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[研究目的]社交媒体中信息的再传播是目前主流传播方式之一,研究情感特征对社交媒体中信息再传播的作用,揭示情感信息影响社交媒体中信息再传播的机制,对于科学引导网络舆论、维持健康网络环境具有重要意义。[研究方法]基于认知失调理论,引入情感分歧特征进行情感分析,以社交媒体中帖子的转发数与评论数作为信息再传播效果的衡量指标,构建了情感分歧与情感倾向影响信息再传播的理论模型,并使用微博平台上的数据,对模型进行验证。[研究结论]通过对回归模型结果分析,情感分歧能够显著正向影响社交媒体信息再传播,促进帖子的转发与评论;正面情感倾向性能够显著促进帖子的转发效果,对帖子的评论数影响效果并不显著;帖子内容的情感倾向性能够调节帖子内容中的情感分歧对帖子转发的影响,而评论情感倾向能够调节评论内容中的情感分歧对帖子评论数的影响。 相似文献
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[目的/意义]探究z指数在微博传播力评价中的评价方法和评价效果,为客观科学评价微博传播力提供新的方法和途径。[方法/过程]借鉴现有微博传播力评价指标,构建微博转发z指数、评论z指数、点赞z指数和综合z指数,以27个省会城市的外宣类政务微博2018年11月的微博数据为研究对象,通过统计分析、相关性分析、多元回归分析,验证z指数在微博传播力评价中的应用效果。[结果/结论]z指数继承了h指数和p指数在微博传播力评价中的优势,而且更加重视高质量博文的发布。 相似文献
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[目的/意义] 政务微博的运营在一定的时空背景之下,为了客观公正评价政务微博的运营效率应该考虑时空因素。[方法/过程] 本文从时空角度构建了时间投入、常住人口数量和人均GDP以及总微博数、粉丝数、累计被转发的次数、累计被评论数和累计被点赞数的多投入多产出评价指标体系,并运用DEA方法对我国27个省份的政务微博的运营效率进行了评估。[结果/结论] 结果表明只有北京、天津、上海、河南、四川、甘肃、云南7个省市的政务微博运营DEA有效,其余20省均存在不同程度的效率缺失。最后提出了提高我国省级政务微博运营效率的对策建议,政府部门从观念上要重视政务微博的运用,加强政务微博的管理水平,缩小人口之间和城乡之间的数字鸿沟。 相似文献
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微博平台上的产品评论是用户表达其产品需求和情感倾向的重要渠道。结合微博的社会性特点构建了一个微博产品评论挖掘模型,该模型在对产品评论进行情感极性分析的基础上,把不同极性的评论进行分类研究,通过统计分析的方法,挖掘用户关注的产品特征优缺点,并将对应观点的用户感知程度进行可视化;再根据微博产品评论的特点,通过共词网络分析方法实现了对产品竞争对象的识别与分析。最后,通过实证分析,验证了该模型的可行性。 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]作为"互联网+政务服务"的产物,政务微博功能综合、用户众多、信息海量、诉求多元的特点为社会治理提供了新的视角。[方法/过程]通过从数据库中随机抽取的2 000条政务微博作为研究对象,运用SPSS19.0分析政务微博在社会治理中的作用机理;使用案例分析法,选取@中央气象台、@问政银川、@北京微博群,来实证研究基于内容的可视化、基于时间线条的效率值、基于突发事件的微博群效应在社会治理的独特运作模式。[结果/结论]结果表明,政务微博在预测网络舆情、创新社会治理方面具有显著的正向作用,优质的政务微博运营理念有助于促成信息在交互场景下实现多方谋划（共建）、广泛参与（共治）、共同享有（共享）的社会化机制,以期能为政府更好地运用新媒体"听民意、惠民生、解民忧"提供一定的借鉴。 相似文献
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以兰州自来水苯污染事件为研究实例,以新浪微博为研究平台,将兰州政务微博与兰州市民微博发布的有关自来水苯污染事件的微博信息与评论为研究对象,首先对兰州政务微博与兰州市民微博发布的事件相关信息的时间分布、关注内容进行对比分析,然后考察兰州政务微博信息的评论情况、语言风格,进而对兰州政务微博的舆情应对能力做出分析评价,最后为政府有效应对城市自来水污染事件引发的微博舆情危机提供对策建议。 相似文献
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[目的/意义]“有奖互动”作为一种营销策略,利用奖品作为激励吸引大量用户参与转发、评论等互动方式,能够有效提升企业营销效果。通过影响机制研究,为企业制定基于微博抽奖的社交媒体营销计划提供实践指导。[方法/过程]以微博抽奖类企业微博营销帖子为研究对象,构建基于感知价值理论的模型并提出假设,探究用户参与企业营销的影响机制。[结果/结论]经研究发现,用户参与企业营销互动除了受到奖品因素的激励外,还会受名人信息、粉丝数和营销内容数的正向影响;关注行为对评论数具有显著负向影响,内容字符数对转发和评论两种用户互动行为均具有负向显著影响。本研究对现有文献做出了补充,同时为企业如何制定互动营销计划以提高营销目标提供一定指导。 相似文献
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【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
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[目的/意义]在以政务微博为代表的新媒体技术不断发展的背景下,政法事件微博舆情传播成为政法机关面临的新问题。对政法微博舆情传播进行研究,有助于剖析微博舆情传播的信息生态学规律。[方法/过程]基于信息生态理论构建政法微博舆情生态系统,以聊城于欢案政法事件为研究实例,将新浪微博舆情信息作为研究对象,对系统内的信息主体、信息环境、信息3个因子的传播和演化过程进行分析。[结果/结论]研究结果表明,主体因子中用户粉丝数和关注数均符合幂率分布且呈断尾分布特征;信息因子特征量符合指数分布;环境因子特征量具有长尾分布特征,政法微博舆情传播符合信息生态学的互生再生规律、动态平衡、协同进化规律。文章的研究对政法机关舆情监管部门把握微博舆情传播规律及舆情控制具有一定的参考性作用。 相似文献
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[目的/意义]在社交网络中回声室对重大突发事件下的社交网络舆情演进具有重要作用,研究重大突发事件网络舆情中回声室网络结构可以为相关部门的舆情引导和管控提供指导和帮助。[方法/过程]基于网络结构理论,利用社会网络分析法和情感分析方法,进行用户回声室网络结构识别以及用户回声室网络结构表征及网络同质性检验。在此基础上,构建重大突发事件中回声室网络结构分析模型,并结合重大突发事件“3·21”东航客机事故中典型舆情话题进行实证研究。[结果/结论]重大突发事件网络舆情中存在回声室效应,由于微博评论与转发机制的不同,回声室网络结构存在明显的网络特征差异,且评论机制更有利于社交网络在重大突发事件下的情感分享,并可以凝聚群体观点和用户想法,从而促进意见领袖在群内和群外成员之间的互动。 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]政府回应是政府应对突发事件时维稳民心、疏导舆论的重要举措。对公众信息需求进行精准定位并对其与政务微博回应作适配性分析,有助于总结政府回应的经验教训并明确改进策略,为提高回应效能提供参考。[方法/过程]基于公众在线评论数据,采用Kano模型对公众信息需求进行具体的属性定调,分析舆情演化不同阶段下公众信息需求与政府回应适配性的差异化表征,提出提升政府回应效能的对策建议。[结果/结论]突发事件发生后公众的信息需求呈现差异化表征,公众信息需求与政府回应的适配度会直接影响回应的精准度与公众的满意度。因此,在应对突发公共舆情事件时,政府应根据公众的情感与真实需求精准调整、优化和改进回应策略,树立良好的政府形象。 相似文献
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[目的/意义]新媒体平台逐渐成为政民交互的重要载体,准确把握新媒体政务互动内容中的情感倾向,有助于提升政府舆情把握能力与社会治理能力。[方法/过程]在BERT文本语义表示基础上,将主动学习策略与BiLSTM模型集成,进行新媒体政务互动内容情感倾向分析,以提升模型对互动内容情感数据的有效利用。[结果/结论]针对“法律法规草案公开征求意见类”微博互动内容的实验表明,将主动学习引入BERT-BiLSTM模型后,模型的准确率、召回率及F值提升,新媒体政务互动内容情感呈现效果较好。文章所提模型科学可行,能够在减少数据依赖的情况下,提升情感挖掘的效率。 相似文献
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[目的/意义]提高民众的政府信任,是新时代国家治理总体目标的重要构成。微博等网络新媒体的发展,使微博意见领袖在公共事件中的影响力不断加大,对公众政府信任的影响作用日益凸显。[方法/过程]引入情感框架理论,搜集微博意见领袖语音数据,运用语音情感分析方法对意见领袖情感框架进行测度。在此基础上,分析意见领袖情感框架对公众政府信任的影响。[结果/结论]意见领袖的情感框架会显著正向影响公众对政府的信任程度。意见领袖采用正面情感框架进行信息发布会增强公众的政府信任水平。本文将语音情感分析引入政府信任研究领域的尝试,有助于促进人工智能、机器学习在公共管理学中的研究与应用,为推进国家人工智能战略落地实施提供参考。 相似文献
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[目的/意义]对突发事件情境下的舆情引导能力进行成熟度诊断,揭示影响舆情引导效果的关键因素,有助于政府提升舆情引导能力成熟度,避免网络舆情危机。[方法/过程]首先构建政务微博舆情引导能力评价指标体系,由账号基本信息、信息发布、议题设置、互动和博文影响力5个维度共17个特征组成。然后以沈阳市、大连市、长春市和石家庄市的政务微博为研究对象,采集其在2020年12月至2021年2月间的博文和评论数据。最后确定舆情引导能力评价指标权重,进行能力成熟度诊断。[结果/结论]政务微博舆情引导能力成熟度诊断模型有第一级(混沌—有意识)、第二级(萌芽—有规范)、第三级(发展—有效)和第四级(成熟—高效)4个级别,议题设置维度对舆情引导能力成熟度等级影响最大,其次是信息发布维度和博文影响力维度,为政府部门引导突发事件的舆情发展提供指导建议。 相似文献
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【目的/意义】以近两年（2018-2019）国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行
聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络
分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行
情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明：微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒
体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微
博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创
新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类
分析。 相似文献