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【目的/意义】随着新媒体的迅速发展,对新媒体环境下突发事件网络舆情进行合理管控是舆情管理者面临
的重要问题。对新媒体环境下突发事件网络舆情话题演进过程进行研究,能够深入剖析网络舆情信息传播规律,
帮助舆情管理者采取有效措施进行舆情监测与控制。【方法/过程】通过信息传播模型把突发事件舆情话题演进过
程分为三个阶段,即突发期、蔓延期和消散期。并采用实证方法以新浪微博热点话题“九寨沟地震”为例作为数据源
获取微博发文、转发、评论信息数据,通过Matlab软件拟合舆情周期,再使用Gephi绘制可视化云图,通过网络结构
分析网络舆情话题演进规律。【结果/结论】对“九寨沟地震”突发事件网络舆情信息在移动端和非移动端传播过程
进行对比分析,得出移动环境下突发事件网络舆情话题传播范围更广、传播周期更长、信息传播层级更高、意见领
袖影响力更大。 相似文献
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【目的/意义】舆情治理能力是政府管理能力的重要组成部分,从信息供需角度,运用熵理论研究突发事件 舆情的演化机理,为相关实践提供参考。【方法/过程】将关注该事件且有信息需求的公众视为突发事件舆论场系统 的内部组成部分,媒体和政府视为系统外部环境,基于熵理论研究突发事件舆情的演化机理。【结果/结论】研究结 果表明,在突发事件舆情复杂多变的动态演化中,存在五个具有重要影响的关键时间节点：熵增突变点、熵增减缓 点、熵增速度零点、熵减加速点和新平衡形成点,为相关部门的管控实践提供一定的参考。 相似文献
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【目的/意义】非常规突发事件的爆发会带动舆论信息的传播,本文旨在揭示网络舆情驱动下突发事件的演化机理,为有关部门及时采取应急救援活动、有效控制舆情蔓延提供依据。【方法/过程】运用知识元表示法描述突发事件的情景状态、应急活动、孕灾环境和承灾体四种要素,构建基于动态贝叶斯网络的情景推演模型,并以沈阳非洲猪瘟事件为例,建立网络舆情驱动下突发事件情景网络结构,通过动态贝叶斯网络直观呈现情景演化过程。【结果/结论】研究结果表明,情景推演模型在时间推理与事件发展的顺序上与突发事件演化过程基本一致,通过应急活动扰动分析,证实知识元表示和动态贝叶斯网络方法的有效性,为舆情引导提供一定的参考。 相似文献
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【目的/意义】高校教育问题是全社会的焦点问题,任何涉及学生个体利益的问题往往会酿成重大舆情,引起社会关注。因此,必须高度重视高校突发事件网络舆情的传播、演化和处置,保障大学生正常的学习生活不被外界舆论打扰。【方法/过程】本文主要从高校突发事件网络舆情的传播和演化两个方面展开研究,首先分析了高校突发事件网络舆情传播的影响因素以及演化动因,在此基础上,对高校突发事件网络舆情的演化阶段及其影响因素进行了分析。【结果/结论】高校网络舆情演化的影响因素包括了主观和客观两个方面,且其共同决定了高校网络舆情的演化阶段。为了降低高校网络舆情的负面影响,高校及其管理者需要从这两个方面入手,进行进一步的引导和完善。【创新/局限】目前本文只是从理论层面对高校突发事件网络舆情进行了定性分析,在未来的研究中将对高校突发事件展开定量研究。 相似文献
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【目的/意义】在重大突发事件发生后,网络舆情的有效引导与否,既事关现场应急处置的成功,也关系着社
会稳定与和谐。重大突发事件网络舆情引导效果的评估,对推动政府应急管理能力提升、促进突发事件网络舆情
朝正向发展具有重要意义。【方法/过程】基于重大突发事件网络舆情的特点和引导的关注点,构建突发事件网络舆
情引导效果指标体系,将专家置信水平与毕达哥拉斯模糊信息引入评估过程,构建引导效果评估模型。【结果/结
论】对长江沉船、天津滨海爆炸和江苏响水爆炸三起事件的网络舆情引导进行分析和实证计算,验证了模型的有效
性与实用性。【创新/局限】由于评估者对突发事件网络舆情变化和了解程度不同,在评价中难免具有犹豫性和不确
定性特点,本文构建的群评估模型综合考虑了以上特征,具有一定的实践价值。限于指标数据的可获取性,本文涉
及的评估指标可能不够全面,对评估具有一定的影响 相似文献
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【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆
情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博
用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析,
研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度
通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选
取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创
新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】立足信息生态视域,研究主体—客体—时空环境下的网络舆情生态的动态演化,通过不同维
度的网络舆情文化引领方式及机制,促进网络舆情生态化发展,为网络舆情监管与治理提供新思路,推动网络文化
生态建设。【目的/意义】对网络舆情主体、客体、时空环境的关系及相互作用的动态平衡进行描述,并以此构建网络
舆情生态的全景模型。依据网络舆情生态的研究维度提出主体引领、客体引领及时空环境引领的文化引领维度,
并提出相应的文化引领机制。【结果/结论】针对主体—客体—时空环境三个维度,分别提出文化育人机制、文化服
务机制及文化创新机制,对网络舆情治理及网络文化生态建设工作具有指导意义。【创新/局限】创新性地从主体—
客体—时空环境将网络舆情生态与文化引领相结合,推动网络舆情治理及文化生态建设。 相似文献
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【目的/意义】准确掌握突发事件网络舆情的演化规律,提高政府应对能力,避免事态恶化是刻不容缓的课
题。【方法/过程】本文首先从生命周期和社会燃烧视角,将突发事件网络舆情演化的各个阶段分别按照“燃烧物质、
助燃剂、点火物质”集合形式进行结构化描述,探究演化过程中各阶段的关键属性以及属性之间的紧密联系。在此
基础上根据广义随机 Petri网理论,构建突发事件网络舆情演化的 GSPN模型。最后以“山东非法疫苗事件”为例从
事件代表性、谣言煽动性、情绪交融性三个方面评测演化系统的性能。【结果/结论】验证模型有效性,揭示其中的变
动规律及均衡状态,为相关部门引导舆情良性发展,防范舆情失控提供决策参考。 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】突发公共卫生事件是公众关注的重要话题,极易引发网络信息泛滥和社会公众恐慌;了解公共卫生舆情地区的差异,为舆情调控提出建议。【方法/过程】利用网络爬虫技术爬取新浪微博自2020年1月17日至5月29日的COVID-19每日疫情通报博文下共计10余万条评论,运用情感分析和词频统计探讨地区舆情演变特征及其原因,利用面板数据模型估计方法对网络舆情情感得分进行预测。【结果/结论】模型预测我国7个地区,14个影响变量,样本记录938条;整体的情感得分区间为(0.1,0.6);其中华北、华中、东北地区情感得分均值区间为(0.25,0.35),而华东、华南、西南、西北地区的情感得分均值区间为(0.35,0.45);相关分析表明预测模型拟合具有统计学意义（P<0.05,R2=0.65）。【创新/局限】基于COVID-19的网络舆情呈现出地理区域特性和时间特性,通过建模测度手段对舆情进行监测,从而采取应对措施,但是还需考虑潜在因素的影响。 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】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】目前舆情情感演化研究大多是基于主题的方法来进行情感演化分析且重点均集中在从文本
本身提取的信息上,对在社交媒体中影响情感分析的用户特征缺乏考虑。【方法/过程】本文充分考虑网络用户信息
特征,构建融合用户特征的舆情情感演化方法,提出一种基于用户注意力机制的情感分析模型（U-BiLSTM）,并以
新冠肺炎疫情事件为例分析舆情情感演化过程。【结果/结论】研究结果表明U-BiLSTM情感分析模型具有一定的
优越性,F1值和准确率能达到97.08%和95.19%。【创新/局限】研究提出的融合用户注意力机制的情感分析模型能够
使舆情情感演化分析具有一定的可解释性,有效揭示面向突发公共卫生事件下网民的情感演化趋势,但由于时间
和设备条件的限制,仅采用单一数据源未考虑数据的多源性,研究的数据集不够充分且研究角度仅考虑时间维度
忽略了空间维度。 相似文献
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【目的/意义】以总体国家安全观为指导思想,力争在中华民族伟大复兴关键时期,使网络舆情生态治理成
为国家理政治国的重要工具。具体立足于信息生态视角,分析网络舆情生态的多维图谱的构建方法与过程。【目
的/意义】首先分析网络舆情生态的构成维度,具体包括主体维度、客体维度及时空维度;其次基于网络舆情生态的
不同维度,分别利用社会网络分析法、知识图谱及网络复杂性分析法构建网络舆情生态的多维图谱;最后,以“重庆
万州公交车坠江事件”为例,对网络舆情生态多维图谱构建做进一步解释说明。【结果/结论】分别从主体图谱、客体
图谱及时空图谱揭示网络舆情生态的动态变化及演化规律,为网络舆情生态的监管及治理提供参考及建议。【创
新/局限】本文从信息生态视角构建网络舆情的主体—客体—时空环境图谱,全方面揭示网络舆情的动态演化过
程。目前研究案例仅仅针对微博平台,后续研究将着眼于更广泛的新媒体平台及类型。 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】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