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[目的/意义] 快速、准确地从突发网络舆情文本中识别事件。[方法/过程] 提出一种融合句法特征和句法相似度的网络舆情突发事件识别方法。结合句法特征提出面向事件的句法特征提取方法,利用事件语义标注和句法特征提取方法构造事件句法特征库,通过计算待测文本与句法库的句法相似度来识别网络舆情突发事件。[结果/结论] 以新型冠状病毒肺炎疫情为例,所提出网络舆情突发事件识别方法在该舆情下的最优相似度为0.93,在此相似度下从一段新的文本中识别出160个事件和30个非事件,F1值达到了0.848。通过方法测评证明网络舆情突发事件识别方法在利用句法相似度识别事件和进行相同相邻词性合并等方面创新的有效性。 相似文献
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[目的/意义]社交媒体环境下意见领袖与受众社群间形成了自运转、自循环的范围舆情系统，有效甄别意见领袖并评价其影响力对加强网络舆情管控具有实践意义。[方法/过程]结合OCA扩展理论、群际关系理论、舆情场势理论以及SIC理论，通过系统动力学分析意见领袖作用、前因变量及其动因机制，构建意见领袖影响力评价体系的一般性框架，提出一种变权重灰色关联度的意见领袖甄别算法，并以舆情话题"11·3留日女生遇害案"进行实证研究。[结果/结论]"蝴蝶图示"架构了意见领袖作用与前因变量的因果关系及反馈回路，揭示了舆情系统内社群生态与意见领袖作用协同演化的内在机理；本文提出的理论模型具有多维度测度、权重集科学、算法性能优越等特点，适用于社交网络中意见领袖形成的动态过程。 相似文献
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[目的/意义]网络热点事件中网络暴力受到多种因素影响,对其分析能够了解网络暴力传播规律,为舆情引导提供方法指导。当前网络舆情研究主要集中在主题挖掘、情感分析、行为分析以及意见领袖识别等领域,网络暴力传播规律研究相对较少。[方法/过程]本文以网络热点事件为研究对象,首先,获取事件下评论用户的组织关系、评论文本、年龄等数据;其次,对事件负面程度进行评分以及对评论文本的暴力属性进行标注;最后,通过计算意见领袖影响力指数、高质量评论指数等网络要素,分析这些要素与网络暴力之间的相关关系。[结果/结论]对10个网络热点事件进行分析,结果表明：事件负面程度（r=0.99）、负面意见领袖影响力指数（r=0.79）、负面高质量评论指数（r=0.77）与网络暴力之间呈正相关关系;网民年龄（r=-0.61）、正面意见领袖影响力指数（r=-0.86）、正面高质量评论指数（r=-0.81）与网络暴力呈负相关关系。事件负面程度、意见领袖、高质量评论、网民年龄是网络暴力影响因素。 相似文献
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[目的/意义] 准确把握突发事件网络舆情的的周期性演化规律,以便在关键节点上进行有针对性的舆情疏导。[方法/过程] 以2010-2015年的95篇核心期刊论文、28篇硕博论文与15篇英文文献作为主要研究对象,从过程与要素视角,对突发事件网络舆情的演化阶段、关键节点与影响因素等进行归纳分析。[结果/结论] 从过程视角看,形成期重点应对舆情源头进行遏制;发展期重点应对关键节点进行监测;消弭期重点应对舆情的二次衍生进行预防。从要素视角看,不同利益群体间的博弈推动舆情逐步升级;议题的存活与衍生决定舆情的复杂多变;情绪化动员诱发负向舆情的积累扩大。现有研究视角均存在不同程度的局限,未来应注重多维研究视角的综合运用,以应对更加复杂多变的网络舆情。 相似文献
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[目的/意义]突发事件情境下,及时有效地回应舆论关切成为舆情管理中的重要议题,梳理总结突发事件舆情观点研究现状与发展趋势有助于该领域研究开展与实践指导。[研究设计/方法]采集国内外有关突发事件舆情观点的科学文献,从信息分析过程角度出发,分为舆情观点识别、舆情观点组织和舆情观点分析三个方面进行综述。[结论/发现]随着知识图谱等技术优化与应用的不断推进,舆情观点研究可从识别细粒化、组织结构化、分析系统化等方面加以深化,在构建层次化舆情观点信息组织架构及图谱原型的基础上,建立系统化舆情观点多维演化分析框架与应用范式。[创新/价值]从信息分析过程的角度对突发事件舆情观点研究进行总结评述,为突发事件情境下舆情观点与知识图谱的深入融合应用提供参考。 相似文献
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[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。 相似文献
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突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感图谱研究 总被引：3，自引：0，他引：3
[目的/意义]构建突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感网络图谱,以可视化的方式分析突发公共卫生事件中各类利益相关者的情感状态和分布,探寻利益相关者之间的情感传播路径,并结合舆情话题综合分析利益相关者的情感演化态势。[方法/过程]以"魏则西事件"为例,通过微博转发关系构建微博用户的社会关系网络,同时标识各用户的利益相关者类型,并计算用户的情感类型及情感强度嵌入社会网络中构建出社会网络情感图谱。[结果/结论]普通群众的情绪更强烈且易受意见领袖影响,在事件爆发期和蔓延期,主流媒体和自媒体对普通群众的情感影响较大,在衰退期,政府人员和医护人员的参与增加且情感影响变大。随着舆情的演化,各类利益相关者的主导情感也随着变化,自媒体和企业在情感传播中起重要的桥梁作用。 相似文献
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[目的/意义]健康超话中存在基于规则设定的形式意见领袖和发挥实际作用的真正意见领袖。甄别健康超话中真正的意见领袖并分析其对不同类型用户参与行为的引导作用,有助于健康超话的管理和发展。[方法/过程]首先,基于用户活跃度、话题相关性和网络位置三个属性构建三层次意见领袖甄别模型;其次,通过量化计算意见领袖影响力,分析健康超话中意见领袖的引导作用;最后,以“系统性红斑狼疮”健康超话为例进行实证研究。[结果/结论]三层次模型能够筛选出健康超话中实际的意见领袖,其甄别效果优于单一属性的识别方法。意见领袖对健康超话中的信息传播呈现正面引导作用,对不同参与类型的用户以及用户的不同参与行为均有影响。 相似文献
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[目的/意义] 新冠肺炎疫情是新中国成立至今传播速度最快、传染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件，微博是新冠肺炎疫情舆情传播的重要场域，加强突发公共卫生事件微博舆情的针对性研究，利于有效应对突发公共卫生事件舆情。[方法/过程] 基于社会网络分析法，探索新冠肺炎疫情舆情传播的网络结构特征、各传播主体的位置与角色。[结果/结论] 新冠肺炎疫情微博舆情体现出总量巨大、节点林立、关系复杂的网络特征；不同类型的微博用户在网络中的传播作用各不相同，官方媒体微博、商业媒体微博、自媒体微博在突发事件舆情网络中占据不同的传播位置、具有不同等级的传播能力；在突发公共事件舆情应对和引导过程中，应当推动各类媒体的广泛合作。 相似文献
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[目的/意义] 提出网络舆情场内观点簇丛的情感极化度测算方法，为量化舆情受众情感态势和识别极化群体提供依据。[方法/过程] 首先明确舆情受众情感极化的条件，再通过设置条件阈值筛选出满足条件的观点簇丛，在此基础上引入3个极化指标（受众吸引率、极端受众增长率、极化情感增长率）描述观点簇丛在测度时间窗口内的情感发酵程度。最后利用平滑权值，对观点簇丛在不同测度阶段的情感表现进行加权综合，得出其整体情感极化程度值。[结果/结论] 观点簇丛在每个时间窗口的情感表现能为阶段性的舆情受众情感极化干预提供判断依据，而综合的情感极化度有助于准确识别场域内的敏感话题及群体，便于网络舆情的精准管控。 相似文献
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[目的/意义]微博加V用户由于自身特性更容易成为网络中的意见领袖,然而目前研究焦点往往是"大V"用户,忽略了"中V"用户。以新浪微博的"中V"用户作为研究对象,对"中V"用户的传播特征和舆情引导力进行分析,进而提供针对"中V"用户的管理建议。[方法/过程]以罗一笑事件为例,从事件演进和用户类型两个维度对"中V"用户传播特征进行分析;同时结合情感计算模型、意见领袖指标评价法构建出用户属性矩阵,对"中V"用户舆情引导力进行研究。[结果/结论]通过对"中V"用户的研究发现,"中V"用户具有舆情引导力较强、专业性较强、商业色彩弱、粉丝同质性高等显著特征,并提出相关管理建议。 相似文献
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[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化形成和演化受到来自物理空间、社会空间、信息空间的诸多风险致因因素影响,群体极化风险识别是在对其演化机理全面梳理基础上,对是否产生风险的判断,是社会风险评估和管控的前导性环节。[方法/过程]文章论证了极端观点是群体极化风险存在的最主要具象形态,分析了极端观点的特征,构建了极端观点的TCMCR识别模型,基于自我归类理论中引用的原型性概念来识别极端观点,以元对比率的值表达观点的原型性,并以突发新冠疫情下的“辉瑞新冠小分子药物”舆情为例进行了实证研究。[结果/结论]文章构建的模型对突发事件网络舆情群体极化的极端观点进行有效识别,实证研究结果显示观点O13发生了群体极化现象,形成了群体极化风险。 相似文献
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[目的/意义]近年来,引入大数据技术对网络舆情进行整合治理已成为趋势,如何精准识别舆情发展阶段是舆情治理的重要内容。[方法/过程]文章依据网络舆情系统理论与网络舆情生命周期理论,聚焦突发公共事件网络舆情衰退期,构建突发公共事件网络舆情衰退期研判指标体系;通过Python爬虫技术获取数据,结合SKEP算法及RBF神经网络进行多案例实证分析。[结果/结论]文章构建了突发公共事件网络舆情衰退期研判指标体系,RBF神经网络验证了指标体系的可行性,提出了应对不同突发公共事件网络舆情衰退期的引导策略。为政府网络舆情治理、定位网络舆情关键节点、加速网络舆情衰退提供相应的理论参考。 相似文献
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[目的/意义]利用传染病模型构建基于用户心理特征的双微耦合网络舆情演化模型,为网络舆情的危机应对和正确引导提供参考。[方法/过程]选用微博微信社交平台构建双微耦合网络,利用改进传染病模型模拟网络舆情在双微耦合网络中横纵向传播过程,通过仿真实验分析基于用户心理特征的双微耦合网络舆情演化机理。[局限]在案例选取和数据处理方面还有一定局限。[结果/结论]仿真实验发现耦合作用能加速舆情传播,控制舆情传播要求对双微平台同时采取措施。猎奇心理对用户舆情传播影响较小,权威效应提高会使网络中传播者下降3%,从众心理过大会导致传播者数量增加6%。改进SEI2R构建的舆情演化模型能够有效揭示社交媒体耦合网络舆情演化机制及用户心理特征对舆情演化的影响,可为相关部门舆情预防和控制提供参考。 相似文献
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[目的/意义]重大突发事件网络舆情极易引发公众恐慌,带来一系列的社会问题,全面剖析导致重大突发事件网络舆情触发的多重因果路径,具有重要的现实意义。[方法/过程]采用NCA与fsQCA相融合的方法,选取2020—2022年有关新冠疫情的90个网络舆情事件作为研究材料,基于PSR框架的视角,探究了舆论聚合、传播渠道、权威媒体、公众关注、事件热度、时间跨度、危害程度7个前因条件的要素组态对重大突发事件中网络舆情触发的影响机制。[结果/结论]研究发现,单个因素不构成重大突发事件中网络舆情触发机制的必要条件,单个因素对重大突发事件中网络舆情触发的作用是有限的;挖掘出了9种重大突发事件中网络舆情触发机制的条件组态,事件热度、权威媒体、公众关注为核心条件;归纳出重大突发事件中网络舆情触发机制的三种理论驱动模式,即事件驱动型、权威主导型、公众诉求型。以期提高政府重大突发事件网络舆情引导的精度和效率,提高政府公信力。 相似文献
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[目的/意义]剖析舆情卷入风险感知下社交媒体用户非理性行为的生成要素,阐释用户认知—动机—行为之间的关系,为舆情风险治理和用户行为管控提供科学参考。[方法/过程]基于问题解决情境理论,整合风险信息搜寻与加工模型（RISP）和扩展平行过程模型（EPPM）,厘清舆情卷入风险感知下社交媒体用户非理性行为影响要素联动关系和驱动路径,从需求触发、认知控制、情绪发酵、行为反馈4个阶段构建舆情卷入风险感知下社交媒体用户非理性行为的生成机理模型。[结果/结论]针对舆情卷入风险感知下社交媒体用户的非理性行为,应从需求引导、信息监管、情感重塑、技术赋能4个方面进行规制,引导用户理性辨识舆情风险并做出科学决策。 相似文献