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[目的/意义]探索突发公共卫生事件网络舆情发展周期中的主题和情感演化历程,研究影响网民情感波动的因素,为网络舆情有效管控提供决策支持。[方法/过程]结合博文数量的时序特征和生命周期理论进行周期划分,利用LDA模型、BERT-BiLSTM-Attention模型构建研究框架,探究不同周期的舆情主题差异及情感演化。[结果/结论]线下病毒变异演化和线上舆情主题与情感演化具有关联性。在新型冠状病毒变异语料库中,BERT-BiLSTM-Attention模型分类准确率为0.8817,F1值为0.8778,其在情感演化分析上具有优越性。构建的“数据采集预处理、舆情周期划分、主题演化和情感演化到获得策略输出”的全过程分析框架对相关部门有效引导网络舆情提供了决策支持和理论支撑,BERT-BiLSTM-Attention模型能更准确地进行情感分类。[局限]数据源单一,面向时间维度上的演化历程未进行时空结合的演化分析。 相似文献
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[研究目的]关注网络舆情事件热度高峰期对于政府相关机构及时监测可能产生的衍生话题具有重要意义。为了有效检测和控制网络事件传播,更好地为制定事件预警策略提供理论依据,提出一种基于LTTB-KSC算法的网络舆情事件热度高峰期预测方法。[研究方法]首先使用LTTB-KSC算法对热度序列聚类,然后借助三次样条插值法和高斯混合模型构建每一类的热度高峰函数,接着分析每一类函数曲线特征并将事件热度高峰划分为单高峰、高-低峰、低-高峰三种变化模式,最后使用DTW距离预测网络舆情事件热度高峰期对应的时间范围。[研究结论]实验结果表明,LTTB-KSC算法在聚类效率和效果上都优于KSC算法,提出的热度高峰变化模式能够为热度高峰期时间范围的预测和衍生话题的监测提供新思路。 相似文献
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[目的/意义]区块链环境下网络舆情传播过程及影响因素模型分析，可更好地保证网络虚假信息传播的可追溯性，对实现网络舆情治理和打造网络舆情生态空间具有积极作用。[方法/过程]本文基于信息传播理论和信息生态理论，分析了区块链环境下网络舆情的传播过程，构建了区块链环境下网络舆情传播影响因素模型。采用网络爬虫获取Minds平台社交媒体数据对提出的模型及假设进行验证。[结果/结论]研究结果表明，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力是影响区块链环境下网络舆情传播的重要因素。其中，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力对区块链网络舆情传播态势有正向影响，图片信息上链偏好和视频信息上链偏好对区块链信息偏好有正向影响，信息上链偏好同区块链信息偏好呈负相关，区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响，区块链信息偏好对区块链环境热度有正向影响；上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。研究丰富了区块链环境下网络舆情传播过程的理论和算法，从网络舆情传播影响因素的视角出发提出了治理区块链环境下网络舆情空间生态的对策建议。 相似文献
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[目的/意义]探究企业网络舆情的影响因素有助于提升企业决策层对网络舆情的治理成效,对留存用户群体、维护企业形象减少企业损失具有实践意义。[方法/过程]以企业舆情为研究对象,围绕舆情事件、企业、政府、媒体、网民群众五个舆情维度,结合近两年20起企业网络舆情事件案例,采用QCA方法进行单因素分析与组态分析。[结果/结论]媒体报道准确度是造成企业网络舆情热度高涨的关键性成因,企业形象的影响作用最小,企业负面事件引起的网络舆情是多种影响因素共同导致的。企业应对舆情时应端正态度,注意回应频次以及方式方法,避免不当言论倾向;在注重生产质量、营销宣传等基础企业活动之外,企业应尽可能避免卷入刑事、民事以及激发公众爱国情绪的事件当中。 相似文献
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[目的/意义]对突发事件情境下的舆情引导能力进行成熟度诊断,揭示影响舆情引导效果的关键因素,有助于政府提升舆情引导能力成熟度,避免网络舆情危机。[方法/过程]首先构建政务微博舆情引导能力评价指标体系,由账号基本信息、信息发布、议题设置、互动和博文影响力5个维度共17个特征组成。然后以沈阳市、大连市、长春市和石家庄市的政务微博为研究对象,采集其在2020年12月至2021年2月间的博文和评论数据。最后确定舆情引导能力评价指标权重,进行能力成熟度诊断。[结果/结论]政务微博舆情引导能力成熟度诊断模型有第一级(混沌—有意识)、第二级(萌芽—有规范)、第三级(发展—有效)和第四级(成熟—高效)4个级别,议题设置维度对舆情引导能力成熟度等级影响最大,其次是信息发布维度和博文影响力维度,为政府部门引导突发事件的舆情发展提供指导建议。 相似文献
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[目的/意义]探索河南暴雨事件的网络舆情情感演化特征,为自然灾害事件网络舆情治理提供参考。[方法/过程]基于网络舆情发展中情感演化视角,构建了河南暴雨事件网络舆情处理分析模型,以微博舆情数据作为研究对象,采用SnowNLP、词云等方法揭示其情感特征和情感倾向。[结果/结论]网络舆情处理分析模型能够合理划分舆情演变阶段,发现舆情演变规律,为相关部门提供有针对性的引导策略及理论支撑。 相似文献
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[研究目的]针对突发事件中多种网络舆情信息交互传播的现象,构建双网络舆情信息交互传播SE2I2R2模型并仿真分析其传播演化趋势及影响因素,为及时高效开展多网络舆情的引导干预工作提供有益指导。[研究方法]在传染病SEIR模型的基础上,通过量化舆情信息的吸引力和相关性因素,构建复杂网络上的双网络舆情信息交互传播SE2I2R2模型,并在真实社交网络Facebook数据集上进行仿真分析,揭示双网络舆情交互传播的演化规律。[研究结论]仿真结果表明,当舆情信息相互冲突(强负相关)时,有优先权的舆情信息具有明显的传播优势;当舆情信息呈正相关时,舆情传播个体之间持续发生着状态转移,舆情传播演化至稳态的时间(弛豫时间)显著延长,且人群接纳程度显著提升;当舆情信息吸引力差距较大时,强势舆情信息对弱势舆情信息的传播产生较显著的抑制作用。 相似文献
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[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。 相似文献
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[目的/意义]旨在为有关部门及时分析和应对舆情提供参考。[方法/过程]通过爬虫搜集媒体上的舆情数据,计算舆情热度并划分舆情演化阶段,利用TextRank算法提取不同舆情阶段的关键词,采用Python语言的Snownlp库进行文本的情感分析,构建公安舆情分析模型,并通过“六安事件”对该模型进行验证。[结果/结论]该模型从热度、关键词与情感三个维度较好地对公安舆情数据进行分析和挖掘,有助于及时有效地处理社交媒体上的公安舆情数据,为公安舆情分析提供新的途径。 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(3):103287
In the context of the COVID-19 epidemic, a “double-hazard scenario” consisting of a natural disaster and a public health event occurring simultaneously is likely to arise. Focusing on this double-hazard scenario, this study developed a new opinion dynamics model that verifies the effect of opinion dynamic in practical applications and extends the realistic meaning of the logic matrix. The new model can be used to quickly identify changing trends in public opinion about two co-occurring public safety events in China, helping the government to better anticipate and respond to these real double-hazard scenarios. The new model was tested with three real double-hazard scenarios involving natural disasters and public health events in China and the simulation results were analyzed. Using visualization and Pearson correlation coefficients to analyze more than a million items of network-wide public opinion data, the new model was found to show a good fit with reality. The study finally found that in China, public attention to both natural hazards and public health events was greater when these public safety events co-occurred (double-hazard scenario) than when they occurred separately (single-hazard scenarios). These results verify the coupling phenomenon of different disasters in a multi-hazard scenario at the information level for the first time, which is greatly meaningful for multi-hazard research. 相似文献
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[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以“新冠肺炎疫情”事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情治理提出了建议。 相似文献
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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
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［目的/意义］研究突发传染病舆情热度的发展趋势,能够为制定舆情引导策略提供参考,具有重要的理论意义。［方法/过程］本文首先构建微博舆情热度评价指标体系,基于信息熵确定各个指标的权重,然后对求得的舆情热度趋势值进行分类,在此基础上,建立基于BP神经网络的突发传染病舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取"MERS病毒卫生突发事件"的舆情热度数据进行实例分析,预测该突发传染病事件的发展趋势,从而验证模型的可行性。［结果/结论］实验结果表明,该模型能有效预测突发传染病舆情热度趋势,进而为舆情管控提供决策支持。 相似文献
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[目的/意义] 新型冠状肺炎防治的科研信息报道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。如何引导突发公共卫生事件科研信息报道网络舆情走向成为重要课题。[方法/过程] 本文选取"双黄连事件"作为研究案例,在新浪微博上分别爬取原始话题和回应话题下的发帖、转发和评论等数据,通过统计分析法、情感分析法等方法讨论科研信息报道的社会热度和公众态度,分析官方媒体和权威专家的回应对事件舆情发展的影响。[结果/结论] 研究结果发现,公众高度关注科研信息报道,并表现出较为极端的情绪;而官方媒体和专家的权威回应会影响到事件的话题热度,进而影响公众情感取向。官方媒体具有强大的传播力和影响力,成为公众获取科研信息的主要途径。在此基础上,构建了"官方媒体-权威专家-普通公众"三方协同的管控机制,以有效应对突发公共卫生事件科研信息报道所引发的网络舆情。 相似文献
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[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