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[目的/意义]探索网络舆情受众体参与舆情事项创建传播的动机,为把握网民心理,引导网络舆论正确走向提供理论依据。[方法/过程]基于定性与定量混合的研究视角,依据扎根理论采集研究资料并通过编码从中抽离出10个动机范畴,根据形式概念分析理论结构化分析动机范畴的关系意义,为原始资料编码过程融入定量思维。[结果/结论]揭示受众体的3种参与动机对舆情事项的危机程度、突发程度、管控难度的影响,为从参与动机的视域下划分受众群体、有的放矢地干预网络舆情提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义] 从定量化角度研究舆情群体极化现象,建立网络舆情群体极化度的量化计算和极化趋势预测方法。[方法/过程] 从物理学中场的思想出发,引入观点势场描述舆情场内各网民节点间观点的相互作用,构建个体观点势和舆情场观点势场强度的计算模型和观点演化模型;该模型考虑了实际网络舆情传播的天然社区特性、节点观点影响力特性、观点的惯性特性和网民节点虚实的时变特性,认为个体网民观点的演化主要受所处舆情场的观点势强度、自身观点惯性的影响;通过仿真实验,重点分析模型中舆情子场是否封闭、节点虚实转换触发阀值、观点势影响因子等影响因素对网络舆情群体极化的影响。[结果/结论] 仿真结果表明该模型与实际网络舆情观点传播与舆情极化形成过程较为相符。所提出的模型中网民观点间的相互作用通过舆情场这个中介完成,相较于基于网民个体之间观点直接相互作用的舆情演化模型,其复杂性和实现难度大大降低,利于基于模型构建实际网络舆情极化预测与监控系统。 相似文献
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[目的/意义]研究大数据环境下多媒体网络舆情信息传播要素和运行机理,为相关部门加强网络舆情信息监管提供参考。[方法/过程]以大数据技术、舆情理论、信息传播理论为基础,对大数据环境下多媒体网络舆情的特征进行分析,深入探讨大数据环境下多媒体网络舆情传播的主体、客体、媒体、本体、空间5个要素,在此基础上重点归纳总结大数据多媒体网络舆情传播机理,并构建传播机理的总体关系架构。[结果/结论]揭示多媒体技术环境下网络舆情信息传播的内在运行规律,为大数据环境下多媒体网络舆情信息传播的研究提供新视角。 相似文献
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[目的/意义]多媒体网络舆情知识库群互操作机理能够快速、高效、精准地为政府舆情监管部门提供网络舆情监控服务。[方法/过程]在探讨多媒体网络舆情知识库群互操作相关研究的基础上，对多媒体网络舆情知识库群互操作要素、机理进行分析，从数据聚合、子库协同、调度管控、算法匹配、需求反馈、交互服务、协议适配7个方面展开知识库群互操作机理论述，并深度解析机理与要素、过程以及机理间的相互作用关系。[结果/结论]完善多媒体网络舆情知识库群互操作的基础理论研究，为多媒体网络舆情知识库群建设提供可靠的理论依据。 相似文献
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多媒体网络舆情演进机理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]研究多媒体网络舆情传播过程和演进机理,以准确掌握网络舆情演变规律,为相关部门增强网络舆情信息监管并引导网络舆情良性发展提供参考。[方法/过程]搜集国内外多媒体网络舆情相关文献,结合传播学理论,以大数据时代背景下多媒体网络舆情的分类、特征为基础,研究其发展规律、演进要素,从系统动力学的角度剖析多媒体网络舆情演进机理,并进行实证研究。[结果/结论]揭示大数据时代背景下多媒体网络舆情传播特点,阐释了多媒体网络舆情演进阶段、演进要素和演进机理,为大数据背景下多媒体网络舆情信息传播的深入研究及监管提供一定参考。 相似文献
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[目的/意义]研究移动互联网络环境下舆情信息传播路径和传播规律,为相关部门加强社会舆情信息监管提供参考.[方法/过程] 在理论研究层面,基于社会网络分析法,从点度中心性、中间中心性和接近中心性3个属性出发,对移动端和非移动端雾霾网络舆情信息传播进行对比分析;在应用研究层面,以新浪微博中雾霾话题信息为例,采用Java编程方式接入新浪网API开放平台获取新浪微博数据,使用Gephi软件及数理统计分析工具绘制有关图表.[结果/结论]揭示了移动环境下网络舆情信息传播特点,验证了社会网络分析法在移动环境下网络舆情信息传播研究中的有效性,并为移动环境下网络舆情信息传播的研究提供了新的研究视角,为实践层面移动环境下网络舆情信息监管提供了分析工具. 相似文献
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网络舆情信息传播动力机制的比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]网络舆情信息传播是一个系统的、动态的复杂生命周期,研究网络舆情信息传播的动力机制,有助于更好地理解其复杂性和系统性。[方法/过程]对有关网络舆情动力机制的研究文献按照内部动力和外部动力两个维度进行聚类分析,并对系统要素和技术模型展开对比分析,构建网络舆情信息传播动力机制的完整框架。[结果/结论]已有研究围绕参与主体、事件信息、载体平台和外部环境等维度开展系统要素分析,并按照多维度因素影响模型和单维度因素影响模型模拟网络舆情的形成过程。通过分析网络舆情各要素之间的互动博弈过程,总结出网络舆情信息传播的动力机制建模流程。研究建议未来研究要朝着小世界、大数据以及云传播方向发展。 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] 旨在通过对突发事件舆情研究,探索危机传播管理中的舆情研判方法,并进一步为政府信息公开提供实操方法的建议。[方法/过程] 在理论研究层面,基于危机传播的基本要点,对信息发布效果和舆情实时反馈进行综合分析;在应用处理层面,以新浪微博中“天津爆炸”事件相关信息为例,爬取新浪微博全量数据,基于危机传播领域知识和信息发布文本构建领域词表,并结合危机传播阶段特征,对全量数据进行主题提取和情感分析。[结果/结论] “后微博”时代,微博用户量下降,但其仍旧是突发事件信息公开和舆情扩散的主要阵地。探求突发事件下政府如何利用微博平台,收集、研判、应对网络舆情,为做好信息发布工作提供科学的分析方法和应对手段。 相似文献
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[目的/意义] 通过解构网络舆情场内涵、结构特征以及功能属性,进而将场理论引入到网络舆情管控治理的研究中,实现宏观与微观、定性与定量的网络舆情综合研究视角建构目标。[方法/过程] 在充分把握网络舆情的特征、运动过程和发展趋势的基础上,辩证地引入自然科学与社会科学中场论的观点与定义,从内涵和外延两方面解构网络舆情场的概念,并形式化地对网络舆情场的整体机能进行数理描述。[结果/结论] 网络舆情场的运动特征本质上是场域中客观存在的显性舆情信息与舆情受众主观认知的交互和作用的体现。因此网络舆情场的介入能将网络舆情管控对象间混乱复杂的关联体系化、规律化,进而实现网络舆情学术研究与实践需要之间裂痕的修复。 相似文献
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[目的/意义]网络环境下自媒体健康信息的扩散对公众的健康意识和行为具有极大影响。用户关系是自媒体信息扩散的路径基础,从社会网络的视角探究用户关系结构对自媒体健康信息扩散的作用,有助于剥离信息流动路径,对于提升公众健康教育效率与健康舆情控制水平都具有重要意义。[方法/过程]对自媒体关系网络映射以及信息扩散机理进行理论剖析,案例分析部分收集了某城市公立和民营医院官方微博运行的情况及关系数据,利用Ucinet6,采用指标分析及可视化的方式,观测网络整体及局部结构特征。[结果/结论]案例网络密度小,结构松散,阻碍了健康信息的有效流动;活跃节点的存在提示了网络中舆情控制的风险。在健康信息的扩散中,建议考虑以用户关系改变为手段优化网络结构,进而干预信息流动。 相似文献
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[目的/意义]针对当前我国多媒体网络舆情响应问题，梳理并提出以危机风险分型为基础的政府组织响应路径整合匹配、响应工作流程模型构建机理，以期为管理决策者提升资源整合能力、网络舆情危机精准响应效力提供参考。[方法/过程]对大数据环境下网络舆情危机动力要素的作用进行分析，提取出网络舆情危机风险分型的基础系数，并以多元结构网络舆情信息的多媒体传播路径为视角提取网络舆情危机风险分型叠加系数，再逐一提取各风险分型下网络舆情危机响应的工作要点。[结果/结论]根据主体结构要素、媒体效力要素、客体属性要素危机作用形态的排序组合，在其关系节点上建立多媒体网络舆情危机等级基数。根据本体成分分化后对舆情危机的不同影响效果，建立多媒体网络舆情危机加成系数。建立多媒体网络舆情危机风险分型模型，将舆情危机风险解构为等级系数和加成系数。从而更为准确地描述舆情危机的表征，有利于判断舆情危机的未来发展态势，提高与既往舆情危机案例匹配的速度与精准度。 相似文献
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［目的/意义］ 梳理网络舆情的研究进展,有助于厘清网络舆情研究的知识基础、传导规律、预警机制和治理策略等之间的内在联系和主题演化路径。［方法/过程］ 首先分析网络舆情的理论知识基础,然后结合现有研究,按照内容递进的规律将网络舆情研究分为影响因素、传导路径、预警机制以及引导治理策略四个主题,采用内容分析法和社会网络分析法对网络舆情进行主题关联关系分析和演化路径探索。［结果/结论］ 结果表明,生命周期理论、认知定势理论、沉默的螺旋、群体极化理论、蝴蝶效应理论和治理理论常作为网络舆情研究的理论知识基础,网络媒介环境、社会结构压力、网民心理、触发性事件、有效动员和社会控制力量六个因素被视为网络舆情演化的重要影响要素,且网络舆情、舆情事件、社交媒体、利益相关者、大数据和信息传播等六个主题与其他研究内容关系较为密切,在主题演化路径中发挥着重要桥接作用。 相似文献
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[目的/意义]无处不在的网络舆情信息深深影响甚至误导网络受众,探讨揭示网络舆情观点的方法,旨在拓展用户的认知深度和广度,提高大众对舆论的辨识能力。[方法/过程]从技术上对比分析观点提取方法间的差异,从认知上阐释网络舆论平台的群体智慧和受众个体的认知过程,进而明确LDA主题模型提取舆情观点的优势及路径。[结果/结论]结合舆论主题和情感因素,基于LDA的网络舆情观点提取,可从海量评论中判定深度评论,摘取主要观点,借助群众智慧,有效拓展个体思想和认知,为从大规模舆情中有序呈现受众观点提供新路径,也为舆情监测与疏导提供切实的依据。 相似文献
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[目的/意义]微博评论情感分类模型可以为相关舆情监管部门正确管控话题事件的发展状况和舆情提供一定的指导作用。[方法/过程]基于字词向量的多尺度卷积神经网络，运用多尺度卷积核改善微博评论中上下文信息有限的条件制约，构建基于字词向量的多尺度卷积神经网络微博评论情感分类模型；通过爬取"微博热搜整改"数据，对模型的可行性和优越性进行验证。[结果/结论]验证结果表明基于字词向量的多尺度卷积神经网络在微博舆情等上下文信息有限的短文本分类任务中表现良好。本文在理论层面为微博舆情情感分类提供了更为准确的情感分类理论模型及分类方法，在实践层面可以更好地指导舆情监管部门对舆情的情感倾向进行更好的引导和监管。 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