网络舆情演化机理多维建模与仿真研究

[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过“成都女司机”微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是可行的,并且多维度模型很好地解释了网络舆情数据出现多个“峰值”现象,而网络舆情统计数据的实质是高维度模型曲线在时间轴的投影。     

基于扎根理论的网络用户信息茧房形成机制的质性研究

[目的/意义]为了厘清网络用户信息茧房的形成机制和运行机理,预防群体极化的社会现象的出现,从信息的视角,促进社会的和谐发展。[方法/过程]通过深度访谈的形式,获得原始访谈资料,运用扎根理论的方法,对访谈文本进行编码处理,结合信息生态理论,得到网络用户信息茧房形成机制的研究模型。[结果/结论]研究结果显示,信息人因素、信息因素、信息技术因素和信息环境因素是网络用户信息茧房形成过程中重要的影响因素。最后从预防信息茧房形成的视角,提出了提高网络用户信息素养、优化信息技术和改善信息环境的对策和建议。     

基于信息吸引力和相关性的双网络舆情交互传播建模与仿真研究

[研究目的]针对突发事件中多种网络舆情信息交互传播的现象,构建双网络舆情信息交互传播SE²I²R²模型并仿真分析其传播演化趋势及影响因素,为及时高效开展多网络舆情的引导干预工作提供有益指导。[研究方法]在传染病SEIR模型的基础上,通过量化舆情信息的吸引力和相关性因素,构建复杂网络上的双网络舆情信息交互传播SE²I²R²模型,并在真实社交网络Facebook数据集上进行仿真分析,揭示双网络舆情交互传播的演化规律。[研究结论]仿真结果表明,当舆情信息相互冲突(强负相关)时,有优先权的舆情信息具有明显的传播优势;当舆情信息呈正相关时,舆情传播个体之间持续发生着状态转移,舆情传播演化至稳态的时间(弛豫时间)显著延长,且人群接纳程度显著提升;当舆情信息吸引力差距较大时,强势舆情信息对弱势舆情信息的传播产生较显著的抑制作用。     

基于SEIR模型的网络视频用户信息茧房动态演化研究

[目的/意义]为探究网络视频用户不同层次信息茧间的演化规律,找出演化过程中的关键环节,预防网络视频用户信息茧房问题的产生和扩散,保持网络视频用户信息生态的和谐稳定。[方法/过程]基于经典传染病SEIR模型构建了网络视频用户信息茧房动态演化模型,就各状态间的转移率变化对系统免疫过程的影响进行了仿真实验。[结果/结论]降低系统中易感者感染率或轻症者重症率可以缩减患者密度,干预措施的适时介入能使得系统内视频用户信息茧房问题得到有效控制。此外,控制信息茧房问题蔓延的根本在于提高个体自身免疫能力。     

网络舆情传播阶段精细化建模与仿真研究

[目的/意义]根据信息生命周期理论,研究网络舆情传播的周期性规律,构建网络舆情传播阶段的精细化模型,使政府在面对复杂多变的网络舆情态势时,能够准确把握舆情发展演化趋势。[方法/过程]通过案例定性分析网络舆情传播的周期性规律,构建网络舆情传播的Logistic模型,根据模型分析得出网络舆情传播的4个关键时间节点以及5个传播阶段,然后基于MATLAB开展模型仿真,研究了3个参数对网络舆情传播的影响程度并应用实例验证了模型。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网络舆情传播阶段精细化模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

大数据背景下网络舆情信息异化控制模型研究

[目的/意义]面向大数据研究网络舆情信息异化机理以及控制模型,是政府控制信息异化程度的关键,为政府应对和治理网络舆情提供理论参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息异化机理,将网络舆情演化机理模型拓展为信息异化控制模型,并在此基础上通过数值仿真研究政府控制信息异化的分类问题。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息异化控制模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情信息异化程度,制定网络舆情治理策略提供参考依据。     

个性化推荐的隐忧：基于扎根理论的信息茧房及其前因后果探析

[目的/意义]分析信息茧房的特征表现与前因后果,为信息茧房的理论化奠定坚实基础。[方法/过程]通过文献调研发现信息茧房的存在性仍有争议,概念尚未明晰。文章对信息茧房展开深入分析,使用深度访谈收集研究数据,采用扎根理论分析访谈数据,根据编码结果确定信息茧房理论模型。[结果/结论]验证信息茧房的存在性,提取信息茧房的主要特征;总结归纳个体特征、个性化推荐以及环境特征等信息茧房的影响因素;讨论信息茧房在个人层面和群体层面产生的影响。[局限]通过定性分析得到的理论发现有待后续的实证研究进行检验,如采用结构方程模型验证信息茧房的影响因素。     

大数据环境下网络舆情信息交互模型研究

[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

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。     

情绪演化视角下网络舆情群体极化动力学机理研究

【目的/意义】随着互联网的日益普及与新媒体技术的广泛应用，网络舆情群体极化现象日益加剧。研究网络舆情群体极化动力学机理，科学地把握网民情绪演化规律对塑造健康的舆论生态环境具有重要意义。【方法/过程】以网民情绪演化为主线，构建网络舆情群体极化系统动力学模型，从情绪唤醒、情绪干扰、情绪疏解三个维度并结合“女子实名举报前婆婆吃空饷”案例对网络舆情群体极化进行仿真研究。【结果/结论】通过仿真结果分析，网民的媒介素养、认知水平；媒介的议程设置、平台监管力度；政府的信息公开程度、回应速度等因素对群体极化的影响程度更为重要，并以此为群体极化的治理工作提供相应对策。【创新/局限】以情绪演化视角对网络舆情群体极化进行定性与定量的结构化系统性研究。局限在于数据的量化处理具有较强的主观性且系统因素的选取还需逐步完善。     

网络舆情引导的Allee效应建模与仿真研究

[目的/意义]研究网络舆情引导的Allee效应，丰富网络舆情引导理论研究。[方法/过程]通过分析网络舆情引导的Allee效应，以Logistic模型为基础模型，构建Allee效应作用下网络舆情引导主体的交互模型，通过仿真探索Allee效应作用下网络舆情引导主体引导效能的演化特征，明晰互惠、竞争、净化交互下Allee效应对于引导主体理想型和一般型引导的作用机理。[结果/结论]通过理论分析与仿真研究验证了Allee效应对于网络舆情引导的影响。     

焦虑但难以逃离：网络疑病症视角下的健康信息茧房研究

[目的/意义]过度的在线健康信息搜索行为增加人们的焦虑并诱发网络疑病症，而网络疑病症会反过来加剧健康焦虑使人们陷入“信息茧房”,本研究从信息传播视角探讨网络疑病症成因，以期为“破茧”提供启示。[方法/过程]基于自我决定理论从外因与内因两个维度构建结构模型，通过SmartPLS的偏最小二乘路径分析方法对调查数据进行分析。[结果/结论]结果发现：(1)网络疑病症与健康信息茧房效应正相关；(2)积极元认知、健康自我效能感、网络健康信息可信度、信息过载正向影响网络疑病症并进一步导致信息茧房；(3)主观规范与网络疑病症之间没有显著关联。研究拓展了网络疑病症与网络健康信息传播的研究范畴，并为在线健康信息实践治理提供参考。     

网络用户信息茧房影响因素及关联路径研究

[目的/意义]为避免个体落入信息茧房窠臼，对网络用户信息茧房影响因素的相互作用关系和关联路径进行研究，提出具有针对性和整体性的“破茧”策略。[方法/过程]通过文献回顾和专家意见确定影响信息茧房的16项因素及其直接影响关系，构建解释结构模型，揭示各因素之间的层级关系和关联路径，借助交叉影响矩阵相乘分类法进一步分析因素的驱动力和依赖性，同时验证解释结构模型的科学性。[结果/结论]网络用户信息茧房影响因素的递阶结构模型包括6个层级，可划分为直接层、中间层和根源层3个层次。MICMAC分析得出影响用户信息茧房的自治簇、依赖簇和独立簇因素。两者在影响性质上具有统一性，表明构建的解释结构模型科学合理，据此从信息素养、意见领袖、社群影响、选择性心理和个性化信息需求5个方面提出突破信息茧房效应束缚的相应建议。     

网络环境下科研人员信息茧房的成因要素研究

[目的/意义]厘清网络环境下科研人员信息茧房的成因要素,预防学术信息茧房的产生,为科研人员营造良好的信息环境。[方法/过程]采用扎根理论研究方法,通过访谈、数据编码以及模型构建,对在网络环境下形成科研人员信息茧房的影响因素展开质性研究。[结果/结论]影响因素不仅包括科研人员和信息本身,也包括社会环境和信息情景等方面的因素,提出优化科研管理与服务、推动跨学科交流与合作以及提高科研人员信息素养等对策与建议。     

算法时代“信息茧房”生成机制研究

[目的/意义]算法推荐技术的广泛应用,在满足网络用户信息需求的同时,也导致了“信息茧房”的产生。[方法/过程]在归纳技术创新论、利益驱动论与情感认同论3种生成机制的基础上,构建信息平台与用户双边演化博弈模型,并模拟仿真关键因素影响双方主体策略演化的路径。[结果/结论]算法推荐技术是算法时代“信息茧房”产生的根源。算法技术的日益成熟,信息平台使用算法推荐成本与用户接受算法推荐的损失成本不断下降,使得信息平台和用户对待算法推荐的策略选择由最初{放弃,抵触}演化为{使用,接受},最终导致“信息茧房”长期存在。据此提出优化算法推荐机制、健全平台算法监管体系、培育公民算法侵权防范意识的建议。     

考虑竞争传播的社交网络虚假信息反转研究

[目的/意义]社交网络虚假信息反转现象频繁发生，研究其反转规律与特点，可以有效避免社交网络虚假信息演化失控造成的社会失序。[方法/过程]将传染病动力学模型和观点动力学模型相结合，构建了考虑竞争传播的SIR-HK社交网络虚假信息反转模型，并爬取“高考答题卡疑被掉包”实证数据验证模型有效性，进而通过数值仿真揭示社交网络虚假信息反转规律。[结果/结论]虚假信息出现将扩大感染者的规模、延长信息传播弛豫时间，并导致感染者所传播观点反转；真相信息出现时间会影响参与信息传播的感染者数量与观点反转过程；较低可信度的信息将影响主体对后续信息的信任。     

基于LDA与BERT-BiLSTM-Attention模型的突发公共卫生事件网络舆情演化分析

[目的/意义]探索突发公共卫生事件网络舆情发展周期中的主题和情感演化历程,研究影响网民情感波动的因素,为网络舆情有效管控提供决策支持。[方法/过程]结合博文数量的时序特征和生命周期理论进行周期划分,利用LDA模型、BERT-BiLSTM-Attention模型构建研究框架,探究不同周期的舆情主题差异及情感演化。[结果/结论]线下病毒变异演化和线上舆情主题与情感演化具有关联性。在新型冠状病毒变异语料库中,BERT-BiLSTM-Attention模型分类准确率为0.8817,F1值为0.8778,其在情感演化分析上具有优越性。构建的“数据采集预处理、舆情周期划分、主题演化和情感演化到获得策略输出”的全过程分析框架对相关部门有效引导网络舆情提供了决策支持和理论支撑,BERT-BiLSTM-Attention模型能更准确地进行情感分类。[局限]数据源单一,面向时间维度上的演化历程未进行时空结合的演化分析。     

基于有向加权网络的舆情演化仿真研究

【目的/意义】研究舆情演化机制，分析影响舆情演化过程中的因素，为控制舆情的发展提供有力的参考。 【方法/过程】本文构建有向加权网络拓扑结构，选用经典Deffuant模型的交互思路并进行改进，重点加入了有向边 的权重值，考虑意见领袖的出度，建立交互模型，利用Netlogo软件对现实世界网络舆情的演化进行仿真，分析群体 中节点度、意见领袖对群体观点演化过程的影响。【结果/结论】群体中节点度的增大，在一定的度值δ内可以迅速增 加个体观点聚合速度，使群体中观点分布更加明显，有利于小范围内观点的统一。意见领袖在群体观点演化中起 着关键性作用，对于群体观点的聚合速度有着较大的影响，因此对意见领袖观点的把控有利于更好地引导舆情的 发展。     

基于风险耦合的突发事件网络舆情群体极化演化分析

[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化风险诱发因素及具象化表达非常复杂且呈混沌多元形态，风险点与风险导控在物理空间、社会空间、信息空间均有分布。从三元空间信息观的视角出发，对突发事件网络舆情群体极化致因因素在三元空间中进行解构，梳理群体极化风险耦合过程，有助于厘清群体极化形成规律，加深对群体极化风险的理解、风险传导机制和路径的把握以及风险演变规律的识别。[方法/过程]本文结合突发事件的特征，在三元空间信息观视域下解构了突发事件网络舆情群体极化致因因素，并基于风险耦合分析了三元空间之间的定向耦合、物理空间中的非直接耦合、社会空间中的互感耦合、信息空间中的参量耦合。最后论述了突发事件网络舆情群体极化风险形态的演化。[结果/结论]本文为群体极化研究提供了新的理论视角，拓展了群体极化研究的理论边界，将为群体极化风险识别、风险评估以及网络舆情导控策略研究提供理论支撑。     

基于舆情当事人信息质量及群众信任阈值的观点演化研究

[研究目的]舆情当事人作为舆情事件中关注度较高的节点,其观点的信息质量会直接影响群体观点的分化和一致程度,该研究可为把控舆情发展方向、完善舆情预警系统的建设提供理论价值和现实意义。[研究方法]基于有界置信模型,引入了信息质量变量和个体信任阈值,构建了两阶段观点演化模型。通过仿真实验以及案例数据验证了模型的合理性,分析了观点信息质量、观点发布时间和频率对舆论的不同影响作用。[研究结论]研究发现,论据越充足、态度越温和的观点,越容易影响公众的舆论走向;舆情当事人持有的观点及其信息质量不同,选择介入舆论的时间不同;舆情当事人观点发布频率对最终舆论存在正向影响。