社交网络舆情意见领袖研究:蝴蝶图示、甄别及影响力评价

[目的/意义]社交媒体环境下意见领袖与受众社群间形成了自运转、自循环的范围舆情系统，有效甄别意见领袖并评价其影响力对加强网络舆情管控具有实践意义。[方法/过程]结合OCA扩展理论、群际关系理论、舆情场势理论以及SIC理论，通过系统动力学分析意见领袖作用、前因变量及其动因机制，构建意见领袖影响力评价体系的一般性框架，提出一种变权重灰色关联度的意见领袖甄别算法，并以舆情话题"11·3留日女生遇害案"进行实证研究。[结果/结论]"蝴蝶图示"架构了意见领袖作用与前因变量的因果关系及反馈回路，揭示了舆情系统内社群生态与意见领袖作用协同演化的内在机理；本文提出的理论模型具有多维度测度、权重集科学、算法性能优越等特点，适用于社交网络中意见领袖形成的动态过程。     

基于时空大数据的社交网络舆情演化图谱研究——以“天和核心舱发射”话题为例

[目的/意义]社交媒体中网络舆情的传播使社会矛盾激化、集聚、引爆,对社会稳定和公众价值观都产生巨大影响。本文试图通过构建社交网络舆情演化图谱和时空数据分析探究舆情演化模式和规律。[方法/过程]本文基于知识图谱理论,以新浪微博平台上“天和核心舱发射”话题下的网络舆情为例,使用时空大数据挖掘技术,构建网络舆情演化图谱并挖掘包含空间维、时间维和属性维的舆情演化的时空效应。[结果/结论]舆情主体的不同属性呈现多维关联模式。基于不同时间序列,社交网络舆情演化主体关系在空间上存在明显的差异性。该事件下舆情演化符合事件演进规律,具有时空分异特征。本文的研究能够提升舆情监管部门的时空数据管理能力,为实施有针对性的管控措施提供指导。     

新型智库微信平台生态性评价指标及实证——基于信息生态视角

[目的/意义]随着微信在我国社会影响力的不断提升,很多新型智库在建设中越来越重视将微信平台作为提高智库影响力和进行智库成果传播的重要媒介,对新型智库微信平台构建效果的生态性评价成为当前智库微信平台建设发展中的重要问题。[方法/过程]基于"信息、信息人、信息技术和信息环境"和谐发展的信息生态视角,构建新型智库微信平台生态性评价指标。以我国党政、科研院所和社会机构的10家新型智库机构微信平台为样本,利用层次分析法确定各评价指标权重,结合模糊综合评价法对10家典型新型智库的微信平台生态性进行评价。[结果/结论]数据结果表明,所构建的评价指标具有一定的实用性和可操作性,可为新型智库微信平台生态性建设提供一定的理论和方法指导。     

大数据环境下多媒体网络舆情传播要素及运行机理研究

[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。     

学术社交网络问答质量智能评价与服务优化研究

[目的/意义]学术社交网络所提供的问答服务已成为学者们快速获取学术信息、解决学术问题的重要途径,实现基于机器学习的问答质量智能评价和服务优化对学术社交网络中优质内容传播具有重要意义。[方法/过程]以ResearchGate问答服务为研究对象,从结构化特征、内容特征、其他特征以及回答者特征4个维度构建答案质量评价体系,利用机器学习方法和数据增强技术进行答案质量分类预测。[结果/结论]SMOTE算法在处理不平衡样本时具备有效性;支持向量机在单一模型预测中,取得出色的分类效果;组合模型使预测精度得到进一步提升,基于随机森林、支持向量机、BP神经网络构建的组合模型分类性能最佳,以此为基础可通过搭建问答质量智能评价系统实现学术社交网络问答服务优化。     

社交媒体用户画像的构建及资源聚合模型研究

[目的/意义]基于用户画像创建社交媒体资源聚合模型,为资源的聚合提供参考,丰富和拓展其理论研究体系。[方法/过程]在深度剖析用户画像的内涵、算法的基础上,基于社交媒体分别构建用户画像和资源画像的模型,运用社会化标签系统方法,研究基于社交媒体的用户画像和资源画像之间的映射关系。借鉴领域本体的方法,通过对数据的深层次挖掘,利用资源聚合的原理,构建基于资源画像的社交媒体内部资源聚合模型和外部资源聚合模型。[结果/结论]在大数据时代,基于用户画像和资源画像的相关理论与方法,能够为社交媒体的资源聚合提供新的思路。     

危机管理视角下突发事件舆情主题演化与治理分析

[目的/意义]引入危机管理要素研究突发事件网络舆情的主题演变规律,为精准的突发事件网络舆情处置与动态决策提供新思路.[方法/过程]以特定突发事件的事实文本数据为来源,利用隐含狄利克雷分布主题模型,构建动态主题演化模型,挖掘社交媒体突发事件中的阶段划分与话题,并归纳出舆情危机的构成要素.[结果/结论]以PPRR和4R危机...     

信息行为嬗变视阈下移动用户社交媒体倦怠行为机理研究

[目的/意义]探究引起移动用户社交媒体倦怠行为的内在机理,有助于丰富信息行为理论,构建合理的移动社交媒体倦怠用户服务和管理体系。[方法/过程]文章分析移动社交媒体倦怠的原因要素和结果要素,构建移动社交媒体倦怠行为机理模型,在因素联动的数据标签映射下,基于数据驱动管理决策理念的PAGE理论范式内核,提出移动用户社交媒体倦怠管理与发展策略。[结果/结论]有效解析移动用户社交媒体倦怠现象的因果关系,构建的机理模型能够为用户信息行为研究提供理论与实践指导。     

区块链技术在网络舆情风险管理体系的应用研究

[目的/意义] 挖掘弹性管理和区块链理论在网络舆情风险管理体系建设的应用价值,克服传统管理体系的技术弊端,突破现有网络舆情风险管理的难点和痛点,提高网络舆情风险管理效率。[方法/过程] 基于网络舆情风险管理、弹性管理理论,确立网络舆情弹性风险管理的理论框架,进而应用区块链技术提出网络舆情风险管理系统体系,并对网络舆情风险识别和感知智慧分类账本、风险关联树以及智能合约进行详尽阐述。[结果/结论] 构建的舆情风险管理系统、区块链数据保障系统体系,及应用区块链技术的网络舆情风险识别和感知智慧分类账本、风险关联树、智能合约,使得舆情风险管理数据更安全、数据可追溯、组织弹性适应性更强,能有效指引有关系统开发,并增强网络舆情风险管理可控性、提高网络舆情风险管理效率。     

网络舆情推文的热度测度模型构建

[目的/意义]数据获取是网络舆情研究的第一个阶段，在大量数据面前，构建网络舆情推文热度测度模型能够快速筛选出能为网络舆情研究所用的数据。[方法/过程]借鉴信息论中平均自信息量的定义，使用层次分析法与Haker News排名算法构建网络舆情热度测度模型。[结果/结论]通过在微博抓取数据，计算得出针对该数据集的热度阈值，验证该热度测度模型的准确度。事实证明，网络舆情推文热度测度模型能够很好地完成推文热度的计算，并且能够达到较高的计算准确率。     

网络舆情信息受众的观点认知距离计量研究

[目的/意义] 量化展现网络舆情信息受众之间的观点认知距离与情感归属,澄清其情感倾向性的形成脉络,为科学应对群体性突发事件提供思路。[方法/过程] 切分舆情事项子话题,通过情感本体计算受众观点的极性强度,构建2-模的受众-关注焦点隶属矩阵和1-模的受众关系矩阵,并采用复杂网络可视化图谱对受众认知距离进行可视化展示,从网络舆情场的视角下阐述受众观点的互斥与耦合机制,描述受众情感倾向的形成脉络。[结果/结论] 对受众整体认知网络中不同类型的受众加以区分,揭示真实情景中的网络舆情场力的作用特点,为舆情受众情感疏导工作提供实践出发点。     

多媒体网络舆情信息传播要素细分及属性分析

[目的/意义]从不同维度对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，进而有效提升多媒体网络舆情信息的处理效率和利用价值。[方法/过程]通过文献调研法对多媒体网络舆情信息传播要素中的主体、客体、本体、媒体和环境噪音从类型和属性两方面进行分析，对多媒体网络舆情发展演化过程中产生的数据形式和内容进行系统梳理。[结果/结论]多媒体网络舆情信息数据类型多样，对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，有助于为多媒体网络舆情信息系统整合和数据库建设提供理论基础和研究思路。     

基于字词向量的多尺度卷积神经网络微博评论的情感分类模型及实验研究

[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。     

知乎平台用户影响力分析与关键意见领袖挖掘

[目的/意义]随着互联网技术的快速发展,知乎平台逐渐成为一个热议社会公众话题以及分享知识、经验的载体。因此,分析知乎平台中关键用户的影响力和挖掘其中的关键意见领袖在研究社交网络信息传播途径的过程中起到非常重要的作用。[方法/过程]通过提出改进的PageRank算法和HITS算法,分别基于知乎用户社交网络、问答网络构建用户影响力挖掘模型,能够准确、客观地识别出其中的关键用户及意见领袖。[结果/结论]实验结果表明,提出的PageRank算法和HITS算法能够有效挖掘出知乎平台中具有较为突出特性的关键意见领袖,并且算法的收敛速度较快,具有可复用性和迁移性。通过对知乎平台用户数据集进行处理和有效分析,成功建立用户影响力和关键意见领袖挖掘模型;同时,在具体话题上进行验证。因此,可以推断该模型有巨大应用价值和商业化推广前景。     

大数据网络舆情信息情感维度要素的关联模型构建

[目的/意义]情感维度是网络舆情信息预警级别的评定信号,其影响要素关联模型的构建能够较为清晰地描述各要素间及其与大数据网络舆情环境之间的错综复杂关系,从而为深入探讨大数据网络舆情信息的情感发展规律提供参考。[方法/过程]根据情感维度理论,从情感的种类、情感的转换、情感的唤起3个维度建构大数据网络环境下舆情信息情感维度要素关联模型。[结果/结论]实证分析结果表明:大数据舆情信息情感维度模型中舆情信息的情感级别与情感反应、情感焦点维度之间存在显著相关;情感指向与其他维度之间存在弱相关;情感维度模型中没有完全无关的要素。     

突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感图谱研究

[目的/意义]构建突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感网络图谱,以可视化的方式分析突发公共卫生事件中各类利益相关者的情感状态和分布,探寻利益相关者之间的情感传播路径,并结合舆情话题综合分析利益相关者的情感演化态势。[方法/过程]以"魏则西事件"为例,通过微博转发关系构建微博用户的社会关系网络,同时标识各用户的利益相关者类型,并计算用户的情感类型及情感强度嵌入社会网络中构建出社会网络情感图谱。[结果/结论]普通群众的情绪更强烈且易受意见领袖影响,在事件爆发期和蔓延期,主流媒体和自媒体对普通群众的情感影响较大,在衰退期,政府人员和医护人员的参与增加且情感影响变大。随着舆情的演化,各类利益相关者的主导情感也随着变化,自媒体和企业在情感传播中起重要的桥梁作用。     

基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估实证研究——以手机品牌在线评论数据为例

[目的/意义]针对中文网络客户评论,从消费者真实购买体验的网络平台上抓取在线评论信息,构建基于在线评论情感隶属度模糊推理的网络口碑监测评估方法,有助于企业实时监控网络口碑舆情。[方法/过程]以美国消费者满意度模型（ACSI）为基础,从感知质量、感知价值、感知期望和感知情感4个属性方面构建在线评论网络口碑监测评估模型,结合情感隶属度模糊推理算法,从数据准备、情感分析和网络口碑舆情监测评估3个研究阶段,通过模糊推理系统设定计算规则,采用Mamdani方法对网络口碑舆情进行监测评估。[结果/结论]以亚马逊手机品牌在线评论为例进行实例验证,提出的基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估方法得到较好的实验检验效果,可以为在线产品的网络口碑舆情监测评估提供信息决策。     

网络舆情场中信息受众观点测度的机理及路径分析

[目的/意义]整合定性与定量的舆情研究视角,统一多模态研究对象,实现网络舆情信息受众的观点测度,可修复网络舆情分析与治理的理论与实践裂痕。[方法/过程]通过引入网络舆情场的概念,对网络舆情信息受众、受众观点测度的内涵进行诠释,就网络舆情场与信息受众观点测度的逻辑关系加以辩证讨论。[结果/结论]提出网络舆情场内舆情受众观点测度机理和具体测度路径,为后续网络舆情场中的网络舆情信息分析、多维度信息受众观点测度,受众认知规律发现,网络舆情监督和管控限制等层面的研究做相应铺垫。     

多媒体网络舆情知识库群互操作要素及机理研究

[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。     

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��[Purpose/significance] Combining sociological perspective and information science means, the social attributes and external manifestations of public opinion events on microblog are correspondingly integrated, which provides a new perspective for explaining the social problems behind public opinion events.[Method/process] Combing the current research situation related to public opinion, and constructing the social attributes and externalization performance model of public opinion on microblog. Focusing on public opinion and explaining the internal logic between the 3 social attributes of crowd, content and sentiment and the 3 external manifestations of opinion leader, event and emotion. Then taking a vaccine incident as an example for empirical research and visual display.[Result/conclusion] The results of empirical research verify the validity and operability of the social attributes and externalization performance model of microblog public opinion. From the perspective of sociology, using the advantages of quantitative and visual research methods in the field of information science, we can fully understand the externalization of different social attributes of public opinion events and dig deeply into the essential problems behind public opinion events.