基于社会网络分析的网络舆情实证研究

网络舆情作为一种重要的舆情形式,以网络为平台反应了民众对社会形势和社会事件的态度和意见。随着互联网的高度发展,网络舆情对国家和社会的影响日益明显,因此对网络舆情的研究具有十分重大的意义。本文分析了社会网络分析法在网络舆情方面的应用,以某一社会热点事件为例,进行了基于社会网络分析的网络舆情实证研究,通过研究发现了舆情信息并提出了舆情管理建议。     

基于大数据的网络舆情监测平台探索研究

在新时代背景下,网络舆情作为社会舆情的主要体现形式,与社会公共安全存在着密不可分的关系。所以,如何及时发现舆情、及时预警舆情、及时处置舆情已经成为当下急需面对的问题。鉴于此,文章积极探索了基于大数据的网络舆情监测理论平台,并构建网络舆情分析治理的技术平台,以期建立、健全网络舆情预警和引导机制。     

社会事件网络舆情的政府干预机制

社会事件的前卫指标来源于网络,随着网络技术平台的发展,使得信息网络传播更为迅速和广泛,给社会事件的舆情应对带来诸多挑战。文章以社会事件网络舆情干预机制为研究对象,从舆情传播过程的视角,提出社会事件网络舆情干预机制的4个阶段,即舆情干预判断、干预时机、干预措施和干预评价。此外,文章还具体分析了各关键干预环节的技术解决方案,并给出舆情干预的政策建议,为政府及相关部门对舆情的应对提供借鉴。     

[2015年第1期] 社会事件网络舆情的政府干预机制

社会事件的前卫指标来源于网络, 随着网络技术平台的发展, 使得信息 网络传播更为迅速和广泛,给社会事件的舆情应对带来诸多挑战。 文章以社会事 件网络舆情干预机制为研究对象, 从舆情传播过程的视角 , 提出社会事件网络舆 情干预机制的 4 个阶段, 即舆情干预判断、干预时机、干预措施和干预评价。 此 外, 文章还具体分析了各关键干预环节的技术解决方案, 并给出 舆情干预的政策 建议,为政府及相关部门对舆情的应对提供借鉴。     

Web2.0环境下的网络舆情浅析

互联网在中国的迅猛发展,引起了社会生活各个方面深刻变化。网络舆情是社会舆情的一部分,是社会舆情在互联网空间的直接反映。与传统舆情相比,网络舆情影响范围更大、表达更为直接、效果更为强烈,对网络舆情的研究就显得尤为重要。     

网民规模和结构对网络舆情的驱动影响

随着互联网普及率的升高,网络拓宽了传媒渠道并打破了信息中心辐射、单向流通的格局,因此,更具活力的网络舆情在社会舆情中的地位和作用日益突出。本文对网络舆情的制造与传播主体网民进行探究,通过数据分析研究网民群体的规模和属性对网络舆情传播规律产生的驱动影响,分析阐述原因并提出相应的支撑对策,为网络监管部门决策也提供依据,营造和谐健康的网络舆情环境。     

网络舆情危机事件形成因素分析

网络已成为社会舆情事件的放大镜.结合网络舆情危机事件形成过程,分析网络舆情要素元信息,给出网络舆情危机事件形成因素;以2009年十大网络舆情事件之一的"邓玉娇"事件为实例,对其进行因素分析,并在此基础上给出相应的网络舆情危机预警对策.     

基于非传统安全视角的网络舆情演化机理与智慧治理方略

[目的/意义]网络舆情已经上升为非传统安全问题,网络舆情的治理范式应逐步实现从危机管理向智慧治理的转变。[方法/过程]从非传统安全视角入手,梳理网络舆情的系统性、复杂性和关联性特征,并从社会环境和技术环境两方面厘清网络舆情演化的动力机理,提出网络舆情智慧治理的新路径。[结果/结论]网络舆情治理要坚持对虚拟社会和现实社会的预见性治理,实现"治未病"的目标。既要提高非传统安全意识,加强政治安全防范,改善网络舆情在现实社会中的生存基础;也要借助新信息技术,建立网络舆情治理的一体化决策支持体系、决策仿真平台、人工智能新范式、信息资源共享机制,阻遏网络舆情的不当蔓延,防止其向负面舆论转化。     

基于人际关系网络的舆情演化建模研究

分析当前舆情建模研究现状,提出比较符合社会实际的人际关系网络模型,并对建立该网络模型的思路,网络节点的类型、属性和关系进行描述。在此基础上,根据不同节点类型设定了相应的舆情演化规则,建立了基于人际关系网络的舆情演化模型。     

网络舆情文献聚类分析

网络舆情的研究对维护当前的社会稳定、保证经济正常发展有着重要的作用。由于网络舆情研究的文献众多,理清其脉络、了解研究的热点和重点是网络舆情研究的基础。对中国知网中核心期刊内与网络舆情相关的论文进行了统计及聚类分析,将网络舆情的研究方向大致分类,并总结出统计规律,为今后的研究提供指引。     

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。     

社会热点事件网络舆情与谣言的耦合机制研究——基于近4年数据的案例分析

【目的/意义】互联网背景下社会热点事件层出不穷,因网络高关注度极易引发舆情与谣言危机,舆情与谣 言演变时关系紧密,通过分析舆情与谣言耦合机制,为社会热点事件网络治理提供指导。【方法/过程】选取近4年28 个社会热点事件,筛选其中表现突出的耦合样本,可视化呈现了社会热点事件网络舆情与谣言的耦合模型,进而利 用场域理论中行动者、资本与惯习的内、外循环机理揭示网络舆情与谣言的耦合机制。【结果/结论】揭示了社会热 点事件网络舆情与谣言的一致演变耦合模型、超前分歧耦合模型和滞后分歧耦合模型,并深入分析了三类耦合模 型中不同的耦合机制,包括两场域互振共变机制、谣言场抑制与舆情场反攻机制,以及舆情场主导与谣言场破茧机 制。对于社会热点事件网络舆情与谣言的科学判定及精准施策具有重要意义。【创新/局限】结合多元研究方法揭 示舆情与谣言间的双向互动关系,在舆情与谣言耦合演变影响因素的理论研究仍需加强。     

基于超网络的舆情信息传播机制分析

通过对网络舆情的分析,将舆情系统映射为舆情事件网络和网民社会网络构成的超网络体系。利用网络链接分析法,就舆情事件网络、网民社会关系网络和事件—网民网络对舆情事件信息传播的机制进行系统分析,从舆情事件链接预测、网络意见领袖的传播影响、网络信息推荐方式等方面,提出了网络舆情信息传播控制的建议。     

行动者网络理论视角下网络舆情的演化及治理研究

[研究目的]以往关于网络舆情的研究多将舆情演化的动因归根于社会问题,这种笼统的社会问题归因有将舆情演化机理“黑箱化”的嫌疑,也阻碍着研究者对其真正机理的追寻与理清,行动者网络理论为舆情演化的过程性研究提供了一种理论可能。[研究方法]以“成都49中学生坠亡事件”为网络舆情个案,以行动者网络为分析框架,识别出舆情中的多元行动者,并跟随这些行动者,揭示舆情的演化过程。[研究结论]研究发现,网络舆情的演化是人与技术等多元异质行动者参与、行动的过程。网络舆情演化的内在机理则源于多元异质行动者行动逻辑的联结与冲突。网络舆情的治理可以从打破“行动者网络”的联结与化解行动逻辑之间的冲突入手。     

突发事件网络舆情的管控机制及效率测评

突发事件中,网络舆情在为国家管理者决策提供参考依据的同时也存在引发社会问题的风险,如果引导不当将对社会公共安全形成较大威胁。本文研究突发事件中网络舆情的管控机制,针对同级管控部门中的任务分配,建立了基于负载均衡的突发事件舆情管控模型,并探索用粒子群算法对其进行求解。研究结果能为政府在突发事件中网络舆情的管控提供进一步理论支撑,其优势在突发事件爆发后大量消极网络舆情出现时得到更好的体现。     

在线社交网络中的负面舆情信息传播机制及演化博弈分析

【目的/意义】利用在线社交网络中的舆情信息创造价值的同时,明确网络舆情管理的关键点,抑制负面舆情的传播与扩散对维护社会稳定具有重要意义。【方法/过程】通过分析网络舆情传播过程中涉及的相关利益主体及之间的博弈关系,利用演化博弈理论,提出了一种网络舆情传播的三方演化博弈模型,重点分析了博弈模型的平衡点及主体行为稳定策略的均衡条件,并进行了仿真实验。【结果/结论】结果表明,网络舆情传播过程中可能存在三个策略均衡点,并基于仿真实验及分析结果提出政府管控在线社交网络中负面舆情传播的三个关键点及应对策略。本研究进一步拓展了在线社交网络中的舆情传播研究,可为网络舆情的管理与控制提供理论支撑与决策依据。     

传播阶段中不同传播者的舆情主题发现与对比分析

在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,以社群网络中的关键节点及其传播主题为分析单元,将生命周期理论和关键节点识别相结合,并选择新浪微博作为数据来源,采集舆情事件信息,构建舆情事件生命周期各阶段的社会网络并提取关键节点,借助LDA主题模型方法挖掘各阶段舆情内容的主题,在此基础上研究相同阶段或者不同阶段中在关键节点影响下的舆情主题分布及其变化。研究结论为社会舆情分析与决策支持提供了一定的参考。     

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。     

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。     

互联网时代医学院校网络舆情管理策略探究

互联网时代衍生了一种新的社会现象——网络舆论,负面的舆论被称作为"网络舆情"。近年来,网络舆情在高校里时有发生,以医学生为主体的医学院校也不例外。然而,在信息爆炸的网络时代,很多高校舆情管理者在处理不断出现的舆情事件时缺乏科学应对策略,使高校陷入舆论的旋涡里,不仅影响正常工作的开展,而且大大损害学校形象和声誉。针对高校网络舆情管理存在的问题和挑战,笔者在深入研究舆情理论的基础上,对医学院校网络舆情现状进行问卷调查,并深入分析其存在的问题。结合医学院校网络舆情传播主体和引发根源的特殊性,以网络舆情演变发展过程(发轫期、扩散期、爆发期、回落期)为轴,提出互联网时代医学院校网络舆情管理策略。