共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要
意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模
型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建
基于残差修正的多因素灰色模型,并结合“莆田系事件”对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相
对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测上具
有一定的优势。 相似文献
2.
【目的/意义】短视频平台的兴起让弹幕成为公众情感交流的重要载体,构建短视频平台弹幕情绪预警机制有助于更好地把握舆情态势。【方法/过程】以互动仪式链理论为基础,建立Bilibili弹幕视频互动仪式模型,并对驱动互动仪式链形成的用户情绪设计了预警机制。构建了EGM-马尔可夫-Fisher模型,并与EGM(1,1)、EGM-马尔可夫模型的预测结果进行了精度对比,以实现较为准确的负面情绪风险预警;在预测阈值的基础上结合灰色关联分析方法,提出情绪预警分级方案。最后通过爬取Bilibili网站舆情事件数据对预警机制进行检验。【结果/结论】EGM-马尔可夫-Fisher模型的预测精度较高,其在情绪监测预警方面具有良好的适用性。结合灰色关联分析改进的分级方法预测可靠,为提升用户情感互动体验和网络空间的有效治理提供参考。【创新/局限】研究挖掘了短视频平台互动仪式中弹幕与实现情绪预警的关联,构建了预警模型,未来可针对用户主体特征深化情绪传播研究。 相似文献
3.
【目的/意义】网络社会充斥大量负面网络舆情,负面网络舆情风险分级和研判对提高网络治理能力和网络
社会治理成效意义重大。【方法/过程】构建负面网络舆情风险指标体系,并采用熵权法计算风险指标权重;基于加
权GRA模型计算灰色加权信息关联度,在此基础上,运用k-means聚类算法构建负面网络舆情风险分级方案,据此
对负面网络舆情进行风险预测。【结果/结论】实证分析结果表明,所建负面网络舆情风险分级模型客观性强、可靠
度高,可为负面网络舆情风险精准响应提供有效决策依据。【创新/局限】以信息关联为视角,为负面网络舆情风险
分级与预测提供了新的研究框架,但典型案例数据库有待继续完善。 相似文献
4.
【目的/意义】社交网络平台的普及应用使得传统网络舆情升级为社交网络舆情,舆情风险预警难度进一步 增大,积极探索科学有效的舆情预警新方法对于舆情风险导控而言意义非凡。【方法/过程】在对社交网络舆情自身 特点及其风险预警相关主体进行总结与分析的基础上构建包含多主体影响因素的社交网络舆情风险预警体系,并 综合运用网络层次分析法与灰色模糊评价法构建基于ANP—灰色模糊的社交网络舆情风险预警模型,继而以“重 庆公交坠江事件”进行实证分析。【结果/结论】结果表明：该事件的风险预警等级介于严重和特别严重之间,存在较 大的舆情风险,采用此方法能够实现社交网络舆情风险的有效预警,从而较好地说明了该预警方法的科学性和准 确性。 相似文献
5.
6.
【目的/意义】随着网络规模的持续扩张,加强公共卫生安全网络舆情的特征挖掘及走向预测,探索舆情预
警机制,已成为当前公共卫生安全治理领域亟待解决的关键问题。【方法/过程】本文基于对公共卫生安全网络舆情
预警特征的理解,采用弱关联挖掘方法构建了包括舆情黏合性、热力性、趋势性三个维度的公共卫生安全网络舆情
预警模型。基于此,以“长春长生问题疫苗事件”的舆情数据为例,对公共卫生安全网络舆情的影响要素进行了详
细分析;同时,综合运用K-Means聚类算法与灰色关联分析方法,对该事件的舆情发展时间进行预警分级,为后续
对策建议提供支撑。【结果/结论】结果表明基于 K-Means聚类算法的弱关联挖掘方法在公共卫生安全网络舆情中
具有较强的适用性。【创新/局限】本文基于公共卫生安全网络舆情特点,采用K-Means聚类算法与灰色关联分析方
法划分预警等级,实现了研究方法上的创新。但仍存在一些不足之处,如预警分级自动化触点的研究等,需要后续
更加深入的探究。 相似文献
7.
【目的/意义】当前网络舆情事件日渐增多,能否有效应对成为评价政府执政能力的新指标。为了探究网络
舆情事件内在差异,总结我国网络舆情传播的客观规律,为政府在网络舆情中及时准确地采取合理的应对措施提
供科学的参考依据。【目的/意义】本文选取2017至2020年间的15件热点网络舆情事件,结合DEA模型建立了舆情
事件政府应对评价指标体系,并进行了实证研究。【结果/结论】研究发现,模型可以给出舆情事件中政府应对的效
率值,直观反映了政府舆情应对的有效性,还可以进一步明确政府应对不当的环节,政府据此可以设置改进的意
见。【创新/局限】本文拟定的下一步研究工作是建立更加精确的指标体系,以期对舆情事件中政府应对的影响因素
作出更加深入的思考。局限性在于评价体系中的某些指标只能采用德尔菲法进行赋值,考虑到主观因素难以进行
精确量化,受到时间与条件的限制较大。 相似文献
8.
【目的/意义】突发网络舆情具有爆发快、破坏强的特点。准确建立突发网络舆情的传播模型,研究其内在 传播规律,对控制突发网络舆情的传播具有重要意义。【方法/过程】建立SEIQR演化博弈模型,将网媒与地方政府 的策略互动行为融入改进的传染病模型中,同时针对期望效用理论在描述博弈主体损益方面的缺陷,将前景理论 引入模型的分析过程中,探讨了地方政府不同引导策略对舆情发展的影响,并进行仿真实验。【结论/结果】研究结 果表明：地方政府对社会效益与形象损失的感知、网媒对地方政府非财政性奖励的感知、罚金以及网民的集体认同 感等因素将对突然网络舆情的发展趋势产生重大影响,进而为地方政府部门提出对策建议。 相似文献
9.
【目的/意义】目前网络舆情事件与社会稳定密切相关,其中定量计算方法在网络舆情事件分析中占有重要地位。【方法/过程】本文提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network下文简称BN)分析网络舆情事件趋势的方法。先根据先验知识和专家指导设计BN拓扑结构;再利用EM算法推算条件概率表;最后通过训练集和测试集的方法检验BN的有效性。【结果/结论】本文以随机抽取的2018年100件网络舆情事件为数据源进行实验,结果表明本文设计的BN在预测网络舆情事件趋势方面是可靠的。这为基于BN处理网络舆情事件提供了一定理论依据。 相似文献
10.
【目的/意义】监测高校网络舆情大数据信息,建立风险评估及预警系统对于快速准确识别高校网络舆情危
机风险等级,提高高校和政府相关部门对网络舆情的监管效率、应对能力以及治理水平有着极其重要的意义。【方
法/过程】在研究高校网络舆情影响因素和发展演化规律的基础上,构建舆情发布者影响力、舆情热度、舆情强度、
舆情扩散度四个维度的高校网络舆情风险评估指标体系,利用随机森林算法和熵权法进行指标筛选和权重计算,
综合运用TOPSIS法和灰色关联分析法构建高校网络舆情风险评估及预警模型,对舆情风险等级进行划分。【结果/
结论】研究结果表明,该模型具有很好的准确性和有效性,极大简化了高校网络舆情风险评估和危机预警的识别程
序,为合理有效地处理和应对高校网络舆情提供了借鉴和参考。【创新/局限】增加风险评估指标筛选过程,两种评
估方法的有效结合使得风险评估和预警结果更加客观准确。 相似文献
11.
【目的/意义】随着移动互联网技术的飞速发展,社交网络信息数量呈现爆炸式增长,民众对于热点事件的
评论形成强大的舆情力量,因此对舆情的分析与监控成为目前重点关注的问题。【方法/过程】为此,本文基于
GARCH模型,以“甘肃白银连环杀人案”事件为例,对网络舆情的波动性进行研究。【结果/结论】通过舆情数据的收
集和分析,研究结果表明,该新闻舆论出现与GARCH模型的特点相一致,模型和数据可以通过调整参数实现完美
拟合。 相似文献
12.
【目的/意义】基于事理图谱的方法对网络舆情事件进行揭示,能够准确分析舆情事件的发展趋势和脉络,
为政府部门的舆情管控和舆情引导献计献策。【方法/过程】以微博“长征5B失控”的相关主题与评论内容为研究对
象,对提取的数据进行清洗和处理、抽取和泛化,分别生成顺承事件对和因果事件对,并对其顺承关系和因果关系
进行识别,从而构建网络舆情事理图谱。【结果/结论】在网络舆情的发展过程中,可以看出因果事件的演化路径具
有时间发生短,演化路径短的特点,伴随着时间的推移,其演化的趋势也逐步降低;网络舆情顺承事件具有传播的
时间长,传播的路径多且具有多向性的传播特点,在顺承事件的传播过程中,往往伴随着因果事件,且舆情事件的
走向与网民的情绪有很大的关联。【创新/局限】构建基于事理图谱的网络舆情的演化路径,同时揭示网络舆情演化
的传播特点与现实意义,后续有必要扩大研究样本,使得研究结果具有更好地通用性。 相似文献
13.
【目的/意义】突发疫情环境下将形成大量网络舆情,准确把握网络舆情传播趋势可为突发疫情环境下的社
会保障应急机制提供参考依据。【方法/过程】本文从网络舆情信息交互影响要素、网络舆情信息交互机理两方面分
析突发疫情环境下网络舆情信息交互机理;并从网络舆情传播趋势特点考虑,以新冠病毒肺炎李文亮事件为例,采
用Elman 神经网络模型,选取网络信息数量以及情绪总量和主导情绪作为网络舆情传播趋势预测主要变量和辅助
变量,对突发疫情环境下的网络舆情传播趋势进行预测分析,针对预测结果制定相关社会保障应急机制。【结果/结
论】研究提出可通过完善网络舆情相关法律机制、社会参与机制、信息披露机制、社会监督机制、责任追究机制五项
社会保障应急机制,以期为突发疫情环境下维持社会稳定性提供依据。【局限/创新】未来研究中可结合更多相关实
例进行分析,从而使研究结论进一步得到丰富与深化。 相似文献
14.
【目的/意义】突发事件类网络舆情演化情况的掌握对舆情监管部门而言至关重要。鉴于此,本文致力于构 建能够准确预测舆情演化的模型,此预测模型的建立可拓宽舆情预测的渠道,为舆情参与主体和监管部门及时掌 握舆情演化态势提供方法依据。【方法/过程】基于随机森林（RF）算法建立突发事件网络舆情演化预测模型,以微博 和第三方舆情监测平台作为变量数据来源,以R语言为操作环境,然后进行模型的训练与预测。【结果/结论】实验 表明,较之其它方法,本文构建的模型有更高的拟合度和更低的误差值。从结果来看,本模型的预测输出值与真实 值最为接近,较好地实现了对舆情演化的预测,将RF算法应用在舆情预测的研究中具有一定的先进性。 相似文献
15.
【目的/意义】衍生舆情是舆情治理刻不容缓的难点和不可回避的重点,本文旨在揭示舆情信息衍生规律, 正确把握舆情导向,为舆情引导提供依据。【方法/过程】结合信息生态理论,界定网络舆情信息生态群落衍生内涵, 分析其构成要素及作用关系、衍生效应,并划分横向和纵向两种衍生方式。基于改进SIR模型,分别构建网络舆情 信息生态群落横向和纵向衍生模型,刻画衍生过程。【结果/结论】横向衍生主要体现在同类事件单一话题之间融合 关系,纵向衍生主要体现在单一事件多个话题之间继承关系。对初始状态、衍生率进行灵敏度分析,研究系统状态 的变化,为舆情引导提供科学合理的理论指导。 相似文献
16.
【目的/意义】为推动深度学习在网络舆情管理中的应用,提高突发灾害事件网络舆情情感识别效率。【方 法/过程】基于OCC模型建立了突发自然灾害网络舆情情感规则,并由word2vec构建文本向量作为长短期记忆网 络（Long-short term memory,LSTM）的初始输入,对其训练得到突发灾害事件网络舆情多情感识别模型。【结果/结 论】通过对比试验发现,OCC情感规则能够提升情感识别模型的正确率,基于LSTM和word2vec的突发灾害事件 网络舆情情感识别模型在情感识别效果上优于TF-IDF文本向量化方法以及基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）和传统的机器学习方式（Support vector machine,SVM）的分类算法结果。 相似文献
17.
【目的/意义】网络舆情共振是一种舆论叠加爆发现象,从现实情况来看,多事件引发的共振对社会的影响远
大于单一事件,然而目前有关网络舆情的研究多集中在单一事件方面,有关多事件之间共振的研究相对较少。【方
法/过程】本文将区域文化、人群特征、政府介入等因素作为调节变量,借鉴郎之万方程建立网络舆情共振模型,并采
集 2013年乙肝疫苗及 2016年山东疫苗事件的数据,经过模型计算得到共振规律图,与统计相关博文数量后得到的
折线图进行对比分析。【结果/结论】结果显示了山东疫苗事件与乙肝疫苗事件产生共振,证明了模型的合理性。 相似文献
18.
【目的/意义】为更好地适应网络舆情环境的变化,提升政府网络舆情治理能力,本文对政府网络舆情治理
融合与政府信息协同效应测度方法进行了优化设计。【方法/过程】本文基于网络计算学与动力学间的协同效应构
建了协同舆情演化模型,通过计算政府相关性,并以Deffuant模型为基础框架建立逆转模型,实现对政府网络舆情
治理融合与政府信息协同效应的测度。同时以“重庆公交车坠江事件”舆情为例,对所提出的的协同效应测度方法
进行验证。【结果/结论】实例分析结果表明,此次研究的测度方法能够准确分析出政府信息下发前舆论的导向,并
且验证了在政府网络舆情治理与政府信息结合后对于舆论的治理效果更好。【创新/局限】由于本文选取的案例较
单一,因此实证结果存在一定局限性,日后可选取多项案例进行综合分析,使测度方法更加具有说服力。 相似文献
19.
【目的/意义】旨在从网络舆情用户信息及文本内容视角出发,构建不同维度的网络舆情主题图谱,结合主
题图谱对网络舆情进行特征演化及可视化分析,为舆情管理提供参考。【方法/过程】本文以实体抽取和关系构建技
术为基础,构建了网络舆情主题图谱模型,并以“台风利奇马”事件为例,建立了三个不同维度的主题图谱,结合用
户和文本等多维度微观数据,对网络舆情特征演化进行分析。【结果/结论】在该事件中,用户影响力节点具备多元
化、相关性、官方主导性等特点;网络舆情演化对应台风事件发展存在一定的滞后性;PC终端存在传播媒介种类少、
发博数量多且用户集中等特点,移动终端存在传播媒介种类多、发博数量少且用户分布均匀等特点。【创新/局限】
本文借助主题图谱,构建了网络舆情用户节点和文本节点及其关联关系,从用户、账户、内容三个维度系统且全面
的展示了网络舆情特征的演化规律。 相似文献
20.
【目的/意义】现实中,网媒、政府和网民共同作用引发的舆情事件几乎涵盖所有舆情主题。为探索网络舆
情形成阶段主体研究,将系统动力学与演化博弈复制动态方程进行交叉,建立了基于SD的演化博弈模型。【方法/
过程】通过系统仿真,分析了网媒、网民和政府的博弈模型,并进行系统动力学仿真,进一步探究已知变量对主体行
为的影响显著性,识别影响舆情形成阶段博弈结果的关键变量因素。【结果/结论】以“8·12 天津滨海新区爆炸事故”
作实例背景,验证模型的有效性,并提出相应的舆情管控建议。 相似文献