应急响应的关联研究。 相似文献
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【目的/意义】突发事件容易催生舆情主体的各种情绪,诱发其情绪化行为和态度,分析网民和政府的情绪对其行为倾向的影响机制,有助于更好地把握舆情态势。【方法/过程】该文将包含情绪函数的RDEU理论引入突发事件网络舆情演化的博弈中,然后结合演化博弈中的复制动态方程,构建以网民和政府为代表的动态博弈模型并求解,最后通过假设收益数值对情绪影响下的演化过程进行仿真分析,得出相关结论和建议。【结果/结论】研究结果表明,不同的情绪类型和情绪强度不仅会改变最终的演化结果,而且还会影响群体策略的演化速度,导致舆情的不同演化趋势。 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】面对舆情这一大数据平台,把握网络民意演化规律,为政府突发事件应急决策提供重要依 据。【方法/过程】针对突发事件民意演化的研究,采用系统动力学建模方法,分别从内部因素（网民因素）、外部因素 两大影响网络民意演化的主要方面进行分析,以突发事件民意热度为指标,探讨突发事件民意演化影响因素及其 逻辑关系,并检验其中的关键性因素,同时考虑网民和政府间的博弈与关联性。【结果/结论】通过模拟仿真,得出若 干条关于突发事件民意演化机理的规律。 相似文献
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[目的/意义]研究突发事件网络舆情风险建模,为突发事件网络舆情风险防范提供理论方法和实践指导。[方法/过程]基于舆情生命周期理论与舆情风险演化机理构建突发事件网络舆情风险评估指标体系,采用AHP层次分析法计算其权重系数并在多维风险场景中开展突发事件网络舆情动态风险评估。以“成都49中学”为案例,进行风险评估验证。[结果/结论]依据风险评估结果得出政府的处置行为、危机意识;事件的类型、影响范围、连锁反应;媒体的议程设置与网民的利益诉求是引发突发事件舆情风险的高概率因素,以此针对上述风险因素提供治理策略。 相似文献
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[目的/意义]网民情感变化是影响政府舆情应对进程、政策、策略的关键。因此，构建科学高效的情感词典，对网民情感分析研究及应对策略的选择具有重要的实际意义。[方法/过程]结合扎根理论的质性研究特点，在情感词典的构造中融入突发事件演化规律影响因素，采用点互信息算法，TF-IDF，统计量等方法对微博表情符号词典及突发事件专属情感词典进行构建，编制了突发事件情感词典，随后选取"6.22"杭州保姆纵火案微博语料进行情感分析。[结论/结果]实验发现，与不加入影响因素的情感词典相比，本文构造的词典在准确率召回率等指标的对比中均得到了一定程度的提高。同时，结合扎根理论与主题分析的结果，对舆情发展的不同阶段所选择的舆情应对策略提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]网民对突发事件的评论和传播会造成涉事组织的网络舆情危机,影响组织的声誉和形象。而网民的情绪化传播是引发网络舆情危机的重要因素,但目前缺乏对网民情绪化传播机理的研究。[方法/过程]使用扎根理论研究方法,以D&G辱华事件为对象,以网民对事件的评论内容为样本进行研究。[结果/结论]通过三级编码归纳出情绪化传播的形成要素,构建了网络舆情情绪化传播的机理模型。 相似文献
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【目的/意义】通过定量研究,分析影响突发事件网络谣言热度的相关因素,找准谣言在网络社交平台的演
变规律,科学有效控制网络谣言所带领的负面效果。【方法/过程】利用系统动力学建模方法,从网民、媒体、政府三
个维度展开对谣言热度的研究,并使用Vensim PLE 软件对构建的谣言热度模型进行仿真分析。【结果/结论】由仿
真结果可知,政府公信力、媒体影响率、网民群体极化程度等变量都对突发事件网络谣言的传播具有较大影响。根
据仿真分析,可为政府部门应对突发事件网络谣言提出针对性的对策建议。 相似文献
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[目的/意义]社会突发事件映射到互联网空间中形成的突发网络舆情在不良因素的干扰下于网民间扩散容易形成强烈的负面情绪导向,很可能对网络社会的和谐稳定产生极大破坏。因此,正确认识突发网络舆情的传播特点,把握各种舆情管控措施对传播的影响,对合理、有效地管理舆情至关重要。[方法/过程]针对突发网络舆情的传播特性对标准SEIQR模型进行改进,提出实施舆情管控措施下以媒体恶意炒作和网民间恶性正反馈为主要传播驱动的SEACBR模型,并利用仿真实验对不同规模的突发网络舆情在各种管控措施下的传播过程进行模拟,以探究不同措施的管控效果并验证模型的泛化性。[结果/结论]管控突发网络舆情应以良性引导为主,其他措施为辅,这样在及时施策、积极治理的情况下突发网络舆情的消极影响就可被有效抑制。 相似文献
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[目的/意义]通过对网民发布攻击性评论行为的影响因素分析,预防进一步恶化形成网络暴力事件,为健康网络环境的治理提供参考。[方法/过程]构建网民攻击性评论行为影响因素模型,通过问卷调查获取攻击性评论发布的行为影响因素的相关数据,采用路径分析法对数据进行处理,对影响因素模型的实践意义进行探讨。[结果/结论]自我认知、环境影响、他人引导以及对于可能承担后果的考量四个因素通过中介变量影响网民情绪的产生,对网民的攻击性评论行为具有显著影响,其中,因素“对可能承担后果的考量”起到消极作用,另外三个因素均为正向积极作用。 相似文献
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[研究目的]网络信息的快捷性、非理性加剧了网络舆情生态的失衡与恶性发展。厘清网络舆情传播的影响因素和动态演化机理,为辅助政府相关部门防范化解舆情风险提供理论依据。[研究方法]基于信息生态视角,通过分析信息、信息人和信息环境三要素,将舆情系统划分为事件、网民、媒体和政府子系统,构建信息供需、情绪态势双重失衡环境下的系统动力学舆情演化模型,并利用Vensim PLE软件进行模拟仿真。[研究结论]结果表明：事件、网民、媒体和政府四个作用主体与网络舆情风险存在相互作用关系,在双重失衡环境下事件危害程度、网络媒体的涉利程度、网民参与约束、意见领袖作用、政府信息公开程度等因素对网络舆情风险影响程度较大。最后,从网民主体信息溯源、形成心理震慑效应、发挥主流媒体影响力、抨击处罚恶意营销媒体、强化网民媒体自我约束、加大问责监管力度防范化解舆情危机,为网络舆情治理提供一定参考。 相似文献
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【目的/意义】通过研究微博社区网民的情感交互与舆情观点,有助于在复杂的网络中掌握网民情绪演化从而良性引导网络舆情态势。【方法/过程】基于传播动力学、社会安全阀等理论,结合微博社区中的实际案例,定义事件利益主体并抽象出事件演化的全生命周期,同时,构建SIR演化博弈模型刻画网民情绪的动态演化规律及主体决策博弈演化过程,并通过仿真模拟分析得到系统演化至稳定状态的均衡条件。【结果/结论】结果表明:微博社区中意见领袖与官方媒体感知收益与风险的敏感度对决策行为产生显著影响;官方媒体及时设置有效议程构建安全阀能够防止网民情绪恶化;意见领袖与官方媒体的协同引导能够最大效度地帮助政府管控网络舆情。 相似文献
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【目的/意义】负面情绪导向的舆情传播严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定,而"不完全"的复杂网络系统也为政府监管带来了挑战。因此厘清舆情传播特征实现精确预警具有较强的现实性与实践性。【方法/过程】基于SIR传染病模型与EGM灰色预测模型,提出一种实现舆情预警与舆情防控模型,并利用python挖掘到的政务微博历史数据进行模型模拟与检验。【结果/结论】结果表明:舆情传播过程中,易感染类网民占比会随着时间演化而不断减小;传播阈值与易感染类网民占比间的大小关系能够预示舆情演化趋势;政务微博通过及时互动能够转移网民情绪,起到一定舆情导控效用。 相似文献
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【目的/意义】随着互联网的日益普及与新媒体技术的广泛应用，网络舆情群体极化现象日益加剧。研究网络舆情群体极化动力学机理，科学地把握网民情绪演化规律对塑造健康的舆论生态环境具有重要意义。【方法/过程】以网民情绪演化为主线，构建网络舆情群体极化系统动力学模型，从情绪唤醒、情绪干扰、情绪疏解三个维度并结合“女子实名举报前婆婆吃空饷”案例对网络舆情群体极化进行仿真研究。【结果/结论】通过仿真结果分析，网民的媒介素养、认知水平；媒介的议程设置、平台监管力度；政府的信息公开程度、回应速度等因素对群体极化的影响程度更为重要，并以此为群体极化的治理工作提供相应对策。【创新/局限】以情绪演化视角对网络舆情群体极化进行定性与定量的结构化系统性研究。局限在于数据的量化处理具有较强的主观性且系统因素的选取还需逐步完善。 相似文献
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[目的/意义]旨在分析突发事件负面网络舆情的影响因素,探究高校的舆情回应路径具有重要现实意义.[方法/过程]采用模糊集定性比较分析法(fsQCA),选取24个典型案例,从事件种类、时间节点、回应立场、传播渠道与信息回馈因素进行比较分析,得到三条有效路径.[结果/结论]研究发现,回应时间节点的选取对高校负面舆情的应对效果... 相似文献
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[目的/意义]网络用户暴力行为画像能够揭示网络舆情内在发展规律,为舆情治理提供决策依据。[方法/过程]以8个热点事件网络评论为研究对象,运用一致性检验方法标注暴力评论,然后,使用卡方检验分析网民关注度差异性、网络暴力差异性以及网络暴力诱发因素。[结果/结论]负面事件中网络暴力用户占比较高,可见负面事件是引发网络暴力的主要因素。不同性别、年龄网民在各自关注领域网络暴力高于其他低关注度群体：男性喜欢关注国际时事、国家发展、战争、历史等热点事件,女性喜欢关注生活、家庭、娱乐等热点事件;年轻网民网络暴力高于年长者,青少年网民应为网络暴力治理重点。 相似文献
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[目的/意义]掌握和了解微博环境下高校舆情情感的演化规律,对相关部门加强高校舆情监测监管,使高校适时采取措施应对负面舆情事件的恶性传播具有十分重要的意义。[方法/过程]本文通过文本挖掘并利用词云可视化展示对文本特征进行分析;基于朴素贝叶斯分类器将网络用户评论文本进行情感分类;结合用户情感演化与舆情事件发展周期的分析动态展示高校舆情情感演化图谱。[结果/结论]网民负向情感的占比在舆情蔓延期达到顶峰,中性情感的占比在舆情蔓延期最低,正向情感的占比在舆情周期中几乎没有变化。通过对微博环境下高校舆情情感演化图谱进行研究,为微博环境下高校舆情的研究提供新的理论支撑,在实践层面为舆情监管部门及时监测和有效引导高校舆情走向起到针对性的作用。 相似文献
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[目的/意义]探究企业网络舆情的影响因素有助于提升企业决策层对网络舆情的治理成效,对留存用户群体、维护企业形象减少企业损失具有实践意义。[方法/过程]以企业舆情为研究对象,围绕舆情事件、企业、政府、媒体、网民群众五个舆情维度,结合近两年20起企业网络舆情事件案例,采用QCA方法进行单因素分析与组态分析。[结果/结论]媒体报道准确度是造成企业网络舆情热度高涨的关键性成因,企业形象的影响作用最小,企业负面事件引起的网络舆情是多种影响因素共同导致的。企业应对舆情时应端正态度,注意回应频次以及方式方法,避免不当言论倾向;在注重生产质量、营销宣传等基础企业活动之外,企业应尽可能避免卷入刑事、民事以及激发公众爱国情绪的事件当中。 相似文献
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[研究目的]分析突发事件中网民信息异化模仿行为类型及发生机理,为网络舆情回归健康状态提供支持。[研究方法]整合现有理论分析视域,从政府公权力和网民行为取向两维度构建突发事件中网民信息异化模仿行为的解释框架,提炼概括网民模仿行为类型,继而应用案例研究法对网民模仿行为进行分析,探寻突发事件中网民信息异化模仿行为的发生机理。[研究结论]突发事件中网民信息异化模仿行为可以分为集群式、散点式、观览式、终止式四种。突发事件或突发事件情景的同源性、同质性和可比性、信息异化模仿行为低成本与高收益、突发事件中信息传导行为内卷化均是模仿行为发生的重要原因。解决该问题,需遏制信息异化生产、分型处置模仿行为以及营造良好网络舆论环境。 相似文献