基于超网络的舆情信息传播机制分析

通过对网络舆情的分析,将舆情系统映射为舆情事件网络和网民社会网络构成的超网络体系。利用网络链接分析法,就舆情事件网络、网民社会关系网络和事件—网民网络对舆情事件信息传播的机制进行系统分析,从舆情事件链接预测、网络意见领袖的传播影响、网络信息推荐方式等方面,提出了网络舆情信息传播控制的建议。     

基于社会网络分析的移动舆情传播模式及监管策略研究

[目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律,使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用,使其理论和方法更加完善,也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。[方法/过程]在对研究对象界定的基础上,利用社会网络分析法（Gephi软件）结合新浪微博"大学生理财"的话题所采集的基础数据,对移动网络环境下舆情传播特征、过程、规律进行实证研究,参考研究结论提出具体监管对策。[结果/结论]验证了社会网络分析方法对于移动环境下网络舆情信息传播研究的有效性和实用性,说明了移动环境下网络舆情信息传播的大致特点,并且为今后进行此项研究提供了新的思路,为实践层面监管网络舆情信息传播提供了借鉴模式。     

突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析——基于“11·16校车事故”的实证研究

运用社会网络分析方法(SNA)研究信息在突发事件网络舆情传播中的整体结构和结点在网络中的位置及相互关系,研究舆情网络传播结构对信息的传播路径、传播速度和传播范围的影响问题。以突发事件"11·16"校车事故为实证研究对象,生成"11·16"舆情传播网络拓扑图,基于邻接矩阵数据对信息传播网络进行了整体网络结构、内部子结构和个体位置结构测度,并根据研究结果提出网络舆情引导政策建议。     

基于马尔可夫链的政府负面网络舆情热度趋势分析--以新浪微博为例

微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。     

新媒体环境下突发环境事件网络舆情风险信息感知模型

[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。     

信息生态视角下移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素研究

[目的/意义]移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素的分析,可以更好地了解移动短视频用户的行为特征及影响因素,从而帮助网络舆情监管部门加强移动短视频网络舆情管理。[方法/过程]文章以计划行为理论为基础,基于信息、信息人、信息技术、信息环境和谐发展的信息生态视角,构建移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素模型;采用问卷调查和结构方程研究方法,使用SPSS 22.0和AMOS 21.0软件对数据进行统计分析和模型验证。[结果/结论]研究结果说明,信息、信息环境、信息技术3个因素通过传播意愿对移动短视频UGC网络舆情传播行为产生正向影响;信息因素对移动短视频UGC网络舆情传播意愿影响最大,其次是信息环境和信息技术。     

基于微博的网络舆情动力学研究

为研究基于微博的网络舆情的传播机制,本文基于微博平台,结合小世界理论,以网络舆情的生命周期为脉络,构建出基于微博的网络舆情传播模型,并且结合具体案例对模型进行仿真验证,同时预测其未来发展趋势。     

基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析

[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。     

重大疫情防控中的网络舆情及其信息治理策略——基于“弹簧”动力模型分析

[目的/意义]遵循网络舆情演化规律开展高质量的信息治理,是有效化解重大疫情防控中网络舆情事件的必然选择,也是对重大疫情防控精准化、科学化水平的重要检验。[方法/过程]基于弹簧运动的受力原理,借助系统动力学及营力系统理论建构一种“弹簧”动力模型,用以描述信息压力、信息支持力、信息驱动力、信息阻滞力等内外营力的相互作用,以及这些作用力在网络舆情蓄力生成、反弹加速、异化驱动、减速终结等四个动态演进阶段的各自表征。[结果/结论]重大疫情防控中网络舆情的信息治理策略应从前置端口环节守住信息传播“关口”,从中间过程环节打造数字治理格局,从后置反馈环节强化网络舆情监管。     

突发事件网络舆情关键节点识别及导控对策研究——以“大贤村遭洪灾事件”为例

[目的/意义]当今,在多极化信息传播模式下,及时防范和有效处理突发事件网络舆情迫在眉睫。[方法/过程]采用社会网络分析方法,结合具有典型代表意义的突发事件案例,对其产生的网络舆情数据加以采集与组织,接着进行了突发事件网络舆情传播的定量化的测度分析,试图挖掘与识别关键节点并解释其内在的结构特征与演变规律。[结果/结论]根据本文案例研究结果,提出了针对突发事件舆情传播网络结构本身的控制对策;借助香农信息通信理论,提出了针对舆情主体的信源（政府）—信使（媒体）—信宿（公众）思维变革的突发事件网络舆情引导对策;基于善治理论,提出了政府应坚持"善治"理念,与公众协同管理的突发事件网络舆情引导对策。