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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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网络舆情演化机理多维建模与仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过“成都女司机”微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是可行的,并且多维度模型很好地解释了网络舆情数据出现多个“峰值”现象,而网络舆情统计数据的实质是高维度模型曲线在时间轴的投影。 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】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]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。 相似文献
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[目的/意义]网络舆情风险信息涉及要素较多，为了提高网络舆情风险信息感知效果，在新媒体环境下构建了突发环境事件网络舆情风险信息感知模型。[方法/过程]建立突发环境事件网络舆情信息流风险指标集，赋予评价指标权重，对权重离散化处理，构成相似系数矩阵。通过舆情主体建模、舆情信息模型建立与网民情感模型建立3个部分分析网络舆情传播核心要素演化规律。在此基础上计算传播概率，确定用户传播信息的涉入程度，采用Logistic回归模型感知风险信息风险高低。采用决策树对舆情风险预警，实现突发环境事件网络舆情风险信息感知。[结果/结论]实验结果表明，所构建模型应用后的事件舆情情感演化情况分析准确性较高，各个事件的转发数量和恶意评论数量感知准确度较高，预警效果更好，有效提高了突发环境事件网络舆情风险信息感知效果。 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]通过对网络舆情数据的动态监测和异常感知,及时预警舆情异常,为政府掌握舆情决策的先动优势提供理论模型和可行思路。[方法/过程]分析大数据环境下激增、波动等网络舆情数据异常现象,明确舆情趋势预测、动态感知异常等异常数据监测机理。基于此,首先运用Gompertz模型进行舆情趋势区间预测,其次定义偏离度进行数据异常评级,并确定预警等级,实现异常数据的及时捕捉和快速预警。[结论/结果]通过实例验证,证明了模型可行性,可以为政府舆情引导程度提供度量依据,也为编制智能化的舆情监测软件提供算法支持。 相似文献
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[目的/意义]高校学生网络舆情的动态监测与防控一直是高校网络安全所关注的焦点。在新媒体环境下,如何精准地预测高校学生网络舆情的发生和演化,掌握高校学生网络舆情发生的动态和规律以便对其进行有效地防控已成为高校思想政治教育的核心工作。[方法/过程]为此,采用信息获取、数据清洗和信息聚类等网络舆情分析技术对高校学生网络舆情监测流程、监测方法和监测内容等予以研究。[结果/结论]结果表明以舆情信息聚类结果为基础,利用人工研判和技术手段相结合的方法可以提升对高校学生网络舆情的动态监测效率,进而可以有效地对高校学生网络舆情实施防控。 相似文献
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[目的/意义]新媒体环境下网络舆情信息传播对舆情的发展趋势具有重要的导向作用,对舆情进行监测有助于相关舆情管理部门对舆情信息传播进行有效引导,促进舆情事件良性发展。[方法/过程]本文基于信息熵理论,通过层次分析法构建评估指标体系,使用模糊综合评价法建立新媒体环境下网络舆情监测模型,针对舆情指标隶属度结果对监测等级进行分类。本文以新浪微博舆情热点话题"鸿茅药酒"作为数据源获取数据进行新媒体环境下网络舆情监测指标体系分析。[结果/结论]数据结果表明,新媒体环境下网络舆情热点话题"鸿茅药酒"事件的影响力级别为Ⅳ级,需舆情管理者及时监测舆情发展和走势。通过最终监测值对照监测级别可以帮助政府及相关舆情管理者及时采取针对性措施监测和引导网络舆情的良性发展。 相似文献
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考。[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性。面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型。[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7%,且具有较好的泛化能力。暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素。 相似文献
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［目的/意义］为研究政府干预对虚假舆情传播的影响。［方法/过程］首先,基于个体异质性,将群众进行分类,分析了各类群众之间的状态转移关系;然后,借鉴Bass模型,构建了在政府干预下虚假舆情传播扩散的数学模型;第三,使用Multi-Agent技术构建了群众状态转化逻辑关系来模拟仿真虚假舆情传播的规律;最后,考察了政府干预时间与干预强度对群众行为状态转化的影响。［结论/结果］经过理论建模和仿真分析验证了本文预测方法的有效性和可行性,将为政府准确把握虚假舆情传播规律、有效防控虚假舆情扩散蔓延提供理论依据。 相似文献
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[目的/意义]从数据层面探索信息公开与舆情演化之间的关系,为完善重大突发公共事件中的政府信息公开制度提供参考。[方法/过程]以政务微博为研究平台,选取新冠肺炎疫情事件为典型案例,聚焦病例信息公开及评论数据。使用内容分析法提取信息公开特征,基于SnowNLP模型计算社会情绪,结合焦点诉求分析舆情演化趋势。引入政府危机管理系列理论,探讨信息公开与舆情演化的双向作用机制。[结果/结论]信息公开不足会导致消极的社会情绪。随着信息公开工作的改进,公众诉求的态度和内容从一开始的强硬、笼统变得温和、具体。信息公开与舆情演化在周期上具有同步性,二者相互影响,这对于政府把握舆情规律,推进应急管理工作发展有重要意义。 相似文献
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[目的]研究大数据网络环境发展新形势下,通过概率分析判断导致危机爆发的关键环节,为网络舆情危机管理决策提供依据。[方法]使用贝叶斯模型作为分析工具,探究网络舆情危机关键节点诊断的流程和机理。建立网络舆情危机分类匹配模型和关键节点诊断模型。[结果]建立60个网络舆情危机事件训练组得出模型条件概率表,3个测试组样本经实证诊断结果与事实相符。[局限]贝叶斯网络结构的构建需要进一步通过定量分析进行优化。[结论]对网络舆情危机进行分型,并精确地从复杂变量中诊断出对危机态势最具影响的关键节点。 相似文献