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本文针对微博网络舆情的控制和引导问题,提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据,生成用户节点网络关系图谱,通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析,定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点,作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据,采用复杂网络分析工具Gephi,验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。 相似文献
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【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。 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
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在研究微博信息传播模式的基础上,借鉴网络传播中采用的信息空间模型构建了微博舆情的三维空间,对微博舆情的主客体进行分析,建立了微博舆情监测指标体系。该指标体系充分考虑了主客体的不同特点和关系,并提出体系中不同指标的量化方法,为管理者对微博舆情进行疏导提供了决策上的支持。 相似文献
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[目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律,使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用,使其理论和方法更加完善,也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。[方法/过程]在对研究对象界定的基础上,利用社会网络分析法（Gephi软件）结合新浪微博"大学生理财"的话题所采集的基础数据,对移动网络环境下舆情传播特征、过程、规律进行实证研究,参考研究结论提出具体监管对策。[结果/结论]验证了社会网络分析方法对于移动环境下网络舆情信息传播研究的有效性和实用性,说明了移动环境下网络舆情信息传播的大致特点,并且为今后进行此项研究提供了新的思路,为实践层面监管网络舆情信息传播提供了借鉴模式。 相似文献
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【目的/意义】通过对政务微博网络舆情信息传播效率进行评价,有利于政务微博的运营和管理。【方法/过程】应用道格拉斯生产函数对政务微博网络舆情信息传播效率评价指标体系的投入和产生指标进行分析,应用DEA模型对政务微博网络舆情信息传播效率进行测算和评价,并利用聚类分析方法对政务微博进行分类,从而对政务微博信息传递指标进行归纳。【结果/结论】政务微博规模效率表现较差的原因是政务微博信息传播效率表现不佳;政务微博信息传递规模效率较低的原因是粉丝数和关注数不足;最后基于投影分析,提出政务微博信息传递效率的改进方案。 相似文献
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[目的]为了研究社交网络以及研究微博网络与微信网络之间舆情的传递过程。[方法]利用无标度有向网络和BA网络分别模拟微博网络和微信网络环境,通过特定的连接关系设计了耦合网络载体,在SEIR模型的基础上,充分分析了用户的传播心理,考虑到了个体具有兴趣衰减效应以及记忆效应等特征,构建了基于耦合网络的社交网络舆情传播模型。[结果]实验结果表明,构建的双层社交网络舆情传播模型能较好地反映现实生活中的舆情传播过程,用户在多层社交网络之间的互动加速了舆情信息的流动,扩大了舆情信息的影响力,层间传播阈值的控制是管理多层社交网络舆情传播的关键。 相似文献
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微博舆情不同与其他舆情传播,传播过程参与的利益相关者众多,随着舆情发展阶段的变化,利益相关者也发生动态变化。本文从利益相关者的视角出发,结合信息空间模型分析微博舆情传播的过程,构建微博舆情监测指标。 相似文献
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以微博内容和微博平台为研究对象,观察记录平民微博和公安微博,分析微博对网络舆情的影响.通过对公安徽搏的调查分析,总结微博处理网络舆情存在的问题,并提出微博舆情应对措施. 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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用仿真方法对网络舆情演化机理进行推演分析已成为当前网络舆情研究的一个热点。引入影响模型,基于实证调查设定网民个体属性与交互行为参数,通过仿真方法考察网民个体行为在网络舆情传播过程中的作用,重点研究了传播内容以及网民个体属性对舆情演化传播的影响。测试表明该模型能够很好的契合和解释网络舆情传播演化过程的实际规律与现象,为进一步使用仿真方法研究网络舆情演化与传播模式提供了个体行为建模基础。 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】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]新媒体环境下网络舆情信息传播对舆情的发展趋势具有重要的导向作用,对舆情进行监测有助于相关舆情管理部门对舆情信息传播进行有效引导,促进舆情事件良性发展。[方法/过程]本文基于信息熵理论,通过层次分析法构建评估指标体系,使用模糊综合评价法建立新媒体环境下网络舆情监测模型,针对舆情指标隶属度结果对监测等级进行分类。本文以新浪微博舆情热点话题"鸿茅药酒"作为数据源获取数据进行新媒体环境下网络舆情监测指标体系分析。[结果/结论]数据结果表明,新媒体环境下网络舆情热点话题"鸿茅药酒"事件的影响力级别为Ⅳ级,需舆情管理者及时监测舆情发展和走势。通过最终监测值对照监测级别可以帮助政府及相关舆情管理者及时采取针对性措施监测和引导网络舆情的良性发展。 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