微博环境下高校舆情情感演化图谱研究——以新浪微博“高校学术不端”话题为例

[目的/意义]掌握和了解微博环境下高校舆情情感的演化规律,对相关部门加强高校舆情监测监管,使高校适时采取措施应对负面舆情事件的恶性传播具有十分重要的意义。[方法/过程]本文通过文本挖掘并利用词云可视化展示对文本特征进行分析;基于朴素贝叶斯分类器将网络用户评论文本进行情感分类;结合用户情感演化与舆情事件发展周期的分析动态展示高校舆情情感演化图谱。[结果/结论]网民负向情感的占比在舆情蔓延期达到顶峰,中性情感的占比在舆情蔓延期最低,正向情感的占比在舆情周期中几乎没有变化。通过对微博环境下高校舆情情感演化图谱进行研究,为微博环境下高校舆情的研究提供新的理论支撑,在实践层面为舆情监管部门及时监测和有效引导高校舆情走向起到针对性的作用。     

社交网络舆情多模态知识图谱构建框架研究

[研究目的]信息技术的发展丰富了社交媒体用户的沟通交流方式，研究社交网络舆情多模态知识图谱的构建对网络舆情治理具有重要的现实意义。[研究方法]基于多模态数据的语义互补，讨论了实体属性关联、图像(视频)文字描述、图像(视频)属性、图像(视频)关联等多种异构数据融合方式。在此基础上，提出社交网络舆情多模态知识图谱的构建框架，并分析了在多模态语义理解、多模态实体对齐、多模态知识表示等方面存在的问题与挑战。[研究结论]提出基于多模态知识融合的社交网络舆情多模态知识图谱构建框架，为交互方式日趋丰富的社交网络舆情治理提供有益参考。     

基于主题图谱的网络舆情特征演化及其可视化分析

【目的/意义】旨在从网络舆情用户信息及文本内容视角出发,构建不同维度的网络舆情主题图谱,结合主 题图谱对网络舆情进行特征演化及可视化分析,为舆情管理提供参考。【方法/过程】本文以实体抽取和关系构建技 术为基础,构建了网络舆情主题图谱模型,并以“台风利奇马”事件为例,建立了三个不同维度的主题图谱,结合用 户和文本等多维度微观数据,对网络舆情特征演化进行分析。【结果/结论】在该事件中,用户影响力节点具备多元 化、相关性、官方主导性等特点;网络舆情演化对应台风事件发展存在一定的滞后性;PC终端存在传播媒介种类少、 发博数量多且用户集中等特点,移动终端存在传播媒介种类多、发博数量少且用户分布均匀等特点。【创新/局限】 本文借助主题图谱,构建了网络舆情用户节点和文本节点及其关联关系,从用户、账户、内容三个维度系统且全面 的展示了网络舆情特征的演化规律。     

基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析

[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。     

基于社区发现的网络舆情主题—情感动态监测模型研究

[目的/意义]探究热点事件网络社区的主题及情感波动,掌握舆情事件的演化过程,对于做好网络舆论引导、维护网络信息生态具有重要意义。[方法/过程]以社交关系构建社群网络,采用Louvain算法划分主题社区,基于此提取各阶段社区主题,并计算主题情感分布,多维度协同探究网络舆情的动态演化过程;最后以“孙海洋寻子圆梦”事件为例检验了模型的有效性。[结果/结论]网民会自发性地关注并讨论舆情事件的发展,并依据网络社交关系形成不同的主题社区,从而产生不同的情感波动。研究结果能够较好地反映出特定舆情事件的主题-情感演化过程。     

基于政务微博的自然灾害知识图谱构建——以森林火灾为例

[目的/意义]利用政务微博信息构建自然灾害知识图谱,旨在为相关部门加强自然灾害事件的管理提供知识层面的参考价值。[方法/过程]以森林火灾事件为例,选取政务微博信息资源,首先使用LDA主题模型划分微博资源主题;其次构建自然灾害知识图谱的模式层和数据层,包括本体构建、实体抽取、关系抽取和数据融合等环节;最后使用Neo4j图数据库实现自然灾害知识图谱的存储与检索,实现自然灾害信息的组织与可视化。[结果/结论]构建了基于主题划分的自然灾害知识图谱,实现了自然灾害信息的主题知识关联与规范化处理,对提升政府部门防范与管理自然灾害的科学决策水平具有积极作用。     

信息生态视角下移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素研究

[目的/意义]移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素的分析,可以更好地了解移动短视频用户的行为特征及影响因素,从而帮助网络舆情监管部门加强移动短视频网络舆情管理。[方法/过程]文章以计划行为理论为基础,基于信息、信息人、信息技术、信息环境和谐发展的信息生态视角,构建移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素模型;采用问卷调查和结构方程研究方法,使用SPSS 22.0和AMOS 21.0软件对数据进行统计分析和模型验证。[结果/结论]研究结果说明,信息、信息环境、信息技术3个因素通过传播意愿对移动短视频UGC网络舆情传播行为产生正向影响;信息因素对移动短视频UGC网络舆情传播意愿影响最大,其次是信息环境和信息技术。     

基于LDA模型的高校师德舆情演化及路径传导研究

【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传 播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造 假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最 优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演 变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要 主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创 新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、 分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究 内容。     

舆情传播中社交网络圈群结构属性的影响机制研究

[研究目的]从社交网络圈群的角度,分析其影响舆情热度的相关结构属性,证实网络圈群影响舆情热度的机理。[研究方法]以微博舆情事件为例,获取相关舆情数据;基于社会网络分析,识别舆情传播过程中的社交网络圈群;构建分层回归模型分析圈群结构属性对舆情热度的影响。[研究结论]研究结果表明,社交网络圈群增长速度、圈群总中心度增长速度以及圈群间紧密度对舆情热度具有显著的正向影响;圈群增长速度、圈群总中心度增长速度与舆情热度分别呈现U型、倒U型的关系。     

移动社交网络舆情多主体应对的系统动力学仿真研究

【目的/意义】移动社交网络时代,随时随地传递信息与发布动态已然成为人们的一种生活习惯。与此同 时,移动社交网络的即时性、超时空性等特点也使得网络舆情进一步升级—移动社交网络舆情由此产生。【方法/过 程】通过构建移动社交网络舆情多主体应对的系统动力学模型,并采用 Vensim PLE软件对实例进行模拟仿真。【结 果/结论】结果表明移动社交网络舆情受舆情事件、媒体、网民、政府四个主体的共同影响,降低事件敏感度、移动社 交平台传播次数、网民情绪强度及提升政府的信息透明度能够有效地应对移动社交网络舆情。     

突发事件网络舆情传播的实证研究

[目的/意义] 探索突发事件舆情传播网络的拓扑结构和传播规律、识别与评判突发事件舆情传播网络中重要节点,有助于从源头上控制舆情,增强公众、政府和媒体引导突发事件网络舆情的能力。[方法/过程] 以“魏则西事件”为实证研究对象、采集并整理数据,基于社会网络分析理论,运用Ucinet软件构建互动关系矩阵模型和Netdraw软件绘制该事件舆情传播网络社群图,从整体、局部和个体3个视角进行了该舆情传播网络结构测度分析。[结果/结论] 拓展了SNA的应用,从本质上揭示了突发事件网络舆情传播的结构特征与演变规律,总结并提出针对其本身拓扑结构的控制建议,最后,为从源头上弱化其不可控性,分别提出了公众、政府和媒体突发事件网络舆情传播的引导建议。     

基于信息生态理论的网络舆情预警评价指标体系研究

[目的/意义]构建网络舆情信息生态预警指标可以及时了解网络舆情信息与信息环境的关系,为相关管理部门提供预警,维护社会安全和公众秩序。[方法/过程]通过文献调研和专家调查法,以信息生态理论为基础,构建网络舆情预警指标体系。并选择"武汉开通在线问诊"和"杭州开通健康码"两项网络舆情事件,运用多层次模糊评价法进行实证评估。[结果/结论]依据提出的网络舆情预警指标体系,实证表明"杭州开通健康码"事件具有较高的热度。     

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。     

我国突发性网络舆情事件的关联网络结构分析

[目的/意义] 对我国突发性网络舆情事件的要素进行内容归纳和关联分析,以发现网络舆情演化的结构特征,丰富对网络舆情传播规律的共性认识。[方法/过程] 以人民网连续12年发布的《我国互联网舆情分析报告》的115个突发性网络舆情事件为研究对象,基于内容分析和共词网络分析方法,从"主体-主题-风险-诱因"四大维度来透视我国网络舆情事件的关联网络结构特征。[结果/结论] 研究发现,我国突发性网络舆情事件的要素之间具有紧密的关联性;府际问责、政民互动与警民冲突构成我国舆情生态的基本主体关系;公众安全感和政府公信力在共词网络中具有重要影响力;经济利益、公平正义和道德诚信也是社会公众关注的永恒议题。     

信息生态视域下突发事件网络舆情生发机理研究--基于40起突发事件的清晰集定性比较分析

【目的/意义】突发事件的频发往往成为网络舆情生发的重要导火索,研究突发事件网络舆情的生发机理,对于舆情的导控及治理而言意义非凡。【方法/过程】基于信息生态视角,从信息、信息人、信息环境与信息技术四个要素提炼出事件信息、发布主体、信息受众、信息技术及信息环境五个解释变量,通过清晰集定性比较分析法(csQCA)对40起突发事件进行比较分析,据此得出三个有效的条件构型。【结果/结论】结果表明,社会安全突发事件借助网络媒体平台容易激发公众负面情绪,提升网络舆情的生发热度;良好的信息环境在方便公众沟通交流的同时,也一定程度上推动了突发事件网络舆情的生发;发布主体的非理性是突发事件网络舆情生发的重要原因。     

基于事理图谱的新冠肺炎疫情网络舆情演化路径分析

[目的/意义]提取突发事件网络舆情中事件的因果和顺承关系,构建事理图谱揭示事理发展脉络和演化规律。[方法/过程]以微博相关评论为研究对象,分别通过因果关系标识、事件影响因子和时间因子等维度识别事件间的关系,提取因果和顺承事件对;采用层次聚类将相似度较高的事件泛化为一类,构建新冠肺炎网络舆情事理图谱,并对生成的舆情演化路径进行分析。[结果/结论]研究表明,因果关系演化路径具有事件少、演化路径短等规律性特点,且同时包含顺承关系事件和伪结果事件;顺承关系演化路径具有事件数量多、演化路径较长、交叠变化等规律性特点,且能够揭示舆情演化的关键节点。通过构建事理图谱可以快速区分突发事件舆情的噪音和关键信息,充分体现其在监测、预测和管理中的价值性。     

网络舆情驱动下突发事件情景推演研究

【目的/意义】非常规突发事件的爆发会带动舆论信息的传播,本文旨在揭示网络舆情驱动下突发事件的演化机理,为有关部门及时采取应急救援活动、有效控制舆情蔓延提供依据。【方法/过程】运用知识元表示法描述突发事件的情景状态、应急活动、孕灾环境和承灾体四种要素,构建基于动态贝叶斯网络的情景推演模型,并以沈阳非洲猪瘟事件为例,建立网络舆情驱动下突发事件情景网络结构,通过动态贝叶斯网络直观呈现情景演化过程。【结果/结论】研究结果表明,情景推演模型在时间推理与事件发展的顺序上与突发事件演化过程基本一致,通过应急活动扰动分析,证实知识元表示和动态贝叶斯网络方法的有效性,为舆情引导提供一定的参考。     

风险感知交叉演变下突发事件网络舆情传播模型研究

[目的/意义] 突发事件网络舆情传播对健全舆情引导机制,推动国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。[方法/过程] 借鉴传染病动力学模型,基于公众风险感知异质性与交叉演变性双重视角,通过剖析突发事件驱动的风险感知交叉演变机制,构建了网络舆情传播模型并求解出基本再生数。[结果/结论] "北京新发地疫情"网络舆情实证与仿真结果表明,公众风险感知异质性越小且受突发事件影响越大,网络舆情最终扩散规模及产生的影响越大。突发事件恶化将促使交叉演变向高度风险感知倾斜,加剧网络舆情传播;突发事件好转将促使交叉演变向低度风险感知倾斜,有助于控制网络舆情大规模扩散。政府面对突发事件应立即启动应急响应,降低公众风险感知水平,实现网络舆情有效干预,维护社会和谐稳定。     

基于深度学习的"教育公平"网络舆情分析

[目的/意义]旨在构建一个网络舆情系统,及时准确地挖掘海量网络数据,分析社会热点事件的网络舆情。[方法/过程]结合深度学习技术,构建了一个基于内容与结构的舆情分析模型,其中利用Bi LSTM-CNN深度模型对舆情内容进行情感分析,利用社会网络分析法对舆情网络进行结构分析。[结果/结论]实证分析表明了该模型在公共事件舆情分析上的有效性和优越性。从结构和内容两方面分析,能为公共事件网络舆情分析提供新思路。     

基于贝叶斯网络的网络舆情态势评估分析——以“新冠肺炎疫情”事件为例

[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以“新冠肺炎疫情”事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情治理提出了建议。