共查询到16条相似文献，搜索用时 500 毫秒
1.
2.
[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
3.
[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算,设计舆情传播建模方法,为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法,提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征,之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系,构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化,通过系统特征的因果关系强弱和差异分析,揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现,各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平,即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外,不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同,因果关系越弱舆情演化不确定性越大。 相似文献
4.
[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。 相似文献
5.
网络舆情传播阶段精细化建模与仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]根据信息生命周期理论,研究网络舆情传播的周期性规律,构建网络舆情传播阶段的精细化模型,使政府在面对复杂多变的网络舆情态势时,能够准确把握舆情发展演化趋势。[方法/过程]通过案例定性分析网络舆情传播的周期性规律,构建网络舆情传播的Logistic模型,根据模型分析得出网络舆情传播的4个关键时间节点以及5个传播阶段,然后基于MATLAB开展模型仿真,研究了3个参数对网络舆情传播的影响程度并应用实例验证了模型。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网络舆情传播阶段精细化模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。 相似文献
6.
网络舆情演化机理多维建模与仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过“成都女司机”微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是可行的,并且多维度模型很好地解释了网络舆情数据出现多个“峰值”现象,而网络舆情统计数据的实质是高维度模型曲线在时间轴的投影。 相似文献
7.
分析当前舆情建模研究现状,提出比较符合社会实际的人际关系网络模型,并对建立该网络模型的思路,网络节点的类型、属性和关系进行描述。在此基础上,根据不同节点类型设定了相应的舆情演化规则,建立了基于人际关系网络的舆情演化模型。 相似文献
8.
9.
10.
[研究目的]随着互联网技术的发展,网络环境变得日益复杂,网络舆情事件发展态势感知的难度也在不断加大,为网络舆情监管带来了极大挑战。在舆情事件发生时,及时感知其发展态势,厘清其演化特征和规律,藉此提出相应建议,对引导与治理网络舆情具有重要意义。[研究方法]基于事件系统理论,提出一种融合态势感知理论和用户画像的网络舆情态势感知模型。首先,采集舆情事件时间、空间和强度要素相关数据。然后,划分舆情演化阶段、分析网络舆情扩散属性和情绪强度属性的特征。最后,构建Grey-BP神经网络模型,预测网络舆情扩散属性和情绪强度属性的后续发展态势。[研究结论]从事件系统视角出发,构建了融合态势感知理论和用户画像的网络舆情态势感知模型,整体性地探究舆情事件时间、空间和强度要素特征,能够较为全面地阐述网络舆情的演化态势,并可靠地预测其未来演变趋势。 相似文献
11.
[研究目的]以往关于网络舆情的研究多将舆情演化的动因归根于社会问题,这种笼统的社会问题归因有将舆情演化机理“黑箱化”的嫌疑,也阻碍着研究者对其真正机理的追寻与理清,行动者网络理论为舆情演化的过程性研究提供了一种理论可能。[研究方法]以“成都49中学生坠亡事件”为网络舆情个案,以行动者网络为分析框架,识别出舆情中的多元行动者,并跟随这些行动者,揭示舆情的演化过程。[研究结论]研究发现,网络舆情的演化是人与技术等多元异质行动者参与、行动的过程。网络舆情演化的内在机理则源于多元异质行动者行动逻辑的联结与冲突。网络舆情的治理可以从打破“行动者网络”的联结与化解行动逻辑之间的冲突入手。 相似文献
12.
[研究目的]网络舆情中信息间的竞争传播更符合社交网络的真实情境,研究舆情事件中多元信息竞争传播的演化机制有助于政府和媒体有效监控舆情、引导舆论。[研究方法]结合舆情事件多信息传播特点,加入信息犹豫者和信息接触率,构建二元信息竞争的SH2IR模型,仿真同步和异步情景下二元信息的竞争演化过程。[研究结论]研究表明,在同步传播模式下,单独增强信息接触率、传播转化率、犹豫转化率以及置换率,都可以扩大信息的传播;在异步传播模式下,信息发布的越早,传播范围越广,但单独增强传播参数对传播效果影响较弱,同时提高信息的传播参数时传播行为明显加强。 相似文献
13.
[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
14.
[目的/意义] 突发事件网络舆情传播对健全舆情引导机制,推动国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。[方法/过程] 借鉴传染病动力学模型,基于公众风险感知异质性与交叉演变性双重视角,通过剖析突发事件驱动的风险感知交叉演变机制,构建了网络舆情传播模型并求解出基本再生数。[结果/结论] "北京新发地疫情"网络舆情实证与仿真结果表明,公众风险感知异质性越小且受突发事件影响越大,网络舆情最终扩散规模及产生的影响越大。突发事件恶化将促使交叉演变向高度风险感知倾斜,加剧网络舆情传播;突发事件好转将促使交叉演变向低度风险感知倾斜,有助于控制网络舆情大规模扩散。政府面对突发事件应立即启动应急响应,降低公众风险感知水平,实现网络舆情有效干预,维护社会和谐稳定。 相似文献
15.
[目的/意义]随着网络和社交媒体的发展,网络"意见领袖"在网络社区的信息传播和交流中发挥着越来越重要的作用,在社会生活的各个方面对网络民意产生巨大的影响。因此,识别网络"意见领袖",掌握其特征和规律成为了网络信息传播研究的重要方面。[方法/过程]在PageRank思想的基础上,利用文本的TF-IDF计算网络社区用户节点的连接强度,以此改进PageRank算法,提出一种LeaderRank方法用来评价网络社区用户节点的重要度,并结合其他指标及BP神经网络进行"意见领袖"的发现实验以及进一步的数据挖掘工作。[结果/结论]实验结果表明,该方法相较于神经网络具有更高的识别率,该方法可以灵活配合其他指标和方法使用,具有更好的适用性、扩展性和稳定性。 相似文献
16.
【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