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。     

基于知识元的非常规突发事件情景模型研究

通过抽取情景共性要素及要素关系提出情景元模型,在此基础上提出具体领域的基于知识元的情景概念模型,而决策人员面对的具体情景则是对情景概念模型的实例化。本研究一方面有利于应用计算机进行情景模拟的研究实现,另一方面也可以提供决策人员在决策时所需的信息,降低决策时所面对的不确定性,为进一步针对情景进行非常规突发事件的应对提供基础。     

读者在线评论信息挖掘研究

对读者在线评论信息进行挖掘,具有重要的价值。基于Web文本挖掘原理,构建了读者在线评论信息挖掘模型,并对评论属性识别、主观性内容识别、读者态度提取、观点极性判断、挖掘结果可视化等5个子任务的工作内容及其应用的技术手段进行了分析,还提出了图书馆利用读者在线评论挖掘信息的辅助性措施。     

非常规突发事件下基于SIR模型的群体行为分析

非常规突发事件下的群体行为基本上都要经历从萌芽到发展、大规模爆发,最后衰退化解的生命周期过程,与传染病过程极为相似.群体行为具有模仿性、无目的性、自发性、无组织性和脆弱性等特征.基于传染病SIR 数学模型,建立非常规突发事件下的群体行为数学模型,模型研究表明:不良信息的传播率和免疫率是形成群体行为的基本条件;及时公布事实真相来减少传播率,通过危机教育来提高免疫率和治愈率,提高群体预先免疫能力,是应对群体行为的基本措施.     

基于情境的非常规突发事件理论方法研究综述

近年来各类非常规突发事件频繁发生,已经引起了社会和学界的广泛关注.在基于情境的基础上,将非常规突发事件发展划分为3个部分:发生前、发生时和处置后.并对每一部分所运用的理论方法进行介绍与总结,使读者对非常规突发事件从发生到处置结束后的决策与实施有个清晰整体的了解,形成一个完整的思路,并提出了非常规突发事件应急管理今后的发展方向.     

非常规突发事件个体决策行为影响因素研究

构建基于系统动力学的非常规突发事件个体决策行为影响模型,并通过实证分析验证了该模型。结果表明:随着决策过程的进行,各情景的决策误差度会逐步降低;各情景的决策时间渐渐缩短。     

非常规突发事件网络舆情热度评价体系研究

非常规突发事件由于前兆不充分,具有明显的复杂性特征和潜在的次生衍生危害,而且破坏性严重,采用常规管理方式难以有效应对的突发事件。因其具有强烈的社会危害性,近年来备受学者们关注。互联网作为非常规突发事件信息传播的载体和平台,使信息传播更迅速,也使事件影响力剧增。通过建立指标体系衡量和评价非常规突发事件网络舆情热度,明确舆情涨落的深层次影响因素和内在作用机理,为政府舆情控制、引导、以及预案制定等提供理论依据。     

非常规突发事件下应急物流中心建设研究

应急物流中心是非常规突发事件下实现物资有效调度与配送的关键节点。首先分析和总结了应急网络的概念和拓扑结构、特征以及规划,然后通过探讨应急物流中心的分类、功能以及建立的原则,重点对建设应急物流中心的策略问题进行了研究,为当前非常规突发事件下应急物流中心的建设和绩效评价提供了重要依据。     

非常规突发事件网络舆情与政府行为研究

随着互联网的高速发展,作为事件信息传播平台的网络舆情开始对非常规突发事件的发展产生越来越大的影响。进入21世纪,非常规突发事件的频繁发生使人民的生命财产遭受了巨大的损失。政府通过正确的渠道和方式,把握和引导非常规突发事件的网络舆情,对于事件的处理显得尤为重要。根据非常规突发事件的一般定义分析其特征,详细研究网络舆情的形成机理及影响其演化的要素,描述非常规突发事件网络舆情产生的潜在影响,结合政府现阶段处理非常规突发事件网络舆情的方法,找出其中存在的主要问题,并提出几点建议为政府日后处理非常规突发事件的网络舆情提供参考。     

非常规突发事件应急决策系统动态作用机理

根据系统科学理论,分析非常规突发事件应急决策系统内部结构;构建SD因果关系模型,研究非常规突发事件应急决策系统各子系统间反馈机制和相互耦合机制以及应急决策动态调整机理;提出非常规突发事件应急决策系统优化建议。     

非常规突发事件关联网络集体行为意向的整合驱动路径研究

[目的/意义]互联网作为信息生成与共享的重要载体,会助推非常规突发事件的次生灾害发酵与舆情蔓延。发掘驱动非常规突发事件关联网络集体行为意向的影响因素及过程机制,是破解其次生灾害与疏导舆情累加效应的核心所在。[方法/过程]基于信息技术接受模型(TAM)的理论视角,以非常规突发事件为背景,采用问卷调研与数据统计分析等方法展开实证研究,剖析网络情境特征以及网络信息受众的认知—心理状态对非常规突发事件网络集体行为意向的整合驱动机制。[结果/结论]研究发现:非常规突发事件关联网络集体行为意向是网络情境特征与信息受众认知—心理状态共同作用的结果;非常规突发事件关联网络集体行为意向具有情境依赖倾向,会受到媒介信息丰富度、网络社会联结强度两大因素的驱动;信息受众的认知—心理状态是网络情境特征驱动网络集体行为意向的重要桥梁。研究还揭示了TAM理论在网络舆情导向中的普适性与实践意义。     

突发公共卫生事件科研信息报道的网络舆情特征分析及应对策略

[目的/意义] 新型冠状肺炎防治的科研信息报道是公众关注的重要话题,极易引发网络信息泛滥和社会公众恐慌。如何引导突发公共卫生事件科研信息报道网络舆情走向成为重要课题。[方法/过程] 本文选取"双黄连事件"作为研究案例,在新浪微博上分别爬取原始话题和回应话题下的发帖、转发和评论等数据,通过统计分析法、情感分析法等方法讨论科研信息报道的社会热度和公众态度,分析官方媒体和权威专家的回应对事件舆情发展的影响。[结果/结论] 研究结果发现,公众高度关注科研信息报道,并表现出较为极端的情绪;而官方媒体和专家的权威回应会影响到事件的话题热度,进而影响公众情感取向。官方媒体具有强大的传播力和影响力,成为公众获取科研信息的主要途径。在此基础上,构建了"官方媒体-权威专家-普通公众"三方协同的管控机制,以有效应对突发公共卫生事件科研信息报道所引发的网络舆情。     

老年在线社区用户健康信息需求挖掘研究

[目的/意义]研究老年在线社区用户的健康信息需求,为利用互联网开展精准的医学教育和科普服务提供依据,优化在线社区服务,吸引和鼓励更多老年人使用网络分享和获取健康信息。[方法/过程]本文采取网络文本挖掘的方法,选取老年论坛"老年人之家"中5 296条用户发布的健康相关文本作为语料库,利用TextRank和TF-IDF两种关键词抽取算法对每条文本抽取关键词,构造关键词共现网络,进行社会网络分析,识别重要关键词和主题,研究老年在线社区用户的健康信息需求。[结果/结论]老年在线社区用户信息需求主要可划分为中医养生原理与方法、生活方式调整与改变、疾病防治与应对老化、食品营养价值与功效4个类型,且不同需求类型间存在复杂的交错关系;用户表露的健康信息需求停留在生理健康层面,而心理健康和社会适应力是潜在的信息需求。通过网络文本挖掘的方法能有效利用用户生成的文本数据,展现用户健康信息需求并发现其中的问题。     

在线评论有用性关键影响因素识别研究

在线评论的出现推动了消费者网络购物决策行为的展开,以DEMATEL方法为基础,研究在线评论有用性的影响因素,为进一步促进消费者网络购物决策,推动网络购物决策理性行为的展开提供理论借鉴。在构建在线评论有用性影响因素体系基础上,运用模糊集理论与DEMATEL方法,分析15个影响在线评论有用性因素的属性及其相互关系,并识别出其中消费者专业知识、评论者信息披露、商品涉入度、评论写作风格、评论及时性以及评论信息完整性等6个关键影响因素。根据研究结论提出消费者信息管理是当务之急,商家需要进一步针对不同价位商品,注重评论内容的管理,促进消费者间的社会交流。     

基于游记主题挖掘与表达的旅游信息推荐研究

[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅游信息细粒度推荐具有指导意义与实践意义。     

网络消费者协同信息行为研究

文章结合信息行为及消费者购买行为的有关理论,分析了Web2．0环境下用户基于社交网络的协同信息行为。通过分析其动因及协同过程得到网络消费者协同信息行为的一般模式,并在此基础上对网络消费者协同信息行为的影响因素进行分析和总结。     

基于时间序列与信息融合的突发事件信息瀑布溯源方法

为探究突发事件信息瀑布溯源机理,本文设计了基于时间序列与信息融合的信息瀑布溯源模型。论文以"美联航拖拽亚裔"突发事件为案例,运用TF-IDF与TextRank算法进行关键信息抓取,借助OWL本体技术、时间序列及信息融合模型,实现了突发事件信息瀑布的溯源,并提醒相关职能机构等控制事态发展。本研究是对信息溯源方法的探索与补充,能帮助相关管理机构对信息瀑布实行预测与调控。     

基于信息抽取的文本知识挖掘模型研究

从文本知识挖掘的定义入手,分析了文本知识挖掘的关键技术,并在此基础上建立了基于信息抽取的文本知识挖掘模型,最后通过实例(DiscoTEX)说明这个模型是可行的。     

基于专利文献挖掘的关键共性技术识别研究

[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。     

数据挖掘中的信息伦理问题研究

本文探讨了Web的数据挖掘可能涉及的若干伦理问题,建议从法律和技术手段,职业道德,广泛的舆论监督,政府的有效监管等方面来解决这些问题。