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。     

基于信息生态理论的政法事件微博舆情传播规律研究

[目的/意义]在以政务微博为代表的新媒体技术不断发展的背景下,政法事件微博舆情传播成为政法机关面临的新问题。对政法微博舆情传播进行研究,有助于剖析微博舆情传播的信息生态学规律。[方法/过程]基于信息生态理论构建政法微博舆情生态系统,以聊城于欢案政法事件为研究实例,将新浪微博舆情信息作为研究对象,对系统内的信息主体、信息环境、信息3个因子的传播和演化过程进行分析。[结果/结论]研究结果表明,主体因子中用户粉丝数和关注数均符合幂率分布且呈断尾分布特征;信息因子特征量符合指数分布;环境因子特征量具有长尾分布特征,政法微博舆情传播符合信息生态学的互生再生规律、动态平衡、协同进化规律。文章的研究对政法机关舆情监管部门把握微博舆情传播规律及舆情控制具有一定的参考性作用。     

社会共情:热点事件网络舆论形成机制与舆论场融合 ——基于《大江大河》新浪微博的扎根分析

[目的/意义]改革开放成为当代中国多元社会思潮交汇和引发公众追忆的热点事件,基于“大江大河”网络舆论考察热点事件网络舆论形成的机制与舆论场融合新模式。[方法/过程]将抓取的584条新浪微博精华帖作为扎根理论分析的经验资料,实施开放式编码、轴向编码和选择性编码等三个编码过程,进行自下而上的理论建构。[结果/结论]研究发现,微博互动中的剧情评价、追星推剧、情感共鸣三者的互相作用形成了微博舆论场的社会心理机制,多元主体将剧情发展与身份角色、生命历程和情感体验融为一体,促使产生社会共情效应。追求社会共情是理解舆论场融合的新视角,积极联结起主流意识与公众主体,打通社会舆论场内部的壁垒与隔阂,形成社会凝聚的有效机制。     

非常规突发事件中在线社会网络用户信息共享动机研究*

为了理解非常规突发事件背景下在线社会网络用户进行信息共享的动机,基于使用与满足理论,构建在线社会网络用户信息共享的动机模型,并提出若干研究假设,最后以芦山地震为背景,对新浪微博用户为对象进行问卷调查,统计分析结果表明：易用性和有用性感知、在线用户的满意度、利他主义、道德感知影响微博用户的信息共享行为,形象声望和对微博用户共享行为影响不显著。     

基于SNA与模糊TOPSIS的网络舆情关键节点识别分类模型研究

[目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义。[方法/过程]从内容与结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法。涉及GooSeeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博“8·12滨海爆炸”事件为例进行具体分析。[结果/结论]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别与分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值。     

社交媒体辟谣信息的扩散机理研究——基于辟谣信息演化网络的纵向分析

[目的/意义]从时间纵向维度展现社交媒体辟谣信息扩散的演化脉络,有助于厘清辟谣信息扩散的内在机理。[方法/过程]将"@人民网"官方微博发布的"全国暴雨"辟谣信息作为起点,收集该辟谣微博发布后7天内的转发数据。采用社会网络分析方法,构建社交媒体辟谣信息扩散的演化网络,并分析其扩散的内在机理。[结果/结论]主要研究发现如下：①社交媒体辟谣信息从爆发期、高潮期到消退期的演化路径为：辟谣信息被政府官方微博发布后,会在极短时间内在其发布者的"紧密型"社交圈中（政府机构用户间）迅速扩散;随后,辟谣信息主要经由"大V名人"与其粉丝构成的"松散型"网络,向大V名人的粉丝扩散;最后,辟谣信息经由大V名人的粉丝,在粉丝与其好友的"紧密型"网络中扩散,直至消退。②辟谣信息扩散网络在三个时期的密度均较小。③与微博谣言扩散有所不同,绝大多数微博辟谣信息的扩散主体之间并没有互动,仅表现为单向传递关系。④相比政府官方微博而言,"大V名人"转发辟谣信息所带来的效应更能够激起受众对辟谣信息的精神共鸣,更能促进辟谣信息的扩散。     

基于内容分析法的旅游微博主题研究——以国家旅游局新浪微博为例

运用数据挖掘技术得到旅游文本属性与特征已成为旅游研究的重要领域,对旅游微博发文主题的研究有助于旅游机构形象塑造及内容传播推广,对旅游机构的微博信息供给及旅游形象的提升具有一定意义。本研究首先对内容分析法在旅游研究的运用状况及国内外旅游微博相关方面的研究进行梳理;其次,以国家旅游局新浪微博的网络文本内容为研究对象,借助Rost word parser词频分析软件提取网络文本的高频特征词并进行筛选;再次,采用内容分析法,结合社会网络及共词分析法,得到网络文本高频词之间的社会网络联系;最后,探索高频词的属性及其之间的联系特征,在国家旅游局新浪微博的内容分析基础上,提炼出其微博内容分为人文景观、自然景观、游客出行、旅游政务信息4个主题。     

问答社区中信息效价与社会支持类型对潜水用户影响研究

[目的/意义]研究在线问答社区中不同社会支持与社区信息如何影响“潜水中”社区成员的认知与行为，分析在线问答社区中潜水用户在线体验，以提高社区活跃度。[方法/过程]构建提问信息效价与回答社会支持之间的匹配对潜水用户(视作观察者)的平台满意度和参与意向的影响模型，采用2(接收信息效价：积极vs.负面)×2(社会支持类型：情感vs.信息)组间实验进行模型验证。[结果/结论]在线问答社区中信息效价与社会支持对潜水用户的认知与行为影响存在差异且对感知有用性和敏感性有交互效应，在积极信息中，潜水用户对情感支持比信息支持有更高的敏感性，而在负面信息中，信息支持比情感支持有更高的有用性；同时不同问答情景导致潜水用户的平台满意度和参与意愿存在差异。     

微博服务使用与网络社会支持的关系研究

伴随Web2.0的到来,微博迅速发展,微博服务的使用日益受到关注。本研究使用微博服务使用量表与大学生网络社会支持量表,探究微博服务使用与网络社会支持的关系,揭示这一关系的作用机制和性别差异。结果表明,总微博服务使用能够正向预测总网络社会支持。使用频率在其中起完全中介作用。此外,记录、互动、娱乐能显著预测信息支持,情感支持与友伴支持。女性的得分在记录、使用频率和情感支持上显著高于男性,在友伴支持上显著低于男性。     

媒体微博的社会网络结构及其影响力分析

【目的/意义】为了解媒体微博信息传播规律与特征,识别具有高度影响力的媒体微博节点与类型,更有效 地对信息传播进行监管和引导。【方法/过程】研究基于社会网络理论,选取新浪微博中的部分媒体微博为研究样 本,测度其社会网络结构特征,并结合中心度与LeaderRank 算法测度媒体微博影响力。【结果/结论】研究发现,媒体 微博社会网络整体较为紧密,信息在媒体微博网络中的传播速度较快,网络节点之间的整体凝聚性强;网络结构与 节点位置决定着成员的影响力程度;具有高度影响力的核心节点的资源控制能力与话语权相对较大,可以通过改 变中心度、聚类系数等手段引导核心节点,控制信息传播态势。     

面向政务微博的社会治理建模与实证研究

[目的/意义]作为"互联网+政务服务"的产物,政务微博功能综合、用户众多、信息海量、诉求多元的特点为社会治理提供了新的视角。[方法/过程]通过从数据库中随机抽取的2 000条政务微博作为研究对象,运用SPSS19.0分析政务微博在社会治理中的作用机理;使用案例分析法,选取@中央气象台、@问政银川、@北京微博群,来实证研究基于内容的可视化、基于时间线条的效率值、基于突发事件的微博群效应在社会治理的独特运作模式。[结果/结论]结果表明,政务微博在预测网络舆情、创新社会治理方面具有显著的正向作用,优质的政务微博运营理念有助于促成信息在交互场景下实现多方谋划（共建）、广泛参与（共治）、共同享有（共享）的社会化机制,以期能为政府更好地运用新媒体"听民意、惠民生、解民忧"提供一定的借鉴。     

突发公共卫生事件中中国网民关注度分析——基于新冠肺炎网络舆情数据

[目的/意义] 利用新冠疫情网络舆情数据来研究突发公共卫生事件中中国网民关注度,有助于提升疫情期间政府信息供给效率、满足公众需求和提供社会支持等。[研究设计/方法] 通过新浪舆情大数据平台获取研究数据,包括：疫情流行高峰期间全网舆情数据、每日转发排名前100名热门微博、每日新增病例数据等。采用描述性统计、列联表分析、回归分析等方法,研究突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势及影响因素。[结论/发现] 疫情爆发初期,媒体大规模报道造成大量网民对事件关注;随着疫情严重,新增病例与网民关注出现同频共振;媒体报道初期,网民关注度集中趋势高;防疫举措、鼓励加油、捐献赠送、倡议建议、赞誉肯定5大关注主题,贯穿疫情流行高峰;主流媒体发布微博受关注最多,不同账户类型情感倾向有显著差异;网民总体关注度受新增病例和变异系数影响;每日热门舆情关注度,受新增病例、变异系数、舆情总量和戏剧性分值影响;单条微博受关注程度与当日相关话题总量和微博粉丝数有一定关系。[创新/价值] 本文系统分析了突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势和影响因素,为政府决策提供支持。     

突发事件情境下政务微博的舆情引导能力成熟度诊断模型

[目的/意义]对突发事件情境下的舆情引导能力进行成熟度诊断,揭示影响舆情引导效果的关键因素,有助于政府提升舆情引导能力成熟度,避免网络舆情危机。[方法/过程]首先构建政务微博舆情引导能力评价指标体系,由账号基本信息、信息发布、议题设置、互动和博文影响力5个维度共17个特征组成。然后以沈阳市、大连市、长春市和石家庄市的政务微博为研究对象,采集其在2020年12月至2021年2月间的博文和评论数据。最后确定舆情引导能力评价指标权重,进行能力成熟度诊断。[结果/结论]政务微博舆情引导能力成熟度诊断模型有第一级(混沌—有意识)、第二级(萌芽—有规范)、第三级(发展—有效)和第四级(成熟—高效)4个级别,议题设置维度对舆情引导能力成熟度等级影响最大,其次是信息发布维度和博文影响力维度,为政府部门引导突发事件的舆情发展提供指导建议。     

Altmetrics视角下颠覆性技术的社会影响力探测研究

[目的/意义]开展颠覆性技术的社会影响力研究,可以探究颠覆性技术社会影响力的扩散特征,为潜在颠覆性技术的识别提供新的思路。[方法/过程]文章以政、产、学三方认可的颠覆性技术领域作为研究对象,以Altmetric.com平台为数据来源,获取各颠覆性技术领域内科学研究成果的多种社会媒体关注度指标,将这些关注度指标作为颠覆性技术产生的社会影响力的量化表征;最后,立足于时间和空间分布特征,探析各技术社会影响力所具有共通的扩散性、差异性、持续性、多样性、均衡性和积聚性特征。[结果/结论]从扩散性、差异性、持续性、多样性、均衡性和集聚性等6个方面获取了12项颠覆性技术具有的共性特征与结论的应用场景。     

信息供给视角下基于主题战略坐标图的社交媒体信息供需匹配研究

[目的/意义]针对社交媒体信息供给与需求不匹配问题,利用主题模型和战略坐标图,提出一种将供给和需求连接起来的新方法,以可视化描述主题信息的供给和需求匹配情况。[方法/过程]以主题为分析单元刻画社交媒体主题供给(TS)和主题需求(TD)的度量指标,利用这两个指标构建主题战略坐标图,从信息供给角度针对不同象限的信息主题提出供给策略,并结合微博社交媒体品牌运营案例示例检验该方法的可行性。[结果/结论]主题战略坐标图从主题角度可视化社交媒体的信息供需匹配情况,有助于信息供给方发现信息供需不匹配问题,为信息供给方的决策提供支持。     

基于用户行为的政务媒体内容主题关注度研究--以“上海发布”及“北京发布”为例

[目的/意义]旨在为提高政务新媒体整体影响力,促进媒体间融合发展提供参考。[方法/过程]以“上海发布”“北京发布”的新浪微博及抖音账号为实证研究对象,研究不同媒体平台用户的互动行为特征。引入互动h指数对内容的质量进行对比,并引入主题关注度概念对不同平台及城市发布内容的主题关注度进行对比。[结果/结论]提出树立用户意识,提升用户黏性;激发爆点引流,打造精品账号;探索平台差异,提高传播效能等建议。     

突发事件微博舆情扩散规律模型研究

在研究突发事件微博舆情影响趋势的基础上,建立微分方程模型研究微博舆情扩散规律。应用微积分知识和MATLAB数值仿真,分析模型性质,确定了微博舆情扩散的三个阶段及其影响。最后,通过宜黄拆迁事件新浪微博数据验证了模型的合理性,为政府实行微博舆情疏导提供数量模型方面的支持。     

基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究

[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题,提高网络敏感信息识别性能,对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确,从而导致识别性能欠佳的问题,提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先,从多源网络资源中爬取敏感种子词,并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词,构建更为完备、准确的敏感特征。其次,将构建的敏感特征融入引导式主题模型,得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后,基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布,通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示,与已有方法相比,提出的方法在准确率、召回率和F₁值上均有一定提高。     

政策工具视角下我国信息安全管理政策量化研究——以2003—2021年政策文本为例

[研究目的]大数据时代衍生的信息安全管理问题,使得完善信息安全管理政策,消除信息安全风险成为首要问题。开展信息安全管理政策文本量化研究,对完善政策设计具有重要意义。[研究方法]以2003—2021年中央层面信息安全管理政策为研究对象,运用内容量化分析和社会网络分析方法。从政策工具、政策目标、主体要素和外部特征四个维度,对我国信息安全管理政策展开分析。[研究结论]工具维度,偏重基础型政策工具,缺乏有效规制和引导教育;目标维度,注重物理环境与数据安全,忽视网络系统和应用安全;主体维度,多元主体参与不足,技术与监管发展缓慢。针对存在的问题,提出优化我国信息安全管理政策的相关建议。     

突发事件微博网络舆情分析及可视化——以“武汉封城”为例

[目的/意义]结合微博舆情社会属性与外化表现模型,对微博网络舆情进行研究。[方法/过程]基于心理学、传播学理论从人、事、情三个维度对突发事件微博舆情进行分析,以“武汉封城”事件为例进行实证研究,并建立网站进行相关可视化展示。[结果/结论]深入剖析舆情背后公众的关注重点,为舆情趋势的研判,政府对舆情的治理提供可靠的依据。从情报学、心理学、传播学多角度出发,定量和定性方法相结合,充分解读舆情,为以后的舆情研究提供新角度和新思路。