网民评论理性缺失及成因探讨

伴随着互联网的迅速发展,网络评论非理性问题成为新闻学界和全社会关注的焦点。本文在探讨网民评论理性缺失的表现的基础上,进一步探究网民评论非理性的成因,试图为促进网络评论健康发展提供有价值的参考。     

当前我国非理性网络利益表达的表现及成因分析

当前,随着我国各项改革的深入发展,公民的利益表达的愿望十分强烈,但是传统利益表达渠道的不畅通使得公民从网络寻求出路,然而互联网的匿名性、虚拟性等特点也使得非理性网络利益表达不断衍生。本文归纳了我国公民非理性网络利益表达的四种表现——情绪化表达、虚假表达、暴力表达和非法表达,总结了公民非理性网络利益表达的危害,进而从网民、网络媒介、政府等层面深入分析了网络环境下公众利益诉求理性表达的障碍因素。     

社会热点事件中网络用户暴力行为画像研究

[目的/意义]网络用户暴力行为画像能够揭示网络舆情内在发展规律,为舆情治理提供决策依据。[方法/过程]以8个热点事件网络评论为研究对象,运用一致性检验方法标注暴力评论,然后,使用卡方检验分析网民关注度差异性、网络暴力差异性以及网络暴力诱发因素。[结果/结论]负面事件中网络暴力用户占比较高,可见负面事件是引发网络暴力的主要因素。不同性别、年龄网民在各自关注领域网络暴力高于其他低关注度群体：男性喜欢关注国际时事、国家发展、战争、历史等热点事件,女性喜欢关注生活、家庭、娱乐等热点事件;年轻网民网络暴力高于年长者,青少年网民应为网络暴力治理重点。     

网络舆情危机事件对网民情绪传播的影响机理——基于D&G辱华事件的扎根理论研究

[目的/意义]网民对突发事件的评论和传播会造成涉事组织的网络舆情危机,影响组织的声誉和形象。而网民的情绪化传播是引发网络舆情危机的重要因素,但目前缺乏对网民情绪化传播机理的研究。[方法/过程]使用扎根理论研究方法,以D&G辱华事件为对象,以网民对事件的评论内容为样本进行研究。[结果/结论]通过三级编码归纳出情绪化传播的形成要素,构建了网络舆情情绪化传播的机理模型。     

热点舆情事件中网民攻击性行为影响因素分析

[目的/意义]通过对网民发布攻击性评论行为的影响因素分析,预防进一步恶化形成网络暴力事件,为健康网络环境的治理提供参考。[方法/过程]构建网民攻击性评论行为影响因素模型,通过问卷调查获取攻击性评论发布的行为影响因素的相关数据,采用路径分析法对数据进行处理,对影响因素模型的实践意义进行探讨。[结果/结论]自我认知、环境影响、他人引导以及对于可能承担后果的考量四个因素通过中介变量影响网民情绪的产生,对网民的攻击性评论行为具有显著影响,其中,因素“对可能承担后果的考量”起到消极作用,另外三个因素均为正向积极作用。     

科学争议与网民的认知变化——基于腾讯微博“崔方之争”的内容分析

崔永元和方舟子关于转基因食品的论争,引起了网民的广泛关注。通过分析网民对腾讯微博中崔、方转基因食品安全争议的评论,剖析网民对转基因食品的态度和认知的变化。研究发现网民对于转基因食品的态度逐渐显著,网民对事件的态度流露出多为情绪化、非理性的态度,甚至参与到崔、方的争论中。随着事件的升级和影响的扩大,网民对转基因更多的态度是建立在对转基因食品不了解基础上的反对态度。数据反映出专家学者观点的缺少,编码—解码过程中媒体观点和网民产生的差异,都是面对争议性科学问题传播时值得关注的现实。     

论网民理性爱国表达

近几年我国网民数量增长迅速,已经成为全球第一大网民数量国家。网民在网上进行爱国表达时有其独特的方式和特点：情感化、自主性、动员性、即时性和匿名性;网民非理性爱国表达的危害：损害外交关系和国家声誉、不利于我国社会的和谐稳定、容易诱发地区和国际冲突;引导网民理性爱国表达的途径：多元社会参与主体、多样舆论引导手段、增强政府网上信息主导力、确立网络道德规范。     

公共安全事件中政务微博网络舆情传播规律研究：--基于“上海发布”的实证*

以“上海发布冶关于黄浦江松江段水域大量漂浮死猪事件发布的政务微博为研究对象,采用内容分析法对网民评论内容,从评论的地区来源、时间、网民的态度、舆论指向、关注议题及互动类型六个方面进行了实证分析。研究分析了在公共安全突发事件中,网络舆情的传播与扩散规律,丰富了特定类型事件中网络舆情传播的规律研究。     

社交媒体中主流网络民意的表达与演化：基于共评网络的分析

[目的/意义]基于社交媒体用户的共同评论关系构建共评网络,综合运用社会网络分析与自然语言处理技术,探索高效挖掘社交媒体中主流网络民意的方法。[方法/过程]按阶段梳理社交媒体用户共评关系并构建共评网络,综合利用K核分解和核塌缩分析识别核心评论用户群;以核心评论用户群为目标分析对象,从主题和情感两个维度构建主流网络民意的表达,并分析网民讨论热点及情感分布的综合演化过程;利用新冠病毒感染疫情相关热门微博的评论数据进行实证研究。[结果/结论]共评网络分析可以准确识别出社交媒体中的核心评论用户群,其拥有结构稳定且联系紧密的共评关系;聚焦于核心评论用户群的评论内容,即可实现主流网络民意的高效挖掘,准确呈现出网民主要诉求和情感的变化特征;实证结果与我国新冠病毒感染疫情中的应对实情和网络舆论走势基本契合,证明了此方法的有效性。     

基于双重失衡环境的网络舆情演化机理与治理策略研究

[研究目的]网络信息的快捷性、非理性加剧了网络舆情生态的失衡与恶性发展。厘清网络舆情传播的影响因素和动态演化机理,为辅助政府相关部门防范化解舆情风险提供理论依据。[研究方法]基于信息生态视角,通过分析信息、信息人和信息环境三要素,将舆情系统划分为事件、网民、媒体和政府子系统,构建信息供需、情绪态势双重失衡环境下的系统动力学舆情演化模型,并利用Vensim PLE软件进行模拟仿真。[研究结论]结果表明：事件、网民、媒体和政府四个作用主体与网络舆情风险存在相互作用关系,在双重失衡环境下事件危害程度、网络媒体的涉利程度、网民参与约束、意见领袖作用、政府信息公开程度等因素对网络舆情风险影响程度较大。最后,从网民主体信息溯源、形成心理震慑效应、发挥主流媒体影响力、抨击处罚恶意营销媒体、强化网民媒体自我约束、加大问责监管力度防范化解舆情危机,为网络舆情治理提供一定参考。     

微时代下涉法网络舆情研究:个案分析视角

以腾讯微博新闻《云南高院:"赛家鑫"案我骑虎难下,10年后将成标杆》为研究样本,采用内容分析法对该新闻的转播和评论进行了多维度考量,从网络舆情的时间分布、网络使用媒介的类型、网民的态度、网络舆论的指向、评论内容和评论字数等方面进行实证分析,同时与现有的相关结论进行比照研究,并试图提出新的结论。     

对网络文学评论的窥探

近年来,随着经济发展水平的不断提高,世界各国之间的联系越来越紧,同时信息技术的发展使得互联网技术普及得更加广泛。每天各种信息都会通过互联网铺天盖地地传遍世界,网络技术的日臻成熟大大丰富了网民们的生活。人们每天足不出户便能通过网络了解到各方面的最新信息．如新闻、娱乐、游戏、艺术等等,令人目不暇接,在这种大环境下,网络文学也由此诞生,通过读者与作者之间的网络互动,网络文学评论也应运而生,本文将对近年来的网络文学评论现象做一个简单的分析,并对网络文学评论今后的发展方向提出一些意见和建议。     

基于有限理性视角的网络舆情传播模型构建

[目的/意义]探究个体决策的有限理性对于网络舆情传播的影响,从网民心理的微观层面来构建网络舆情传播模型。[方法/过程]以病毒动力学理论为基础,引入考虑个体心理参照点的前景理论,构建网络舆情传播模型,并求解模型的基本再生数,进行数值仿真对基本再生数的计算结果进行验证分析。[结果/结论]网络舆情传播扩散规模,与微博用户接触到的接触消极微博内容的比例β、相关舆情事件评论或转发中传达负面情绪的评论内容占比p、被感染网民的自愈率q等有密切关系。     

棱镜折射：网络舆情的生成逻辑与内容层次 ——基于 “出租车罢运事件”的扎根理论分析

【目的/意义】针对频繁爆发的网络舆情,深度梳理网络舆情的内容层次,挖掘网络舆情的生成逻辑,为政府 网络舆情治理提供可行路径。【方法/过程】以“2015年初出租车罢运事件”作为研究案例,通过网络数据抓取软件收 集“财经网”相关微博下的评论信息,按照扎根理论的编码程序逐步抽象形成网络舆情的“棱镜折射”生成逻辑和 “情绪—态度—意见、行为取向”的内容层次。【结论/结果】研究结果显示,网络舆情的基本层次是网民情绪,网络舆 情的生成由公共事件的相关新闻信息触发,并取决于网民的生活经历、角色定位、思维方式、信息处理等个人特 征。因此,政府的网络舆情治理应重点关注网民情绪,并强化与网民的对话沟通和信息普及。     

基于观点场模型的微博评论观点演化趋势预测方法

[目的/意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法/过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果/结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。     

基于社会网络的个人信息安全分析

随着互联网用户数量的增加,活跃在社会网络的网民越来越多,其个人信息出现在各类网站上,面临着安全隐患。研究社会网络中个人信息安全,保护网民的个人隐私,以推进社会网络健康发展。     

基于社会网络的个人信息安全分析

随着互联网用户数量的增加,活跃在社会网络的网民越来越多,其个人信息出现在各类网站上,面临着安全隐患。研究社会网络中个人信息安全,保护网民的个人隐私,以推进社会网络健康发展。     

微博环境下新冠肺炎疫情事件对网民情绪的影响分析

[目的/意义]微博作为一种重要的信息传播载体,在疫情信息发布与传播中发挥着重要作用。深入分析疫情信息中蕴含的疫情事件及其对网民情绪的影响,有助于各级政府准确掌握网络舆论情况,科学高效地做好防控宣传和舆情引导工作。[方法/过程]以新冠肺炎疫情相关的微博新闻及其评论作为研究对象,利用条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型从微博新闻中抽取疫情事件并建立疫情事件画像;在情感词典的基础上,引入双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)模型建立网民情绪画像;利用基于自注意力机制的Bi-LSTM模型对疫情事件与网民情绪进行关联分析。[结果/结论]真实语料集上的实验结果表明,围绕捐资、防控、临床和英雄等主题,CRF模型疫情事件抽取的F值均达到73%以上,Bi-LSTM模型网民情绪识别的F值均在70%以上,基于注意力机制的Bi-LSTM模型给出的网民情绪分布基本符合疫情发展态势。     

影响食品安全网络舆情网民行为的主要因素识别研究--基于模糊集理论DEMATEL方法

在模糊集理论和决策实验分析方法基础上,研究影响食品安全网络舆情中网民行为因素的影响特征、影响程度并识别关键因素。研究结果显示政府行为、媒体行为、网络水军行为、意见领袖行为、网络的普及性以及网络实名制是食品安全网络舆情中网民行为的6个最关键的影响因素,而其他网民行为以及涉事企业行为在食品安全网络舆情发展中呈现出较强的被动性。     

非理性网络舆论对大学生的影响及应对策略

随着互联网的发展,网络舆论开始对人们的生活产生广泛影响,一些网络舆论呈非理性的状态蔓延,对大学生产生了一些不容忽视的负面影响。因此,应分析非理性网络舆论的生成机制,并评估其危害程度,以积极的应对策略来应对大学生网络伦理道德的失范。