基于观点模糊相似度的微博舆情演化研究

【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。     

基于知识图谱的微博主题演变路径研究

为了更好地对微博舆情传播进行实时监管,维护微博舆情的良性运转,打造晴朗的微博舆情网络空间,文章结合微博运行机制,通过爬取微博数据,应用知识图谱的理论与方法,构建微博主题识别知识图谱以及微博主题演变知识图谱,进而发现微博主题演变路径,揭示了微博舆情传播中的主题演变情况以及发生演变的动态变化过程。     

基于微博的网络舆情动力学研究

为研究基于微博的网络舆情的传播机制,本文基于微博平台,结合小世界理论,以网络舆情的生命周期为脉络,构建出基于微博的网络舆情传播模型,并且结合具体案例对模型进行仿真验证,同时预测其未来发展趋势。     

微博社交网络舆情监测指标体系构建

在研究微博信息传播模式的基础上,借鉴网络传播中采用的信息空间模型构建了微博舆情的三维空间,对微博舆情的主客体进行分析,建立了微博舆情监测指标体系。该指标体系充分考虑了主客体的不同特点和关系,并提出体系中不同指标的量化方法,为管理者对微博舆情进行疏导提供了决策上的支持。     

微博舆情生成机制研究

在文献分析的基础上,引入系统研究方法,界定了微博舆情生成机制。微博舆情生成系统包括：舆情主体、舆情事件、舆情平台、舆情本身四个要素,并在此基础上剖析了微博舆情生成的基本规律。研究发现：微博舆情的生成是复杂的四个要素相互作用、相互影响的过程;微博舆情产生的社会根源是现实社会及其事件;微博舆情传播当中,意见领袖对于舆情的生成至关重要。     

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。     

基于马尔可夫链的政府负面网络舆情热度趋势分析--以新浪微博为例

微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。     

基于投入产出分析的政务微博舆情信息传播效率评价研究

【目的/意义】通过对政务微博网络舆情信息传播效率进行评价,有利于政务微博的运营和管理。【方法/过程】应用道格拉斯生产函数对政务微博网络舆情信息传播效率评价指标体系的投入和产生指标进行分析,应用DEA模型对政务微博网络舆情信息传播效率进行测算和评价,并利用聚类分析方法对政务微博进行分类,从而对政务微博信息传递指标进行归纳。【结果/结论】政务微博规模效率表现较差的原因是政务微博信息传播效率表现不佳;政务微博信息传递规模效率较低的原因是粉丝数和关注数不足;最后基于投影分析,提出政务微博信息传递效率的改进方案。     

多主体干预的微博舆情话题交互传播模型研究

【目的/意义】为识别微博中多个舆情话题的交互传播规律从而使干预决策的制定更有针对性,提出一种多主体干预的微博舆情话题交互传播模型。【方法/过程】该模型融入网络媒体和政府的多重干预,考虑了多个舆情话题不平等竞争的特性,并可从交互传播的整体视角来分析干预措施的作用。【结果/结论】仿真实验表明：该模型能够较好地模拟微博平台中多个舆情话题的交互传播演化趋势;话题交互传播过程中,多主体干预下的舆情治理效果更好;制定干预决策不能仅关注单一舆情话题,而应综合考虑多个舆情话题及其交互关系。【创新/局限】文章通过数学建模的方法对多主体干预下的微博舆情话题交互传播过程进行探究,为微博平台监管控制策略的制定提供了新视角,未来研究可以结合相关实例进行分析,进一步丰富和深化研究结论。     

微博网络舆情应对研究

以微博内容和微博平台为研究对象,观察记录平民微博和公安微博,分析微博对网络舆情的影响.通过对公安徽搏的调查分析,总结微博处理网络舆情存在的问题,并提出微博舆情应对措施.     

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。     

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。     

基于演化博弈的企业应对微博负面舆情策略研究

根据舆情传播不同阶段的特征引入演化博弈理论,分别针对成长期和蔓延、爆发期两个阶段的企业和微博用户建模并得到进化稳定策略。分析不同类型舆情事件下偏好不同企业的策略选择,用"大众DSG变速器故障"事件作为案例验证模型的合理性,为企业应对负面舆情提供建议。     

论从腾讯微信中获取竞争情报

分别分析了个人通过微信朋友圈发布信息和机构通过微信公众平台发布信息的特点,提出了利用这两种渠道从微信中获取竞争情报的方式,并与通过微博获取竞争情报作了简要比较。     

微博舆情全景生态：内涵、要素关联及概念模型

【目的/意义】为了更好地剖析微博舆情生态全貌,更全面揭示微博舆情生态的全景。【方法/过程】以生态学 理论为基础,结合知识关联的思想,对微博舆情的内涵和外延进行了揭示,提出了微博舆情全景生态这一概念;对 其构成要素及其关联关系进行了解析;从三个维度对微博舆情生态的全景进行了描绘,并最终构建了微博舆情全 景生态模型。【结果/结论】通过对微博舆情全景生态的解析,得出了微博舆情生态的全景维度主要包括三个方面, 分别是：客观存在、关联关系、运动本质即超网络结构、多维图谱、传播机理。【创新/局限】由于本文是对微博全景生 态的宏观概述,所以对微观层面的要素关联还可以进一步细化,后续研究中将对其全景生态模型进行更深层剖析。     

基于BiLSTM-CRF的政府微博舆论观点抽取与焦点呈现

[目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特征挖掘的技术需求,从基于深度学习的文本智能语义理解和挖掘出发,提出了适用的细粒度四元组标注策略,构建了政府微博评论观点抽取与焦点呈现的深度学习模型POF-BiLSTM-CRF,即通过细粒度标注策略确定、Word2vec训练词向量、BiLSTM评论特征学习进行标签及其概率输出、CRF学习上下文实现微博评论标注优化,以及观点聚类和主题词提取后最终呈现舆论焦点。[结果/结论]针对"中国警方在线"微博评论的实验表明,文章所提研究框架和模型能够有效进行舆论观点的智能化提取,为快速把握公众观点及为政府决策提供了参考。     

基于特征选择的企业微博转发机制研究

为丰富微博转发机制的研究,引入企业官方微博作为研究对象,探究微博的内容文本特征、形式化特征及时间性特征对微博转发影响的大小及影响规则。分析汇总影响微博转发的全特征集合,在此基础上进行特征选择和微博转发预测,并对不同产品的微博转发预测模型进行对比分析,以期挖掘各产品自适性的转发影响因子,为企业微博营销提供策略支持。     

我国公共图书馆新媒体平台开通及运营因素研究

[目的/意义]旨在提升图公共书馆对新媒体的利用水平。[过程/方法]系统调研和把握公共图书馆新媒体平台开通及运营现状,统计不同地区、不同类型公共图书馆新媒体平台的开通率及其平均影响力,并分别从地区发展水平和账号自身情况两个方面,运用回归分析法分析影响因素。[结果/结论]新媒体开通率因公共图书馆类型而异,不同地区的开通率与人口和藏书量正相关,而与经济发展水平和财政实力关系不大;综合信息、阅读推广和通知公告等类消息影响相对较大,且新媒体点赞量和阅读量两项指标受各个因素的影响最为显著。因此,公共图书馆应当重视和挖掘新媒体的价值,优化账号名称及简介资料,合理设计消息主题和风格,以提升公共图书馆新媒体平台影响力。     

微博研究综述

近3年来微博的迅速发展引起了学者的注意,归纳了以往研究所涉及到的3个主要方面:微博的基础性研究、微博环境下的沟通研究和微博沟通价值的相关进展。通过对相关文献的梳理和评述,最后探讨了当前研究的不足和未来的研究方向。     

基于BP神经网络的突发传染病舆情热度趋势预测模型研究

［目的/意义］研究突发传染病舆情热度的发展趋势,能够为制定舆情引导策略提供参考,具有重要的理论意义。［方法/过程］本文首先构建微博舆情热度评价指标体系,基于信息熵确定各个指标的权重,然后对求得的舆情热度趋势值进行分类,在此基础上,建立基于BP神经网络的突发传染病舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取"MERS病毒卫生突发事件"的舆情热度数据进行实例分析,预测该突发传染病事件的发展趋势,从而验证模型的可行性。［结果/结论］实验结果表明,该模型能有效预测突发传染病舆情热度趋势,进而为舆情管控提供决策支持。