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[目的/意义]基于突发公共卫生事件期间由公民隐私泄露导致的舆情事件,构建公民隐私泄露舆情的情感演化图谱可以呈现突发公共卫生事件期间网民的情感演化特征,为舆情监管和舆情引导提供参考。[方法/过程]结合文本词语加权方法“词频—逆文档频率”(TF-IDF)的LDA主题挖掘、机器学习的情感分析和社会网络分析方法,基于舆情生命周期的不同阶段,构建突发公共卫生事件中公民隐私泄露的情感演化图谱分析模型。并以新型冠状病毒肺炎疫情期间“成都确诊女子隐私泄露”事件为研究样本话题,分析不同舆情阶段的主题挖掘和不同舆情阶段的情感演化图谱。[结果/结论]网络暴力、隐私泄露和疫情防疫是疫情期间隐私泄露舆情主要关注点,公众讨论具有交互式特征和不同舆情阶段内的多元化特征。 相似文献
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【目的/意义】探究针对微博文本的基于深度学习的情绪分类有效方法,研究微博热点事件下用户转发言论的情绪类型与隐私信息传播的关系。【方法/过程】选用BERT、BERT+CNN、BERT+RNN和ERNIE四个深度学习分类模型设置对比实验,在重新构建情绪7分类语料库的基础上验证性能较好的模型。选取4个微博热点案例,从情绪分布、情感词词频、转发时间和转发次数四个方面展开实证分析。【结果/结论】通过实证研究发现,用户在传播隐私信息是急速且短暂的,传播时以“愤怒”和“厌恶”等为代表的消极情绪占主导地位,且会因隐私信息主体的不同而产生情绪类型和表达方式上的差异。【创新/局限】研究了用户在传播隐私信息行为时的情绪特征及二者的联系,为保护社交网络用户隐私信息安全提供有价值的理论和现实依据,但所构建的语料库数据量对于训练一个高准确率的深度学习模型而言还不够,且模型对于反话、反讽等文本的识别效果不佳。 相似文献
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【目的/意义】分析数据隐私风险的时序主题关联，理清热点主题的演化路径，探索有温度的数据隐私风险治理。【方法/过程】基于WOS核心合集和Scopus数据库收录的数据隐私风险领域相关文献，通过LDA主题模型将文本按照时间片切分，并识别各时间片的研究主题；再通过余弦相似度计算分析相邻时间片主题的时序关联，梳理主题演化路径并探索研究前沿。【结果/结论】数据隐私风险研究的关注点逐渐从对识别、评估和缓解数据隐私风险技术本身的关注，转向对平台、算法和场景整体性情境的关注，这需要通过数字伦理、法律和社会等方面共同助力形成负责任的技术，以期构建数字信任环境。【创新/局限】本研究对跨学科和跨领域的数据隐私风险研究的演化路径进行梳理，探索数据隐私风险治理的有效路径。未来可进一步细化不同时期的主题，并深入分析不同时间片的新兴技术对数据隐私风险的影响。 相似文献
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【目的/意义】以近两年（2018-2019）国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行
聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络
分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行
情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明：微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒
体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微
博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创
新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类
分析。 相似文献
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【目的/意义】本文通过探究社交媒体主题分布特征及其在不同情感倾向的差异性,对发掘用户意见表达的特征规律,进而在突发事件风险沟通中制定科学合理的内容发布和情感引导策略,提升风险沟通管理效果具有重要作用。【方法/过程】研究从发文和用户两个维度出发,设计主题分布指标,刻画社交媒体主题的散布状态。采用方差分析,检验主题分布特征在情感倾向上的显著差异,解析影响主题情感演变的内在因素。【结果/结论】实验以新浪微博中高影响力用户的常态发文为样本数据,分析发现：(1)通过聚焦主题和集中输出观点,可以培养用户在特定领域中的影响力。(2)高影响力用户习惯于表达明确的情感倾向,且其情感随着时间推移变化。(3)主题分布热度和广度在发文的积极与消极情感倾向上具有显著差异,且均不受时间因素的影响。【创新/局限】本文构建了主题分布特征分析框架,并探讨了主题分布特征与情感倾向的差异,研究结论可为制定科学的风险沟通策略提供参考。后续可通过探究基于用户常态发文与事件发文的异同规律实现观点和情感预测,辅助突发事件中的舆情风险治理。 相似文献
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【目的/意义】从舆情客体视角探究医保欺诈事件传播周期中情感焦点及情感倾向两个维度的舆情演化趋势,对政府倾听民众诉求及舆情治理有重要意义。【方法/过程】依据生命周期理论划分舆情传播阶段,利用Word2Vec判断舆情客体,使用LDA方法挖掘评论主题进而识别情感焦点,同时使用SnowNLP进行情感倾向研究,最后基于认知-感情相符理论发现民众诉求。【结果/结论】能够挖掘出民众对不同舆情客体在各生命周期的情感焦点、情感倾向及二者演化趋势。研究发现民众态度从事件相关讨论过渡到事件本质探究,而后关心事件后果,最后提出建议,且情感焦点与情感倾向识别结果具有一致性。 相似文献
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【目的/意义】针对用户隐私安全对移动社交媒体倦怠行为意愿的影响进行分析,有利于帮助企业或相关组
织从用户隐私角度改进社交媒体工具的业务及公共服务。【方法/过程】基于“感知-情感-行为意愿”研究范式,结合
隐私计算理论、计划行为理论以及过程激励理论内容构建模型,并通过实证研究方法对模型的适用性进行检验。
【结果/结论】数据分析结果表明,社交媒体倦怠的形成过程中用户的社交媒体态度起到关键的中介作用,而隐私关
注是社交媒体态度的重要影响因素,隐私关注的过程中信息保护与隐私披露行为共同作用,感知风险与感知收益
相互博弈,用户态度到行为意向的过程中,过程激励起到微弱的负向调节作用。 相似文献
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【目的/意义】基于互联网海量评论数据进行情报分析,挖掘出影响客户服务评价和满意度的关键因素,了
解客户差评背后的原因,对提升企业客户关系管理水平具有重要意义。【方法/过程】通过词云图、语义网络特征关
联分析、LDA主题模型的特征分析以及基于语义的情感词典方法,基于百度口碑中十家快递企业的客户评论数据
进行了情感计算与分析。【结果/结论】影响客户情感倾向的主要因素为：物流速度、服务态度、电话服务、投诉处理、
物流信息更新、时效性以及收费价格。基于上述结果提出了对策与建议。【创新/局限】基于现实世界真实数据,采
用数据挖掘方法分析客户情感倾向,为客户情感关键影响因素识别提供了数据科学的研究范式。 相似文献
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移动互联网的社交、本地及移动属性为社交媒体带来了新的特点,这一新环境对社交媒体用户隐私保护提出了新的挑战.文章分析了移动互联网环境下社交媒体用户隐私泄露的方式、原因,并有针对性地提出了移动互联社交媒体用户隐私保护的对策与方法. 相似文献
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【目的/意义】近年来,社交网络服务的隐私关注变得日益严重。先前关于隐私关注的研究大多集中在无差 别节点上（仅针对用户行为）,但却忽略了用户在社交网络环境中有着长期的社交行为。【方法/过程】创新性地研究 了基于隐私关注和社交网络服务与用户双方利益的长期演化博弈,并首次将隐私关注作为一个因素引入到博弈 中,通过建立收益矩阵来构建双方利益的演化博弈,最后使用算法进行仿真验算。【结果/结论】实验结果显示：社交 网络服务商泄露用户隐私的比例与用户披露隐私信息的比例密切相关;用户的安全收益会提升其对隐私信息披露 比例;隐私披露成本有利于提升用户警惕性、减缓隐私信息的泄露,但这种正面影响只在一定范围内有效;加大隐 私泄露惩罚力度有利于缓解隐私泄露。 相似文献
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【目的/意义】分析网民在突发公共卫生事件中的情感演化历程,探究影响网民情感波动的因素及其时空演
化的差异。【方法/过程】运用Python爬取微博新冠疫情相关文本数据315 445条,基于SnowNLP情感分析工具对数
据文本进行情感分析。使用TF-IDF及LDA主题模型进行建模,对不同阶段及不同群体的舆情时空演化及差异进
行内容分析。【结果/结论】网民的情感演化呈现阶段性和群体性差异,尽管整体为积极态势,但疫情上升期为负面
情绪集中爆发期;网民群体中受教育程度较低的群体情感波动幅度更大,更容易受到舆论的影响,舆情演化更易极
化;中心大城市情感波动相对稳定,而引起其他区域网民消极情绪的往往不是疫情本身,而是由疫情引发的负面舆
论;普通网民群体较于高影响力群体在舆情演化阶段的负面情绪更为严重,情感演化在各阶段呈现明显的涟漪效
应,需在不同阶段针对不同群体制定有效的舆情引导政策。【创新/局限】本文将整个语料库划分为50多个小语料,
个别语料文本数据量较少,具有一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参
考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆
情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见
领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规
律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意
见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻
合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆
情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。 相似文献
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[目的/意义] 基于社交媒体的社会化商务显著促进了用户的信息交互。与此同时,信息过度收集和使用、信息泄露等问题愈发突出,引发了用户对于个人隐私问题的密切关注。从用户、平台、环境3个层面,研究了信息隐私关注的影响因素及其对用户行为的作用。[方法/过程] 研究收集了340份有效问卷,采用结构方程模型进行数据分析。[结果/结论] 结果发现,隐私倾向、平台声誉、法律法规显著影响用户的信息隐私关注,进而决定用户的信任、隐私风险和社会化商务行为。研究结果启示企业需要采取措施缓解用户隐私关注,进而促进其社会化商务行为。 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】探究社交媒体错失焦虑的原因要素和结果要素标签,构建社交媒体错失焦虑用户画像模型并
进行描述分析,有助于丰富用户画像在社交媒体环境下的研究内容,为深入探究社交媒体用户错失焦虑发展态势
提供指导。【方法/过程】通过质性访谈收集文本资料,基于信息生态理论提取原因要素标签,从情感特征和行为特
征提取结果要素标签,在因果关联视域下构建社交媒体错失焦虑用户画像模型。【结果/结论】构建的社交媒体
FoMO用户画像模型能够有效阐明各标签要素之间的因果逻辑关系,确立社交媒体环境下错失焦虑用户画像模型
体系,为社交媒体错失焦虑现象提供一个较为全面的用户画像标签类型解释。【创新/局限】本研究只选取微信平台
对社交媒体 FoMO 用户画像进行模型构建,未对多平台 FoMO 用户画像进行实证分析的比较研究,因此存在一定
的局限性,但这也为后续相关研究奠定了坚实的理论基础。 相似文献
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【目的/意义】研究分析了突发公共卫生事件演化过程中社交媒体虚假信息的产生及时滞性扩散特征,试图
揭示虚假信息以及负面情感之间的相关关系,为疏通正确的防疫信息与民众之间的沟通渠道提供帮助。【方法/过
程】研究爬取了新冠疫情期间的虚假信息及疫情相关的微博数据,利用自动文本分析方法分析虚假信息的主题分
布;然后结合时间线索和格兰杰因果分析,展示了虚假信息相关主题微博的时滞性扩散特点;最后,分析了不同主
题下虚假信息、相关微博和负面情感三者的关系。【结果/结论】虚假信息与疫情相关内容增长趋同,但不同主题信
息的扩散力不同,甚至出现相反的时滞扩散效果;引导公众产生负向情感的虚假信息在一定程度上会引发公众的
大规模讨论。【创新/局限】从时滞性扩散的角度解读突发公共卫生事件下不同主题虚假信息的演化特征,为虚假信
息分析与治理提供了新的视角。但数据采集存在局限,虚假信息的传播渠道太过广泛,相关信息难以收集完整。 相似文献
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[目的/意义]构建社交媒体APP隐私政策评价指标体系,对我国社交媒体APP隐私政策进行科学评价,为后续社交媒体APP隐私政策制定和完善提供理论与实践上的指导。[方法/过程]采用文献调研法和层次分析法,根据国内外相关法律法规及已有研究成果,从隐私政策基本情况、个人信息收集与存储、个人信息使用与共享、个人信息安全控制、用户个人权利保障5个维度构建社交媒体APP隐私政策评价指标体系,并选取IOS系统APP Store中48款社交媒体APP的隐私政策文本进行实证分析。[结果/结论]社交媒体APP隐私政策的整体评分基本合格,隐私政策在完整性和可操作性方面还存在一些问题。为了进一步完善和正确实施隐私政策,应提高用户对隐私政策的阅读意愿,优化隐私政策文本内容,构建社交媒体隐私保护治理体系。 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】识别风险认知视角下社交媒体用户健康信息规避行为的关键影响因素，以有效提升个人健康管理与决策水平，为社交媒体运营管理和可持续发展提供参考。【方法/过程】基于风险信息搜寻与加工模型（RISP），构建知觉风险特征、相关渠道信念、负面情绪响应、信息充分性、信息规避规范和知觉信息收集能力6个维度下社交媒体用户健康信息规避行为影响因素指标体系。通过三角模糊数Dematel方法构建因素关系网络图，并借助DANP方法量化关键影响因素权重。【结果/结论】结合影响因素的极限超矩阵和原因度、中心度排序结果识别出了可及性、感知严重性、高唤醒情绪、现有信息水平等社交媒体用户健康信息规避行为的关键影响因素并提出了相应优化策略。【创新/局限】本研究从风险认知视角揭示了社交媒体用户健康信息规避行为关键影响因素，对促进社交媒体运营管理及持续发展具有一定的指导意义。但量化指标存在一定主观性，样本数据有待进一步丰富与完善。 相似文献
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【目的/意义】分析微信用户倦怠原因及后果,丰富社交媒体倦怠研究理论,为微信运营商提供理论指导。 【方法/过程】以爬取的18034条微博数据为基础,利用LDA主题模型和文本挖掘相关方法得到微信用户倦怠的潜在 主题,结合应激源-应变-结果框架提出本文的理论模型。【结果/结论】得到17个微信用户倦怠主题及其重要性排 序,提出了微信用户倦怠理论模型,并且得出了微信用户倦怠时间趋势图。 本文是探索性研究,还应使用诸如调查 问卷等其他方法来验证和解释所提模型变量之间更细致的关系。社交、个人、生活、环境因素是微信用户倦怠的主 要原因,其导致外部情绪和内部人格的倦怠情绪,从而使用户产生佛系、印象管理、边界管理、转移等倦怠行为。 相似文献