信息生态视域下网络舆情反转生成机理研究——基于40个案例的模糊集定性比较分析

【目的/意义】围绕网络舆情反转频发现状,厘清网络舆情反转生成机理，以有效应对网络舆情应急治理面临的挑战。【方法/过程】从信息生态视角出发，建立网络舆情生态种群关系网络研究框架，利用模糊集定性比较分析方法探寻首发主体权威度、网民相关度、传播主体权威度、传播主体倾向、首发信息内容直观度、内容敏感度、舆情持续时长七个内在因素的“联合效应”，识别网络舆情反转产生动因和组态路径。【结果/结论】网络舆情反转组态路径可归纳为“关键种群主导舆情信息持续发酵型”和“管理种群引导舆情信息迅速扭转型”两种类型。敏感型网络舆情信息作为网络舆情反转的核心条件，与难制约型关键种群、持续间断型管理种群相互作用作为主体力量推动网络舆情反转；自由包容型支持种群为辅助条件。【创新/局限】基于信息生态学搭建网络舆情反转生成机理研究框架，从组态视角剖析网络舆情反转生成机理，为网络舆情反转研究提供新的研究思路。     

基于社会燃烧理论的反转新闻舆情热度生成机理研究

【目的/意义】近年来反转新闻的频发对社会舆情的生成与发展造成了重大影响,本文对反转新闻舆情热度 生成机理进行探究,以期为弱化反转新闻舆情焦点提供建议和策略。【方法/过程】以社会燃烧理论为基础,并结合 已有文献和对近年来反转新闻案例的分析,本文从“燃烧物质”“助燃剂”和“点火温度”三个方面提出利益诉求、媒 体参与度、新闻失范、议题类型、反转强度和反转次数等作为反转新闻舆情热度生成的6个前因条件,并利用清晰集 定性比较分析方法对反转新闻高舆情热度生成路径进行探究。【结果/结论】研究发现,作为“助燃剂”的新闻失范是 反转新闻高舆情热度生成的必要条件,媒体参与度作为核心条件对反转新闻的舆情热度有一定的调节作用;议题 类型和反转次数并不能单独作为“点火温度”导致高热度舆情的生成,而需两者协同作用;作为“点火温度”的反转 强度对舆情热度并没有显著影响。【创新/局限】本研究后续需纳入更多的案例以验证研究结果的普适性。     

影响网络舆情热度评价的主要因素识别研究

【目的/意义】科学识别影响网络舆情热度评价的主要因素,并分析各因素之间的关系,对理解网络舆情发 展变化走势具有重要意义。【方法/过程】从信息生态视角出发,通过文献查阅、发放问卷等方式归纳总结出影响网 络舆情热度变化的15个因素,并通过DEMATEL方法对这些因素进行影响关系分析。【结果/结论】结果表明: 政府 危机处理能力、政府应对满意度、领袖意见导向度、话题类型、水军参与度和参与回应数可以视为影响网络舆情热 度评价的关键因素。     

基于双路径模型的网络舆情在社交网络上的传播机制研究

【目的/意义】在网络舆情传播的过程中,网民、媒体、政府等主体扮演了相当重要的角色。【方法/过程】本文 将舆情信息质量看作二阶反映式变量,在此基础上构建了受众的舆情传播行为影响因素双路径模型,利用PLS结构 方程建模对问卷调查数据进行了分析,研究了作为中枢路径的舆情信息质量及作为边缘路径的媒体干预和政府引 导如何影响受众的态度,以及受众的态度如何进一步影响受众的舆情传播行为,并结合舆情传播过程中主要影响 因素的研究结果,分析了社交网络上网络舆情的传播机制。【结果/结论】研究结果表明,媒体干预加速网络舆情的 扩散,政府引导则能起到平息舆情或引导舆情良性发展的作用。     

高校突发事件网络舆情传播与演化研究

【目的/意义】高校教育问题是全社会的焦点问题,任何涉及学生个体利益的问题往往会酿成重大舆情,引起社会关注。因此,必须高度重视高校突发事件网络舆情的传播、演化和处置,保障大学生正常的学习生活不被外界舆论打扰。【方法/过程】本文主要从高校突发事件网络舆情的传播和演化两个方面展开研究,首先分析了高校突发事件网络舆情传播的影响因素以及演化动因,在此基础上,对高校突发事件网络舆情的演化阶段及其影响因素进行了分析。【结果/结论】高校网络舆情演化的影响因素包括了主观和客观两个方面,且其共同决定了高校网络舆情的演化阶段。为了降低高校网络舆情的负面影响,高校及其管理者需要从这两个方面入手,进行进一步的引导和完善。【创新/局限】目前本文只是从理论层面对高校突发事件网络舆情进行了定性分析,在未来的研究中将对高校突发事件展开定量研究。     

ISM模型在网络热点话题舆情信息监控中的应用

【目的/意义】企业和国家对网络热点话题舆情的关注度越来越高,越来越多的企业、部门和政府通过舆情信息监控系统应对网络中爆发的群体性事件和舆论压力,在此环境下对网络热点话题舆情信息进行监控可以方便舆情危机的处理。而传统的网络舆情信息监控方法为构建词项识别体系,存在监控效率低、监控效果差等问题。为此,本文对网络热点话题舆情信息监控策略进行研究。【方法/过程】构建的ISM模型对网络热点话题舆情信息监控进行相关性分析,利用建立词项识别体系,并通过K-means算法处理突发词项完成对网络热点话题舆情信息的识别,获取网络热点话题舆情信息监控影响因素集,构建舆情信息监控影响因素的直接关系矩阵,结合布尔代数运算规则和推移规律建立可达矩,从而构建出舆情信息监控影响因素关联矩阵及解释结构模型,完成网络热点话题舆情信息监控。【结果/结论】结果表明,舆情热度、舆情关注度、舆情影响力、舆情敏感度和网民情感都会对网络热点话题舆情信息的监控产生影响。在此基础上提出网络热点话题舆情信息监控策略。【创新/局限】为有效地防止网络恶性事件突发,需要全面、及时地掌握网络热点话题舆情信息的发展情况,通过分析网络热点话题舆情信息监...     

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。     

社交媒体网络舆情传播影响力研究综述

【目的/意义】社交媒体网络成为突发事件的主要传播平台,也使得网络舆情影响力得到更大范围的扩散和 传播。【方法/过程】本文首先梳理了国内外学者对社交媒体网络舆情传播影响力研究的现状,从研究着力点、研究 方法、衡量因素及评价方法进行评述。然后,对影响社交媒体网络舆情传播的信息生态链、群体情绪研究进行分 析。最后,从加强政府治理舆情治理的可控性角度,对社交媒体网络舆情传播影响力的指标构建情况分析。【结果/ 结论】本文认为,为提高对网络舆情影响力的可控性,应从公众情绪、媒体责任、政府治理加强引导和治理。     

基于改进SIR模型的微博网络舆情传播研究

【目的/意义】解析了微博舆情话题的传播、微博网络拓扑结构特点、微博网络中的信息传播特点，发掘舆情 传播过程的影响因素，继而对在微博网络上发生的舆情扩散进行有效的控制。【方法/过程】在传染病动力学的SIR 模型的基础上，提出了有部分无知者直接变为免疫者以及具有衍生效应的SIR改进模型。结合微博网络拓扑结构 进行了有向无标度网络的设计，并利用微博网络的信息互动模式对感染率以及转化率进行了改进，最后对此模型 进行简单的因素分析。【方法/过程】构建的微博网络舆情传播模型的变化符合实际生活中微博网络舆情的传播变 化，并分析了各个影响微博网络舆情传播的因素。     

考虑信息与组织氛围影响的网络舆论反转模拟

【目的/意义】为研究舆论事件反转的机理,本文提出了考虑信息和组织氛围影响的群体观点演化模型,对 近年来频繁发生的网络舆论反转现象进行仿真模拟。【方法/过程】以经典 Hegselmann-Krause模型为基础,建立信 息和组织氛围影响的可计算模型并嵌入到网络社会舆论的演化过程中,运用 MATLAB编程实现仿真实验再现“女 大学生踹女童”事件,验证了模型的科学性和有效性。【结果/结论】信息是影响网络舆论反转的关键因素,反转信 息往往是导致网络舆论反向演化的驱动力;控制信息披露能在一定程度上改变舆论的演化方向;信息敏感度和组 织归属感是影响网络舆论偏向性程度的重要因素。     

高校网络舆情风险评估及预警研究

【目的/意义】监测高校网络舆情大数据信息,建立风险评估及预警系统对于快速准确识别高校网络舆情危 机风险等级,提高高校和政府相关部门对网络舆情的监管效率、应对能力以及治理水平有着极其重要的意义。【方 法/过程】在研究高校网络舆情影响因素和发展演化规律的基础上,构建舆情发布者影响力、舆情热度、舆情强度、 舆情扩散度四个维度的高校网络舆情风险评估指标体系,利用随机森林算法和熵权法进行指标筛选和权重计算, 综合运用TOPSIS法和灰色关联分析法构建高校网络舆情风险评估及预警模型,对舆情风险等级进行划分。【结果/ 结论】研究结果表明,该模型具有很好的准确性和有效性,极大简化了高校网络舆情风险评估和危机预警的识别程 序,为合理有效地处理和应对高校网络舆情提供了借鉴和参考。【创新/局限】增加风险评估指标筛选过程,两种评 估方法的有效结合使得风险评估和预警结果更加客观准确。     

基于贝叶斯网络的网络舆情事件分析

【目的/意义】目前网络舆情事件与社会稳定密切相关,其中定量计算方法在网络舆情事件分析中占有重要地位。【方法/过程】本文提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network下文简称BN)分析网络舆情事件趋势的方法。先根据先验知识和专家指导设计BN拓扑结构;再利用EM算法推算条件概率表;最后通过训练集和测试集的方法检验BN的有效性。【结果/结论】本文以随机抽取的2018年100件网络舆情事件为数据源进行实验,结果表明本文设计的BN在预测网络舆情事件趋势方面是可靠的。这为基于BN处理网络舆情事件提供了一定理论依据。     

基于三元联系数的网络舆情传播中主体参与意愿演化评价方法

【目的/意义】主体参与是网络舆情传播的前提和基础,如何有效评价主体参与意愿的演化是网络舆情传播 中的重要问题。【方法/过程】本文在借鉴三元联系数方法的基础上构建了主体参与意愿演化评价模型,从动态和静 态两个角度测量主体参与意愿的变化趋势。【结果/结论】通过实证研究得出主体参与意愿的影响因素并对其演化 趋势进行分析,进而提出相应对策。     

基于ANP—灰色模糊的社交网络舆情风险预警研究 ——以 “以重庆公交坠江事件"为例

【目的/意义】社交网络平台的普及应用使得传统网络舆情升级为社交网络舆情,舆情风险预警难度进一步 增大,积极探索科学有效的舆情预警新方法对于舆情风险导控而言意义非凡。【方法/过程】在对社交网络舆情自身 特点及其风险预警相关主体进行总结与分析的基础上构建包含多主体影响因素的社交网络舆情风险预警体系,并 综合运用网络层次分析法与灰色模糊评价法构建基于ANP—灰色模糊的社交网络舆情风险预警模型,继而以“重 庆公交坠江事件”进行实证分析。【结果/结论】结果表明：该事件的风险预警等级介于严重和特别严重之间,存在较 大的舆情风险,采用此方法能够实现社交网络舆情风险的有效预警,从而较好地说明了该预警方法的科学性和准 确性。     

基于信息关联的负面网络舆情风险分级与预测研究

【目的/意义】网络社会充斥大量负面网络舆情,负面网络舆情风险分级和研判对提高网络治理能力和网络 社会治理成效意义重大。【方法/过程】构建负面网络舆情风险指标体系,并采用熵权法计算风险指标权重;基于加 权GRA模型计算灰色加权信息关联度,在此基础上,运用k-means聚类算法构建负面网络舆情风险分级方案,据此 对负面网络舆情进行风险预测。【结果/结论】实证分析结果表明,所建负面网络舆情风险分级模型客观性强、可靠 度高,可为负面网络舆情风险精准响应提供有效决策依据。【创新/局限】以信息关联为视角,为负面网络舆情风险 分级与预测提供了新的研究框架,但典型案例数据库有待继续完善。     

高校突发事件网络舆情传播影响因素研究

【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆 情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博 用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析, 研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度 通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选 取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创 新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。     

我国高校网络舆情的研究热点和前沿探析

【目的/意义】高校是网络舆情的聚集点和热源地,其舆情引导和治理,有利于防范和化解意识形态领域的风险、凝聚社会共识、筑牢社会认同的思想基石。【过程/方法】通过社会网络分析方法,对2007-2020年高校网络舆情研究的文献进行可视化分析,从时间分布、主要研究力量分布、高被引文献分析等方面,阐释高校网络舆情研究的进展情况;通过施引文献的名词性术语、高频关键词知识图谱、聚类分析等,得出高校网络舆情研究的热点主题及前沿趋势。【结果/结论】高校网络舆情的传播机制、风险评估及预警机制、舆论引导机制,舆情治理的形象修复与弥合路径,舆情叙事模式转变与高校舆情应对机制,以及重大舆情事件的危机响应机制等,是未来研究的重要趋势。【创新/局限】本文反映了国内学者对高校网络舆情研究的动态图景,但数据来源仅为中国知网收录的文献,难以展现高校网络舆情研究的全貌。     

基于BSC-SD的企业网络舆情管理绩效研究

【目的/意义】近年来危机事件的频发与人们表达诉求的期望加剧给企业网络舆情管理带来了严峻挑战,针 对企业网络舆情管理绩效进行研究可以为企业应对网络舆情提供支持。【方法/过程】利用平衡积分卡的思想结合 企业提高网络舆情管理绩效的愿景,从监控预警水平、主体联动水平、反馈响应水平、引导治理水平和文化修养水 平五方面进行系统动力学仿真,探究因素之间的相互作用与制约关系。【结果/结论】基于平衡计分卡与系统动力学 的企业网络舆情管理绩效模型通过定量分析有助于企业在应对网络舆情时采取更合理的管理手段。     

基于信息传播模型-SIR传染病模型的社交网络舆情传播动力学 模型研究

【目的/意义】随着移动网络技术的飞速发展,用户已习惯在社交网络平台发表意见,进而形成所谓的网络 舆情。准确建立舆情的传播模型,对于舆情的引导和控制具有重要的帮助。【方法/过程】本文基于传统的SIR传染 病模型,综合考虑用户的心理特征行为因素,搭建新型的社交网络舆情传播动力学模型,并选用粒子群算法,以 2016年内热点的微博舆情事件为例,求解模型参数的最优值,并进行实验数据验证。【结果/结论】结果表明：用户的 追根溯源心理、持续关注心理以及漠不关心心理等心理特征对舆情的传播特性有重要影响,同时本文给出的模型 由于考虑了用户的心理特征行为因素,模型的准确性相较传统的SIR模型有明显优势,模型拟合曲线与真实数据曲 线基本一致,并且模型拟合值与真实数据的绝对误差值和RMSE值都较低。本文的研究对准确预测舆情信息传播 趋势以及舆情的分析和引导有着重要的指导作用。     

基于情报感知的智慧图书馆网络舆情服务体系构建

【目的/意义】信息化时代，网络舆情肆意传播，智慧图书馆承载着信息服务和知识组织管理职责，故构建智慧图书馆的网络舆情服务体系对提升用户舆情信息素养和综合情报能力，协同政府部门舆情治理具有重要意义。【方法/过程】遵循以用户为中心的服务原则，在分析智慧图书馆舆情服务主体及其信息需求的基础上，利用情报感知理论从需求感知、数据感知、情景感知、态势感知和情报服务五个层面构建智慧图书馆网络舆情服务体系，并针对服务实施过程中可能面临的问题提出相应的保障机制。【结果/结论】所构建的智慧图书馆网络舆情服务体系能够面向不同的用户群体实现需求、数据、情景和态势层面的舆情情报感知，为用户提供智慧化、个性化和多元化的舆情知识服务。【创新/局限】该研究能够拓展和深化智慧图书馆理论与服务模式，突出智慧图书馆的舆情信息服务价值和数字普惠能力。