基于扎根理论与词典构建的微博突发事件情感分析与舆情引导策略

[目的/意义]网民情感变化是影响政府舆情应对进程、政策、策略的关键。因此，构建科学高效的情感词典，对网民情感分析研究及应对策略的选择具有重要的实际意义。[方法/过程]结合扎根理论的质性研究特点，在情感词典的构造中融入突发事件演化规律影响因素，采用点互信息算法，TF-IDF，统计量等方法对微博表情符号词典及突发事件专属情感词典进行构建，编制了突发事件情感词典，随后选取"6.22"杭州保姆纵火案微博语料进行情感分析。[结论/结果]实验发现，与不加入影响因素的情感词典相比，本文构造的词典在准确率召回率等指标的对比中均得到了一定程度的提高。同时，结合扎根理论与主题分析的结果，对舆情发展的不同阶段所选择的舆情应对策略提供了参考。     

网络舆情突发事件预警指标体系构建

网络舆情突发事件预警指标体系是网络舆情危机管理的重要组成部分,本文在向专家发放的74份问卷调查的基础上,利用层次分析法构建了警源、警兆、警情三类因素和现象的网络舆情突发事件预警指标体系,并对影响这一指标体系的因素和现象进行排序,确定了影响权重。     

非常规突发事件网络舆情热度评价指标体系构建

非常规突发事件由于前兆不充分,具有明显的复杂性特征和潜在的次生衍生危害,而且破坏性严重,采用常规管理方式难以有效应对的突发事件.因其具有强烈的社会危害性,近年来备受学者们关注.网络作为非常规突发事件信息传播的载体和平台,使信息传播更迅速,也使事件影响力剧增.通过建立指标体系来衡量和评价非常规突发事件网络舆情热度,通过权重计算能够明确各个指标影响力大小,从而明确舆情涨落的深层次影响原因,为政府舆情控制、引导,以及预案制定等提供理论依据.     

重大突发事件下网络舆情传播中回声室网络结构研究

[目的/意义]在社交网络中回声室对重大突发事件下的社交网络舆情演进具有重要作用,研究重大突发事件网络舆情中回声室网络结构可以为相关部门的舆情引导和管控提供指导和帮助。[方法/过程]基于网络结构理论,利用社会网络分析法和情感分析方法,进行用户回声室网络结构识别以及用户回声室网络结构表征及网络同质性检验。在此基础上,构建重大突发事件中回声室网络结构分析模型,并结合重大突发事件“3·21”东航客机事故中典型舆情话题进行实证研究。[结果/结论]重大突发事件网络舆情中存在回声室效应,由于微博评论与转发机制的不同,回声室网络结构存在明显的网络特征差异,且评论机制更有利于社交网络在重大突发事件下的情感分享,并可以凝聚群体观点和用户想法,从而促进意见领袖在群内和群外成员之间的互动。     

面向公共安全领域的词典构建及其舆情事件识别研究

[目的/意义]旨在提出一种基于领域词典的突发公共安全领域舆情事件自动识别方法,有效识别公共安全领域的热点舆情事件,预防危机舆情事件,提高政府公信力。[方法/过程]首先以中国应急服务网中的公共安全事件语料为数据来源,提取并筛选公共安全领域的高频词汇;然后结合人工干预方式选择部分高频且与领域高度相关的种子词;随后以互信息方法计算种子词与语料中的其他词汇共现概率(点互信息),同时以与种子词具有较高点互信息的词汇作为领域候选词,并结合人工审核方式对候选词汇进行调整。最后在对待识别语料进行文本表示的基础上,将其与词典中的领域词汇进行匹配,并以语料中出现的公共安全领域词汇的数量和权重来判断待识别语料是否为突发公共安全舆情事件。[结果/结论]在标注语料上的实验结果表明,与经典的Naive Bayes方法相比,提出的方法能够有效提高公共安全领域热点舆情事件的识别准确率。     

突发事件网络舆情预警研究综述

在突发事件处置过程中,网络舆情预警是不可或缺的关键环节之一。对学术界关于突发事件中网络舆情预警的研究进行分析,认为中外学界的研究主要体现在对突发事件中网络舆情预警的存在问题的研究、网络舆情预警平台建设的研究、网络舆情预警指标体系构建的研究、网络舆情预警关键支撑技术和算法的研究,以及突发事件网络舆情预警机制的研究等。     

突发事件网络舆情研究探讨

突发事件网络舆情对国家稳定、社会和谐的影响愈加突出.对突发事件网络舆情研究框架、思路及方法进行了探讨,其总体框架由突发事件网络舆情演化理论、监测与预警方法、应对策略、数据/知识库四部分组成;研究思路坚持定性分析与定量分析相结合、社会科学与工程技术相结合、基础研究与应用研究相结合,将突发事件网络舆情演化理论、监测与预警方法、应对策略作为一个整体研究;最后借鉴军事领域中的战场态势分析和威胁估计的思想给出了具体研究方法.     

基于信号分析的突发事件网络舆情预警研究

本文首先介绍了信号分析的理论与方法,并把基于信号分析的突发事件网络舆情预警分为两个维度：信号纵向挖掘和信号横向防控。其次在两个维度中分别尝试提出了分析模型,并详细描述了分析步骤。最后总结了信号分析应用于突发事件网络舆情预警的优点。

Abstract：

This paper firstly introduces the theory and method of signal analysis,then divides the early warning of network opinion on emergencies based on signal analysis into two dimensions：vertical signal mining and horizontal signal control.The paper tries to propose an analytical model for each dimension separately,and describes the analytical approaches in detail.Finally,the advantages of applying signal analysis in early warning of network opinion on emergencies are summarized.     

基于N-Gram文本表达的新闻领域关键词词典构建研究

在互联网环境下,新闻数量以海量方式增长,对其进行智能化分类、知识提取处理迫在眉睫。基于此,主要研究了如何在原有关键词词典的基础上,提出一种发现新词的方法,并将提取出的未登录词添加到原始词库中,从而构造一部数量适当、覆盖面全、更新方便的关键词词典。基于大规模的新闻语料作为实验资源,采用了一种利用N-gram算法切分,用关键词抽词词典、停用词词典等过滤筛选非专名的新词识别方法。实验结果的测评表明这一方法是简便易行的。     

高校突发事件网络舆情传播影响因素研究

【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆 情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博 用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析, 研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度 通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选 取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创 新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。     

高校突发事件网络舆情回应机制研究

在界定高校突发事件网络舆情概念的基础上,指出高校突发事件网络舆情回应机制由信息汇集机制、事件研判机制、策略选取机制、资源动员机制、事件追踪机制和事后恢复机制构成。并深入剖析了各子机制的运行,从而使整个回应机制具有实践价值。     

突发事件网络舆情社会影响研究

为分析突发事件网络舆情的社会影响,以系列砍人事件为案例,在概念界定基础上,将网络舆情的社会影响分解为正向影响与负向影响、强影响与弱影响、态度影响与行为影响等形态,指出网络舆情社会影响的发生是不同群体谋求报复最大化或损伤最小化等理性计算的结果,认为突发事件网络舆情社会影响的呈现会带来族群裂痕、事件类化、行为同化等负面后果,提出应通过政府微型治理、媒体审慎报道、民众自我反思等方式消解其负面影响。     

高校突发事件网络舆情泛化现象研究

高校突发事件网络舆情呈现泛化现象.在界定高校突发事件网络舆情概念的基础上指出扩散速度快、破坏性强和舆情主体同质性强是其主要特征.指出舆情议题、舆情指向和舆情表达的泛化是高校突发事件网络舆情泛化的主要表现,而产生这种现象的原因主要包括网民成见系统的作用,媒介报道的倾向性和涉事高校的舆情引导,并简要分析这种现象的辩证性作用.     

基于情感倾向性分析的网络舆情情感演化特征研究

[目的/意义]旨在通过对网络舆情进行情感倾向分析和舆情追踪,为政府有效掌控网络舆情突发事件提供理论基础与决策支持。[方法/过程]以"罗一笑"事件为例,在建立加入特定事件语料情感分类词典和构建情感倾向分析模型的基础上,统计该事件微博文本的情感性强度和情感类型,从而划分网络舆情演化阶段。[结果/结论]揭示了舆情演化各阶段的特征与规律,据此提出引导网络舆情情感演化的相关建议。     

Ontology在领域词典构建中的应用

重点讨论如何基于Ontology的思想来构建领域词典的方法.首先给出了"领域知识"和Ontology的定义,并用框架知识表示方法来表示"领域知识".接着详细讨论了如何在Ontology思想的指导下,构建"领域词典".最后指出了在构建"领域词典"过程中面临的困难和存在的一些问题,并提出在未来的构建工作中的一些设想.     

基于CCM的突发事件网络舆情传播建模方法研究

[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算,设计舆情传播建模方法,为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法,提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征,之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系,构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化,通过系统特征的因果关系强弱和差异分析,揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现,各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平,即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外,不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同,因果关系越弱舆情演化不确定性越大。     

国内突发事件网络舆情研究进展

【Purpose/significance】With the development of multi type network platform and the frequent occurrence of emergencies, the research on network public opinion of emergencies has more theoretical value and guiding significance than ever before. This paper takes the network public opinion of emergencies as the object, and reviews the research prog⁃ ress and hot issues of network public opinion, so as to provide reference for grasping the research status and further expand⁃ ing research in this field.【Method/process】We select the relevant literature of emergency network public opinion in CNKI database, use CiteSpace to visually analyze the research institutions, core researchers and keywords in this field, and com⁃ pare the research of the characteristics of public opinion, the trend of the network, the content and the trend of the network, and the trend of the network.【Result/conclusion】Combined with the domestic literature review and summary, this paper ex⁃ plores the development trend of emergency network public opinion research, and puts forward the research prospect in this field.