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。     

基于博弈论视角的短视频用户信息传播模型及实证研究——以“钟薛高烧不化事件”为例

[目的/意义]探究短视频用户的信息传播过程及演化规律有助于相关部门科学认知舆情发展态势，提高舆情危机处理能力。[方法/过程]在传统SEIR模型基础上，考虑网民的观点交互，将传播者分为谣言传播者和信息澄清者。基于此，构建SICR模型，并利用Python爬取抖音平台上关于“钟薛高烧不化”事件的短视频评论进行数据处理和仿真实验，验证模型的适用性。[结果/结论]信息澄清者在舆情爆发期增加发声渠道、占领舆论高地，采取处罚措施严惩谣言传播者，有利于引导事件转为正面讨论，促使真实信息被大众知晓，平息舆论。     

基于系统动力学模型的政务短视频网络舆情动力演化分析

[目的/意义]随着5G时代的到来,短视频的信息传播成为引导网民舆情的重要工具,如何运用政务短视频导控网络舆情成为政府面临的新挑战。[方法/过程]将政务短视频网络舆情分为舆情事件、网民和政务短视频三个子系统,借助Vensim PLE软件,构建政务短视频网络舆情多主体应对仿真模型,并结合具体案例"黑龙江疫情反弹"仿真分析子系统中各影响因素之间的相互作用关系,探究政务短视频网络舆情传播的动态机制。[结果/结论]结果表明:政务短视频网络舆情受舆情事件、网民、政务短视频子系统及其相关因素的共同影响。因此,政务短视频可以通过控制三个子系统的相关因素,有效应对和导控网络舆情。     

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。     

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。     

社交网络舆情下的二元信息竞争SH2IR模型及仿真研究

[研究目的]网络舆情中信息间的竞争传播更符合社交网络的真实情境,研究舆情事件中多元信息竞争传播的演化机制有助于政府和媒体有效监控舆情、引导舆论。[研究方法]结合舆情事件多信息传播特点,加入信息犹豫者和信息接触率,构建二元信息竞争的SH2IR模型,仿真同步和异步情景下二元信息的竞争演化过程。[研究结论]研究表明,在同步传播模式下,单独增强信息接触率、传播转化率、犹豫转化率以及置换率,都可以扩大信息的传播;在异步传播模式下,信息发布的越早,传播范围越广,但单独增强传播参数对传播效果影响较弱,同时提高信息的传播参数时传播行为明显加强。     

面向突发公共卫生事件网络舆情的事理图谱构建及演化分析

[目的/意义]针对突发公共卫生事件情境下网络舆情信息复杂,多事件之间存在耦合现象,提出利用多属性融合的事理图谱揭示舆情事件发展脉络和演化规律。[方法/过程]以“西安疫情”为实验数据源,提取事件情感因子、事件影响力、事件持续时间等多维属性特征,采用规则模板和语义聚类算法构建舆情事理图谱,从多维视角揭示舆情演化规律。[结果/结论]多属性融合的事理图谱不仅可以从事件链角度揭示突发公共卫生事件网络舆情的演化路径和发展方向,而且可以从多维视角识别舆情动态发展中的关键事件,为舆情管控部门和应急管理部门进行舆情治理提供决策依据。[局限]未考虑一因多果和一果多因的因果事件对。     

基于舆情当事人信息质量及群众信任阈值的观点演化研究

[研究目的]舆情当事人作为舆情事件中关注度较高的节点,其观点的信息质量会直接影响群体观点的分化和一致程度,该研究可为把控舆情发展方向、完善舆情预警系统的建设提供理论价值和现实意义。[研究方法]基于有界置信模型,引入了信息质量变量和个体信任阈值,构建了两阶段观点演化模型。通过仿真实验以及案例数据验证了模型的合理性,分析了观点信息质量、观点发布时间和频率对舆论的不同影响作用。[研究结论]研究发现,论据越充足、态度越温和的观点,越容易影响公众的舆论走向;舆情当事人持有的观点及其信息质量不同,选择介入舆论的时间不同;舆情当事人观点发布频率对最终舆论存在正向影响。     

区块链环境下网络舆情传播影响因素模型研究

[目的/意义]区块链环境下网络舆情传播过程及影响因素模型分析，可更好地保证网络虚假信息传播的可追溯性，对实现网络舆情治理和打造网络舆情生态空间具有积极作用。[方法/过程]本文基于信息传播理论和信息生态理论，分析了区块链环境下网络舆情的传播过程，构建了区块链环境下网络舆情传播影响因素模型。采用网络爬虫获取Minds平台社交媒体数据对提出的模型及假设进行验证。[结果/结论]研究结果表明，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力是影响区块链环境下网络舆情传播的重要因素。其中，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力对区块链网络舆情传播态势有正向影响，图片信息上链偏好和视频信息上链偏好对区块链信息偏好有正向影响，信息上链偏好同区块链信息偏好呈负相关，区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响，区块链信息偏好对区块链环境热度有正向影响；上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。研究丰富了区块链环境下网络舆情传播过程的理论和算法，从网络舆情传播影响因素的视角出发提出了治理区块链环境下网络舆情空间生态的对策建议。     

新媒体环境下突发环境事件网络舆情风险信息感知模型

[目的/意义]网络舆情风险信息涉及要素较多，为了提高网络舆情风险信息感知效果，在新媒体环境下构建了突发环境事件网络舆情风险信息感知模型。[方法/过程]建立突发环境事件网络舆情信息流风险指标集，赋予评价指标权重，对权重离散化处理，构成相似系数矩阵。通过舆情主体建模、舆情信息模型建立与网民情感模型建立3个部分分析网络舆情传播核心要素演化规律。在此基础上计算传播概率，确定用户传播信息的涉入程度，采用Logistic回归模型感知风险信息风险高低。采用决策树对舆情风险预警，实现突发环境事件网络舆情风险信息感知。[结果/结论]实验结果表明，所构建模型应用后的事件舆情情感演化情况分析准确性较高，各个事件的转发数量和恶意评论数量感知准确度较高，预警效果更好，有效提高了突发环境事件网络舆情风险信息感知效果。     

网络暴力事件演化与预测研究

[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考。[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性。面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型。[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7%,且具有较好的泛化能力。暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素。     

多主体协同视域下短视频网络舆情导控机理及因果机制研究

[目的/意义]短视频的日益普及与应用给网民的沟通交流带来便利的同时也使得短视频网络舆情甚嚣尘上，给网络舆情导控工作带来了新的挑战。[方法/过程]在对短视频网络舆情相关主体及其影响因素分析的基础上，运用Vensim PLE软件构建包含网民、短视频平台和政府3个子系统的系统动力学模型，并结合“郑州7·20特大暴雨灾害事件”进行仿真分析，进而采用过程追踪法对短视频网络舆情导控的因果机制进行分析，构建理论分析模型。[结果/结论]结果发现，短视频网络舆情受导控需求、主体参与和协同机制的共同影响，可分别从制定导控预案、强化融媒体矩阵建设、加强主体间的有效协同等方面实现短视频网络舆情的科学导控。     

网络舆情演化机理多维建模与仿真研究

[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过“成都女司机”微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是可行的,并且多维度模型很好地解释了网络舆情数据出现多个“峰值”现象,而网络舆情统计数据的实质是高维度模型曲线在时间轴的投影。     

基于模糊集理论——DEMATEL方法的突发公共事件短视频舆情衰退关键影响要素识别研究

【目的/意义】突发公共事件短视频舆情的衰退受到多要素的共同影响,识别出对突发公共事件短视频舆情衰退起到关键影响作用的要素,有助于相关主体提高研判突发公共事件短视频舆情衰退所处进程的效率,以更少的投入快速准确地掌握突发公共事件短视频舆情衰退的演化进程。【方法/过程】本文采用元人种志方法对突发公共事件短视频舆情衰退的相关原始研究进行收集、转译与集成,得到突发公共事件短视频舆情衰退的影响要素集;进而采用模糊集理论——DEMATEL方法,通过对影响要素集中的各个影响要素的原因度、中心度、影响度与被影响度的计算与排序,识别出对突发公共事件短视频舆情衰退具有关键影响作用的要素;最后,根据识别出的关键影响要素,有针对性地提出引导突发公共事件短视频舆情衰退的策略。【结果/结论】研究结果表明,突发公共事件短视频舆情衰退影响要素集中共包含17个影响要素,并从中识别出了8个关键影响要素。【创新/局限】对突发公共事件短视频舆情衰退的关键影响要素的作用强度的研究有待后续进一步深入。     

重大疫情防控中的网络舆情及其信息治理策略——基于“弹簧”动力模型分析

[目的/意义]遵循网络舆情演化规律开展高质量的信息治理,是有效化解重大疫情防控中网络舆情事件的必然选择,也是对重大疫情防控精准化、科学化水平的重要检验。[方法/过程]基于弹簧运动的受力原理,借助系统动力学及营力系统理论建构一种“弹簧”动力模型,用以描述信息压力、信息支持力、信息驱动力、信息阻滞力等内外营力的相互作用,以及这些作用力在网络舆情蓄力生成、反弹加速、异化驱动、减速终结等四个动态演进阶段的各自表征。[结果/结论]重大疫情防控中网络舆情的信息治理策略应从前置端口环节守住信息传播“关口”,从中间过程环节打造数字治理格局,从后置反馈环节强化网络舆情监管。     

基于社会网络分析的移动舆情传播模式及监管策略研究

[目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律,使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用,使其理论和方法更加完善,也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。[方法/过程]在对研究对象界定的基础上,利用社会网络分析法（Gephi软件）结合新浪微博"大学生理财"的话题所采集的基础数据,对移动网络环境下舆情传播特征、过程、规律进行实证研究,参考研究结论提出具体监管对策。[结果/结论]验证了社会网络分析方法对于移动环境下网络舆情信息传播研究的有效性和实用性,说明了移动环境下网络舆情信息传播的大致特点,并且为今后进行此项研究提供了新的思路,为实践层面监管网络舆情信息传播提供了借鉴模式。     

基于信息吸引力和相关性的双网络舆情交互传播建模与仿真研究

[研究目的]针对突发事件中多种网络舆情信息交互传播的现象,构建双网络舆情信息交互传播SE²I²R²模型并仿真分析其传播演化趋势及影响因素,为及时高效开展多网络舆情的引导干预工作提供有益指导。[研究方法]在传染病SEIR模型的基础上,通过量化舆情信息的吸引力和相关性因素,构建复杂网络上的双网络舆情信息交互传播SE²I²R²模型,并在真实社交网络Facebook数据集上进行仿真分析,揭示双网络舆情交互传播的演化规律。[研究结论]仿真结果表明,当舆情信息相互冲突(强负相关)时,有优先权的舆情信息具有明显的传播优势;当舆情信息呈正相关时,舆情传播个体之间持续发生着状态转移,舆情传播演化至稳态的时间(弛豫时间)显著延长,且人群接纳程度显著提升;当舆情信息吸引力差距较大时,强势舆情信息对弱势舆情信息的传播产生较显著的抑制作用。     

突发公共卫生事件舆情中意见领袖博弈与引导研究

[目的/意义]深入探究意见领袖在网络舆情中的传播策略,讨论意见领袖与政府、网民之间的博弈关系,为我国网络舆情治理提供参考。[方法/过程]引入意见领袖对舆论的传播速率参数β,考虑博弈主体不同的行为特征,构建“意见领袖-政府-网民”三方演化博弈模型,通过仿真分析得出结论,进而提出相应的应对策略。[结果/结论]由于意见领袖负向传播的影响,不同的传播速率β会影响政府和网民采取不同的行为策略,最终产生两种稳定策略集合。     

基于CCM的突发事件网络舆情传播建模方法研究

[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算,设计舆情传播建模方法,为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法,提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征,之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系,构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化,通过系统特征的因果关系强弱和差异分析,揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现,各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平,即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外,不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同,因果关系越弱舆情演化不确定性越大。     

突发公共事件网络舆情时空演化分析模型及算法研究

[目的/意义]构建突发公共事件网络舆情时空演化模型及算法，从突发公共事件网络舆情中获得的时空数据来揭示并呈现舆情的时空演化特征及规律，从而为时空视角下的舆情精准治理提供一定的指导。[方法/过程]构建突发公共事件网络舆情时空演化分析模型，运用空间自相关算法中的全局空间自相关分析网络舆情的时空总体分布，运用局部空间自相关分析时空聚集类型；运用时空网络图算法中的平均聚类系数分析网络结构，运用局部聚类系数分析关键区域或城市。[结果/结论]突发公共事件网络舆情的时空分布具有地域差异性和一定的规模特征，在重点城市群区域表现出明显的聚集性。舆情事件信息的传播和扩散具有时空收缩效应，事件的时空网络均呈现为以个别城市为核心的星型和网状信息链结构。