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[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。 相似文献
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[目的/意义]探究个体决策的有限理性对于网络舆情传播的影响,从网民心理的微观层面来构建网络舆情传播模型。[方法/过程]以病毒动力学理论为基础,引入考虑个体心理参照点的前景理论,构建网络舆情传播模型,并求解模型的基本再生数,进行数值仿真对基本再生数的计算结果进行验证分析。[结果/结论]网络舆情传播扩散规模,与微博用户接触到的接触消极微博内容的比例β、相关舆情事件评论或转发中传达负面情绪的评论内容占比p、被感染网民的自愈率q等有密切关系。 相似文献
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[目的/意义] 利用新冠疫情网络舆情数据来研究突发公共卫生事件中中国网民关注度,有助于提升疫情期间政府信息供给效率、满足公众需求和提供社会支持等。[研究设计/方法] 通过新浪舆情大数据平台获取研究数据,包括：疫情流行高峰期间全网舆情数据、每日转发排名前100名热门微博、每日新增病例数据等。采用描述性统计、列联表分析、回归分析等方法,研究突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势及影响因素。[结论/发现] 疫情爆发初期,媒体大规模报道造成大量网民对事件关注;随着疫情严重,新增病例与网民关注出现同频共振;媒体报道初期,网民关注度集中趋势高;防疫举措、鼓励加油、捐献赠送、倡议建议、赞誉肯定5大关注主题,贯穿疫情流行高峰;主流媒体发布微博受关注最多,不同账户类型情感倾向有显著差异;网民总体关注度受新增病例和变异系数影响;每日热门舆情关注度,受新增病例、变异系数、舆情总量和戏剧性分值影响;单条微博受关注程度与当日相关话题总量和微博粉丝数有一定关系。[创新/价值] 本文系统分析了突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势和影响因素,为政府决策提供支持。 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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[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以“新冠肺炎疫情”事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情治理提出了建议。 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]探究热点事件网络社区的主题及情感波动,掌握舆情事件的演化过程,对于做好网络舆论引导、维护网络信息生态具有重要意义。[方法/过程]以社交关系构建社群网络,采用Louvain算法划分主题社区,基于此提取各阶段社区主题,并计算主题情感分布,多维度协同探究网络舆情的动态演化过程;最后以“孙海洋寻子圆梦”事件为例检验了模型的有效性。[结果/结论]网民会自发性地关注并讨论舆情事件的发展,并依据网络社交关系形成不同的主题社区,从而产生不同的情感波动。研究结果能够较好地反映出特定舆情事件的主题-情感演化过程。 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】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】高校网络舆情是高校人员通过互联网表达个人思想、诉求个人利益所表现的网络行为,是网 络舆情在高校的延申和体现。然而,网络上的不良信息包括网络暴力、网络过度娱乐、网络谣言等可能对高校师生 产生负面影响,影响社会稳定。【方法/过程】以微博数据为数据源,使用网络爬虫采集以网络谣言、网络暴力等及大 学生为关键词的微博转发和评论内容作为实验样本,通过文本挖掘分析高校负面网络舆情传播特征和路径,并提 出引导建议。【结果/结论】网民在讨论高校负面网络舆情信息传播过程中,较关注这些负面信息对线下生活的影 响;核心传播网民的平均中心度最高,其次是核心传播媒体,核心传播机构的中心度最低;新媒体环境下高校负面 网络舆情传播呈突发裂变式,信息传播状态不稳定,波动性较大。 相似文献
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考。[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性。面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型。[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7%,且具有较好的泛化能力。暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素。 相似文献
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[目的/意义]随着5G时代的到来,短视频的信息传播成为引导网民舆情的重要工具,如何运用政务短视频导控网络舆情成为政府面临的新挑战。[方法/过程]将政务短视频网络舆情分为舆情事件、网民和政务短视频三个子系统,借助Vensim PLE软件,构建政务短视频网络舆情多主体应对仿真模型,并结合具体案例"黑龙江疫情反弹"仿真分析子系统中各影响因素之间的相互作用关系,探究政务短视频网络舆情传播的动态机制。[结果/结论]结果表明:政务短视频网络舆情受舆情事件、网民、政务短视频子系统及其相关因素的共同影响。因此,政务短视频可以通过控制三个子系统的相关因素,有效应对和导控网络舆情。 相似文献
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[目的/意义]网络舆情风险信息涉及要素较多，为了提高网络舆情风险信息感知效果，在新媒体环境下构建了突发环境事件网络舆情风险信息感知模型。[方法/过程]建立突发环境事件网络舆情信息流风险指标集，赋予评价指标权重，对权重离散化处理，构成相似系数矩阵。通过舆情主体建模、舆情信息模型建立与网民情感模型建立3个部分分析网络舆情传播核心要素演化规律。在此基础上计算传播概率，确定用户传播信息的涉入程度，采用Logistic回归模型感知风险信息风险高低。采用决策树对舆情风险预警，实现突发环境事件网络舆情风险信息感知。[结果/结论]实验结果表明，所构建模型应用后的事件舆情情感演化情况分析准确性较高，各个事件的转发数量和恶意评论数量感知准确度较高，预警效果更好，有效提高了突发环境事件网络舆情风险信息感知效果。 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]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]推荐算法等技术的迅速发展,使得网民群体中更容易形成信息茧房现象,并由此导致群体极化、网络巴尔干化的发生,增大了舆情危机发生的风险。在网络舆情研究中考虑信息茧房现象对舆情的治理尤为重要。[方法/过程]论文以经典传染病模型为基础,结合信息茧房理论与意见动力学,建立舆情传播的动态演化模型,并使用BA无标度网络对模型进行模拟仿真。[结果/结论]仿真结果验证了模型的有效性,分析了用户初始意见分布、意见融合阈值对各群体密度的影响,以及后续刺激、舆情波动等因素对舆情演化的影响,为网络舆情的演化研究提供了新的理论视角,并为政府更好地管控网络舆情提供参考。 相似文献
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【目的/意义】针对频繁爆发的网络舆情,深度梳理网络舆情的内容层次,挖掘网络舆情的生成逻辑,为政府 网络舆情治理提供可行路径。【方法/过程】以“2015年初出租车罢运事件”作为研究案例,通过网络数据抓取软件收 集“财经网”相关微博下的评论信息,按照扎根理论的编码程序逐步抽象形成网络舆情的“棱镜折射”生成逻辑和 “情绪—态度—意见、行为取向”的内容层次。【结论/结果】研究结果显示,网络舆情的基本层次是网民情绪,网络舆 情的生成由公共事件的相关新闻信息触发,并取决于网民的生活经历、角色定位、思维方式、信息处理等个人特 征。因此,政府的网络舆情治理应重点关注网民情绪,并强化与网民的对话沟通和信息普及。 相似文献
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[目的/意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法/过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果/结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。 相似文献
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微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。 相似文献