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【目的/意义】利用在线社交网络中的舆情信息创造价值的同时,明确网络舆情管理的关键点,抑制负面舆情的传播与扩散对维护社会稳定具有重要意义。【方法/过程】通过分析网络舆情传播过程中涉及的相关利益主体及之间的博弈关系,利用演化博弈理论,提出了一种网络舆情传播的三方演化博弈模型,重点分析了博弈模型的平衡点及主体行为稳定策略的均衡条件,并进行了仿真实验。【结果/结论】结果表明,网络舆情传播过程中可能存在三个策略均衡点,并基于仿真实验及分析结果提出政府管控在线社交网络中负面舆情传播的三个关键点及应对策略。本研究进一步拓展了在线社交网络中的舆情传播研究,可为网络舆情的管理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】社交网络舆情监管关乎社会稳定,区块链作为当前一种重要的应用技术,关于区块链社交网
络的信息传播特征和规律研究将有利于对区块链社交应用的舆情监管提供一定的理论依据。【方法/过程】基于区
块链和信息传播理论,通过爬虫采集区块链社交网络应用数据,采用社会网络分析法,利用Gephi进行数据可视化
并利用统计分析软件进行数据处理。在此基础上,对整体网络下的社群进行对比分析,重点讨论了声誉分与用户
度的关系情况。【结果/结论】区块链社交网络为无标度网络;社群间的平均聚类基本一致并且较低;用户发帖量服
从幂律分布;声誉分高的用户在区块链网络中的影响力较大,其在舆情网络信息传播过程中起着重要的作用。【创
新/局限】基于区块链社交网络应用,本文分析了区块链整体社交网络及区块链社群网络的舆情信息传播特征及规
律,后续将采用动态网络、超网络方法对区块链网络舆情信息传播特征及规律进行分析研究。 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】随着社交网络与新闻媒体的发展，大量虚假信息的滋生与传播已经引发了严重的社会问题。目前的研究主要依赖于收集谣言发生后的传播特征进行识别。为了在早期更准确地发现谣言，本文提出一种融合深度语义知识的谣言识别模型。【方法/过程】本文通过使用Transformer和Multi-head注意力抽取舆情信息深层结构的复杂特征，融合了文档结构及上下文语义知识表征，以提高早期识别虚假舆论信息准确率来及时防止谣言传播扩散。【结果/结论】本文通过在各个平台的真实数据集进行训练和识别实验，较现有基线方法的准确率最少提升了5.6%，最大提高了24.6%。结果表明，本文模型可通过对早期谣言文本的事实验证，提高模型识别谣言的准确性以在早期阶段阻断谣言传播。【创新/局限】本文谣言识别模型在BERT-Base基础上进一步结合了舆情文本语义知识特征表征，能有效提高早期谣言的识别准确度，但目前尚未考虑谣言传播者个性化特征如社会标签、行为信息等，如何融合更多传播者特征有待进一步研究。 相似文献
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【 目的/意义】通过构建区块链社交网络舆情风险管理纾解对策,对于创造良好网络环境,提升网络舆情治理
效能以及应对网络风险复杂局面提供可行性方案。【方法/过程】本研究立足区块链理念与技术,分析社交网络舆情
风险管理概念框架,指明社交网络舆情风险现存问题,进一步探究区块链技术下社交网络舆情治理与纾解机理,建
立社交网络舆情管理系统模型,并从技术推进、多方协作、媒体引导等层面探究防控社交网络舆情风险的密钥。【结
果/结论】区块链技术对社交网络舆情风险治理、提高舆情信息传播质量具有积极作用,为营造健康、安全共享等网
络社交生态系统提供诸多可能性。【创新/局限】本文构建的区块链社交网络舆情管理模型是一个初步的设想,没有
考虑信息存储的上限,下一步研究工作是提升区块链社交网络舆情管理系统的兼容性和数据采集的标准化,为区
块链社交网络舆情管控提供参考。 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】针对当前网络舆情识别相关研究成果存在查准率、查全率较低的问题,提出基于情感词汇的
多媒体网络突发事件舆情语义识别方法。利用突发事件数据爬取、抽取等模块构建舆情处理和语义检索平台,将
该平台分为数据采集者、数据管理者和数据使用者三个模块,将最终所得信息数据构成的案例库等当作舆情语义
识别中的数据库。【方法/过程】基于舆情数据库,对舆情词汇情感倾向进行初步识别。以词汇情感倾向性为依据,
对舆情话题评论情感呈现出的强度值进行计算,最后综合评论语义模式权值与其情感倾向值获取话题评论集合最
终情感倾向,完成舆情语义识别。【结果/结论】实验结果表明,所提方法查准率与查全率均较高,具有显著可靠性。
并提出相应的网络突发事件危机响应策略。【创新/局限】在后续研究中应以基于情感语义的舆情监测为重点,以危
机响应预案为基础,不断提升应对舆情突发事件的预判能力和处置能力。 相似文献
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【目的/意义】研究新媒体环境下网络舆情信息传播路径和传播规律,对相关部门加强网络舆情监管提供理
论和应用支撑。【方法/过程】基于社会网络分析法(Gephi),以新浪微博话题为实证案例对获取的数据进行研究,最
终对新媒体环境下网络舆情传播特质进行分析。【结果/结论】研究结论揭示了新媒体环境下网络舆情传播特质和
传播规律,为实践层面新媒体环境下网络舆情传播监管提供了理论及实践支撑。 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
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【目的/意义】厘清信息细化概念边界,剖析区块链环境下舆情信息细化特征,解构舆情信息细化网络,推动
信息细化理论应用,为网络舆情管理提供启示。【方法/过程】本研究基于信息细化和舆情传播理论,提出区块链环
境下舆情信息细化系统模型,采集 Steemit和新浪微博新冠疫情数据,采用社会网络分析方法运用 Gephi工具进行
实证研究。【结果/结论】区块链环境下的舆情信息细化网络为无标度网络,用户信息细化水平较高,信息精致阐释
基础上展开信息细化行为特征明显。【创新/局限】本文所构建的舆情信息细化模型拓展了信息细化理论在舆情管
理领域的应用,对发挥信息细化在舆情信息传播和知识创新之间的桥梁作用也具有实用价值,但在数据采集规模、
数据标注结果检验、信息细化概念边界等方面还有待完善和拓展。 相似文献
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【目的/意义】随着移动网络技术的飞速发展,用户已习惯在社交网络平台发表意见,进而形成所谓的网络
舆情。准确建立舆情的传播模型,对于舆情的引导和控制具有重要的帮助。【方法/过程】本文基于传统的SIR传染
病模型,综合考虑用户的心理特征行为因素,搭建新型的社交网络舆情传播动力学模型,并选用粒子群算法,以
2016年内热点的微博舆情事件为例,求解模型参数的最优值,并进行实验数据验证。【结果/结论】结果表明：用户的
追根溯源心理、持续关注心理以及漠不关心心理等心理特征对舆情的传播特性有重要影响,同时本文给出的模型
由于考虑了用户的心理特征行为因素,模型的准确性相较传统的SIR模型有明显优势,模型拟合曲线与真实数据曲
线基本一致,并且模型拟合值与真实数据的绝对误差值和RMSE值都较低。本文的研究对准确预测舆情信息传播
趋势以及舆情的分析和引导有着重要的指导作用。 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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【目的/意义】解析了微博舆情话题的传播、微博网络拓扑结构特点、微博网络中的信息传播特点，发掘舆情 传播过程的影响因素，继而对在微博网络上发生的舆情扩散进行有效的控制。【方法/过程】在传染病动力学的SIR 模型的基础上，提出了有部分无知者直接变为免疫者以及具有衍生效应的SIR改进模型。结合微博网络拓扑结构 进行了有向无标度网络的设计，并利用微博网络的信息互动模式对感染率以及转化率进行了改进，最后对此模型 进行简单的因素分析。【方法/过程】构建的微博网络舆情传播模型的变化符合实际生活中微博网络舆情的传播变 化，并分析了各个影响微博网络舆情传播的因素。 相似文献
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【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
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【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新
冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人
和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医
院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律,
总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻
画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息
生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究
方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。 相似文献
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【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
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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/意义】围绕网络舆情反转频发现状,厘清网络舆情反转生成机理，以有效应对网络舆情应急治理面临的挑战。【方法/过程】从信息生态视角出发，建立网络舆情生态种群关系网络研究框架，利用模糊集定性比较分析方法探寻首发主体权威度、网民相关度、传播主体权威度、传播主体倾向、首发信息内容直观度、内容敏感度、舆情持续时长七个内在因素的“联合效应”，识别网络舆情反转产生动因和组态路径。【结果/结论】网络舆情反转组态路径可归纳为“关键种群主导舆情信息持续发酵型”和“管理种群引导舆情信息迅速扭转型”两种类型。敏感型网络舆情信息作为网络舆情反转的核心条件，与难制约型关键种群、持续间断型管理种群相互作用作为主体力量推动网络舆情反转；自由包容型支持种群为辅助条件。【创新/局限】基于信息生态学搭建网络舆情反转生成机理研究框架，从组态视角剖析网络舆情反转生成机理，为网络舆情反转研究提供新的研究思路。 相似文献