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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】网络谣言与突发事件相伴而生,已经成为突发事件的“次生灾害”,如何治理网络谣言成为网
络社会治理的难题,本文面向突发事件研究网络谣言传播主体演化模型,为政府治理网络谣言提供参考依据。【方
法/过程】定性分析面向突发事件的网络谣言传播机理,通过定义网络谣言传播主体,构建网络谣言传播主体演化
模型,通过数值仿真研究网络谣言传播主体规模、传播主体之间演化关系以及政府辟谣程度等问题。【结论/结果】
经过理论建模和仿真分析得出政府治理网络谣言的具体措施,并将其归类得出“无事先防,事初防变,事过防复”的
治理策略,最后针对模型拓展问题和面向突发事件的网络谣言传播主体规模预测问题提出了新的研究思路。 相似文献
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【目的/意义】重大突发事件政府新媒体舆论场谣言的广泛传播,会造成社会恐慌,激化社会矛盾,影响社会
稳定团结。为此,需要对舆论场中的谣言进行研究,促使其尽快消减,使其不利影响最小化。【方法/过程】首先,本
文在对政府新媒体舆论场谣言类型与谣言传播原因分析的基础上,将谣言传播划分为产生、扩散、高潮、消减与平
息等五个环节。然后,分析政府新媒体舆论场谣言传播过程中居民情绪与媒体素养对于谣言传播的影响,结合谣
言本体的重要性与模糊性,构建政府新媒体舆论场谣言的传播、扩散与消减模型。最后,以新冠疫情为例,对所构
建的模型进行验证。【结果/结论】实证结果显示：事件的重要性、模糊性与居民情绪是推动谣言传播的主要因素,而
媒体素养则对谣言的传播发挥抑制作用。基于此,本文针对重大突发事件政府新媒体舆论场谣言,提出相关治理
策略。【创新/局限】本研究为有效控制谣言,确保社会稳定团结提供一定帮助。但由于案例单一,验证结果较局限,
日后可进一步深化。 相似文献
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【目的/意义】揭示突发公共卫生事件中高热度和低热度网络谣言传播组态路径,为政府和民众应对突发公
共卫生事件中的谣言传播,制定有效的谣言消解措施提供参考。【方法/过程】以COVID-19疫情下13起发展成熟的
谣言作为研究案例,提取了事件属性、渠道特征、用户情绪、辟谣时效4个前因变量和谣言传播热度这一结果变量,
并利用fsQCA进行分析。【结果/结论】通过fsQCA3.0软件共生成CO1高热度快速增降型和CO2高热度权威持续型
2条高热度谣言组态。同时生成CO3低热度长期持续型和CO4低热度快速“自辟谣”型两条低热度谣言组态。【创
新/局限】本文针对COVID-19疫情下的谣言进行高低热度组态分类,在研究对象和研究方法方面具有一定的创新
性。但当前研究纳入的谣言数量和变量数量较少,可能存在其他未能覆盖的重要组态,未来可结合成熟的COV?
ID-19疫情下的谣言体系纳入更多谣言案例进行总结性研究。 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】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】社交媒体网络成为突发事件的主要传播平台,也使得网络舆情影响力得到更大范围的扩散和
传播。【方法/过程】本文首先梳理了国内外学者对社交媒体网络舆情传播影响力研究的现状,从研究着力点、研究
方法、衡量因素及评价方法进行评述。然后,对影响社交媒体网络舆情传播的信息生态链、群体情绪研究进行分
析。最后,从加强政府治理舆情治理的可控性角度,对社交媒体网络舆情传播影响力的指标构建情况分析。【结果/
结论】本文认为,为提高对网络舆情影响力的可控性,应从公众情绪、媒体责任、政府治理加强引导和治理。 相似文献
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【目的/意义】研究网络突发群体事件下网民群体情绪传播的规律,更好地预测其发展趋势,以便采取有效
的措施来降低网络突发群体事件的不良影响。【方法/过程】在经典SIR 传染病模型的基础上,将网民所处情绪状态
分为S 状态、I 状态、R1 状态和R2 状态四类,考虑情绪的自我调节和不稳定性以及政府的调控能力,构建了网络突
发群体事件下网民群体情绪传播模型,并对模型进行求解及分析和数值仿真。【结果/结论】仿真实验表明：情绪的
不稳定性以及政府调控能力等参数均对网民群体情绪传播的影响显著,而情绪的自我调节能力作用有限。并依据
仿真结果针对各参数的影响给出了相关政策建议。 相似文献
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【目的/意义】在网络舆情传播的过程中,网民、媒体、政府等主体扮演了相当重要的角色。【方法/过程】本文
将舆情信息质量看作二阶反映式变量,在此基础上构建了受众的舆情传播行为影响因素双路径模型,利用PLS结构
方程建模对问卷调查数据进行了分析,研究了作为中枢路径的舆情信息质量及作为边缘路径的媒体干预和政府引
导如何影响受众的态度,以及受众的态度如何进一步影响受众的舆情传播行为,并结合舆情传播过程中主要影响
因素的研究结果,分析了社交网络上网络舆情的传播机制。【结果/结论】研究结果表明,媒体干预加速网络舆情的
扩散,政府引导则能起到平息舆情或引导舆情良性发展的作用。 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】建立新的网络谣言传播模型,为网络谣言的应对及治理提供有益的参考。【方法/过程】针对网
络谣言的传播特点,借鉴药物动力学中的药物扩散原理,建立了网络谣言的CFDR传播模型,给出了相应的数学方
程式;进一步探讨了权威媒体干预因素和时滞性影响,对模型进行了优化,修正了谣言传播的峰值预测和总人数
值;利用matlab、python等工具进行对参数的敏感性进行了分析;最后,以“成都49中”事件为实例验证了模型的有效
性,并分析了相关影响因素。【结果/结论】结果表明：利用CFDR模型可以较好地拟合网络谣言传播的全过程,模型
的各参数对网络谣言的传播都有影响,其中,权威媒体的正向干预在网络谣言的传播过程中发挥着重要作用。【创
新/局限】创新性主要体现在：突破以往基于传染病动力学模型研究网络舆情和谣言传播的固有模式,借鉴药物扩
散原理建立了网络谣言 CFDR传播模型,并考虑了权威媒体干预因素和时滞性影响。局限性主要表现为：实例验
证中只使用了一个事件中一个平台的实际数据,未来可进一步丰富。 相似文献
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【目的/意义】近年来移动社交网络的高速发展推动了学术界对网络舆情的关注,网络谣言作为其中的重要 组成部分越来越受到监管部门的关注。本文通过建模仿真对谣言传播群体动态演化特征进行分析,以期为有关部 门有效应对和控制移动社交网络谣言提供借鉴。【方法/过程】本文以经典SIR模型为基础,加入移动社交网络用户 数量等影响因子进行优化,并结合传播动力学理论构建了移动社交网络谣言传播的参与群体动态演化模型,最后 使用MATLAB等软件实现模型和数值仿真。【结果/结论】实验结果显示：谣言在前期发展阶段的传播速度最快,杀 伤力也最大;移动社交网络环境对谣言传播有促进作用;网络容量越大,谣言传播的范围越大;本文模型通过仿真 验算,证明可以用于对移动社交网络环境下的谣言传播进行仿真。 相似文献
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【目的/意义】用户接触辟谣信息，并不能等同于用户接受辟谣信息。研究疫情防控背景下影响用户接受政府辟谣信息意愿的主要因素和相关路径，有助于政府精准治理网络谣言。【方法/过程】调查疫情防控背景下的网络用户接受政府辟谣信息的相关心理与行为，以脆弱性理论为基础构建理论模型，运用模糊集定性比较分析法对问卷数据进行影响因素与组态路径分析。【结果/结论】政府辟谣信息接受意愿的影响因素组态可分为三类：社会支持型、社会支持—谣言鉴别能力型、谣言鉴别能力型。动态压力、信息焦虑、社会支持和谣言鉴别能力是影响政府辟谣信息接受意愿的核心因素。【创新/局限】组态分析更加深刻地揭示影响政府辟谣信息接受意愿的不同核心因素的联合影响机制和实现路径。后续研究可比较分析疫情不同时期影响用户辟谣信息接受意愿路径的差异性。 相似文献
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【目的/意义】本文旨在分析用户信任对网络谣言生成与传播的影响。研究结论有助于从用户视角出发更
好地治理网络谣言,为当前网络谣言问题研究提供新的思路。【方法/过程】本文通过对心理学、新闻传播学、图书情
报学以及计算机科学相关文献的梳理,指出了基于用户信任视角去探讨网络谣言的特征与预测的理论基础以及技
术可行性。研究从用户信任视角分析了网络谣言的特征,设计了网络谣言预测模型,并提出了网络谣言预测模型
应用的建议。【结果/结论】研究发现,用户信任是影响网络谣言生成、传播、识别与治理的关键因素,用户信任视角
的引入,能从网络谣言生成与传播阶段对其进行预测与有效治理。 相似文献
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【目的/意义】网络谣言的传播研究，对监管部门及时准确地应对网络谣言事件、维护网络环境安全与稳定 均具有重要意义。【方法/过程】针对网络谣言的特点，综合考虑了谣言的时效性、网络用户的追随性等特征，在线性 阈值模型的基础上，定义了谣言传播过程中网络用户的进入阈值与退出阈值，采用离散数学的形式对谣言传播过 程进行描述，提出了一种基于线性阈值的社交网络谣言离散传播模型；并在具有无标度属性的社交网络中进行仿 真实验。【结果/结论】将该离散模型的实验结果与经典的传播模型进行对比，并且通过仿真实验分析了主要影响因 素对谣言传播过程的影响。结果表明该离散模型能更好地反映社交网络中谣言的传播规律。本研究为社交网络 中谣言传播的分析提供了新视角，并为网络谣言监测与控制提供理论支撑与决策依据。 相似文献
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【目的/意义】本文研究了社交媒体健康类谣言的附加信息,以期为社交媒体、卫生部门、在线健康社区等机
构的健康类谣言应对和治理提供新的思路,并为网络健康信息服务的提升提供参考。【方法/过程】本文以新浪微博
中的健康类谣言为研究对象,选取社交媒体谣言中附加信息的三个维度,即图片、认证与链接,通过情境实验与访
谈法,对社交媒体中健康类谣言进行实证研究。【结果/结论】对于信任程度,认证与链接会对用户信任产生显著影
响,其中认证的影响效应更大,图片并未对用户信任产生显著影响;对于分享意愿,图片与链接并未对用户的分享
意愿产生显著影响,认证会对用户的分享意愿产生显著影响,具有较小的影响效应。 相似文献
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【目的/意义】移动社交网络时代,随时随地传递信息与发布动态已然成为人们的一种生活习惯。与此同
时,移动社交网络的即时性、超时空性等特点也使得网络舆情进一步升级—移动社交网络舆情由此产生。【方法/过
程】通过构建移动社交网络舆情多主体应对的系统动力学模型,并采用 Vensim PLE软件对实例进行模拟仿真。【结
果/结论】结果表明移动社交网络舆情受舆情事件、媒体、网民、政府四个主体的共同影响,降低事件敏感度、移动社
交平台传播次数、网民情绪强度及提升政府的信息透明度能够有效地应对移动社交网络舆情。 相似文献